上一课时，我们着重讲了方法名和参数的使用方法，这一课时我们来看下Repository 支持的返回结果有哪些，以及 DTO 类型的返回结果如何自定义，及其在实际工作场景中我们如何做。通过本课时的学习，你将了解到 Repository 的几种返回结果，以及如何返回 DTO。我们先看一下返回结果有哪些。
Repository 的返回结果有哪些？
我们之前已经介绍过了 Repository 的接口，那么现在来看一下这些接口支持的返回结果有哪些，如下图所示：
打开 SimpleJpaRepository 直接看它的 Structure 就可以知道，它实现的方法，以及父类接口的方法和返回类型包括：Optional、Iterable、List、Page、Long、Boolean、Entity 对象等，而实际上支持的返回类型还要多一些。
由于 Repository 里面支持 Iterable，所以其实 java 标准的 List、Set 都可以作为返回结果，并且也会支持其子类，Spring Data 里面定义了一个特殊的子类 Steamable，Streamable 可以替代 Iterable 或任何集合类型。它还提供了方便的方法来访问 Stream，可以直接在元素上进行 ....filter(...) 和 ....map(...) 操作，并将 Streamable 连接到其他元素。我们看个关于 UserRepository 直接继承 JpaRepository 的例子。
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public interface UserRepository extends JpaRepository<User,Long> {
}
还用之前的 UserRepository 类，在测试类里面做如下调用：
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User user = userRepository.save(User.builder().name("jackxx").email("123456@126.com").sex("man").address("shanghai").build());
Assert.assertNotNull(user);
Streamable<User> userStreamable = userRepository.findAll(PageRequest.of(0,10)).and(User.builder().name("jack222").build());
userStreamable.forEach(System.out::println);
然后我们就会得到如下输出：
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User(id=1, name=jackxx, email=123456@126.com, sex=man, address=shanghai)
User(id=null, name=jack222, email=null, sex=null, address=null)
这个例子 Streamable`` userStreamable，实现了 Streamable 的返回结果，如果想自定义方法，可以进行如下操作。
自定义 Streamable
官方给我们提供了自定义 Streamable 的方法，不过在实际工作中很少出现要自定义保证结果类的情况，在这里我简单介绍一下方法，看如下例子：
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class Product { (1)
MonetaryAmount getPrice() { ... }
}
@RequiredArgConstructor(staticName = "of")
class Products implements Streamable<Product> { (2)
private Streamable<Product> streamable;
public MonetaryAmount getTotal() { (3)
return streamable.stream() //
.map(Priced::getPrice)
.reduce(Money.of(0), MonetaryAmount::add);
}
}
interface ProductRepository implements Repository<Product, Long> {
Products findAllByDescriptionContaining(String text); (4)
}
以上四个步骤介绍了自定义 Streamable 的方法，分别为：
（1）Product 实体，公开 API 以访问产品价格。
（2）Streamable`` 的包装类型可以通过 Products.of(...) 构造（通过 Lombok 注解创建的工厂方法）。
（3）包装器类型在 Streamable`` 上公开了计算新值的其他 API。
（4）可以将包装器类型直接用作查询方法返回类型。无须返回 Stremable`` 并将其手动包装在存储库 Client 端中。
通过以上例子你就可以做到自定义 Streamable，其原理很简单，就是实现Streamable接口，自己定义自己的实现类即可。我们也可以看下源码 QueryExecutionResultHandler 里面是否有 Streamable 子类的判断，来支持自定义 Streamable，关键源码如下：
通过源码你会发现 Streamable 为什么生效，下面来看看常见的集合类的返回实现。
返回结果类型 List/Stream/Page/Slice
在实际开发中，我们如何返回 List/Stream/Page/Slice 呢？
首先，新建我们的 UserRepository：
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package com.example.jpa.example1;
import org.springframework.data.domain.Pageable;
import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;
import org.springframework.data.jpa.repository.Query;
import java.util.stream.Stream;
public interface UserRepository extends JpaRepository<User,Long> {
//自定义一个查询方法，返回Stream对象，并且有分页属性
@Query("select u from User u")
Stream<User> findAllByCustomQueryAndStream(Pageable pageable);
//测试Slice的返回结果
@Query("select u from User u")
Slice<User> findAllByCustomQueryAndSlice(Pageable pageable);
}
然后，修改一下我们的测试用例类，如下，验证一下结果：
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package com.example.jpa.example1;
import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.assertj.core.util.Lists;
import org.junit.Assert;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.autoconfigure.orm.jpa.DataJpaTest;
import org.springframework.data.domain.Page;
import org.springframework.data.domain.PageRequest;
import org.springframework.data.domain.Slice;
import org.springframework.data.util.Streamable;
import java.util.List;
import java.util.stream.Stream;
@DataJpaTest
public class UserRepositoryTest {
@Autowired
private UserRepository userRepository;
@Test
public void testSaveUser() throws JsonProcessingException {
//我们新增7条数据方便测试分页结果
userRepository.save(User.builder().name("jack1").email("123456@126.com").sex("man").address("shanghai").build());
