响应式
JetLinks使用reactor作为响应式编程框架,从网络层(webflux,vert.x)到持久层(r2dbc,elastic)全部
封装为非阻塞,响应式调用.
响应式可以理解为观察者模式,通过订阅和发布数据流中的数据对数据进行处理.
reactor提供了强大的API,简化了对数据各种处理方式的复杂度,如果你已经大量使用了java8 stream api,使用reactor将很容易上手.
TIP注意：
响应式与传统编程最大的区别是:
响应式中的方法调用是在构造一个流以及处理流中数据的逻辑,当流中产生了数据(发布,订阅),才会执行构造好的逻辑.
传统编程则是直接执行逻辑获取结果.
优点
非阻塞,集成netty等框架可实现更高的网络并发处理能力.
API丰富,实现很多复杂的功能只需要几行代码,例如:
- 前端展示实时数据处理进度.
- 请求撤销,可获取到连接断开事件.
- 定时(
interval),延迟(delay),超时(timout),以及细粒度的流量控制(limitRate).
缺点
调试不易,异常栈难跟踪,对开发人员有更高的要求.
warning 注意：响应式只是一个编程模型,并不能直接提高系统的并发处理能力.
通常与netty(reactor-netty)等框架配合,从上(网络)到下(持久化)全套实现非阻塞,响应式才有意义.
说明
系统中大量使用到了reactor,其核心类只有2个Flux(0-n个数据的流),Mono(0-1个数据的流).
摒弃传统编程的思想,熟悉Flux,MonoAPI,就可以很好的使用响应式编程了.
常用API:
map: 转换流中的元素:flux.map(UserEntity::getId)flatMap: 转换流中的元素为新的流:flux.flatMap(this::findById)flatMapMany: 转换Mono中的元素为Flux(1转多):mono.flatMapMany(this::findChildren)concat: 将多个流连接在一起组成一个流(按顺序订阅) :Flux.concat(header,body)merge: 将多个流合并在一起,同时订阅流:Flux.merge(save(info),saveDetail(detail))zip: 压缩多个流中的元素:Mono.zip(getData(id),getDetail(id),UserInfo::of)then: 流完成后执行.doOnNext: 流中产生数据时执行.doOnError: 发送错误时执行.doOnCancel: 流被取消时执行.onErrorContinue: 流发生错误时,继续处理数据而不是终止整个流.defaultIfEmpty: 当流为空时,使用默认值.switchIfEmpty: 当流为空时,切换为另外一个流.as: 将流作为参数,转为另外一个结果:flux.as(this::save)
完整文档请查看官方文档
注意
代码格式化
使用reactor时,应该注意代码尽量以.换行并做好相应到缩进.例如:
//错误
return paramMono.map(param->param.getString("id")).flatMap(this::findById);
//建议
return paramMono
.map(param->param.getString("id"))
.flatMap(this::findById);
lamdba
避免在一个lambda中编写大量的逻辑代码,推荐参考领域模型,将具体当逻辑放到对应到实体或者领域对象中.例如:
//错误
return devicePropertyMono
.map(prop->{
Map<String,Object> map = new HashMap<>();
map.put("property",prop.getProperty());
....
return map;
})
.flatMap(this::doSomeThing)
//建议
//在DeviceProperty中编写toMap方法实现上面lambda中到逻辑.
return devicePropertyMono
.map(DeviceProperty::toMap)
.flatMap(this::doSomeThing)
null处理
数据流中到元素不允许为null,因此在进行数据转换到时候要注意null处理.例如:
//存在缺陷
return this.findById(id)
.map(UserEntity::getDescription); //getDescription可能返回null,为null时会抛出空指针,
非阻塞与阻塞
默认情况下,reactor的调度器由数据的生产者(Publisher)决定,在WebFlux中则是netty的工作线程,
为了防止工作线程被阻塞导致服务崩溃,在一个请求的流中,禁止执行存在阻塞(如执行JDBC)可能的操作的,如果无法避免阻塞操作,应该指定调度器如:
paramMono
.publishOn(Schedulers.elastic()) //指定调度器去执行下面的操作
.map(param-> jdbcService.select(param))
上下文
在响应式中,大部分情况是禁止使用ThreadLocal的(可能造成内存泄漏).因此基于ThreadLocal的功能都无法使用,reactor中引入了上下文,在一个流中,可共享此上下文
,通过上下文进行变量共享以例如:事务,权限等功能.例如:
//从上下文中获取
@GetMapping
public Mono<UserInfo> getCurrentUser(){
return Mono.subscriberContext()
.map(ctx->userService.findById(ctx.getOrEmpty("userId").orElseThrow(IllegalArgumentException::new));
}
//定义过滤器设置数据到上下文中
class MyFilter implements WebFilter{
public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, WebFilterChain chain){
return chain.filter(exchange)
.subscriberContext(Context.of("userId",...))
}
}
warning 注意：在开发中应该将多个流组合为一个流,而不是分别订阅流.例如:
//错误
flux.doOnNext(data->this.save(data).subscribe());
//正确
flux.flatMap(this::save);
前端请求
EventSource接口是Web内容与服务器发送的事件的接口。一个EventSource实例打开一个持久连接HTTP服务器，它发送事件的text/event-stream格式。连接保持打开状态，直到通过调用关闭EventSource.close()。
打开连接后，来自服务器的传入消息将以事件的形式传递到您的代码中。如果传入消息中有一个事件字段，则触发的事件与事件字段的值相同。如果不存在任何事件字段，则将message触发通用事件。
var source = new EventSource(request.createTokenUrl("network/websocket/server/" + id + "/_subscribe/" + data.type));
printLog("开始订阅");
source.onmessage = function (ev) {
printLog(ev.data);
};
source.onerror = function (ev) {
receiveMessage.setValue("");
printLog("error");
source.close()
}
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