前言

前一篇分析了Spring WebFlux的設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)原理后，反應(yīng)式編程又來了，Spring WebFlux其底層還是基于Reactive編程模型的，在java領(lǐng)域中，關(guān)于Reactive，有一個(gè)框架規(guī)范，叫【Reactive Streams】，在java9的ava.util.concurrent.Flow包中已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了這個(gè)規(guī)范。其他的優(yōu)秀實(shí)現(xiàn)還有Reactor和Rxjava。在Spring WebFlux中依賴的就是Reactor。雖然你可能沒用過Reactive開發(fā)過應(yīng)用，但是或多會(huì)少你接觸過異步Servlet，同時(shí)又有這么一種論調(diào)：異步化非阻塞io并不能增強(qiáng)太多的系統(tǒng)性能，但是也不可否認(rèn)異步化后并發(fā)性能上去了。聽到這種結(jié)論后在面對(duì)是否選擇Reactive編程后，是不是非常模棱兩可。因?yàn)槲覀儾皇呛芰私夥磻?yīng)式編程，所以會(huì)有這種感覺。沒關(guān)系，下面看看反應(yīng)式編程集大者Reactor是怎么闡述反應(yīng)式編程的。

•   Reactor官網(wǎng)：https://projectreactor.io/
•   Rxjava官網(wǎng)：http://reactivex.io/

反應(yīng)式編程簡(jiǎn)介

Reactor是Reactive Programming范例的一個(gè)實(shí)現(xiàn)，可以概括為：
反應(yīng)式編程是一種涉及數(shù)據(jù)流和變化傳播的異步編程范例。這意味著可以通過所采用的編程語(yǔ)言輕松地表達(dá)靜態(tài)（例如陣列）或動(dòng)態(tài)（例如事件發(fā)射器）數(shù)據(jù)流。
作為反應(yīng)式編程方向的第一步，Microsoft在.NET生態(tài)系統(tǒng)中創(chuàng)建了Reactive Extensions（Rx）庫(kù)。然后RxJava在JVM上實(shí)現(xiàn)了響應(yīng)式編程。隨著時(shí)間的推移，通過Reactive Streams工作出現(xiàn)了Java的標(biāo)準(zhǔn)化 ，這一規(guī)范定義了JVM上的反應(yīng)庫(kù)的一組接口和交互規(guī)則。它的接口已經(jīng)集成到父Flow類下的Java 9中。

反應(yīng)式編程范例通常以面向?qū)ο蟮恼Z(yǔ)言呈現(xiàn)，作為Observer設(shè)計(jì)模式的擴(kuò)展。人們還可以將主要的反應(yīng)流模式與熟悉的迭代器設(shè)計(jì)模式進(jìn)行比較，因?yàn)樵谒羞@些庫(kù)中對(duì)Iterable- Iterator對(duì)存在雙重性 。一個(gè)主要的區(qū)別是，雖然迭代器是基于拉的，但是反應(yīng)流是基于推的。

使用迭代器是一種命令式編程模式，即使訪問值的方法完全由其負(fù)責(zé)Iterable。實(shí)際上，開發(fā)人員可以選擇何時(shí)訪問next()序列中的項(xiàng)目。在反應(yīng)流中，相當(dāng)于上述對(duì)Publisher-Subscriber。但是， 當(dāng)它們出現(xiàn)時(shí)，Publisher它會(huì)通知訂閱者新的可用值，而這一推動(dòng)方面是被動(dòng)反應(yīng)的關(guān)鍵。此外，應(yīng)用于推送值的操作以聲明方式而非命令方式表示：程序員表達(dá)計(jì)算的邏輯而不是描述其精確的控制流。

除了推送值之外，還以明確定義的方式涵蓋錯(cuò)誤處理和完成方面。A Publisher可以將新值推送到Subscriber（通過調(diào)用onNext），但也可以發(fā)出錯(cuò)誤（通過調(diào)用onError）或完成（通過調(diào)用onComplete）。錯(cuò)誤和完成都會(huì)終止序列。這可以概括為：

onNext x 0..N [onError | onComplete]