userRepository.save(User.builder().name("jack2").email("123456@126.com").sex("man").address("shanghai").build());
userRepository.save(User.builder().name("jack3").email("123456@126.com").sex("man").address("shanghai").build());
userRepository.save(User.builder().name("jack4").email("123456@126.com").sex("man").address("shanghai").build());
userRepository.save(User.builder().name("jack5").email("123456@126.com").sex("man").address("shanghai").build());
userRepository.save(User.builder().name("jack6").email("123456@126.com").sex("man").address("shanghai").build());
userRepository.save(User.builder().name("jack7").email("123456@126.com").sex("man").address("shanghai").build());
//我们利用ObjectMapper将我们的返回结果Json to String
ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
//返回Stream类型结果（1）
Stream<User> userStream = userRepository.findAllByCustomQueryAndStream(PageRequest.of(1,3));
userStream.forEach(System.out::println);
//返回分页数据（2）
Page<User> userPage = userRepository.findAll(PageRequest.of(0,3));
System.out.println(objectMapper.writeValueAsString(userPage));
//返回Slice结果（3）
Slice<User> userSlice = userRepository.findAllByCustomQueryAndSlice(PageRequest.of(0,3));
System.out.println(objectMapper.writeValueAsString(userSlice));
//返回List结果（4）
List<User> userList = userRepository.findAllById(Lists.newArrayList(1L,2L));
System.out.println(objectMapper.writeValueAsString(userList));
}
}
这个时候我们分别看下四种测试结果：
第一种：通过 Stream``取第二页的数据，得到结果如下：
User(id=4, name=jack4, email=123456@126.com, sex=man, address=shanghai)
User(id=5, name=jack5, email=123456@126.com, sex=man, address=shanghai)
User(id=6, name=jack6, email=123456@126.com, sex=man, address=shanghai)
Spring Data 的支持可以通过使用 Java 8 Stream 作为返回类型来逐步处理查询方法的结果。需要注意的是：流的关闭问题，try catch 是一种常用的关闭方法，如下所示：
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Stream<User> stream;
try {
stream = repository.findAllByCustomQueryAndStream()
stream.forEach(...);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
if (stream!=null){
stream.close();
}
}
第二种：返回 Page`` 的分页数据结果，如下所示：
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{
"content":[
{
"id":1,
"name":"jack1",
"email":"123456@126.com",
"sex":"man",
"address":"shanghai"
},
{
"id":2,
"name":"jack2",
"email":"123456@126.com",
"sex":"man",
"address":"shanghai"
},
{
"id":3,
"name":"jack3",
"email":"123456@126.com",
"sex":"man",
"address":"shanghai"
}
],
"pageable":{
"sort":{
"sorted":false,
"unsorted":true,
"empty":true
},
"pageNumber":0,当前页码
"pageSize":3,页码大小
"offset":0,偏移量
"paged":true,是否分页了
"unpaged":false
},
"totalPages":3,一共有多少页
"last":false,是否是到最后
"totalElements":7,一共多少调数
"numberOfElements":3,当前数据下标
"sort":{
"sorted":false,
"unsorted":true,
"empty":true
},
"size":3,当前content大小
"number":0,当前页面码的索引
"first":true,是否是第一页
"empty":false是否有数据
}
这里我们可以看到 Page`` 返回了第一个页的数据，并且告诉我们一共有三个部分的数据：
- content：数据的内容，现在指 User 的 List 3 条。
- pageable：分页数据，包括排序字段是什么及其方向、当前是第几页、一共多少页、是否是最后一条等。
- 当前数据的描述："size"：3，当前 content 大小；"number"：0，当前页面码的索引； "first"：true，是否是第一页；"empty"：false，是否没有数据。
通过这三部分数据我们可以知道要查数的分页信息。我们接着看第三种测试结果。
第三种：返回 Slice`` 结果，如下所示：
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{
"content":[
{
"id":4,
"name":"jack4",
"email":"123456@126.com",
"sex":"man",
"address":"shanghai"
},
{
"id":5,
"name":"jack5",
"email":"123456@126.com",
"sex":"man",
"address":"shanghai"
},
{
"id":6,
"name":"jack6",
"email":"123456@126.com",
"sex":"man",
"address":"shanghai"
}
],
"pageable":{
"sort":{
"sorted":false,
"unsorted":true,
"empty":true
},
"pageNumber":1,
"pageSize":3,
"offset":3,
"paged":true,
"unpaged":false
},
"numberOfElements":3,
"sort":{
"sorted":false,
"unsorted":true,
"empty":true
},
"size":3,
"number":1,
"first":false,
"last":false,
"empty":false
}
这时我们发现上面的 Page 返回结果少了，那么一共有多少条结果、多少页的数据呢？我们再比较一下第二种和第三种测试结果的执行 SQL：
第二种执行的是普通的分页查询 SQL：
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查询分页数据
Hibernate: select user0_.id as id1_0_, user0_.address as address2_0_, user0_.email as email3_0_, user0_.name as name4_0_, user0_.sex as sex5_0_ from user user0_ limit ?
