Spring框架(2-3):Reactor/WebFlux

x33g5p2x  于2021-12-17 转载在 React  
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1**、Spring Webflux 介绍**

  • Spring5 添加新的模块,用于 web 开发的,功能和 SpringMVC 类似的,Webflux 使用当前一种比较流行的响应式编程出现的框架。

  • 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

  • 异步和同步针对调用者,调用者发送请求,如果等着对方回应之后才去做其他事情就是同步,如果发送请求之后不等着对方回应就去做其他事情就是异步。

  • 非阻塞和阻塞

  • 阻塞和非阻塞针对被调用者,被调用者收到请求之后,做完请求任务之后才给出反馈就是阻塞,收到请求之后马上给出反馈然后再去做事情就是非阻塞。

  • Webflux 特点:

  • 第一 非阻塞式:在有限资源下,提高系统吞吐量和伸缩性,以 Reactor 为基础实现响应式编程。

  • 第二 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。

  • 比较 SpringMVC

  • 第一 两个框架都可以使用注解方式,都运行在 Tomet 等容器中。
  • 第二 SpringMVC 采用命令式编程:一行一行执行,Webflux 采用异步响应式编程。使用场景:服务网关等。gateway基于webflux实现。

2、响应式编程(Java 实现)

  • 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

  • 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。

  • Java8 及其之前版本

  • 提供的观察者模式两个类 Observer 和 Observable

public class ObserverDemo extends Observable {
	 public static void main(String[] args) {
		 ObserverDemo observer = new ObserverDemo();
		 //添加观察者
		 observer.addObserver((o,arg)->{
			 System.out.println("发生变化");
		 });
		 observer.addObserver((o,arg)->{
		 	System.out.println("手动被观察者通知,准备改变");
		 });
		 observer.setChanged(); //数据变化
		 observer.notifyObservers(); //通知
	} 
}

3、响应式编程(Reactor 实现)

  • 响应式编程操作中,Reactor 是满足 Reactive 规范框架。

  • Reactor 有两个核心类,Mono 和 Flux,这两个类实现接口 Publisher,提供丰富操作符。

  • Flux 对象实现发布者,返回 N 个元素;

  • Mono 实现发布者,返回 0 或者 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。

Flux发送三个数据,然后告知订阅者发送结束。

Mono发送1个数据,然后告知订阅者发送结束。

  • 代码演示 Flux 和 Mono
第一步 引入依赖
<dependency>
 <groupId>io.projectreactor</groupId>
 <artifactId>reactor-core</artifactId>
 <version>3.1.5.RELEASE</version>
</dependency>
第二步 编程代码
public static void main(String[] args) {
 //just 方法直接声明
 Flux.just(1,2,3,4);
 Mono.just(1);
 //其他的方法
 Integer[] array = {1,2,3,4};
 Flux.fromArray(array);
 
 List<Integer> list = Arrays.asList(array);
 Flux.fromIterable(list);
 Stream<Integer> stream = list.stream();
 Flux.fromStream(stream);
}
  • 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。

  • 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,没有完成信号,表示是无限数据流。

  • 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,不订阅什么都不会发生的

没有订阅

订阅数据流subscribe()

  • 操作符

  • 对数据流进行一道道操作,称为操作符,比如工厂流水线

  • 第一、map 元素映射为新元素

第二 flatMap 元素映射为流
⚫ 把每个元素转换流,把转换之后多个流合并大的流: 

4、SpringWebflux 执行流程和核心 API

SpringWebflux 基于 Reactor,默认使用容器是 Netty,Netty 是高性能的 NIO 框架,异步非阻塞的框架
(1)Netty
BIO

NIO: 一步非阻塞

(2)SpringWebflux 执行过程和 SpringMVC 相似的

  • SpringMVC 核心控制器 DispatchServlet
  • SpringWebflux 核心控制器 DispatchHandler,实现接口 WebHandler,接口 WebHandler 有一个方法 :

