本文只是简单使用SpringWebflux和MinIO的基本功能构建了一个基础的文件服务，仅作学习Demo使用。

Spring Webflux是Spring5.0之后Spring推出的响应式编程框架，对标Spring MVC。Webflux并不能代替MVC，官方也并不推荐完全替代MVC的功能，对于日常数据库如MySQL、Oracle等，还没有响应式的ORM解决方案，在这种事务性的使用场景下并不适用于Spring Webflux，但是抛去事务性的使用场景，如API网关、文件服务等，Spring Webflux可以发挥出最大的优势。

MinIO 是一个高性能的分布式对象存储系统，相对于fastDFS来说，具有易部署、易扩展、API更易用等特点，天然支持云原生，这里我们选择MinIO作为我们的文件存储底层服务。

首先需要安装Mongodb和MinIO，有了Docker之后可以很方便的进行环境的搭建，这部分不再赘述，大家可自行去 docker hub 参考官方说明进行部署，我也在github的源码上给出了一份docker-compose的部署文件以供参考。

Maven依赖

我们还是使用SpringBoot2作为我们的开发框架，这里我选择目前最新的2.3.2版本，同时为了存储文件上传后的信息，选择支持响应式编程的MongoDB作为数据库。

关键依赖如下：

<parent>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
    <version>2.3.2.RELEASE</version>
    <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
</parent>
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-mongodb-reactive</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>io.minio</groupId>
        <artifactId>minio</artifactId>
        <version>${minio.version}</version>
    </dependency>
</dependencies>
Spring Webflux支持两种开发模式：
类似于Spring WebMVC的基于注解（@Controller、@RequestMapping）的开发模式；
Java 8 lambda 风格的函数式开发模式。
这里我们选择注解的方式。
编写Endpoint
实现三个API：文件上传，下载和删除：
@PostMapping(value = "/upload", consumes = MediaType.MULTIPART_FORM_DATA_VALUE)
public Mono<FileInfo> uploadFile(@RequestPart("file") FilePart filePart) {
    log.info("upload file:{}", filePart.filename());
    return fileService.uploadFile(filePart);
@GetMapping("download/{fileId}")
public Mono<Void> downloadFile(@PathVariable String fileId, ServerHttpResponse response) {
    Mono<FileInfo> fileInfoMono = fileService.getFileById(fileId);
    Mono<FileInfo> fallback = Mono.error(new FileNotFoundException("No file was found with fileId: " + fileId));
    return fileInfoMono
        .switchIfEmpty(fallback)
        .flatMap(fileInfo -> {
            var fileName = new String(fileInfo.getDfsFileName().getBytes(Charset.defaultCharset()), StandardCharsets.ISO_8859_1);
            ZeroCopyHttpOutputMessage zeroCopyResponse = (ZeroCopyHttpOutputMessage) response;
            response.getHeaders().set(HttpHeaders.CONTENT_DISPOSITION, "attachment; filename=" + fileName);
            response.getHeaders().setContentType(MediaType.IMAGE_PNG);
            var file = new File(fileInfo.getDfsBucket());
            return zeroCopyResponse.writeWith(file, 0, file.length());
@DeleteMapping("{fileId}")
public Mono<Void> deleteFile(@PathVariable String fileId, ServerHttpResponse response) {
    return fileService.deleteById(fileId);
这里可以看到我们的响应都是Mono<T>，可以理解为返回单个对象，同时用了 org.springframework.http.codec.multipart.FilePart作为我们文件上传的载体，这是一个Spring5.0后引入的类，目的就是为了支持响应式的文件操作。
编写Service
主要的业务逻辑我们都通过Service去操作，对于上传文件，我们通过Spring5新的API将FilePart转为DataBuffer，再通过DataBuffer转为流，使用MinIO提供的API把流上传到MinIO中，最后将文件的基本信息写入到mongoDB中。代码如下：
@Override
public Mono<FileInfo> uploadFile(FilePart filePart) {
    return DataBufferUtils.join(filePart.content())
        .map(dataBuffer -> {
            ObjectWriteResponse writeResponse = dfsRepository.uploadObject(filePart.filename(), dataBuffer.asInputStream());
            FileInfo fileInfo = new FileInfo();
            fileInfo.setOriginFileName(filePart.filename());
            fileInfo.setDfsFileName(writeResponse.object());
            fileInfo.setDfsBucket(writeResponse.bucket());
            fileInfo.setCreatedAt(new Date());
            return fileInfo;
        .flatMap(fileInfo -> fileInfoRepository.insert(fileInfo))
        .onErrorStop();
查询和删除文件的逻辑较为简单，这里给出代码：
@Override
public Mono<FileInfo> getFileById(String fileId) {
    return fileInfoRepository.findById(fileId);
@Override
public Mono<Void> deleteById(String fileId) {
    Mono<FileInfo> fileInfoMono = this.getFileById(fileId);
    Mono<FileInfo> fallback = Mono.error(new FileNotFoundException("No file was found with fileId: " + fileId));
    return fileInfoMono
        .switchIfEmpty(fallback)
        .flatMap(fileInfo -> {
            dfsRepository.deleteObject(fileInfo.getDfsFileName());
            return fileInfoRepository.deleteById(fileId);
        }).then();
在Spring webflux中，我们还是可以使用全局异常捕捉对异常进行处理，这里的用法和Spring MVC完全一致：
@Slf4j
@RestControllerAdvice
public class GlobalExceptionHandler {
    @ExceptionHandler(FileNotFoundException.class)
    @ResponseStatus(code = HttpStatus.NOT_FOUND)
    public ErrorInfo handleFileNotFoundException(FileNotFoundException e) {
        log.error("FileNotFoundException occurred", e);
        return new ErrorInfo("not_found", e.getMessage());
    @ExceptionHandler(DfsServerException.class)
    @ResponseStatus(code = HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR)
    public ErrorInfo handleDfsServerException(DfsServerException e) {
        log.error("DfsServerException occurred", e);
        return new ErrorInfo("server_error", e.getMessage());
完成上述工作之后，一个简单的文件服务就完成了，可以使用Postman进行测试，可以通过MinIO提供的Web界面看到上传后的结果。
作为一个完整的微服务，还需要考虑到服务的发现和服务的监控，这里我选择了Consul作为服务发现，Spring Boot Admin作为简单的监控工具，这里只需要引入pom依赖，再到 application.yml 里进行简单的配置即可：
# consul配置
spring:
  cloud:
    consul:
      host: 192.168.3.168
      port: 8501
      discovery:
        instance-id: ${spring.application.name}:${spring.cloud.client.ip-address}:${server.port}
        serviceName: FILE-SERVER
        prefer-ip-address: true
        register-health-check: true
        # 只能使用health-check-url，可以解决consul Service Checks failed的问题
        #        health-check-path: /actuator/health
        health-check-url: http://${spring.cloud.client.ip-address}:${server.port}/actuator/health
        health-check-critical-timeout: 30s
        tags: 基础文件服务
本文只是简单的演示了如何利用Spring Webflux完成一个简单的文件服务，同时也涉及了MinIO和MongoDB的使用，整个项目的源码我已提交到Github，spring-webflux-file-server，如有错误请批评指正。