Reactive Streams的核心思想是让发布者（Publisher）和订阅者（Subscriber）之间进行异步流处理，以实现非阻塞的响应式应用程序。发布者可以产生任意数量的元素并将其发送到订阅者，而订阅者则可以以异步方式处理这些元素。Reactive Streams还定义了一些接口和协议，以确保流处理的正确性和可靠性，例如：

Publisher：定义了生产元素并将其发送给订阅者的方法。
Subscriber：定义了接收元素并进行处理的方法。
Subscription：定义了订阅者和发布者之间的协议，包括请求元素和取消订阅等。
Processor：定义了同时实现Publisher和Subscriber接口的中间件，它可以对元素进行转换或者过滤等操作。

Reactive Streams的应用场景非常广泛，可以应用于任何需要处理大量数据流的场景，例如网络通信、数据库访问、图像处理等。它也是许多流处理框架和库的基础，例如Spring Reactor、Akka Streams等。

（二）反应式流的特点

反应式流的特点简单来说就是：基本特性（变化传递 + 数据流 + 声明式） + 高级特性（非阻塞回压 + 异步边界）

基本特性1:事件驱动&变化传递

反应式流的核心就是事件驱动和变化传递，当发布者生产一个数据后，数据会被push到接下来的组件当中，不断的在组件中进行传递，最后到达最终的消费者。

什么是事件驱动和变化传递呢？先举个经典的案例

如图所示，在单元格C1中输入公式“=SUM(A1:B1)”，那么无论单元格A1或B1中的数据如何变化，都会马上导致它们的和C1发生变化。具体来讲，数据变化时，我们无需去控制C1进行数据和计算（不用调用”C1 = SUM(A1:B1)“这样的程序），A1和B1的变化，马上会体现到C1上，说明求和这个动作是事件驱动的，事件驱动能够使组件具有时间维度上的解耦能力，使开发者更容易进行并发编程。

那么什么是变化传递呢？将Excel的例子扩展一下，如下图行3，将D1设置为SUM(B1:C1)，E1设置为SUM(C1:D1)...依此类推，每个值都依赖其前两个值的大小，那么一个斐波那契数列就产生了，当A1或B1发生变化时，会像多米诺骨牌一样，导致直接和间接引用它的数据发生变化，这就是变化传递。

基本特性2:数据流

变化传递等信息是基于数据流进行的。

如图所示，一个数据流是一个按时间排序的即将发生的事件(Ongoing events ordered in time)的序列。这个序列上包含了开始事件、数据处理事件、错误事件和结束事件。

当一个click事件产生时，我们只需要观察这个数据流上的事件，就能根据这些事件的发生触发一定的函数，这个过程就像是观察者模式。在数据流上，每个事件都会作为生产者生产数据，对应这些事件都会存在一个或多个观察者。

再回到Excel的例子中，在行3中定义了一个简单的斐波那契数列，包含了开始事件、数据处理事件和一个简单的结束事件（G3），当A1或B1发生变化，相应的观察者C1发生变化，并引起C1的观察者D1发生变化，依此类推。A1和B1只有一个观察者，而B1、C1...则有多个观察者。

反应式流确实是对观察者模式的拓展，反应式流能够更轻松的定义这种发布订阅关系，而且，反应式流的订阅目标更加细致，通常观察者模式的发布者和订阅者都是具体的类，而反应式流则可以是具体的属性。

基本特性3:声明式

反应式流中，变化传递依是基于数据流进行的，那么数据流是如何定义的呢？在反应式流中，生产者只负责生产信息，开发者要做的就是为消费者预先定义的一些计算逻辑，来传递变化。我们可以使用声明式编程的方式进行数据处理过程（processing pipelines）的定义，如下面代码所示。

data.stream()
  .map(o -> o * o)
  .map(Math::sqrt)
  .map(...)
  ...

