一文帶你搞懂Spring響應(yīng)式編程

更新時間：2022年07月15日 10:00:42 作者：指北君

相信響應(yīng)式編程經(jīng)常會在各種地方被提到。本篇就為大家從函數(shù)式編程一直到Spring?WeFlux做一次簡單的講解，并給出一些示例，希望大家可以更好的理解響應(yīng)式編程

相信響應(yīng)式編程經(jīng)常會在各種地方被提到。本篇就為大家從函數(shù)式編程一直到Spring WeFlux做一次簡單的講解，并給出一些示例，希望大家可以更好的理解響應(yīng)式編程，可以在合適的時機(jī)運用到實際項目中。

1. 前言

了解響應(yīng)式編程，首先我們需要了解函數(shù)式操作和Stream的操作，下面我們簡單的復(fù)習(xí)一下嘍。

1.1 常用函數(shù)式編程

函數(shù)式接口中

我們先來回顧一下Java中的函數(shù)式接口。常見的有以下幾種

Consumer 一個輸入，無輸出
Supplier 無輸入，有輸出
Function<T,R> 輸入T，輸出R
BiFunction<T,U,R> 輸入T,U 輸出R
Predicate 有輸入，輸出boolean類型

上面的簡單函數(shù)式接口示例如下：

Consumer consumer = (i)-> System.out.println("this is " + i);
consumer.accept("consumer");

Supplier supplier  = () -> "this is supplier";
System.out.println(supplier.get());

Function<Integer,Integer> function = (i) -> i*i;
System.out.println(function.apply(8));

BiFunction<Integer,Integer,String> biFunction = (i,j)-> i+"*"+j+"="+i*j;
System.out.println(biFunction.apply(8,8));

Predicate<Integer> predicate = (i) -> i.intValue()>3;
System.out.println(predicate.test(5));

其執(zhí)行結(jié)果如下：

this is consumer
this is supplier
64
8*8=64
true

1.2 Stream操作

對Stream進(jìn)行操作，主要有幾個關(guān)鍵點：

生成流
流的中間操作其中中間操作可以有多個，中間操作會返回一個新的流（如 map ,filter,sorted等），然后交給下一個流方法使用。
流的終結(jié)操作終結(jié)操作只有一個。終結(jié)操作執(zhí)行后，流就到了終止?fàn)顟B(tài)，無法被操作（如forEach，toArray , findFirst 等）。

創(chuàng)建流的示例：

String[] strArray = {"ss","ss","","sdffg"};

Arrays.stream(strArray).forEach(System.out::println);
Arrays.asList(strArray).stream().forEach(System.out::println);
Stream.of(strArray).forEach(System.out::println);
Stream.iterate(1,(i) -> i+1).limit(10).forEach(System.out::println);
Stream.generate(() -> new Random().nextInt(10)).limit(10).forEach(System.out::println);

簡單的流處理示例：

String[] strArray1 = {"ss","ss","","sdffg","bca-de","fff"};
String collect = Stream.of(strArray1)
        .filter(i -> !i.isEmpty())//過濾空字符串
        .sorted() //排序
        .limit(1) //只取第一個元素
        .map(i -> i.replace("-", ""))//替換 "-"
        .flatMap(i -> Stream.of(i.split("")))//將字符拆成字符數(shù)組
        .sorted() //排序
        .collect(Collectors.joining());//將字符拼接組合到一起
System.out.println(collect);//最后輸出abcde

2. Java響應(yīng)式編程

響應(yīng)式編程會用到一個發(fā)布者和一個訂閱者，然后通過訂閱關(guān)系完成數(shù)據(jù)流的傳輸。訂閱關(guān)系中可以處理一些背壓問題，即調(diào)節(jié)消費者與生產(chǎn)者之間的供需平衡，讓整個程序達(dá)到最大效率。

