前言
前几篇文章介绍了Reactor以及响应式规范Reactive streams,那么如何将这种响应式编程应用在web开发中呐
异步
想一想平时web开发的场景
- 前端提交请求过来
- spring(tomcat)从线程池中分配一个线程来应对请求
- 根据路径和配置/注解调用对应的方法
- 在我们的方法内一般连接数据库获取数据,阻塞取到结果后做一些计算,最后返回
- spring(tomcat)负责将返回的数据写入响应并推送给客户端,一次请求结束
在这个过程中工作线程阻塞着等待数据库返回,造成资源浪费,这个之前都有详细描述
那么假设我们的数据库支持异步获取,那么我们传统场景的代码改如何写?看下面这个例子
@GetMapping("/{userId}")
public Result getUserName(@PathVariable Long userId) {
Result result = new Result(); // 返回结果
AsyncDB.getUserName(userId, new Callback() {// 异步操作数据库获取用户姓名
@Override
public void run(String username) {
result.setData(username); // 数据库回调时把结果设置到返回对象中
}
});
return result;
}
试想一下,这样请求可以获得想要的结果吗?结论显然是不可能,因为回调是在数据库返回结果是通过另一个线程调用的,而当前处理请求的线程是不会等待它,而是直接就返回data==null的Result了
那如果让当前线程等待返回结果可行吗?可行是必然可行的,可又这不又成为阻塞了吗,异步的意义何在呐
再想一下,那么有了类似Reactor这样的响应式库可以解决这样的问题吗?结论是依然不能解决问题,Reactor只是让我们写异步回调的响应式代码更加方便、可读性更高,而其本质和回调是没有区别的
假如我们的spring-boot-web项目引入Reactor依赖,下面写个Controller层的方法返回Mono,如下
@GetMapping("/user")
public Mono getUser() {
return Mono.just("pq");
}
从我们原来的原开发角度考虑,这样必然行不通啊:首先返回的是一个Mono对象,那么前端接受的是个啥?之前也提到过Mono是一个发布者,没有订阅的时候不会有数据啊,总不能让前端js去订阅吧?最后最基本的这个Mono对象甚至都没有实现Serializable,怎么能当成结果返回在网络中传输呐?
理论上确实如此,可是实际上spring mvc已经提供了对这种响应式结果的特殊处理,所以尽管以上代码看起来行不通,而实际上当你真去调用这个接口,返回的确实是字符串“pq”
Spring MVC
那么当我们的代码返回了Mono或Flux对象,Spring MVC是如何处理的呐?
细想一下,Spring MVC甚至没有对Reactor的依赖,那如何对Reactor的特殊对象Mono和Flux做特殊处理?
其实从严格意义上讲,Spring MVC并不是对Reactor有支持,而是对Reactive streams有支持,而Reactor又刚好是Reactive streams的一个实现,这么一看就理解为什么Spring MVC可以对Reactor的对象特殊支持
所以,即是你在Controller中返回的是其它响应式库比如RxJava的Observable对象,Spring MVC一样也可支持,结论就是 Spring MVC支持响应式返回结果
我们可以通过查看源码看看Spring MVC是如何支持响应式返回结果的
首先,Spring MVC在调用我们的Controller方法获得返回值后会判断结果的类型,并调用不同的处理器(代码在HandlerMethodReturnValueHandlerComposite)
最终在返回结果为响应式结果是ResponseBodyEmitterReturnValueHandler
中标了,开始进行处理,并最终将结果交由内部的ReactiveTypeHandler
(反应式类型处理器)处理
在ReactiveTypeHandler处理过程中会生成一个订阅器负责订阅实现了Publisher的返回结果(Mono,Flux,Observable)
其中connect方法调用的就是订阅方法subscribe
也就是Reactive streams中规范的订阅方法完成订阅
public interface Publisher {
public void subscribe(Subscriber super T> s);
}
最后通过一个DeferredResult
对象将异步结果的处理逻辑设置为向request的响应中写数据并返回,至此,SpringMVC就完成了对响应式结果的支持
总结起来如下:
- Spring MVC发现返回结果是响应式的发布者时,会首先订阅它,并将当前请求暂存,当前请求处理线程结束
- 订阅的结果产生时,对应的回调线程会找到暂存的请求,写回响应,完成请求
整个过程你会发现,如果数据库响应时间较长,在这段时间内,不会有任何线程再傻等着结果结束,真正的发挥了响应式的优势
Spring WebFlux
说了很久Spring MVC对响应式的支持,该回到正题即Spring WebFlux上了
Spring WebFlux的最大特点是基于Reactor开发,支持接口直接返回Mono或Flux
这里有个大问题,既然Spring MVC也同样可以支持响应式结果,为什么还要有Spring WebFlux呐?