这些pipeline一旦定义好，无论到来的数据是什么样的，都会经过它进行数据处理，不需要额外定义控制流程。

在命令式编程中，如下代码所示，a的第二次赋值并不会影响b的值，如果要更新b的值，必须重复执行b = a + 1。然而在反应式流中，对b = a + 1进行声明之后，b保存的不是某次计算的结果，而是计算逻辑，b能够随时根据a的值的变化而变化。

a = 1;
b = a + 1;  //在命令式编程中，b保存的是计算的结果。在反应式编程中，b保存的是计算逻辑
a = 2;      //在反应式编程中，a的变化会直接引起b的变化。在命令式编程中，需要重复执行代码，才回改变b的值。

这也是为什么反应式流能够帮助我们抽象过程管理的原因，反应式流可以构建和存储业务之间的逻辑关系。

高级特性1:流量控制（回压）

在反应式流中，数据流的生产者叫做Publisher，消费者叫做Subscriber。假如Publisher和Subscriber的数据处理速度不一致，会出现如下问题

Publisher生产速率大于Subscriber处理速率：Subscriber被数据淹没、被压垮
Subscriber消费速率大于Publisher处理速率：资源利用不充分

那么有没有一种手段能够“恰好”保持生产速率和消费速率的平衡，并把这种临界状态一直持续下去？为了解决这个问题，数据流的速度需要被控制，所以Subscriber应该可以向Publisher反馈其消费能力，这种机制就叫做"backpressure"，即“回压”，回压是一种协调组件间通讯速度的手段。

如图，在反应式流中，真正代表数据处理中间阶段（stage）的是operator，operator既是生产者也是消费者，将它们连接在一起就组成了一条pipeline，在pipeline中，存在一条以Subscriber为起始点的向上的调用链，这就是反应式流中的回压手段，通过这条回压链路，消费者能够将消费能力传递给上游生产者。

高级特性2:异步边界

反应式流规定，数据在组件之间的传递是异步的，不可以阻塞发布者。为什么会这样规定呢？因为异步能提高吞吐量，一些高性能的技术手段诸如Node、OpenResty等，都是基于异步模型的。

反应式流对于阻塞问题的解决也是基于异步化的，但反应式流做了以下约束，解决了“经典”的 JVM 异步方式（回调和Futures）所带来的不足，提高了程序的可编排性和可读性：

首先，反应式流强制规定，回压必须是非阻塞的。如果回压是同步的，那么会导致异步处理无效。

其次，反应式流规定，数据在组件之间的传递是异步的，不可以阻塞发布者。

如图所示，nioSelectorThreadOrigin和toNioSelectorOutput代表异步的生产者和消费者，管道符号“|”代表组件间的异步边界（先不关心边界使用的技术手段），R#代表线程资源，R2，R3，R4都是异步执行的，它们可能基于某个事件模型调度的，也可能是基于多线程调度的。

最后，反应式流对资源的管理和调度更加灵活。组件内可以包含一些同步处理逻辑，只需要保证组件之间的数据传递是异步的。

如图所示，第一个示例中，R1组件可以在原始线程上同步处理map和filter，第二个示例中，R2要同步处理map和filter。

具体案列优势举例：Reactor官网提供了一个简单的getFavorites的业务场景，具体业务逻辑是这样的，获取某用户喜爱的东西列表，如果空则建议三个，如果非空则获取详情，最后展现在UI。

采用“经典”的JVM是如何解决异步化问题Callback+CompletableFuture，但在进行较复杂的业务流程编排时，它们的问题就暴漏出来了：Callback虽然能够解决问题，但是很容易陷入回调地狱；CompletableFuture也无法避免代码可读性问题。下面是使用Callback方式解决上述getFavorites业务场景的代码示例，仅仅是双层回调逻辑就让人感觉有些心累，具体代码如下：

userService.getFavorites(userId, new Callback<List<String>>() { 
  public void onSuccess(List<String> list) { 
    if (list.isEmpty()) { 
      suggestionService.getSuggestions(new Callback<List<Favorite>>() {
        public void onSuccess(List<Favorite> list) { 
          UiUtils.submitOnUiThread(() -> { 
            list.stream()
                .limit(5)
                .forEach(uiList::show); 
            });
        }

        public void onError(Throwable error) { 
          UiUtils.errorPopup(error);
        }
      });
    } else {
      list.stream() 
          .limit(5)
          .forEach(favId -> favoriteService.getDetails(favId, 
            new Callback<Favorite>() {
              public void onSuccess(Favorite details) {
                UiUtils.submitOnUiThread(() -> uiList.show(details));
              }

              public void onError(Throwable error) {
                UiUtils.errorPopup(error);
              }
            }
          ));
    }
  }

  public void onError(Throwable error) {
    UiUtils.errorPopup(error);
  }
});

