?外行人都能看懂的WebFlux，錯過了血虧！

前言

只有光頭才能變強。

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本文知識點架構：

如果有關注我公眾號文章的同學就會發現，最近我不定時轉發了一些比較好的WebFlux的文章，因為我最近在學。

我之前也說過，學習一項技術之前，先要了解為什麼要學這項技術。其實這次學習WebFlux也沒有多大的原生動力，主要是在我們組內會輪流做一次技術分享，而我又不知道分享什麼比較好...

之前在初學大資料相關的知識，但是這一塊的時間線會拉得比較長，感覺趕不及小組內分享（而組內的同學又大部分都懂大資料，就只有我一個菜雞，淚目)。所以，想的是：“要不我學點新東西搞搞？”。於是就花了點時間學WebFlux啦~

這篇文章主要講解什麼是WebFlux，帶領大家入個門，希望對大家有所幫助（至少看完這篇文章，知道WebFlux是幹嘛用的)

一、什麼是WebFlux？

我們從Spring的官網拉下一點點就可以看到介紹WebFlux的地方了

從官網的簡介中我們能得出什麼樣的資訊？

• 我們程式設計師往往根據不同的應用場景選擇不同的技術，有的場景適合用於同步阻塞的，有的場景適合用於非同步非阻塞的。而Spring5提供了一整套響應式(非阻塞)的技術棧供我們使用(包括Web控制器、許可權控制、資料訪問層等等)。
• 而左側的圖則是技術棧的對比啦；
  • 響應式一般用Netty或者Servlet 3.1的容器(因為支援非同步非阻塞)，而Servlet技術棧用的是Servlet容器
  • 在Web端，響應式用的是WebFlux，Servlet用的是SpringMVC
  • .....

總結起來，WebFlux只是響應式程式設計中的一部分(在Web控制端)，所以一般我們用它與SpringMVC來對比。

二、如何理解響應式程式設計？

在上面提到了響應式程式設計(Reactive Programming)，而WebFlux只是響應式程式設計的其中一個技術棧而已，所以我們先來探討一下什麼是響應式程式設計

從維基百科裡邊我們得到的定義：

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

響應式程式設計（reactive programming）是一種基於資料流（data stream）和變化傳遞（propagation of change）的宣告式（declarative）的程式設計正規化

在維基百科上也舉了個小例子：

意思大概如下：

• 在指令式程式設計(我們的日常程式設計模式)下，式子a=b+c，這就意味著a的值是由b和c計算出來的。如果b或者c後續有變化，不會影響到a的值
• 在響應式程式設計下，式子a:=b+c，這就意味著a的值是由b和c計算出來的。但如果b或者c的值後續有變化，會影響到a的值

我認為上面的例子已經可以幫助我們理解變化傳遞（propagation of change）

那資料流（data stream）和宣告式（declarative）怎麼理解呢？那可以提一提我們的Stream流了。之前寫過Lambda表示式和Stream流的文章，大家可以先去看看：

• 最近學到的Lambda表示式基礎知識
• 手把手帶你體驗Stream流

Lambda的語法是這樣的(Stream流的使用會涉及到很多Lambda表示式的東西，所以一般先學Lambda再學Stream流)：

Stream流的使用分為三個步驟(建立Stream流、執行中間操作、執行最終操作)：

執行中間操作實際上就是給我們提供了很多的API去操作Stream流中的資料(求和/去重/過濾)等等

說了這麼多，怎麼理解資料流和宣告式呢？其實是這樣的：

• 本來資料是我們自行處理的，後來我們把要處理的資料抽象出來（變成了資料流），然後通過API去處理資料流中的資料（是宣告式的）

比如下面的程式碼；將陣列中的資料變成資料流，通過顯式宣告呼叫.sum()來處理資料流中的資料，得到最終的結果：

public static void main(String[] args) {
    int[] nums = { 1, 2, 3 };
    int sum2 = IntStream.of(nums).parallel().sum();
    System.out.println("結果為：" + sum2);
}
複製程式碼

如圖下所示：

2.1 響應式程式設計->非同步非阻塞

上面講了響應式程式設計是什麼：

響應式程式設計（reactive programming）是一種基於資料流（data stream）和變化傳遞（propagation of change）的宣告式（declarative）的程式設計正規化

也講解了資料流/變化傳遞/宣告式是什麼意思，但說到響應式程式設計就離不開非同步非阻塞。

從Spring官網介紹WebFlux的資訊我們就可以發現asynchronous, nonblocking 這樣的字樣，因為響應式程式設計它是非同步的，也可以理解成變化傳遞它是非同步執行的。