计算分页数据
Hibernate: select count(user0_.id) as col_0_0_ from user user0_
第三种执行的 SQL 如下：
复制代码
Hibernate: select user0_.id as id1_0_, user0_.address as address2_0_, user0_.email as email3_0_, user0_.name as name4_0_, user0_.sex as sex5_0_ from user user0_ limit ? offset ?
通过对比可以看出，只查询偏移量，不计算分页数据，这就是 Page 和 Slice 的主要区别。我们接着看第四种测试结果。
第四种：返回 List`` 结果如下：
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[
{
"id":1,
"name":"jack1",
"email":"123456@126.com",
"sex":"man",
"address":"shanghai"
},
{
"id":2,
"name":"jack2",
"email":"123456@126.com",
"sex":"man",
"address":"shanghai"
}
]
到这里，我们可以很简单地查询出来 ID=1 和 ID=2 的数据，没有分页信息。
上面四种方法介绍了常见的多条数据返回结果的形式，单条的我就不多介绍了，相信你一看就懂，无非就是对 JDK8 的 Optional 的支持。比如支持了 Null 的优雅判断，再一个就是支持直接返回 Entity，或者一些存在 / 不存在的 Boolean 的结果和一些 count 条数的返回结果而已。
我们接下来看下 Repository 的方法是如何对异步进行支持的？
Repository 对 Feature/CompletableFuture 异步返回结果的支持：
我们可以使用 Spring 的异步方法执行Repository查询，这意味着方法将在调用时立即返回，并且实际的查询执行将发生在已提交给 Spring TaskExecutor 的任务中，比较适合定时任务的实际场景。异步使用起来比较简单，直接加@Async 注解即可，如下所示：
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@Async
Future<User> findByFirstname(String firstname); (1)
@Async
CompletableFuture<User> findOneByFirstname(String firstname); (2)
@Async
ListenableFuture<User> findOneByLastname(String lastname);(3)
上述三个异步方法的返回结果，分别做如下解释：
- 第一处：使用 java.util.concurrent.Future 的返回类型；
- 第二处：使用 java.util.concurrent.CompletableFuture 作为返回类型；
- 第三处：使用 org.springframework.util.concurrent.ListenableFuture 作为返回类型。
以上是对 @Async 的支持，关于实际使用需要注意以下三点内容：
- 在实际工作中，直接在 Repository 这一层使用异步方法的场景不多，一般都是把异步注解放在 Service 的方法上面，这样的话，可以有一些额外逻辑，如发短信、发邮件、发消息等配合使用；
- 使用异步的时候一定要配置线程池，这点切记，否则"死"得会很难看；
- 万一失败我们会怎么处理？关于事务是怎么处理的呢？这种需要重点考虑的，我将会在 14 课时（乐观锁机制和重试机制在实战中应该怎么用?）中详细介绍。
接下来看看 Repository 对Reactive 是如何支持的。
对 Reactive 支持 flux 与 Mono
可能有同学会问，看到Spring Data Common里面对React还是有支持的，那为什么在JpaRespository里面没看到有响应的返回结果支持呢？其实Common里面提供的只是接口，而JPA里面没有做相关的Reactive 的实现，但是本身Spring Data Common里面对 Reactive 是支持的。
下面我们在 gradle 里面引用一个Spring Data Common的子模块implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-mongodb' 来加载依赖，这时候我们打开 Repository 看 Hierarchy 就可以看到，这里多了一个 Mongo 的 Repsitory 的实现，天然地支持着 Reactive 这条线。
相信到这里你能感受到 Spring Data Common 的强大支持，对 Repository 接口的不同实现也有了一定的认识。对于以上讲述的返回结果，你可以自己测试一下加以理解并运用，那么接下来我们进行一个总结。
返回结果支持总结
下面打开 ResultProcessor 类的源码看一下支持的类型有哪些。
从上图可以看出 processResult 的时候分别对 PageQuery、Stream、Reactiv 有了各自的判断，我们 debug 到这里的时候来看一下 convert，进入到类里面。
可以看到 QueryExecutorConverters 里面对 JDK8、Guava、vavr 也做了各种支持，如果你有兴趣可以课后去仔细看看源码。
这里我们先用表格总结一下返回值，下表列出了 Spring Data JPA Query Method 机制支持的方法的返回值类型：
以上是对返回的类型做的总结，接下来进入本课时的第二部分，来看看工作中最常见的、同一个 Entity 的不同字段的返回形式有哪些。
最常见的 DTO 返回结果的支持方法有哪些？
上面我们讲解了 Repository 不同的返回类型，下面我们着重说一下除了 Entity，还能返回哪些 POJO 呢？我们先了解一个概念：Projections。
Projections 的概念
Spring JPA 对 Projections 扩展的支持，我个人觉得这是个非常好的东西，从字面意思上理解就是映射，指的是和 DB 的查询结果的字段映射关系。一般情况下，返回的字段和 DB 的查询结果的字段是一一对应的；但有的时候，需要返回一些指定的字段，或者返回一些复合型的字段，而不需要全部返回。
原来我们的做法是自己写各种 entity 到 view 的各种 convert 的转化逻辑，而 Spring Data 正是考虑到了这一点，允许对专用返回类型进行建模，有选择地返回同一个实体的不同视图对象。
下面还以我们的 User 查询对象为例，看看怎么自定义返回 DTO：
