本文要点
Java大力转向了异步和非阻塞并发。
Spring 5为Web应用程序引入了完全非阻塞的反应式技术栈。
反应式技术栈使用更少的资源处理更高的并发量，而且在客户端和服务器端的流式处理方面有突出的表现。
Spring MVC为现有的应用程序提供了一些反应式特性。
Spring Boot 2内置了反应式Web容器，默认使用的是Netty，当然也可以选择Tomcat、Jetty或Undertow。
Spring 5提供了Servlet和反应式这两种Web技术栈，在应用层面充分向异步和非阻塞并发靠拢。这篇文章主要介绍了几种可选项以及如何在这些选项中做出选择。
文中我分别使用“Servlet栈”和“反应式栈”来指代Spring 5所提供的两种技术栈，应用程序可以分别通过Spring MVC（spring-webmvc模块）和Spring WebFlux（spring-webflux模块）来使用这两个技术栈。
改变的动机
现如今，“反应式”俨然已经成为一个热门词汇。不过，它真的是大势所趋，异步Web开发的发展经历了从早期简单的Servlet容器到现如今的异步无处不在。我们为此做好准备了吗？
传统的Java使用线程池来并行执行阻塞式的IO操作（比如进行远程调用）。表面上看，这样做很简单，但实际上可能不是这么回事。首先，在进行同步或共享数据结构时，应用程序就会变得很复杂。其次，每个阻塞操作都会占用一个线程，以致于难以伸缩，而且这种等待所带来的延迟我们是无能为力的（这样会让客户端和服务器端都慢下来）。
因此，出现了各种解决方案（比如协程、actor等），把并发的复杂性归到框架或编程语言当中。现在出现了一个有关Java轻量级线程模型的提议，叫作 Loom ，但要看到它被应用到生产环境可能还要等上好几年。而在当前，我们能够做点什么来更好地处理异步并发呢？
在Java开发者当中普遍存在这样的误解，他们认为伸缩需要更多的线程。或许，在使用命令式编程范式和阻塞式模型时，这样想是对的，但通常来说并非如此。如果一个应用程序是完全非阻塞的，那么它完全可以使用少量的线程来实现伸缩，Node.js就是最好的例子。而在Java里，我们不一定要局限于只使用单个线程，我们可以启动足够的线程，把CPU的核数都用上。不过原则依旧：我们并不依赖更多的线程来实现高并发。
我们是如何让应用程序变成非阻塞式的？首先，我们必须放弃与命令式编程有关的串行逻辑，我们使用异步API，对事件作出反应。当然，使用太多的回调函数很快就会让事情变得复杂起来。我们可以使用更好的模型，比如Java 8引入的CompletableFuture，它提供了链式API，处理事件的逻辑是按步骤串联在一起的，而不是按照嵌套回调的方式组织在一起。
CompletableFuture.supplyAsync(() ->"stage0") .thenApply(s -> s +"-stage1") .thenApplyAsync(s -> {//insert async call here...returns +"-stage2"; }) .thenApply(s -> s +"-stage3") .thenApplyAsync(s -> {//insert async call here...returns +"-stage4"; }) .thenAccept(System.out::println);
这种方式虽好，但只能返回单一值。如果要处理一个异步的序列，那该怎么办？Java 8的流式API提供了针对流元素的函数式操作，不过它只支持集合（消费者从流中拉取数据），不适用于“实时”流（生产者向流中推送数据，中间还可能有延迟）。
于是乎，出现了一些反应式类库，如RxJava、Reactor、Akka Streams等。它们看起来很像Java 8 Streams，只不过是为异步序列而设计的，并且加入了 反应式流 回压特性，让消费者能够控制生产者的速率。
在一开始，从命令式编程转换到函数式或声明式的编程风格可能会觉得不习惯，这需要点时间适应。这个与生活中的其他事情一样，比如学习骑自行车或学习一门新语言。不要放弃，它们会变得越来越容易，而且终究会给你带来好处。
从命令式到声明式的转变就好比使用Java 8的Streams API来重写循环代码。在使用Java 8 Streams API时，你声明要“做什么”，而不是“如何做”，代码更具有可读性。使用反应式类库也是类似，只要声明要做什么，不需要处理与并发、线程和同步相关的问题，所以使用更少的硬件资源就可以实现更高效的伸缩。
最后，Java 8的lambda语法也是促成我们转向反应式编程的因素之一，它促进了函数式编程、声明式API和反应式类库的使用，让我们对新的编程模型充满了遐想。就像可以使用注解来开发REST端点一样，我们也可以使用Java 8的lambda语法来开发函数式的路由和请求处理器。
技术栈选择
Spring并不是第一个提供异步非阻塞特性的开发框架，不过它在企业级应用层面提供了各个层次的选择。能够做出自由的选择是非常关键的一点，因为并非所有的应用程序都能随意更改，况且有些应用根本就不需要做出更改。随着微服务架构的发展，单个应用程序可以独立发生变更，那么选择性、一致性和持续性也就变得越发重要。
