Reactor核心API

响应式编程总结:

  1. 底层:基于数据缓冲队列 + 消息驱动模型 + 异步回调机制(事件驱动)
  2. 编码:流式编程 + 链式调用 + 声明式API
  3. 效果:优雅全异步 + 消息实时处理 + 高吞吐量 + 占用少量资源

响应式编程准备

reactor文档中看一下如何使用Reactor框架。

  1. 第一步,先导入依赖
    <dependencyManagement> 
       <dependencies>
           <dependency>
               <groupId>io.projectreactor</groupId>
               <artifactId>reactor-bom</artifactId>
               <version>2023.0.6</version>
               <type>pom</type>
               <scope>import</scope>
           </dependency>
       </dependencies>
    </dependencyManagement>
    
    <dependencies>
       <dependency>
           <groupId>io.projectreactor</groupId>
           <artifactId>reactor-core</artifactId> 
    
       </dependency>
       <dependency>
           <groupId>io.projectreactor</groupId>
           <artifactId>reactor-test</artifactId> 
           <scope>test</scope>
       </dependency>
    </dependencies>
    

事件感知API

链式API中,下面的操作符,操作的是上面的流

当流发生什么事的时候,触发一个回调,系统调用提前定义好的钩子函数(Hook,钩子函数)。doOnXxx

  1. doOnComplete,在流成功完成时触发
    image-20240613153056677

    Flux<Integer> flux = Flux.just(1, 2, 3).doOnComplete(()-> System.out.println("流已结束"));
    flux.subscribe(System.out::println);
    

    输出结果:

    image-20240612170851503

  2. doOnCancel,流被取消时触发

    image-20240613153124488

    .doOnCancel(()-> System.out.println("流已取消"))
    
  3. doOnError,流出错时触发
    image-20240613153128320

    .doOnError(throwable -> System.out.println("流出错"))
    
  4. doOnNext,流的每个元素(流的数据)到达时触发
    image-20240613152336144

    .doOnNext(integer -> System.out.println("处理数据" + integer))
    
  5. doOnEach,流的每个元素(流的数据和信号)到达的时候触发
    image-20240613152346913

    .doOnEach(integerSignal -> System.out.println("处理数据" + integerSignal))
    

    针对流中的每个信号(元素、错误信号或完成信号)的操作。这意味着它在每个元素、错误或完成信号发出时都会执行指定的操作。

  6. .doOnRequest,消费者请求流元素的时候触发
    image-20240613155346727

    .doOnRequest(integer -> System.out.println("请求数据" + integer))
    
  7. doOnSubscribe,流被订阅的时候触发
    image-20240613155518773

    .doOnSubscribe(subscription -> System.out.println("订阅流" + subscription))
    
  8. doOnDiscard,流被忽略的时候触发
    .doOnDiscard(Object.class, integer -> System.out.println("丢弃数据" + integer))
    

响应式流日志

.log()方法可以把流的过程打印出来,但是位置不同,记录的流也不同。

比如:

Flux.range(1,5)             // 初始流
        .log()
        .filter(i -> i>3)   // 新流1
        .map(i -> "前缀" + i) // 新流2
        .subscribe(System.out::println);

这段代码的执行顺序是:

  1. 有一个元素为1~5的初始流,打印这个初始流日志
  2. 过滤初始流中大于3的元素,组成新流1
  3. 把新流1中的元素加上"前缀",形成新流2
  4. 订阅新流2并输出新流2中的元素

执行结果:

image-20240614104636997

所以这个log()日志记录的是原始流的完整流程。从订阅onSubscribe请求元素request再到元素到达onNext最后订阅结束onComplete。其中onNext方法执行了5次。证明记录的是初始流。

如果把log()的位置换到下面:

Flux.range(1,5)
        .filter(i -> i>3)
        .log()
        .map(i -> "前缀" + i)
        .subscribe(System.out::println);

