RxJava在业务系统中的实践

在java的世界里由于大多数接口和API都是阻塞式的交互，进而影响到很多童靴的编程思想和编程习惯。因而，有一些专家讲java的编程模型是阻塞式模型（与Node.js区别大），不是没有道理的。从高性能的视角看，任何阻塞点都可能导致性能的退步。而响应式编程其天然就是非阻塞的，当数据准备完成后自动触发下一个动作而不是等待数据完成。这种思想再结合异步化编程使得我们在统一线程模型，降低多线程编程成本的同时提升整个系统的吞吐量。

划重点

异步化编程不同于传统的阻塞式编程，在任务处理上异步化编程的关注点已发生转移：

以前一个线程中执行完所有的computation任务和IO任务>>>>如今需要computation任务和IO任务分离进行处理（CPU只关注computation任务）

响应式架构

由业务组件构成，业务组件由事件异步驱动

那如何结合业务进行优化呢？

首先要找出业务系统中的阻塞点，进行分类，各个击破。

应用日志

日志的性能显得很重要，虽然log4j和logback都提供了异步方式，但是它们本质上还是基于锁来实现。log4j2是新一代的基于LMAX Disruptor的无锁异步日志系统，在多线程程序中，其吞吐量比log4j和logback高10倍左右。

HTTP请求

服务端异步其实之前也讲过，了解spring mvc的异步特性介绍

RPC调用

客户端异步改造其实不难

其实应用日志、HTTP请求、RPC调用...等改造起来不难，最麻烦最有挑战性的是执行范式上（串行请求）的改造。

实践1：根据订单号需查询：商品信息、商品详情（需要更新缓存）、浏览量、留言信息

感受下，是不是感觉世界美好了很多！

//根据订单号查订单
Flowable orderFlow = Flowable.fromCallable(() -> queryOrder(orderId));
//查商品
Flowable itemFlow = orderFlow.flatMap(order -> Flowable.fromCallable(() -> queryItem(order.getId())));
//查询商品相关信息
Flowable detailFlow = itemFlow.flatMap(item -> {
   //浏览量
   Flowable pvFlow = Flowable.fromCallable(() -> queryItemPv(item.getId()));
   //留言
   Flowable commentFlow = Flowable.fromCallable(() -> queryItemComment(item.getId()));
   //浏览，留言，商品共同组成detail
   return Flowable.zip(pvFlow,commentFlow,(pv,comment) -> buildItemDetail(item,pv,comment));
});
//更新缓存（doOnNext不会对流的结果造成任何影响，只是触发一个操作）
detailFlow.doOnNext(detail -> cache(detail));

实践2：支付

Response response=Observable.zip(
    callAsync(()->updateStock()),
    callAsync(()->updatPayHistroy()),
    callAsync(()->updateOrder()),
    (response1,response2,response3)-> response()
).blockingGet();

目前响应式纯异步编程在业务系统的应用仍然处于起步阶段，暂时没法完全消除阻塞点，改造的过程中需要重点关注：

• 业务组件的抽象及依赖上治理
• cpu核数个线程来调度所有的computation任务
• 底层的IO线程模型统一（RPC,HTTP,缓存都是各自维护自己的线程池），理论上这些线程池都可以趋于统一