webflux介绍

Spring Boot 2.0
spring.io 官网有句醒目的话是：

BUILD ANYTHING WITH SPRING BOOT
Spring Boot （Boot 顾名思义，是引导的意思）框架是用于简化 Spring 应用从搭建到开发的过程。应用开箱即用，只要通过一个指令，包括命令行 java -jar 、SpringApplication 应用启动类 、 Spring Boot Maven 插件等，就可以启动应用了。另外，Spring Boot 强调只需要很少的配置文件，所以在开发生产级 Spring 应用中，让开发变得更加高效和简易。目前，Spring Boot 版本是 2.x 版本。Spring Boot 包括 WebFlux。

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传统的以SpringMVC为代表的webmvc技术使用的是同步阻塞式IO模型

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而Spring WebFlux是一个异步非阻塞式IO模型，可以用少量的容器线程支撑大量的并发访问，所以Spring WebFlux可以提升吞吐量和伸缩性，但是接口的响应时间并不会缩短，其处理结果还是得由worker线程处理完成之后在返回给请求。想学习交流HashMap,nginx、dubbo、Spring MVC,分布式、高性能高可用、MySQL，redis、jvm、多线程、netty、kafka、的加尉xin（同英）：1253431195 扩列获取资料学习，无工作经验不要加哦！

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webflux应用场景

适合IO密集型、磁盘IO密集、网络IO密集等服务场景，比如微服务网关，就可以使用webflux技术来显著的提升网关对下游服务的吞吐量，spring cloud gateway就使用了webflux这门技术

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Spring Boot 2.0 WebFlux

了解 WebFlux，首先了解下什么是 Reactive Streams。Reactive Streams 是 JVM 中面向流的库标准和规范：

  • 处理可能无限数量的元素
  • 按顺序处理
  • 组件之间异步传递
  • 强制性非阻塞背压（Backpressure）

Backpressure（背压）

背压是一种常用策略，使得发布者拥有无限制的缓冲区存储元素，用于确保发布者发布元素太快时，不会去压制订阅者。

Reactive Streams（响应式流）

一般由以下组成：

  • publisher：发布者，发布元素到订阅者
  • subscriber：订阅者，消费元素
  • subscription：订阅，在发布者中，订阅被创建时，将与订阅者共享
  • processor：处理器，发布者与订阅者之间处理数据，包含了发布者与订阅者的共同体
publisher接口规范
public interface Publisher {void subscribe(Subscriber var1);}
subscriber接口规范
public interface Subscriber {void onSubscribe(Subscription var1);void onNext(T var1);void onError(Throwable var1);void onComplete();}
subscription接口规范
public interface Subscription {void request(long var1);void cancel();}
processor接口规范
public interface Processor extends Subscriber, Publisher {}

响应式编程

有了 Reactive Streams 这种标准和规范，利用规范可以进行响应式编程。那再了解下什么是 Reactive programming 响应式编程。响应式编程是基于异步和事件驱动的非阻塞程序，只是垂直通过在 JVM 内启动少量线程扩展，而不是水平通过集群扩展。这就是一个编程范例，具体项目中如何体现呢？

响应式项目编程实战中，通过基于 Reactive Streams 规范实现的框架 Reactor 去实战。Reactor 一般提供两种响应式 API ：

  • Mono：实现发布者，并返回 0 或 1 个元素
  • Flux：实现发布者，并返回 N 个元素

Spring Webflux

Spring Boot Webflux 就是基于 Reactor 实现的。Spring Boot 2.0 包括一个新的 spring-webflux 模块。该模块包含对响应式 HTTP 和 WebSocket 客户端的支持，以及对 REST，HTML 和 WebSocket 交互等程序的支持。一般来说，Spring MVC 用于同步处理，Spring Webflux 用于异步处理。

Spring Boot Webflux 有两种编程模型实现，一种类似 Spring MVC 注解方式，另一种是使用其功能性端点方式。

Spring Boot 2.0 WebFlux 特性

常用的 Spring Boot 2.0 WebFlux 生产的特性如下：

  • 响应式 API
  • 编程模型
  • 适用性
  • 内嵌容器
  • Starter 组件

还有对日志、Web、消息、测试及扩展等支持。

响应式 API

Reactor 框架是 Spring Boot Webflux 响应库依赖，通过 Reactive Streams 并与其他响应库交互。提供了 两种响应式 API：Mono 和 Flux。一般是将 Publisher 作为输入，在框架内部转换成 Reactor 类型并处理逻辑，然后返回 Flux 或 Mono 作为输出。想学习交流HashMap,nginx、dubbo、Spring MVC,分布式、高性能高可用、MySQL，redis、jvm、多线程、netty、kafka、的加尉xin（同英）：1253431195 扩列获取资料学习，无工作经验不要加哦！

spring webflux和spring mvc的异同点

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一图就很明确了，WebFlux 和 MVC 有交集，方便大家迁移。但是注意：