使用反应式流，可以轻松解决的异步和可读性难以兼得的问题，代码如下：

userService.getFavorites(userId)                               // R1
           .flatMap(favoriteService::getDetails)               // R1
           .switchIfEmpty(suggestionService.getSuggestions())  // R1
           .take(5)                                            // R1
           .publishOn(UiUtils.uiThreadScheduler())             // 异步边界
           .subscribe(uiList::show, UiUtils::errorPopup);      // R2

（三）反应式流接口

反应式流规范定义了四个接口七个方法，并且对于每个接口的实现方式都做了一些约束。

// 发布者接口
public interface Publisher<T> {
    public void subscribe(Subscriber<? super T> s);
}
// 订阅者接口
public interface Subscriber<T> {
    public void onSubscribe(Subscription s);
    public void onNext(T t);
    public void onError(Throwable t);
    public void onComplete();
}
// 订阅关系接口
public interface Subscription {
    public void request(long n);
    public void cancel();
}
// 执行者接口：用于转换发布者到订阅者之间管道中的元素。它既是一个订阅者又是一个发布者。
public interface Processor<T, R> extends Subscriber<T>, Publisher<R> {
}

可以从下面的接口定义看出来，为了实现异步化，所有的接口方法都是没有返回值的。具体源码分析不进行展述分析。

二、业务应用举例代码展示

(一) 具体框架引入介绍

可以直接使用一些流处理框架和相关库，以下是两个常用的框架引用举例。

对于第一个 Akka Streams 应用，你需要引入以下 Maven 依赖项：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>com.typesafe.akka</groupId>
        <artifactId>akka-stream_2.12</artifactId>
        <version>2.6.16</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.typesafe.akka</groupId>
        <artifactId>akka-stream-testkit_2.12</artifactId>
        <version>2.6.16</version>
        <scope>test</scope>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.typesafe.akka</groupId>
        <artifactId>akka-stream-kafka_2.12</artifactId>
        <version>2.1.1</version>
    </dependency>
</dependencies>

对于第二个 Reactor 应用，你需要引入以下 Maven 依赖项：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>io.projectreactor</groupId>
        <artifactId>reactor-core</artifactId>
        <version>3.4.8</version>
    </dependency>
</dependencies>

(二) 业务应用代码举例展示

举例一：用于读取文件内容并将其输出到控制台

package org.zyf.javabasic.reactivestreams;

import reactor.core.publisher.Flux;

import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;

/**
 * @author yanfengzhang
 * @description 使用 Reactor 框架实现的反应式流应用举例代码，用于读取文件内容并将其输出到控制台
 * @date 2023/5/1  19:43
 */
public class FileContentPrint {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Path path = Paths.get("test.txt");

        // 创建 Flux 对象并读取文件内容
        Flux<String> fileContent = Flux.using(
                () -> Files.lines(path),
                Flux::fromStream,
                stream -> {
                    try {
                        stream.close();
                    } catch (Exception e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
        );

        // 订阅 Flux 对象并输出文件内容
        fileContent.subscribe(System.out::println);
    }
}

上述代码中，使用 Flux.using() 方法创建了一个 Flux 对象，该对象通过读取指定路径下的文件内容生成数据流。然后使用 subscribe() 方法订阅 Flux 对象，并通过 lambda 表达式将每个元素输出到控制台。由于使用了 Reactor 框架，因此这个应用是一个完全的反应式流应用程序，其读取文件和输出元素的过程都是异步和非阻塞的，能够更好地利用计算机资源。

举例二：从 Twitter 实时数据流中读取推文并将其输出到控制台

package org.zyf.javabasic.reactivestreams;

import akka.Done;
import akka.NotUsed;
import akka.actor.ActorSystem;
import akka.stream.ActorMaterializer;
import akka.stream.Materializer;
import akka.stream.javadsl.Source;
import akka.stream.javadsl.Sink;
import akka.stream.javadsl.TwitterSource;
import com.typesafe.config.ConfigFactory;

import java.util.concurrent.CompletionStage;

