本篇文章來自于2018年12月22日舉辦的《阿里云棲開發者沙龍—Java技術專場》，杜萬專家是該專場第四位演講的嘉賓，本篇文章是根據杜萬專家在《阿里云棲開發者沙龍—Java技術專場》的演講視頻以及PPT整理而成。

摘要：響應式宣言如何解讀，Java中如何進行響應式編程，Reactor Streams又該如何使用？熱衷于整合框架與開發工具的阿里云技術專家杜萬，為大家全面解讀響應式編程，分享Spring Webflux的實踐。從響應式理解，到Reactor項目示例，再到Spring Webflux框架解讀，本文帶你進入Java響應式編程。

演講嘉賓簡介：
杜萬（倚賢），阿里云技術專家，全棧工程師，從事了12年 Java 語言為主的軟件開發工作，熱衷于整合框架與開發工具，Linux擁躉，問題終結者。合作翻譯《Elixir 程序設計》。目前負責阿里云函數計算的工具鏈開發，正在實踐 WebFlux 和 Reactor 開發新的 Web 應用。

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以下內容根據演講嘉賓視頻分享以及PPT整理而成。

本文圍繞以下三部分進行介紹：
1.Reactive
2.Project Reactor
3.Spring Webflux

一．Reactive
1.Reactive Manifesto
下圖是Reactive Manifesto官方網站上的介紹，這篇文章非常短但也非常精悍，非常值得大家去認真閱讀。

響應式宣言是一份構建現代云擴展架構的處方。這個框架主要使用消息驅動的方法來構建系統，在形式上可以達到彈性和韌性，最后可以產生響應性的價值。所謂彈性和韌性，通俗來說就像是橡皮筋，彈性是指橡皮筋可以拉長，而韌性指在拉長后可以縮回原樣。這里為大家一一解讀其中的關鍵詞：
1）響應性：快速/一致的響應時間。假設在有500個并發操作時，響應時間為1s，那么并發操作增長至5萬時，響應時間也應控制在1s左右。快速一致的響應時間才能給予用戶信心，是系統設計的追求。
2）韌性：復制/遏制/隔絕/委托。當某個模塊出現問題時，需要將這個問題控制在一定范圍內，這便需要使用隔絕的技術，避免連鎖性問題的發生。或是將出現故障部分的任務委托給其他模塊。韌性主要是系統對錯誤的容忍。
3）彈性：無競爭點或中心瓶頸/分片/擴展。如果沒有狀態的話，就進行水平擴展，如果存在狀態，就使用分片技術，將數據分至不同的機器上。
4）消息驅動：異步/松耦合/隔絕/地址透明/錯誤作為消息/背壓/無阻塞。消息驅動是實現上述三項的技術支撐。其中，地址透明有很多方法。例如DNS提供的一串人類能讀懂的地址，而不是IP，這是一種不依賴于實現，而依賴于聲明的設計。再例如k8s每個service后會有多個Pod，依賴一個虛擬的服務而不是某一個真實的實例，從何實現調用1 個或調用n個服務實例對于對調用方無感知，這是為分片或擴展做了準備。錯誤作為消息，這在Java中是不太常見的，Java中通常將錯誤直接作為異常拋出，而在響應式中，錯誤也是一種消息，和普通消息地位一致，這和JavaScript中的Promise類似。背壓是指當上游向下游推送數據時，可能下游承受能力不足導致問題，一個經典的比喻是就像用消防水龍頭解渴。因此下游需要向上游聲明每次只能接受大約多少量的數據，當接受完畢再次向上游申請數據傳輸。這便轉換成是下游向上游申請數據，而不是上游向下游推送數據。無阻塞是通過no-blocking IO提供更高的多線程切換效率。

2.Reactive Programming
響應式編程是一種聲明式編程范型。下圖中左側顯示了一個命令式編程，相信大家都比較熟悉。先聲明兩個變量，然后進行賦值，讓兩個變量相加，得到相加的結果。但接著當修改了最早聲明的兩個變量的值后，sum的值不會因此產生變化。而在Java 9 Flow中，按相同的思路實現上述處理流程，當初始變量的值變化，最后結果的值也同步發生變化，這就是響應式編程。這相當于聲明了一個公式，輸出值會隨著輸入值而同步變化。

響應式編程也是一種非阻塞的異步編程。下圖是用reactor.ipc.netty實現的TCP通信。常見的server中會用循環發數據后，在循環外取出，但在下圖的實現中沒有，因為這不是使用阻塞模型實現，是基于非阻塞的異步編程實現。

響應式編程是一種數據流編程，關注于數據流而不是控制流。下圖中，首先當頁面出現點擊操作時產生一個click stream，然后頁面會將250ms內的clickStream緩存，如此實現了一個歸組過程。然后再進行map操作，得到每個list的長度，篩選出長度大于2的，這便可以得出多次點擊操作的流。這種方法應用非常廣泛，例如可以篩選出雙擊操作。由此可見，這種編程方式是一種數據流編程，而不是if else的控制流編程。

