响应式技术框架
目前在后端Web编程和微服务编程领域，存在多种响应式编程技术框架。
本篇我们从响应式编程规范开始介绍，进一步加深对响应式编程的理解。
响应式编程规范
对于响应式编程来说，响应式流是一种非阻塞、响应式、异步流处理、支持背压的技术标准，包括运行时环境（JVM和JavaScript）及网络协议。JDK 9发布的Flow API（java.util.concurrent.Flow）和响应式流规范呼应，成为响应式编程事实上的标准。
响应式流规范提供了一组最小化的接口、方法和协议来描述必要的操作和实体对象。
● Publisher：消息发布者。发布者只有一种方法，用来接受订阅者进行订阅（Subscribe）。T代表发布者和订阅者之间传输的数据类型，接口声明如下：
● Subscriber：消息订阅者。当接收到Publisher的数据时，会调用响应的回调方法。注册完成时，首先会调用onSubscribe方法，参数Subscriptions包含了注册信息。订阅者有四种事件方法，分别在开启订阅、接收数据、发生错误和数据传输结束时被调用，接口声明如下：
● Subscription：连接Publisher和Subscriber的消息交互的操作对象。Subscriber可以请求数据（request），或者取消订阅（cancel）。当请求数据时，参数“long n”表示希望接收的数据量，防止Publisher发送过多的数据。一旦开始请求，数据就会在流中传输。每接收一个，就会调用onNext（Tt）；当发生错误时，onError（Throwable t）被调用；在传输完成后，onComplete（）被调用。接口声明如下：
● Processor：同时充当Subscriber和Publisher的组件。可以看出，Processor接口继承了Subscriber和Publisher，是流的中间环节，接口声明如下：
响应式流中的数据从Publisher开始，经过若干Processor，最终到达Subscriber，即完整的数据管道（Pipeline）。
背压（Back Pressure）
在响应式编程规范中，响应式编程采用异步的发布-订阅模式。数据由Publisher推送消息给Subscriber。这种模式容易产生的问题是，当Publisher即生产者产生的数据速度远远大于Subscriber即消费者的消费速度时，消费者会承受巨大的资源压力（Pressure）而可能崩溃。
为了解决以上问题，数据流的速度需要被控制，即流量控制（Flow Control），以防止快速的数据流压垮目标。因此需要反压，即背压（Back Pressure），生产者和消费者之间需要通过一种背压机制来相互操作。这种背压机制要求是异步非阻塞的，如果是同步阻塞的，则消费者在处理数据时，生产者必须等待，会产生性能问题。
Java Flow API
从Java 9开始，增加了java.util.concurrent.Flow API，实现了响应式流规范（Reactive Stream Specification），并且把响应式流标准的接口集成到了JDK中。它和响应式流标准接口定义完全一致，之前需要通过Maven引用的API，Java 9之后可以直接使用了。响应式流的标准Maven依赖如下：
Java9通过java.util.concurrent.Flow和
java.util.concurrent.SubmissionPublisher实现了响应式流Flow类中定义的四个嵌套的静态接口，用于建立流量控制的组件，Publisher在其中生成一个或多个数据项供Subscriber使用。下面是Java 9 FlowAPI的核心组件。
● java.util.concurrent.Flow：这是Flow API的主要类，该类封装了Flow API的所有重要接口。需要说明的是，这个类声明为final类型，所以我们无法扩展它。
●
java.util.concurrent.Flow.Publisher：每个发布者都需要实现此接口，每个发布者都必须实现它的subscribe方法，并添加相关的订阅者以接收消息。
●
java.util.concurrent.Flow.Subscriber：每个订阅者都必须实现此接口，订阅者按照严格的顺序调用方法，此接口有下面四种方法。
○ onSubscribe：这是订阅者订阅了发布者后接收消息时调用的第一个方法。通常我们调用subscription.request就开始从处理器（Processor）接收项目。
