1、Spring Webflux 介绍

2、响应式编程（Java 实现）

3、响应式编程（Reactor 实现）

4、SpringWebflux 执行流程和核心 API

5、SpringWebflux（基于注解编程模型）

6、SpringWebflux（基于函数式编程模型）

7、JDK 9—Flow

7.1、响应式编程

7.2、JDK 9 的Flow和JDK 8中的Stream的关系

7.3、JDK 9 的Flow和Spring Reactor的关系

1、Spring Webflux 介绍

Spring5 添加新的模块，用于 web 开发的，功能和 SpringMVC 类似的，Webflux 使用当前一种比较流行的响应式编程出现的框架。

使用传统 web 框架，比如 SpringMVC，这些基于 Servlet 容器。
Webflux 是一种异步非阻塞的框架，异步非阻塞的框架在 Servlet3.1 以后才支持，核心是基于 Reactor 的相关 API 实现的。
什么是异步非阻塞
- 异步和同步
  - 异步和同步针对调用者，调用者发送请求，如果等着对方回应之后才去做其他事情就是同步，如果发送请求之后不等着对方回应就去做其他事情就是异步。
- 非阻塞和阻塞
  - 阻塞和非阻塞针对被调用者，被调用者收到请求之后，做完请求任务之后才给出反馈就是阻塞，收到请求之后马上给出反馈然后再去做事情就是非阻塞。
Webflux 特点：
- 第一非阻塞式：在有限资源下，提高系统吞吐量和伸缩性，以 Reactor 为基础实现响应式编程。
- 第二函数式编程：Spring5 框架基于 java8，Webflux 使用 Java8 函数式编程方式实现路由请求。
比较 SpringMVC

第一两个框架都可以使用注解方式，都运行在 Tomet 等容器中。
第二 SpringMVC 采用命令式编程：一行一行执行，Webflux 采用异步响应式编程。使用场景：服务网关等。gateway基于webflux实现。

2、响应式编程（Java 实现）

什么是响应式编程
- 响应式编程是一种面向数据流和变化传播的编程范式。这意味着可以在编程语言中很方便地表达静态或动态的数据流，而相关的计算模型会自动将变化的值通过数据流进行传播
- 电子表格程序就是响应式编程的一个例子。单元格可以包含字面值或类似"=B1+C1"的公式，而包含公式的单元格的值会依据其他单元格的值的变化而变化。
Java8 及其之前版本
- 提供的观察者模式两个类 Observer 和 Observable

public class ObserverDemo extends Observable {public static void main(String[] args) {ObserverDemo observer = new ObserverDemo();//添加观察者observer.addObserver((o,arg)->{System.out.println("发生变化");});observer.addObserver((o,arg)->{System.out.println("手动被观察者通知，准备改变");});observer.setChanged(); //数据变化observer.notifyObservers(); //通知}
}

3、响应式编程（Reactor 实现）

响应式编程操作中，Reactor 是满足 Reactive 规范框架。
Reactor 有两个核心类，Mono 和 Flux，这两个类实现接口 Publisher，提供丰富操作符。
- Flux 对象实现发布者，返回 N 个元素；
- Mono 实现发布者，返回 0 或者 1 个元素。
Flux 和 Mono 都是数据流的发布者，使用 Flux 和 Mono 都可以发出三种数据信号：元素值，错误信号，完成信号，错误信号和完成信号都代表终止信号。
- 终止信号用于告诉订阅者数据流结束了。
- 错误信号终止数据流同时把错误信息传递给订阅者。

Flux发送三个数据，然后告知订阅者发送结束。

Mono发送1个数据，然后告知订阅者发送结束。

代码演示 Flux 和 Mono

第一步 引入依赖
<dependency><groupId>io.projectreactor</groupId><artifactId>reactor-core</artifactId><version>3.1.5.RELEASE</version>
</dependency>

第二步 编程代码
public static void main(String[] args) {//just 方法直接声明Flux.just(1,2,3,4);Mono.just(1);//其他的方法Integer[] array = {1,2,3,4};Flux.fromArray(array);List<Integer> list = Arrays.asList(array);Flux.fromIterable(list);Stream<Integer> stream = list.stream();Flux.fromStream(stream);
}