之前有提及消息驅動，那么消息驅動（Message-driven）和事件驅動（Event-driven）有什么區別呢。
1）消息驅動有確定的目標，一定會有消息的接受者，而事件驅動是一件事情希望被觀察到，觀察者是誰無關緊要。消息驅動系統關注消息的接受者，事件驅動系統關注事件源。
2）在一個使用響應式編程實現的響應式系統中，消息擅長于通訊，事件擅長于反應事實。
3.Reactive Streams
Reactive Streams提供了一套非阻塞背壓的異步流處理標準，主要應用在JVM、JavaScript和網絡協議工作中。通俗來說，它定義了一套響應式編程的標準。在Java中，有4個Reactive Streams API，如下圖所示：

這個API中定義了Publisher，即事件的發生源，它只有一個subscribe方法。其中的Subscriber就是訂閱消息的對象。

作為訂閱者，有四個方法。onSubscribe會在每次接收消息時調用，得到的數據都會經過onNext方法。onError方法會在出現問題時調用，Throwable即是出現的錯誤消息。在結束時調用onComplete方法。

Subscription接口用來描述每個訂閱的消息。request方法用來向上游索要指定個數的消息，cancel方法用于取消上游的數據推送，不再接受消息。

Processor接口繼承了Subscriber和Publisher，它既是消息的發生者也是消息的訂閱者。這是發生者和訂閱者間的過渡橋梁，負責一些中間轉換的處理。
Reactor Library從開始到現在已經歷經多代。第0代就是java包Observable 接口，也就是觀察者模式。具體的發展見下圖：

第四代雖然仍然是RxJava2，但是相比第三代的RxJava2，其中的小版本有了不一樣的改進，出現了新特性。
Reactor Library主要有兩點特性。一是基于回調（callback-based），在事件源附加回調函數，并在事件通過數據流鏈時被調用；二是聲明式編程（Declarative），很多函數處理業務類似，例如map/filter/fold等，這些操作被類庫固化后便可以使用聲明式方法，以在程序中快速便捷使用。在生產者、訂閱者都定義后，聲明式方法便可以用來實現中間處理者。

二．Project Reactor
Project Reactor，實現了完全非阻塞，并且基于網絡HTTP/TCP/UDP等的背壓，即數據傳輸上游為網絡層協議時，通過遠程調用也可以實現背壓。同時，它還實現了Reactive Streams API和Reactive Extensions，以及支持Java 8 functional API/Completable Future/Stream /Duration等各新特性。下圖所示為Reactor的一個示例：

首先定義了一個words的數組，然后使用flatMap做映射，再將每個詞和s做連接，得出的結果和另一個等長的序列進行一個zipWith操作，最后打印結果。這和Java 8 Stream非常類似，但仍存在一些區別：
1）Stream是pull-based，下游從上游拉數據的過程，它會有中間操作例如map和reduce，和終止操作例如collect等，只有在終止操作時才會真正的拉取數據。Reactive是push-based，可以先將整個處理數據量構造完成，然后向其中填充數據，在出口處可以取出轉換結果。
2）Stream只能使用一次，因為它是pull-based操作，拉取一次之后源頭不能更改。但Reactive可以使用多次，因為push-based操作像是一個數據加工廠，只要填充數據就可以一直產出。
3）Stream#parallel()使用fork-join并發，就是將每一個大任務一直拆分至指定大小顆粒的小任務，每個小任務可以在不同的線程中執行，這種多線程模型符合了它的多核特性。Reactive使用Event loop，用一個單線程不停的做循環，每個循環處理有限的數據直至處理完成。
在上例中，大家可以看到很多Reactive的操作符，例如flatMap/concatWith/zipWith等，這樣的操作符有300多個，這可能是學習這個框架最大的壓力。如何理解如此繁多的操作符，可能一個歸類會有所幫助：

1）新序列創建，例如創建數組類序列等；
2）現有序列轉換，將其轉換為新的序列，例如常見的map操作；
3）從現有的序列取出某些元素；
4）序列過濾；
5）序列異常處理。
6）與時間相關的操作，例如某個序列是由時間觸發器定期發起事件；
7）序列分割；
8）序列拉至同步世界，不是所有的框架都支持異步，再需要和同步操作進行交互時就需要這種處理。
上述300+操作符都有如下所示的彈珠圖（Marble Diagrams），用表意的方式解釋其作用。例如下圖的操作符是指，隨著時間推移，逐個產生了6個元素的序列，黑色豎線表示新元素產生終止。在這個操作符的作用下，下方只取了前三個元素，到第四個元素就不取了。這些彈珠圖大家可以自行了解。