○ onNext：当发布者收到项目时调用此方法，这是我们实现业务逻辑来处理流并向发布者请求更多数据的方法。
○ onError：当发生不可恢复的错误时调用此方法，我们可以在此方法中执行清理操作，例如关闭数据库连接。
○ onComplete：这就像finally方法，在发布者没有发布其他项目或者发布者关闭时调用。可以用来发送流成功处理的通知。
●
java.util.concurrent.Flow.Subscription：用于在发布者和订 阅 者 之 间 创 建 异 步 非 阻 塞 连 接 。 订 阅 者 调 用 请 求（request）方法来向发布者请求项目。它还有取消订阅（cancel）的方法，即关闭发布者和订阅者之间的连接。
●
java.util.concurrent.Flow.Processor：此接口同时扩展了Publisher和Subscriber接口，用于在发布者和订阅者之间转换消息。
●
java.util.concurrent.SubmissionPublisher ： 这 个 类 是 对Publisher接口的实现，它将提交的项目异步发送给当前订阅者，直到它关闭。它使用Executor框架，我们将在响应式流示例中使用该类来添加订阅者，然后向其提交项目。
Java 9 Flow API接入实例
下面使用Java 9 Flow API实现一个简单的发布消息订阅的例子。
1.创建一个Item类，作为创建从发布者到订阅者之间的流消息的对象
2.实现一个帮助类，创建一个Item列表
3.实现消息的订阅
在步骤3中，Subscription变量保持消费者对生产者的引用，通过onNext （ ） 方 法 进 行 请 求 处 理 ；Count 变 量 记 录 请 求 个 数 ； 在onSubscribe方法中调用订阅请求来开始处理；在onError方法和onComplete方法中调用发生错误和完成时执行的业务逻辑。
4.使用主程序测试完成逻辑
在步骤4中，首先使用SubmissionPublisher、TestSubscriber创建发布者和订阅者。通过publisher.subscribe（subs）建立发布者与订阅者之间的关联关系；然后发布者通过submit方法发送消息给订阅者，这个过程是异步执行的；在主线程的while循环中判断Item的size和消费累计的size；当Item全部消费完成时，退出主线程的While循环；最后关闭发布者以免任何内存泄漏。
下面是程序的输出结果：
RxJava响应式框架
RxJava基于ReactiveX（Reactive Extensions的缩写）库和框架，使用观察者模式、迭代器模式及函数式编程，提供了异步数据流处理、非阻塞背压等特性。
Reactive Extensions
这个概念最早出现在微软的.NET社区中，目前越来越多语言实现了自己的响应式扩展，如Java、Javascript、Ruby等。
Reactive Extensions是响应式编程的一种实现，是解决异步事件流的一种方案。通俗地讲，就是利用它可以很好地控制事件流的异步操作，将事件的发生和对事件的响应解耦，让开发者不再关心复杂的线程处理、锁等并发相关问题。
RxJava的接入实例
RxJava 2.x实现了响应式流规范。它是Netflix开发的一个响应式编程框架。下面是RxJava的典型开发代码：
Observable
Observable可以理解为数据的发射器，对应Java Flow的发布者（Publisher）组件，通过create方法生成Observer对象。它会执行相关 业 务 逻 辑 并 通 过 emit 方 法 发 射 数 据 ， 传 入 的 参 数 是ObservableOnSubscribe对象，使用泛型T作为操作对象的类型。你可以重写subscribe方法，里面是具体的数据源计划，前面的例子中是发射三个数字：1、2、3。ObservableEmitter是发射器的意思，有三种发 射 数 据 的 方 法 ： void onNext（ T value ） 、 voidonError（Throwable error）、void onComplete（）。onNext方法可以 无 限 调 用 ， 观 察 者 （ Observer ） 可 以 接 收 到 所 有 发 布 者（Publisher）发布的数据库，onError和onComplete是互斥的。
