反应式编程（Reactive Programming）这种新的编程范式越来越受到开发人员的欢迎。在 Java 社区中比较流行的是 RxJava 和 RxJava 2。本文要介绍的是另外一个新的反应式编程库 Reactor。

反应式编程介绍

反应式编程来源于数据流和变化的传播，意味着由底层的执行模型负责通过数据流来自动传播变化。比如求值一个简单的表达式 c=a+b，当 a 或者 b 的值发生变化时，传统的编程范式需要对 a+b 进行重新计算来得到 c 的值。如果使用反应式编程，当 a 或者 b 的值发生变化时，c 的值会自动更新。反应式编程最早由 .NET 平台上的 Reactive Extensions (Rx) 库来实现。后来迁移到 Java 平台之后就产生了著名的 RxJava 库，并产生了很多其他编程语言上的对应实现。在这些实现的基础上产生了后来的反应式流（Reactive Streams）规范。该规范定义了反应式流的相关接口，并将集成到 Java 9 中。

在传统的编程范式中，我们一般通过迭代器（Iterator）模式来遍历一个序列。这种遍历方式是由调用者来控制节奏的，采用的是拉的方式。每次由调用者通过 next()方法来获取序列中的下一个值。使用反应式流时采用的则是推的方式，即常见的发布者-订阅者模式。当发布者有新的数据产生时，这些数据会被推送到订阅者来进行处理。在反应式流上可以添加各种不同的操作来对数据进行处理，形成数据处理链。这个以声明式的方式添加的处理链只在订阅者进行订阅操作时才会真正执行。

反应式流中第一个重要概念是负压（backpressure）。在基本的消息推送模式中，当消息发布者产生数据的速度过快时，会使得消息订阅者的处理速度无法跟上产生的速度，从而给订阅者造成很大的压力。当压力过大时，有可能造成订阅者本身的奔溃，所产生的级联效应甚至可能造成整个系统的瘫痪。负压的作用在于提供一种从订阅者到生产者的反馈渠道。订阅者可以通过 request()方法来声明其一次所能处理的消息数量，而生产者就只会产生相应数量的消息，直到下一次 request()方法调用。这实际上变成了推拉结合的模式。

Reactor 简介

前面提到的 RxJava 库是 JVM 上反应式编程的先驱，也是反应式流规范的基础。RxJava 2 在 RxJava 的基础上做了很多的更新。不过 RxJava 库也有其不足的地方。RxJava 产生于反应式流规范之前，虽然可以和反应式流的接口进行转换，但是由于底层实现的原因，使用起来并不是很直观。RxJava 2 在设计和实现时考虑到了与规范的整合，不过为了保持与 RxJava 的兼容性，很多地方在使用时也并不直观。Reactor 则是完全基于反应式流规范设计和实现的库，没有 RxJava 那样的历史包袱，在使用上更加的直观易懂。Reactor 也是 Spring 5 中反应式编程的基础。学习和掌握 Reactor 可以更好地理解 Spring 5 中的相关概念。

在 Java 程序中使用 Reactor 库非常的简单，只需要通过 Maven 或 Gradle 来添加对 io.projectreactor:reactor-core 的依赖即可，目前的版本是 3.0.5.RELEASE。

Flux 和 Mono

Flux 和 Mono 是 Reactor 中的两个基本概念。Flux 表示的是包含 0 到 N 个元素的异步序列。在该序列中可以包含三种不同类型的消息通知：正常的包含元素的消息、序列结束的消息和序列出错的消息。当消息通知产生时，订阅者中对应的方法 onNext(), onComplete()和 onError()会被调用。Mono 表示的是包含 0 或者 1 个元素的异步序列。该序列中同样可以包含与 Flux 相同的三种类型的消息通知。Flux 和 Mono 之间可以进行转换。对一个 Flux 序列进行计数操作，得到的结果是一个 Mono对象。把两个 Mono 序列合并在一起，得到的是一个 Flux 对象。

创建 Flux

有多种不同的方式可以创建 Flux 序列。

Flux 类的静态方法

第一种方式是通过 Flux 类中的静态方法。

• just()：可以指定序列中包含的全部元素。创建出来的 Flux 序列在发布这些元素之后会自动结束。
• fromArray()，fromIterable()和 fromStream()：可以从一个数组、Iterable 对象或 Stream 对象中创建 Flux 对象。
• empty()：创建一个不包含任何元素，只发布结束消息的序列。
• error(Throwable error)：创建一个只包含错误消息的序列。
• never()：创建一个不包含任何消息通知的序列。
• range(int start, int count)：创建包含从 start 起始的 count 个数量的 Integer 对象的序列。
• interval(Duration period)和 interval(Duration delay, Duration period)：创建一个包含了从 0 开始递增的 Long 对象的序列。其中包含的元素按照指定的间隔来发布。除了间隔时间之外，还可以指定起始元素发布之前的延迟时间。
• intervalMillis(long period)和 intervalMillis(long delay, long period)：与 interval()方法的作用相同，只不过该方法通过毫秒数来指定时间间隔和延迟时间。

