您好，我是湘王，欢迎您来，欢迎您再来～ 在前面的文章中已经把vert.x框架给跑起来了，但是实际开发中服务端是需要响应客户端的请求的，所以肯定需要增加接口，但是该怎么加呢？有的人倾向于去搜索引擎找答案，其实还有一个比较好的方式是去官网看看有啥可以用的资料，比如说打开反应式编程的官网就能直接找到最新最准确的文档： 可以看到，点击进入【Vert.x Web】
现在， Java 的各种基于 Reactor 模型的响应式编程库或者框架越来越多了，像是 RxJava，Project Reactor，Vert.x 等等等等。在 Java 9， Java 也引入了自己的 响应式编程的一种标准接口，即java.util.concurrent.Flow这个类。这个类里面规定了 Java 响应式编程所要实现的接口与抽象。我们这个系列要讨论的就是Project Reac
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2023-07-18 15:24:16
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关于Rxjava在之前已经对它的原理啥的有了一定的研究了，这次准备再对它进行进一步深入的研究，这里会从一个基础到原理的完整流程中重新审视它，并且最终来手写一下整个Rxjava框架的核心框架，进一步加深对该框架的理解。前言：什么是RxJava？这其实是费话，基本上只要从事Android开发的人基本上都知道，不过还是上官网瞅一下它的定义：https://github.com/ReactiveX/RxJ
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2024-02-23 14:08:05
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流量控制如何实现 如果生产者发出数据的速度和消费者处理数据的速度有所不同，这时候消费者应该采用特定的策略来消费数据流中的数据。如果消费者处理速度跟不上生产者的速度。缓冲区的作用相当于把生产者发出的数据暂时存储起来供消费者慢慢消费。
原创
2022-02-26 16:52:37
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1 背压在RxJava中，会遇到被观察者发送消息太快以至于它的操作符或者订阅者不能及时处理相关的消息，这就是典型的背压(Back Pressure)场景。BackPressure经常被翻译为背压，背压的字面意思比较晦涩，难以理解。它是指在异步场景下，被观察者发送事件速度远快于观察者处理的速度，从而导致下游的buffer溢出，这种现象叫做背压。产生条件：异步，被观察者和观察者处于不同的线程中。被观察
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2023-08-04 23:01:43
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背压模式背压模式的由来： RxJava1.X的时候，还没有背压模式， 我们的上游不停的发射，我们的下游处理不过来，就会照成内存泄漏 RxJava2.X之后，增加背压模式，Observable Flowable（解决背压） Observable — > Flowable（解决背压）什么时候用Observable<—>Observer， 什么使用Flowable<—>Su
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2023-08-05 23:34:05
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1. 背压在 RxJava 中，会遇到被观察者发送消息太快以至于它的操作符或者订阅者不能及时处理相关的消息，这就是典型的背压(Back Pressure)场景。背压是指在异步场景下，背光插着发送事件速度远快于观察者处理的速度，从而导致下游的 buffer 溢出。 首先，背压必须是在异步的场景下才会出现，即被观察者和观察者处于不同的线程中。 其次，RxJava 是基于 Push 模型的。对于 Pul
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2024-01-12 12:32:45
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什么是背压(Backpressure)背压是指在异步场景中，被观察者发送事件速度远快于观察者的处理速度的情况下，一种告诉上游的被观察者降低发送速度的策略。简而言之，背压是流速控制的一种策略。若被观察者发送事件的速度太快，而观察者处理太慢，而且还没有做相应背压措施，可能抛出MissingBackpressureException 压力异常示例Observable.interval(1,
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2024-01-10 16:52:41
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RxJava2实战--第八章 RxJava的背压1 背压在RxJava中，会遇到被观察者发送消息太快以至于它的操作符或者订阅者不能及时处理相关的消息，这就是典型的背压(Back Pressure)场景。BackPressure经常被翻译为背压，背压的字面意思比较晦涩，难以理解。它是指在异步场景下，被观察者发送事件速度远快于观察者处理的速度，从而导致下游的buffer溢出，这种现象叫做背压。产生条件
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2023-07-18 20:39:19
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RxJavaRxJava是一个在 Java VM 上使用可观测的序列来组成异步的、基于事件的程序的库。不是太明白 说白点 就是 对数据 流的操作 比如 过滤 判断 组合 等等它能够是程序逻辑越来越复杂的情况下 依然能够保持简洁清晰背压（backpressure）当上下游在不同的线程中，通过Observable发射，处理，响应数据流时，如果上游发射数据的速度快于下游接收处理数据的速度，这样对于那些没
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2023-10-27 12:43:41
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前言背压（Backpressure）可能是所有想要深入运用RxJava的朋友必须理解的一个概念。关于它的介绍，我本意是想写在RxJava2.0更新介绍的文章里的，可是写着写着发现，要完整介绍这个概念需要花费的篇幅太长，恰好目前对于背压的介绍文章比较少，所以决定单独拿出来，自成一篇。而关于RxJava2.0的文章修改之后就会发出来和大家探讨。如果对于RxJava不是很熟悉，那么在这篇文章之前，我希望