Java9中java.util.concurrent.Flow接口提供響應(yīng)式流編程類似的功能。

下面我們實現(xiàn)一個基于Java 響應(yīng)式編程的示例：

其中有三個簡單步驟：

建立生產(chǎn)者
構(gòu)建消費者
消費者訂閱生產(chǎn)者
生產(chǎn)者生產(chǎn)內(nèi)容

SubmissionPublisher publisher = new SubmissionPublisher<>();//建立生產(chǎn)者
Flow.Subscriber subscriber = new Flow.Subscriber() {...};//建立消費者 (其中的實現(xiàn)放到下面)
publisher.subscribe(subscriber);//訂閱關(guān)系
for (int i = 0; i < 10; i++) {
 publisher.submit("test reactive java : " +i); //生產(chǎn)者生產(chǎn)內(nèi)容
}

消費者全部代碼如下：

Flow.Subscriber subscriber = new Flow.Subscriber() {
    Flow.Subscription subscription;
    @Override
    public void onSubscribe(Flow.Subscription subscription) {
        System.out.println("Subscription establish first ");
        this.subscription = subscription;
        this.subscription.request(1);
    }
    @Override
    public void onNext(Object item) {
        subscription.request(10);
        System.out.println("receive :  "+ item);
    }
    @Override
    public void onError(Throwable throwable) {
        System.out.println(" onError ");
    }
    @Override
    public void onComplete() {
        System.out.println(" onComplete ");
    }
};

其中onSubscribe方法表示建立訂閱關(guān)系

onNext接受數(shù)據(jù)，并請求生產(chǎn)者的數(shù)據(jù)。

onError，onComplete則是error或者完成之后的處理方法。

帶有中間處理器的響應(yīng)式流

Reactive Stream 通常會基于如下的模型：

下面我們實現(xiàn)一個帶有中間處理功能的響應(yīng)式模型：

下面的Processor 既有發(fā)布者，又有訂閱者：

public class ReactiveProcessor extends SubmissionPublisher implements Flow.Subscriber {
    private Flow.Subscription subscription;
    @Override
    public void onSubscribe(Flow.Subscription subscription) {
        System.out.println( Thread.currentThread().getName() +  " Reactive processor establish connection ");
        this.subscription = subscription;
        this.subscription.request(1);
    }

    @Override
    public void onNext(Object item) {
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " Reactive processor receive data: "+ item);
        this.submit(item.toString().toUpperCase());
        this.subscription.request(1);
    }

    @Override
    public void onError(Throwable throwable) {
        System.out.println("Reactive processor error ");
        throwable.printStackTrace();
        this.subscription.cancel();
    }

    @Override
    public void onComplete() {
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " Reactive processor receive data complete ");
    }
}

如上中間處理器訂閱發(fā)布者，同時消費者再訂閱中間處理器。中間處理器也可以調(diào)節(jié)發(fā)布訂閱的生產(chǎn)消費速率。

SubmissionPublisher publisher = new SubmissionPublisher<>(); //創(chuàng)建生產(chǎn)者
ReactiveProcessor reactiveProcessor = new ReactiveProcessor(); // 創(chuàng)建中間處理器
publisher.subscribe(reactiveProcessor); //中間處理器訂閱生產(chǎn)者
Flow.Subscriber subscriber = new Flow.Subscriber() {...}; //創(chuàng)建消費者
reactiveProcessor.subscribe(subscriber); //消費者訂閱中間處理器
for (int i = 0; i < 10; i++) {
    publisher.submit("test reactive java : " +i); //生產(chǎn)者生產(chǎn)數(shù)據(jù)
}

通過上述生產(chǎn)者-> 中間處理器->消費者，可以將生產(chǎn)者生產(chǎn)的數(shù)據(jù)全部變成大寫，然后再發(fā)送給最終的消費者。

以上式Java中的reactive 編程示例。Java會不同線程來分別處理消費者與生產(chǎn)者的消息處理

3. Reactor

Reactor中兩個比較關(guān)鍵的對象式Flux和Mono，整個Spring的響應(yīng)式編程均式基于projectreactor項目。Reactor是響應(yīng)式編程的依賴，主要是基于JVM構(gòu)建非阻塞程序。