Observer
Observer 是 数 据 的 观 察 者 ， 对 应 Java Flow 的 订 阅 者（Subscriber）组件，通过new方法创建并重写内部方法，onNext、onError、onComplete都是与被观察者发射的方法一一对应的。在本例中，订阅者的onNext方法处理消费数据逻辑，当收到的数据等于20时，将取消订阅，此时数据的发布者就不再向观察者推送数据。通过dispose方法可以取消Observer和Observable之前的订阅关系。
Scheduler
RxJava支持异步通信的特性是通过Schedulers组件实现的，Scheduler的中文意思是调度器。在RxJava中，可以通过Scheduler来控制调度线程，从Scheduler的源码可以发现它本质上是操纵Runnable对象，支持用立即、延时、周期形式来调度工作线程。RxJava 2.x中内置了多种Scheduler实现，适用于不同场景。这些Scheduler可以在代码中直接使用，屏蔽了开发者对线程调用的管理和控制。在前面的例子中我们使用了Schedulers.io（）作为线程调度策略，下表总结的是Schedulers不同的线程调度策略。
Operator
RxJava在处理事件的流转过程中，提供了丰富的操作符，用来改变事件流中的数据。以Map操作符为例，Map的作用是将发射的事件进行Map函数定义的数据转换，再将转换后的事件发射给Observer。转换过程如下图所示。
（1）通过Emitter发射了1、2、3三个数字。
（2）中间通过Map进行转换，转换后事件变成10、20、30。
（3）最后将转换后的事件发射给Observer。
RxJava2-Android-Samples（GitHub开源项目）的Readme.md中总结了RxJava用到的所有操作符，篇幅所限，其他操作符可以从Reactive官方地址获得详解。RxJava的主要操作符如下表所示。
Reactor响应式框架
Reactor是Pivotal基于Reactive Streams规范实现的响应式框架 。 作 为 Spring 的 兄 弟 项 目 ， 它 进 一 步 扩 展 了 基 本 的 ReactiveStreams Publisher及Flux和Mono API等组件，主要使用依赖的组件是Reactor Core模块。
Reactor项目已在GitHub中开源（可使用Reactor关键字搜索），主要包含Reactor Core和Reactor Netty两部分。Reactor Core实现了反应式编程的核心功能，Reactor Netty则是Spring WebFlux等技术的基础。
Reactor的接入实例
1.使用Reactor进行响应式编程，加载对应的Maven依赖
2.使用Reactor进行响应式编程的Demo
3.执行上述程序得到如下结果
在Reactor项目中，主要有与RxJava类似的发布者、订阅者、操作符等关键API和语法概念，下面结合代码实例讲解主要用到的模块。
Reactor的核心模块
● Flux
Flux是Reactor中数据发布者的重要抽象类。从源码中可以发现，Flux实现了Reactive Streams JVM API Publisher。Flux定义了0～N的非阻塞序列，类比非阻塞Stream，在Reactor中充当数据发布者的角色。在上述实例中，Flux通过just方法发布数据流。just方法是Flux常见的创建Stream的方法，此外，还可以通过create、generate、from等方法创建Flux数据流。上面例子中使用最简单的just方法完成了三个数字的构造和声明发布，如下图所示。
● Mono
Mono和Flux类似。从源码中可以发现，Mono同样实现了ReactiveStreams JVM API Publisher，实现了0～1的非阻塞结果，如下图所示。
● Subscriber
订阅者通过订阅操作，可以处理数据的请求，在订阅方法中需要重写onSubscribe、onNext、onError、onComplete方法来实现数据流的消费。Flux调用subscribe方法后会触发数据的发送，订阅者接收到数据后会触发onSubscribe方法。onSubscribe表示订阅动作的方式，准备发送给真正的消息接收者，然后执行subscription.request方法发送请求数据。代码例子中request（1）表示只发送一条数据，也可以使用subscription.cancel取消上游数据的传输。然后执行onNext方法进行消息的响应处理，在onNext方法中执行request方法可以把数据交给subscription链，循环处理所有数据。
