Reactive响应式流入门!

公众号来源：美码师作者：美码师

再谈响应式

在前一篇文章 从Reactive编程到“好莱坞” 中，谈到了响应式的一些概念，讲的有些发散。但仅仅还是停留在概念的层面，对于实战性的东西并没有涉及。所以大家看了后，或许还是有些不痛不痒。

响应式编程强调的是异步化、面向流的处理方式，这两者也并非凭空生出，而是从大量的技术实践中总结提炼出来的概念，就比如：

• 我们谈异步化，容易联想到 Java 异步IO(Asynchronized IO)，而且习惯于将其和 BIO、NIO等概念来做对比。殊不知，老早出现的 Swing 框架(Java UI)就已经将异步化思维玩的很溜了，不信的可以看看其内部 Observer模式(观察者)的实现。

• 我们谈流式处理，容易联想到 时下当红的 Flink框架。但几乎所有的大数据分析、批处理应用都是基于流式进行处理的，比如 ETL，甚至是一个最简单的 Map Reduce 作业。

为什么Web后端开发的，对 Reactive 没有感觉

除了前端，Reactive 概念在大数据领域的应用其实非常的广泛了。但是对于大多数做 Web 后端开发的人来说或许普及程度并不高，以笔者自身的感受是，码了这么些年头，除了做好代码分层之外，似乎也没有见到 Reactive可以发挥重大作用的地方...

原因就在于，在Web 后端开发领域基本是依托 HTTP协议机制实现的，这是一个相当简单的 请求 -> 应答 模式，客户端在发送请求后，会一直等待结果返回，也就是结果的通知是由客户端主动获取而非异步通知的，因此并不是 Reactive 的风格。

但这已经是符合用户一贯的使用方式了，绝大多数情况下并不需要做什么样的变化，此时我们对响应式的感知并不深刻。

更符合Reactive 的另外一个场景是 富客户端(Rich Application)，假设在需要大量复杂的前端交互的场景下，我们可以选择将一些逻辑放在前端代码中实现。此时的 Web 交互就不再是整个页面的刷新，而是演变为客户端与服务端的"实时"双向通讯，这类应用也比较普遍了，比如基于 WebSocket 实现的 聊天应用、小游戏等等。

浅显的从趋势上看， Reactive 的前景还是很明朗的，这里并不是说因为现在多数流行的编程语言中都有它的影子(比如提供了Rx风格的框架)。而是未来的大数据处理、实时流计算会成为主流，这是环境决定的。而这时 Reactive 这种"面向流"的编程模式无疑是很合适的。

Java 9 支持的 Reactive Stream

Java 平台直到 JDK 9 才提供了对于 Reactive 的完整支持，而在此之前的JDK版本中，也以及存在一些有关联性的API，比如：

• Future 和 CompletableFuture接口，用于实现异步计算。后者较前者则是完善了异步结果通知、任务串行等特性。

• Stream 接口，可以将传统的集合转换为"流"的方式进行处理，比如迭代、映射转换。

这些关联性API 并不是完整的 Reactive，Java 9所支持的 Reactive Stream API 来自于2013年的响应式流规范(Reactive Stream Specification)。

https://www.reactive-streams.org/

基于这个规范中主要定义了下面几个接口：

• Publisher 即数据的发布者。Publisher 接口定义了一个subscribe方法，用于添加订阅者：

• Subscriber 指数据的订阅者。Subscriber 接口定义了4个方法，用于针对不同的事件作出响应。

首先，在subscribe方法调用成功后，Subscriber的 onSubscribe(Subscription s) 方法会被触发(Subscription 表示当前的订阅关系)。此后，正常可以继续调用 Subscription 的 request(long n) 方法来向发布者请求数据，n是指最大的数据条目数。

发布者会产生3种不同的消息，分别对应到 Subscriber 的3个回调方法：

数据消息：对应 onNext 方法，表示发布者产生的数据。

错误消息：对应 onError 方法，表示发布者产生了错误。

结束消息：对应 onComplete 方法，表示发布者已经完成了所有数据的发布。

在上面的3种通知中，错误、结束消息都表示当前的流已经到达了终点，后面不再会有消息产生。

• Subscription Subscription 表示的是一个订阅关系。可以通过该对象请求数据(request方法)，或者取消订阅(cancel方法)。

• Processor Processor 表示的一种特殊的对象，既是生产者，又是订阅者。

负压的支持

负压是响应式流定义的一种重要的能力，在上述的接口中，实质上已经提供了负压的支持。Publisher 只有在收到请求之后，才会产生数据。这就保证了 Subscriber 可以根据自己的处理能力，确定要向 Publisher 请求的数据量，以此保证自身不会被冲垮。

