什么是响应式编程

正如我们所知道的过程式编程、命令式编程、面向对象编程、事件驱动编程范式，响应式编程也是编程范式的一种。

基础介绍

reactor作为一种响应式编程具体实现，能够跟踪异步场景下的数据流和数据状态变更。在Java9中已经集成了响应式编程的接口，类名为Flow。

现在的硬件已经非常厉害了，但是随着并发量的增加，仍然会达到瓶颈。现在主要有两个方式解决程序的系统：
（1）并行：单机维度增加线程，集群维度扩机器；
（2）高效的资源利用：寻找更有效的方式利用当前已有的资源；

现在我们传统的做法是写阻塞式的代码，如果出现性能瓶颈，可能会想办法提升并发度，但是这种方式可能会导致竞争和并发等问题。更糟糕的是，可能由于等待IO资源，导致线程一直处于空闲等待，导致资源浪费。

目前在jvm中听过了两种异步编程的模式：Callbacks、Futures。
Callbacks模式很难实现组合，从而导致读和理解都较困难，而Futures模式比Callbacks模式好一些，但是也存在多种问题：不支持懒计算、缺失多值及错误处理等机制。

多种异步写法的比较

Callbacks写法

// 定义回调接口
interface Callback {
    void callback(String res);
}

// 异步回调模拟调用
public void asyncWork(Callback callback) {
    new Thread(()->{
        // 先做某些事情
        String s = doSomething();
        // 等事情做完之后，执行回调函数
        callback.callback(s);
    }).start();
}

// 模拟做的事情
private String doSomething() {
    try{
        Thread.sleep(5000);
    }catch (Exception ignored){}
    return "test";
}

Futures写法

// 异步执行
CompletableFuture.runAsync(() ->{
    doSomething();
});

// 模拟做的事情
private String doSomething() {
    try{
        Thread.sleep(5000);
    }catch (Exception ignored){}
    return "test";
}

Reactor写法

@Test
public void test10() {
    // 创建一个流式数据
    Flux<String> flux = Flux.just("a", "b", "c");
    // 在一个异步调度器中执行数据打印
    flux.subscribeOn(Schedulers.parallel())
            .subscribe(System.out::println);
}

优缺点

优点

• 非阻塞式；
• 更好的资源利用；
• 可组合性；
• 错误处理；

缺点

• 学习曲线可能复杂些；
• 调试麻烦些；
• 过度使用可能导致性能问题；

使用方式

引入依赖包

<dependencyManagement> 
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>io.projectreactor</groupId>
            <artifactId>reactor-bom</artifactId>
            <version>2023.0.11</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>io.projectreactor</groupId>
        <artifactId>reactor-core</artifactId> 
        
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>io.projectreactor</groupId>
        <artifactId>reactor-test</artifactId> 
        <scope>test</scope>
    </dependency>
</dependencies>

进行Flux或者Mono封装

@Test
public void test3() {
    Mono<String> future1 = Mono.fromCallable(() -> {
        Thread.sleep(5000);
        return "Result 1";
    }).subscribeOn(Schedulers.elastic());

    Mono<String> future2 = Mono.fromCallable(() -> {
        Thread.sleep(5000);
        return "Result 2";
    }).subscribeOn(Schedulers.elastic());
    long start = System.currentTimeMillis();
    Mono<List<String>> mono = Flux.merge(future1, future2)
            .collectList()
            .timeout(Duration.ofSeconds(9));
    List<String> res = mono.block();
    System.out.println(res);
    System.out.println("cost:" + (System.currentTimeMillis() - start));
}

@Test
public void test9() {
    Mono<String> mono = Mono.fromSupplier(()-> {
        try {
            System.out.println("name:" + Thread.currentThread().getName());
            Thread.sleep(5000);
        }catch (Exception e){

        }
        return "hello";
    });
    long start = System.currentTimeMillis();
    mono.subscribeOn(Schedulers.parallel())
                    .block();
    System.out.println("cost:" + (System.currentTimeMillis() - start));
}

Q&A

Q：publishOn和subscribeOn的区别
A：参考下面文档：
https://blog.csdn.net/qq_33797928/article/details/105005629
https://juejin.cn/post/7147655449695748126
https://juejin.cn/post/7251894360722292792

个人思考

1、计算机涉及多种资源，比如：CPU资源、IO资源（网络设备、存储设备）等，如果很容易出现资源瓶颈，会导致计算机资源没法充分利用。比如当CPU资源使用率为30%时，IO资源使用率已达到100%，这时候会导致CPU资源出现严重的浪费。如果能通过合理的系统调度，保证CPU、IO等资源都能进行合理的利用，可能会导致整体的性能有很大的提升。

参考文档

1、reactor问题社区
https://stackoverflow.com/questions/tagged/reactor
2、官方文档
https://projectreactor.io/docs/core/release/reference/#_blocking_can_be_wasteful