● Operator
在Reactor项目中，一个Operator会给一个发布者（Publisher）添加某种行为，并返回一个新的Publisher实例。还可以对返回的Publisher再添加Operator连成一个链条。原始数据沿着链条从第一个Publisher开始向下流动，链条中的每个节点都会以某种方式去转换流入的数据。链条的终点是一个订阅者（Subscriber），Subscriber以某种方式消费这些数据，流程图如下图所示。
下面是对Reactor项目中Operator的总结分类，大致可以分为如下几类。
● 集合Operator：提供集合运算，如map、filter、sort、group、reduce等，和Java 8 Stream的中间操作具有相同的效果。
● 异 常 处 理 Operator ： 提 供 异 常 处 理 机 制 ， 如 retry 、onErrorReturn等。
● 回 调 Operator ： 提 供 Publisher 状 态 转 换 时 的 回 调 ， 如doOnCancel、doOnRequest等。
● 行为Operator：修改Publisher的默认行为，为其添加更多功能，如buffer、defaultIfEmpty、onBackpressureXXX等。
● 调试Operator：添加调试信息，如log、elapsed等。
Vert.X响应式编程
Vert.X是基于JVM构建的一个Reactive工具箱。同时，Vert.X和Spring类似，也有一套微服务开发生态。从开发者的角度来看，Vert.X就是一些库包，提供了HTTP客户端和服务器、消息服务、TCP和UDP底层协议等模块。你可以使用这些模块来构建自己的应用，也可以通过向Vert.X Core（Vert.X的基础组件）中增加任意模块来构建自己的系统。
Vert.X的主要功能
● Web开发，Vert.X封装了Web开发常用的组件，支持路由、Session管理、模板等。
● TCP/UDP开发，Vert.X底层基于Netty，提供了丰富的I/O类库，支持多种网络应用开发，不需要处理底层细节（如拆包和粘包），注重业务代码编写。
● 提供对WebSocket的支持，可以做网络聊天室、动态推送等。
● Event Bus（事件总线）是Vert.X的神经系统，通过Event Bus可以实现分布式消息、远程方法调用等。正是因为Event Bus的存在，Vert.X才可以更加便捷地开发微服务应用。
● 支 持 主 流 的 数 据 和 消 息 的 访 问 ， 如 Redis 、 MongoDB 、RabbitMQ、Kafka等。
● 支持分布式锁、分布式计数器、分布式Map。
Vert.X的特性
● 异步非阻塞：Vert.X就像是跑在JVM上的Node.js（使用事件驱动、非阻塞式I/O模型的JavaScript运行环境），所以Vert.X的第一个优势就是它实现了一个异步的非阻塞框架。
● Vert.X支持多编程语言，在Vert.X上，可以使用JavaScript、Java、Scala、Ruby等语言。
● 不依赖中间件：Vert.X的底层依赖Netty，因此在使用Vert.X构建Web项目时，不依赖中间件。像Node一样，可以直接创建一个HttpServer，相对会更灵活一些，安全性也会更高一些。
● 完善的生态：Vert.X提供数据库操作、Redis操作、Web客户端操作等丰富的组件功能。
Vert.X的接入实例
1.加载对应的Maven依赖
2.Vert.X提供了一个创建HTTP服务器的简单方法，该服务器会在每次接收到HTTP请求时返回一个“Hello”的response
在这个例子里，我们创建了一个requestHandler来接收HTTP请求事件，并且返回响应。在Vert.X中，所有API都不会阻塞调用线程，如果不能立即响应结果，Handler会在事件准备好后处理，通过异步操作回调Handler方法触发执行。这种非阻塞的开发模型，可以使用较少的线程处理高并发场景。下面是Vert.X中EventLoop的工作模型图。
