Как правильно прочитать Flux <DataBuffer> и преобразовать его в один входной поток

Ответ 1

Мне удалось заставить его работать, используя Flux#collect и SequenceInputStream

@Override
public Mono<T> extract(ClientHttpResponse response, BodyExtractor.Context context) {
  Flux<DataBuffer> body = response.getBody();
  return body.collect(InputStreamCollector::new, (t, dataBuffer)-> t.collectInputStream(dataBuffer.asInputStream))
    .map(inputStream -> {
      try {
        JaxBContext jc = JaxBContext.newInstance(SomeClass.class);
        Unmarshaller unmarshaller = jc.createUnmarshaller();

        return (T) unmarshaller.unmarshal(inputStream);
      } catch(Exception e){
        return null;
      }
  }).next();
}

InputStreamCollector.java

public class InputStreamCollector {
  private InputStream is;

  public void collectInputStream(InputStream is) {
    if (this.is == null) this.is = is;
    this.is = new SequenceInputStream(this.is, is);
  }

  public InputStream getInputStream() {
    return this.is;
  }
}

Ответ 2

Слегка измененная версия ответа Bk Santiago использует reduce() вместо collect(). Очень похоже, но не требует дополнительного класса:

Джава:

body.reduce(new InputStream() {
    public int read() { return -1; }
  }, (s: InputStream, d: DataBuffer) -> new SequenceInputStream(s, d.asInputStream())
).flatMap(inputStream -> /* do something with single InputStream */

Или Котлин

body.reduce(object : InputStream() {
  override fun read() = -1
}) { s: InputStream, d -> SequenceInputStream(s, d.asInputStream()) }
  .flatMap { inputStream -> /* do something with single InputStream */ }

Преимущество этого подхода перед использованием collect() заключается в том, что вам просто не нужен другой класс для сбора информации.

Я создал новый пустой InputStream(), но если этот синтаксис сбивает с толку, вы также можете заменить его на ByteArrayInputStream("".toByteArray()) вместо этого, чтобы вместо этого создать пустой ByteArrayInputStream качестве исходного значения.

Ответ 3

Это действительно не так сложно, как подразумевают другие ответы.

Единственный способ потоковой передачи данных без буферизации всего в памяти - это использовать канал, как предложено @jin-kwon. Однако это можно сделать очень просто с помощью служебных классов Spring BodyExtractors и DataBufferUtils.

Пример:

private InputStream readAsInputStream(String url) throws IOException {
    PipedOutputStream osPipe = new PipedOutputStream();
    PipedInputSteam isPipe = new PipedInputStream(osPipe);

    ClientResponse response = webClient.get().uri(url)
        .accept(MediaType.APPLICATION.XML)
        .exchange()
        .block();
    final int statusCode = response.rawStatusCode();
    // check HTTP status code, can throw exception if needed
    // ....

    Flux<DataBuffer> body = response.body(BodyExtractors.toDataBuffers())
        .doOnError(t -> {
            log.error("Error reading body.", t);
            // close pipe to force InputStream to error,
            // otherwise the returned InputStream will hang forever if an error occurs
            try(isPipe) {
              //no-op
            } catch (IOException ioe) {
                log.error("Error closing streams", ioe);
            }
        })
        .doFinally(s -> {
            try(osPipe) {
              //no-op
            } catch (IOException ioe) {
                log.error("Error closing streams", ioe);
            }
        });

    DataBufferUtils.write(body, osPipe)
        .subscribe(DataBufferUtils.releaseConsumer());

    return isPipe;
}

Если вам не нужна проверка кода ответа или создание исключения для кода состояния сбоя, вы можете пропустить вызов block() и промежуточную переменную ClientResponse, используя

flatMap(r -> r.body(BodyExtractors.toDataBuffers()))

вместо этого.

Ответ 4

Восстановление InputStream приводит к победе в использовании WebClient, потому что ничего не будет выдано до завершения операции collect. Для большого потока это может быть очень долгое время. Реактивная модель не касается отдельных байтов, а блоков байтов (например, Spring DataBuffer). См. Мой ответ здесь для более элегантного решения: fooobar.com/questions/847185/...

Ответ 5

Вы можете использовать pipes.

static <R> Mono<R> pipeAndApply(
        final Publisher<DataBuffer> source, final Executor executor,
        final Function<? super ReadableByteChannel, ? extends R> function) {
    return using(Pipe::open,
                 p -> {
                     executor.execute(() -> write(source, p.sink())
                             .doFinally(s -> {
                                 try {
                                     p.sink().close();
                                 } catch (final IOException ioe) {
                                     log.error("failed to close pipe.sink", ioe);
                                     throw new RuntimeException(ioe);
                                 }
                             })
                             .subscribe(releaseConsumer()));
                     return just(function.apply(p.source()));
                 },
                 p -> {
                     try {
                         p.source().close();
                     } catch (final IOException ioe) {
                         log.error("failed to close pipe.source", ioe);
                         throw new RuntimeException(ioe);
                     }
                 });
}

Или используя CompletableFuture,

static <R> Mono<R> pipeAndApply(
        final Publisher<DataBuffer> source,
        final Function<? super ReadableByteChannel, ? extends R> function) {
    return using(Pipe::open,
                 p -> fromFuture(supplyAsync(() -> function.apply(p.source())))
                         .doFirst(() -> write(source, p.sink())
                                 .doFinally(s -> {
                                     try {
                                         p.sink().close();
                                     } catch (final IOException ioe) {
                                         log.error("failed to close pipe.sink", ioe);
                                         throw new RuntimeException(ioe);
                                     }
                                 })
                                 .subscribe(releaseConsumer())),
                 p -> {
                     try {
                         p.source().close();
                     } catch (final IOException ioe) {
                         log.error("failed to close pipe.source", ioe);
                         throw new RuntimeException(ioe);
                     }
                 });
}

Ответ 6

Вот еще один вариант из других ответов. И это все еще не благоприятно для памяти.

static Mono<InputStream> asStream(WebClient.ResponseSpec response) {
    return response.bodyToFlux(DataBuffer.class)
        .map(b -> b.asInputStream(true))
        .reduce(SequenceInputStream::new);
}

static void doSome(WebClient.ResponseSpec response) {
    asStream(response)
        .doOnNext(stream -> {
            // do some with stream
        })
        .block();
}