如下圖，合計的金額會受其他的金額影響(更新的過程是非同步的)：

我們的JDK8 Stream流是同步的，它就不適合用於響應式程式設計（但基礎的用法是需要懂的，因為響應式流程式設計都是操作流嘛）

而在JDK9 已經支援響應式流了，下面我們來看一下

三、JDK9 Reactive

響應式流的規範早已經被提出了：裡面提到了：

Reactive Streams is an initiative to provide a standard for asynchronous stream processing with non-blocking back pressure ----->www.reactive-streams.org/

翻譯再加點資訊：

響應式流(Reactive Streams)通過定義一組實體，介面和互操作方法，給出了實現非同步非阻塞背壓的標準。第三方遵循這個標準來實現具體的解決方案，常見的有Reactor，RxJava，Akka Streams，Ratpack等。

規範裡頭實際上就是定義了四個介面：

Java 平臺直到 JDK 9才提供了對於Reactive的完整支援，JDK9也定義了上述提到的四個介面，在java.util.concurrent包上

一個通用的流處理架構一般會是這樣的（生產者產生資料，對資料進行中間處理，消費者拿到資料消費)：

• 資料來源，一般稱為生產者（Producer）
• 資料的目的地，一般稱為消費者(Consumer)
• 在處理時，對資料執行某些操作一個或多個處理階段。（Processor)

到這裡我們再看回響應式流的介面，我們應該就能懂了：

• Publisher（釋出者)相當於生產者(Producer)
• Subscriber(訂閱者)相當於消費者(Consumer)
• Processor就是在釋出者與訂閱者之間處理資料用的

在響應式流上提到了back pressure（背壓)這麼一個概念，其實非常好理解。在響應式流實現非同步非阻塞是基於生產者和消費者模式的，而生產者消費者很容易出現的一個問題就是：生產者生產資料多了，就把消費者給壓垮了。

而背壓說白了就是：消費者能告訴生產者自己需要多少量的資料。這裡就是Subscription介面所做的事。

下面我們來看看JDK9介面的方法，或許就更加能理解上面所說的話了：

// 釋出者(生產者)
public interface Publisher<T> {
    public void subscribe(Subscriber<? super T> s);
}
// 訂閱者(消費者)
public interface Subscriber<T> {
    public void onSubscribe(Subscription s);
    public void onNext(T t);
    public void onError(Throwable t);
    public void onComplete();
}
// 用於釋出者與訂閱者之間的通訊(實現背壓：訂閱者能夠告訴生產者需要多少資料)
public interface Subscription {
    public void request(long n);
    public void cancel();
}
// 用於處理髮布者 釋出訊息後，對訊息進行處理，再交由消費者消費
public interface Processor<T,R> extends Subscriber<T>, Publisher<R> {
}
複製程式碼

3.1 看個例子

程式碼中有大量的註釋，我就不多BB了，建議直接複製跑一下看看：

class MyProcessor extends SubmissionPublisher<String>
		implements Processor<Integer, String> {

	private Subscription subscription;

	@Override
	public void onSubscribe(Subscription subscription) {
		// 儲存訂閱關係, 需要用它來給釋出者響應
		this.subscription = subscription;

		// 請求一個資料
		this.subscription.request(1);
	}

	@Override
	public void onNext(Integer item) {
		// 接受到一個資料, 處理
		System.out.println("處理器接受到資料: " + item);

		// 過濾掉小於0的, 然後釋出出去
		if (item > 0) {
			this.submit("轉換後的資料:" + item);
		}

		// 處理完呼叫request再請求一個資料
		this.subscription.request(1);

		// 或者 已經達到了目標, 呼叫cancel告訴釋出者不再接受資料了
		// this.subscription.cancel();
	}

	@Override
	public void onError(Throwable throwable) {
		// 出現了異常(例如處理資料的時候產生了異常)
		throwable.printStackTrace();

		// 我們可以告訴釋出者, 後面不接受資料了
		this.subscription.cancel();
	}

	@Override
	public void onComplete() {
		// 全部資料處理完了(釋出者關閉了)
		System.out.println("處理器處理完了!");
		// 關閉釋出者
		this.close();
	}

}

public class FlowDemo2 {

	public static void main(String[] args) throws Exception {
		// 1. 定義釋出者, 釋出的資料型別是 Integer
		// 直接使用jdk自帶的SubmissionPublisher
		SubmissionPublisher<Integer> publiser = new SubmissionPublisher<Integer>();

		// 2. 定義處理器, 對資料進行過濾, 並轉換為String型別
		MyProcessor processor = new MyProcessor();

		// 3. 釋出者 和 處理器 建立訂閱關係
		publiser.subscribe(processor);

		// 4. 定義最終訂閱者, 消費 String 型別資料
		Subscriber<String> subscriber = new Subscriber<String>() {

			private Subscription subscription;

			@Override
			public void onSubscribe(Subscription subscription) {
				// 儲存訂閱關係, 需要用它來給釋出者響應
				this.subscription = subscription;

