Reactor介绍
响应式编程（Reactive Programming）是一种面向数据流和变化传播的编程范式。Java中的Reactor是一个用于响应式编程的库，它建立在Reactive Streams规范之上，旨在帮助开发者构建非阻塞的、高效的、具有弹性的应用程序。
1、异步执行技术
在传统开发过程中，通常是同步阻塞式的开发模式。举个例子：
假设消费者为A，服务者为B。A向B发送数据处理请求，在B处理的整个过程中，A一直处于阻塞状态，直到B处理完成返回数据。在整个过程中， CPU 利用效率低下，很多时间线程被浪费在了 I/O 阻塞上，无法执行其他的处理过程。
而响应式编程引入异步式调用的技术来实现异步非阻塞的能力。具体机制包括：回调和Future
-
回调：回调体现的是一种双向调用方式。
即A的methodA调用B的methodB，待B的methodB执行完成后再主动调用A的callback方法，在回调callback之前，A可以执行其他任务，这样就实现了异步功能，使得调用链路不发生任何的阻塞。
但是，回调的最大问题是复杂性，一旦在执行流程中包含了多层的异步执行和回调，那么就会形成一种嵌套结构，给代码的开发和调试带来很大的挑战。所以回调很难大规模地组合起来使用，因为很快就会导致代码难以理解和维护，从而造成所谓的"回调地狱"问题。
-
Future：Future相当于一个代理，有任务需要处理直接提交给Future，Future 就会在一定时间内完成这个任务，而在这段时间内我们可以去做其他事情。
回调的示例：
java
interface Callback {
void onComplete(String result);
}
class AsyncProcessor {
void doAsyncTask(Callback callback) {
new Thread(() -> {
// 模拟耗时操作
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
// 操作完成，调用回调函数
callback.onComplete("Task Completed");
}).start();
}
}
public class CallbackExample {
public static void main(String[] args) {
AsyncProcessor processor = new AsyncProcessor();
processor.doAsyncTask(result -> {
// 处理回调结果
System.out.println(result);
});
System.out.println("Async task started");
}
}在AsyncProcessor类定义了一个异步任务方法doAsyncTask，该方法接受一个回调接口Callback。当异步任务完成时，回调函数onComplete被调用并传递结果。
"回调地狱"示例：
java
doAsyncTask1(result1 -> {
doAsyncTask2(result2 -> {
doAsyncTask3(result3 -> {
doAsyncTask4(result4 -> {
// 处理最终结果
System.out.println(result4);
});
});
});
});2、实现方式
异步式编程的实现采用发布-订阅模式。
在此模式下，发布者和订阅者之间没有直接的交互，而是通过发送事件到事件处理平台的方式来完成整合。当发布者有新消息需要发布，就将该事件发布到处理平台，处理平台再将消息通知给所有的订阅者；订阅者也可以主动请求订阅，查看是否有新事件发布。如下图：
这样即使业务场景多种多样，事件处理方式也不同，所有事件都可以在处理平台进行处理，不同的场景只需要发送不同的事件即可。而对于这些事件，异步式编程称之为数据流。
数据流的概念类似为商品，生产者生产放到商店，消费者从商店获取。
相较传统开发所普遍采用的"拉"模式，在响应式编程下，基于事件的触发和订阅机制，这就形成了一种类似"推"的工作方式。这种工作方式的优势就在于，生成事件和消费事件的过程是异步执行的，所以线程的生命周期都很短，也就意味着资源之间的竞争关系较少，服务器的响应能力也就越高。