接下来让我们来看看我们都有哪些选择。
应用服务器
长久以来，Servlet API是事实上的应用服务器标准。不过，随着时间推移，出现了一些替代方案，对于想尝试事件循环并发和非阻塞式IO的项目来说，它们早就把目光移到了Servlet API和Servlet容器之外。
确实，在过去几年，Tomcat和Jetty发展得很不错。但这20年来一直没怎么发生改变的是，我们一直在使用阻塞式的Servlet API。Servlet API在3.1版本中引入了非阻塞式API，不过还没有被实际采用，因为它要求应用服务器做出深度的修改，把原先围绕阻塞式IO而设计的核心框架和应用程序接口全部都改掉。所以实际情况是，开发者需要在Servlet的阻塞式API和不依赖Servlet API的第三方异步运行时（如Netty）之间做出选择。
在Spring 5中，我们可以选择是使用阻塞式API还是反应式运行时。Spring WebFlux应用程序可以运行在Servlet容器上。从Spring Boot 2开始，WebFlux默认使用Netty，不过也可以选用Tomat或Jetty，只需要修改几行配置代码。
在控制器上使用注解
Spring MVC的注解方式可以用在Servlet栈（Spring MVC）和反应式栈（Spring WebFlux）上。也就是说，我们可以在阻塞式和非阻塞式之间做出选择，同时保持编程模型不变。
反应式客户端
使用反应式客户端可以在不处理与线程相关代码的情况下，更有效地调度对远程服务的调用。这对于服务器端的并发性能来说无疑有巨大的好处。
使用反应式客户端不仅限于反应式栈。下面的代码也可以用在Servlet栈上，一个Spring MVC控制器也可以处理请求并生成反应式类型的响应：
@RestControllerpublicclassCarController{privatefinalWebClient carsClient = WebClient.create("http://localhost:8081");privatefinalWebClient bookClient = WebClient.create("http://localhost:8082");@PostMapping("/booking")publicMono> book() {returncarsClient.get().uri("/cars") .retrieve() .bodyToFlux(Car.class) .take(5) .flatMap(this::requestCar) .next(); }privateMono> requestCar(Car car) {returnbookClient.post() .uri("/cars/{id}/booking", car.getId()) .exchange() .flatMap(response -> response.toEntity(Void.class)); }}
在上面这个例子中，控制器使用了反应式的非阻塞WebClient从远程获取车辆数据，然后尝试通过第二次调用远程服务预定车辆服务，最后，将响应返回给客户端。我们声明异步远程调用，然后并发执行它们（事件循环方式），不需要处理与线程和同步相关的代码，一切看起来多么简单。
反应式类库
注解编程模型的好处之一是可以灵活地选择方法签名。应用程序可以灵活地选择方法参数和返回值，这样就可以更方便地支持多个反应式类库。
不管是Servlet栈还是反应式栈，都可以在控制器的方法签名中使用Reactor或RxJava类型。而且这是可配置的，我们也可以使用其他反应式类库。
函数式Web端点
除了可以在控制器上使用注解，Spring WebFlux还支持轻量级的函数式编程模型，也就是基于lambda表达式来路由和处理请求。
函数式端点与注解控制器非常不一样。在使用注解时，我们告诉框架应该要做什么，然后让框架尽可能为我们做更多的工作——还记得好莱坞的“不要打给我，我会打给你”法则吗？相反，函数式编程模型提供了一系列辅助类，用于从头到尾处理请求消息。下面是一个简短的代码示例：
RouterFunction route = RouterFunctions.route(POST("/cars/{id}/booking"), request -> {LongcarId =Long.valueOf(request.pathVariable("id"));Longid = ... ;// Create bookingURI location = URI.create("/car/"+ carId +"/booking/"+ id);returnServerResponse.created(location).build();});
下面使用Netty来运行它：
HttpHandlerhandler= RouterFunctions.toHttpHandler(route);ReactorHttpHandlerAdapter adapter = new ReactorHttpHandlerAdapter(handler);HttpServer server = HttpServer.create("localhost", 8080);server.startAndAwait(adapter);
