Java反应式框架Reactor中的Mono和Flux

原创
09/17 23:25
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1. 前言

最近写关于响应式编程的东西有点多,很多同学反映对FluxMono这两个Reactor中的概念有点懵逼。但是目前Java响应式编程中我们对这两个对象的接触又最多,诸如Spring WebFluxRSocketR2DBC。我开始也对这两个对象头疼,所以今天我们就简单来探讨一下它们。

2. 响应流的特点

要搞清楚这两个概念,必须说一下响应流规范。它是响应式编程的基石。他具有以下特点:

  • 响应流必须是无阻塞的。
  • 响应流必须是一个数据流。
  • 它必须可以异步执行。
  • 并且它也应该能够处理背压。

背压是反应流中的一个重要概念,可以理解为,生产者可以感受到消费者反馈的消费压力,并根据压力进行动态调整生产速率。形象点可以按照下面理解:

有没有背压的两种情形

3. Publisher

由于响应流的特点,我们不能再返回一个简单的POJO对象来表示结果了。必须返回一个类似Java中的Future的概念,在有结果可用时通知消费者进行消费响应。

Reactive Stream规范中这种被定义为Publisher<T>Publisher<T>是一个可以提供0-N个序列元素的提供者,并根据其订阅者Subscriber<? super T>的需求推送元素。一个Publisher<T>可以支持多个订阅者,并可以根据订阅者的逻辑进行推送序列元素。下面这个Excel计算就能说明一些Publisher<T>的特点。

A1-A9就可以看做Publisher<T>及其提供的元素序列。A10-A13分别是求和函数SUM(A1:A9)、平均函数AVERAGE(A1:A9)、最大值函数MAX(A1:A9)、最小值函数MIN(A1:A9),可以看作订阅者Subscriber。假如说我们没有A10-A13,那么A1-A9就没有实际意义,它们并不产生计算。这也是响应式的一个重要特点:当没有订阅时发布者什么也不做

FluxMono都是Publisher<T>Reactor 3实现。Publisher<T>提供了subscribe方法,允许消费者在有结果可用时进行消费。如果没有消费者Publisher<T>不会做任何事情,他根据消费情况进行响应。 Publisher<T>可能返回零或者多个,甚至可能是无限的,为了更加清晰表示期待的结果就引入了两个实现模型MonoFlux

4. Flux<T>

Flux 是一个发出(emit)0-N个元素组成的异步序列的Publisher<T>,可以被onComplete信号或者onError信号所终止。在响应流规范中存在三种给下游消费者调用的方法 onNext, onComplete, 和onError。下面这张图表示了Flux的抽象模型:

Flux

以上的的讲解对于初次接触反应式编程的依然是难以理解的,所以这里有一个循序渐进的理解过程。

有些类比并不是很妥当,但是对于你循序渐进的理解这些新概念还是有帮助的。

传统数据处理

我们在平常是这么写的:

public List<ClientUser> allUsers() {
    return Arrays.asList(new ClientUser("felord.cn", "reactive"),
            new ClientUser("Felordcn", "Reactor"));
}

我们通过迭代返回值Listget这些元素进行再处理(消费),这种方式有点类似厨师做了很多菜,吃不吃在于食客。需要食客主动去来吃就行了(pull的方式),至于喜欢吃什么不喜欢吃什么自己随意,怎么吃也自己随意。

流式数据处理

Java 8中我们可以改写为流的表示:

public Stream<ClientUser> allUsers() {
    return  Stream.of(new ClientUser("felord.cn", "reactive"),
            new ClientUser("Felordcn", "Reactor"));
}

依然是厨师做了很多菜,但是这种就更加高级了一些,提供了菜品的搭配方式(不包含具体细节),食客可以按照说明根据自己的习惯搭配着去吃,一但开始概不退换,吃完为止,过期不候。

反应式数据处理

Reactor中我们又可以改写为Flux表示:

public Flux<ClientUser> allUsers(){
    return Flux.just(new ClientUser("felord.cn", "reactive"),
            new ClientUser("Felordcn", "Reactor"));
}

这时候食客只需要订餐就行了,做好了自然就呈上来,而且可以随时根据食客的饭量进行调整。如果没有食客订餐那么厨师就什么都不用做。当然不止有这么点特性,不过对于方便我们理解来说这就够了。

5. Mono<T>

Mono 是一个发出(emit)0-1个元素的Publisher<T>,可以被onComplete信号或者onError信号所终止。

Mono

这里就不翻译了,整体和Flux差不多,只不过这里只会发出0-1个元素。也就是说不是有就是没有。象Flux一样,我们来看看Mono的演化过程以帮助理解。

传统数据处理

public ClientUser currentUser () {
    return isAuthenticated ? new ClientUser("felord.cn", "reactive") : null;
}

直接返回符合条件的对象或者null

Optional的处理方式

public Optional<ClientUser> currentUser () {
    return isAuthenticated ? Optional.of(new ClientUser("felord.cn", "reactive"))
            : Optional.empty();
}

这个Optional我觉得就有反应式的那种味儿了,当然它并不是反应式。当我们不从返回值Optional取其中具体的对象时,我们不清楚里面到底有没有,但是Optional是一定客观存在的,不会出现NPE问题。

反应式数据处理

public Mono<ClientUser> currentUser () {
    return isAuthenticated ? Mono.just(new ClientUser("felord.cn", "reactive"))
            : Mono.empty();
}

Optional有点类似的机制,当然Mono不是为了解决NPE问题的,它是为了处理响应流中单个值(也可能是Void)而存在的。

6. 总结

FluxMonoJava反应式中的重要概念,但是很多同学包括我在开始都难以理解它们。这其实是规定了两种流式范式,这种范式让数据具有一些新的特性,比如基于发布订阅的事件驱动,异步流、背压等等。另外数据是推送(Push)给消费者的以区别于平时我们的拉(Pull)模式。同时我们可以像Stream Api一样使用类似mapflatmap等操作符(operator)来操作它们。对FluxMono这两个概念需要花一些时间去理解它们,不能操之过急。如果你对我的这种看法有不同的观点可以留言讨论,多多关注:码农小胖哥 获取更多干货知识。

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