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@Entity
@Data
@Builder
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class User {
@Id
@GeneratedValue(strategy= GenerationType.AUTO)
private Long id;
private String name;
private String email;
private String sex;
private String address;
}
看上面的原始 User 实体代码，如果我们只想返回 User 对象里面的 name 和 email，应该怎么做？下面我们介绍三种方法。
第一种方法：新建一张表的不同 Entity
首先，我们新增一个Entity类：通过 @Table 指向同一张表，这张表和 User 实例里面的表一样都是 user，完整内容如下：
复制代码
@Entity
@Table(name = "user")
@Data
@Builder
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class UserOnlyNameEmailEntity {
@Id
@GeneratedValue(strategy= GenerationType.AUTO)
private Long id;
private String name;
private String email;
}
然后，新增一个 UserOnlyNameEmailEntityRepository，做单独的查询：
复制代码
package com.example.jpa.example1;
import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;
public interface UserOnlyNameEmailEntityRepository extends JpaRepository<UserOnlyNameEmailEntity,Long> {
}
最后，我们的测试用例里面的写法如下：
复制代码
@Test
public void testProjections() {
userRepository.save(User.builder().id(1L).name("jack12").email("123456@126.com").sex("man").address("shanghai").build());
List<User> users= userRepository.findAll();
System.out.println(users);
UserOnlyNameEmailEntity uName = userOnlyNameEmailEntityRepository.getOne(1L);
System.out.println(uName);
}
我们看一下输出结果：
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Hibernate: insert into user (address, email, name, sex, id) values (?, ?, ?, ?, ?)
Hibernate: select user0_.id as id1_0_, user0_.address as address2_0_, user0_.email as email3_0_, user0_.name as name4_0_, user0_.sex as sex5_0_ from user user0_
[User(id=1, name=jack12, email=123456@126.com, sex=man, address=shanghai)]
Hibernate: select useronlyna0_.id as id1_0_0_, useronlyna0_.email as email3_0_0_, useronlyna0_.name as name4_0_0_ from user useronlyna0_ where useronlyna0_.id=?
UserOnlyNameEmailEntity(id=1, name=jack12, email=123456@126.com)
上述结果可以看到，当在 user 表里面插入了一条数据，而 userRepository 和 userOnlyNameEmailEntityRepository 查询的都是同一张表 user，这种方式的好处是简单、方便，很容易可以想到；缺点就是通过两个实体都可以进行 update 操作，如果同一个项目里面这种实体比较多，到时候就容易不知道是谁更新的，从而导致出 bug 不好查询，实体职责划分不明确。我们来看第二种返回 DTO 的做法。
第二种方法：直接定义一个 UserOnlyNameEmailDto
首先，我们新建一个 DTO 类来返回我们想要的字段，它是 UserOnlyNameEmailDto，用来接收 name、email 两个字段的值，具体如下：
复制代码
@Data
@Builder
@AllArgsConstructor
public class UserOnlyNameEmailDto {
private String name,email;
}
其次，在 UserRepository 里面做如下用法：
复制代码
public interface UserRepository extends JpaRepository<User,Long> {
//测试只返回name和email的DTO
UserOnlyNameEmailDto findByEmail(String email);
}
然后，测试用例里面写法如下：
复制代码
@Test
public void testProjections() {
userRepository.save(User.builder().id(1L).name("jack12").email("123456@126.com").sex("man").address("shanghai").build());
UserOnlyNameEmailDto userOnlyNameEmailDto = userRepository.findByEmail("123456@126.com");
System.out.println(userOnlyNameEmailDto);
}
最后，输出结果如下：
复制代码
Hibernate: select user0_.name as col_0_0_, user0_.email as col_1_0_ from user user0_ where user0_.email=?