根據(jù)Reactor的介紹，此類響應(yīng)式編程的的三方庫（Reactor）主要是解決一些JVM經(jīng)典異步編程中的一些缺點，并且還可以專注于一些新的特性，如下：

可組合性與可讀性（Composability and readability）
可以使用豐富的運算操作符將數(shù)據(jù)作為流進(jìn)行操作
訂閱之前，不會有任何事
背壓特性（Backpressure ），可以理解為消費者可以向生產(chǎn)者發(fā)送產(chǎn)出率過高的信號，從而調(diào)整生產(chǎn)速率?；蛘呦M者可以選擇一次性拉去一捆數(shù)據(jù)進(jìn)行消費。
于并發(fā)無關(guān)的高度抽象的高級功能

其中有這么一段解釋，可以形象的說明響應(yīng)式編程。

Reactive的程序可以想象成車間的流水線，reactor既是流水線上的傳送帶，又是處理工作站。原料從一個原始的生產(chǎn)者出發(fā)，最終成為產(chǎn)品被推總給消費者。

3.1 Flux & Mono

下面我們介紹一下Flux和Mono。

在Reactor中Flux和Mono均是Publisher，即生產(chǎn)者。兩者也有不同。Flux對象表示0到N個異步的響應(yīng)序列，而Mono只代表0個（empty）或者1個結(jié)果。

Reactor官網(wǎng)上介紹的Flux示意如下：

Mono示意如下：

3.2 Flux Mono創(chuàng)建與使用

我們也可以單獨引用其依賴。

使用maven依賴

<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>

Mono創(chuàng)建

分別創(chuàng)建空Mono和一個包含一個String的Mono，并由消費者消費打印。

Mono.empty().subscribe(System.out::println);
Mono.just("Hello Mono Java North").subscribe(System.out::print);

Flux創(chuàng)建

Flux創(chuàng)建有如下的一些方法，

just（通過不定參數(shù)創(chuàng)建）
range（從某個整數(shù)開始，往后的整數(shù)數(shù)量）
fromArray，fromIterable，fromStream，從名稱上就可以看出來，通過數(shù)組，迭代器，Stream流創(chuàng)建Flux

下面式一些Java代碼示例

Flux.just(1,2,3,4,5).subscribe(System.out::print);
Flux.range(1,20).subscribe(System.out::print);
Flux.fromArray(new String[]{"a1","a2","a3","a4","a5","a6"}).skip(2).subscribe(System.out::print);
Flux.fromIterable(Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7)).subscribe(System.out::println);
Flux.fromStream(Stream.of(Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7))).subscribe(System.out::print);

我們再舉一個generate的例子

public static <T, S> Flux<T> generate(Callable<S> stateSupplier, BiFunction<S, SynchronousSink<T>, S> generator)

如上代碼所示，generate需要一個Callable參數(shù)，而且是supplier （即沒有輸入值，只有一個輸出）

另一個參數(shù)是BiFunction （前面我們也介紹過，需要兩個輸入值，一個輸出值）。BiFunction中的其中一個輸入值是SynchronousSink，下面我們給出一個generate創(chuàng)建Flux的示例。

Flux.generate(
 () -> 0, //提供一個初始狀態(tài)值0
 (i, sink) -> {
    sink.next("3*" + i + "=" + 3 * i);//使用初始值去生產(chǎn)一個3的乘法
    if (i > 9) sink.complete();//設(shè)置停止條件
    return i + 1;//返回一個新的狀態(tài)值，以便在下一次的生產(chǎn)中使用，除非響應(yīng)序列終止
}).subscribe(System.out::println);

下面我們在看一個Flux嵌套處理示例：

需求：將字符串去空格，并去重，然后排序輸出。

String str = "qa ws ed rf tg yh uj i k ol p za sx dc vf bg hn jm k loi yt ";
Flux.fromArray(str.split(" "))//通過數(shù)組創(chuàng)建Flux
    .flatMap(i -> Flux.fromArray(i.split(""))) 
    .distinct() // 去重
    .sort() //排序
    .subscribe(System.out::print); 
    //flatMap與Stream中的flatMap類似，接受Function作為參數(shù)，輸入一個值，輸出一個值，此處輸出均為Publisher，

以上就是Flux和Mono的一些簡單介紹，同時Ractor也支持JDK中的FlowPubliser 和FlowSubscriber與 Reactor中的publisher, subscriber的適配等.

