Flow,是异步编程的终极选择吗

指令式编程模型,所谓指令式编程模型,需要我们通过代码发布指令,然后等待指令的执行以及指令执行带来的状态变化。我们还要根据目前的状态,来确定下一次要发布的指令,并且用代码把下一个指令表示出来。指令式编程模型关注的重点就在于控制状态。

如果指令式编程模型的逻辑是告诉计算机"该怎么做",那么声明式的编程模型的逻辑就是告诉计算机"要做什么"。指令式编程模型的代码像是流水线作业的工程师,事无巨细,拧好每一个螺丝;而声明式的编程模型的代码,更像是稳坐在军帐中的军师,布置任务,运筹帷幄。通过回调函数,来实现成功、失败处理。

不过,回调函数的设计也有着天生的缺陷。这个缺陷,就是回调地狱(Callback Hell,常被译为回调地狱。为了更直观地表达,我更喜欢把它叫做回调堆挤)。什么意思呢?通常地,我们需要布置多个小的任务,才能完成一项大的任务。这些小任务还有可能是有因果关系的任务,这时候,就需要小任务的配合,或者按顺序执行。

业界也有很多努力,试图改善回调函数的使用困境。其中最出色也是影响最大的一个,就是反应式编程。

反应式编程的基本逻辑,仍然是告诉计算机"要做什么";但是它的关注点转移到了数据的变化以及数据和变化的传递上,或者说,是转移到了对数据变化的反应上。所以,反应式编程的核心是数据流和变化传递。

在 Java 的反应式编程模型的设计里,数据的输出使用只有一个参数的 Flow.Publisher 来表示。

js 复制代码
@FunctionalInterface
public static interface Publisher<T> {
    public void subscribe(Subscriber<? super T> subscriber);
}

在 Flow.Publisher 的接口设计里,泛型 T 表示的就是数据的类型。 数据输出的对象,是使用 Flow.Subscriber 来表示的。换句话说,数据的发布者通过授权订阅者,来实现数据从发布者到订阅者的传递。一个数据的发布者,可以有多个数据的订阅者。

除了最初的来源和最终的结局,数据表现还有一个过程,就是数据的传递。数据的传递这个过程,既包括接收输入数据,也包括发送输出数据。在数据传递这个环节,数据的内容可能会发生变化,数据的数量也可能会发生变化(比如,过滤掉一部分的数据,或者修改输入的数据,甚至替换掉输入的数据)。在 Java 的反应式编程模型的设计里,这样的过程是由 Flow.Processor 表示的。Flow.Processor 是一个扩展了 Flow.Publisher 和 Flow.Subscriber 的接口。所以,Flow.Processor 有两个数据类型,泛型 T 表述输入数据的类型,泛型 R 表述输出数据的类型。

js 复制代码
public static interface Processor<T,R> extends Subscriber<T>, Publisher<R> {
}

反应式编程模型的缺陷也很要命。其中最要命的缺陷,就是错误很难排查,这是异步编程的通病。而反应式编程模型的解耦设计,加剧了错误排查的难度,这会严重影响开发的效率,降低代码的可维护性。

协程的处理方式,消除了线程的等待。如果调用阻塞,就会把资源切换出去,执行其他的操作。这就节省了大量的计算资源,使得系统在阻塞的模式下,支持大规模的并发。如果指令式编程模型能够通过协程的方式支持大规模的并发,也许它是一个颠覆现有高并发架构的新技术。


此文章为9月Day12学习笔记,内容来源于极客时间《深入剖析 Java 新特性》

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