清单 1. 通过 Flux 类的静态方法创建 Flux 序列

Flux.just("Hello", "World").subscribe(System.out::println);
Flux.fromArray(new Integer[] {1, 2, 3}).subscribe(System.out::println);
Flux.empty().subscribe(System.out::println);
Flux.range(1, 10).subscribe(System.out::println);
Flux.interval(Duration.of(10, ChronoUnit.SECONDS)).subscribe(System.out::println);
Flux.intervalMillis(1000).subscribe(System.out::println);

上面的这些静态方法适合于简单的序列生成，当序列的生成需要复杂的逻辑时，则应该使用 generate() 或 create() 方法。

generate() 方法

generate() 方法通过同步和逐一的方式来产生 Flux 序列。序列的产生是通过调用所提供的 SynchronousSink 对象的 next()，complete()和 error(Throwable)方法来完成的。逐一生成的含义是在具体的生成逻辑中，next() 方法只能最多被调用一次。在有些情况下，序列的生成可能是有状态的，需要用到某些状态对象。此时可以使用 generate() 方法的另外一种形式 generate(Callable<Ｓ> stateSupplier, BiFunction<S,SynchronousSink,S> generator)，其中 stateSupplier 用来提供初始的状态对象。在进行序列生成时，状态对象会作为 generator 使用的第一个参数传入，可以在对应的逻辑中对该状态对象进行修改以供下一次生成时使用。

在代码清单 2中，第一个序列的生成逻辑中通过 next()方法产生一个简单的值，然后通过 complete()方法来结束该序列。如果不调用 complete()方法，所产生的是一个无限序列。第二个序列的生成逻辑中的状态对象是一个 ArrayList 对象。实际产生的值是一个随机数。产生的随机数被添加到 ArrayList 中。当产生了 10 个数时，通过 complete()方法来结束序列。

清单 2. 使用 generate()方法生成 Flux 序列

Flux.generate(sink -> {
    sink.next("Hello");
    sink.complete();
}).subscribe(System.out::println);

final Random random = new Random();
Flux.generate(ArrayList::new, (list, sink) -> {
    int value = random.nextInt(100);
    list.add(value);
    sink.next(value);
    if (list.size() == 10) {
        sink.complete();
    }
    return list;
}).subscribe(System.out::println);

create()方法

create()方法与 generate()方法的不同之处在于所使用的是 FluxSink 对象。FluxSink 支持同步和异步的消息产生，并且可以在一次调用中产生多个元素。在代码清单 3 中，在一次调用中就产生了全部的 10 个元素。

清单 3. 使用 create()方法生成 Flux 序列

Flux.create(sink -> {
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        sink.next(i);
    }
    sink.complete();
}).subscribe(System.out::println);

创建 Mono

Mono 的创建方式与之前介绍的 Flux 比较相似。Mono 类中也包含了一些与 Flux 类中相同的静态方法。这些方法包括 just()，empty()，error()和 never()等。除了这些方法之外，Mono 还有一些独有的静态方法。

• fromCallable()、fromCompletionStage()、fromFuture()、fromRunnable()和 fromSupplier()：分别从 Callable、CompletionStage、CompletableFuture、Runnable 和 Supplier 中创建 Mono。
• delay(Duration duration)和 delayMillis(long duration)：创建一个 Mono 序列，在指定的延迟时间之后，产生数字 0 作为唯一值。
• ignoreElements(Publisher source)：创建一个 Mono 序列，忽略作为源的 Publisher 中的所有元素，只产生结束消息。
• justOrEmpty(Optional<? extends T> data)和 justOrEmpty(T data)：从一个 Optional 对象或可能为 null 的对象中创建 Mono。只有 Optional 对象中包含值或对象不为 null 时，Mono 序列才产生对应的元素。

