【深入解析spring cloud gateway】08 Reactor 知识扫盲
一、响应式编程概述
1.1 背景知识
为了应对高并发服务器端开发场景，在2009 年，微软提出了一个更优雅地实现异步编程的方式——Reactive Programming，我们称之为响应式编程。随后，Netflix 和LightBend 公司提供了RxJava 和Akka Stream 等技术，使得Java 平台也有了能够实现响应式编程的框架。
在2017 年9 月28 日，Spring 5 正式发布。Spring 5 发布最大的意义在于，它将响应式编程技术的普及向前推进了一大步。而同时，作为在背后支持Spring 5 响应式编程的框架Spring Reactor，也进入了里程碑式的3.1.0 版本。
1.2 什么是响应式编程
响应式编程是一种面向数据流和变化传播的编程范式。这意味着可以在编程语言中很方便地表达静态或动态的数据流，而相关的计算模型会自动将变化的值通过数据流进行传播。
响应式编程基于reactor（Reactor 是一个运行在 Java8 之上的响应式框架）的思想，当你做一个带有一定延迟的才能够返回的io操作时，不会阻塞，而是立刻返回一个流，并且订阅这个流，当这个流上产生了返回数据，可以立刻得到通知并调用回调函数处理数据。
电子表格程序就是响应式编程的一个例子。单元格可以包含字面值或类似"=B1+C1"的公式，而包含公式的单元格的值会依据其他单元格的值的变化而变化。
响应式传播核心特点之一：变化传播：一个单元格变化之后，会像多米诺骨牌一样，导致直接和间接引用它的其他单元格均发生相应变化。
1.3 基于 Reactor 实现
Reactor 是一个运行在 Java8 之上满足 Reactice 规范的响应式框架，它提供了一组响应式风格的 API。
Reactor 有两个核心类： Flux 和 Mono，这两个类都实现 Publisher 接口。
Flux 类似 RxJava 的 Observable，它可以触发零到多个事件，并根据实际情况结束处理或触发错误。
Mono 最多只触发一个事件，所以可以把 Mono 用于在异步任务完成时发出通知。
Flux 和 Mono 都是数据流的发布者，使用 Flux 和 Mono 都可以发出三种数据信号：元素值，错误信号，完成信号；错误信号和完成信号都代表终止信号，终止信号用于告诉订阅者数据流结束了，错误信号终止数据流同时把错误信息传递给订阅者。
三种信号的特点：
错误信号和完成信号都是终止信号，不能共存
如果没有发送任何元素值，而是直接发送错误或者完成信号，表示是空数据流
如果没有错误信号，也没有完成信号，表示是无限数据流
Mono 原理图如下：
Flux原理图如下：
结合上面两个图，发现Mono和Flux非常相似。只是Mono只接收一个元素，而Flux接收多个元素
二、示例代码
2.1 Mono
package com.reactor.demo;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.junit.Test;
import reactor.core.publisher.Mono;
import java.time.Duration;
import java.util.Optional;
import java.util.function.Consumer;
import java.util.function.Function;
@Slf4j
public class MonoTest {
@Test
public void test1() {
//just用法
Mono.just("hello world").subscribe(System.out::println);
//runnable创建mono
Mono<Void> sinkMono = Mono.fromRunnable(() -> System.out.println("runnable"));
//这句不会输出
sinkMono.doOnNext(unused -> System.out.println("void success"));
//这句也不会输出
sinkMono.subscribe(o -> System.out.println("void result" + o));
//创建一个不包含任何元素，只发布结束消息的序列。，这里的hello empty是不会输出的。
Mono.empty()
//输出“empty的入参是null”
.doOnSuccess(o -> System.out.println("empty的入参是" + o))
//这句不会输出
.subscribe(o -> System.out.println("hello empty"));
//empty里面至少还有一个结束消息，而never则是真的啥都没有。"never的入参是"不会输出 ，这里的hello never也不会输出
Mono.never().doOnSuccess(o -> System.out.println("never的入参是" + o)).subscribe(o -> System.out.println("hello never"));
}
@Test
public void test2() {
//传入supplier
Mono.fromSupplier(() -> "Hello supplier").subscribe(System.out::println);
//传入optional
Mono.justOrEmpty(Optional.of("Hello optional")).subscribe(System.out::println);
//通过sink来创建一个正常执行的Mono
Mono.create(sink -> sink.success("Hello sink")).subscribe(System.out::println);
//通过sink来创建一个抛出异常的Mono
Mono.create(sink -> sink.error(new RuntimeException("sink error"))).subscribe(System.out::println);
//defer的入参实际上是一个Mono工厂
Mono.defer(() -> Mono.just("hello defer")).subscribe(System.out::println);
}
@Test
public void test3() {
//callable，有返回值
Mono.fromCallable(() -> "callable").subscribe(System.out::println);
//runnable无返回值
Mono<Void> mono = Mono.fromRunnable(() -> System.out.println("run"));
//下面的hello runnable是不会输出的。因为subscribe一个Mono,不会产生任何结果
mono.subscribe(o -> System.out.println("hello runnable"));
}
@Test
public void test4() {
//延迟3秒输出
Mono.delay(Duration.ofSeconds(3)).doOnNext(new Consumer<Long>() {
@Override
public void accept(Long aLong) {
System.out.println(aLong);
}
}).block();
}
@Test
public void test5() {
//直接输出了异常
Mono.error(new RuntimeException("这是一个异常")).subscribe(new Consumer<Object>() {
@Override
public void accept(Object o) {
System.out.println("error:" + o);
}
});
Mono.defer(() -> {
return Mono.error(new RuntimeException("这是第二个异常"));
}).subscribe(new Consumer<Object>() {
