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概述

响应式编程_02基本概念：背压机制 Backpressure介绍了响应式流规范以及 Spring 框架中的响应式编程技术，也提到了响应式编程框架 Project Reactor。Reactor 是响应式领域中具有代表性的类库，实现了响应式流规范，同时已经成为 Spring 框架生态系统的重要组成部分。

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响应式流的主流实现框架

如响应式编程_02基本概念：背压机制 Backpressure中所介绍的 在 Java 领域，目前响应式流的开发库包括 RxJava、Akka、Vert.x 和 Project Reactor 等。这里重点对 RxJava 和 Project Reactor 进行展开描述。

RxJava

说起 RxJava，我们先来讨论它的前缀 Rx。这里的 Rx 代表的是响应式扩展 Reactive Extensions，实际上它最早诞生于微软的 .NET 平台，用来构建高性能的应用系统，其内部集成了异步数据序列的事件驱动编程。

后来，Java 领域也充分借鉴了这一编程模型，诞生了 RxJava 框架，RxJava 可以说是响应式编程得以大规模应用的先驱，推动了一大批针对不同语言的响应式编程框架，这些编程框架同样都以 Rx 作为前缀，例如 RxSwift、RxRuby、RxGo，RxScale、RxKotlin 等

RxJava 从最初的 1.x 发展到现在的 3.x 版本，各个版本之间变化较大。而从 2.x 版本开始，就对原有的 API 按照响应式流规范进行了重构，并提供了独立的背压功能。

RxJava 应用广泛，例如，在 Netflix 的微服务套件中，熔断器 Hystrix、客户端负载均衡器 Ribbon、API 网关 Zuul 等常用组件中都使用到了 RxJava。除此之外，在以 Android 为代表的 UI 交互开发领域，RxJava 也普遍受到开发人员的欢迎。可以说，其他 Rx 开发库的兴起很大程度上归功于 RxJava 的发展。

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Reactor

再来看 Reactor。相较于 RxJava，Reactor 诞生在响应式流规范制定之后，所以从一开始就是严格按照响应式流规范设计并实现了它的 API，这也是 Spring 选择它作为默认响应式编程框架的核心原因。

在发展过程中，Reactor 同样经历到从 1.X 到目前 3.X 的演进历程。Reactor 库自早期版本以来已经发展了很多，目前最新的 3.X 版本以 Java 8 作为基线，可以说已经成为业界最先进的响应式库。

RxJava 和 Reactor 二者对比来说，虽然 RxJava 诞生得更早，但 Reactor 应该更有前途。为什么这样说，因为它的开发更活跃，并得到了 Pivotal 公司的大力支持。从 API 角度看，这些库都非常相似，也都提供了一大批非常实用的操作符来简化开发过程。

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Project Reactor 框架

Reactor 框架可以单独使用。和集成其他第三方库一样，如果想要在代码中引入 Reactor，要做的事情就是在 Maven 的 pom 文件中添加如下依赖包。

<dependency><groupId>io.projectreactor</groupId><artifactId>reactor-core</artifactId>
</dependency><dependency><groupId>io.projectreactor</groupId><artifactId>reactor-test</artifactId><scope>test</scope>
</dependency>

• reactor-core 包含了 Reactor 的核心功能，
• reactor-test 则提供了支持测试的相关工具类

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接下来我们将从 Reactor 框架所提供的异步数据序列入手，引出该框架所提供的 Flux 和 Mono 这两个核心编程组件以及相关的操作符。最后，作为响应式流的核心，我对它所具备的背压机制进行讨论。

Reactor 异步数据序列

响应式流规范的基本组件是一个异步的数据序列，在 Reactor 框架中，我们可以把这个异步数据序列表示成如下形式。

Reactor 框架异步序列模型

上图中的异步序列模型从语义上可以用如下公式表示。

	onNext x 0..N [onError | onComplete]

以上公式中包含了三种消息通知，分别对应在异步数据序列执行过程中的三种不同数据处理场景，其中：

• onNext 表示正常的包含元素的消息通知；

• onComplete 表示序列结束的消息通知；

• onError 表示序列出错的消息通知。

当触发这些消息通知时，异步序列的订阅者中对应的这三个同名方法将被调用。正常情况下，onNext() 和 onComplete() 方法都应该被调用，用来正常消费数据并结束序列。如果没有调用 onComplete() 方法就会生成一个无界数据序列，在业务系统中，这通常是不合理的。而 onError() 方法只有序列出现异常时才会被调用

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基于上述异步数据序列，Reactor 框架提供了两个核心组件来发布数据，分别是 Flux 和 Mono 组件。这两个组件可以说是应用程序开发过程中最基本的编程对象。

Flux 和 Mono 组件

Flux

Flux 代表的是一个包含 0 到 n 个元素的异步序列

Reactor 官网给出了它的示意图，如下所示。

上图中的“operator”代表的是操作符，红色的叉号代表异常，而最后的一个符号则代表序列正常结束。显然，序列的三种消息通知都适用于 Flux。

在详细介绍 Flux的构建和使用方法之前，我们先通过一段简短的代码来演示使用 Flux 的方法，如下所示。

private Flux<Account> getAccounts() {List<Account> accountList = new ArrayList<>();Account account = new Account();account.setId(1L);account.setAccountCode("DemoCode");account.setAccountName("DemoName");accountList.add(account);return Flux.fromIterable(accountList);
}

在以上代码中，我们通过 Flux.fromIterable() 方法构建了 Flux<Account> 对象并进行返回

Flux.fromIterable() 是构建 Flux 的一种常用方法.

