响应式编程初探-自定义实现Reactive Streams规范

最近在学响应式编程，这里先记录下，响应式编程的一些基础内容

1.名词解释

Reactive Streams、Reactor、WebFlux以及响应式编程之间存在密切的关系，它们共同构成了在Java生态系统中处理异步和响应式编程的一系列工具和框架。

1. Reactive Streams：

   • Reactive Streams 是一个规范，定义了一组接口和协议，用于处理异步数据流的背压。它包括发布者（Publisher）、订阅者（Subscriber）、订阅（Subscription）和处理器（Processor）等接口。
   • Reactive Streams 规范的目标是提供一种标准的方式来处理异步数据流，解决背压问题。Java标准库从Java 9开始提供了 java.util.concurrent.Flow 类，定义了Reactive Streams规范。

2. Reactor：

   • Reactor 是一个基于Reactive Streams规范的响应式编程框架。它提供了一组用于构建异步、事件驱动、响应式应用程序的工具和库。Reactor 的核心是 Flux（表示一个包含零到多个元素的异步序列）和 Mono（表示一个包含零或一个元素的异步序列）。
   • Reactor 通过提供响应式的操作符，如map、filter、flatMap等，使得开发者能够方便地进行数据流的转换和处理。

3. WebFlux：

   • WebFlux 是Spring Framework 5引入的响应式编程支持。它构建在 Reactor 之上，提供了一套用于构建异步、非阻塞、响应式的Web应用程序的API。WebFlux支持使用Reactive Streams处理HTTP请求和响应。
   • Spring WebFlux 可以用于构建反应式的RESTful服务，支持使用注解的方式定义路由和处理器函数。

4. 响应式编程：

   • 响应式编程是一种编程范式，强调数据流和变化的传播。在这个范式中，数据源产生数据并通知观察者，观察者相应地处理这些数据。这种方式更容易处理异步操作和事件。
   • 在Java中，响应式编程通常涉及到使用类似于Reactor或RxJava的库，这些库提供了响应式的操作符和工具。

综上所述，Reactive Streams 提供了规范，Reactor 是一个实现了该规范的响应式编程框架，而WebFlux是Spring对于响应式编程的支持。它们共同致力于构建异步、非阻塞、响应式的应用程序。响应式编程则是一种更广义的编程范式，与Reactive Streams和Reactor等具体实现密切相关。

2.Reactive Streams 规范

2.1.Reactive Streams规范定义

在java.util.concurrent.Flow 类中，定义了Reactive Streams规范

• Publisher（发布者）：负责生成数据流，并向订阅者发送数据。
• Subscriber（订阅者）：表示数据流的消费者，它订阅一个或多个发布者，并接收数据。
• Subscription（订阅）：表示订阅关系的接口，用于控制数据流的请求和取消。
• Processor（处理器）：充当发布者和订阅者的中间组件，可以对数据进行转换和处理。

2.2.API方法

1. Publisher（发布者）:

interface Publisher<T> {void subscribe(Subscriber<" />super T> subscriber);}

• subscribe(Subscriber subscriber)： 用于订阅数据流。当订阅者调用这个方法时，发布者将建立与订阅者的订阅关系，并开始推送数据。

2. Subscriber（订阅者）:

interface Subscriber<T> {void onSubscribe(Subscription subscription);void onNext(T item);void onError(Throwable throwable);void onComplete();}

• onSubscribe(Subscription subscription)： 在订阅关系建立时调用。通过这个方法，订阅者可以持有 Subscription 对象，以便后续请求数据和取消订阅。

• onNext(T item)： 在接收到新元素时调用。订阅者通过这个方法处理收到的数据。

• onError(Throwable throwable)： 在数据流中出现错误时调用。订阅者通过这个方法处理错误情况。

• onComplete()： 在数据流完成时调用。通知订阅者数据流结束，不再有新的元素。

3. Subscription（订阅）:

interface Subscription {void request(long n);void cancel();}

• request(long n)： 用于请求订阅者处理指定数量的元素。订阅者通过这个方法告知发布者它可以处理多少个元素。

• cancel()： 用于取消订阅关系。当订阅者不再需要接收数据时，调用此方法取消订阅。

4. Processor（处理器）:

interface Processor<T, R> extends Subscriber<T>, Publisher<R> {}

Processor 接口是 Subscriber 和 Publisher 的组合，表示一个中间处理组件，可以同时充当订阅者和发布者的角色。

• Subscriber 部分的方法：onSubscribe(Subscription subscription), onNext(T item), onError(Throwable throwable), onComplete()。

• Publisher 部分的方法：subscribe(Subscriber subscriber)。表示 Processor 可以被其他订阅者订阅。

5.泛型T

泛型T即为数据流

这些方法共同构成 Reactive Streams 协议，定义了发布者和订阅者之间的协作方式，以及订阅者如何处理数据流。在实际的使用中，这些方法的实现通常需要考虑异步处理、背压机制等方面，以确保响应式编程的目标得以实现。

