Project Reactor响应式编程是什么

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什么是响应式编程？

响应式编程是一种编程范式，它关注数据的变化和传播，而不是控制流。响应式编程可以提高程序的性能、弹性和可伸缩性，使程序能够及时响应用户的需求和环境的变化。在本文中，我们将介绍Java中的响应式编程的基本概念、原理和实践。

响应式编程的核心思想是将数据和行为抽象为流（Stream），流可以表示任何异步的事件或值，比如用户输入、网络请求、数据库查询等。流可以被观察（Observable），也就是说，可以有一个或多个观察者（Observer）订阅流，并在流发生变化时接收通知。流还可以被操作（Operator），也就是说，可以对流进行各种转换、过滤、组合等操作，从而生成新的流。

响应式编程的优势：

• 可以将复杂的异步逻辑简化为声明式的数据流操作，避免了回调地狱（Callback Hell）、阻塞线程和竞态条件等问题。

• 可以提高程序的性能和资源利用率，通过减少线程的上下文切换和阻塞，以及利用反应流的背压（Backpressure）机制来控制数据流的速度，也就是说，可以让下游的观察者控制上游的数据源的发送速率，从而防止数据溢出或浪费。

• 可以提高程序的表达力和灵活性，通过使用函数式编程的风格和操作符来组合和转换数据流，以及利用反应式编程框架和库来简化异步和事件驱动编程的复杂度

响应式编程的缺点：

• 降低程序的可读性和维护性，通过使用嵌套、回调、订阅等方式来处理异步事件，以及使用反应流的操作符来处理数据流，可能导致代码难以理解和调试。

Java中的响应式编程

Java中有多种框架和库可以实现响应式编程，比如RxJava、Spring Reactor、Vert.x等。这些框架和库都遵循了Reactive Streams规范，这是一套定义了非阻塞背压的异步流处理标准的接口。

Reactive Streams规范主要包括四个接口：

• Publisher：发布者，表示一个数据源，可以发出零个或多个数据，并通知订阅者完成或出错。

• Subscriber：订阅者，表示一个数据消费者，可以订阅一个发布者，并在收到数据、完成或出错时做出相应的动作。

• Subscription：订阅，表示发布者和订阅者之间的关系，可以用来请求或取消数据。

• Processor：处理器，表示一个既是发布者又是订阅者的中间组件，可以对数据进行处理或转换。

Project Reactor

Project Reactor是一个完全非阻塞的包含背压支持的响应式编程基石。它是Spring生态系统中Spring Reactive的基础，被用于如Spring WebFlux, Spring Data和Spring Cloud Gateway等项目中。

基本概念

Project Reactor的核心思想是将数据和事件看作是流（stream），流可以被创建，转换，过滤，合并，分组，缓冲，错误处理等等。流是惰性的，只有当有订阅者（subscriber）订阅时才会开始发射数据或事件。流可以是有限的，也可以是无限的，可以是同步的，也可以是异步的，可以是单线程的，也可以是多线程的。流还可以支持背压（backpressure），即订阅者可以控制流的速度，避免被过多的数据或事件淹没。

核心组件

Project Reactor提供了两个主要的接口来表示流：

• Flux: 表示一个包含0到N个元素的流

• Mono: 表示一个包含0到1个元素的流。

它们都是Publisher<T>的实现，可以发出0-N个元素的异步序列，并根据订阅者的需求推送元素。

Flux表示的是包含0到N个元素的异步序列，可以被onComplete信号或者onError信号所终止。

Mono表示的是包含0或1个元素的异步序列，也可以被onComplete信号或者onError信号所终止。

Flux和Mono之间可以进行转换。

代码示例

Mono

// 创建一个Mono对象，包含一个字符串元素Mono<String> mono = Mono.just("Hello World");// 订阅这个Mono对象，并打印元素值mono.subscribe(System.out::println);

使用Mono.just方法创建了一个包含一个字符串元素的Mono对象，然后使用subscribe方法订阅了这个对象，并提供了一个回调函数来打印元素值。当Mono对象发出元素值时，回调函数就会被调用。

Mono to Flux

把Mono转换成Flux的一种方法是使用flux()方法，它会返回一个包含Mono发出的元素的Flux，或者如果Mono为空，则返回一个空的Flux。例如：

// 创建一个Mono对象，包含一个整数元素Mono<Integer> mono = Mono.just(1);// 使用flux()方法把Mono转换成FluxFlux<Integer> flux = mono.flux();// 订阅这个Flux对象，并打印元素值flux.subscribe(System.out::println); // 输出1