函数式端点可以与反应式类库共存，因为它们都是基于函数式和声明式风格的API而构建的。
Web技术栈架构
现在让我们深入了解Servlet技术栈和反应式技术栈。
Servlet栈由经典的Servlet容器和Servlet API组成，使用Spring MVC作为Web框架。最开始，Servlet API采用了“每请求一个线程”的模型，也就是说，一个线程负责处理一个请求，让请求流经整个filter-servlet链条，在必要的时候需要阻塞线程。后来，Web应用程序对Servlet API提出了更多的需求，于是加入了更多的特性：
19971.0初始版本
…
20093.0异步Servlet
20133.1Servlet非阻塞I/O
3.0版本引入的异步Servlet为开发者带来了异步处理响应消息的可能性，也就是说，即使是在请求消息已经流经了整个filter-servlet链条，仍然可以对响应消息做额外的处理。Spring MVC充分利用了这一特性，这也就是为什么可以在带有注解的控制器上使用反应式返回类型。
可惜的是，3.1版本引入的非阻塞IO无法与现有的那些使用了命令式和阻塞式语义的Web框架集成在一起。这也是Spring MVC不支持非阻塞IO的原因，不过新出现的Spring WebFlux却成为非阻塞Web框架的基石，它同时支持Servlet API和其他的应用服务器。
反应式栈可以运行在Tomcat、Jetty、Servlet 3.1容器、Netty和Undertow上。这些应用服务器实现了Reactive Streams API，用以处理HTTP请求。在这些容器之上是WebHandler API层，与Servlet API处于同一层，只不过它是异步非阻塞的。
下图是两种技术栈的对比：
尽管两种技术栈都使用了Tomcat和Jetty，但用法不一样。在Servlet栈中，通过阻塞式的Servlet API来使用它们。而在反应式栈中，则通过Servlet 3.1的非阻塞IO来使用它们，甚至不会暴露出Servlet API——它们大部分是阻塞和同步的（比如处理请求参数、二进制数据请求等），主要留给应用程序使用。
反应式、非阻塞和回压
Servlet栈和反应式栈都支持在控制器上使用注解，不过它们的并发模型是不一样的。
在Servlet栈里，允许应用程序发生阻塞，这也就是为什么Servlet容器需要使用一个很大的线程池来应对可能发生的阻塞。这个可以从Filter和Servlet接口看出来，它们是命令式的，而且返回的是void。阻塞式的InputStream和OutputStream也是一样。
而在反应式栈里，应用程序不能发生阻塞。事件轮询只提供了少量的线程，如果应用程序发生阻塞，很快就会殃及整个服务器。这个可以从WebFilter和WebHandler看出来，它们返回的是Mono。那些用在请求消息体和响应消息体中的反应式类型也是一样。
请求消息体可以通过Flux来访问，也就是说，我们必须一次性处理完整个数据块。这个看起来有点棘手，不过框架提供了内置的编码和解码器，用于将字节流转换成对象流。
例如，我们可以从客户端上传一个JSON数据流：
// 每秒钟弹出一辆车Flux body = Flux.interval(Duration.ofSeconds(1)).map(i ->newCar(...));// 将数据流发送给服务器WebClient.create().post() .uri("http://localhost:8081/cars") .contentType(MediaType.APPLICATION_STREAM_JSON) .body(body, Car.class) .retrieve() .bodyToMono(Void.class) .block();
在服务器端，使用一个Spring WebFlux控制器来摄入数据流，再使用一个Spring Data反应式Repository将数据插入到数据库：
// 在数据到达时将其插入数据库@PostMapping(path="/cars", consumes ="application/stream+json")public Mono loadCars(@RequestBodyFlux cars) {returnrepository.insert(cars).then();}
流可以持续很长一段时间。对流的处理也是很高效的，不需要占用额外的线程或内存。Spring WebFlux和Spring Data都支持反应式流，那么上述的代码可以扩展成一个处理管道，这个管道支持从数据库到HTTP运行时的反应式流回压。数据库端可以控制HTTP读取数据块并转成对象的速率：
假设我们将控制器摄入的汽车数据插入到MongoDB的一个集合中，其他客户端向MongoDB发起JSON请求：