這種方法非常靈活。該模式支持沒有值，一個(gè)值或n值的用例（包括無限的值序列，例如時(shí)鐘的連續(xù)滴答）。

但是我們首先考慮一下，為什么我們首先需要這樣的異步反應(yīng)庫(kù)？

阻塞可能會(huì)浪費(fèi)資源

現(xiàn)代應(yīng)用程序可以覆蓋大量并發(fā)用戶，即使現(xiàn)代硬件的功能不斷提高，現(xiàn)代軟件的性能仍然是一個(gè)關(guān)鍵問題。
人們可以通過兩種方式來提高計(jì)劃的績(jī)效：

• 并行化：使用更多線程和更多硬件資源。
• 在現(xiàn)有資源的使用方式上尋求更高的效率。

通常，Java開發(fā)人員使用阻塞代碼編寫程序。這種做法很好，直到出現(xiàn)性能瓶頸，此時(shí)需要引入額外的線程，運(yùn)行類似的阻塞代碼。但是，資源利用率的這種擴(kuò)展會(huì)很快引入爭(zhēng)用和并發(fā)問題。

更糟糕的是，阻止浪費(fèi)資源。如果仔細(xì)觀察，一旦程序涉及一些延遲（特別是I / O，例如數(shù)據(jù)庫(kù)請(qǐng)求或網(wǎng)絡(luò)調(diào)用），資源就會(huì)被浪費(fèi)，因?yàn)榫€程（或許多線程）現(xiàn)在處于空閑狀態(tài)，等待數(shù)據(jù)。

所以并行化方法不是靈丹妙藥。為了獲得硬件的全部功能是必要的，但是理由也很復(fù)雜并且易受資源浪費(fèi)的影響。

使用異步來解決？

第二種方法（前面提到過），尋求更高的效率，可以解決資源浪費(fèi)問題。通過編寫異步，非阻塞代碼，您可以使用相同的底層資源將執(zhí)行切換到另一個(gè)活動(dòng)任務(wù)，然后在異步處理完成后返回到當(dāng)前進(jìn)程。

但是如何在JVM上生成異步代碼？Java提供了兩種異步編程模型：

回調(diào)：異步方法沒有返回值，但需要額外的 callback參數(shù)（lambda或匿名類），在結(jié)果可用時(shí)調(diào)用它們。一個(gè)眾所周知的例子是Swing的EventListener層次結(jié)構(gòu)。

期貨：異步方法Future立即返回。異步進(jìn)程計(jì)算一個(gè)T值，但該Future對(duì)象包含對(duì)它的訪問。該值不會(huì)立即可用，并且可以輪詢對(duì)象，直到該值可用。例如，ExecutorService運(yùn)行Callable任務(wù)使用Future對(duì)象。

這些技術(shù)是否足夠好？不適用于所有用例，兩種方法都有局限性。

回調(diào)難以組合在一起，很快導(dǎo)致難以閱讀和維護(hù)的代碼（稱為“Callback Hell”）。

考慮一個(gè)示例：在用戶界面上顯示用戶的前五個(gè)收藏夾，或者如果她沒有收藏夾則提出建議。這通過三個(gè)服務(wù)（一個(gè)提供喜歡的ID，第二個(gè)提取喜歡的詳細(xì)信息，第三個(gè)提供詳細(xì)建議）：