@Override
public void accept(Object o) {
System.out.println("defer error:" + o);
}
});
}
@Test
public void test6() {
//通过map可以对元素进行转换
Mono.just("just one").map(new Function<String, Integer>() {
@Override
public Integer apply(String s) {
return 1;
}
}).doOnNext(new Consumer<Integer>() {
@Override
public void accept(Integer integer) {
System.out.println("转换后的结果：" + integer);
}
}).subscribe();
}
}
2.1 Flux
package com.reactor.demo;
import org.junit.Test;
import reactor.core.publisher.Flux;
import reactor.core.publisher.Mono;
import java.time.Duration;
import java.util.Arrays;
import java.util.function.Consumer;
public class FluxTest {
/**
* 基本用法
*/
@Test
public void test1() {
//通过just传入可变的参数，依次输出
Flux.just("hello", "world", "just").doOnNext(System.out::println)
.doOnComplete(() -> System.out.println("just over")).subscribe();
//传入一个范围
Flux.range(100, 10)
.doOnNext(System.out::println).doOnComplete(() -> System.out.println("OK")).subscribe();
//传入list
Flux.fromIterable(Arrays.asList("01", "02", "03")).doOnNext(System.out::println).subscribe();
//传入一个数组
Flux.fromArray(new Object[]{"obj1", "obj2"}).doOnNext(System.out::println).subscribe();
}
/**
* 处理空值
*/
@Test
public void testEmpty() {
//如果序列是个空的，就给个默认值
Flux.empty().defaultIfEmpty(1).doOnNext(System.out::println).subscribe();
//如果序列是空的，就用新序列代替
Flux.empty().switchIfEmpty(Mono.just("100")).doOnNext(System.out::println).subscribe();
}
/**
* 序列在执行时的一些监听方法doOnXXXX
*/
@Test
public void testDoOn() {
System.out.println("----------");
Flux.range(100, 10)
.doOnNext(System.out::println).doOnComplete(() -> System.out.println("OK"));
System.out.println("----------");
Flux.range(100, 10).doFirst(() -> System.out.println("第一个执行开始")).subscribe();
System.out.println("----------");
Flux.range(100, 10).doFinally(it -> System.out.println("终止信号的类型为" + it.name())).subscribe();
System.out.println("----------");
Flux.range(100, 10).doOnSubscribe(it -> System.out.println("该序列已被订阅")).subscribe();
System.out.println("----------");
Flux.range(100, 10).doOnRequest(value -> System.out.println("doOnRequest:" + value)).subscribe();
//在完成或者error时，也就是序列终止时执行runnable
System.out.println("----------");
Flux.range(100, 10).doOnTerminate(() -> System.out.println("doOnTerminate")).subscribe();
//doOnEach每次向下游传播，都会得到一个信号类型，可以根据该信号类型执行一些操作
System.out.println("----------");
Flux.range(100, 10).doOnEach(it -> System.out.println("doOnEach:" + it)).subscribe();
}
/**
* filter用法
*/
@Test
public void testFilter() {
System.out.println("----------");
//将上游的数据进行类型判断，符合该类型的数据将流向下游
Flux.just(new Object(), "Hello", 1)
.ofType(String.class).doOnNext(System.out::println)
.doOnComplete(() -> System.out.println("过滤String示例")).subscribe();
System.out.println("----------");
//过滤数据
Flux.range(100, 10)
.filter(it -> it > 105)
.doOnComplete(() -> System.out.println("取出大于105示例")).subscribe();
System.out.println("----------");
//将重复数据过滤,重复数据在整个序列中只保留一个
Flux.range(100, 10)
.concatWith(Flux.just(100, 100, 100))
.distinct().doOnNext(System.out::println)
.doOnComplete(() -> System.out.println("去除重复数字示例")).subscribe();
System.out.println("----------");
//将后来的重复数据过滤，如下，第二个flux拼接到第一个序列时，只会把第二个元素本身的重复元素过滤
Flux.range(100, 10)
.concatWith(Flux.just(100, 100, 100))
.distinctUntilChanged().doOnNext(System.out::println)
.doOnComplete(() -> System.out.println("将后来的重复数据过滤")).subscribe();
System.out.println("----------");
//在序列的开始获取5个元素，
// limitRequest为true时，则不管该序列会发射多少元素，该参数会向上传递背压，则上游序列只会发出设定的5个元素
//为false时，则不控制上有元素可以发出N个元素
Flux.range(100, 10).take(5, false)
.doOnComplete(() -> System.out.println("在序列的开始获取5个元素")).subscribe();
