这是分为六部分系列文章的第三部分，新的文章会在每周一和周四发布，旨在向 Spring 开发者介绍 Microsoft Azure。如果没有 Microsoft 的 Asir Vedamuthu Selvasingh、Yitao Dong、Bruno Borges、Brian Benz 和 Theresa Nguyen 的帮助，我不可能写出这些文章。你可以在 Github 上找到本系列的示例代码。阅读本系列文章时，如有任何反馈或问题，请随时通过 Twitter (@starbuxman) 联系我。你也可以在我的 Spring Tips (@SpringTipsLive) 文章 Bootiful Azure 中了解更多关于 Microsoft Azure 的信息。

以下是所有文章

• Bootiful Azure: Microsoft Azure 初体验
• Bootiful Azure: 使用 Microsoft SQL Server 进行基于 SQL 的数据访问
• Bootiful Azure: 使用 CosmosDB 进行全球规模数据访问
• Bootiful Azure: 与 Azure Service Bus 集成
• Bootiful Azure: 对象存储服务
• Bootiful Azure: 部署到生产环境！

我能听到你的想法——是的，即使是你最微弱的念头也逃不过我的耳朵！——虽然你像其他开发者一样喜欢 Microsoft SQL Server，但你完全可以在任何平台（云端或其他！）上自己运行它。你并不需要 Microsoft 为你运行它。对此我会说：“没错！”（但 Microsoft 为我们运行它，难道不是很好吗？）

我承认这一点。那么 Azure 能为你做什么呢？你只需关注 Microsoft Azure CosmosDB 就够了。CosmosDB 指的是一系列技术。它是一个单一的产品，可以以多种方式使用。它是一个单一的、多模型的、多模态的数据库，支持文档数据、SQL 查询、图数据访问等等。

根据产品网页：CosmosDB 从一开始就将全球分发和横向扩展作为其核心。它保证了读写操作在第99个百分位上的单位数毫秒延迟，并通过全球任意位置的多宿主（multi-homing）保证了 99.999% 的高可用性——所有这些都由行业领先的、全面的服务级别协议（SLAs）提供支持。

条目 (Items) 和容器 (Containers)

在内部，CosmosDB 将“条目”(items) 存储在“容器”(containers) 中。但您不一定需要直接处理条目或容器，因为这些概念会呈现在您用来使用数据的特定数据模型的语言中。例如，如果您将其用作文档存储（如 MongoDB），则条目将被映射到集合中的文档。

容器被组织到数据库中，数据库是一种高于容器的命名空间。容器强制执行唯一键约束以确保数据完整性。但容器的功能远不止于此。您可以查询每个容器的更改源 (feed)；您可以使用此更改源来实现变更数据捕获 (CDC) 方案。您也可以将此更改源用于事件溯源。该更改源本身是持久化的，因此如果您愿意，可以重放更改。

您还可以为容器指定生存时间 (TTL) 值，让 CosmosDB 在一定时间后自动清除现有记录。您也可以为特定条目覆盖 TTL 设置。

多模型、多范式数据存储

首先，CosmosDB 是无模式的。使用时请记住这一点——如果您没有做好准备，这可能会产生一些重要的影响。

CosmosDB 支持多模型、多范式的方法来构建应用程序。客户端可以通过 HTTP REST API 与其通信，并使用类似 SQL 的语言进行查询。您也可以使用 SQL API 创建、更新和删除容器。

您可以使用 MongoDB API 与 CosmosDB 通信，将集合作为容器，文档作为条目。

您可以使用 Gremlin API 与其通信，将图（graphs）、容器（containers）、节点（nodes）和边（edges）作为条目。根据 Gremlin 网站的说法，“Gremlin 是 Apache TinkerPop 的图遍历语言。Gremlin 是一种函数式数据流语言，使用户能够简洁地在其应用程序的属性图上表达复杂的遍历（或查询）。”因此，它基本上是一种在图中遍历数据的方式。

您可以使用 Cassandra API 与其通信，将表作为容器，行作为条目。Cassandra API 甚至支持 Cassandra 查询语言 (CQL)。

您还可以使用 Azure Table Storage API 与其通信，将表作为容器，将条目作为……嗯……条目。

CosmosDB 还嵌入了一个 JavaScript 引擎，因此您可以使用 JavaScript 定义触发器、可以从 SQL 查询语言调用和扩展的用户定义函数，以及存储过程。存储过程可以在单个 ACID 兼容的事务中管理多个操作。

在 Microsoft Azure 上配置 CosmosDB

您首先需要创建一个（可能是地理上分布式的）CosmosDB 实例，然后在其中创建一个数据库实例。接着，您需要创建一个集合来存储记录。这是一个脚本。唯一需要注意的是，我们不必像在 SQL Server 示例中那样指定防火墙例外。它“就是能用”(TM)。

#!/bin/bash

# the name of the resource group
export rg=$1
export adminlogin=${rg}-cosmosdb

location='southcentralus'
accountname=${adminlogin}
databasename=bootiful
containername=reservations