另一种方法是使用concatWith()方法，它会将Mono与另一个Publisher连接起来，形成一个Flux。例如：

// 创建一个Mono对象，包含一个整数元素Mono<Integer> mono = Mono.just(1);// 创建一个Flux对象，包含两个整数元素Flux<Integer> flux = Flux.just(2, 3);// 使用concatWith()方法把Mono和Flux连接起来Flux<Integer> result = mono.concatWith(flux);// 订阅这个Flux对象，并打印元素值result.subscribe(System.out::println); // 输出1, 2, 3

Mono常用的操作

// 从一个固定的值创建一个MonoMono.just("Hello").subscribe(System.out::println); // 输出Hello// 从一个Callable对象创建一个MonoCallable<String> callable = () -> "World";Mono.fromCallable(callable).subscribe(System.out::println); // 输出World// 从一个Supplier对象创建一个MonoSupplier<String> supplier = () -> "Supplier!";Mono.fromSupplier(supplier).subscribe(System.out::println); // 输出Supplier!// 对Mono发出的元素进行映射操作Mono.just("Hello").map(s -> s + " World").subscribe(System.out::println); // 输出Hello World// 对Mono发出的元素进行扁平化操作Mono.just("Hello")    .flatMap(s -> Mono.just(s + " World"))    .subscribe(System.out::println); // 输出Hello World// 对Mono发出的元素进行过滤操作Mono.just(1).filter(i -> i > 0).subscribe(System.out::println); // 输出1// 将多个Mono合并为一个MonoMono.zip(Mono.just("Hello"), Mono.just("World"))    .subscribe(tuple -> System.out.println(tuple.getT1() + " " + tuple.getT2())); // 输出Hello World// 将多个Mono合并为一个FluxMono.just("Hello")    .mergeWith(Mono.just("World"))    .subscribe(System.out::println); // 输出Hello World// 在这个Mono完成后，继续处理另一个发布者Mono.just("Hello").then(Mono.just("World")).subscribe(System.out::println); // 输出World// 在这个Mono发出元素时，执行一个副作用操作Mono.just("Hello")    .doOnNext(s -> System.out.println("Before: " + s))    .map(s -> s + " World")    .doOnNext(s -> System.out.println("After: " + s))    .subscribe(); // 输出// Before: Hello // After: Hello World

Flux

// 创建一个Flux对象，包含三个整数元素Flux<Integer> flux = Flux.just(1, 2, 3);// 订阅这个Flux对象，并打印元素值flux.subscribe(System.out::println);

使用Flux.just方法创建了一个包含三个整数元素的Flux对象，然后使用subscribe方法订阅了这个对象，并提供了一个回调函数来打印元素值。当Flux对象发出元素值时，回调函数就会被调用。

Flux to Mono

把Flux转换成Mono的一种方法是使用next()方法，它会返回Flux发出的第一个元素，或者如果Flux为空，则返回一个空的Mono。

例如：

// 创建一个Flux对象，包含三个整数元素Flux<Integer> flux = Flux.just(1, 2, 3);// 使用next()方法把Flux转换成MonoMono<Integer> mono = flux.next();// 订阅这个Mono对象，并打印元素值mono.subscribe(System.out::println); // 输出1

另一种方法是使用collectList()方法，它会把Flux发出的所有元素收集到一个列表中，并返回一个包含这个列表的Mono。

例如：

// 创建一个Flux对象，包含三个整数元素Flux<Integer> flux = Flux.just(1, 2, 3);// 使用collectList()方法把Flux转换成MonoMono<List<Integer>> mono = flux.collectList();// 订阅这个Mono对象，并打印元素值mono.subscribe(System.out::println); // 输出[1, 2, 3]

Flux常用的操作

// 从多个固定的值创建一个FluxFlux.just("Hello", "World").subscribe(System.out::println); // 输出Hello World// 从一个数组对象创建一个FluxString[] array = {"Hello", "World"};Flux.fromArray(array).subscribe(System.out::println); // 输出Hello World// 从一个Iterable对象创建一个FluxList<String> list = Arrays.asList("Hello", "World");Flux.fromIterable(list).subscribe(System.out::println); // 输出Hello World// 从一个Stream对象创建一个FluxStream<String> stream = Stream.of("Hello", "World");Flux.fromStream(stream).subscribe(System.out::println); // 输出Hello World// 创建一个包含指定范围内整数的FluxFlux.range(1, 5).subscribe(System.out::println); // 输出1 2 3 4 5// 创建一个按照指定时间间隔从0整数递增的FluxDuration duration = Duration.ofSeconds(1);Flux<Long> interval = Flux.interval(duration);interval.subscribe(System.out::println);// 使用blockLast阻塞主线程，防止程序立即退出interval.blockLast();// 输出结果每秒打印一次// 0// 1// 2// 3// 4// ...// 对Flux发出的每个元素进行映射操作Flux.just("Hello", "World").map(s -> s + "!")    .subscribe(System.out::println); // 输出Hello! World!// 对Flux发出的每个元素进行扁平化操作Flux.just("Hello", "World")    .flatMap(s -> Flux.just(s + "!"))    .subscribe(System.out::println); //输出Hello! World!// 对Flux发出的每个元素进行过滤操作Flux.range(1, 5).filter(i -> i % 2 == 0).subscribe(System.out::println); // 输出2 4// 将多个Flux合并为一个FluxFlux.zip(Flux.just("Hello"), Flux.just("World"))    .subscribe(tuple -> System.out.println(tuple.getT1() + " " + tuple.getT2())); // 输出Hello World// 将多个Flux合并为一个FluxFlux.just("Hello").mergeWith(Flux.just("World")).subscribe(System.out::println); //  输出Hello World// 将多个Flux合并为一个FluxFlux.just("Hello").concatWith(Flux.just("World")).subscribe(System.out::println); // 输出Hello World// 将所有元素收集到一个List中Flux.just("Hello", "World").collectList().subscribe(list -> System.out.println(list)); // 输出[Hello, World]

