在Slick事务中处理Akka流

软件版本：

• Akka 2.4.4
• 滑头3.1.0

我想在光滑的事务中处理来自Akka流的元素。 下面是一些简化的代码来说明一种可能的方法：

def insert(d: AnimalFields): DBIO[Long] =
  animals returning animals.map(_.id) += d

val source: Source[AnimalFields, _]
val sourceAsTraversable = ???

db.run((for {
  ids <- DBIO.sequence(sourceAsTraversable.map(insert))
} yield { ids }).transactionally)

现在我可以将可遍历队列传递给

DBIO.sequence（）

。但是，这违背了流式处理的目的

---

我发现的另一种方法是：

def toDbioAction[T](queue: SinkQueue[DBIOAction[S, NoStream, Effect.All]]):
        DBIOAction[Queue[T], NoStream, Effect.All] =
  DBIO.from(queue.pull() map { tOption =>
    tOption match {
      case Some(action) =>
          action.flatMap(t => toDbioAction(queue).map(_ :+ t))
      case None => DBIO.successful(Queue())
    }
  }).flatMap(r => r)

使用此方法，可以在不阻塞的情况下生成DBIOActions序列：

toDbioAction(source.runWith(Sink.queue()))

---

---

有没有更好/更惯用的方法来达到预期的效果？

以下是我对

sourceAsTraversable

的实现：

import scala.collection.JavaConverters._
def sourceAsTraversable[A](source: Source[A, _])(implicit mat: Materializer): Traversable[A] =
    source.runWith(StreamConverters.asJavaStream()).iterator().asScala.toIterable

---

TraversableQueue

的问题是

forEach

必须完全处理流-它不支持“break”概念，因此像“drop”/“take”等方法仍然必须处理整个源代码。从错误处理和快速失败的角度来看，这可能很重要。

我认为这是一个很好的解决方案。您需要在最后阻塞，以便在单个事务中运行；而且，在调用

db.run（）

之前，Slick实际上不会向数据库发送任何内容。

import scala.collection.JavaConverters._
def sourceAsTraversable[A](source: Source[A, _])(implicit mat: Materializer): Traversable[A] =
    source.runWith(StreamConverters.asJavaStream()).iterator().asScala.toIterable