这个问题一直困扰我很久,通过读官方文档大概有个基本的认识:
- Spring MVC主要还是做命令式编程的框架,只是额外做了对响应式的支持,相当于一个扩展功能, 而Spring WebFlux是专门为响应式编程而搭建的框架,对响应式的支持必然更全面也更合理
- 还有一个关键的区别,依然是二者定位不一样,SpringMVC默认用户写的是阻塞式代码,所以需要很多线程池来吸收潜在的阻塞请求,而Spring WebFlux默认用户写的是响应式程序,所以会使用很少的线程来处理请求
- Spring WebFlux可以运行在非Servlet容器如Netty上,因为异步非阻塞NIO请求用Netty明显更加合理,而Spring MVC一般运行在Servlet容器如Tomcat上,显然更适合阻塞请求
- 再就是二者使用的依赖工具也不一样,像类似JDBC,JPA这样的开发框架都是同步获取数据的,显然没办法和WebFlux配合使用(理念就完全不合),对应的也有了响应式数据库的规范接口r2dbc,但并不是所有数据库都支持
- Spring WebFlux基于Reactor开发(所以使用Webflux也不需要单独引用Reactor)
其实个人认为主要差异总结就是一句话:“理念不同”
使用
使用WebFlux,当然可以支持Mono和Flux作为响应结果了,如下
@GetMapping("/1")
public String getUser1() { // 普通响应也没问题
return "pq1";
}
@GetMapping("/2")
public Mono getUser2() { // 支持返回Mono
return Mono.just("pq2");
}
@GetMapping("/3")
public Mono getUser3() { // 异步完全没问题
return Mono.create(sink -> {
new Thread(() -> {
try {Thread.sleep(1000);} catch (InterruptedException e) {}
sink.success("pq3");
}).start();
});
}
还有一种比较适合的场景就是写event-stream
接口,这种接口相比于websocket更适合服务端向客户端单方向推送数据,而且不需新建一个socket服务
@GetMapping(value = "/stream",produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
public Flux flux() {
return Flux.create(sink->{
new Thread(() -> {
String[] arr = {"pq1", "pq2", "pq3"};
for (int i=0;i<3;i++) {
try {Thread.sleep(1000);} catch (InterruptedException e) {}
sink.next(arr[i]);
if (i==2) {
sink.complete();
}
}
}).start();
});
}
此时如果用浏览器访问接口,每隔1秒会依次输出"pq1", "pq2", "pq3"(如果使用JS,可以使用EventSource对接接口)
除此了中类似MVC的注解方式(使用@GetMapping等)写接口,WebFlux还支持Functional Endpoints(Functional Endpoints),写出的代码更有响应式的感觉
@Bean
public RouterFunction routes() {
return RouterFunctions.route().GET("/user/fn", request -> ServerResponse.ok().body(Mono.just("pq"), Mono.class)).build();
}
实现
和MVC一样,重点还是想一下WebFlux如何把Mono或Flux写回给请求的,其实思路都一样
- 请求到达,缓存本次连接,执行对应方法
- 订阅Mono或Flux,回调中将结果写回请求
关于源码的具体分析,因为涉及的重点较多,留给下一篇文章单独分析
数据库
回到最开始的场景,WEB开发一般场景是要去读取数据库,返回数据处理处理再传递给前端
参照之前的场景描述,用响应式思想修改步骤应该如下
- 前端提交请求过来
- 线程池中分配一个处理线程来应对请求
- 根据路径和配置/注解调用对应的方法
- 在我们的方法内向数据库发起请求,并订阅回调,方法立即结束,处理线程释放
- 数据库数据读取成功后,使用新的线程来执行回调,并把结果写回响应,整个请求结束
整个过程中,最根源的发布者其实是数据库,所以要彻底的写出响应式的程序,数据库是需要支持异步请求的:即可以程序发送请求命令并立即返回,执行结束后会主动通知,程序再做出响应