/**
 * @author yanfengzhang
 * @description 使用 Akka Streams 实现的反应式流应用举例代码，用于从 Twitter 实时数据流中读取推文并将其输出到控制台
 * @date 2023/5/1  19:47
 */
public class TweetsPrint {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建 Actor 系统和 Materializer
        ActorSystem system = ActorSystem.create("reactive-streams-example", ConfigFactory.load());
        Materializer materializer = ActorMaterializer.create(system);

        // 创建 TwitterSource 对象并订阅推文数据流
        Source<String, NotUsed> tweets = TwitterSource.create(
                "Consumer Key",
                "Consumer Secret",
                "Access Token",
                "Access Token Secret"
        ).map(status -> status.getText());

        // 创建 Sink 对象并将推文输出到控制台
        Sink<String, CompletionStage<Done>> consoleSink = Sink.foreach(System.out::println);

        // 将 Source 和 Sink 连接起来，并运行流处理程序
        tweets.runWith(consoleSink, materializer);
    }

}

上述代码中，使用 TwitterSource.create() 方法创建了一个 Source 对象，该对象从 Twitter 实时数据流中读取推文数据并生成数据流。然后创建了一个 Sink 对象，将每个推文输出到控制台。最后将 Source 和 Sink 连接起来，并使用 runWith() 方法运行流处理程序。由于使用了 Akka Streams 框架，因此这个应用是一个完全的反应式流应用程序，其读取推文和输出元素的过程都是异步和非阻塞的，能够更好地利用计算机资源。

举例三：获取商品信息并将其按照指定条件进行排序并输出到控制台

package org.zyf.javabasic.reactivestreams;

import reactor.core.publisher.Flux;
import reactor.core.publisher.Mono;

import java.math.BigDecimal;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.List;

/**
 * @author yanfengzhang
 * @description 使用 Reactor 框架实现的电商场景应用举例代码，用于获取商品信息并将其按照指定条件进行排序并输出到控制台
 * @date 2023/5/1  19:50
 */
public class ProductPrint {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建商品对象列表
        List<Product> productList = Arrays.asList(
                new Product("A001", "商品A", new BigDecimal("100.00")),
                new Product("A002", "商品B", new BigDecimal("200.00")),
                new Product("A003", "商品C", new BigDecimal("300.00")),
                new Product("A004", "商品D", new BigDecimal("400.00")),
                new Product("A005", "商品E", new BigDecimal("500.00"))
        );

        // 创建 Flux 对象并按照价格排序
        Flux<Product> productFlux = Flux.fromIterable(productList)
                .sort(Comparator.comparing(Product::getPrice));

        // 订阅 Flux 对象并输出商品信息
        productFlux.subscribe(product -> System.out.println(product.getId() + " - " + product.getName() + " - " + product.getPrice()));
    }

    // 商品对象类
    static class Product {
        private String id;
        private String name;
        private BigDecimal price;

        public Product(String id, String name, BigDecimal price) {
            this.id = id;
            this.name = name;
            this.price = price;
        }

        public String getId() {
            return id;
        }

        public void setId(String id) {
            this.id = id;
        }

        public String getName() {
            return name;
        }

        public void setName(String name) {
            this.name = name;
        }

        public BigDecimal getPrice() {
            return price;
        }

        public void setPrice(BigDecimal price) {
            this.price = price;
        }
    }
}

上述代码中，创建了一个商品对象列表，并使用 Flux.fromIterable() 方法将其转换为 Flux 对象。然后使用 sort() 方法按照商品价格排序，并使用 lambda 表达式将每个商品的 id、name 和 price 输出到控制台。由于使用了 Reactor 框架，因此这个应用是一个完全的反应式流应用程序，其获取商品信息和输出元素的过程都是异步和非阻塞的，能够更好地利用计算机资源。

三、Reactor原理分析

以Reactor中的Flux为例，说明其执行原理。

Reactor类库中，数据的发布者有两种，一种是Flux，它代表0或N个元素的异步队列，另一种Mono，它代表0或1个元素的异步队列。

// log 函数可以打印Flux的调用过程
Flux.just(1, 2, 3)
  .log()
  .map(o -> {
    try {
      Thread.sleep(3000);
    } catch (InterruptedException e) {
      e.printStackTrace();
    }
    return o * o;
  })
  .log()
  .filter(o -> o > 0)
  .log()
  .subscribe();