(3)SpringWebflux 里面 DispatcherHandler,负责请求的处理

  • HandlerMapping:请求查询到处理的方法
  • HandlerAdapter:真正负责请求处理
  • HandlerResultHandler:响应结果处理

(4)SpringWebflux 实现函数式编程

两个接口:RouterFunction(路由处理)和 HandlerFunction(处理函数)

5、SpringWebflux(基于注解编程模型)

  • SpringWebflux 实现方式有两种:注解编程模型和函数式编程模型
  • 使用注解编程模型方式,和之前 SpringMVC 使用相似的,只需要把相关依赖配置到项目中,SpringBoot 自动配置相关运行容器,默认情况下使用 Netty 服务器。

第一步 创建 SpringBoot 工程,引入 Webflux 依赖

springboot2.0版本默认使用spring5。

第二步 配置启动端口号 

第三步 创建包和相关类
U实体类

@Data
@AllArgsConstructor
public class User {

    private String name;
    private String gender;
    private Integer age;
}

创建接口定义操作的方法

//用户操作接口
public interface UserService {

    //根据id查用户。mono返回0-1
    Mono<User> getUserById(int id);

    //查询所有用户,flux返回多个
    Flux<User> getAllUser();

    //添加用户。mono返回0-1
    Mono<Void> saveUserInfo(Mono<Void> user);
}

接口实现类

@Service
public class UserServiceImpl implements UserService{

    private final Map<Integer,User> users = new HashMap<>();

    public UserServiceImpl(){
        this.users.put(1,new User("lucy","nan",20));
        this.users.put(2,new User("mary","nv",30));
        this.users.put(3,new User("jack","nv",50));
    }
    @Override
    public Mono<User> getUserById(int id) {
        return Mono.justOrEmpty(this.users.get(id));
    }

    @Override
    public Flux<User> getAllUser() {
        return Flux.fromIterable(this.users.values());
    }

    @Override
    public Mono<Void> saveUserInfo(Mono<User> userMono) {
        //doOnNext是从user中取值
        return userMono.doOnNext(person -> {
            int count = this.users.size() + 1;
            this.users.put(count, person);
        }).thenEmpty(Mono.empty());//让数据流结束,清空则代表终止,不然就得异常。
    }
}

创建 controller 

@RestController
public class UserController2 {

    @Autowired
    private UserService userService;

    //id查询
    @GetMapping("/user/{id}")
    public Mono<User> getUserById(@PathVariable int id){
        return userService.getUserById(id);
    }
    //{"name":"lucy","gender":"nan","age":20}

    //id查询
    @GetMapping("/user/get")
    public Flux<User> getUsers(){
        return userService.getAllUser();
    }
//[{"name":"lucy","gender":"nan","age":20},{"name":"mary","gender":"nv","age":30},{"name":"jack","gender":"nv","age":50}]

    //id查询
    @PostMapping("/saveuser")
    public Mono<Void> saveUser(@RequestBody User user){
        Mono<User> userMono = Mono.just(user);
        return userService.saveUserInfo(userMono);
    }
}

说明

  • SpringMVC 方式实现,同步阻塞的方式,基于 SpringMVC+Servlet+Tomcat
  • SpringWebflux 方式实现,异步非阻塞 方式,基于 SpringWebflux+Reactor+Netty

6、SpringWebflux(基于函数式编程模型)

(1)在使用函数式编程模型操作时候,需要自己初始化服务器。
(2)基于函数式编程模型时候,有两个核心接口:

  • RouterFunction:实现路由功能,请求转发给对应的 handler。
  • HandlerFunction:处理请求生成响应的函数。核心任务定义两个函数式接口的实现并且启动需要的服务器。

( 3 ) SpringWebflux 请 求 和 响 应 不 再 是 ServletRequest 和 ServletResponse ,而是ServerRequest 和 ServerResponse