也就是说,如果数据库服务不支持异步,程序再怎么写都白扯
比如,非关系型数据库领域,redis和mongo可以支持支持reactive编程,还是以读取redis为例
之前讲过redis客户端lettuce可以用于异步读取,响应式编程配合WebFlux就非常合适了,我们可以引入spring-boot-starter-data-redis
快速完成lettuce与spring项目的整合
org.springframework.boot
spring-boot-starter-webflux
2.3.2.RELEASE
org.springframework.boot
spring-boot-starter-data-redis-reactive
2.3.2.RELEASE
在配置文件中配置一下redis的地址
spring:
redis:
host: localhost
此时就可以轻松使用响应式方式写一个读取redis并返回的web接口
@RestController
@RequestMapping("redis")
public class WebfluxRedisController {
@Autowired
private ReactiveStringRedisTemplate redisTemplate;
@GetMapping("/names")
public Mono getNames() {
ReactiveValueOperations opsForValue = redisTemplate.opsForValue();
return opsForValue.get("names");
}
}
R2DBC
随着时间的发展,越来越多的关系型数据库也开始慢慢支持响应式,传统的数据库操作API即JDBC
是阻塞读取的规范,显然在响应式领域并不适用
于是出现了一种新的规范即R2DBC
,全称是"Reactive Relational Database Connectivity",即响应式关系型数据库连接,它的出现为关系数据库性数据库的响应式读取提供了统一的接口
老牌的JDBC
出现较早,各种数据库基本都支持,而支持R2DBC
的数据库当前也在不断增多(说明响应式真的是一种趋势),比如Postgres, MSSQL, H2,MySQL都开始陆续支持异步读取,并有了对应的实现R2DBC
的驱动
以Mysql为例,使用WebFlux写一个响应式读取数据库的接口,先引入依赖
org.springframework.boot
spring-boot-starter-data-r2dbc
2.3.2.RELEASE
dev.miku
r2dbc-mysql
0.8.2.RELEASE
配置文件,注意是r2dbcs而不是jdbc
spring:
r2dbc:
url: r2dbcs:mysql://127.0.0.1:3306/database
username: root
password: 123
此时建一个user表,并写一个实体映射
@Table("user")
@Data
public class User {
@Id
private int id;
private String name;
private int age;
}
定义一个user响应式仓库
public interface UserRepository extends ReactiveCrudRepository {
}
最终接口如下,非常简单
@RestController
@RequestMapping("mysql")
public class WebfluxMysqlController {
@Autowired
private UserRepository userRepository;
@GetMapping("/users")
public Flux getUsers() {
return userRepository.findAll();
}
}
如此就轻松写出了一个响应式读取mysql数据库并返回数据的接口
最后
从依赖的使用也可以看出
我们使用springmvc的命令式编程模式有一系列与之对应的依赖工具,比如JDBC,JPA,Jedis等
而响应式开发的WebFlux则有另一套适用的依赖工具如R2DBC,r2dbc-mysql,Lettuce等
当然这不是强制的,依赖随便引入都没问题,但往往只是会发现很蹩脚甚至没有意义,因为理念实在太不相同
所以响应式带来的改变是颠覆性的,就像是vue对js的改变一样,未来的响应式开发可能与现在写的代码完全不一样的风格,更倾向于基于流的函数式开发风格,这也是为什么看使用Gateway写的网关代码根本看不懂
个人认为,将来命令式编程的方式也不会被淘汰,二者并存才更加合理,毕竟如果是速度很快的IO请求使用响应式造成的线程切换反而影响效率,而响应式更适合于延迟高的IO操作且IO密集的微服务使用,比如Gateway