外行人都能看懂的WebFlux，错过了血亏！

前言

只有光头才能变强。

文本已收录至我的github仓库，欢迎star：https://github.com/zhongfucheng3y/3y

本文知识点架构：

如果有关注我公众号文章的同学就会发现，最近我不定时转发了一些比较好的webflux的文章，因为我最近在学。

我之前也说过，学习一项技术之前，先要了解为什么要学这项技术。其实这次学习webflux也没有多大的原生动力，主要是在我们组内会轮流做一次技术分享，而我又不知道分享什么比较好...

之前在初学大数据相关的知识，但是这一块的时间线会拉得比较长，感觉赶不及小组内分享（而组内的同学又大部分都懂大数据，就只有我一个菜鸡，泪目)。所以，想的是：“要不我学点新东西搞搞？”。于是就花了点时间学webflux啦~

这篇文章主要讲解什么是webflux，带领大家入个门，希望对大家有所帮助（至少看完这篇文章，知道webflux是干嘛用的)

一、什么是webflux？

我们从spring的官网拉下一点点就可以看到介绍webflux的地方了

从官网的简介中我们能得出什么样的信息？

• 我们程序员往往根据不同的应用场景选择不同的技术，有的场景适合用于同步阻塞的，有的场景适合用于异步非阻塞的。而spring5提供了一整套响应式(非阻塞)的技术栈供我们使用(包括web控制器、权限控制、数据访问层等等)。
• 而左侧的图则是技术栈的对比啦；
  • 响应式一般用netty或者servlet 3.1的容器(因为支持异步非阻塞)，而servlet技术栈用的是servlet容器
  • 在web端，响应式用的是webflux，servlet用的是springmvc
  • .....

总结起来，webflux只是响应式编程中的一部分(在web控制端)，所以一般我们用它与springmvc来对比。

二、如何理解响应式编程？

在上面提到了响应式编程(reactive programming)，而webflux只是响应式编程的其中一个技术栈而已，所以我们先来探讨一下什么是响应式编程

从*里边我们得到的定义：

reactive programming is a declarative programming paradigm concerned with data streams and the propagation of change

响应式编程（reactive programming）是一种基于数据流（data stream）和变化传递（propagation of change）的声明式（declarative）的编程范式

在*上也举了个小例子：

意思大概如下：

• 在命令式编程(我们的日常编程模式)下，式子a=b+c，这就意味着a的值是由b和c计算出来的。如果b或者c后续有变化，不会影响到a的值
• 在响应式编程下，式子a:=b+c，这就意味着a的值是由b和c计算出来的。但如果b或者c的值后续有变化，会影响到a的值

我认为上面的例子已经可以帮助我们理解变化传递（propagation of change）

那数据流（data stream）和声明式（declarative）怎么理解呢？那可以提一提我们的stream流了。之前写过lambda表达式和stream流的文章，大家可以先去看看：

• 最近学到的lambda表达式基础知识
• 手把手带你体验stream流

lambda的语法是这样的(stream流的使用会涉及到很多lambda表达式的东西，所以一般先学lambda再学stream流)：

stream流的使用分为三个步骤(创建stream流、执行中间操作、执行最终操作)：

执行中间操作实际上就是给我们提供了很多的api去操作stream流中的数据(求和/去重/过滤)等等

说了这么多，怎么理解数据流和声明式呢？其实是这样的：

• 本来数据是我们自行处理的，后来我们把要处理的数据抽象出来（变成了数据流），然后通过api去处理数据流中的数据（是声明式的）

比如下面的代码；将数组中的数据变成数据流，通过显式声明调用.sum()来处理数据流中的数据，得到最终的结果：

public static void main(string[] args) {
    int[] nums = { 1, 2, 3 };
    int sum2 = intstream.of(nums).parallel().sum();
    system.out.println("结果为：" + sum2);
}

如图下所示：

2.1 响应式编程->异步非阻塞

上面讲了响应式编程是什么：

响应式编程（reactive programming）是一种基于数据流（data stream）和变化传递（propagation of change）的声明式（declarative）的编程范式

也讲解了数据流/变化传递/声明式是什么意思，但说到响应式编程就离不开异步非阻塞。

从spring官网介绍webflux的信息我们就可以发现asynchronous, nonblocking 这样的字样，因为响应式编程它是异步的，也可以理解成变化传递它是异步执行的。

如下图，合计的金额会受其他的金额影响(更新的过程是异步的)：

我们的jdk8 stream流是同步的，它就不适合用于响应式编程（但基础的用法是需要懂的，因为响应式流编程都是操作流嘛）

而在jdk9 已经支持响应式流了，下面我们来看一下

三、jdk9 reactive

响应式流的规范早已经被提出了：里面提到了：

reactive streams is an initiative to provide a standard for asynchronous stream processing with non-blocking back pressure ----->