执行结果:

image-20240614105636533

这里的日志onNext方法记录的就是4和5,也就是新流1的完整流程。


请求重塑buffer缓冲

Flux.range(1,5)
        .buffer(3)
        .log()
        .subscribe(System.out::println);

image-20240614152851750

有一个元素为1~5的流,缓冲区空间为3个元素,装满3个元素后再一起发给消费者,如果到最后只剩2个元素了,不满3个元素,那就把剩下的2个元素一起发给消费者。通过日志可以看到:onNext方法只被调用了两次,说明只收到了两次元素。

image-20240614153540054

这时候,如果消费者这时候request(1)请求一次数据,那么收到的将会是[1, 2, 3],这一次数据是3个元素。


请求重塑limitRate限流

Flux.range(1,5)
        .log()
        .limitRate(2)
        .subscribe();

image-20240614155047120

限流操作,每次向上游请求多少个元素。但是这里有一个阈值,是一个75%的预取策略。如果75%的元素已经处理了,继续请求新的75%的元素。

比如.limitRate(100)第一次请求100个数据,如果75个元素已经处理了,继续请求新的75个元素。

image-20240614155528151


创建序列generate-同步环境

以编程方式创建自定义序列。编程时有可能有一些序列不是通过Flux、Mono这些API简单创建出来的,而是需要经过一系列的代码操作。这个时候,同步环境下可以用generateFluxMono都有这个方法。

image-20240626153855970

Sink是流通道,如果往流通道里塞一个元素,也代表着流里面有一个元素了。调用.next方法,就代表往通道里放了一个元素。

Flux.generate(() -> 0,  // 初始state值
        (state, sink) -> {
            if (state <= 10) {
                if (state == 7){
                    sink.next(state + 70);
                }else {
                    sink.next("元素: " + state);  // 把元素传出去
                }
            }else {
                sink.complete();    // 完成信号
            }
            return state + 1;
        })
        .log()
        .subscribe();

执行结果:

image-20240626153631815

这就是自定义的序列,在元素为7时换成77。


创建序列create-多线程

同步环境下可以用generate,异步多线程的情况下就用create

image-20240626165430520

Flux.create(fluxSink -> {
    for (int i = 0; i <= 10; i++ ){
        fluxSink.next(i);
    }
        })
        .log()
        .subscribe();

执行结果:

image-20240626170416788


自定义元素处理handle

handle可以自定义处理流中元素处理规则。

Flux.range(1,5)
        .handle((value, sink)->{
            System.out.println("拿到的值:" + value);
            sink.next("自定义处理结果:P" + value);
        })
        .log()
        .subscribe();

执行结果:

image-20240626173134464

map相似,但是map必须是映射成同类型的元素,而handle可以任意操作。handle后,流中可能有不同类型的数据。


自定义线程调度

默认是用当前线程,生成整个流、发布流、流操作

publishOn:改变发布者所在线程池

subscribeOn:改变订阅者所在线程池

  1. Schedulers.immediate(),当没有指定的时候默认用的就是这个方法:无执行上下文。既当前线程运行所有操作
    Flux.range(1,5)
           .publishOn(Schedulers.immediate())
           .log()
           .subscribe();
    

    执行结果:都是同一个线程

    image-20240618175830218

  2. Schedulers.single(),使用固定的一个单线程执行所有操作

    Flux.range(1,5)
           .publishOn(Schedulers.single())
           .log()
           .subscribe();
    

    执行结果:

    image-20240619142220153

  3. Schedulers.boundedElastic(),使用固定大小的线程池执行所有操作。默认是:线程池中有 10*cpu核心个数的线程,队列默认为100k,KeepAliveTime默认为60s。

    Flux.range(1,5)
           .publishOn(Schedulers.boundedElastic())
           .log()
           .subscribe();
    

    执行结果:

    image-20240619142409879

  4. Schedulers.parallel(),并发池

    Flux.range(1,5)
           .publishOn(Schedulers.parallel())
           .log()
           .subscribe();
    

    执行结果:

    image-20240619145810579

  5. Schedulers.fromExecutor(new ThreadPoolExecutor(4,8,60, TimeUnit.SECONDS,new LinkedBlockingQueue<>(1000))),自定义线程池。fromExecutor方法里的参数是自己自定义的。

    Flux.range(1,5)
           .publishOn(Schedulers.fromExecutor(new ThreadPoolExecutor(4,8,60, TimeUnit.SECONDS,new LinkedBlockingQueue<>(1000))))
           .log()
           .subscribe();
    

    执行结果:

    image-20240619145634124

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