三．Spring Webflux
1.Spring Webflux框架
Spring Boot 2.0相較之前的版本，在基于Spring Framework 5的構建添加了新模塊Webflux，將默認的web服務器改為Netty，支持Reactive應用，并且Webflux默認運行在Netty上。而Spring Framework 5也有了一些變化。Java版本最低依賴Java 8，支持Java 9和Java 10，提供許多支持Reactive的基礎設施，提供面向Netty等運行時環境的適配器，新增Webflux模塊（集成的是Reactor 3.x）。下圖所示為Webflux的框架：

左側是通常使用的框架，通過Servlet API的規范和Container進行交互，上一層是Spring-Webmvc，再上一層則是經常使用的一些注解。右側為對應的Webflux層級，只要是支持NIO的Container，例如Tomcat，Jetty，Netty或Undertow都可以實現。在協議層的是HTTP/Reactive Streams。再上一層是Spring-Webflux，為了保持兼容性，它支持這些常用的注解，同時也有一套新的語法規則Router Functions。下圖顯示了一個調用的實例：

在Client端，首先創建一個WebClient，調用其get方法，寫入URL，接收格式為APPLICATION_STREAM_JSON的數據，retrieve獲得數據，取得數據后用bodyToFlux將數據轉換為Car類型的對象，在doOnNext中打印構造好的Car對象，block方法意思是直到回調函數被執行才可以結束。在Server端，在指定的path中進行get操作，produces和以前不同，這里是application/stream+json，然后返回Flux范型的Car對象。傳統意義上，如果數據中有一萬條數據，那么便直接返回一萬條數據，但在這個示例返回的Flux范型中，是不包含數據的，但在數據庫也支持Reactive的情況下，request可以一直往下傳遞，響應式的批量返回。傳統方式這樣的查詢很有可能是一個全表遍歷，這會需要較多資源和時間，甚至影響其他任務的執行。而響應式的方法除了可以避免這種情況，還可以讓用戶在第一時間看到數據而不是等待數據采集完畢，這在架構體驗的完整性上有了很大的提升。application/stream+json也是可以讓前端識別出，這些數據是分批響應式傳遞，而不會等待傳完才顯示。
現在的Java web應用可以使用Servlet棧或Reactive棧。Servlet棧已經有很久的使用歷史了，而現在又增加了更有優勢的Reactive棧，大家可以嘗試實現更好的用戶體驗。

2.Reactive編程模型
下圖中是Spring實現的一個向后兼容模型，可以使用annotation來標注Container。這是一個非常清晰、支持非常細節化的模型，也非常利于同事間的交流溝通。

下圖是一個Functional編程模型，通過寫函數的方式構造。例如下圖中傳入一個Request，返回Response，通過函數的方法重點關注輸入輸出，不需要區分狀態。然后將這些函數注冊至Route。這個模型和Node.js非常接近，也利于使用。

3.Spring Data框架
Spring Data框架支持多種數據庫，如下圖所示，最常用的是JPA和JDBC。在實踐中，不同的語言訪問不同的數據庫時，訪問接口是不一樣的，這對編程人員來說是個很大的工作量。
Spring Data便是做了另一層抽象，使你無論使用哪種數據庫，都可以使用同一個接口。具體特性這里不做詳談。

下圖展示了一個Spring Data的使用示例。只需要寫一個方法簽名，然后注解為Query，這個方法不需要實現，因為框架后臺已經采用一些技術，直接根據findByFirstnameAndLastname就可以查詢到。這種一致的調用方式無疑提供了巨大的方便。

現在Reactive對Spring Data的支持還是不完整的，只支持了MongoDB/Redis/Cassandra和Couchbase，對JPA/LDAP/Elasticsearch/Neo4j/Solr等還不兼容。但也不是不能使用，例如對JDBC數據庫，將其轉為同步即可使用，重點在于findAll和async兩個函數，這里不再展開詳述，具體代碼如下圖所示：

Reactive不支持JDBC最根本的原因是，JDBC不是non-blocking設計。但是現在JavaOne已經在2016年9月宣布了Non-blocking JDBC API的草案，雖然還未得到Java 10的支持，但可見這已經成為一種趨勢。

四．總結
Spring MVC框架是一個命令式邏輯，方便編寫和調試。Spring WebFlux也具有眾多優勢，但調試卻不太容易，因為它經常需要切換線程執行，出現錯誤的棧可能已經銷毀。當然這也是現今Java的編譯工具對WebFlux不太友好，相信以后會改善。下圖中列出了Spring MVC和Spring WebFlux各自的特性及交叉的部分。最后也附上一些參考資料。

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原文鏈接
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總結

以上是生活随笔為你收集整理的阿里专家杜万：Java响应式编程，一文全面解读的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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