还可以通过 create()方法来使用 MonoSink 来创建 Mono。代码清单 4 中给出了创建 Mono 序列的示例。

清单 4. 创建 Mono 序列

Mono.fromSupplier(() -> "Hello").subscribe(System.out::println);
Mono.justOrEmpty(Optional.of("Hello")).subscribe(System.out::println);
Mono.create(sink -> sink.success("Hello")).subscribe(System.out::println);

操作符

和 RxJava 一样，Reactor 的强大之处在于可以在反应式流上通过声明式的方式添加多种不同的操作符。下面对其中重要的操作符进行分类介绍。

buffer 和 bufferTimeout

这两个操作符的作用是把当前流中的元素收集到集合中，

public final Flux<List<T>> buffer(int maxSize)
//...各种重载

并把集合对象作为流中的新元素。在进行收集时可以指定不同的条件：所包含的元素的最大数量或收集的时间间隔。方法 buffer()仅使用一个条件，而 bufferTimeout()可以同时指定两个条件。指定时间间隔时可以使用 Duration 对象或毫秒数，即使用 bufferMillis()或 bufferTimeoutMillis()两个方法。

除了元素数量和时间间隔之外，还可以通过 bufferUntil 和 bufferWhile 操作符来进行收集。这两个操作符的参数是表示每个集合中的元素所要满足的条件的 Predicate 对象。bufferUntil 会一直收集直到 Predicate 返回为 true。使得 Predicate 返回 true 的那个元素可以选择添加到当前集合或下一个集合中；bufferWhile 则只有当 Predicate 返回 true 时才会收集。一旦值为 false，会立即开始下一次收集。

代码清单 5 给出了 buffer 相关操作符的使用示例。第一行语句输出的是 5 个包含 20 个元素的数组；第二行语句输出的是 2 个包含了 10 个元素的数组；第三行语句输出的是 5 个包含 2 个元素的数组。每当遇到一个偶数就会结束当前的收集；第四行语句输出的是 5 个包含 1 个元素的数组，数组里面包含的只有偶数。

需要注意的是，在代码清单 5 中，首先通过 toStream()方法把 Flux 序列转换成 Java 8 中的 Stream 对象，再通过 forEach()方法来进行输出。这是因为序列的生成是异步的，而转换成 Stream 对象可以保证主线程在序列生成完成之前不会退出，从而可以正确地输出序列中的所有元素。

清单 5. buffer 相关操作符的使用示例

Flux.range(1, 100).buffer(20).subscribe(System.out::println);
Flux.intervalMillis(100).bufferMillis(1001).take(2).toStream().forEach(System.out::println);
Flux.range(1, 10).bufferUntil(i -> i % 2 == 0).subscribe(System.out::println);
Flux.range(1, 10).bufferWhile(i -> i % 2 == 0).subscribe(System.out::println);

filter

对流中包含的元素进行过滤，只留下满足 Predicate 指定条件的元素。代码清单 6 中的语句输出的是 1 到 10 中的所有偶数。

清单 6. filter 操作符使用示例

Flux.range(1, 10).filter(i -> i % 2 == 0).subscribe(System.out::println);

window

window 操作符的作用类似于 buffer，所不同的是 window 操作符是把当前流中的元素收集到另外的 Flux 序列中，因此返回值类型是

Flux＜Flux＞

。在代码清单 7 中，两行语句的输出结果分别是 5 个和 2 个 UnicastProcessor 字符。这是因为 window 操作符所产生的流中包含的是 UnicastProcessor 类的对象，而 UnicastProcessor 类的 toString 方法输出的就是 UnicastProcessor 字符。

清单 7. window 操作符使用示例

Flux.range(1, 100).window(20).subscribe(System.out::println);
Flux.intervalMillis(100).windowMillis(1001).take(2).toStream().forEach(System.out::println);

zipWith

zipWith 操作符把当前流中的元素与另外一个流中的元素按照一对一的方式进行合并。在合并时可以不做任何处理，由此得到的是一个元素类型为 Tuple2 的流；也可以通过一个 BiFunction 函数对合并的元素进行处理，所得到的流的元素类型为该函数的返回值。

在代码清单 8 中，两个流中包含的元素分别是 a，b 和 c，d。第一个 zipWith 操作符没有使用合并函数，因此结果流中的元素类型为 Tuple2；第二个 zipWith 操作通过合并函数把元素类型变为 String。

