Java9 基于异步响应式流的发布-订阅框架

为响应式流(Reactive Streams)增加的发布-订阅(publisher-subscriber)框架、并发包CompletableFuture类的增强，等等。。

JEP266中为Java语言的并发性又引入许多新的方式：响应式流，一个为它而生互操作性更强的发布-订阅框架；并且为了Java9其他API而增强的 java.util.concurrent.CompletableFuture 类， 以及其他的更多的更新。

在本文中，展开对响应式流的介绍，然后介绍这个发布订阅框架。

响应式流(Reactive Streams)

批处理系统在收集了足够多的数据，达到某一个阈值亟待进行下一步操作的时候，就衍生出了一个新的名词—数据处理(Data processing)。这时候，面向流(stream-oriented)的架构思想可以帮助我们尽快达成这个目标。它可以捕获和处理实时数据，并且可以快速地(秒级甚至更短)基于处理的结果来对系统进行相应的操作。和它相比，一个批处理系统可能会花费数秒、数天、甚至更久来做出响应。

处理数据流（特别是大小不定的实时数据）需要在异步系统中特别小心。主要问题是要控制资源消耗，避免数据源和处理系统出现供大于求(积压)的情况。这时候，需要异步地来对数据进行并行处理，利用分布式系统或者发挥多核CPU的效能，能有效地使数据处理过程变得快速高效。

响应式流(Reactive Streams)为这种非阻塞背压的异步流处理提供了一个标准。在处理系统出现过载的时候，采用异步发送信号的方式通知数据源做相应的处理。这个通知的信号就像是水管的阀门一样，关闭这个阀门会增加背压(数据源对处理系统的压力)，同时也会增加处理系统的压力。

这个标准的目的是治理跨异步边界的流数据交换(比如向其他线程传输数据) ，同时确保处理系统不被缓冲数据而压垮。换一种说法，背压是这个标准模型的一个组成部分，以便允许在线程之间调停的队列被界定。特别注意，背压通信是异步的。

响应式流(Reactive Streams)的提出就致力于提供一组最小规模的接口、方法、或者协议来描述这个操作或实体：具有非阻塞背压的异步数据流。

发布-订阅(publisher-subscriber)框架

Java 9 通过java.util.concurrent.Flow 和java.util.concurrent.SubmissionPublisher 类来实现响应式流。

Flow 类中定义了四个嵌套的静态接口，用于建立流量控制的组件，发布者在其中生成一个或多个供订阅者使用的数据项：

• Publisher：数据项发布者、生产者
• Subscriber：数据项订阅者、消费者
• Subscription：发布者与订阅者之间的关系纽带，订阅令牌
• Processor：数据处理器

发布者(Publisher)以流的方式发布数据项，并注册订阅者，并且实现 Flow.Publisher 接口，该接口声明了一个方法，我们通过调用它来为发布者注册订阅者：

void subscribe(Flow.Subscribersuper T> subscriber)

调用此方法来向发布者注册订阅者，但是，如果此订阅者已被其他发布者注册或注册失败(策略冲突)，这个方法就会调用订阅者的onError() 方法来抛出IllegalStateException 异常，除此之外，订阅者的onSubscribe() 方法会调用一个新的Flow.Subscription ，当空对象传给订阅者时，subscribe() 方法会抛出NullPointerException异常。

订阅者(Subscriber)从订阅的发布者中返回数据项，并且实现Flow.Subscriber ，这个接口声明的方法如下：

void onSubscribe(Flow.Subscription subscription)
void onComplete()
void onError(Throwable throwable)
void onNext(T item)

onSubscribe() 方法用来确认订阅者注册到发布者是否注册成功，它以参数列表的方式接收一个Flow.Subscription类型的参数，而这个参数类型里面声明的方法允许向发布者请求发布新的数据项，或请求发布者不再发布更多的数据项。

