使Java具有响应性的框架和工具包：RxJava，Spring Reactor，Akka和Vert.x概述

如今，人们需要具有高用户体验的高响应性，交互式应用程序，这通常意味着处理异步性，尤其是当这些应用程序涉及高负载，实时数据和多用户时。

由于Java是一种固有的支持命令式编程风格的面向对象语言，因此异步性是一个很麻烦的问题，它可能会使代码变成完全的地狱。解决异步问题的一种可能方法是在编码级别（反应性编程）或设计和体系结构级别（反应性系统）引入“反应性”。

让我们遍历最流行的框架和工具包，以了解我们今天有哪些选择可以在Java中进行反应以及它们之间的差异（如果有的话）。但是，从“反应”上下文中刷新一些基本术语开始是一个好主意。

1.快速梳理“反应性”

Reactive Streams规范于2015年出现，旨在为具有无阻塞背压的异步流处理提供标准，以确保反应库的互操作性。该计划没有引入任何新内容，而是汇集了一组规则和协议，这些规则和协议简化并标准化了多种工具之间的“反应性”。它引入了四个核心接口（ 发布者 ， 订阅者 ，订阅和处理器 ）。 发布者产生一系列事件并将其定向到订阅者 。 订阅服务器从发布 服务器接收数据并产生副作用。订阅是发布者与订阅者之间的连接。 处理器包括发布者和订阅者协议。

非阻塞环境意味着永远不会浪费线程以等待其他操作完成。

背压是一种“重要的反馈机制” ，可用于管理情况，即数据的生成速度快于接收方消耗数据的速度。它使数据生产者有可能保持正确的步伐，并且在高负载下不会失败。

消息驱动和事件驱动的方法。 使用消息驱动的方法，生产者可以准确地知道他向谁发送消息，而事件驱动的方法意味着接收者只是订阅数据生产者，它保留了所有订户的列表，并在有任何订户的情况下通知他们状态改变。

2. Java反应式编程

有两种最常用于在Java应用程序中实现反应式编码的框架： RxJava和Spring Reactor 。

RxJava是第一个完整的 Java 反应工具 。在遥远的2009年，Erik Meijer通过Reactive Extensions引入了这种新的编程风格，将其作为一组Microsoft库实现，用于通过默认使用.NET 4.0的可观察序列来创建异步和事件驱动的程序。很快，Rx.NET赢得了开发人员的热爱，并且全世界看到了其他实现：RxJava（2014年11月），RxSwift，RxScala，RxJS，Rx.Kotlin等。RxJava2.0从零开始重新编写了Reactive Streams规范，并添加了新的类型。数据生产者介绍。

2013年，世界上第一次看到Spring Reactor 。它与RxJava非常相似，并且代表Spring 5的API实现。尽管两者有很多共同点，但是这两个框架之间还是存在一些差异。让我们使用下面的图表快速探索它们。

	RxJava的	弹簧反应堆
	第四代图书馆
最新版本，至2018年	2017年6月21日-RxJava 2.1.1。	2017年11月16日– Reactor Core 3.1.2。
环境	反应性X	Spring5
Java版本	Java 6（Java和适用于Android的Java）	Java 8
	默认情况下单线程非阻塞
	事件驱动
支持反应流	部分支持反应式流*	完全支持反应式流
数据产生者的类型	RxJava 1 –可观察 RxJava 2 –可观察（多个值），可流动（多个值，支持背压），单个（一个值或错误），可能（一个值，错误或无排放），可完成（完成并带有错误或成功）	控制器：通量表示0-n值和Mono的异步序列-0-1值的异步序列（均支持背压）
运营商数量	超过100名运营商**	一组核心运营商

* RxJava只有Flowables作为Publisher的真实体现。其余数据生产者（即Single，Maybe，Observable，Completable）不支持背压。

** RxJava和Reactor都允许应用到操作员的沉浸式功能（地图，zip，过滤器等）来转换和修改主流。大理石图极大地说明了操作员（在此处查找一些娱乐内容）。它们不属于最初的反应式编程理论，看起来像函数式编程的一部分。操作员极大地简化了代码编写，因为它们代表了转换数据流的便捷方法，而在“常规” Java中，开发人员必须耐心地编写计算机将执行的每个步骤。另一方面，操作员允许将具有特定功能的大量步骤融合在一起，这使代码更加清晰，精简和易于理解。此外，操作员彼此兼容。

3. Java反应系统

反应性系统代表了“反应性”的下一个层次。 Akka和Vert.x是通常用于构建这些系统的框架，这些框架最常被实现为反应微服务 。在IT世界中，这个新术语从字面上意味着微服务架构和反应系统原理的结合。 “反应性”的获得对于这些分布式系统来说是完美的，这使它们更加灵活，可靠，并提高了性能。

Lightbend于2009年7月推出Akka （最新版本：2018年1月11日-Akka 2.5.9）。该工具包最初是用Scala编写的，但如今也可以在Java中使用。 Akka是开源的，并支持Reactive Streams规范。该工具包的目的是将Erlang平台的高可用性和可伸缩性引入JVM。

演员模型是Akka的基础。参与者是独立的代码集，它们通过消息相互通信。演员的邮箱接收消息，并通过单个控制线程使消息入队。

此外，Akka在演员树层次结构中脱颖而出-演员组织的一种特殊形式，它暗示着不同级别的演员之间存在父子关系，从而确保了特定的容错能力和自我恢复能力。父角色负责处理子块：当父角色收到有关子项崩溃的通知时，它可以继续，重新启动，停止其子进程或自行停止，以将错误处理的责任转移到下一级。由于演员代表完全孤立的单位并且不共享任何可变状态，因此其中一个的突然停止不会影响其他演员，他们将能够照常继续工作。

Vert.x的第一个版本是2012年（最新版本：2018年2月13日– Vert.x 3.5.1）。 Vert.x是一个开源工具包，其背后的力量是Node.js。 Vert.x支持Reactive Streams，并提供垂直而非角色。与Akka不同，Vert.x是一个完全由事件驱动的环境，并以简单的请求-响应方式进行通信。消息被发送到EventBus，以便通过单个控制线程排队。 Vert.x是一个多语言版本，可轻松与任何JVM或非JVM语言配合使用。

Akka（在ActorRef的帮助下）和Vert.x（在Service Proxies的帮助下）都简化了对分布式系统的远程调用。由于它们的组件通过类似于URL的ActorRef / Service Proxies进行通信，因此没有理由关心它是否是本地电话。

外卖：

Akka是一组具有良好知识库的成熟库，这意味着执行它的时间和精力更少。
x比Akka还要年轻，因此它不那么受欢迎，而且描述也不那么好。
Vert，x是一个多语言版本，因此在开发过程中结合不同语言时更加方便。
Akka参与者形成一个树形层次结构，可以对高负载和故障进行优雅的管理。
Akka是消息驱动的，这使其组件（演员）之间的耦合更加松散。

4.最后一点

在本文中，我们快速回顾了Java世界中使用的“反应式”框架和工具包。他们不断获得关注，并证明“反应性”不仅是一个过度夸大的概念，而且还是在编码和体系结构级别上进行Java应用程序开发的一种可行方法。

Java开发人员可以在反应性上下文中选择彼此非常相似的各种角色，尽管它们也保留一些独特的功能。好消息是它们都支持Reactive Streams标准，从而使它们可以互操作。因此，开发人员可以选择适合自己特定需求的内容，也可以针对自己的应用尽力而为。

翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2018/08/frameworks-toolkits-make-java-reactive-rxjava-spring-reactor-akka-vert-x-overview.html