清单 8. zipWith 操作符使用示例

Flux.just("a", "b")
        .zipWith(Flux.just("c", "d"))
        .subscribe(System.out::println);
Flux.just("a", "b")
        .zipWith(Flux.just("c", "d"), (s1, s2) -> String.format("%s-%s", s1, s2))
        .subscribe(System.out::println);

take

take 系列操作符用来从当前流中提取元素。提取的方式可以有很多种。

• take(long n)，take(Duration timespan)和 takeMillis(long timespan)：按照指定的数量或时间间隔来提取。
• takeLast(long n)：提取流中的最后 N 个元素。
• takeUntil(Predicate<? super T> predicate)：提取元素直到 Predicate 返回 true。
• takeWhile(Predicate<? super T> continuePredicate)： 当 Predicate 返回 true 时才进行提取。
• takeUntilOther(Publisher<?> other)：提取元素直到另外一个流开始产生元素。
  
  在代码清单 9 中，第一行语句输出的是数字 1 到 10；第二行语句输出的是数字 991 到 1000；第三行语句输出的是数字 1 到 9；第四行语句输出的是数字 1 到 10，使得 Predicate 返回 true 的元素也是包含在内的。

清单 9. take 系列操作符使用示例

Flux.range(1, 1000).take(10).subscribe(System.out::println);
Flux.range(1, 1000).takeLast(10).subscribe(System.out::println);
Flux.range(1, 1000).takeWhile(i -> i < 10).subscribe(System.out::println);
Flux.range(1, 1000).takeUntil(i -> i == 10).subscribe(System.out::println);

reduce 和 reduceWith

reduce 和 reduceWith 操作符对流中包含的所有元素进行累积操作，得到一个包含计算结果的 Mono 序列。累积操作是通过一个 BiFunction 来表示的。在操作时可以指定一个初始值。如果没有初始值，则序列的第一个元素作为初始值。

在代码清单 10 中，第一行语句对流中的元素进行相加操作，结果为 5050；第二行语句同样也是进行相加操作，不过通过一个 Supplier 给出了初始值为 100，所以结果为 5150。

清单 10. reduce 和 reduceWith 操作符使用示例

Flux.range(1, 100).reduce((x, y) -> x + y).subscribe(System.out::println);
Flux.range(1, 100).reduceWith(() -> 100, (x, y) -> x + y).subscribe(System.out::println);

merge 和 mergeSequential

merge 和 mergeSequential 操作符用来把多个流合并成一个 Flux 序列。不同之处在于 merge 按照所有流中元素的实际产生顺序来合并，而 mergeSequential 则按照所有流被订阅的顺序，以流为单位进行合并。

代码清单 11 中分别使用了 merge 和 mergeSequential 操作符。进行合并的流都是每隔 100 毫秒产生一个元素，不过第二个流中的每个元素的产生都比第一个流要延迟 50 毫秒。在使用 merge 的结果流中，来自两个流的元素是按照时间顺序交织在一起；而使用 mergeSequential 的结果流则是首先产生第一个流中的全部元素，再产生第二个流中的全部元素。

清单 11. merge 和 mergeSequential 操作符使用示例

Flux.merge(Flux.intervalMillis(0, 100).take(5), Flux.intervalMillis(50, 100).take(5))
        .toStream()
        .forEach(System.out::println);
Flux.mergeSequential(Flux.intervalMillis(0, 100).take(5), Flux.intervalMillis(50, 100).take(5))
        .toStream()
        .forEach(System.out::println);

flatMap 和 flatMapSequential

flatMap 和 flatMapSequential 操作符把流中的每个元素转换成一个

流

，再把所有流中的元素进行合并。flatMapSequential 和 flatMap 之间的区别与 mergeSequential 和 merge 之间的区别是一样的。

在代码清单 12 中，流中的元素被转换成每隔 100 毫秒产生的数量不同的流，再进行合并。由于第一个流中包含的元素数量较少，所以在结果流中一开始是两个流的元素交织在一起，然后就只有第二个流中的元素。

清单 12. flatMap 操作符使用示例

Flux.just(5, 10)
        .flatMap(x -> Flux.intervalMillis(x * 10, 100).take(x))
        .toStream()
        .forEach(System.out::println);

concatMap

concatMap 操作符的作用也是把流中的每个元素转换成一个流，再把所有流进行合并。与 flatMap 不同的是，concatMap 会根据原始流中的元素顺序依次把转换之后的流进行合并；与 flatMapSequential 不同的是，concatMap 对转换之后的流的订阅是动态进行的，而 flatMapSequential 在合并之前就已经订阅了所有的流。