调用关系

以Flux.just(1, 2, 3).subscribe()为例，说明Publisher、Subscriber、Subscription之间的调用关系。

以上是不存在Operator时，Publisher、Subscriber、Subscription之间的调用关系。在subscribe函数执行后依此执行事情：

发起订阅；
发布者Publisher新建了ArraySubscription sn；
通过订阅者的回调onSubscribe函数，将sn传递给订阅者sub；
订阅者sub通过sn发起request(n)请求；
发布者通过sn发起sub.onNext()调用
发布者的序列结束或错误，则通过订阅者的onComplete/onError传递信息

执行过程

对以上代码执行可以看到，执行过程可以分为三个阶段：onSubscribe阶段、request阶段、onNext阶段，再加上订阅subscribe过程和计算逻辑pipeline的声明过程，一共是五个阶段——声明阶段、subscribe阶段、onSubscribe阶段、request阶段和onNext阶段。

// 执行结果, 此时整个数据链路不存在异步边界，完全同步执行
// onSubscribe
[ INFO] (main) | onSubscribe([Synchronous Fuseable] FluxArray.ArrayConditionalSubscription)
[ INFO] (main) | onSubscribe([Fuseable] FluxMapFuseable.MapFuseableConditionalSubscriber)
[ INFO] (main) | onSubscribe([Fuseable] FluxFilterFuseable.FilterFuseableSubscriber)
// request
[ INFO] (main) | request(unbounded)
[ INFO] (main) | request(unbounded)
[ INFO] (main) | request(unbounded)
// onNext 消费数据
[ INFO] (main) | onNext(1)
[ INFO] (main) | onNext(1)
[ INFO] (main) | onNext(1)
[ INFO] (main) | onNext(2)
[ INFO] (main) | onNext(4)
[ INFO] (main) | onNext(4)
[ INFO] (main) | onNext(3)
[ INFO] (main) | onNext(9)
[ INFO] (main) | onNext(9)
// onComplete 没数据了
[ INFO] (main) | onComplete()
[ INFO] (main) | onComplete()
[ INFO] (main) | onComplete()

声明阶段

在订阅者真的发起订阅之前，需要首先声明数据处理管道。在管道上，每一个Operator其实都是对上游发布者的封装，所以从整体上来看，管道类似于一个洋葱，是由Publisher一层一层包起来的。以本章开头的Flux.just(1, 2, 3).map().filter()为例，下图是其对发布者的逐步封装过程，初始Publisher仅有数据，后续每一个operator都是对前一个发布者对象的封装，同时也包含了对数据的处理逻辑，最后形成一个最终发布者fluxFilter。

subscribe阶段

执行管道pipeline类似于一个洋葱，订阅过程也类似一个洋葱，唯一不同的是，pipeline是从上游至下游的包装过程，而订阅过程则是从下游至上游的包装过程，如上图所示，在进行subscribe操作的时候，反应式流会从最外层的源Subscriber一层一层的包装，根据包裹的Operator创建各种Subscriber。

onSubscribe阶段

onSubscribe调用使得所有的组件像一个链条一样关联起来，传递的过程是由上游至下游的，具体的过程就是调用下游的(Enhanced)Subscriber.onSubscribe方法，并把自身作为入参；

request阶段

订阅者向上请求数据，直到回到数据源，入参n代表了请求数据的数量；

调用阶段

数据元素就像水管中的水一样，依此经过(Enhanced)Subscriber.Subscriber的onNext()，直至最终的订阅者Subscriber。

pipeline被订阅之后的流程图如下所示

回压

非阻塞回压是反应式流的最主要特征。Reactor管道内部存在一条自下而上的订阅链，该链路可以传递request(n)请求，request函数入参n代表了下游对上游数据的请求数量，这是回压实现的基础。

而实际上在Reactor中，”回压“是通过回压组件的来实现的，每种组件具有不同的策略。Reactor支持五种类型的回压策略，它们分别是：

Error：抛出IllegalStateException异常。
Drop：丢弃。
Latest：返回最近的值
Buffer：缓存，缓存大小可设定，缓存过多会产生OOM异常
Ignore：完全无视下游的request请求，可能会打爆下游队列，产生IllegalStateException异常

