在WebFlux中实现分组发送数据和群发数据给所有客户端发送,可以借助Sinks.Many
来管理消息流,并使用Flux
进行订阅和发送消息。以下是一个示例代码,演示如何实现这两个功能:
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.reactive.socket.WebSocketHandler;
import org.springframework.web.reactive.socket.WebSocketMessage;
import org.springframework.web.reactive.socket.WebSocketSession;
import reactor.core.publisher.Flux;
import reactor.core.publisher.Sinks;
import reactor.core.publisher.Sinks.Many;
import java.time.LocalDateTime;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
@Component
public class ChatWebSocketHandler implements WebSocketHandler {
private final Map<String, Many<ChatMessage>> groupChatMessages = new HashMap<>();
private final Many<ChatMessage> allChatMessages = Sinks.many().multicast().onBackpressureBuffer();
@Override
public Mono<Void> handle(WebSocketSession session) {
String username = session.getId(); // 使用WebSocket连接的唯一标识符作为用户名
// 处理新用户加入聊天室
Mono<Void> join = session.receive()
.map(WebSocketMessage::getPayloadAsText)
.doOnNext(group -> joinGroup(username, group))
.then();
// 处理接收到的消息
Mono<Void> chat = session.receive()
.map(WebSocketMessage::getPayloadAsText)
.map(message -> {
ChatMessage chatMessage = new ChatMessage();
chatMessage.setSender(username);
chatMessage.setMessage(message);
chatMessage.setTimestamp(LocalDateTime.now());
return chatMessage;
})
.doOnNext(this::sendMessageToGroup)
.then();
// 关闭连接时,将用户从所有分组中移除
Mono<Void> leave = session
.close()
.doFinally(signal -> leaveAllGroups(username));
return Mono.zip(join, chat, leave).then();
}
private void joinGroup(String username, String group) {
Many<ChatMessage> groupMessages = groupChatMessages.getOrDefault(group, Sinks.many().multicast().onBackpressureBuffer());
groupChatMessages.put(group, groupMessages);
groupMessages.asFlux().subscribe(); // 强制激活订阅以开始接收消息
}
private void sendMessageToGroup(ChatMessage chatMessage) {
String group = chatMessage.getGroup();
if (group != null && groupChatMessages.containsKey(group)) {
Many<ChatMessage> groupMessages = groupChatMessages.get(group);
groupMessages.tryEmitNext(chatMessage);
}
allChatMessages.tryEmitNext(chatMessage); // 群发给所有客户端
}
private void leaveAllGroups(String username) {
groupChatMessages.values().forEach(groupMessages -> groupMessages.tryEmitNext(new ChatMessage(username, "left the chat room.", LocalDateTime.now())));
}
}
在上述代码中,我们使用Sinks.Many
来管理分组消息流和群发消息流。当有用户加入分组时,我们使用joinGroup()
方法创建一个新的Many
实例,并将其存储在groupChatMessages
中。当收到消息时,我们通过sendMessageToGroup()
方法选择性地将消息发送给特定分组的所有成员,并使用tryEmitNext()
方法来发送消息到对应的消息流。同时,我们还维护了一个allChatMessages
的消息流,用于群发给所有客户端。
通过使用groupChatMessages
和allChatMessages
管理消息流,你可以实现分组发送数据和群发数据给所有客户端发送的功能。
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.reactive.socket.WebSocketHandler;
import org.springframework.web.reactive.socket.WebSocketMessage;
import org.springframework.web.reactive.socket.WebSocketSession;
import reactor.core.publisher.Flux;
import reactor.core.publisher.UnicastProcessor;
@Component
public class BroadcastWebSocketHandler implements WebSocketHandler {