回調(diào)地獄的例子

userService.getFavorites(userId, new Callback() { 
  public void onSuccess(Listlist) { 
    if (list.isEmpty()) { 
      suggestionService.getSuggestions(new Callback() {
        public void onSuccess(Listlist) { 
          UiUtils.submitOnUiThread(() -> { 
            list.stream()
                .limit(5)
                .forEach(uiList::show); 
            });
        }
        public void onError(Throwable error) { 
          UiUtils.errorPopup(error);
        }
      });
    } else {
      list.stream() 
          .limit(5)
          .forEach(favId -> favoriteService.getDetails(favId, 
            new Callback() {
              public void onSuccess(Favorite details) {
                UiUtils.submitOnUiThread(() -> uiList.show(details));
              }
              public void onError(Throwable error) {
                UiUtils.errorPopup(error);
              }
            }
          ));
    }
  }
  public void onError(Throwable error) {
    UiUtils.errorPopup(error);
  }
});

• 我們有基于回調(diào)的服務(wù)：一個(gè)Callback接口，其中包含在異步過程成功時(shí)調(diào)用的方法，以及在發(fā)生錯(cuò)誤時(shí)調(diào)用的方法。
• 第一個(gè)服務(wù)使用喜歡的ID列表調(diào)用其回調(diào)。
• 如果列表為空，我們必須去suggestionService。
• 在suggestionService給出了一個(gè)List到第二個(gè)回調(diào)。
• 由于我們處理UI，我們需要確保我們的消費(fèi)代碼將在UI線程中運(yùn)行。
• 我們使用Java 8 Stream將處理的建議數(shù)限制為五個(gè)，并在UI中的圖形列表中顯示它們。
• 在每個(gè)級(jí)別，我們以相同的方式處理錯(cuò)誤：在彈出窗口中顯示它們。
• 回到最喜歡的ID級(jí)別。如果服務(wù)返回完整列表，那么我們需要轉(zhuǎn)到favoriteService獲取詳細(xì)Favorite對(duì)象。由于我們只需要五個(gè)，我們首先流式傳輸ID列表，將其限制為五個(gè)。
• 再一次，一個(gè)回調(diào)。這次我們得到一個(gè)完全成熟的Favorite對(duì)象，我們將其推送到UI線程內(nèi)的UI。

這是很多代碼，它有點(diǎn)難以遵循并且具有重復(fù)的部分?？紤]它在Reactor中的等價(jià)物：

與回調(diào)代碼等效的Reactor代碼示例

userService.getFavorites(userId) 
           .flatMap(favoriteService::getDetails) 
           .switchIfEmpty(suggestionService.getSuggestions()) 
           .take(5) 
           .publishOn(UiUtils.uiThreadScheduler()) 
           .subscribe(uiList::show, UiUtils::errorPopup);

• 我們從最喜歡的ID流開始。
• 我們將它們異步轉(zhuǎn)換為詳細(xì)的Favorite對(duì)象（flatMap）。我們現(xiàn)在有一個(gè)流動(dòng)Favorite。
• 如果流量Favorite是空的，我們會(huì)切換到后退 suggestionService。
• 我們最多只對(duì)最終流程中的五個(gè)元素感興趣。
• 最后，我們想要處理UI線程中的每個(gè)數(shù)據(jù)。
• 我們通過描述如何處理數(shù)據(jù)的最終形式（在UI列表中顯示）以及在出現(xiàn)錯(cuò)誤（顯示彈出窗口）時(shí)該怎么做來觸發(fā)流程。

如果您想確保在不到800毫秒內(nèi)檢索到喜歡的ID，或者如果需要更長(zhǎng)時(shí)間從緩存中獲取它們，該怎么辦？在基于回調(diào)的代碼中，這是一項(xiàng)復(fù)雜的任務(wù)。在Reactor中，它變得像timeout在鏈中添加運(yùn)算符一樣簡(jiǎn)單：

具有超時(shí)和回退的Reactor代碼示例

userService.getFavorites(userId)
           .timeout(Duration.ofMillis(800)) 
           .onErrorResume(cacheService.cachedFavoritesFor(userId)) 
           .flatMap(favoriteService::getDetails) 
           .switchIfEmpty(suggestionService.getSuggestions())
           .take(5)
           .publishOn(UiUtils.uiThreadScheduler())
           .subscribe(uiList::show, UiUtils::errorPopup);