三种信号特点
- 错误信号和完成信号都是终止信号，不能共存的。
- 如果没有发送任何元素值，而是直接发送错误或者完成信号，表示是空数据流。
- 如果没有错误信号，没有完成信号，表示是无限数据流。
调用 just 或者其他方法只是声明数据流，数据流并没有发出，只有进行订阅之后才会触发数据流，不订阅什么都不会发生的。

没有订阅

Flux.just(1,2,3,4);
Mono.just(2);

订阅数据流subscribe()

操作符
- 对数据流进行一道道操作，称为操作符，比如工厂流水线
- 第一、map 元素映射为新元素

Flux.just(1,2,3,4).map(e-> {return e*e;}).subscribe(System.out::print);
14916

第二 flatMap 元素映射为流
⚫ 把每个元素转换流，把转换之后多个流合并大的流：

Flux.just("a", "b", "c").flatMap(s -> Mono.just(s.toUpperCase())).subscribe(System.out::println);//ABCFlux.just("a", "b", "c").map(String::toUpperCase).subscribe(System.out::println);//ABC

4、SpringWebflux 执行流程和核心 API

SpringWebflux 基于 Reactor，默认使用容器是 Netty，Netty 是高性能的 NIO 框架，异步非阻塞的框架。
（1）Netty
BIO

NIO: 一步非阻塞

（2）SpringWebflux 执行过程和 SpringMVC 相似的

SpringMVC 核心控制器 DispatchServlet
SpringWebflux 核心控制器 DispatchHandler，实现接口 WebHandler，接口 WebHandler 有一个方法：

（3）SpringWebflux 里面 DispatcherHandler，负责请求的处理

HandlerMapping：请求查询到处理的方法
HandlerAdapter：真正负责请求处理
HandlerResultHandler：响应结果处理

（4）SpringWebflux 实现函数式编程

两个接口：RouterFunction（路由处理）和 HandlerFunction（处理函数）

5、SpringWebflux（基于注解编程模型）

SpringWebflux 实现方式有两种：注解编程模型和函数式编程模型
使用注解编程模型方式，和之前 SpringMVC 使用相似的，只需要把相关依赖配置到项目中，SpringBoot 自动配置相关运行容器，默认情况下使用 Netty 服务器。

第一步创建 SpringBoot 工程，引入 Webflux 依赖

springboot2.0版本默认使用spring5。

第二步配置启动端口号

第三步创建包和相关类
U实体类

@Data
@AllArgsConstructor
public class User {private String name;private String gender;private Integer age;
}

创建接口定义操作的方法

//用户操作接口
public interface UserService {//根据id查用户。mono返回0-1Mono<User> getUserById(int id);//查询所有用户，flux返回多个Flux<User> getAllUser();//添加用户。mono返回0-1Mono<Void> saveUserInfo(Mono<Void> user);
}

接口实现类

@Service
public class UserServiceImpl implements UserService{private final Map<Integer,User> users = new HashMap<>();public UserServiceImpl(){this.users.put(1,new User("lucy","nan",20));this.users.put(2,new User("mary","nv",30));this.users.put(3,new User("jack","nv",50));}@Overridepublic Mono<User> getUserById(int id) {return Mono.justOrEmpty(this.users.get(id));}@Overridepublic Flux<User> getAllUser() {return Flux.fromIterable(this.users.values());}@Overridepublic Mono<Void> saveUserInfo(Mono<User> userMono) {//doOnNext是从user中取值return userMono.doOnNext(person -> {int count = this.users.size() + 1;this.users.put(count, person);}).thenEmpty(Mono.empty());//让数据流结束，清空则代表终止，不然就得异常。}
}

创建 controller

@RestController
public class UserController2 {@Autowiredprivate UserService userService;//id查询@GetMapping("/user/{id}")public Mono<User> getUserById(@PathVariable int id){return userService.getUserById(id);}//{"name":"lucy","gender":"nan","age":20}//id查询@GetMapping("/user/get")public Flux<User> getUsers(){return userService.getAllUser();}
//[{"name":"lucy","gender":"nan","age":20},{"name":"mary","gender":"nv","age":30},{"name":"jack","gender":"nv","age":50}]//id查询@PostMapping("/saveuser")public Mono<Void> saveUser(@RequestBody User user){Mono<User> userMono = Mono.just(user);return userService.saveUserInfo(userMono);}
}