  • MVC 能满足场景的，就不需要更改为 WebFlux。
  • 要注意容器的支持，可以看看下面内嵌容器的支持。
  • 微服务体系结构，WebFlux 和 MVC 可以混合使用。尤其开发 IO 密集型服务的时候，选择 WebFlux 去实现。
  • spring mvc是一个命令式的编程方式采用同步阻塞方式，方便开发人员编写代码和调试；spring webflux调试会非常不方便
  • JDBC连接池和JPA等技术还是阻塞模型，传统的关系型数据库如MySQL也不支持非阻塞的方式获取数据，目前只有非关系型数据库如Redis、Mongodb支持非阻塞方式获取数据

编程模型

Spring 5 web 模块包含了 Spring WebFlux 的 HTTP 抽象。类似 Servlet API , WebFlux 提供了 WebHandler API 去定义非阻塞 API 抽象接口。可以选择以下两种编程模型实现：

  • 注解控制层。和 MVC 保持一致，WebFlux 也支持响应性 @RequestBody 注解。
  • 功能性端点。基于 lambda 轻量级编程模型，用来路由和处理请求的小工具。和上面最大的区别就是，这种模型，全程控制了请求 – 响应的生命流程

内嵌容器

跟 Spring Boot 大框架一样启动应用，但 WebFlux 默认是通过 Netty 启动，并且自动设置了默认端口为 8080。另外还提供了对 Jetty、Undertow 等容器的支持。开发者自行在添加对应的容器 Starter 组件依赖，即可配置并使用对应内嵌容器实例。

但是要注意，必须是 Servlet 3.1+ 容器，如 Tomcat、Jetty；或者非 Servlet 容器，如 Netty 和 Undertow。

Netty优点

  • API使用简单、易上手
  • 功能强大、支持多种主流协议
  • 定制能力强、可扩展性高
  • 性能高、综合性能最优
  • 成熟稳定、久经考验
  • 社区活跃、学习资料多

Netty selector模型

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Reactor指南

  • Reactor 框架是 Pivotal 公司（开发 Spring 等技术的公司）开发的
  • 实现了 Reactive Programming 思想，符合Reactive Streams 规范（Reactive Streams 是由 Netflix、TypeSafe、Pivotal 等公司发起的）的一项技术
  • 侧重于server端的响应式编程框架
  • Reactor 框架主要有两个主要的模块：reactor-core 和 reactor-ipc。前者主要负责 Reactive Programming 相关的核心 API 的实现，后者负责高性能网络通信的实现，目前是基于 Netty 实现的。想学习交流HashMap,nginx、dubbo、Spring MVC,分布式、高性能高可用、MySQL，redis、jvm、多线程、netty、kafka、的加尉xin（同英）：1253431195 扩列获取资料学习，无工作经验不要加哦！

Java原有的异步编程方式

  • Callback：异步方法采用一个callback作为参数，当结果出来后回调这个callback，例如swings的EventListener
  • Future：异步方法返回一个Future，此时结果并不是立刻可以拿到，需要处理结束之后才可以使用

Future局限

  • 多个Future组合不易
  • 调用Future#get时仍然会阻塞
  • 缺乏对多个值以及进一步的出错处理

Reactor的Publisher

  • Mono 实现了 org.reactivestreams.Publisher 接口，代表0到1个元素的响应式序列。
  • Flux 同样实现了 org.reactivestreams.Publisher 接口，代表0到N个元素的结果。
Flux介绍

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  • Flux是一个标准Publisher，表示0到N个发射项的异步序列，可选地以完成信号或错误终止。与Reactive Streams规范中一样，这三种类型的信号转换为对下游订阅者的onNext、onComplete或onError方法的调用。
  • 在这种大范围的可能信号中，Flux是通用的reactive 类型。注意，所有事件，甚至终止事件，都是可选的：没有onNext事件，但是onComplete事件表示一个空的有限序列，但是移除onComplete并且您有一个无限的空序列（除了关于取消的测试之外，没有特别有用）。同样，无限序列不一定是空的。例如，Flux.interval(Duration) 产生一个Flux，它是无限的，从时钟发出规则的数据。
Mono介绍

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  • Mono是一个专门的Publisher，它最多发出一个项，然后可选地以onComplete信号或onError信号结束。
  • 它只提供了可用于Flux的操作符的子集，并且一些操作符（特别是那些将Mono与另一个发布者组合的操作符）切换到Flux。
  • 例如，Mono#concatWith(Publisher)返回一个Flux ，而Mono#then(Mono)则返回另一个Mono。
  • 注意，Mono可以用于表示只有完成概念（类似于Runnable）的无值异步进程。若要创建一个，请使用Mono。
publisher订阅

