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我想利用一个简单的 Flow 从 http 服务收集一些额外的数据,并用结果增强我的数据对象。下图说明了这个想法:
val httpClient = Http().superPool[User]()
val cityRequest = Flow[User].map { user=>
(HttpRequest(uri=Uri(config.getString("cityRequestEndpoint"))), User)
}
val cityResponse = Flow[(Try[HttpResponse], User)].map {
case (Failure(ex), user) => user
case (Success(resp), user) => {
// << What to do here to get the value >> //
val responseData = processResponseSomehowToGetAValue?
val enhancedUser = new EnhancedUser(user.data, responseData)
enhancedUser
}
}
val processEnhancedUser = Flow[EnhancedUser].map {
// e.g.: Asynchronously save user to a database
}
val useEnhancementGraph = userSource
.via(getRequest)
.via(httpClient)
.via(getResponse)
.via(processEnhancedUser)
.to(Sink.foreach(println))
val cityResponse = Flow[(Try[HttpResponse], User)].map {
case (Failure(ex), member) => member
case (Success(response), member) => {
Unmarshal(response.entity).to[String] onComplete {
case Success(s) => member.city = Some(s)
case Failure(ex) => member.city = None
}
}
member
}.async // <<-- This changed the behavior to be correct, why?
最佳答案
根据您从“cityRequestEndpoint”获取的实体的性质,您可以使用两种不同的策略:
基于流
处理这种情况的典型方法是始终假设来自源端点的实体可以包含 N 条数据,其中 N 事先未知。这通常是要遵循的模式,因为它是现实世界中最通用的,因此也是“最安全的”。
第一步是转换HttpResponse
从端点到数据源:
val convertResponseToByteStrSource : (Try[HttpResponse], User) => Source[(Option[ByteString], User), _] =
(response, user) => response match {
case Failure(_) => Source single (None -> user)
case Success(r) => r.entity.dataBytes map (byteStr => Some(byteStr) -> user)
}
r.entity.dataBytes
可能是 0
ByteString
的来源值,或者可能是无限数量的值。但我们的逻辑不在乎!
val cityByteStrFlow : Flow[(Try[HttpResponse], User), (Option[ByteString], User), _] =
Flow[(Try[HttpResponse], User)] flatMapConcat convertResponseToByteStrSource
(ByteString, User)
的元组进入
EnhancedUser
.注意:我假设低于
User
是
EnhancedUser
的子类这是从问题逻辑推断出来的:
val convertByteStringToUser : (Option[ByteString], User) => EnhancedUser =
(byteStr, user) =>
byteStr
.map(s => EnhancedUser(user.data, s))
.getOrElse(user)
val cityUserFlow : Flow[(Option[ByteString], User), EnhancedUser, _] =
Flow[(ByteString, User)] map convertByteStringToUser
val useEnhancementGraph =
userSource
.via(cityRequest)
.via(httpClient)
.via(cityByteStrFlow)
.via(cityUserFlow)
.via(processEnhancedUser)
.to(Sink foreach println)
EnhancedUser
时可能会出现错误。 . Async.await
(这几乎总是应该避免的)。 Flow.mapAsync
而不是
Flow.map
处理
Future
的事实正在函数中创建:
val parallelism = 10
val timeout : FiniteDuration = ??? //you need to specify the timeout limit
val convertResponseToFutureByteStr : (Try[HttpResponse], User) => Future[EnhancedUser] =
_ match {
case (Failure(ex), user) =>
Future successful user
case (Success(resp), user) =>
resp
.entity
.toStrict(timeout)
.map(byteStr => new EnhancedUser(user.data, byteStr))
}
val cityResponse : Flow[(Try[HttpResponse], User), EnhancedUser, _] =
Flow[(Try[HttpResponse], User)].mapAsync(parallelism)(convertResponseToFutureByteStr)
关于scala - Akka Stream 在 Flow 中使用 HttpResponse,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/43236367/
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