onComplete() 方法用在当订阅者没有调用其他方法，而Subscription 发生错误没有终止的情况下。调用这个方法之后，此订阅者就不能调用其他方法。

onError(Throwable throwable) 方法用在当发布者或订阅者遭遇不可恢复的错误的时候， 调用这个方法之后，此订阅者也不能调用其他方法。

onNext() 方法用于声明下一个数据项的订阅，如果在此过程中抛出异常，结果将得不到确认，甚至会导致订阅被取消。

一个订阅令牌(Subscription)为发布者和订阅者定义一种关系， 使得订阅者接收特定的数据项或者在特定时间取消接收请求，订阅令牌实现自Flow.Subscription 接口，该接口声明方法如下：

void request(long n)
void cancel()

request() 方法添加n个数据项到当前未满的订阅请求中。如果n小于或等于0，订阅者的onError() 方法会被调用，并且抛出IllegalArgumentException 异常，此外，如果n大于0，订阅者就会在onNext() 方法的调用下接收到n个数据项，除非中间异常终止。 从Long.MAX_VALUE次到n次中间是无界的调用。

cancel() 用来终止订阅者接收数据项，它有一种尝试机制，也就是说，在调用它之后也有可能收到数据项。

最后，数据处理器(Processor)在不改变发布者与订阅者的情况下基于流做数据处理，可以在发布者与订阅者之间放多个数据处理器，成为一个处理器链，发布者与订阅者不依赖于数据处理，它们是单独的过程。JDK9中不提供具体的数据处理器，必须由开发者来通过实现无方法声明的Processor接口来自行构建。

SubmissionPublisher 实现自Flow.Publisher 接口，向当前订阅者异步提交非空的数据项，直到它被关闭。每个当前订阅者以一个相同的顺序接收新提交的数据项，除非数据项丢失或者遇到异常。SubmissionPublisher 允许数据项在丢失或阻塞的时候扮演发布者角色。

SubmissionPublisher 提供了三个构造方法来获取实例。无参的构造器依赖于 ForkJoinPool.commonPool() 方法来提交发布者，以此实现生产者向订阅者提供数据项的异步特性。

下面的程序演示了SubmissionPublisher 用法和这套发布-订阅框架的其他特性：

import java.util.Arrays;

import java.util.concurrent.Flow.*;
import java.util.concurrent.SubmissionPublisher;  

public class FlowDemo
{
   public static void main(String[] args)
   {
      // Create a publisher.

      SubmissionPublisher publisher = new SubmissionPublisher<>();

      // Create a subscriber and register it with the publisher.

      MySubscriber subscriber = new MySubscriber<>();
      publisher.subscribe(subscriber);

      // Publish several data items and then close the publisher.

      System.out.println("Publishing data items...");
      String[] items = { "jan", "feb", "mar", "apr", "may", "jun",
                         "jul", "aug", "sep", "oct", "nov", "dec" };
      Arrays.asList(items).stream().forEach(i -> publisher.submit(i));
      publisher.close();

      try
      {
         synchronized("A")
         {
            "A".wait();
         }
      }
      catch (InterruptedException ie)
      {
      }
   }
}

class MySubscriber implements Subscriber
{
   private Subscription subscription;

   @Override
   public void onSubscribe(Subscription subscription)
   {
      this.subscription = subscription;
      subscription.request(1);
   }

   @Override
   public void onNext(T item)
   {
      System.out.println("Received: " + item);
      subscription.request(1);
   }

   @Override
   public void onError(Throwable t)
   {
      t.printStackTrace();
      synchronized("A")
      {
         "A".notifyAll();
      }
   }

   @Override
   public void onComplete()
   {
      System.out.println("Done");
      synchronized("A")
      {
         "A".notifyAll();
      }
   }
}

其中使用了wait()和notifyAll() 方法来使主线程等到onComplete() 的完成，否则是不会看到任何输出的。

下面是输出结果：

Publishing data items...
Received: jan
Received: feb
Received: mar
Received: apr
Received: may
Received: jun
Received: jul
Received: aug
Received: sep
Received: oct
Received: nov
Received: dec
Done

最后说一句，熟悉RxJava的同学可以会心一笑了。

原文