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初识Reactive StreamReactive Stream (响应式流/反应流) 是JDK9引入的一套标准，是一套基于发布/订阅模式的数据处理规范。响应式流从2013年开始，作为提供非阻塞背压的异步流处理标准的倡议。 它旨在解决处理元素流的问题——如何将元素流从发布者传递到订阅者，而不需要发布者阻塞，或订阅者有无限制的缓冲区或丢弃。更确切地说，Reactive流目的是“找到最小的一组接口，方法和协议，用来描述必要的操作和实体以实现这样的目标：以非阻塞背压方式实现数据的异步流”。
“背压(反压)back pressure”概念很关键。首先异步消费者会向生产者订阅接收消息，然后当有新的信息可用时，消费者会通过之前订阅时提供的回调函数被再次激活调用。如果生产者发出的信息比消费者能够处理消息最大量还要多，消费者可能会被迫一直在抓消息，耗费越来越多的资源，埋下潜在的崩溃风险。为了防止这一点，需要有一种机制使消费者可以通知生产者，降低消息的生成速度。生产者可以采用多种策略来实现这一要求，这种机制称为背压。
响应式流模型非常简单——订阅者向发布者发送多个元素的异步请求，发布者向订阅者异步发送多个或稍少的元素。响应式流会在pull模型和push模型流处理机制之间动态切换。 当订阅者较慢时，它使用pull模型，当订阅者更快时使用push模型。
简单来说，在响应式流下订阅者可以与发布者沟通，如果使用JMS就应该知道，订阅者只能被动接收发布者所产生的消息数据。这就好比没有水龙头的水管一样，我只能被动接收水管里流过来的水，无法关闭也无法减少。而响应式流就相当于给水管加了个水龙头，在消费者这边可以控制水流的增加、减少及关闭。
响应式流模型图：
发布者（Publisher）是潜在的无限数量的有序元素的生产者。发布者可能有多个来自订阅者的待处理请求。
订阅者（Subscriber）从发布者那里订阅并接收元素。订阅者可以请求更多的元素。
JDK9 通过java.util.concurrent.Flow 和java.util.concurrent.SubmissionPublisher 类来实现响应式流。在JDK9里Reactive Stream的主要接口声明在Flow类里，Flow 类中定义了四个嵌套的静态接口，用于建立流量控制的组件，发布者在其中生成一个或多个供订阅者使用的数据项：
Flow类结构如下：
Publisher是能够发出元素的发布者，Subscriber是接收元素并做出响应的订阅者。当执行Publisher里的subscribe方法时，发布者会回调订阅者的onSubscribe方法，这个方法中，通常订阅者会借助传入的Subscription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告知订阅者流已经发完；如果有错误发生，则通过onError发出错误数据，同样也会终止流。
其中，Subscription相当于是连接Publisher和Subscriber的“纽带”。因为当发布者调用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“要”数据了。背压机制正是基于此来实现的。
如下图：
Processor则是集Publisher和Subscriber于一身，相当于是发布者与订阅者之间的一个”中间人“，可以通过Processor进行一些中间操作：
/**
* A component that acts as both a Subscriber and Publisher.
*
* @param <T> the subscribed item type
* @param <R> the published item type
*/
public static interface Processor<T,R> extends Subscriber<T>, Publisher<R> {
}如下图：
参考：
1.以下代码简单演示了SubmissionPublisher 和这套发布-订阅框架的基本使用方式：
package com.example.demo;
import java.util.concurrent.Flow;
import java.util.concurrent.SubmissionPublisher;
/**
* @program: demo
* @description: Flow Demo
* @author: 01
* @create: 2018-10-04 13:25
**/
public class FlowDemo {
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, 它实现了 Publisher 接口
SubmissionPublisher<Integer> publiser = new SubmissionPublisher<>();
// 2. 定义订阅者
Flow.Subscriber<Integer> subscriber = new Flow.Subscriber<>() {
private Flow.Subscription subscription;
@Override
public void onSubscribe(Flow.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("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, 可以调用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!");
}
};
// 3. 发布者和订阅者 建立订阅关系
publiser.subscribe(subscriber);
// 4. 生产数据, 并发布
// 这里忽略数据生产过程
for (int i = 0; i < 3; i++) {
System.out.println("生成数据:" + i);
// submit是个block方法
publiser.submit(i);
}
// 5. 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会退出
Thread.currentThread().join(1000);
// debug的时候, 下面这行需要有断点
// 否则主线程结束无法debug
System.out.println();
}
}运行结果如下：
上文中提到过可以调节发布者的数据产出速度，那么这个速度是如何调节的呢？关键就在于submit方法，该方法是一个阻塞方法。需要先说明的是SubmissionPublisher里有一个数据缓冲区，用于缓冲发布者产生的数据，而这个缓冲区是利用一个Object数组实现的，缓冲区最大长度为256。我们可以在onSubscribe方法里打上断点，查看到这个缓冲区：
当这个缓冲区的数据满了之后，submit方法就会进入阻塞状态，发布者数据的产生速度就会变慢，以此实现调节发布者的数据产出速度。
2.第二个例子演示了结合Processor的使用方式，代码如下：
package com.example.demo;
import java.util.concurrent.Flow.Processor;
import java.util.concurrent.Flow.Subscriber;
import java.util.concurrent.Flow.Subscription;
import java.util.concurrent.SubmissionPublisher;
/**
* Processor, 需要继承SubmissionPublisher并实现Processor接口
*
* 输入源数据 integer, 过滤掉小于0的, 然后转换成字符串发布出去
*/
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();
}
}
/**
* 带 process 的 flow demo
* @author 01
*/
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<>();
// 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<>() {
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
// 这里忽略数据生产过程
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);
}
}运行结果如下：
标签：import for 这一 img ISE 传递 ado color ack
原文地址：http://blog.51cto.com/zero01/2293823