翻译再加点信息：

响应式流(reactive streams)通过定义一组实体，接口和互操作方法，给出了实现异步非阻塞背压的标准。第三方遵循这个标准来实现具体的解决方案，常见的有reactor，rxjava，akka streams，ratpack等。

规范里头实际上就是定义了四个接口：

java 平台直到 jdk 9才提供了对于reactive的完整支持，jdk9也定义了上述提到的四个接口，在java.util.concurrent包上

一个通用的流处理架构一般会是这样的（生产者产生数据，对数据进行中间处理，消费者拿到数据消费)：

• 数据来源，一般称为生产者（producer）
• 数据的目的地，一般称为消费者(consumer)
• 在处理时，对数据执行某些操作一个或多个处理阶段。（processor)

到这里我们再看回响应式流的接口，我们应该就能懂了：

• publisher（发布者)相当于生产者(producer)
• subscriber(订阅者)相当于消费者(consumer)
• processor就是在发布者与订阅者之间处理数据用的

在响应式流上提到了back pressure（背压)这么一个概念，其实非常好理解。在响应式流实现异步非阻塞是基于生产者和消费者模式的，而生产者消费者很容易出现的一个问题就是：生产者生产数据多了，就把消费者给压垮了。

而背压说白了就是：消费者能告诉生产者自己需要多少量的数据。这里就是subscription接口所做的事。

下面我们来看看jdk9接口的方法，或许就更加能理解上面所说的话了：

// 发布者(生产者)
public interface publisher<t> {
    public void subscribe(subscriber<? super t> s);
}
// 订阅者(消费者)
public interface subscriber<t> {
    public void onsubscribe(subscription s);
    public void onnext(t t);
    public void onerror(throwable t);
    public void oncomplete();
}
// 用于发布者与订阅者之间的通信(实现背压：订阅者能够告诉生产者需要多少数据)
public interface subscription {
    public void request(long n);
    public void cancel();
}
// 用于处理发布者 发布消息后，对消息进行处理，再交由消费者消费
public interface processor<t,r> extends subscriber<t>, publisher<r> {
}

3.1 看个例子

代码中有大量的注释，我就不多bb了，建议直接复制跑一下看看：

class myprocessor extends submissionpublisher<string>
        implements processor<integer, string> {

    private subscription subscription;

    @override
    public void onsubscribe(subscription subscription) {
        // 保存订阅关系, 需要用它来给发布者响应
        this.subscription = subscription;

        // 请求一个数据
        this.subscription.request(1);
    }

    @override
    public void onnext(integer item) {
        // 接受到一个数据, 处理
        system.out.println("处理器接受到数据: " + item);

        // 过滤掉小于0的, 然后发布出去
        if (item > 0) {
            this.submit("转换后的数据:" + item);
        }

        // 处理完调用request再请求一个数据
        this.subscription.request(1);

        // 或者 已经达到了目标, 调用cancel告诉发布者不再接受数据了
        // this.subscription.cancel();
    }

    @override
    public void onerror(throwable throwable) {
        // 出现了异常(例如处理数据的时候产生了异常)
        throwable.printstacktrace();

        // 我们可以告诉发布者, 后面不接受数据了
        this.subscription.cancel();
    }

    @override
    public void oncomplete() {
        // 全部数据处理完了(发布者关闭了)
        system.out.println("处理器处理完了!");
        // 关闭发布者
        this.close();
    }

}

public class flowdemo2 {

    public static void main(string[] args) throws exception {
        // 1. 定义发布者, 发布的数据类型是 integer
        // 直接使用jdk自带的submissionpublisher
        submissionpublisher<integer> publiser = new submissionpublisher<integer>();

        // 2. 定义处理器, 对数据进行过滤, 并转换为string类型
        myprocessor processor = new myprocessor();

        // 3. 发布者 和 处理器 建立订阅关系
        publiser.subscribe(processor);

        // 4. 定义最终订阅者, 消费 string 类型数据
        subscriber<string> subscriber = new subscriber<string>() {

            private subscription subscription;

            @override
            public void onsubscribe(subscription subscription) {
                // 保存订阅关系, 需要用它来给发布者响应
                this.subscription = subscription;

                // 请求一个数据
                this.subscription.request(1);
            }

            @override
            public void onnext(string item) {
                // 接受到一个数据, 处理
                system.out.println("接受到数据: " + item);

                // 处理完调用request再请求一个数据
                this.subscription.request(1);

