Spring Reactor基本介绍和案例解析

1. Reactor 对比

1.1 Reactor 线程模型

Reactor 线程模型就是通过 单个线程 使用 Java NIO 包中的 Selector 的 select()方法，进行监听。当获取到事件（如 accept、read 等）后，就会分配（dispatch)事件进行相应的事件处理（handle）。

如果要给 Reactor 线程模型 下一个更明确的定义，应该是：

Reactor线程模式 = Reactor（I/O多路复用）+ 线程池

Netty、Redis 使用了此模型，主要是解决 C10K 问题

C10K 问题：服务器如何支持 10K 个并发连接

1.2 Spring Reactor

Reactor 是 JVM 完全非阻塞的响应式编程基础，响应式编程是一种关注数据流和变化传播的异步编程范式。这意味着可以通过所采用的编程语言轻松地表达静态(例如数组)或动态(例如事件发射器)数据流。

Mono<List<String>> cartInfoMono = Mono.just( "songjiyang" )
        .map( UserService::findUserByName )
        .map( UserService::findUserShoppingCart );
String user = UserService.findUserByName( "songjiyang" );
List<String> userShoppingCart = UserService.findUserShoppingCart( user );

联系：

两者都是使用异步的手段来提高系统的性能

区别：

Reactor 模型主要异步的处理新连接、连接和读写，而 Spring Reactor 在更高的代码级别提供了异步框架

或者反过来说，新连接、连接和读写等事件触发了 Netty Reactor 的某些管道处理器流程，某些事件触发了 Spring Reactor 的执行流程，这也是 Reactor(反应器)名称的由来

2. Java 中的异步

上面我们一直在讲异步，异步其实是针对调用者的，也就是调用者调用完方法之后就可以做的别的事情了，Java 中实现异步就两种方式：

• 回调
• 多线程

2.1 回调

回调其实就是把当前的事情完成之后，后面需要做的事当成函数传进行，等完成之后调用就行

    public static void main( String[] args ){
       doA( ( next ) -> {
          log.info( "doB" );
          next.run();
       }, () -> log.info( "doC" ) );
    }
    public static void doA( Consumer<Runnable> next, Runnable nextNext ){
       log.info( "doA" );
       next.accept( nextNext );
    }
// output
15:06:52.818 [main] INFO concurrent.CompleteTest - doA
15:06:52.820 [main] INFO concurrent.CompleteTest - doB
15:06:52.820 [main] INFO concurrent.CompleteTest - doC

回调是在一个线程中来完成的，很容易理解，但问题是回调太多代码就变的很复杂，有回调地域的问题

回调只是一种异步的编程方式，本身实现异步其实还是需要多线程，例如单独起一个监听线程来执行回调函数，例如 EventListener

如果执行的任务不考虑线程安全问题的话，可以使用 CompletableFuture 来解决，会更加易于阅读

CompletableFuture
       .runAsync( ()-> log.info("doA") )
       .thenRunAsync( ()-> log.info("doB") )
       .thenRunAsync( ()->log.info("doC") )
       .get();
// output
15:08:04.407 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1] INFO concurrent.CompleteTest - doA
15:08:04.410 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1] INFO concurrent.CompleteTest - doB
15:08:04.410 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1] INFO concurrent.CompleteTest - doC

CompletableFuture 的 thenRunAsync 也是基于回调，每个任务 Class 会有一个 next, 多个任务组成一个回调链

Mono.just("")
       .doOnNext( (x)-> log.info("doA") )
       .doOnNext( (x)-> log.info("doB") )
       .doOnNext( (x)-> log.info("doC") )
       .block();
15:12:56.160 [main] INFO concurrent.CompleteTest - doA
15:12:56.160 [main] INFO concurrent.CompleteTest - doB
15:12:56.161 [main] INFO concurrent.CompleteTest - doC

2.2 多线程

多线程的方式，大家应该都很熟悉

• Thread
• ExecutorService 线程池
• CompletionService 带结果队列的线程池
• CompletableFuture 用于任务编排
• Runable、Callable、Future、CompletableFuture

