响应式编程框架Reactor【9】

编啊编程啊程2025-09-02 16:15

文章目录

  • 一、Reactor核心目标
  • [二、Reactor 核心知识点](#二、Reactor 核心知识点)
    • [2.1 响应式编程范式](#2.1 响应式编程范式)
    • [2.2 核心类型：Mono与Flux](#2.2 核心类型：Mono与Flux)
    • [2.3 操作符](#2.3 操作符)
    • [2.4 背压（Backpressure）](#2.4 背压（Backpressure）)
    • [2.5 调度与线程模型（核心！）](#2.5 调度与线程模型（核心！）)
        • [`subscribeOn` vs `publishOn`](#subscribeOn vs publishOn)
    • [2.6 错误处理](#2.6 错误处理)
  • 三、底层实现原理
    • [3.1 响应式流协议（Reactive Streams）](#3.1 响应式流协议（Reactive Streams）)
    • [3.2 操作符的链式结构](#3.2 操作符的链式结构)
    • [3.3 异步与线程切换原理](#3.3 异步与线程切换原理)
  • 四、典型应用场景
    • [4.1 WebFlux 微服务（Spring 生态）](#4.1 WebFlux 微服务（Spring 生态）)
    • [4.2 异步数据库访问（R2DBC）](#4.2 异步数据库访问（R2DBC）)
    • [4.3 实时事件推送（WebSocket / SSE）](#4.3 实时事件推送（WebSocket / SSE）)
    • [4.4 微服务间通信](#4.4 微服务间通信)
  • 四、实践经验与最佳实战
  • 五、总结

一、Reactor核心目标

在高并发、低延迟的现代系统中，阻塞式编程 （如 synchronized, Thread.sleep()）会导致线程资源耗尽，系统吞吐量急剧下降。

Reactor 基于 Reactive Streams 规范 ，提供了一套非阻塞、异步、支持背压的响应式编程模型，是构建高性能、高并发系统的利器。

✅ 核心目标：用更少的线程处理更多的请求。

二、Reactor 核心知识点

2.1 响应式编程范式

响应式编程是一种基于数据流和变化传播 的编程范式。一切皆为流（Stream），你可以对流进行声明式操作（map, filter, flatMap 等）。

java 复制代码 
// 声明式：我关心"做什么"，而不是"怎么做"
Flux.just(1, 2, 3)
    .map(x -> x * 2)
    .filter(x -> x > 3)
    .subscribe(System.out::println);
// 输出：4, 6

2.2 核心类型：Mono与Flux

类型 元素数量 用途
Mono<T> 0 或 1 个 单个结果（如 HTTP 请求、数据库查询）
Flux<T> 0 到 N 个 多个结果（如列表、事件流）
java 复制代码 
// ✅ Mono 示例
Mono<String> user = Mono.just("Alice");
Mono<Void> save = userRepository.save(userEntity); // 无返回值

// ✅ Flux 示例
Flux<String> users = Flux.just("Alice", "Bob", "Charlie");
Flux<Integer> numbers = Flux.range(1, 5); // 1,2,3,4,5

2.3 操作符

Reactor 提供了丰富的操作符，所有操作符都是冷流 （Cold Stream），即订阅时才执行。

java 复制代码 
import reactor.core.publisher.Flux;
import java.time.Duration;

public class OperatorsExample {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Flux.range(1, 10)
            .filter(n -> n % 2 == 0)                    // 过滤偶数
            .map(n -> "Item-" + n)                      // 转换为字符串
            .delayElements(Duration.ofMillis(100))      // 每 100ms 发一个
            .doOnNext(System.out::println)              // 副作用：打印
            .take(3)                                    // 只取前 3 个
            .subscribe();

        Thread.sleep(500); // 等待输出
    }
}
// 输出：Item-2, Item-4, Item-6

🔍 delayElements 证明了非阻塞特性：不会阻塞主线程

2.4 背压（Backpressure）

问题：生产者太快，消费者太慢，导致内存溢出。

解决方案：背压 ------ 消费者主动控制请求的数据量。

java 复制代码 
Flux.range(1, 1000)
    .onBackpressureBuffer(100) // 缓冲区最多 100 个
    .onBackpressureDrop(item -> System.out.println("丢弃: " + item)) // 超出则丢弃
    .subscribe(new BaseSubscriber<Integer>() {
        @Override
        protected void hookOnSubscribe(Subscription subscription) {
            request(10); // 初始请求 10 个
        }

        @Override
        protected void hookOnNext(Integer value) {
            System.out.println("处理: " + value);
            request(1); // 处理完一个，再要一个
        }
    });

