初识Reactive Stream

Reactive 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:
JDK9特性-Reactive Stream 响应式流

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。

  • 根据收到的要求向当前订阅者发布(或发送)元素。

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。

  • 发布者向订阅者发送订阅令牌(Subscription)。
  • 使用订阅令牌,订阅者从发布者那里请求多个元素。
  • 当元素准备就绪时,发布者向订阅者发送多个或更少的元素。

Reactive Stream主要接口

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:

  • Publisher:数据项发布者、生产者
  • Subscriber:数据项订阅者、消费者
  • Subscription:发布者与订阅者之间的关系纽带,订阅令牌
  • Processor:数据处理器

Flow类结构如下:
JDK9特性-Reactive Stream 响应式流

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PublisherSubscriber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:
JDK9特性-Reactive Stream 响应式流

Processor则是集PublisherSubscriber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:
JDK9特性-Reactive Stream 响应式流

参考:

https://blog.csdn.net/rickiyeat/article/details/78175962


响应流使用示例

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:
JDK9特性-Reactive Stream 响应式流

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:
JDK9特性-Reactive Stream 响应式流

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:
JDK9特性-Reactive Stream 响应式流