  • 第一步 把注解编程模型工程复制一份 ,保留 entity 和 service 内容
  • 第二步 创建 Handler(具体实现方法)
public class UserHandler {

    private final UserService userService;

    public UserHandler(UserService userService) {
        this.userService = userService;
    }

    //根据 id 查询
    public Mono<ServerResponse> getUserById(ServerRequest request) {
        //获取 id 值
        int userId = Integer.valueOf(request.pathVariable("id"));

        //空值处理
        Mono<ServerResponse> notFound = ServerResponse.notFound().build();

        //调用 service 方法得到数据
        Mono<User> userMono = this.userService.getUserById(userId);
        //把 userMono 进行转换返回
        //使用 Reactor 操作符 flatMap(对象变成流)
        return userMono.flatMap(person ->
            ServerResponse.ok().contentType(MediaType.APPLICATION_JSON)
                    .body(fromObject(person))
                    .switchIfEmpty(notFound));
    }

    //查询所有
    public Mono<ServerResponse> getAllUsers() {
        //调用 service 得到结果
        Flux<User> users = this.userService.getAllUser();
        return ServerResponse.ok().contentType(MediaType.APPLICATION_JSON).body(users,User.class);
    }
    
    //添加
    public Mono<ServerResponse> saveUser(ServerRequest request) {
        //得到 user 对象
        Mono<User> userMono = request.bodyToMono(User.class);
        return ServerResponse.ok().build(this.userService.saveUserInfo(userMono));
    } 

}

第三步 初始化服务器,编写 Router

创建路由的方法

import com.crane.spring5.spring5.webflux.handler.UserHandler;
import com.crane.spring5.spring5.webflux.service.UserService;
import com.crane.spring5.spring5.webflux.service.UserServiceImpl;
import org.springframework.web.reactive.function.server.RouterFunction;
import org.springframework.web.reactive.function.server.RouterFunctions;
import org.springframework.web.reactive.function.server.ServerResponse;

import static org.springframework.http.MediaType.APPLICATION_JSON;
import static org.springframework.web.reactive.function.server.RequestPredicates.accept;
import static org.springframework.web.reactive.function.server.RequestPredicates.GET;

public class Server {

    //1 创建 Router 路由
    public RouterFunction<ServerResponse> routingFunction(){
        //创建 handler 对象
        UserService userService = new UserServiceImpl();
        UserHandler handler = new UserHandler(userService);
        //设置路由
        return RouterFunctions.route(
                GET("/users/{id}").and(accept(APPLICATION_JSON)),handler::getUserById)
                .andRoute(GET("/users").and(accept(APPLICATION_JSON)),handler::getAllUsers);
    }

}

创建服务器完成适配

public class Server {

    //2 创建服务器完成适配
    public void createReactorServer() {
        //路由和 handler 适配
        RouterFunction<ServerResponse> route = routingFunction();
        HttpHandler httpHandler = toHttpHandler(route);
        ReactorHttpHandlerAdapter adapter = new
                ReactorHttpHandlerAdapter(httpHandler);
        //创建服务器
        HttpServer httpServer = HttpServer.create();
        httpServer.handle(adapter).bindNow();
    }

}

最终调用

public static void main(String[] args) throws Exception{
 Server server = new Server();
 server.createReactorServer();
 System.out.println("enter to exit");
 System.in.read();
}

(4)使用 WebClient 调用

public class WebClientTest {

    public static void main(String[] args) {
        //调用服务器地址
        //根据服务器地址创建WebClient
        WebClient webClient = WebClient.create("http://127.0.0.1:50066");
        //发送get、post请求, 指定路径、参数 、接收类型
        //根据 id 查询
        String id = "1";//路由路径,参数,接收的类型、初始化、得到的结果类型
        User u = webClient.get().uri("/users/{id}",id)
                .accept(MediaType.APPLICATION_JSON).retrieve().bodyToMono(User.class).block();
        System.out.println(u.getName());//lucy
        //查询所有
        Flux<User> results = webClient.get().uri("/users")
                .accept(MediaType.APPLICATION_JSON).retrieve().bodyToFlux(User.class);
        results.map(stu -> stu.getName())
                .buffer().doOnNext(System.out::println).blockFirst();
        //[lucy, mary, jack]