private final UnicastProcessor<String> messagePublisher;
private final Flux<String> outputMessages;
public BroadcastWebSocketHandler() {
this.messagePublisher = UnicastProcessor.create();
this.outputMessages = messagePublisher.replay(25).autoConnect();
}
public void broadcastMessage(String message) {
messagePublisher.onNext(message);
}
@Override
public Mono<Void> handle(WebSocketSession session) {
Flux<WebSocketMessage> input = session.receive();
Flux<WebSocketMessage> output = outputMessages.map(session::textMessage);
return session.send(output).and(input.then());
}
}
上述代码中的BroadcastWebSocketHandler
类实现了广播消息给所有连接的WebSocket客户端的功能。让我们逐行解释代码的实现:
messagePublisher
是一个UnicastProcessor
,用于发布新的消息。outputMessages
是一个Flux
,用于保存最新的25条消息,并在每个新的WebSocket连接时自动发送这些消息。broadcastMessage()
方法用于向所有连接的WebSocket客户端广播消息。调用该方法时,新的消息将被发布到messagePublisher
。handle()
方法中,我们创建了一个input
流来接收从客户端发送的消息。outputMessages
流来创建一个output
流,将最新的消息转换为WebSocketMessage
对象。output
流发送到客户端,并在input
流完成时结束WebSocket会话。通过这样的实现,当有新的消息到达时,所有连接的WebSocket客户端都会收到该消息。
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.reactive.socket.WebSocketHandler;
import org.springframework.web.reactive.socket.WebSocketMessage;
import org.springframework.web.reactive.socket.WebSocketSession;
import reactor.core.publisher.Flux;
import reactor.core.publisher.Sinks;
import reactor.core.scheduler.Schedulers;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
@Component
public class UserWebSocketHandler implements WebSocketHandler {
private final Map<String, Sinks.Many<String>> userSinks = new ConcurrentHashMap<>();
public void sendMessageToUser(String userId, String message) {
Sinks.Many<String> userSink = userSinks.get(userId);
if (userSink != null) {
userSink.tryEmitNext(message);
}
}
@Override
public Mono<Void> handle(WebSocketSession session) {
String userId = session.getHandshakeInfo().getUri().getQuery();
Sinks.Many<String> userSink = Sinks.many().unicast().onBackpressureBuffer();
userSinks.put(userId, userSink);
Flux<String> input = session.receive()
.map(WebSocketMessage::getPayloadAsText)
.subscribeOn(Schedulers.boundedElastic())
.doFinally(signalType -> userSinks.remove(userId));
Flux<String> output = userSink.asFlux().doOnNext(message ->
session.send(Mono.just(session.textMessage(message))));
return session.send(output).and(input.then());
}
}
上述代码中的UserWebSocketHandler
类实现了向特定用户发送消息的功能。让我们逐行解释代码的实现:
userSinks
是一个ConcurrentHashMap
,用于存储特定用户的Sinks.Many
实例。sendMessageToUser()
方法用于向特定用户发送消息。我们通过用户ID从userSinks
中获取相应的Sinks.Many
实例,并使用tryEmitNext()
方法发送消息。handle()
方法中,我们首先从WebSocket会话中获取用户ID,并创建一个新的Sinks.Many
实例,并将其放入userSinks
中。input
流来接收从客户端发送的消息。使用subscribeOn(Schedulers.boundedElastic())
将其放入弹性调度器中,以避免阻塞WebFlux线程。output
流中,我们将userSink
转换为Flux
,并在每个新的消息到达时发送给客户端。output
流发送到客户端,并在input
流完成时结束WebSocket会话。本文将介绍如何使用Spring WebFlux框架实现WebSocket的分组和群发功能。WebSocket提供了一种双向通信的机制,能够在服务器和客户端之间实现实时的数据传输。在本文中,我们将使用WebFlux的响应式编程模型和相关的类库来实现WebSocket的分组和群发功能。
通过本文的介绍和代码案例分析,我们了解了如何使用Spring WebFlux框架实现WebSocket的分组和群发功能。这种实现方式能够满足实时通信和群聊等需求,并且借助WebFlux的响应式编程模型,能够处理大量并发连接和高吞吐量的场景。