Vert.x 5 示例项目升级指南
2025-06-20 21:56:50作者:咎岭娴Homer
Vert.x 5 作为新一代的响应式框架,带来了诸多改进和新特性。本文将从技术角度分析 Vert.x 示例项目的升级要点,帮助开发者理解如何将现有项目迁移到 Vert.x 5 的最佳实践。
核心变更点
Vert.x 5 对示例项目的升级主要集中在以下几个方面:
- Verticle 基类变更:从
AbstractVerticle迁移到更现代的VerticleBase基类 - 测试基础设施升级:推荐使用 TestContainers 来管理数据库测试环境(如 MongoDB、Cassandra 等)
- API 现代化改造:充分利用 Future 和 Promise 等现代异步编程模式
Verticle 实现模式变化
Vert.x 5 推荐使用更简洁的 Verticle 实现方式:
服务端 Verticle 新写法
传统方式需要手动处理启动结果:
public void start() {
server.listen().onComplete(ar -> {
if (ar.succeeded()) {
System.out.println("Server started");
} else {
System.out.println("Server listen failed " + ar.cause().getMessage());
}
});
}
Vert.x 5 推荐方式:
public Future<?> start() {
return server.listen();
}
启动结果的打印可以交给启动器处理,使业务代码更加简洁。
客户端 Verticle 改进
传统方式需要分别处理成功和失败情况:
public void start() {
client.asyncInteraction()
.onSuccess(response -> System.out.println("Got response"))
.onFailure(error -> System.out.println("Failed" + error.getMessage()));
}
Vert.x 5 推荐方式:
public Future<?> start() {
return client.asyncInteraction()
.onSuccess(response -> System.out.println("Got response"));
}
失败情况会自动由框架处理,减少了样板代码。
测试策略优化
Vert.x 5 示例项目强调使用 TestContainers 来管理测试环境:
- 为每个支持的数据库(MongoDB、Cassandra等)提供基于 TestContainers 的测试示例
- 确保测试环境的一致性和可重复性
- 简化本地开发和持续集成环境的配置
新增示例内容
Vert.x 5 示例项目新增了多个重要模块的示例代码:
- 服务发现:展示如何使用服务解析器
- AMQP 客户端:提供 AMQP 协议的实际应用示例
- JSON Schema:演示 JSON 数据验证
- Web 客户端:包含 URI 模板等高级用法
- 数据库客户端:为每种支持的数据库提供专门示例
- SQL 模板:展示 SQL 查询模板的使用
- 网络中间件:实现服务器功能
- 连接管理:包括非池化 HTTP 连接示例
- 优雅停机:TCP 和 HTTP 服务器的优雅关闭机制
- 消息协议:STOMP 协议实现
- 可观测性:集成 OpenTelemetry
- 健康检查:系统健康监控实现
- 配置管理:应用配置处理
- 熔断机制:断路器模式实现
代码清理与优化
项目进行了多项清理工作:
- 统一构建工具配置(Gradle)
- 更新过时示例(如 Web Client Twitter OAuth)
- 移除冗余代码
- 标准化项目结构
总结
Vert.x 5 示例项目的升级体现了框架向更现代化、更简洁的编程模式发展的趋势。通过采用 Future-based API、简化错误处理、标准化测试方法,以及增加对新特性的支持,Vert.x 5 为开发者提供了更优雅的异步编程体验。这些示例不仅展示了框架的核心功能,也提供了实际应用中的最佳实践参考。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
537
3.76 K
暂无简介
Dart
773
192
Ascend Extension for PyTorch
Python
343
405
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.34 K
755
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
1.07 K
97
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
356
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
337
180
AscendNPU-IR
C++
86
142
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
987
249