代码清单 13 与代码清单 12 类似，只不过把 flatMap 换成了 concatMap，结果流中依次包含了第一个流和第二个流中的全部元素。

清单 13. concatMap 操作符使用示例

Flux.just(5, 10)
        .concatMap(x -> Flux.intervalMillis(x * 10, 100).take(x))
        .toStream()
        .forEach(System.out::println);

combineLatest

combineLatest 操作符把所有流中的最新产生的元素合并成一个新的元素，作为返回结果流中的元素。只要其中任何一个流中产生了新的元素，合并操作就会被执行一次，结果流中就会产生新的元素。在 代码清单 14 中，流中最新产生的元素会被收集到一个数组中，通过 Arrays.toString 方法来把数组转换成 String。

清单 14. combineLatest 操作符使用示例

Flux.combineLatest(
        Arrays::toString,
        Flux.intervalMillis(100).take(5),
        Flux.intervalMillis(50, 100).take(5)
).toStream().forEach(System.out::println);

消息处理

当需要处理 Flux 或 Mono 中的消息时，如之前的代码清单所示，可以通过 subscribe 方法来添加相应的订阅逻辑。

public final Disposable subscribe(Consumer<? super T> consumer)
//...各种重载

在调用 subscribe 方法时可以指定需要处理的消息类型。可以只处理其中包含的正常消息，也可以同时处理错误消息和完成消息。代码清单 15 中通过 subscribe()方法同时处理了正常消息和错误消息。

清单 15. 通过 subscribe()方法处理正常和错误消息

Flux.just(1, 2)
        .concatWith(Mono.error(new IllegalStateException()))
        .subscribe(System.out::println, System.err::println);

正常的消息处理相对简单。当出现错误时，有多种不同的处理策略。第一种策略是通过 onErrorReturn()方法返回一个默认值。在代码清单 16 中，当出现错误时，流会产生默认值 0.

清单 16. 出现错误时返回默认值

Flux.just(1, 2)
        .concatWith(Mono.error(new IllegalStateException()))
        .onErrorReturn(0)
        .subscribe(System.out::println);

第二种策略是通过 switchOnError()方法来使用另外的流来产生元素。在代码清单 17 中，当出现错误时，将产生 Mono.just(0)对应的流，也就是数字 0。

清单 17. 出现错误时使用另外的流

Flux.just(1, 2)
        .concatWith(Mono.error(new IllegalStateException()))
        .switchOnError(Mono.just(0))
        .subscribe(System.out::println);

第三种策略是通过 onErrorResumeWith()方法来根据不同的异常类型来选择要使用的产生元素的流。在代码清单 18 中，根据异常类型来返回不同的流作为出现错误时的数据来源。因为异常的类型为 IllegalArgumentException，所产生的元素为-1。

清单 18. 出现错误时根据异常类型来选择流

Flux.just(1, 2)
        .concatWith(Mono.error(new IllegalArgumentException()))
        .onErrorResumeWith(e -> {
            if (e instanceof IllegalStateException) {
                return Mono.just(0);
            } else if (e instanceof IllegalArgumentException) {
                return Mono.just(-1);
            }
            return Mono.empty();
        })
        .subscribe(System.out::println);

当出现错误时，还可以通过 retry 操作符来进行重试。重试的动作是通过重新订阅序列来实现的。在使用 retry 操作符时可以指定重试的次数。代码清单 19 中指定了重试次数为 1，所输出的结果是 1，2，1，2 和错误信息。

清单 19. 使用 retry 操作符进行重试

Flux.just(1, 2)
        .concatWith(Mono.error(new IllegalStateException()))
        .retry(1)
        .subscribe(System.out::println);

“冷”与”热”序列

之前的代码清单中所创建的都是冷序列。冷序列的含义是不论订阅者在何时订阅该序列，总是能收到序列中产生的全部消息。而与之对应的热序列，则是在持续不断地产生消息，订阅者只能获取到在其订阅之后产生的消息。

在代码清单 28 中，原始的序列中包含 10 个间隔为 1 秒的元素。通过 publish()方法把一个 Flux 对象转换成 ConnectableFlux 对象。方法 autoConnect()的作用是当 ConnectableFlux 对象有一个订阅者时就开始产生消息。代码 source.subscribe()的作用是订阅该 ConnectableFlux 对象，让其开始产生数据。接着当前线程睡眠 5 秒钟，第二个订阅者此时只能获得到该序列中的后 5 个元素，因此所输出的是数字 5 到 9。

清单 28. 热序列

final Flux<Long> source = Flux.intervalMillis(1000)
        .take(10)
        .publish()
        .autoConnect();
source.subscribe();
Thread.sleep(5000);
source
        .toStream()
        .forEach(System.out::println);