System.out.println("----------");
//参数为时间单位，意味着take获取元素，只会在该时间限制内获取。
Flux.range(100, 10).take(Duration.ofSeconds(10))
.doOnNext(new Consumer<Integer>() {
@Override
public void accept(Integer integer) {
System.out.println("当前时间戳为：" + System.currentTimeMillis() + "，数字为：" + integer);
}
})
.doOnComplete(() -> System.out.println("在指定时间内获取元素"))
.subscribe(System.out::println);
System.out.println("----------");
//获取最后的N位元素
Flux.range(100, 10).takeLast(2)
.doOnComplete(() -> System.out.println("获取最后的2位元素"))
.subscribe(System.out::println);
System.out.println("----------");
//获取元素，知道符合条件后停止向下游发送数据,包括条件本身，也就是当it>105的元素也会被发布至下游
Flux.range(100, 10).takeUntil(it -> it > 105)
.doOnComplete(() -> System.out.println("一直取数，直到大于105结束"))
.subscribe(System.out::println);
System.out.println("----------");
//获取元素，当元素符合该断言时，如果不符合直接终止,不包含条件本身
Flux.range(100, 10).takeWhile(it -> it < 105)
.doOnComplete(() -> System.out.println("取出小于105示例"))
.subscribe(System.out::println);
System.out.println("----------");
//获取指定某个位置的一个元素
Flux.range(100, 10).elementAt(0)
.doOnSuccess(new Consumer<Integer>() {
@Override
public void accept(Integer i) {
System.out.println("获取指定某个位置的一个元素:" + i);
}
})
.subscribe();
System.out.println("----------");
//获取最后一个元素，last()如果为空则抛出异常，last(1)如果为空则发出默认值
Flux.range(100, 10)
.takeWhile(it -> it > 105).last(1)
.subscribe(System.out::println);
System.out.println("----------");
//跳至第几秒开始执行
Flux.range(100, 10)
.skip(Duration.ofSeconds(5)).subscribe(System.out::println);
System.out.println("----------");
//跳至第几个元素开始执行
Flux.range(100, 10)
.skip(5).subscribe(System.out::println);
System.out.println("----------");
//从开始跳到最后第N个元素结束
Flux.range(100, 10).skipLast(5).subscribe(System.out::println);
System.out.println("----------");
//跳至满足条件的地方开始执行,从第一个元素开始，知道满足条件，开始发送至下游
Flux.range(100, 10).skipUntil(it -> it > 105).subscribe(System.out::println);
System.out.println("----------");
//每隔一段时间抽取样本数(取在这个时间的最后一个元素)，如果相隔实现大于序列的执行时间，则去最后一元素
Flux.range(100, 100000000).sample(Duration.ofMillis(100)).subscribe(System.out::println);
System.out.println("----------");
//每隔一段时间抽取样本数(取在这个时间的第一个元素)，如果相隔实现大于序列的执行时间，则取第一个元素
Flux.range(100, 10).sampleFirst(Duration.ofMillis(100)).subscribe(System.out::println);
System.out.println("----------");
//只获取一个元素，single()如果为空或者超多一个，抛出异常，single(1)如果为空返回默认值，如果多个抛出异常,singleOrEmpty()可以允许为空
Flux.range(100, 10).single(1).subscribe(System.out::println);
}
/**
* 当被订阅后如果发生异常，则stream会停止运行
* 此时可以通过处理error来决定如何处理异常
* 可以将异常跳过、将异常替换等
*/
@Test
public void testErrorHandle() {
System.out.println("----------");
Flux.just(1, 2, 3, 0, 5, 4).map(it -> {
it = 100 / it;
return it;
})
//报错后返回，并停止运行
.onErrorResume(e -> {
return Mono.just(10000);
})
.doFinally(type -> {
System.out.println(type);
})
.subscribe(System.out::println);
System.out.println("----------");
Flux.just(1, 2, 3).doOnNext(new Consumer<Integer>() {
@Override
public void accept(Integer integer) {
System.out.println(integer);
if (integer == 2) {
throw new RuntimeException("触发异常");
}
}
}).doOnError(new Consumer<Throwable>() {
@Override
public void accept(Throwable throwable) {
System.out.println("doOnError：" + throwable.getMessage());
}
}).subscribe();
System.out.println("----------");
Flux.just(1, 2, 3, 0, 5, 4).map(it -> {
it = 100 / it;
return it;
})
//报错后继续运行，并执行相关操作
.onErrorContinue((e, it) -> {
System.out.println(e.getMessage());
})
.doFinally(type -> {
System.out.println(type);
})
.subscribe(System.out::println);
}
@Test
public void flatMapTest() {
//输出50，100
Flux.just(5, 10).flatMap(x -> Flux.just(x * 10)).toStream().forEach(System.out::println);
}
}
参考文章