2.3.工作流程

在 Reactive Streams 中，Publisher、Subscriber、Subscription 和 Processor 之间的协作流程如下：

有时间再补流程图

1. Publisher（发布者）：

   • Publisher 是异步产生数据流的组件，它通过 subscribe 方法允许订阅者订阅。subscribe 方法会接收一个 Subscriber 对象作为参数。
   • 当 Publisher 有新数据准备好时，通过调用订阅者的 onNext 方法将数据推送给订阅者。

   interface Publisher<T> {void subscribe(Subscriber<" />super T> subscriber);}

2. Subscriber（订阅者）：

   • Subscriber 是数据流的消费者，通过实现 Subscriber 接口来接收来自发布者的数据。订阅者通过调用 subscription.request(n) 请求一定数量的数据，处理数据时通过 onNext 方法接收元素。
   • 当订阅者无法处理更多的元素时，可以调用 subscription.cancel() 来取消订阅。

   interface Subscriber<T> {void onSubscribe(Subscription subscription);void onNext(T item);void onError(Throwable throwable);void onComplete();}

3. Subscription（订阅）：

   • Subscription 表示订阅关系，它在 onSubscribe 方法中被传递给订阅者。通过 Subscription，订阅者可以请求数据和取消订阅。
   • 订阅者通过 request(long n) 方法请求处理 n 个元素，通过 cancel() 方法取消订阅。

   interface Subscription {void request(long n);void cancel();}

4. Processor（处理器）：

   • Processor 是一个同时实现了 Publisher 和 Subscriber 接口的中间组件，可以作为数据流的处理器，对数据进行转换和处理。
   • Processor 既能接收数据，也能发布数据。它将 onNext、onError 和 onComplete 方法委托给下游的订阅者，并将数据推送给上游的发布者。

   interface Processor<T, R> extends Subscriber<T>, Publisher<R> {}

这些接口一起构成了 Reactive Streams 的基本协议。发布者产生数据，订阅者订阅数据流并通过 onNext 方法接收元素，订阅者通过 request 方法请求处理一定数量的元素，同时可以通过 cancel 方法取消订阅。Processor 则可以用于在订阅者和发布者之间进行数据转换和处理。在 Reactive Streams 的实现中，这些接口的方法调用是异步进行的，以支持非阻塞的数据流处理。

3.自定义实现Reactive Streams规范

自己实现了一个，参考了SubmissionPublisher

• 同步实现的
• 功能不完善
• 有bug

class MyPublisher implements Flow.Publisher<String>{MySubscription<String> subscription;public int request ;public void publish(String item){subscription.items.add(item);while (true) {if (request > 0) {for (int i = 0; i < request; i++) {if (!subscription.items.isEmpty()) {try {Object o = subscription.items.get(subscription.items.size() - 1);subscription.subscriber.onNext(o.toString());subscription.items.remove(o);}catch (Exception e){subscription.subscriber.onError(e);return;}}}}if (subscription.items.isEmpty()) {break;}}}@Overridepublic void subscribe(Flow.Subscriber<? super String> subscriber) {System.out.println("第一步：绑定订阅者" );MySubscription<String> subscription = new MySubscription<>(subscriber,this);this.subscription = subscription;subscriber.onSubscribe(subscription);}}class MySubscriber implements Flow.Subscriber<String>{private Flow.Subscription subscription;@Overridepublic void onSubscribe(Flow.Subscription subscription) {System.out.println("第二步：接收Subscription" );this.subscription = subscription;// 请求订阅者处理的元素数量subscription.request(1);}@Overridepublic void onNext(String item) {System.out.println("第四步：推送数据" );System.out.println("MySubscriber 消费了item = " + item);subscription.request(1);}@Overridepublic void onError(Throwable throwable) {System.out.println("出异常了 = " + throwable);}@Overridepublic void onComplete() {}}class MySubscription<T> implements Flow.Subscription{final Flow.Subscriber<? super T> subscriber;final MyPublisher publisher;List items = new ArrayList();public MySubscription(Flow.Subscriber<? super T> subscriber, MyPublisher publisher) {this.subscriber = subscriber;this.publisher = publisher;}@Overridepublic void request(long n) {this.publisher.request++;System.out.println("第三步：拉取请求" );}@Overridepublic void cancel() {}}public class FlowDemo {public static void main(String[] args) {MyPublisher myPublisher = new MyPublisher();MySubscriber mySubscriber = new MySubscriber();myPublisher.subscribe(mySubscriber);myPublisher.publish("111");myPublisher.publish("222");myPublisher.publish(null);}}

4.Jdk实现Reactive Streams使用示例

class SimplePublisher implements Flow.Publisher<Integer> {private final SubmissionPublisher<Integer> publisher = new SubmissionPublisher<>();public void publishItems() {for (int i = 1; i <= 5; i++) {publisher.submit(i);}// 发布者完成发布publisher.close();}@Overridepublic void subscribe(Flow.Subscriber<? super Integer> subscriber) {publisher.subscribe(subscriber);}}class SimpleSubscriber implements Flow.Subscriber<Integer> {private Flow.Subscription subscription;@Overridepublic void onSubscribe(Flow.Subscription subscription) {this.subscription = subscription;// 请求订阅者处理的元素数量subscription.request(1);}@Overridepublic void onNext(Integer item) {System.out.println("Received item: " + item);// 处理完一个元素后请求下一个subscription.request(1);}@Overridepublic void onError(Throwable throwable) {System.err.println("Error occurred: " + throwable.getMessage());}@Overridepublic void onComplete() {System.out.println("Processing completed.");}}public class ReactiveStreamsExample {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {// 创建发布者和订阅者SimplePublisher simplePublisher = new SimplePublisher();SimpleSubscriber simpleSubscriber = new SimpleSubscriber();// 订阅者订阅发布者simplePublisher.subscribe(simpleSubscriber);// 发布者发布数据simplePublisher.publishItems();// 睡一觉，确保数据处理完成Thread.sleep(3000);}}

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