• 如果上面的部分發(fā)出的時(shí)間超過800毫秒，則傳播錯(cuò)誤。
• 如果出現(xiàn)錯(cuò)誤，請(qǐng)回復(fù)cacheService。
• 鏈的其余部分與前面的示例類似。

盡管Java 8中帶來了改進(jìn)，但期貨比回調(diào)要好一些，但它們?cè)跇?gòu)圖方面仍然表現(xiàn)不佳CompletableFuture。一起編排多個(gè)未來是可行但不容易的。此外，F(xiàn)uture還有其他問題：Future通過調(diào)用get() 方法很容易結(jié)束對(duì)象的另一個(gè)阻塞情況，它們不支持延遲計(jì)算，并且它們不支持多個(gè)值和高級(jí)錯(cuò)誤處理。

考慮另一個(gè)例子：我們得到一個(gè)ID列表，我們要從中獲取一個(gè)名稱和一個(gè)統(tǒng)計(jì)信息，然后將它們成對(duì)地組合在一起，所有這些都是異步的。

CompletableFuture組合的例子

CompletableFutureids = ifhIds(); 
CompletableFutureresult = ids.thenComposeAsync(l -> { 
	Streamzip =
			l.stream().map(i -> { 
				CompletableFuturenameTask = ifhName(i); 
				CompletableFuturestatTask = ifhStat(i); 
				return nameTask.thenCombineAsync(statTask, (name, stat) -> "Name " + name + " has stats " + stat); 
			});
	ListcombinationList = zip.collect(Collectors.toList()); 
	CompletableFuture[] combinationArray = combinationList.toArray(new CompletableFuture[combinationList.size()]);
	CompletableFutureallDone = CompletableFuture.allOf(combinationArray); 
	return allDone.thenApply(v -> combinationList.stream()
			.map(CompletableFuture::join) 
			.collect(Collectors.toList()));
});
Listresults = result.join(); 
assertThat(results).contains(
		"Name NameJoe has stats 103",
		"Name NameBart has stats 104",
		"Name NameHenry has stats 105",
		"Name NameNicole has stats 106",
		"Name NameABSLAJNFOAJNFOANFANSF has stats 121");

• 我們從一個(gè)未來開始，它為我們提供了一個(gè)id要處理的值列表。
• 一旦得到列表，我們想要開始一些更深入的異步處理。
• 對(duì)于列表中的每個(gè)元素：
• 異步獲取關(guān)聯(lián)的名稱。
• 異步獲取相關(guān)任務(wù)。
• 結(jié)合兩個(gè)結(jié)果。
• 我們現(xiàn)在有一個(gè)代表所有組合任務(wù)的期貨清單。為了執(zhí)行這些任務(wù)，我們需要將列表轉(zhuǎn)換為數(shù)組。
• 將數(shù)組傳遞給CompletableFuture.allOf，輸出Future完成所有任務(wù)后完成的數(shù)組。
• 棘手的一點(diǎn)是allOf返回CompletableFuture，所以我們重申了期貨清單，通過收集結(jié)果join() （這里沒有阻止，因?yàn)閍llOf確保期貨全部完成）。
• 一旦觸發(fā)了整個(gè)異步管道，我們就等待它被處理并返回我們可以斷言的結(jié)果列表。

由于Reactor具有更多開箱即用的組合運(yùn)算符，因此可以簡(jiǎn)化此過程：

與未來代碼等效的Reactor代碼示例

Fluxids = ifhrIds(); 
Fluxcombinations =
		ids.flatMap(id -> { 
			MononameTask = ifhrName(id); 
			MonostatTask = ifhrStat(id); 
			return nameTask.zipWith(statTask, 
					(name, stat) -> "Name " + name + " has stats " + stat);
		});
Monoresult = combinations.collectList(); 
Listresults = result.block(); 
assertThat(results).containsExactly( 
		"Name NameJoe has stats 103",
		"Name NameBart has stats 104",
		"Name NameHenry has stats 105",
		"Name NameNicole has stats 106",
		"Name NameABSLAJNFOAJNFOANFANSF has stats 121"
);