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2024-05-29 11:58:26
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前言
Rxjava，由于其基于事件流的链式调用、逻辑简洁 & 使用简单的特点，深受各大 Android开发者的欢迎。 本文主要讲解的是RxJava中的 背压控制策略，希望你们会喜欢。本文所有代码 Demo均存放在Carson_Ho的Github地址目录1. 引言1.1 背景观察者 & 被观察者 之间存在2种订阅关系：同步 & 异步。具体如下：对于异步订阅关系，存在 被观察者
RxJava2.0有一个很大的特色是背压的支持，如果要使用背压的话需要使用 Flowable。为什么需要背压这种机制呢， 先抛开Flowable不说，我们想一个实际应用中的真实案例：如果发送事件和接收事件处于不同的线程中，而且事件处理的速度慢，事件发送的速度快，那么肯定需要一个池子来存储发送的事件等待下游消化，否则消息就会丢失。如果发送事件速度快而接收事件速度慢，那么这个池子会越来越大最终爆掉内存
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2023-08-19 21:58:13
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RxJava 2.X 中的背压简介:本文章介绍的是 RxJava 2.X 中的压背.目录:1.什么是背压2.背压的策略1.什么是背压定义: 在 RxJava 中, 会遇到 被观察者 发送消息太快以至于它的操作符或者 订阅者 不能及时处理相关的消息, 这就是典型的 背压(Back Pressure)Back Pressure 经常被翻译为 背压. 是指在异步场景下, 被观察者 发送事件速度远快于
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2024-02-08 17:04:06
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RxJava2 Flowable以及背压前述java-1.8maven-3rxjava-2.2.3背压背压是指在异步场景中，被观察者发送事件速度远快于观察者的处理速度的情况下，一种告诉上游的被观察者降低发送速度的策略。Flowable的官方介绍:io.reactivex.Flowable: 0..N flows, supporting Reactive-Streams and backpressu
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2023-12-15 11:01:37
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https://github.com/ReactiveX/RxJava/wiki/Backpressure-(2.0)1.前言1.在Rxjava1.x中不存在背压模式
2.在RxJava2.x中产生了了背压模式1.什么是背压模式背压模式主要是为了解决上游发送大量的事件，下游处理不过来的情况，使用Flowable来操作。相比较Observable多了背压策略。
背压涉及到数据缓冲池，缓冲池大小为12
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2023-09-04 18:21:08
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Android之Rxjava2.X 8————Rxjava 背压策略一.目录 文章目录Android之Rxjava2.X 8————Rxjava 背压策略一.目录二.背压的引入1.同步订阅2.异步订阅3.存在的问题三.背压的概述1.背压定义2.背压的作用3.背压的原理四.背压的实现Flowable1.Flowable 介绍2.Flowable 特点3.Flowable的基本使用五.背压的使用1.
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2023-07-29 23:41:58
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(1)背压的存在背景默认情况下，上游是在主线程执行的，那么下游也必然在主线程中运行，比如：Observable.create(new ObservableOnSubscribe() {
@Override
public void subscribe(ObservableEmitter e) throws Exception {
for (int i=0;;i++){
e.onNext(String
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2024-05-15 00:52:00
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RxJava3.x入门(七)——背压策略一、背压简介上下游在不同的线程中，通过Observable发射，处理，响应数据流时，如果上游发射数据的速度快于下游接收处理数据的速度，这样对于那些没来得及处理的数据就会造成积压，这些数据既不会丢失，也不会被垃圾回收机制回收，而是存放在一个异步缓存池中，如果缓存池中的数据一直得不到处理，越积越多，最后就会造成内存溢出，这便是响应式编程中的背压（backpres
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2023-09-15 09:40:06
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关于Flink背压了解多少？1.什么是背压在流式处理系统中，如果出现下游消费的速度跟不上上游生产数据的速度，就种现象就叫做背压(backpressure,有人叫反压，不纠结，本篇叫背压)。本篇主要以Flink作为流式计算框架来简单背压机制，为了更好理解，只做简单分享。2.背压产生的原因下游消费的速度跟不上上游生产数据的速度，可能出现的原因如下：（1）节点有性能瓶颈，可能是该节点所在的机器有网络、磁
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2024-01-19 15:28:05
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