我们再来看一个 Web 层组件的代码示例，如下所示。

@GetMapping("/accounts")
public Flux<Account> getAccountList() {Flux<Account> accounts= accountService.getAccounts();return accounts;
}

在这个 Controller 提供的 “/accounts” 的端点中，我们调用了 Service 层方法返回了一个 Account 对象列表，它的数据类型也是 Flux<Account>。

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Mono

Mono 数据序列中只包含 0 个或 1 个元素

与 Flux 组件一样，我们同样通过一个服务层的方法来演示 Mono 组件的用法，示例代码如下。

private Mono<Account> getAccountById(Long id) { Account account = new Account();account.setId(id);account.setAccountCode("DemoCode");account.setAccountName("DemoName");accountList.add(account);return Mono.just(account);
}

可以看到，这里首先构建一个 Account 对象，然后通过 Mono.just() 方法返回一个 Mono 对象。

Mono.just() 方法是构建 Mono 的最常见用法之一

同样，Web 层组件获取 Mono<Account> 对象的示例端点如下所示。

@GetMapping("/accounts/{id}")
public Mono<Account> getAccountById(@PathVariable Long id) {Mono<Account> account = accountService.getAccountById(id);return account;
}

显然，某种程度上可以把 Mono 看作是 Flux 的一种特例，而两者之间也可以进行相互的转换和融合。

如果你有两个 Mono 对象，那么把它们合并起来就能获取一个 Flux 对象。除此之外，把一个 Flux 转换成 Mono 对象也有很多办法，例如对一个 Flux 对象中所包含的元素进行计数操作就能得到一个 Mono 对象。而这里合并和计数就是针对数据流的一种操作。Reactor 中提供了一大批非常实用的操作符来简化这些操作的开发过程。

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操作符

操作符并不是响应式流规范的一部分，但为了改进响应式代码的可读性并降低开发成本，Reactor 库中的 API 提供了一组丰富的操作符，这些操作符为响应式流规范提供了最大的附加值。操作符的执行效果如下所示。

在 Reactor 中，可以把操作符分成转换、过滤、组合、条件、数学、日志、调试等几大类，每一类中都提供了一批有用的操作符。尤其是针对转换场景，操作符非常健全. 后面介绍 。

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背压处理

背压是所有响应式编程框架所必须要考虑的核心机制，

Reactor 框架支持所有常见的背压传播模式，包括以下几种。

• 纯推模式：这种模式下，订阅者通过 subscription.request(Long.MAX_VALUE) 请求有效无限数量的元素。

• 纯拉模式：这种模式下，订阅者通过 subscription.request(1) 方法在收到前一个元素后只请求下一个元素。

• 推-拉混合模式：这种模式下，当订阅者有实时控制需求时，发布者可以适应所提出的数据消费速度。

基于这些背压传播模式，在 Reactor 框架中，针对背压有以下四种处理策略。

• BUFFER：代表一种缓存策略，缓存消费者暂时还无法处理的数据并放到队列中，这时候使用的队列相当于是一种无界队列。

• DROP：代表一种丢弃策略，当消费者无法接收新的数据时丢弃这个元素，这时候相当于使用了有界丢弃队列。

• LATEST：类似于 DROP 策略，但让消费者只得到来自上游组件的最新数据。

• ERROR：代表一种错误处理策略，当消费者无法及时处理数据时发出一个错误信号。

Reactor 使用了一个枚举类型 OverflowStrategy 来定义这些背压处理策略，并提供了一组对应的 onBackpressureBuffer、onBackpressureDrop、onBackpressureLatest 和 onBackpressureError 操作符来设置背压，分别对应上述四种处理策略。

为了更好地展示操作符的语义和效果，引入弹珠图（Marble Diagram）。弹珠图能将数据流的转换以可视化方式呈现出来，它们对于描述操作符的行为非常有效，因此在 RxJava 或 Reactor 等响应式编程框架中，几乎所有的操作符都包含带有对应的弹珠图的说明。 Reactor 官网给出的 onBackpressureBuffer 操作符的弹珠图如下所示。

onBackpressureBuffer 操作符示意图（来自 Reactor 官网）

onBackpressureBuffer 操作符有很多种可以选择的配置项，我们可以用来灵活控制它的行为。

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小结

针对响应式流规范，业界存储了一批优秀的实现框架，而 Spring 默认集成的 Project Reactor 框架就是这其中的代表。Reactor 框架中最核心的就是代表异步数据序列的 Mono 和 Flux 组件， 我们对这两个组件有了一个初步的认识。同时，我们还介绍了 Reactor 中的操作符组件以及针对不同场景的背压处理机制 。