3. Spring Reactor

从上面可以看到一些使用 Reactor 的代码中，都可以在原生 JDK 中找到替换，那我们为什么还需要它呢？

• 可组合和可读性
• 丰富的操作
• 订阅之前什么都不会发生
• 背压

下面是 Java9 中 Flow 类的类图，SpringReactor 也是使用这四个类，在 Java9 中已经成了规范

3.1 Publisher

Mono，提供 0 到 1 个 Item

Flux，提供 0 到 N 个 Item

发布者提供 n 个 Item, 经过一些 operator（数据处理操作），完成或者异常中止

核心方法：

subscribe

3.1.1 创建

Mono<String> noData = Mono.empty(); 
Mono<String> data = Mono.just("foo");
Flux<Integer> numbersFromFiveToSeven = Flux.range(5, 3); 
Mono.fromSupplier( ()->1 );
Mono.fromFuture( CompletableFuture.runAsync( ()-> {} ) );
Flux.create((sink)->{
    for( int i = 0; i < 5; i++ ){
       sink.next( i ) ;
    }
    sink.complete();
});

下面这些都称为 operator，可以很灵活处理其中的 Item

• 转化 map、flatMap、
• 消费 doOnNext、doNextError、doOnCancel
• 过滤 filter、distinct、take
• 错误处理 onErrorReturn、onErrorComplete、onErrorResume、doFinally
• 时间相关 timeout、interval、delay
• 分隔 window、buffer
• 转同步 block、toStream

3.1.3 订阅

订阅然后消费发布者的内容

subscribe(); 
subscribe(Consumer<? super T> consumer); 

订阅之后的返回值是Disposable****，可以使用这个对象来取消订阅，会告诉发布者停止生产对象，但不保证会立即终止

• 当然可以给 subscribe 传递参数，自定义 complete 或者 error 时需要做的时
• 同时可以使用 BaseSubscriber 类来实现订阅，可以控制消费的数量

3.2 Subscriber

消费者一般不用手动创建，通过 subscribe 传进 Consumer 函数后，会自动生成一个 LambdaSubscriber，核心方法：

• onSubscribe
• onNext
• onError
• onComplete

3.3 Processor

既是发布者，又是订阅者

3.4 Subscription

订阅，消费者调用 subscribe 方法之后可以在 onSubscribe 回调中获取，可以请求下一个 Item 或者取消订阅

• request
• cancel

3.5 Thread 和 Scheduler

没有指定的情况下：

• 当前的 operator 使用上一个 operator 的线程，最先的 operator 使用调用 subscribe 的线程来执行

Reactor 中使用 Scheduler 来执行流程，类似 ExecutorService

• subscribeOn 可以指定订阅时使用的线程，这样可以不阻塞的订阅
• publishOn 指定发布时使用的线程

4. Spring Reactor 优化案例

流程中可以优化的点：

• 准备数据可以异步，等需要用的时候在去阻塞获取，相当于一个 Future
• 召回可以完成之后就去等正排数据，新的问题，如何去重？本来拿一次正排数据，现在拿 N 个召回次数据，请求量是不是会变大，耗时是不是也会增加
• 过滤的准备数据也可以异步，也就是说某个过滤策略的数据准备好了，就可以去执行过滤了，而且还存在很多不需要依赖数据的过滤策略也需要等
• 一般粗排只需要 1000 条数据，过滤时已经拿够了 1000 条就可以跳过了

我们上面所说的异步，其实就是说流程中某些节点是在同时执行的，不必等一个节点完成后再执行另外一个，这其实一个统筹学的问题

4.1 解决方法对比

for (StrategyConfig filterConfig : filterConfigList) {
    doStrategyFilter(filterChainContext, recommendContext, recRequest, filterConfig, allFilters, partitionContext, partitionTrace);
}
readyStrategyFlux.publishOn(ExecutorServiceHolder.scheduler).doOnNext((readyStrategyName) -> {
    try {
        List<StrategyConfig> strategyConfigs = strategyNameToConfigs.get(readyStrategyName);
        for (StrategyConfig strategyConfig : strategyConfigs) {
            doStrategyFilter(filterChainContext, recommendContext, recRequest, strategyConfig, allFilters, partitionContext, partitionTrace);
        }
    } catch (Exception e) {
        LOGGER.error("doOnNext filter error", e);
    }
}).blockLast();

这里的 blockLast 又回到了同步世界，可以很好的和已有的代码兼容

下面是 20240629 到 20240702 某个场景优化过滤阶段的耗时对比

业务指标对比

无明显波动

5. 总结

Spring Reactor 是一个响应式编程框架，非常适合类似 MXN 这样的流程编排系统，也是 Java 中异步编程的一种补充，但也会有一些其他的问题，例如潜在的线程安全问题，已有框架的冲突 ThreadLocal 等

参考资料

【1】深入 Netty 逻辑架构，从 Reactor 线程模型开始（一）-阿里云开发者社区

【2】Reactor 3 Reference Guide

【3】C10k 问题简述-CSDN 博客

到此这篇关于Spring Reactor基本介绍和案例的文章就介绍到这了,更多相关Spring Reactor内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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