14.4、SpringWebFlux-1
14.4.1、前置知识
SpringMVC，SpringBoot，Maven，Java8 新特性
14.4.2、基本介绍
官方文档
Web on Reactive Stack (spring.io)
-
是
Spring5添加新的模块，用于web开发的，功能SpringMVC类似的，WebFlux使用当前一种比较流程响应的编程出现的框架 -
使用传统
web框架，比如SpringMVC，这些基于Servlet容器，WebFlux是一种异步非阻塞的框架，异步非阻塞的框架在Servlet3.1以后才支持。核心是基于Reactor的相关API实现的 -
什么是异步非阻塞
- 异步和同步
- 针对
调用者，调用者发请求， - 若等着对方回应之后才去做其他事情就是同步，
- 若发送请求之后才不等着对方回应就去做其他事情就是异步
- 针对
- 非阻塞与阻塞
- 针对
被调用者 - 被调用者收到请求之后，做完了请求任务之后才给出反馈就是阻塞（阻塞了调用者，等待被调用者处理完成）
- 收到请求之后马上给出反馈然后再去做事情就是非阻塞
- 针对
- 例如：
- 面试完在家等着面试结构就是同步，面试完之后去另一家公司面试就是异步。
- 面试完之后让回家等候通知就是阻塞，面试完之后直接通知你结果就是非阻塞
- 异步和同步
-
特点：
- 非阻塞式：在有限的资源下，提高系统的吞吐量和伸缩性，以
Reactor为基础实现响应式编程 - 函数式编程：
Spring5框架基于java8，WebFlux使用Java8函数式编程方式实现路由请求
- 非阻塞式：在有限的资源下，提高系统的吞吐量和伸缩性，以
比较 SpringMVC
- 第一：两个框架都可以使用注解方式，都运行在
Tomcat容器中 - 第二：
SpringMVC采用命令式编程，WebFlux采用异步响应式
14.4.2、响应式编程
14.4.2.1、什么是响应式编程
[响应式编程](响应式编程_百度百科 (baidu.com))是一种面向数据流和变化传播的编程范式。
-
这意味着可以在编程语言中很方便地表达静态或动态的数据流，而相关的计算模型会自动将变化的值通过数据流进行传播。
-
电子表格程序就是响应式编程的一个例子。单元格可以包含字面值或类似"=B1+C1"的公式，而包含公式的单元格的值会依据其他单元格的值的变化而变化。
14.4.2.2、Java8 及其之前版本
- 提供的观察者模式的两个类
Observer和Observable
import java.util.Observable;
public class ObserverDemo extends Observable {
public static void main(String[] args) {
ObserverDemo data = new ObserverDemo();
//添加观察者
data.addObserver((o, a) -> {
System.out.println("发生了变化:" + a);
});
//添加观察者
data.addObserver((o, a) -> {
System.out.println("收到被观察者通知，准备改变:" + a);
});
data.setChanged();//数据变化
data.notifyObservers("hello");//通知
data.clearChanged();
}
}
测试结果
14.4.2.3、Java9 及其之后
发布订阅
Publisher
Publisher是函数式接口,负责发布数据。Publisher中函数subscribe负责绑定Subscriber
//Publisher是函数式接口,负责发布数据。
//发布者
@FunctionalInterface
public static interface Publisher<T> {
//Publisher中函数subscribe负责绑定Subscriber
public void subscribe(Subscriber<? super T> subscriber);
}
Subscriber
Subscriber是静态内部接口，负责订阅消费数据。Subscriber中定义四个方法，分别是onSubscribe、onNext、onError和onComplete，这四个方法会在相应情况下触发
onSubscribe；订阅成功后触发，并且表明可以开始接收订阅数据了onNext：获取接受数据的下一项onError：在发布者或订阅遇到错误时触发onComplete：接受完所有的数据后触发
//订阅者
public static interface Subscriber<T> {
public void onSubscribe(Subscription subscription);
public void onNext(T item);
public void onError(Throwable throwable);
public void onComplete();
}
Subscription
Subscription关联Publisher和Subscriber，表示Publisher和Subscriber的订阅关系。Subscription使用request和cancel方法管理Publisher到Subscriber的消费
request：请求获取数据的次数cancel：取消订阅，订阅者不在接受数据
public static interface Subscription {
public void request(long n);
public void cancel();
}
Processor
Processor继承了Publisher和Subscriber接口，表示既是生产者，又是订阅者的特殊对象。Processor一般作为数据的中转处理站, 将数据处理之后发给下个订阅者
public final class Flow {
private Flow() {} // 不可实例化
public static interface Processor<T,R> extends Subscriber<T>, Publisher<R> {
}
static final int DEFAULT_BUFFER_SIZE = 256;
public static int defaultBufferSize() {
return DEFAULT_BUFFER_SIZE;
}
}
14.4.2.4、Reactor实现
- 响应式编程操作中，
Reactor满足Reactive规范 Reactor有两个核心类，Mono和Flux，这两个类都实现接口Publisher，提供了丰富操作符。Flux对象实现发布者，返回N个元素；Mono实现发布者，返回 0 0 0 或者 1 1 1 个元素
Flux和Mono都是数据流的发布者，使用Flux和Mono都可以发出三种数据信号- 元素值、错误信号、完成信号
- 错误信号和完成信号都代表终止信号。
- 终止信号用于告诉订阅者数据流结束了
- 错误信号终止数据流，同时把错误信息传递给订阅者
引入响相应的依赖
<dependency>
<groupId>io.projectreactor</groupId>
<artifactId>reactor-core</artifactId>
<version>3.1.5.RELEASE</version>
</dependency>
编写代码
public class TestReactor {
public static void main(String[] args) {
//just方法直接声明（就是发布者发布了一些数据）
Flux.just(1, 2, 3, 4);
Mono.just(1);
//其他的方法
Integer[] arr = new Integer[]{1, 2, 3, 4};
Flux.fromArray(arr);
//声明集合
List<Integer> list = Arrays.asList(arr);
Flux.fromIterable(list);
//声明流
Flux.fromStream(list.stream());
}
}
没有订阅者，是不会输出的。
- 调用
just或者其他方法只是声明数据流，数据流并没有发出，只有进行订阅之后才会触发数据流。
1.声明订阅者
-
public class TestReactor { public static void main(String[] args) { //just方法直接声明（就是发布者发布了一些数据），接收者进行消费 Flux.just(1, 2, 3, 4).subscribe(System.out::println); Mono.just(1).subscribe(System.out::println);
2.输出结果
14.4.2.5、三种信号特点
- 错误信号和完成信号都是终止信号，不能共存的
- 若没有发送任何元素值，而是直接发送错误或者完成信号，表示是
空数据流 - 若没有错误信号，没有完成信号，表示是
无限数据流
例如：
public class TestReactor {
public static void main(String[] args) {
//错误信号
Flux.error(new RuntimeException());
}
}
14.4.2.6、操作符
对数据流进行一道道操作，称为操作符，不如工厂的流水线
就和 stream 流一样
第一 map
- 元素映射为新元素
第二 flatMap
-
元素映射为流
-
把每个元素先变成一个流，把每个流封装成一个大流返回
-
例如：
stream中的flatmapInteger[] arr = new Integer[]{1, 2, 3, 4}; //声明集合 List<Integer> list = Arrays.asList(arr); Stream<Integer> integerStream = list.stream().flatMap((map) -> { return Stream.of(map + 1); });
