响应式编程系列一《规约》

提升开发效率，降低维护成本一直是开发团队永恒不变的宗旨。近两年来国内的技术圈子中越来越多的开始提及ReactiveX，越来越多的应用和面试中都会有ReactiveX，响应式编程中RxJava可谓如鱼得水。

目录

1. 背景

2. 响应式编程是什么

2.1 原理简析

2.3 与传统观察者模式不同 

2.2 Rx是Push还是Pull

3. 优势 & 代价

4. Reactive Streams规约

4.1 Publisher

4.2 Subscriber

4.3 Subscription

4.4 Processor

5. 主流实现

5.1 Rx2.x

5.2 Reactive Stream

5.3 Java9

5.4 Spring WebFlux

5.5 Vertx

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1. 背景

前面提到过是为了提升开发效率，代码质量（简洁），降低维护成本。

注：异步操作很关键的一点是程序的简洁性，因为在调度过程比较复杂的情况下，异步代码经常会既难写也难被读懂。

2. 响应式编程是什么

响应式编程是一种基于异步数据流概念的编程模式。数据流就像一条河：它可以被观测，被过滤，被操作，或者为新的消费者与另外一条流合并为一条新的流。响应式编程的一个关键概念是事件。事件可以被等待，可以触发过程，也可以触发其它事件。

Rx提供了一系列的操作符，你可以使用它们来过滤(filter)、选择(select)、变换(transform)、结合(combine)和组合(compose)多个Observable，这些操作符让执行和复合变得非常高效。

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，或订阅者有无限制的缓冲区或丢弃。

 在2015年，出版了用于处理响应式流的规范和Java API。请访问http://www.reactive-streams.org/ 。

2.1 原理简析

Rx 的异步实现，是通过一种扩展的观察者模式来实现的。程序的观察者模式和这种真正的『观察』略有不同，观察者不需要时刻盯着被观察者（例如 A 不需要每过 2ms 就检查一次 B 的状态），而是采用注册(Register)或者称为订阅(Subscribe)的方式，告诉被观察者：我需要你的某某状态，你要在它变化的时候通知我。

如上图可以引出Rx的一些重要概念：

1. Button（被观察者）作为事件的生产方（产生“onClick”事件），是主动生产的，是整个事件流程的起点；
2. OnClickListener（观察者）作为事件的处理方（处理“onClick”事件）是被动的，是整个事件流程的终点；
3. 在起点跟终点之间，即事件传递的过程中是可以被加工，过滤，转换，合并等等方式处理，这就是Rx中常说的操作符的职能

Observable（被观察者）可以理解为数据源、数据发射器，Observer（观察者）针对行为事件数据做出的响应。Observable 和 Observer 通过 subscribe() 方法实现订阅关系，从而 Observable 可以在需要的时候发出事件来通知 Observer。

2.3 与传统观察者模式不同 

RxJava 的事件回调方法除了普通事件 onNext （相当于 onClick / onEvent）之外，还定义了两个特殊的事件：onCompleted 和 onError。

为何需要会多两个onCompleted/onError呢？

Observable为了更贴近有Iterable类型操作一致，添加了两种缺少的语义：

• 生产者可以发信号给消费者，通知它没有更多数据可用了（对于Iterable，一个for循环正常完成表示没有数据了；对于Observable，就是调用观察者的onCompleted方法）；
• 生产者可以发信号给消费者，通知它遇到了一个错误（对于Iterable，迭代过程中发生错误会抛出异常；对于Observable，就是调用观察者(Observer)的onError方法）

2.2 Rx是Push还是Pull

响应式流模型非常简单——订阅者向发布者发送多个元素的异步请求。 发布者向订阅者异步发送多个或稍少的元素。响应式流在pull模型和push模型流处理机制之间动态切换。 当订阅者较慢时，它使用pull模型，当订阅者更快时使用push模型。

你可以把Observable当做Iterable的推送方式的等价物，可以理解为：所有使用Iterable的地方都可以使用Rx（上面也提过），

• 使用Iterable，消费者从生产者那拉取数据，线程阻塞直至数据准备好；
• 使用Observable，在数据准备好时，生产者将数据推送给消费者（可同步可异步更灵活）

事件	Iterable(pull)	Observable(push)
获取数据	T next()	onNext(T)
异常处理	throws Exception	onError(Exception)
任务完成	!hasNext()	onCompleted()

//伪代码：
// Iterable
getDataFromLocalMemory()
  .skip(10)
  .take(5)
  .map({ s -> return s + " transformed" })
  .forEach({ println "next => " + it });

// Observable
getDataFromNetwork()
  .skip(10)
  .take(5)
  .map({ s -> return s + " transformed" })
  .subscribe({ println "onNext => " + it });

总之，Observable是异步的双向push，Iterable是同步的单向pull。

3. 优势 & 代价

优势

• 函数式风格：对可观察数据流使用无副作用的输入输出函数，避免了程序里错综复杂的状态；
• 简化代码：Rx的操作符通通常可以将复杂的难题简化为很少的几行代码（声明式的组合这些序列）；
• 异步错误处理：传统的try/catch没办法处理异步计算，Rx提供了合适的错误处理机制；
• 轻松使用并发：Rx的Observables和Schedulers让开发者可以摆脱底层的线程同步和各种并发问题；

