应用响应式Web开发组件-响应式编程和Spring Boot-技术圈

当下，对于具有广大用户群体的新型互联网应用而言，它们基本都需要考虑如何高效应对用户流量、如何确保系统弹性等核心技术主题。在理论和实践的结合下，响应式编程是一种新型的编程模型，是确保系统弹性的一款强有力的武器。在响应式编程领域，存在一套完整的响应式流规范以及实现这一规范的开发工具。在现实中，开发人员通常不会直接使用这些偏底层的开发工具来开发应用程序，而是借助于特定的开发框架。而我们日常开发中每天都在使用的Spring就是这样一个支持响应式编程的开发框架。

在2017年，Spring发布了新版本Spring 5，这是自Spring 4发布以来将近4年的时间中所发布的第一个全新版本。Spring 5引入了很多核心功能，重要的是它全面拥抱了响应式编程的设计思想和实践。

Spring 5的响应式编程模型以Project Reactor库为基础，而后者则实现了响应式流规范。事实上，Spring Boot从2.x版本开始全面依赖Spring 5。

Spring Boot为我们提供了一系列响应式编程组件，而本章将重点关注如何使用Spring Boot框架来开发响应式Web服务。

响应式编程和Spring Boot

响应式编程是一种新的编程技术，其目的是构建响应式系统。对于响应式系统而言，任何时候都需要确保其具备即时响应性，这是大多数日常业务场景所需要的，但却是一项非常复杂而有挑战性的任务，需要对相关技术有深入的了解。本节将讨论这些技术。

响应式流规范和实现框架

对于响应式编程而言，首先要明确的概念是数据流（Data Stream）。简单来讲，所谓的流就是由生产者生产并由一个或多个消费者消费的元素序列。而一旦有了数据流，那么就势必面临流量控制问题。流量控制是讨论数据流的核心话题。而针对如何控制流量，业界存在一个响应式流规范，以及一批实现了该规范的开发工具。

1. 响应式流规范

Java API版本的响应式流只包含四个接口，即Publisher<T>、 Subscriber<T>、Subscription和Processor<T,R>。

发布者（Publisher）是潜在的包含无限数量的有序元素的生产者，它根据收到的请求向当前订阅者发送元素。Publisher<T>接口定义如代码清单5-1 所示。

代码清单5-1　Publisher<T>接口定义代码

public interface Publisher<T> {

public void subscribe(Subscriber<? super T> s);

}

订阅者（Subscriber）从发布者那里订阅并接收元素。发布者向订阅者发送订阅令牌（Subscription Token）。通过订阅令牌，订阅者就可以向发布者请求多个元素。当元素准备就绪时，发布者就会向订阅者发送合适数量的元素。然后订阅者可以请求更多的元素，发布者也可能有多个来自订阅者的待处理请求。Subscriber <T>接口定义如代码清单5-2所示。

当执行发布者的subscribe()方法时，发布者会回调订阅者的 onSubscribe()方法。在这个方法中，通常订阅者会借助传入的Subscription 对象向发布者请求n个数据。然后发布者通过不断调用订阅者的onNext()方法向订阅者发出最多n个数据。如果数据全部发完，则会调用onComplete()方法告知订阅者流已经发完；如果有错误发生，则通过onError()方法发出错误提示消息，这时同样也会终止数据流。

订阅（Subscription）表示订阅者订阅的一个令牌。当订阅请求成功时，发布者将其传递给订阅者。订阅者使用订阅令牌与发布者进行交互，例如请求更多的元素或取消订阅。Subscription接口定义如代码清单5-3所示。

当发布者调用subscribe()方法注册订阅者时，会通过订阅者的回调方法 onSubscribe()传入Subscription对象，之后订阅者就可以使用这个 Subscription对象的request()方法向发布者请求数据。

处理器（Processor）充当订阅者和发布者之间的转换器（Transformer）。Processor<T,R>订阅类型T的数据元素，接收并转换为类型R的数据，发布该数据。Processor接口同时继承了Publisher和Subscriber 接口，其定义如代码清单5-4所示。

上述四个接口是各个响应式开发库之间互相实现兼容的桥梁，响应式流规范也仅仅聚焦于此，而对诸如转换、合并、分组等的操作一概未做要求，因此是一个非常抽象且精简的接口规范。

作为总结，我们可以把响应式流规范核心接口的交互方式梳理成图5-1。

可以看到，图5-1中所示的交互方式一共包含如下7个步骤。

1）当发布者使用subscribe()方法实现对该发布者的订阅时，首先会创建一个具有相应逻辑的Subscription对象，这个Subscription对象定义了如何处理请求，以及如何发出数据。

2）然后发布者将这个Subscription通过订阅者的onSubscribe()方法传给订阅者。

3）在订阅者的onSubscribe()方法中，需要通过Subscription的request ()方法发起第一次请求。

4）Subscription收到请求，就可以通过回调订阅者的onNext()方法发出元素，有多少发多少，但不能超过请求的个数。

5）订阅者在onNext()方法中通常定义对元素的处理逻辑，处理完成之后，可以继续发起请求。

6）发布者根据需要继续满足订阅者的请求。

7）如果发布者的元素序列正常结束，就通过订阅者的onComplete()方法予以告知。如果序列发送过程中有错误，则通过订阅者的onError()方法予以告知并传递错误提示。这两种情况都会导致序列终止，订阅过程结束。

2. Project Reactor

Spring 5引入了响应式编程机制，并默认集成了Project Reactor（下文简称为Reactor）作为该机制的实现框架。Reactor诞生较晚，可以认为它是第二代响应式开发框架。所以它是一款完全基于响应式流规范设计和实现的工具库，在使用上直观易懂。

在Reactor框架中，数据流的表现形式如图5-2所示。

图5-2中的数据流模型从语义上可以用如下公式表示：

onNext x 0..N [onError | onComplete]

上述公式包含了如下三种不同类型的方法调用，分别处理不同场景下的消息通知。

onNext()：正常包含元素的消息通知。

onComplete()：序列结束的消息通知。

onError()：序列出错的消息通知，可以没有。

按照响应式流规范，当这些消息通知产生时，订阅者中对应的 onNext()、onComplete()和onError()这三个方法将被调用。如果序列没有出错，则onError()方法不会被调用；而如果不调用onComplete()方法，我们就会得到一个无限异步序列。通常，无限异步序列应该只用于测试等特殊场景。

针对数据流，Reactor提供了两个核心组件，即Flux和Mono。其中Flux代表包含0到n个元素的异步序列，而Mono则表示包含0个或1个元素的异步序列。

创建Flux的方式非常多，这些方式可以分成两大类，一类是充分利用 Flux的静态方法，另一类则是动态创建Flux。这里的静态方法常见的包括 just()、fromArray()、fromIterable()、fromStream()、empty()、 error()、never()、range()、interval()等，而动态方法则包括generate() 和create()。创建Mono的方式也类似。另外，和其他主流的响应式编程框架一样，Reactor框架的设计目标也是为了简化响应式流的使用方法。为此，Reactor框架为我们提供了大量操作符用于操作Flux和Mono对象。常见的包括用于数据转换的flatMap、用于数据过滤的filter、用于操作组合的zipWith、用于条件控制的defaultIfEmpty，以及subscribe和log等工具操作符。

由于本章的重点是介绍Spring WebFlux，而Project Reactor是WebFlux 的底层框架，我们一般不会直接使用该框架开发Web应用程序。因此，针对 Flux和Mono的创建方法以及各种操作符，我们不打算做全面而细致的介绍，读者可参考Reactor框架的官方文档以及笔者翻译的《Spring响应式编程》一书做进一步了解。

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