				// 請求一個資料
				this.subscription.request(1);
			}

			@Override
			public void onNext(String item) {
				// 接受到一個資料, 處理
				System.out.println("接受到資料: " + item);

				// 處理完呼叫request再請求一個資料
				this.subscription.request(1);

				// 或者 已經達到了目標, 呼叫cancel告訴釋出者不再接受資料了
				// this.subscription.cancel();
			}

			@Override
			public void onError(Throwable throwable) {
				// 出現了異常(例如處理資料的時候產生了異常)
				throwable.printStackTrace();

				// 我們可以告訴釋出者, 後面不接受資料了
				this.subscription.cancel();
			}

			@Override
			public void onComplete() {
				// 全部資料處理完了(釋出者關閉了)
				System.out.println("處理完了!");
			}

		};

		// 5. 處理器 和 最終訂閱者 建立訂閱關係
		processor.subscribe(subscriber);

		// 6. 生產資料, 併發布
		publiser.submit(-111);
		publiser.submit(111);

		// 7. 結束後 關閉釋出者
		// 正式環境 應該放 finally 或者使用 try-resouce 確保關閉
		publiser.close();

		// 主執行緒延遲停止, 否則資料沒有消費就退出
		Thread.currentThread().join(1000);
	}

}

複製程式碼

輸出的結果如下：

流程實際上非常簡單的：

參考資料：

• yanbin.blog/java-9-talk…
• blog.csdn.net/wudaoshihun…
• www.spring4all.com/article/682…
• www.cnblogs.com/IcanFixIt/p…

Java 8 的 Stream 主要關注在流的過濾，對映，合併，而 Reactive Stream 更進一層，側重的是流的產生與消費，即流在生產與消費者之間的協調

說白了就是：響應式流是非同步非阻塞+流量控制的(可以告訴生產者自己需要多少的量/取消訂閱關係)

展望響應式程式設計的場景應用：

比如一個日誌監控系統，我們的前端頁面將不再需要通過“命令式”的輪詢的方式不斷向伺服器請求資料然後進行更新，而是在建立好通道之後，資料流從系統源源不斷流向頁面，從而展現實時的指標變化曲線；

再比如一個社交平臺，朋友的動態、點贊和留言不是手動刷出來的，而是當後臺資料變化的時候自動體現到介面上的。

四、入門WebFlux

扯了一大堆，終於回到WebFlux了。經過上面的基礎，我們現在已經能夠得出一些結論的了：

• WebFlux是Spring推出響應式程式設計的一部分(web端)
• 響應式程式設計是非同步非阻塞的(是一種基於資料流（data stream）和變化傳遞（propagation of change）的宣告式（declarative）的程式設計正規化)

我們再回來看官網的圖：

4.1 簡單體驗WebFlux

Spring官方為了讓我們更加快速/平滑到WebFlux上，之前SpringMVC那套都是支援的。也就是說：我們可以像使用SpringMVC一樣使用著WebFlux。

WebFlux使用的響應式流並不是用JDK9平臺的，而是一個叫做Reactor響應式流庫。所以，入門WebFlux其實更多是瞭解怎麼使用Reactor的API，下面我們來看看~

Reactor是一個響應式流，它也有對應的釋出者(Publisher )，Reactor的釋出者用兩個類來表示：

• Mono(返回0或1個元素)
• Flux(返回0-n個元素)

而訂閱者則是Spring框架去完成

下面我們來看一個簡單的例子(基於WebFlux環境構建)：

// 阻塞5秒鐘
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;
}
複製程式碼

首先，值得說明的是，我們構建WebFlux環境啟動時，應用伺服器預設是Netty的：

我們分別來訪問一下SpringMVC的介面和WebFlux的介面，看一下有什麼區別：

SpringMVC：

WebFlux：

從呼叫者(瀏覽器)的角度而言，是感知不到有什麼變化的，因為都是得等待5s才返回資料。但是，從服務端的日誌我們可以看出，WebFlux是直接返回Mono物件的(而不是像SpringMVC一直同步阻塞5s，執行緒才返回)。

這正是WebFlux的好處：能夠以固定的執行緒來處理高併發（充分發揮機器的效能）。

WebFlux還支援伺服器推送(SSE - >Server Send Event)，我們來看個例子：

/**
	 * Flux : 返回0-n個元素
	 * 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;
}
複製程式碼

效果就是每秒會給瀏覽器推送資料：

非常感謝人才們能看到這裡，如果這個文章寫得還不錯，覺得「三歪」我有點東西的話 求點贊 求關注️ 求分享? 求留言? 對暖男我來說真的 非常有用！！！

WebFlux我還沒寫完，這篇寫了WebFlux支援SpringMVC那套註解來開發，下篇寫寫如何使用WebFlux另一種模式(Functional Endpoints)來開發以及一些常見的問題還需要補充一下~

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