如下图是回压的示意图，回压组件源源不断的接收上游推送的消息，回压下游的组件发起request(2)请求，然后接收到两个数据元素，然后不断重复这个过程。那么当下游组件没有继续发起request(2)请求，如何处理数据元素5和数据元素6呢？

对于Error策略来讲，就是抛出异常；对于Drop策略，那就是丢弃该元素，直到再次发起request(2)请求；对于Latest策略来讲，会将最近一个数据元素缓存起来（图中的6号元素），等待交给下游；对于Buffer策略，就是将后续元素缓存起来直到下一次request(2)请求。

异步边界

反应式流标准中提出，数据应支持在组件间的异步传输，从而实现组件间的隔离。如下所示，Reactor中的异步边界是通过调度器和切换方法实现的，更具体的，是通过线程实现的。

Flux.just(1, 2, 3)
  .log()
  .publishOn(Schedulers.parallel())    // 异步边界的产生
  .log()
  .map(o -> {
    try {
      Thread.sleep(3000);
    } catch (InterruptedException e) {
      e.printStackTrace();
    }
    return o * o;
  })
  .log()
  .filter(o -> o > 0)
  .log()
  .subscribe();
while (true) {}                     //防止主进程结束，看不到执行结果。

// 执行结果 此时数据处理是异步进行的
[ INFO] (main) | onSubscribe([Synchronous Fuseable] FluxArray.ArraySubscription)
[ INFO] (main) | onSubscribe([Fuseable] FluxPublishOn.PublishOnConditionalSubscriber)
[ INFO] (main) | onSubscribe([Fuseable] FluxMapFuseable.MapFuseableConditionalSubscriber)
[ INFO] (main) | onSubscribe([Fuseable] FluxFilterFuseable.FilterFuseableSubscriber)
[ INFO] (main) | request(unbounded)
[ INFO] (main) | request(unbounded)
[ INFO] (main) | request(unbounded)
[ INFO] (main) | request(256)
[ INFO] (main) | onNext(1)
[ INFO] (main) | onNext(2)
[ INFO] (parallel-1) | onNext(1)
[ INFO] (main) | onNext(3)
[ INFO] (main) | onComplete()       // 主进程结束数据发布
[ INFO] (parallel-1) | onNext(1)
[ INFO] (parallel-1) | onNext(1)
[ INFO] (parallel-1) | onNext(2)
[ INFO] (parallel-1) | onNext(4)
[ INFO] (parallel-1) | onNext(4)
[ INFO] (parallel-1) | onNext(3)
[ INFO] (parallel-1) | onNext(9)
[ INFO] (parallel-1) | onNext(9)
[ INFO] (parallel-1) | onComplete()
[ INFO] (parallel-1) | onComplete()
[ INFO] (parallel-1) | onComplete()

四、业务应用中的建议

当应用反应式编程时，需要注意以下几个方面：

异步非阻塞操作：反应式编程的核心是异步和非阻塞操作，这可以提高应用的并发能力和性能。在具体业务中，需要使用异步的 API 和非阻塞的操作来处理数据流，如异步 IO、异步 HTTP 客户端等。
可靠性和容错性：反应式编程中，需要考虑到一些错误和异常情况的处理，如网络错误、连接错误、超时等。因此，需要使用合适的错误处理机制，如异常处理、重试机制等。
反压机制：反压机制是保证数据流稳定性的重要机制。数据流的生产者速度不能太快，否则会导致消费者被压垮。反压机制可以限制生产者速度，防止消费者被压垮。可以使用诸如 Reactive Streams 中的 backpressure 或者基于 Flowable 或 Observable 的反压框架。
最佳实践：在应用反应式编程时，需要遵循一些最佳实践。这包括避免副作用、避免状态共享、使用不可变数据结构等。此外，需要注意的是，在反应式编程中不应该使用像 Thread.sleep() 等会阻塞线程的操作。
选择合适的框架和库：在具体应用中，需要选择合适的反应式编程框架和库。当前，主流的反应式编程框架和库有很多，如 Reactor、Akka、RxJava 等。选择合适的框架和库能够帮助我们更好地进行反应式编程。

综上所述，在应用反应式编程时，需要充分了解反应式编程的核心原则和编程模型，并结合具体业务进行实践。需要注意的是，反应式编程不是一种万能的编程模型，而是一种针对特定应用场景的编程模型，应用时需要合理评估场景和需求。