说明

SpringMVC 方式实现，同步阻塞的方式，基于 SpringMVC+Servlet+Tomcat
SpringWebflux 方式实现，异步非阻塞方式，基于 SpringWebflux+Reactor+Netty

6、SpringWebflux（基于函数式编程模型）

（1）在使用函数式编程模型操作时候，需要自己初始化服务器。
（2）基于函数式编程模型时候，有两个核心接口：

RouterFunction：实现路由功能，请求转发给对应的 handler。
HandlerFunction：处理请求生成响应的函数。核心任务定义两个函数式接口的实现并且启动需要的服务器。

（ 3 ） SpringWebflux 请求和响应不再是 ServletRequest 和 ServletResponse ，而是ServerRequest 和 ServerResponse

第一步把注解编程模型工程复制一份，保留 entity 和 service 内容
第二步创建 Handler（具体实现方法）

public class UserHandler {private final UserService userService;public UserHandler(UserService userService) {this.userService = userService;}//根据 id 查询public Mono<ServerResponse> getUserById(ServerRequest request) {//获取 id 值int userId = Integer.valueOf(request.pathVariable("id"));//空值处理Mono<ServerResponse> notFound = ServerResponse.notFound().build();//调用 service 方法得到数据Mono<User> userMono = this.userService.getUserById(userId);//把 userMono 进行转换返回//使用 Reactor 操作符 flatMap(对象变成流)return userMono.flatMap(person ->ServerResponse.ok().contentType(MediaType.APPLICATION_JSON).body(fromObject(person)).switchIfEmpty(notFound));}//查询所有public Mono<ServerResponse> getAllUsers() {//调用 service 得到结果Flux<User> users = this.userService.getAllUser();return ServerResponse.ok().contentType(MediaType.APPLICATION_JSON).body(users,User.class);}//添加public Mono<ServerResponse> saveUser(ServerRequest request) {//得到 user 对象Mono<User> userMono = request.bodyToMono(User.class);return ServerResponse.ok().build(this.userService.saveUserInfo(userMono));} }

第三步初始化服务器，编写 Router

创建路由的方法

import com.crane.spring5.spring5.webflux.handler.UserHandler;
import com.crane.spring5.spring5.webflux.service.UserService;
import com.crane.spring5.spring5.webflux.service.UserServiceImpl;
import org.springframework.web.reactive.function.server.RouterFunction;
import org.springframework.web.reactive.function.server.RouterFunctions;
import org.springframework.web.reactive.function.server.ServerResponse;import static org.springframework.http.MediaType.APPLICATION_JSON;
import static org.springframework.web.reactive.function.server.RequestPredicates.accept;
import static org.springframework.web.reactive.function.server.RequestPredicates.GET;public class Server {//1 创建 Router 路由public RouterFunction<ServerResponse> routingFunction(){//创建 handler 对象UserService userService = new UserServiceImpl();UserHandler handler = new UserHandler(userService);//设置路由return RouterFunctions.route(GET("/users/{id}").and(accept(APPLICATION_JSON)),handler::getUserById).andRoute(GET("/users").and(accept(APPLICATION_JSON)),handler::getAllUsers);}}

创建服务器完成适配

public class Server {//2 创建服务器完成适配public void createReactorServer() {//路由和 handler 适配RouterFunction<ServerResponse> route = routingFunction();HttpHandler httpHandler = toHttpHandler(route);ReactorHttpHandlerAdapter adapter = newReactorHttpHandlerAdapter(httpHandler);//创建服务器HttpServer httpServer = HttpServer.create();httpServer.handle(adapter).bindNow();}}

最终调用

public static void main(String[] args) throws Exception{Server server = new Server();server.createReactorServer();System.out.println("enter to exit");System.in.read();
}

