Java学习笔记-day05-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）:

interfacePublisher<T>{voidsubscribe(Subscriber<?superT> subscriber);}

• subscribe(Subscriber<? super T> 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）:

interfaceSubscriber<T>{voidonSubscribe(Subscription subscription);voidonNext(T item);voidonError(Throwable throwable);voidonComplete();}

• 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）:

interfaceSubscription{voidrequest(long n);voidcancel();}

• 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）:

interfaceProcessor<T,R>extendsSubscriber<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<? super R> 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。interfacePublisher<T>{voidsubscribe(Subscriber<?superT> 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。interfaceSubscriber<T>{voidonSubscribe(Subscription subscription);voidonNext(T item);voidonError(Throwable throwable);voidonComplete();}
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。interfaceSubscription{voidrequest(long n);voidcancel();}
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。interfaceProcessor<T,R>extendsSubscriber<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

classMyPublisherimplementsFlow.Publisher<String>{MySubscription<String> subscription;publicint request ;publicvoidpublish(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;}}}@Overridepublicvoidsubscribe(Flow.Subscriber<?superString> subscriber){System.out.println("第一步：绑定订阅者");MySubscription<String> subscription =newMySubscription<>(subscriber,this);this.subscription = subscription;
        subscriber.onSubscribe(subscription);}}classMySubscriberimplementsFlow.Subscriber<String>{privateFlow.Subscription subscription;@OverridepublicvoidonSubscribe(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);}@OverridepublicvoidonNext(String item){System.out.println("第四步：推送数据");System.out.println("MySubscriber 消费了item = "+ item);
        subscription.request(1);}@OverridepublicvoidonError(Throwable throwable){System.out.println("出异常了 = "+ throwable);}@OverridepublicvoidonComplete(){}}classMySubscription<T>implementsFlow.Subscription{finalFlow.Subscriber<?superT> subscriber;finalMyPublisher publisher;List items =newArrayList();publicMySubscription(Flow.Subscriber<?superT> subscriber,MyPublisher publisher){this.subscriber = subscriber;this.publisher = publisher;}@Overridepublicvoidrequest(long n){this.publisher.request++;System.out.println("第三步：拉取请求");}@Overridepublicvoidcancel(){}}publicclassFlowDemo{publicstaticvoidmain(String[] args){MyPublisher myPublisher =newMyPublisher();MySubscriber mySubscriber =newMySubscriber();
        myPublisher.subscribe(mySubscriber);
        myPublisher.publish("111");
        myPublisher.publish("222");
        myPublisher.publish(null);}}

4.Jdk实现Reactive Streams使用示例

classSimplePublisherimplementsFlow.Publisher<Integer>{privatefinalSubmissionPublisher<Integer> publisher =newSubmissionPublisher<>();publicvoidpublishItems(){for(int i =1; i <=5; i++){
            publisher.submit(i);}// 发布者完成发布
        publisher.close();}@Overridepublicvoidsubscribe(Flow.Subscriber<?superInteger> subscriber){
        publisher.subscribe(subscriber);}}classSimpleSubscriberimplementsFlow.Subscriber<Integer>{privateFlow.Subscription subscription;@OverridepublicvoidonSubscribe(Flow.Subscription subscription){this.subscription = subscription;// 请求订阅者处理的元素数量
        subscription.request(1);}@OverridepublicvoidonNext(Integer item){System.out.println("Received item: "+ item);// 处理完一个元素后请求下一个
        subscription.request(1);}@OverridepublicvoidonError(Throwable throwable){System.err.println("Error occurred: "+ throwable.getMessage());}@OverridepublicvoidonComplete(){System.out.println("Processing completed.");}}publicclassReactiveStreamsExample{publicstaticvoidmain(String[] args)throwsInterruptedException{// 创建发布者和订阅者SimplePublisher simplePublisher =newSimplePublisher();SimpleSubscriber simpleSubscriber =newSimpleSubscriber();// 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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