响应式编程

响应式编程(Reactive Programming

什么是Reactor#

Reactor 是一个用于JVM的完全非阻塞的响应式编程框架,具备高效的需求管理(即对 “背压(backpressure)”的控制)能力。它与 Java 8 函数式 API 直接集成,比如 CompletableFuture, Stream, 以及 Duration。它提供了异步序列 API Flux(用于[N]个元素)和 Mono(用于 [0|1]个元素),并完全遵循和实现了“响应式扩展规范”(Reactive Extensions Specification)。

Reactor 的 reactor-ipc 组件还支持非阻塞的进程间通信(inter-process communication, IPC)。 Reactor IPC 为 HTTP(包括 Websockets)、TCP 和 UDP 提供了支持背压的网络引擎,从而适合 应用于微服务架构。并且完整支持响应式编解码(reactive encoding and decoding)。

Reactor的实现#

Reactor 是响应式编程范式的实现,总结起来有如下几点:

  • 响应式编程是一种关注于数据流(data streams)和变化传递(propagation of change)的[[异步编程]]方式。 这意味着它可以用既有的编程语言表达静态(如数组)或动态(如事件源)的数据流。

在响应式编程方面,微软跨出了第一步,它在 .NET 生态中创建了响应式扩展库(Reactive Extensions library, Rx)。接着 RxJava 在JVM上实现了响应式编程。后来,在 JVM 平台出现了一套标准的响应式 编程规范,它定义了一系列标准接口和交互规范。并整合到 Java 9 中(使用 Flow 类)。

  • 响应式编程通常作为面向对象编程中的“[[观察者模式]]”(Observer design pattern)的一种扩展。 响应式流(reactive streams)与“迭代子模式”(Iterator design pattern)也有相通之处, 因为其中也有 Iterable-Iterator 这样的对应关系。主要的区别在于,Iterator 是基于 “拉取”(pull)方式的,而响应式流是基于“推送”(push)方式的。

使用 iterator 是一种“命令式”(imperative)编程范式,即使访问元素的方法是 Iterable 的唯一职责。关键在于,什么时候执行 next() 获取元素取决于开发者。在响应式流中,相对应的 角色是 Publisher-Subscriber,但是 当有新的值到来的时候 ,却反过来由发布者(Publisher) 通知订阅者(Subscriber),这种“推送”模式是响应式的关键。此外,对推送来的数据的操作 是通过一种声明式(declaratively)而不是命令式(imperatively)的方式表达的:开发者通过 描述“控制流程”来定义对数据流的处理逻辑。

除了数据推送,对错误处理(error handling)和完成(completion)信号的定义也很完善。 一个 Publisher 可以推送新的值到它的 Subscriber(调用 onNext 方法), 同样也可以推送错误(调用 onError 方法)和完成(调用 onComplete 方法)信号。 错误和完成信号都可以终止响应式流。可以用下边的表达式描述:

onNext x 0..N [onError | onComplete]

这种方式非常灵活,无论是有/没有值,还是 n 个值(包括有无限个值的流,比如时钟的持续读秒),都可处理。

作者:issenxiao

出处:https://www.cnblogs.com/issenxiao/p/17799631.html

版权:本作品采用「署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际」许可协议进行许可。

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