                // 或者 已经达到了目标, 调用cancel告诉发布者不再接受数据了
                // this.subscription.cancel();
            }

            @override
            public void onerror(throwable throwable) {
                // 出现了异常(例如处理数据的时候产生了异常)
                throwable.printstacktrace();

                // 我们可以告诉发布者, 后面不接受数据了
                this.subscription.cancel();
            }

            @override
            public void oncomplete() {
                // 全部数据处理完了(发布者关闭了)
                system.out.println("处理完了!");
            }

        };

        // 5. 处理器 和 最终订阅者 建立订阅关系
        processor.subscribe(subscriber);

        // 6. 生产数据, 并发布
        publiser.submit(-111);
        publiser.submit(111);

        // 7. 结束后 关闭发布者
        // 正式环境 应该放 finally 或者使用 try-resouce 确保关闭
        publiser.close();

        // 主线程延迟停止, 否则数据没有消费就退出
        thread.currentthread().join(1000);
    }

}

输出的结果如下：

流程实际上非常简单的：

参考资料：

• http://www.spring4all.com/article/6826
• https://www.cnblogs.com/icanfixit/p/7245377.html

java 8 的 stream 主要关注在流的过滤，映射，合并，而 reactive stream 更进一层，侧重的是流的产生与消费，即流在生产与消费者之间的协调

说白了就是：响应式流是异步非阻塞+流量控制的(可以告诉生产者自己需要多少的量/取消订阅关系)

展望响应式编程的场景应用：

比如一个日志监控系统，我们的前端页面将不再需要通过“命令式”的轮询的方式不断向服务器请求数据然后进行更新，而是在建立好通道之后，数据流从系统源源不断流向页面，从而展现实时的指标变化曲线；

再比如一个社交平台，朋友的动态、点赞和留言不是手动刷出来的，而是当后台数据变化的时候自动体现到界面上的。

四、入门webflux

扯了一大堆，终于回到webflux了。经过上面的基础，我们现在已经能够得出一些结论的了：

• webflux是spring推出响应式编程的一部分(web端)
• 响应式编程是异步非阻塞的(是一种基于数据流（data stream）和变化传递（propagation of change）的声明式（declarative）的编程范式)

我们再回来看官网的图：

4.1 简单体验webflux

spring官方为了让我们更加快速/平滑到webflux上，之前springmvc那套都是支持的。也就是说：我们可以像使用springmvc一样使用着webflux。

webflux使用的响应式流并不是用jdk9平台的，而是一个叫做reactor响应式流库。所以，入门webflux其实更多是了解怎么使用reactor的api，下面我们来看看~

reactor是一个响应式流，它也有对应的发布者(publisher )，reactor的发布者用两个类来表示：

• mono(返回0或1个元素)
• flux(返回0-n个元素)

而订阅者则是spring框架去完成

下面我们来看一个简单的例子(基于webflux环境构建)：

// 阻塞5秒钟
private string createstr() {
    try {
        timeunit.seconds.sleep(5);
    } catch (interruptedexception e) {
    }
    return "some string";
}

// 普通的springmvc方法
@getmapping("/1")
private string get1() {
    log.info("get1 start");
    string result = createstr();
    log.info("get1 end.");
    return result;
}

// webflux(返回的是mono)
@getmapping("/2")
private mono<string> get2() {
    log.info("get2 start");
    mono<string> result = mono.fromsupplier(() -> createstr());
    log.info("get2 end.");
    return result;
}

首先，值得说明的是，我们构建webflux环境启动时，应用服务器默认是netty的：

我们分别来访问一下springmvc的接口和webflux的接口，看一下有什么区别：

springmvc：

webflux：

从调用者(浏览器)的角度而言，是感知不到有什么变化的，因为都是得等待5s才返回数据。但是，从服务端的日志我们可以看出，webflux是直接返回mono对象的(而不是像springmvc一直同步阻塞5s，线程才返回)。

这正是webflux的好处：能够以固定的线程来处理高并发（充分发挥机器的性能）。

webflux还支持服务器推送(sse - >server send event)，我们来看个例子：

/**
     * flux : 返回0-n个元素
     * 注：需要指定mediatype
     * @return
     */
@getmapping(value = "/3", produces = mediatype.text_event_stream_value)
private flux<string> flux() {
    flux<string> result = flux
        .fromstream(intstream.range(1, 5).maptoobj(i -> {
            try {
                timeunit.seconds.sleep(1);
            } catch (interruptedexception e) {
            }
            return "flux data--" + i;
        }));
    return result;
}

效果就是每秒会给浏览器推送数据：

非常感谢人才们能看到这里，如果这个文章写得还不错，觉得「三歪」我有点东西的话 求点赞 求关注️ 求分享