（4）使用 WebClient 调用

public class WebClientTest {public static void main(String[] args) {//调用服务器地址//根据服务器地址创建WebClientWebClient webClient = WebClient.create("http://127.0.0.1:50066");//发送get、post请求, 指定路径、参数 、接收类型//根据 id 查询String id = "1";//路由路径，参数,接收的类型、初始化、得到的结果类型User u = webClient.get().uri("/users/{id}",id).accept(MediaType.APPLICATION_JSON).retrieve().bodyToMono(User.class).block();System.out.println(u.getName());//lucy//查询所有Flux<User> results = webClient.get().uri("/users").accept(MediaType.APPLICATION_JSON).retrieve().bodyToFlux(User.class);results.map(stu -> stu.getName()).buffer().doOnNext(System.out::println).blockFirst();//[lucy, mary, jack]}}

7、JDK 9—Flow

7.1、响应式编程

JDK 9 Flow 是JDK对Reactive Stream (响应式流/反应流) 的实现，Reactive Stream是一套基于发布/订阅模式的数据处理规范。响应式流从2013年开始，作为提供非阻塞背压的异步流处理标准的倡议。它旨在解决处理元素流的问题——如何将元素流从发布者传递到订阅者，而不需要发布者阻塞，或订阅者需要有无限制的缓冲区或丢弃。更确切地说，Reactive流目的是“找到最小的一组接口，方法和协议，用来描述必要的操作和实体以实现这样的目标：以非阻塞背压方式实现数据的异步流”。
反应式流 (Reactive Stream) 规范诞生，定义了如下四个接口：

Subscription 接口定义了连接发布者和订阅者的方法
Publisher 接口定义了发布者的方法
Subscriber 接口定义了订阅者的方法
Processor<T,R> 接口定义了处理器

Reactive Stream 规范诞生后，RxJava 从 RxJava 2 开始实现 Reactive Stream 规范，同时 Spring提供的Reactor 框架（WebFlux的基础）等也相继实现了 Reactive Stream 规范。
下图展示了订阅者和发布者之间的交互：

背压：如果生产者发出的信息比消费者能够处理消息最大量还要多，消费者可能会被迫一直在抓消息，耗费越来越多的资源，埋下潜在的崩溃风险。为了防止这一点，需要有一种机制使消费者可以通知生产者，降低消息的生成速度。生产者可以采用多种策略来实现这一要求，这种机制称为背压。

7.2、JDK 9 的Flow和JDK 8中的Stream的关系

从名字来说，二者都有流的含义，但其实二者并不是同一个概念：

Flow API会在网络通信方面（请求，减速，丢弃，阻塞等）；
Streams API非常适合处理数据流（map，reduce和所有变体）。

7.3、JDK 9 的Flow和Spring Reactor的关系

二者都是Reactive Streams 规范的实现：

Java 9 Flow 是JDK的实现；
Reactor 框架（Web Flux的基础）是Spring的实现。

public class FluxMonoTest {public static void main(String[] args) {Flux.just(1,2,3);Mono.just(4);Integer[] integers = {1,2,4,5};Flux flux = Flux.fromArray(integers);List<Integer> list = Arrays.asList(integers);Flux.fromIterable(list);Stream<Integer> stream = list.stream();Flux.fromStream(stream);Flux.just(1,2,3).map(e -> {return e*e;}).subscribe();//发布订阅Flow.Publisher<String> publisher = subscriber -> {subscriber.onNext("1");subscriber.onNext("2");subscriber.onError(new RuntimeException("error"));};publisher.subscribe(new Flow.Subsriber<>(){@Overiderpublic void onSubscribe(Flow.Subscription subscription){subscription.cancel();}@Overiderpublic void onNext(String item){System.out.println(item);}@Overiderpublic void onSubscribe(Throwable throwable){System.out.println("出错了");}@Overiderpublic void onComplete(){System.out.println("publish complete");}});}}

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Spring笔记(4)：响应式编程、Reactor、WebFlux、Flow

1、Spring Webflux 介绍

2、响应式编程（Java 实现）

3、响应式编程（Reactor 实现）

4、SpringWebflux 执行流程和核心 API

5、SpringWebflux（基于注解编程模型）

6、SpringWebflux（基于函数式编程模型）

7、JDK 9—Flow

7.1、响应式编程

7.2、JDK 9 的Flow和JDK 8中的Stream的关系

7.3、JDK 9 的Flow和Spring Reactor的关系

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