高性能：WebFlux基于響應(yīng)式編程模型，可以使用少量的線程處理大量的請(qǐng)求，從而提高系統(tǒng)的并發(fā)能力和吞吐量。
異步處理：WebFlux可以異步處理請(qǐng)求和響應(yīng)，避免線程的阻塞和等待，提高系統(tǒng)的并發(fā)能力和性能。
高可靠性：WebFlux基于事件驅(qū)動(dòng)的編程模型，可以更好地處理錯(cuò)誤和異常，從而提高系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。
簡(jiǎn)潔清晰：WebFlux的代碼簡(jiǎn)潔清晰，可以使用函數(shù)式編程風(fēng)格來編寫業(yè)務(wù)邏輯，提高代碼的可讀性和可維護(hù)性。
可擴(kuò)展性：WebFlux可以輕松地集成其他的響應(yīng)式組件和服務(wù)，例如Reactive Streams、Spring Cloud、RSocket等，從而提高系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和靈活性。

綜上所述，WebFlux服務(wù)編排可以幫助我們構(gòu)建高性能、高可靠性、可擴(kuò)展性強(qiáng)的響應(yīng)式應(yīng)用程序，提高系統(tǒng)的并發(fā)能力和性能，從而更好地滿足現(xiàn)代應(yīng)用程序的需求。

一個(gè)示例

public Mono> getOrderDetails(String orderId) {
    return Mono.fromCallable(() -> {
        // 查詢訂單基本信息
        return "order info";
    })
    .flatMap(orderInfo -> {
        // 查詢訂單商品信息
        return Mono.fromCallable(() -> {
            return "order item info";
        });
    })
    .flatMap(orderItemInfo -> {
        // 查詢訂單配送信息
        return Mono.fromCallable(() -> {
            return "order delivery info";
        });
    })
    .flatMap(orderDeliveryInfo -> {
        // 查詢訂單支付信息
        return Mono.fromCallable(() -> {
            return "order payment info";
        });
    });
}

為什么使用 fromCallable，就是上面說的，WebFlux 編排的是異步服務(wù)，而不是同步服務(wù)。

但是實(shí)際線上不要使用 fromCallable，會(huì)導(dǎo)致創(chuàng)建很多個(gè)線程，高并發(fā)場(chǎng)景下會(huì)導(dǎo)致資源競(jìng)爭(zhēng)激烈，從而服務(wù)性能急劇下降。

1 串行

1.1 不需要 invoker1 的結(jié)果

long start = System.currentTimeMillis();
Mono<String> invoke1 = Invoker1.invoke1();
Mono<String> result = invoke1.flatMap(p -> Invoker2.invoke2())
      .map(s -> {
         return s.toString();
      });
// result: invoker2, 耗時(shí)：3592（串行）
System.out.println("result: " + result.block() + ", 耗時(shí)：" + (System.currentTimeMillis() - start));

1.2 需要返回 invoker1 的結(jié)果

long start = System.currentTimeMillis();
Mono<String> invoke1 = Invoker1.invoke1();
Mono<String> result = invoke1.flatMap(p -> {
   return Invoker2.invoke2().map(s -> {
      return p + s;
   });
});
// result: invoker1invoker2, 耗時(shí)：3554（串行）
System.out.println("result: " + result.block() + ", 耗時(shí)：" + (System.currentTimeMillis() - start));

2 并行

2.1 zip 方法

zip() 方法可以一次組裝任意個(gè)Mono，適用于有多個(gè)Mono的情況

long start = System.currentTimeMillis();
Mono<String> invoke1 = Invoker1.invoke1();
Mono<String> invoker2 = Invoker2.invoke2();
Mono<String> result = Mono.zip(invoke1, invoker2)
      .map(s-> {
         String t1 = s.getT1();
         String t2 = s.getT2();
         return String.format("invoke1:%s, invoke2: %s", t1, t2);
      });
// invoker1invoker2耗時(shí)：2650 （并行）
System.out.println("result: " + result.block() + "，耗時(shí)：" + (System.currentTimeMillis() - start));

2.2 zipWith 方法

zipWith() 每次組裝一個(gè)Mono對(duì)象，使用于組裝Mono個(gè)數(shù)比較少的情況。

long start = System.currentTimeMillis();
Mono<String> invoke1 = Invoker1.invoke1();
Mono<String> invoker2 = Invoker2.invoke2();
Mono<String> result = invoke1.zipWith(invoker2)
      .map(s -> {
         return String.format("invoke1:%s, invoke2: %s", s.getT1(), s.getT2());
      });
// invoker1invoker2耗時(shí)：2469 （并行）
System.out.println(result.block() + "，耗時(shí)：" + (System.currentTimeMillis() - start));

3 前提

這里的 invoker 就是第三方系統(tǒng)調(diào)用。

保證 invoker 是在獨(dú)立的線程中執(zhí)行，這樣 invoker 不會(huì)影響業(yè)務(wù)處理。

public class Invoker1 {
   public static Mono<String> invoke1() {
      return Mono.
            fromSupplier(() -> {
               try {
                  Thread.sleep(1000);
               } catch (InterruptedException e) {
                  throw new RuntimeException(e);
               }
               return "invoker1";
            })
            .subscribeOn(Schedulers.parallel())
            .doOnError(e -> {
               System.out.println("error invoker1");
            });
   }
}

public class Invoker2 {
   public static Mono<String> invoke2() {
      return Mono.fromSupplier(() -> {
               try {
                  Thread.sleep(2000);
               } catch (InterruptedException e) {
                  throw new RuntimeException(e);
               }
               return "invoker2";
            })
            .subscribeOn(Schedulers.parallel())
            .doOnError(e -> {
               System.out.println("error invoker2");
            });
   }
}

以上就是WebFlux 服務(wù)編排使用優(yōu)勢(shì)詳解的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于WebFlux 服務(wù)編排優(yōu)勢(shì)的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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