Flux的zip、mergeWith、concatWith区别

zip、mergeWith和concatWith都是用来将多个Flux合并为一个Flux的操作，但是它们有一些区别：

zip会将多个Flux的元素按照一对一的方式进行合并，形成一个包含元组的Flux，每个元组中包含了每个源Flux的一个元素。如果源Flux的元素个数不一致，那么zip会以最短的Flux为基准，多余的元素会被丢弃。

  Flux<String> flux1 = Flux.just("A", "B", "C");  Flux<Integer> flux2 = Flux.just(1, 2, 3, 4);  Flux<Tuple2<String, Integer>> flux3 = Flux.zip(flux1, flux2);  flux3.subscribe(tuple -> System.out.println(tuple.getT1() + " " + tuple.getT2()));   // 输出A 1 B 2 C 3  // 4不会输出，因为最短的Flux是flux1，长度是3

mergeWith会将多个Flux的元素按照时间顺序进行合并，形成一个包含所有元素的Flux。如果源Flux的元素有重叠，那么mergeWith会保留所有的元素。

  Duration duration1 = Duration.ofMillis(100);  Duration duration2 = Duration.ofMillis(200);  Flux<String> flux1 = Flux.interval(duration1).map(i -> "A" + i);  Flux<String> flux2 = Flux.interval(duration2).map(i -> "B" + i);  Flux<String> flux = flux1.mergeWith(flux2);  flux.subscribe(System.out::println);   // 输出A0 B0 A1 B1 A2 A3 B2 A4 B3 A5 ...

concatWith会将多个Flux的元素按照订阅顺序进行合并，形成一个包含所有元素的Flux。如果源Flux的元素有重叠，那么concatWith会保留所有的元素。concatWith会等待上一个源Flux完成后才订阅下一个源Flux。

  Duration duration1 = Duration.ofMillis(100);  Duration duration2 = Duration.ofMillis(200);  // 每100ms递增1，打印5次结束  Flux<String> flux1 = Flux.interval(duration1).map(i -> "A" + i).take(5);  Flux<String> flux2 = Flux.interval(duration2).map(i -> "B" + i).take(5);  Flux<String> flux3 = flux1.concatWith(flux2);  flux3.subscribe(System.out::println);  // 避免程序立即退出  flux3.blockLast();  // 输出   // A0  // A1  // A2  // A3  // A4  // B0  // B1  // B2  // B3  // B4

可以看到，Project Reactor和Java 8 Stream的用法看起来很像，因为它们都提供了一些函数式编程的方法，用来对数据流进行操作，例如map、filter、reduce等。但是它们的本质是不同的，主要有以下几个区别：

• Project Reactor是基于Reactive Streams规范的一个实现，它支持异步、非阻塞、反应式的编程模式，而Java 8 Stream是基于集合类的一个扩展，它支持同步、阻塞、命令式的编程模式。

• Project Reactor是基于Push模式的，它可以让数据源主动推送数据给订阅者，并且支持背压机制，让订阅者可以控制数据的流速，而Java 8 Stream是基于Pull模式的，它需要订阅者主动拉取数据源的数据，并且没有背压机制，可能会导致内存溢出或者性能下降。

• Project Reactor可以处理无限流或者有限流，它可以通过短路操作来终止无限流，而Java 8 Stream只能处理有限流，它不能处理无限流或者异步流。

• Project Reactor可以在多线程或者单线程环境下运行，它可以通过parallel或者sequential方法来切换并行或者串行模式，而Java 8 Stream只能在单线程环境下运行，它只能通过parallelStream方法来创建并行流。

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