【深入解析spring cloud gateway】08 Reactor 知识扫盲

一、响应式编程概述

1.1 背景知识

为了应对高并发服务器端开发场景，在2009 年，微软提出了一个更优雅地实现异步编程的方式——Reactive Programming，我们称之为响应式编程。随后，Netflix 和LightBend 公司提供了RxJava 和Akka Stream 等技术，使得Java 平台也有了能够实现响应式编程的框架。
在2017 年9 月28 日，Spring 5 正式发布。Spring 5 发布最大的意义在于，它将响应式编程技术的普及向前推进了一大步。而同时，作为在背后支持Spring 5 响应式编程的框架Spring Reactor，也进入了里程碑式的3.1.0 版本。

1.2 什么是响应式编程

响应式编程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。
响应式编程基于reactor（Reactor 是一个运行在 Java8 之上的响应式框架）的思想，当你做一个带有一定延迟的才能够返回的io操作时，不会阻塞，而是立刻返回一个流，并且订阅这个流，当这个流上产生了返回数据，可以立刻得到通知并调用回调函数处理数据。
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。
响应式传播核心特点之一：变化传播：一个单元格变化之后，会像多米诺骨牌一样，导致直接和间接引用它的其他单元格均发生相应变化。

1.3 基于 Reactor 实现

Reactor 是一个运行在 Java8 之上满足 Reactice 规范的响应式框架，它提供了一组响应式风格的 API。
Reactor 有两个核心类： Flux 和 Mono，这两个类都实现 Publisher 接口。
Flux 类似 RxJava 的 Observable，它可以触发零到多个事件，并根据实际情况结束处理或触发错误。
Mono 最多只触发一个事件，所以可以把 Mono 用于在异步任务完成时发出通知。
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。
三种信号的特点：
错误信号和完成信号都是终止信号，不能共存
如果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
如果没有错误信号，也没有完成信号，表示是无限数据流

Mono 原理图如下：

Flux原理图如下：

结合上面两个图，发现Mono和Flux非常相似。只是Mono只接收一个元素，而Flux接收多个元素

二、示例代码

2.1 Mono

package com.reactor.demo;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.junit.Test;
import reactor.core.publisher.Mono;

import java.time.Duration;
import java.util.Optional;
import java.util.function.Consumer;
import java.util.function.Function;

@Slf4j
public class MonoTest {
    
    
    @Test
    public void test1() {
    
    
        //just用法
        Mono.just("hello world").subscribe(System.out::println);
        //runnable创建mono
        Mono<Void> sinkMono = Mono.fromRunnable(() -> System.out.println("runnable"));
        //这句不会输出
        sinkMono.doOnNext(unused -> System.out.println("void success"));
        //这句也不会输出
        sinkMono.subscribe(o -> System.out.println("void result" + o));

        //创建一个不包含任何元素，只发布结束消息的序列。，这里的hello empty是不会输出的。
        Mono.empty()
                //输出“empty的入参是null”
                .doOnSuccess(o -> System.out.println("empty的入参是" + o))
                //这句不会输出
                .subscribe(o -> System.out.println("hello empty"));
        //empty里面至少还有一个结束消息，而never则是真的啥都没有。"never的入参是"不会输出 ，这里的hello never也不会输出
        Mono.never().doOnSuccess(o -> System.out.println("never的入参是" + o)).subscribe(o -> System.out.println("hello never"));
    }

    @Test
    public void test2() {
    
    
        //传入supplier
        Mono.fromSupplier(() -> "Hello supplier").subscribe(System.out::println);
        //传入optional
        Mono.justOrEmpty(Optional.of("Hello optional")).subscribe(System.out::println);
        //通过sink来创建一个正常执行的Mono
        Mono.create(sink -> sink.success("Hello sink")).subscribe(System.out::println);
        //通过sink来创建一个抛出异常的Mono
        Mono.create(sink -> sink.error(new RuntimeException("sink error"))).subscribe(System.out::println);
        //defer的入参实际上是一个Mono工厂
        Mono.defer(() -> Mono.just("hello defer")).subscribe(System.out::println);
    }

