Spring Reactor介绍

Reactor - A Foundation for Reactive FastData Appli该文简单介绍了Spring reactor 1.0的基本特性。
目前reactor是作为Spring.io核心包下面项目。
Reactor 是一个基础性库包
–定位在用户级和低级之间的灰色区域的抽象。
– 能够在Reactor上建立组件和应用核心
– 驱动器 服务器和数据整合库，领域整合库，事件驱动架构
Reactor的应用是reactive的。
– 属于Reactive Extensions in .NET
– 类似Netflix RxJava
– 观察者模式Observer pattern
Reactor应用基于一个Selector发送事件。
– 象一个消息系统中routing topic, 但是它是一个对象
– 支持Regex, URI template, Class.isAssingableFrom, 定制逻辑
Reactor Core内部封装了LMAX Disruptor的RingBuffer，再通过Reactor-Spring等支持支持各种Spring应用，如下图：

Reactor演示代码

Environment env =  Environment(); Reactor reactor = Reactors.reactor()                                .env(env)                                .dispatcher(RING_BUFFER)                                .get(); reactor.on($(“topic”), (Event<String> ev) → {                              System.out.println(“Hello “ + ev.getData());                   }); reactor.notify(“topic”, Event.wrap(“John Doe”));

RING_BUFFER是Disruptor的RingBuffer操作，熟悉Disruptor的应该知道。
reactor.notify发送一个事件，而reactor.on能够接受到这个事件即时响应。
Reactor 的分发器 Dispatchers 类似Akka的分发器
● 分发器管理任务执行，有下面几种：
– ThreadPoolExecutorDispatcher
● 标准的 ThreadPoolExecutor
– BlockingQueueDispatcher
● 能够进行事件轮询
– RingBufferDispatcher
● LMAX Disruptor RingBuffer
– SynchronousDispatcher
Reactor的 Selectors
● Selectors 是一个等式的左边。
– 一个Selector能够被任何对象使用$(obj)创建
(或者: Selectors.object(obj))
– 一个Selector能够从匹配的key中释放数据
– Predicate<T> Selectors 能够创建匹配特定领域准则
(domain-specific criteria)

比如RegexSelector:
reactor.on(R(“some.(.+)”), (Event<String> ev) → {
// s will be 'topic'
String s = ev.getHeaders().get(“group1”);
});

reactor.notify(“some.topic”, Event.wrap(“John Doe”));

其中R(“some.(.*)”)匹配事件发送者“some.topic”。

UriTemplateSelector能够从URI匹配字符串：
reactor.on(U(“/some/{topic}”), (Event<String> ev) → {
// s will be 'topic'
String s = ev.getHeaders().get(“topic”);
});
reactor.notify(“/some/topic”, Event.wrap(“John Doe”));

Reactor 的Stream
● Streams允许基于数据的函数组合composition
– Callback++
– 类似Netflix RxJava Observable, JDK 8 Stream

Stream<String> str; str.map(String::toUpperCase)      .filter( Predicate<String>() {                  test(String s) { … }      })     .consume(s → log.info(“consumed string {}”, s));

Reactor 的 Promise
允许在Stream之间分享函数

Promise<String> p; String s = p         .onSuccess(s → log.info(“consumed string {}”, s))         .onFailure(t → log.error(t.getMessage(), t))         .onComplete(t → log.info(“complete”))         .await(5, SECONDS); p.map(String::toUpperCase).consume(s → log.info(“UC: {}”, s));

Reactor 的 Processor
干脆直接将Disruptor API转为Reactor API
对于#UberFastData有超级快性能

Processor<Buffer> proc; Operation<Buffer> op = proc.prepare(); op.get().append(data).flip(); op.commit(); proc.batch(512, buff → buff.append(data).flip());

与Spring整合：
首先使用@EnableReactor 激活reactor

@Configuration @EnableReactor   ReactorConfiguration {   @Bean     Reactor input(Environment env) {          Reactors.reactor().env(env)                   .dispatcher(RING_BUFFER).get();    }    @Bean     Reactor output(Environment env) {          Reactors.reactor().env(env)                   .dispatcher(RING_BUFFER).get(); }

然后在监听者或观察者写入：

@Component   SimpleHandler {     @Autowired      Reactor reactor;     @Selector(“test.topic”)       onTestTopic(String s) {

reactor的groovy整合：

@CompileStatic def welcome(){     reactor.on('greetings') { String s ->             reply “hello $s”             reply “how are you?” } reactor.notify 'greetings', 'Jon'            reactor.send('greetings', 'Stephane'){                   println it             cancel()            } }