2.5 调度与线程模型（核心！）

subscribeOn vs publishOn
java 复制代码 
Flux.just("A", "B")
    .map(data -> {
        System.out.println("上游线程: " + Thread.currentThread().getName());
        return data + "-1";
    })
    .subscribeOn(Schedulers.boundedElastic()) // 影响上游执行线程
    .map(data -> {
        System.out.println("下游线程: " + Thread.currentThread().getName());
        return data + "-2";
    })
    .publishOn(Schedulers.parallel())         // 切换下游执行线程
    .subscribe(result -> 
               System.out.println("订阅线程: " + Thread.currentThread().getName() + " => " + result)
              );

🎯 关键区别：

  • subscribeOn：影响整个上游（从源头到当前位置）
  • publishOn：只影响其后的下游操作

2.6 错误处理

java 复制代码 
Flux.just(1, 2, 3)
    .map(n -> {
        if (n == 2) throw new RuntimeException("出错了");
        return "Result-" + n;
    })
    .onErrorResume(e -> {
        System.err.println("捕获错误: " + e.getMessage());
        return Flux.just("Fallback-1", "Fallback-2");
    })
    .retry(2) // 重试 2 次
    .subscribe(System.out::println);

三、底层实现原理

3.1 响应式流协议（Reactive Streams）

Reactor 实现了 Publisher, Subscriber, Subscription, Processor 四大接口。

java 复制代码 
public interface Publisher<T> {
    void subscribe(Subscriber<? super T> s);
}

public interface Subscriber<T> {
    void onSubscribe(Subscription s);
    void onNext(T t);
    void onError(Throwable t);
    void onComplete();
}

3.2 操作符的链式结构

Flux.just .filter .map .delayElements .take .subscribe

🔍 订阅时，链表逆向建立订阅关系 ，从 subscribe 回溯到源头。

3.3 异步与线程切换原理

  • Schedulers 封装了 ExecutorService。
  • publishOn 内部使用 Queue + Worker 实现线程切换。
  • subscribeOn 在源头就切换执行线程。

四、典型应用场景

4.1 WebFlux 微服务（Spring 生态）

java 复制代码 
@RestController
public class UserController {
    
    @GetMapping("/users/{id}")
    public Mono<User> getUser(@PathVariable String id) {
        return userService.findById(id); // 非阻塞返回
    }

    @GetMapping("/users")
    public Flux<User> getAllUsers() {
        return userService.findAll(); // 流式返回
    }
}

✅ 优势：高并发下内存占用低，吞吐量高。

4.2 异步数据库访问（R2DBC）

java 复制代码 
@Repository
public class UserRepository {
    
    @Autowired
    private DatabaseClient client;

    public Mono<User> findById(String id) {
        return client.sql("SELECT * FROM users WHERE id = $1")
                     .bind(0, id)
                     .map(row -> User.from(row))
                     .one();
    }
}

✅ 替代 JDBC，实现真正的非阻塞数据库访问。

4.3 实时事件推送（WebSocket / SSE）

复制代码 
@GetMapping(value = "/events", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
public Flux<String> streamEvents() {
    return eventBus
        .getEventFlux() // 事件流
        .map(event -> "Event: " + event.getData());
}

4.4 微服务间通信

java 复制代码 
WebClient client = WebClient.create("https://api.example.com");

Mono<User> user = client.get()
    .uri("/users/123")
    .retrieve()
    .bodyToMono(User.class); // 非阻塞调用

✅ 替代 RestTemplate，异步非阻塞。

四、实践经验与最佳实战

✅ 正确实践

  • I/O 操作 → Schedulers.boundedElastic()

  • CPU 计算 → Schedulers.parallel()

  • 避免在 map 中阻塞

  • 使用 StepVerifier 测试响应式流

❌ 常见陷阱

优点 缺点
✅ 高并发、低延迟 ❌ 学习曲线陡峭
✅ 资源利用率高（线程少） ❌ 调试困难（异步栈）
✅ 支持背压，防止 OOM ❌ 与阻塞库集成复杂
✅ 与 Spring 深度集成 ❌ 团队技能要求高

五、总结

  • Reactor 是 Java 响应式编程的事实标准，其核心价值在于：

  • 非阻塞异步：提升系统吞吐量

    背压机制：保障系统稳定性

    声明式编程：代码更简洁、可读

  • 与 Spring 生态无缝集成

🚀 适用场景：高并发 Web 服务、实时系统、微服务、事件驱动架构。

⚠️ 不适用场景：简单 CRUD、低并发、团队无响应式经验。

掌握 Reactor，意味着你掌握了构建现代高性能系统的"核武器 "。但切记：不要为了响应式而响应式，选择合适的工具解决合适的问题

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