4. WebFlux

SpringBoot 2之后支持的Reactive響應(yīng)式編程。

關(guān)于Reactive技術(shù)棧和經(jīng)典的Servlet技術(shù)棧對比，Spring官網(wǎng)的這張圖比較清晰。

Spring響應(yīng)式編程主要依賴于Reactor第三方庫，即上面講的Flux和Mono的庫。

WebFlux主要有以下幾個要點：

反應(yīng)式棧web框架
完全異步非阻塞
運行在netty，undertow，Servlet3.1 + 容器
核心反應(yīng)式庫 Reactor
返回 Flux 或Mono
支持注解和函數(shù)編程兩種編程模式

Spring WebFlux示例

下面我們給出幾個SpringBoot 的響應(yīng)式web示例。

可以去https://start.spring.io/ 新建webflux的項目也可以。

項目中的主要依賴就是spring-boot-starter-webflux

<dependency>
   <groupId>org.springframework.boot</groupId>
   <artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId>
  </dependency>

基于注解的WebFlux

以下是一個最簡單的基于注解的WebFlux

@GetMapping("/hello/mono1")
public Mono<String> mono(){
    return Mono.just("Hello Mono -  Java North");
}

@GetMapping("/hello/flux1")
public Flux<String> flux(){
    return Flux.just("Hello Flux","Hello Java North");
}

基于函數(shù)式編程的WebFlux

創(chuàng)建RouterFunction，將其注入到Spring中即可。

@Bean
public RouterFunction<ServerResponse> testRoutes1() {
    return RouterFunctions.route().GET("/flux/function", new HandlerFunction<ServerResponse>() {
        @Override
        public Mono<ServerResponse> handle(ServerRequest request) {
            return ServerResponse.ok().bodyValue("hello web flux , Hello Java North");
        }
    }).build();
}

//上面的方法使用函數(shù)式編程替換之后如下
@Bean
public RouterFunction<ServerResponse> testRoutes() {
    return RouterFunctions.route().GET("/flux/function",
         request -> ServerResponse.ok()
                    .bodyValue("Hello web flux , Hello Java North")).build();
}

Flux與Mono的響應(yīng)式編程延遲示例

下面我們編寫一段返回Mono的響應(yīng)式Web服務(wù)。

@GetMapping("/hello/mono")
public Mono<String> stringMono(){
    Mono<String> from = Mono.fromSupplier(() -> {
        try {
            TimeUnit.SECONDS.sleep(5);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
        return "Hello, Spring Reactive  date time:"+ LocalDateTime.now();
    });
    System.out.println( "thread : " + Thread.currentThread().getName()+ " ===  " + LocalDateTime.now() +"  ==========Mono function complete==========");
    return from;
}

使用postman請求如下， 5秒鐘后返回數(shù)據(jù)。后臺卻在5秒中之前已經(jīng)處理完整個方法。

后臺打印日志：

再看一組Flux

@GetMapping(value = "/hello/flux", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
public Flux<String> flux1(){
    Flux<String> stringFlux = Flux.fromStream(IntStream.range(1,6).mapToObj(i ->{
        mySleep(1);//表示睡1秒
        return "java north flux" + i + "date time: " +LocalDateTime.now();
    }));
    System.out.println("thread : " + Thread.currentThread().getName()+ " ===  " + LocalDateTime.now() + "  ==========Flux function complete=========");
    return stringFlux;
}

此次使用谷歌瀏覽器請求此服務(wù)：

可以發(fā)現(xiàn)每隔一秒就會有一條消息被生產(chǎn)出來。