• 這一次，我們從異步提供的ids（a Flux）序列開始。
• 對(duì)于序列中的每個(gè)元素，我們異步處理它（在body函數(shù)內(nèi)部flatMap）兩次。
• 獲取相關(guān)名稱。
• 獲取相關(guān)統(tǒng)計(jì)信息。
• 異步組合2個(gè)值。
• 在將值List變?yōu)榭捎脮r(shí)將值聚合為a 。
• 在生產(chǎn)中，我們將繼續(xù)Flux通過進(jìn)一步組合或訂閱它來異步處理。最有可能的是，我們會(huì)回歸result Mono。由于我們?cè)跍y(cè)試中，我們阻塞，等待處理完成，然后直接返回聚合的值列表。
• 斷言結(jié)果。

Callback和Future的這些風(fēng)險(xiǎn)是相似的，并且是反應(yīng)式編程與該P(yáng)ublisher-Subscriber對(duì)的關(guān)系。

從命令式到反應(yīng)式編程

諸如Reactor之類的反應(yīng)庫(kù)旨在解決JVM上“經(jīng)典”異步方法的這些缺點(diǎn)，同時(shí)還關(guān)注一些其他方面：

• 可組合性和可讀性
• 數(shù)據(jù)作為一個(gè)用豐富的運(yùn)算符詞匯表操縱的流程
• 在您訂閱之前沒有任何事情發(fā)生
• 背壓或消費(fèi)者向生產(chǎn)者發(fā)出信號(hào)表明排放率過高的能力
• 高級(jí)但高價(jià)值的抽象，與并發(fā)無關(guān)

可組合性和可讀性

通過可組合性，我們指的是編排多個(gè)異步任務(wù)的能力，使用先前任務(wù)的結(jié)果將輸入提供給后續(xù)任務(wù)或以fork-join方式執(zhí)行多個(gè)任務(wù)，以及將異步任務(wù)重用為更高級(jí)別系統(tǒng)中的分立組件。

編排任務(wù)的能力與代碼的可讀性和可維護(hù)性緊密相關(guān)。隨著異步過程層數(shù)量和復(fù)雜性的增加，能夠編寫和讀取代碼變得越來越困難。正如我們所看到的，回調(diào)模型很簡(jiǎn)單，但其主要缺點(diǎn)之一是，對(duì)于復(fù)雜的進(jìn)程，您需要從回調(diào)執(zhí)行回調(diào)，本身嵌套在另一個(gè)回調(diào)中，依此類推。那個(gè)混亂被稱為Callback Hell。正如你可以猜到的（或者從經(jīng)驗(yàn)中得知），這樣的代碼很難回歸并推理。

Reactor提供了豐富的組合選項(xiàng)，其中代碼反映了抽象過程的組織，并且所有內(nèi)容通常都保持在同一級(jí)別（嵌套最小化）。

類比裝配線工作流程

您可以將響應(yīng)式應(yīng)用程序處理的數(shù)據(jù)視為在裝配線中移動(dòng)。反應(yīng)器既是傳送帶又是工作站。原材料從原料（原始Publisher）中倒出，最終成為成品，準(zhǔn)備推送給消費(fèi)者（或Subscriber）。

原材料可以經(jīng)歷各種轉(zhuǎn)換和其他中間步驟，或者是將中間件聚集在一起的較大裝配線的一部分。如果在某一點(diǎn)出現(xiàn)毛刺或堵塞（也許裝箱產(chǎn)品需要不成比例的長(zhǎng)時(shí)間），受影響的工作站可向上游發(fā)出信號(hào)以限制原材料的流動(dòng)。