Java的响应式流接口统一定义在 java.util.concurrent.Flow接口中

范例

下面，以一个简单的代码示例来演示 Reactive Stream API 是如何使用的。

以某一个制奶厂为例，为了提高营收，工厂推出了一个厂家直销的业务。 顾客可以直接向厂方订购一定天数的奶制品，每天则是由工厂的服务人员送奶上门。为了模拟这个场景，我们实现的代码如下：

• 制奶厂，一个Publisher实现：

1. publicclassMilkFactoryextendsSubmissionPublisher<String> {

2. 
   

3. privatefinalScheduledFuture periodicTask;

4. privatefinalScheduledExecutorService scheduler;

5. 
   

6. privatestaticfinalList<String> milks =

7. Arrays.asList("益力多", "酸牛奶", "原味奶",

8. "低脂蛋奶", "羊奶", "甜牛奶");

9. 
   

10. publicMilkFactory() {

11. super();

12. //初始化定时器

13. scheduler = newScheduledThreadPoolExecutor(1);

14. 
    

15. //每一天生产完牛奶并推送给消费者

16. periodicTask = scheduler.scheduleAtFixedRate(

17. () -> submit(produceMilk()), 0, 1, TimeUnit.SECONDS);

18. }

19. 
    

20. //随机生产牛奶

21. privateString produceMilk() {

22. return milks.get((int) (Math.random() * milks.size()));

23. }

24. 
    

25. //关闭流

26. publicvoid close() {

27. periodicTask.cancel(false);

28. scheduler.shutdown();

29. super.close();

30. }

31. }

MilkFactory 集成自 SubmissionPublisher(一个提供缓冲的Publisher实现)，其内部会启动一个定时器，用于模拟每天给用户发放生产的牛奶。通过submit()方法可以将数据推送给用户。

• 顾客，一个Subscriber实现：

1. publicclassMilkCustomerimplementsFlow.Subscriber<String> {

2. privateFlow.Subscription subscription;

3. privateAtomicInteger available = newAtomicInteger(0);

4. privateint dayCount;

5. 
   

6. publicMilkCustomer(int dayCount) {

7. this.dayCount = dayCount;

8. }

9. @Override

10. publicvoid onSubscribe(Flow.Subscription subscription) {

11. this.subscription = subscription;

12. //设置总量

13. available.set(dayCount);

14. 
    

15. //第一天

16. subscription.request(1);

17. }

18. 
    

19. @Override

20. publicvoid onNext(String milk) {

21. System.out.println("今天的牛奶到了: " + milk);

22. 
    

23. //如果还有存量，继续请求

24. if(available.decrementAndGet() > 0){

25. subscription.request(1);

26. }else{

27. System.out.println("牛奶套餐已经派完，欢迎继续订购");

28. this.subscription.cancel();

29. }

30. }

31. 
    

32. @Override

33. publicvoid onError(Throwable t) {

34. t.printStackTrace();

35. }

36. 
    

37. @Override

38. publicvoid onComplete() {

39. System.out.println("closed.");

40. }

41. }

MilkCustomer 接受一个dayCount入参，即表示订购的数量，在首次订阅时会请求第一天的奶品，此后则每次收到到奶品后再请求下一天的，直到将总量消费完。

• 测试程序

执行下面的代码：

1. MilkFactory factory = newMilkFactory();

2. 
   

3. //订阅1周

4. MilkCustomer customer = newMilkCustomer(7);

5. 
   

6. factory.subscribe(customer);

输出：

1. 今天的牛奶到了: 酸牛奶

2. 今天的牛奶到了: 羊奶

3. 今天的牛奶到了: 原味奶

4. 牛奶套餐已经派完，欢迎继续订购

小结

在上例中，我们使用 Java 提供的 Reactive Stream API 实现了一个"送奶上门" 的业务流。整个过程相对是比较简单的，最关键的地方就在于对流式处理以及订阅关系的理解。然而，目前的 Reactive 实现还没有完全的统一，比如 Spring WebFlux(SpringBoot 2支持) 仍然是基于 Reactor 私有API 而不是 Reactive Stream API 来构建的，后面有机会再做下介绍。

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