    @Test
    public void test3() {
    
    
        //callable，有返回值
        Mono.fromCallable(() -> "callable").subscribe(System.out::println);
        //runnable无返回值
        Mono<Void> mono = Mono.fromRunnable(() -> System.out.println("run"));
        //下面的hello runnable是不会输出的。因为subscribe一个Mono<Void>,不会产生任何结果
        mono.subscribe(o -> System.out.println("hello runnable"));
    }

    @Test
    public void test4() {
    
    
        //延迟3秒输出
        Mono.delay(Duration.ofSeconds(3)).doOnNext(new Consumer<Long>() {
    
    
            @Override
            public void accept(Long aLong) {
    
    
                System.out.println(aLong);
            }
        }).block();

    }

    @Test
    public void test5() {
    
    
        //直接输出了异常
        Mono.error(new RuntimeException("这是一个异常")).subscribe(new Consumer<Object>() {
    
    
            @Override
            public void accept(Object o) {
    
    
                System.out.println("error:" + o);
            }
        });

        Mono.defer(() -> {
    
    
            return Mono.error(new RuntimeException("这是第二个异常"));
        }).subscribe(new Consumer<Object>() {
    
    
            @Override
            public void accept(Object o) {
    
    
                System.out.println("defer error:" + o);
            }
        });
    }

    @Test
    public void test6() {
    
    
        //通过map可以对元素进行转换
        Mono.just("just one").map(new Function<String, Integer>() {
    
    
            @Override
            public Integer apply(String s) {
    
    
                return 1;
            }
        }).doOnNext(new Consumer<Integer>() {
    
    
            @Override
            public void accept(Integer integer) {
    
    
                System.out.println("转换后的结果：" + integer);
            }
        }).subscribe();
    }
}

2.1 Flux

package com.reactor.demo;

import org.junit.Test;
import reactor.core.publisher.Flux;
import reactor.core.publisher.Mono;

import java.time.Duration;
import java.util.Arrays;
import java.util.function.Consumer;

public class FluxTest {
    
    

    /**
     * 基本用法
     */
    @Test
    public void test1() {
    
    
        //通过just传入可变的参数，依次输出
        Flux.just("hello", "world", "just").doOnNext(System.out::println)
                .doOnComplete(() -> System.out.println("just over")).subscribe();
        //传入一个范围
        Flux.range(100, 10)
                .doOnNext(System.out::println).doOnComplete(() -> System.out.println("OK")).subscribe();
        //传入list
        Flux.fromIterable(Arrays.asList("01", "02", "03")).doOnNext(System.out::println).subscribe();
        //传入一个数组
        Flux.fromArray(new Object[]{
    
    "obj1", "obj2"}).doOnNext(System.out::println).subscribe();
    }


    /**
     * 处理空值
     */
    @Test
    public void testEmpty() {
    
    
        //如果序列是个空的，就给个默认值
        Flux.empty().defaultIfEmpty(1).doOnNext(System.out::println).subscribe();
        //如果序列是空的，就用新序列代替
        Flux.empty().switchIfEmpty(Mono.just("100")).doOnNext(System.out::println).subscribe();
    }


    /**
     * 序列在执行时的一些监听方法doOnXXXX
     */
    @Test
    public void testDoOn() {
    
    
        System.out.println("----------");
        Flux.range(100, 10)
                .doOnNext(System.out::println).doOnComplete(() -> System.out.println("OK"));

        System.out.println("----------");
        Flux.range(100, 10).doFirst(() -> System.out.println("第一个执行开始")).subscribe();

        System.out.println("----------");
        Flux.range(100, 10).doFinally(it -> System.out.println("终止信号的类型为" + it.name())).subscribe();