UserOnlyNameEmailDto(name=jack12, email=123456@126.com)
这里需要注意的是，如果我们去看源码的话，看关键的 PreferredConstructorDiscoverer 类时会发现，UserDTO 里面只能有一个全参数构造方法，如下所示：
如上图所示，Constructor 选择的时候会帮我们做构造参数的选择，如果 DTO 里面有多个构造方法，就会报转化错误的异常，这一点需要注意，异常是这样的：
复制代码
No converter found capable of converting from type [com.example.jpa.example1.User] to type [com.example.jpa.example1.UserOnlyNameEmailDto
所以这种方式的优点就是返回的结果不需要是个实体对象，对 DB 不能进行除了查询之外的任何操作；缺点就是有 set 方法还可以改变里面的值，构造方法不能更改，必须全参数，这样如果是不熟悉 JPA 的新人操作的时候很容易引发 Bug。
第三种方法：返回结果是一个 POJO 的接口
我们再来学习一种返回不同字段的方式，这种方式与上面两种的区别是只需要定义接口，它的好处是只读，不需要添加构造方法，我们使用起来非常灵活，一般很难产生 Bug，那么它怎么实现呢？
首先，定义一个 UserOnlyName 的接口：
复制代码
package com.example.jpa.example1;
public interface UserOnlyName {
String getName();
String getEmail();
}
其次，我们的 UserRepository 写法如下：
复制代码
package com.example.jpa.example1;
import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;
public interface UserRepository extends JpaRepository<User,Long> {
/**
* 接口的方式返回DTO
* @param address
* @return
*/
UserOnlyName findByAddress(String address);
}
然后，测试用例的写法如下：
复制代码
@Test
public void testProjections() {
userRepository.save(User.builder().name("jack12").email("123456@126.com").sex("man").address("shanghai").build());
UserOnlyName userOnlyName = userRepository.findByAddress("shanghai");
System.out.println(userOnlyName);
}
最后，我们的运行结果如下：
复制代码
Hibernate: select user0_.name as col_0_0_, user0_.email as col_1_0_ from user user0_ where user0_.address=?
org.springframework.data.jpa.repository.query.AbstractJpaQuery$TupleConverter$TupleBackedMap@1d369521
这个时候会发现我们的 userOnlyName 接口成了一个代理对象，里面通过 Map 的格式包含了我们的要返回字段的值（如：name、email），我们用的时候直接调用接口里面的方法即可，如 userOnlyName.getName() 即可；这种方式的优点是接口为只读，并且语义更清晰，所以这种是我比较推荐的做法。
其中源码是如何实现的，我来说一个类，你可以通过 debug，看一下最终 DTO 和接口转化执行的 query 有什么不同，看下图中老师 debug 显示的 Query 语句的位置：
图一：是返回 DTO 接口形式的 query 生成的 JPQL。
图二：是返回 DTO 类的时候 QueryStructure 生成的 JPQL 语句。
两种最大的区别是 DTO 类需要构造方法 new 一个对象出来，这就是我们第二种方法里面需要注意的 DTO 构造函数的问题；而通过图一我们可以看到接口直接通过 as 别名，映射成 hashmap 即可，非常灵活。这里我顺带给你提一个 tips。
这里说一个小技巧
当我们去写userRepositor 的定义方法的时候，IDA 会为我们提供满足 JPA 语法的提示，这也是用 Spring Data JPA 的好处之一，因为这些一旦约定死了（这里是指遵守 JPA 协议），周边的工具会越来越成熟，其中 MyBatis 太灵活了，就会导致周边的工具没办法跟上。创建 defining query method 的时候就会提示，如下图所示：
以上就是返回 DTO 的几种常见的方法了，你在实际应用时，要不断 debug 和仔细体会。当然除了这些外，还有 @Query 注解也是可以做到，下一节会有介绍。