操作符（運(yùn)算符）

在Reactor中，運(yùn)算符是我們的匯編類比中的工作站。每個(gè)操作符都將行為添加到a Publisher并將上一步驟包裝Publisher到新實(shí)例中。因此，整個(gè)鏈被鏈接，使得數(shù)據(jù)源自第一Publisher鏈并且向下移動(dòng)鏈，由每個(gè)鏈轉(zhuǎn)換。最終，Subscriber完成了整個(gè)過程。請(qǐng)記住，在Subscriber訂閱a 之前沒有任何事情發(fā)生Publisher，下面就會(huì)提到。

了解操作員創(chuàng)建新實(shí)例可以幫助您避免一個(gè)常見錯(cuò)誤，該錯(cuò)誤會(huì)導(dǎo)致您認(rèn)為您的鏈中使用的操作員未被應(yīng)用。看到這個(gè)項(xiàng)目的常見問題。
雖然Reactive Streams規(guī)范根本沒有指定運(yùn)算符，但Reactor等反應(yīng)庫(kù)的最佳附加值之一是它們提供的豐富的運(yùn)算符。這些涉及很多方面，從簡(jiǎn)單的轉(zhuǎn)換和過濾到復(fù)雜的編排和錯(cuò)誤處理。

在你訂閱之前什么都不會(huì)發(fā)生

在Reactor中，當(dāng)您編寫Publisher鏈時(shí)，默認(rèn)情況下數(shù)據(jù)不會(huì)啟動(dòng)。相反，您可以創(chuàng)建異步過程的抽象描述（這可以幫助重用和組合）。

通過訂閱行為，您將Publishera 綁定到a Subscriber，從而觸發(fā)整個(gè)鏈中的數(shù)據(jù)流。這是通過上游傳播的單個(gè)request 信號(hào)在內(nèi)部實(shí)現(xiàn)的Subscriber，一直傳回源 Publisher。

背壓

上游傳播信號(hào)也用于實(shí)現(xiàn)背壓，我們?cè)谘b配線中將其描述為當(dāng)工作站比上游工作站處理速度慢時(shí)向線路發(fā)送的反饋信號(hào)。

Reactive Streams規(guī)范定義的真實(shí)機(jī)制非常接近于類比：訂閱者可以在無限制模式下工作，讓源以最快的速度推送所有數(shù)據(jù)，或者可以使用該request機(jī)制向源發(fā)送信號(hào)表明它已準(zhǔn)備就緒處理最多的n元素。

中間操作員也可以在途中更改請(qǐng)求。想象一個(gè)buffer 運(yùn)算符，它將元素分組為10個(gè)。如果訂閱者請(qǐng)求1個(gè)緩沖區(qū)，則源可以生成10個(gè)元素。一些操作員還實(shí)施 預(yù)取策略，這避免了request(1)往返，并且如果在請(qǐng)求之前生成元素并不太昂貴，則是有益的。

這將推模型轉(zhuǎn)換為推拉式混合動(dòng)力，如果它們隨時(shí)可用，下游可以從上游拉出n個(gè)元素。但是如果元素沒有準(zhǔn)備好，它們就會(huì)在生成時(shí)被上游推動(dòng)。

熱與冷

在反應(yīng)庫(kù)的Rx家族中，人們可以區(qū)分兩大類反應(yīng)序列：熱和冷。這種區(qū)別主要與反應(yīng)流如何對(duì)訂閱的用戶做出反應(yīng)有關(guān)：

冷序列的含義是不論訂閱者在何時(shí)訂閱該序列，總是能收到序列中產(chǎn)生的全部消息。

而與之對(duì)應(yīng)的熱序列，則是在持續(xù)不斷地產(chǎn)生消息，訂閱者只能獲取到在其訂閱之后產(chǎn)生的消息。

以上就是Reactive反應(yīng)式編程及使用介紹的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Reactive反應(yīng)式編程使用的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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