        System.out.println("----------");
        Flux.range(100, 10).doOnSubscribe(it -> System.out.println("该序列已被订阅")).subscribe();

        System.out.println("----------");

        Flux.range(100, 10).doOnRequest(value -> System.out.println("doOnRequest:" + value)).subscribe();

        //在完成或者error时，也就是序列终止时执行runnable
        System.out.println("----------");
        Flux.range(100, 10).doOnTerminate(() -> System.out.println("doOnTerminate")).subscribe();

        //doOnEach每次向下游传播，都会得到一个信号类型，可以根据该信号类型执行一些操作
        System.out.println("----------");
        Flux.range(100, 10).doOnEach(it -> System.out.println("doOnEach:" + it)).subscribe();
    }


    /**
     * filter用法
     */
    @Test
    public void testFilter() {
    
    

        System.out.println("----------");
        //将上游的数据进行类型判断，符合该类型的数据将流向下游
        Flux.just(new Object(), "Hello", 1)
                .ofType(String.class).doOnNext(System.out::println)
                .doOnComplete(() -> System.out.println("过滤String示例")).subscribe();

        System.out.println("----------");
        //过滤数据
        Flux.range(100, 10)
                .filter(it -> it > 105)
                .doOnComplete(() -> System.out.println("取出大于105示例")).subscribe();

        System.out.println("----------");
        //将重复数据过滤,重复数据在整个序列中只保留一个
        Flux.range(100, 10)
                .concatWith(Flux.just(100, 100, 100))
                .distinct().doOnNext(System.out::println)
                .doOnComplete(() -> System.out.println("去除重复数字示例")).subscribe();

        System.out.println("----------");

        //将后来的重复数据过滤，如下，第二个flux拼接到第一个序列时，只会把第二个元素本身的重复元素过滤
        Flux.range(100, 10)
                .concatWith(Flux.just(100, 100, 100))
                .distinctUntilChanged().doOnNext(System.out::println)
                .doOnComplete(() -> System.out.println("将后来的重复数据过滤")).subscribe();

        System.out.println("----------");
        //在序列的开始获取5个元素，
        // limitRequest为true时，则不管该序列会发射多少元素，该参数会向上传递背压，则上游序列只会发出设定的5个元素
        //为false时，则不控制上有元素可以发出N个元素
        Flux.range(100, 10).take(5, false)
                .doOnComplete(() -> System.out.println("在序列的开始获取5个元素")).subscribe();

        System.out.println("----------");
        //参数为时间单位，意味着take获取元素，只会在该时间限制内获取。
        Flux.range(100, 10).take(Duration.ofSeconds(10))
                .doOnNext(new Consumer<Integer>() {
    
    
                    @Override
                    public void accept(Integer integer) {
    
    
                        System.out.println("当前时间戳为：" + System.currentTimeMillis() + "，数字为：" + integer);
                    }
                })
                .doOnComplete(() -> System.out.println("在指定时间内获取元素"))
                .subscribe(System.out::println);

        System.out.println("----------");
        //获取最后的N位元素
        Flux.range(100, 10).takeLast(2)
                .doOnComplete(() -> System.out.println("获取最后的2位元素"))
                .subscribe(System.out::println);

        System.out.println("----------");
        //获取元素，知道符合条件后停止向下游发送数据,包括条件本身，也就是当it>105的元素也会被发布至下游
        Flux.range(100, 10).takeUntil(it -> it > 105)
                .doOnComplete(() -> System.out.println("一直取数，直到大于105结束"))
                .subscribe(System.out::println);

        System.out.println("----------");
        //获取元素，当元素符合该断言时，如果不符合直接终止,不包含条件本身
        Flux.range(100, 10).takeWhile(it -> it < 105)
                .doOnComplete(() -> System.out.println("取出小于105示例"))
                .subscribe(System.out::println);