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reactor实践

  • 首先maven工厂引入pom
org.springframework.bootspring-boot-starter-webflux
@RunWith(SpringRunner.class)@SpringBootTestpublic class ApplicationTest {@Testpublic void testReactor(){Flux flux = Flux.just(1, 2, 3, 4, 5, 6);Mono mono = Mono.just(1);Integer[] arr = {1,2,3,4,5,6};Flux flux1 = Flux.fromArray(arr);List list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6);Flux flux2 = Flux.fromIterable(list);Flux flux3 = Flux.from(flux);Flux flux4 = Flux.fromStream(Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6));flux.subscribe();flux1.subscribe(System.out::println);flux2.subscribe(System.out::println,System.err::println);flux3.subscribe(System.out::println,System.err::println,() -> System.out.println("complete"));flux4.subscribe(System.out::println,System.err::println,() -> System.out.println("complete"),subscription -> subscription.request(3));flux4.subscribe(new DemoSubscriber());}class DemoSubscriber extends BaseSubscriber{@Overrideprotected void hookOnSubscribe(Subscription subscription) {System.out.println("Subscribe");subscription.request(1);}@Overrideprotected void hookOnNext(Integer value) {if(value == 4){//背压，通知数据源，不要发送数据了cancel();}System.out.println(value);request(1);}}}

Reactor操作符

map – 元素映射为新元素

  • map操作可以将数据元素进行转换/映射，得到一个新元素。

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flatMap – 元素映射为流

  • flatMap操作可以将每个数据元素转换/映射为一个流，然后将这些流合并为一个大的数据流。

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-nGHXbvoO-1647350877532)(//upload-images.jianshu.io/upload_images/13587608-cdfb29dbd34ffe8f.png?imageMogr2/auto-orient/strip|imageView2/2/w/640/format/webp)]

filter – 过滤

  • filter操作可以对数据元素进行筛选。

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Vdv4loSy-1647350877532)(//upload-images.jianshu.io/upload_images/13587608-033ebaeee6d17642.png?imageMogr2/auto-orient/strip|imageView2/2/w/640/format/webp)]

zip – 一对一合并

看到zip这个词可能会联想到拉链，它能够将多个流一对一的合并起来。zip有多个方法变体，我们介绍一个最常见的二合一的。想学习交流HashMap,nginx、dubbo、Spring MVC,分布式、高性能高可用、MySQL，redis、jvm、多线程、netty、kafka、的加尉xin（同英）：1253431195 扩列获取资料学习，无工作经验不要加哦！

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更多

Reactor中提供了非常丰富的操作符，除了以上几个常见的，还有：

  • 用于编程方式自定义生成数据流的create和generate等及其变体方法；
  • 用于“无副作用的peek”场景的doOnNext、doOnError、doOncomplete、doOnSubscribe、doOnCancel等及其变体方法；
  • 用于数据流转换的when、and/or、merge、concat、collect、count、repeat等及其变体方法；
  • 用于过滤/拣选的take、first、last、sample、skip、limitRequest等及其变体方法；
  • 用于错误处理的timeout、onErrorReturn、onErrorResume、doFinally、retryWhen等及其变体方法；
  • 用于分批的window、buffer、group等及其变体方法；
  • 用于线程调度的publishOn和subscribeOn方法。

使用这些操作符，你几乎可以搭建出能够进行任何业务需求的数据处理管道/流水线。

抱歉以上这些暂时不能一一介绍，更多详情请参考JavaDoc

reactor和java8 stream区别

  • 形似而神不似
  • reactor：push模式，服务端推送数据给客户端
  • java8 stream：pull模式，客户端主动向服务端请求数据

Reactor线程模型

Reactor创建线程的方式
  • Schedulers.immediate()：当前线程
  • Schedulers.single()：可重用的单线程，注意，这个方法对所有调用者都提供同一个线程来使用， 直到该调度器被废弃。如果你想使用独占的线程，请使用Schedulers.newSingle()；
  • Schedulers.elastic()：弹性线程池，它根据需要创建一个线程池，重用空闲线程。线程池如果空闲时间过长 （默认为 60s）就会被废弃。对于 I/O 阻塞的场景比较适用。Schedulers.elastic()能够方便地给一个阻塞 的任务分配它自己的线程，从而不会妨碍其他任务和资源；
  • Schedulers.parallel()：固定大小线程池，所创建线程池的大小与CPU个数等同
  • Schedulers.fromExecutorService(ExecutorService)：自定义线程池，基于自定义的ExecutorService创建 Scheduler（虽然不太建议，不过你也可以使用Executor来创建）
线程模型

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线程切换实践
@RunWith(SpringRunner.class)@SpringBootTestpublic class ApplicationTest {@Testpublic void testReactor() throws InterruptedException {Flux flux = Flux.just(1, 2, 3, 4, 5, 6);flux.map(i -> {System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"-map1");return i * 3;}).publishOn(Schedulers.elastic()).map(i -> {System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"-map2");return i / 3;}).subscribeOn(Schedulers.parallel()).subscribe(i -> System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"-" + i));Thread.sleep(10000);}}
线程切换总结
  • publishOn：它将上游信号传给下游，同时改变后续的操作符的执行所在线程，直到下一个publishOn出现在这个链上
  • subscribeOn：作用于向上的订阅链，无论处于操作链的什么位置，它都会影响到源头的线程执行环境，但不会影响到后续的publishOn