# Create a SQL API Cosmos DB account with session consistency and multi-master enabled
az cosmosdb create \
    --resource-group $rg \
    --name $adminlogin \
    --kind GlobalDocumentDB \
    --default-consistency-level "Session" 

# Create a database
az cosmosdb database create \
    --resource-group $rg \
    --name $adminlogin \
    --db-name $databasename

# Create a SQL API container with a partition key and 1000 RU/s
az cosmosdb collection create \
    --resource-group $rg \
    --collection-name $containername \
    --name $adminlogin \
    --db-name $databasename \
    --partition-key-path /id \
    --throughput 1000

在这个脚本中，我们可以指定希望新数据库可用的区域。您也可以通过便捷的地图在 Azure 门户中方便地完成此操作。只需点击一个区域，剩下的就都交给它了！

另外，请记下随后产生的 $adminlogin 值，以便后续使用。

现在，您需要获取必要的配置字符串，以便将您的应用程序连接到新的数据库及其数据。您可以仔细查看之前命令的输出，但下面的命令要简单得多。

az cosmosdb list-keys --resource-group bootiful --name bootiful-cosmosdb

为了稍后连接到 CosmosDB，您需要记下上一个命令产生的 primaryMasterKey 属性值。

将 CosmosDB 引入您的 Spring 应用程序

让我们看看如何在 Spring 应用程序中使用 CosmosDB。理论上，您可以通过上述技术（如 MongoDB 和 Cassandra）的相应抽象来与 CosmosDB 通信。我更喜欢使用 Spring Data CosmosDB 抽象，您需要将其启动器依赖添加到构建文件中。

CosmosDB 历史上称为 DocumentDB。如果您看到这些名称，它们几乎可以互换。出于历史原因，您需要将引用旧项目名称 com.microsoft.azure:azure-documentdb-spring-boot-starter 的 Maven 启动器依赖添加到您的构建文件中。

然后您必须配置相关的连接信息。您可以将以下内容添加到您的应用程序的 application.properties 文件中。

azure.documentdb.database=bootiful
azure.documentdb.key=THIS_IS_THE_KEY_FROM_BEFORE
azure.documentdb.uri=https://ADMINLOGIN.documents.azure.com:443/

database 属性指的是逻辑 CosmosDB 实例（bootiful-cosmosdb，这是我们在脚本中用 $adminlogin 指定的）内的数据库（bootiful，因为我们将资源组名称用作数据库名称）。key 指的是 az cosmosdb list-keys 命令中的 primaryMasterKey 值。请将属性值替换为相关且适当的字符串值。

我在基于 macOS 的系统上运行这个项目没有任何问题，但在我基于 Ubuntu 18.10 的系统上运行它时遇到了一个奇怪的问题。Spring CosmosDB 客户端库收集遥测数据的方式存在一个异常，导致了 NPE。如果您遇到此问题，请将以下内容添加到 src/main/resources/application.properties 中以禁用遥测功能。

cosmosdb.telemetryAllowed=false 

接下来，您应该定义一个 Spring Data 实体，将其映射到 CosmosDB 集合 reservations 中的记录。

package com.example.bootifulazure;

import com.microsoft.azure.spring.data.cosmosdb.core.mapping.Document;
import com.microsoft.azure.spring.data.cosmosdb.core.mapping.PartitionKey;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@Document(collection = "reservations")
class Reservation {

        @PartitionKey
        private String id;
        private String name;
}

大多数情况下，这看起来就像您见过的任何其他使用 Lombok 注解的 POJO。特别值得注意的是，该实体使用了 Spring Data CosmosDB 模块中的 @Document 注解来指定此实体映射到的 reservations 集合。该实体使用一个 CosmosDB 特定的注解 @PartitionKey 来向数据库指示在决定如何分区（逻辑上或物理上）容器中可能相关的数据时应使用哪个字段。对于分区键，使用 String 类型是一个很好的实践。在行星规模的分布式系统中，单调递增的主键不是一个好主意！

现在，定义基于 DocumentDbRepository 的 Spring Data 仓库。

package com.example.bootifulazure;

import com.microsoft.azure.spring.data.cosmosdb.repository.DocumentDbRepository;

interface ReservationRepository extends DocumentDbRepository<Reservation, String> {
}

DocumentDbRepository 可能是一个新概念，但除此之外，这应该是直截了当的。

package com.example.bootifulazure;

import lombok.extern.log4j.Log4j2;
import org.springframework.boot.context.event.ApplicationReadyEvent;
import org.springframework.context.event.EventListener;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.UUID;
import java.util.stream.Stream;

@Log4j2
@Component
class CosmosDbDemo {

    private final ReservationRepository rr;

    CosmosDbDemo(ReservationRepository rr) {
        this.rr = rr;
    }

    @EventListener(ApplicationReadyEvent.class)
    public void demo() throws Exception {

        this.rr.deleteAll();

        Stream.of("A", "B", "C")
            .map(name -> new Reservation(UUID.randomUUID().toString(), name))
            .map(this.rr::save)
            .forEach(log::info);

    }
}