        System.out.println("----------");
        //获取指定某个位置的一个元素
        Flux.range(100, 10).elementAt(0)
                .doOnSuccess(new Consumer<Integer>() {
    
    
                    @Override
                    public void accept(Integer i) {
    
    
                        System.out.println("获取指定某个位置的一个元素:" + i);
                    }
                })
                .subscribe();

        System.out.println("----------");
        //获取最后一个元素，last()如果为空则抛出异常，last(1)如果为空则发出默认值
        Flux.range(100, 10)
                .takeWhile(it -> it > 105).last(1)
                .subscribe(System.out::println);

        System.out.println("----------");
        //跳至第几秒开始执行
        Flux.range(100, 10)
                .skip(Duration.ofSeconds(5)).subscribe(System.out::println);

        System.out.println("----------");
        //跳至第几个元素开始执行
        Flux.range(100, 10)
                .skip(5).subscribe(System.out::println);

        System.out.println("----------");
        //从开始跳到最后第N个元素结束
        Flux.range(100, 10).skipLast(5).subscribe(System.out::println);

        System.out.println("----------");
        //跳至满足条件的地方开始执行,从第一个元素开始，知道满足条件，开始发送至下游
        Flux.range(100, 10).skipUntil(it -> it > 105).subscribe(System.out::println);

        System.out.println("----------");
        //每隔一段时间抽取样本数(取在这个时间的最后一个元素)，如果相隔实现大于序列的执行时间，则去最后一元素
        Flux.range(100, 100000000).sample(Duration.ofMillis(100)).subscribe(System.out::println);

        System.out.println("----------");
        //每隔一段时间抽取样本数(取在这个时间的第一个元素)，如果相隔实现大于序列的执行时间，则取第一个元素
        Flux.range(100, 10).sampleFirst(Duration.ofMillis(100)).subscribe(System.out::println);

        System.out.println("----------");
        //只获取一个元素，single()如果为空或者超多一个，抛出异常，single(1)如果为空返回默认值，如果多个抛出异常,singleOrEmpty()可以允许为空
        Flux.range(100, 10).single(1).subscribe(System.out::println);
    }


    /**
     * 当被订阅后如果发生异常，则stream会停止运行
     * 此时可以通过处理error来决定如何处理异常
     * 可以将异常跳过、将异常替换等
     */
    @Test
    public void testErrorHandle() {
    
    
        System.out.println("----------");
        Flux.just(1, 2, 3, 0, 5, 4).map(it -> {
    
    
                    it = 100 / it;
                    return it;
                })
                //报错后返回，并停止运行
                .onErrorResume(e -> {
    
    
                    return Mono.just(10000);
                })
                .doFinally(type -> {
    
    
                    System.out.println(type);
                })
                .subscribe(System.out::println);

        System.out.println("----------");
        Flux.just(1, 2, 3).doOnNext(new Consumer<Integer>() {
    
    
            @Override
            public void accept(Integer integer) {
    
    
                System.out.println(integer);
                if (integer == 2) {
    
    
                    throw new RuntimeException("触发异常");
                }
            }
        }).doOnError(new Consumer<Throwable>() {
    
    
            @Override
            public void accept(Throwable throwable) {
    
    
                System.out.println("doOnError：" + throwable.getMessage());
            }
        }).subscribe();


        System.out.println("----------");
        Flux.just(1, 2, 3, 0, 5, 4).map(it -> {
    
    
                    it = 100 / it;
                    return it;
                })
                //报错后继续运行，并执行相关操作
                .onErrorContinue((e, it) -> {
    
    
                    System.out.println(e.getMessage());
                })
                .doFinally(type -> {
    
    
                    System.out.println(type);
                })
                .subscribe(System.out::println);
    }

    @Test
    public void flatMapTest() {
    
    
        //输出50，100
        Flux.just(5, 10).flatMap(x -> Flux.just(x * 10)).toStream().forEach(System.out::println);


    }
}

参考文章