spring5 +reactive编程

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响应式编程（reactive programming）

响应式编程（Reactive programming）是种󰴯向数据流和变化传播的编程范式。通俗󰇹解就是在与外部资源交互时从传

统的命令式编码󰵻格转换为异步、󰴬阻塞、函数式的编码󰵻格；

电表格程序就是响应式编程的个。单元格可以包含字󰴯值或类似"=A1+A2"的公式，󰖳包含公式的单元格的值会依据其他

单元格的值的变化󰖳变化

常󰤁的使󰉁场景：

异步调󰉁常󰉁的处󰇹式：

Reactive Streams

种Jvm实现的对：

Reactive API

Types for

0..n elements

Types for

0..1 elements

Reactive Streams

types

Generation Support

RxJava 1 Observable

Single (1)

Completable (0)

2nd Limited back-pressure

Akka Stream 2

Source

Sink

Flow

Source

Sink

Flow

3rd

Reactive Streams +

actor fusion

Reactor Core 3 Flux Mono (0..1)

Flux

Mono

4th

Reactive Streams +

operator fusion

RxJava 2

Flowable

Observable

Single (1)

Maybe (0..1)

Completable (0)

Flowable 4th

Reactive Streams +

operator fusion

Reactor Core 3

󰋴前的主流reactive框架

线程模型对

传统的servlet：

reactive：

spring5 新特性：

Flux Mono

Spring Webﬂux

spring mvc实现：

reactive web：

Reactive data access with Spring Data

Spring Data 2.1 󰋴前持这个NoSQL数据库 Reactive connectors, MongoDB, Cassandra, Couchbase, and Redis；

PostgreSQL 已经有个可选的Reactive connectors；

MySQL and MariaDB 暂时还持；

nosql数据库貌似主流的持Reactive；

Asynchronous Database Access (ADBA) java.sql2 的个实现，󰋴前还是实验状态，

Reactive Relational Database Connectivity (R2DBC) Spring Data官维护的个新的框架；包括R2DBC SPI ,

R2DBC Client ，

R2DBC PostgreSQL ，知道未来会会持mysql版本；

spring data r2dbc:

jdbc vs rjdbc

同步CrudRepository包装成reactive模式

reactor中的同步调󰉁必须使󰉁Scheduler

性能测试对

测试具： Gatling

mvc-with-latency vs webflux-with-latency ：

mvn gatling:test

-Dgatling.simulationClass=LoadSimulation

-Dbase.url=http://localhost:8091/

-Dtest.path=hello/100

-Dsim.users=1000

-Dtest.name=mvc-with-latency

mvn gatling:test

-Dgatling.simulationClass=LoadSimulation

-Dbase.url=http://localhost:8092/

-Dtest.path=hello/100 -Dsim.users=300

-Dtest.name=webflux-with-latency

测试数据如下：

mvc-with-latency：

由以上数据可知：

增加线程数确实可以定程度下提󰷼吞吐󰮢，降低因阻塞造成的响应延时，但是增加线程会带来多的内存消耗以及线程上下

切换成本；

对数据：

最后测试下20000󰉁户的情况：

Responsive: 可响应的。要求系统尽可能做到在任何时候都能及时响应。

Resilient: 可恢复的。要求系统即使出错，也能保持可响应性。

Elastic: 可伸缩的。要求系统在各种负载下都能保持可响应性。

Message Driven:消息驱动的。要求系统通过异步消息连接各个组件。

Live database queries

Mobile (Android)

Big Data

Real time analytics

HTTP/2

Callback

多层嵌套之后，容写出

回调地狱，严重影响可读性

Future

󰉁Promise模式解决回调问题

ReactiveX

󰉁响应式编程式解决回调问题

Coroutine

󰉁类似Go语󰤛的Goroutine式解决回调问题，因为多步暂停（suspend）和恢复（resume）所以性能会回调式󰉝

低。

Reactive Streams 是为持󰴬阻塞背压(backpressure)的异步流处󰇹提供标准.

Co-designed by Netﬂix, Lightbend, Pivotal, RedHat, Kaazing, Twitter ...

主流实现 RxJava2 ,RxJs ,Reactor3 , Java 9 Flow ...

四个标准接+个TCK测试验证具包

ServerHttpRequest ServerHttpResponse

同的服务引擎都有对应的reactive adapter

HttpHandler

传递相应的request response 到ServerWebExchage

WebHandler WebFilterChain WebFilter

󰨔完所有的ﬁlter 调󰉁WebHandler

HandlerMapping HandlerAdapter

RouterFunction

Annotation

可以持多种写法： java类似

Webclient 种可替代RestTemplate跨服务通信式

可以组合各种同的API，在微服务中可以使󰉁

来个crud demo：

线程数是指jconsole 󰮟󰴯的峰值线程数

这󰮟没有统计webflux 线程数󰮢，因为对于运󰢩在异步IO的Netty 之上的WebFlux 应󰉁来说，其作线程数󰮢始终维持在

个固定的数󰮢上，默认固定的数󰮢等于CPU核数（*2）；

随着󰉁户数的增多，吞吐󰮢基本呈线性增多的趋势；

95%的响应都在100ms+的可控范围内返回，并未出现延时的情况。

󰉁户󰮢在接近3000的时候，线程数达到默认的最值200；

线程数达到200前，95%的请求响应时󰲊是正常的（100ms多点点），之后呈直线上升的态势；

线程数达到200后，吞吐󰮢增幅逐渐放缓。

当所有可󰉁线程都在阻塞状态的话，后续再进的请求只能排队，从󰖳当达到最线程数之后，响应时󰲊开始上升.

由于作线程数扩倍，因此请求排队的情况缓解半。

mvc-with-latency 󰙵然是抗住的，fail；

WebFlux-with-latency 吞吐󰮢达到7000+ req/sec，95%响应时󰲊仅100ms左右；

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