代价

1. 虽然复用线程有助于提高吞吐量，但一旦在某个回调函数中线程被卡住，那么这个线程上所有的请求都会被阻塞，最严重的情况，整个应用会被拖垮。
2. 难以调试。由于 Rx 强大的描述能力，在一个典型的 Rx 应用中，大部分代码都是以链式表达式的形式出现，比如flux.map(String::toUpperCase).doOnNext(s -> LOG.info("UC String {}", s)).next().subscribe()，一旦出错，你将很难定位到具体是哪个环节出了问题。所幸的是，Rx 框架一般都会提供一些工具方法来辅助进行调试。

4. Reactive Streams规约

4.1 Publisher

是潜在无限数量的有序元素的生产者。 它根据收到的要求向当前订阅者发布（或发送）元素

4.2 Subscriber

从发布者那里订阅并接收元素。 发布者向订阅者发送订阅令牌（subscription token）。 使用订阅令牌，订阅者从发布者哪里请求多个元素。 当元素准备就绪时，发布者向订阅者发送多个或更少的元素。 订阅者可以请求更多的元素。 发布者可能有多个来自订阅者的元素待处理请求。

4.3 Subscription

表示订阅者订阅的一个发布者的令牌。 当订阅请求成功时，发布者将其传递给订阅者。 订阅者使用订阅令牌与发布者进行交互，例如请求更多的元素或取消订阅。

4.4 Processor

充当订阅者和发布者的处理阶段。Processor订阅类型T的数据元素，接收并转换为类型R的数据，并发布变换后的数据，该接口继承了Publisher和Subscriber接口。

5. 主流实现

5.1 Rx2.x

RxJava是响应式流的Java实现之一，而RxJava 2.0 已经按照Reactive-Streams specification规范完全的重写了。

5.2 Reactive Stream

Reactor 2.0.0.RC1 于2015年02月19日由Pivotal RTI（Spring 框架发起者）发布，支持 Reactive Stream，它的构架总览：

注：上图参考附录Reactor指南中文版，Reactor1.x实在是不太出名，也是规范没出来吧

Reactor 代码库拆分成多个子模块，便于选择所需功能，不受其他功能代码块干扰。

下面举例说明，为实现异步目标，响应式技术和 Reactor 模块该如何搭配：

1. Spring XD + Reactor-Net (Core/Stream)： 使用 Reactor 作为 Sink/Source IO 驱动。
2. Grails | Spring + Reactor-Stream (Core)： 用 Stream 和 Promise 做后台处理。
3. Spring Data + Reactor-Bus (Core)： 发射数据库事件 (保存/删除/…​)。
4. Spring Integration Java DSL + Reactor Stream (Core)： Spring 集成的微批量信息通道。
5. RxJavaReactiveStreams + RxJava + Reactor-Core： 融合富结构与高效异步 IO 处理
6. RxJavaReactiveStreams + RxJava + Reactor-Net (Core/Stream)： 用 RxJava 做数据输入，异步 IO 驱动做传输。

与Rx2.x的差异：

RxJava	reactor-stream	说明
Observable	reactor.rx.Stream	Reactive Stream Publisher的实现
Operator	reactor.rx.action.Action	Reactive Stream Processor的实现
Observable with 1 data at most	reactor.rx.Promise	返回唯一结果的类型,  Reactive Stream Processor实现并提供了可选的异步分发功能。
Factory API (just, from…​)	reactor.rx.Streams	和core模块的 data-focused 子类一样, 返回 Stream
Functional API (map, filter…​)	reactor.rx.Stream	和core模块的data-focused 子类一样, 返回Stream
Schedulers	reactor.core.Dispatcher, org.reactivestreams.Processor	Reactor Stream计算无限制的共享Dispatcher或者有限的Processor的操作。
Observable.observeOn()	Stream.dispatchOn()	只是dispatcher参数的一个适配命名。

5.3 Java9

JDK 9 java.util.concurrent 包提供了两个主要的 API 来处理响应流：

1. Flow
2. SubmissionPublisher

5.4 Spring WebFlux

Spring WebFlux 是 Spring 5 的一个新模块，包含了响应式 HTTP 和 WebSocket 的支持，在容器中 Spring WebFlux 会将输入流适配成 Mono 或者 Flux 格式进行统一处理。，另外在上层服务端支持两种不同的编程模型：
- 基于 Spring MVC 注解 @Controller 等
- 基于 Functional 函数式路由

为啥只能运行在 Servlet 3.1+ 容器？3.1 规范其中一个新特性是异步处理支持。

5.5 Vertx

Vert.x是一个异步无阻塞的网络框架，其参照物是node.js。基本上node.js能干的事情，Vert.x都能干。Vert.x利用Netty4的EventLoop来做单线程的事件循环，所以跑在Vert.x上的业务不能做CPU密集型的运算，这样会导致整个线程被阻塞。

Vert.x目前是见过功能最强大（core、web、Data access、reacive、microservices、MQTT），第三方库依赖最少的Java框架，它只依赖Netty4以及Jacskon，另外如果你需要建立分布式的Vert.x则再依赖HazelCast这个分布式框架，注意Vert.x3必须基于Java8。

总结，响应式编程已经慢慢成我我们开发中的主流，后续将带您深入了解《rxjava》