WebClient.create().get().uri("http://localhost:8081/cars").accept(MediaType.APPLICATION_STREAM_JSON).retrieve().bodyToFlux(Car.class).doOnNext(car -> {logger.debug("Received "+ car));//...}).block();
在服务器端，控制器是这样处理JSON数据流的：
@GetMapping(path ="/cars", produces ="application/stream+json")publicFlux getCarStream() {returnthis.repository.findCars();}
这一次，反应式流回压的方向与上次相反，是从HTTP运行时流向数据库。HTTP运行时控制着数据对象从数据库中出来、序列化成JSON，再写到HTTP响应消息里的速率：
上面演示了如何在反应式栈中通过使用Flux来摄入和流式化数据。如果换成是一般（有边界）的集合，那该怎么办？Flux支持任意类型的数据序列，不管是有边界的还是无边界的，所以不需要为此做出任何改动。
我们仍然返回Flux，框架会自动检查媒体类型并做出相应处理。
下面的代码使用“application/json”来渲染一个JSON数组：
@GetMapping(path ="/cars", produces ="application/json")publicFlux getCars() {returnthis.repository.findAll();}
“application/json”是非流式媒体类型，框架会假设Flux是一个有边界的集合，使用Flux.collectionToList()来获取所有元素，把它们收集到一个List当中，再把集合写入响应消息。
在这个章节里，我们介绍了反应式栈。Servlet栈依赖阻塞式IO，所以不支持非阻塞或流式的@RequestBody注解。不过，因为Servlet 3.0提供了异步请求特性，控制器的方法仍然能够进行一些异步处理，所以，Spring MVC控制器可以调用反应式客户端并返回反应式类型。
在Servlet栈中处理“application/json”时，Spring MVC也会将Flux中的元素收集到一个List中，并以JSON数组的形式写到响应消息里：
@GetMapping("/cars")publicFlux getCars() {returnthis.repository.findAll();}
而对于“application/stream+json”和其他流式媒体类型，Spring MVC会用到反应式流回压：
@GetMapping(path ="/cars", produces ="application/stream+json")publicFlux getCarStream() {returnthis.repository.findCars();}
不过，与反应式栈不同的是，Servlet栈的写入操作是阻塞式的，而且是在单独的线程中进行的：
做出选择
你应该选择哪个？Spring MVC还是Spring WebFlux？
这是个很现实的问题，但却难以给出答案。这两个框架各有优势，也存在一些交集。或许，我们可以把它们放在一起，这样就可以看到更多的可能性。
Spring MVC基于典型的Servlet栈提供了一个简单的命令式模型，可用于阻塞或非阻塞式的场景。Spring WebFlux提供了事件循环式的并发模型和函数式的编程模型。我们可以在它们的交集中看到共性的东西。
如果你的应用程序没有伸缩方面的问题，或者横向伸缩的成本在预算之内，那么就没必要做出任何改变。命令式的代码是最容易编写的，而且我希望在不久的将来，大部分应用程序能够归到这个频谱的一边。
当然，命令式代码也会越变越复杂。对于现代应用程序来说，调用远程服务是件很常见的事。有时候，使用命令式风格进行同步调用是没有问题的，但如果要在有限的硬件资源上进行伸缩，那么就需要考虑并发和异步。反应式编程为此提供了有效的解决方案。我希望大部分应用程序能够在Spring MVC中使用WebClient或其他反应式类库（如Spring Data反应式Repository），因为这样只需要做出少许的改动，却会带来很多好处。
反应式栈和Spring WebFlux有多方面的好处。或许，有些场景所要求的高并发和低延迟是传统阻塞式IO无法提供的，又或者横向或纵向伸缩的成本太高。对Spring Cloud Gateway来说，Spring WebFlux显然是个正确的选择，因为它有高并发方面的需求。
反应式栈的反应式处理管道非常适用于流式场景当中，而大部分应用程序都有这样的场景。它支持反应式流回压和非阻塞写入操作，可用于处理请求消息和响应消息。
有些人选择了反应式栈，只是为了能够使用函数式编程模型。函数式端点在Kotlin应用程序中非常流行，WebFlux提供了一个Kotlin DSL用于处理路由请求消息。因为函数式编程模型的简单和清晰，或许十分合适用在微服务上。
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