    }

}

7、JDK 9—Flow

7.1、响应式编程

JDK 9 Flow 是JDK对Reactive Stream (响应式流/反应流) 的实现,Reactive Stream是一套基于发布/订阅模式的数据处理规范。响应式流从2013年开始,作为提供非阻塞背压的异步流处理标准的倡议。 它旨在解决处理元素流的问题——如何将元素流从发布者传递到订阅者,而不需要发布者阻塞,或订阅者需要有无限制的缓冲区或丢弃。更确切地说,Reactive流目的是“找到最小的一组接口,方法和协议,用来描述必要的操作和实体以实现这样的目标:以非阻塞背压方式实现数据的异步流”。
反应式流 (Reactive Stream) 规范诞生,定义了如下四个接口:

  • Subscription 接口定义了连接发布者和订阅者的方法
  • Publisher 接口定义了发布者的方法
  • Subscriber 接口定义了订阅者的方法
  • Processor<T,R> 接口定义了处理器

Reactive Stream 规范诞生后,RxJava 从 RxJava 2 开始实现 Reactive Stream 规范 , 同时 Spring提供的Reactor 框架(WebFlux的基础) 等也相继实现了 Reactive Stream 规范。
下图展示了订阅者和发布者之间的交互:

背压:如果生产者发出的信息比消费者能够处理消息最大量还要多,消费者可能会被迫一直在抓消息,耗费越来越多的资源,埋下潜在的崩溃风险。为了防止这一点,需要有一种机制使消费者可以通知生产者,降低消息的生成速度。生产者可以采用多种策略来实现这一要求,这种机制称为背压。

7.2、JDK 9 的Flow和JDK 8中的Stream的关系

从名字来说,二者都有流的含义,但其实二者并不是同一个概念:

  • Flow API会在网络通信方面(请求,减速,丢弃,阻塞等);
  • Streams API非常适合处理数据流(map,reduce和所有变体)。

7.3、JDK 9 的Flow和Spring Reactor的关系

二者都是Reactive Streams 规范的实现:

  • Java 9 Flow 是JDK的实现;
  • Reactor 框架(Web Flux的基础)是Spring的实现。
public class FluxMonoTest {

    public static void main(String[] args) {
        Flux.just(1,2,3);
        Mono.just(4);

        Integer[] integers = {1,2,4,5};
        Flux flux = Flux.fromArray(integers);

        List<Integer> list = Arrays.asList(integers);
        Flux.fromIterable(list);
        Stream<Integer> stream = list.stream();
        Flux.fromStream(stream);

        Flux.just(1,2,3).map(e -> {
            return e*e;
        }).subscribe();

        //发布订阅
        Flow.Publisher<String> publisher = subscriber -> {
            subscriber.onNext("1");
            subscriber.onNext("2");
            subscriber.onError(new RuntimeException("error"));
        };

        publisher.subscribe(new Flow.Subsriber<>(){
            @Overider
            public void onSubscribe(Flow.Subscription subscription){
                subscription.cancel();
            }

            @Overider
            public void onNext(String item){
                System.out.println(item);
            }

            @Overider
            public void onSubscribe(Throwable throwable){
                System.out.println("出错了");
            }

            @Overider
            public void onComplete(){
                System.out.println("publish complete");
            }
            
        });
    }

}

浅谈JDK 9—Flow_Java部落格-CSDN博客_flow java

Flux:响应式编程系列(一):什么是响应式编程?reactor入门 - yuanrw - 博客园

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