Verticle是Vert.X中的重要组件，可以理解成Java中的Servlet、POJO Bean或Akka中的Actor。一个组件可以有多个实例，Verticle实例之间的通信通过Event Bus实现。
ProducerVerticle负责监听8080端口，接收前端请求，它可以通过Event Bus发送一个事件，该事件将被传递给多个该事件的订阅者，代码如下。
ConsumeVerticle负责消费Event Bus的数据并返回响应，代码如下。
MainApp是启动类，在main方法中发布两个Verticle，下面代码是启动主流程的方法。
浏览器调用接口http://127.0.0.1：8080/book/1，出现下面结果则表示正确。
Verticle具有以下几个特点。
● 每个Verticle都占用一个EventLoop线程，且只对应一个EventLoop。
● 每个Verticle中创建的HttpServer、EventBus等资源都会在回收Verticle时被同步回收。
● 在多个Verticle中创建同样端口的HttpServer，会变成两个EventLoop线程，处理同一个HttpServer的连接，可以利用Verticle的这一特性来提升并发处理性能。
Spring Boot 2响应式编程
Spring Boot 2.x在Spring Boot 1.x基础上，基于Spring 5实现了响应式编程框架。从Spring MVC注解驱动的时代开始，Spring官方有意识地去Servlet化。不过在Spring MVC时代，Spring仍然摆脱不了对 Servlet 容 器 的 依 赖 ， 然 而 借 助 响 应 式 编 程 （ ReactiveProgramming）的势头，Spring加速了这一时代的到来。WebFlux将Servlet容器从必须项变为可选项，并且默认采用Netty Web Server作为HTTP容器的处理引擎，形成Spring全新的技术体系，包括数据存储等技术栈。Spring Boot 2官方提供的基于Reactor与Servlet容器生态和技术栈的对比如下图所示。
对比发现，Spring Boot 2.x与Spring Boot 1.x在技术栈上存在巨大差异。Spring Boot 2.x最显著的变化就是采用了响应式的技术体系。底层的Reactive核心组件、响应式WebFlux框架、响应式数据存储、响应式安全、响应式Web服务引擎组成了Spring响应式技术体系。
下面列举了Spring Boot 2中支持响应式编程的部分模块。
Spring Core
Spring Core 是 Spring 的 核 心 模 块 。 Spring Framework 5 基 于ProjectReactor和RxJava反应式项目及响应式编程规范实现了对响应式编程的支持。在Spring Core中通过引入ReactiveAdapter实现了Object和Publisher<T>的相互转换，代码如下：
使用者可以通过继承ReactiveAdapter实现定制化的数据类型转换 。 ReactiveAdapterRegistry 可 以 作 为 对 象 池 来 保 持ReactiveAdapter实例并提供相应的数据访问方式。
响应式I/O
Spring Core提供了对I/O的响应式编程支持。Spring Core首先引入了一个字节缓存抽象接口DataBuffer，提供了一个DataBufferUtils工具类，可以实现以Reactive方式对I/O进行访问和交互。从下面的示例代码可以看到，DataBufferUtils返回了一个Flux对象，这样就可以使用Reactor相关接口读取test.txt文件，实现背压的响应式特性。
同时，Spring Core通过下面接口实现了基于响应式流的编解码实现类，这样可以方便DataBuffer实例与对象的相互转化，代码如下：
Spring WebFlux构建响应式Web服务
在Web服务方面，Spring 2.x提供了WebFlux框架，基于Flux和Mono对象实现响应式非阻塞Web服务。同时提供了一个响应式的HTTPWebClient，它可以通过函数式的方式异步非阻塞地发起HTTP请求并处理响应。Spring WebFlux也提供了响应式的WebSocketClient。下一节我们会详细讲解Spring的WebFlux框架。
数据层支持响应式
开发基于响应式流的应用，就像搭建数据流的管道，使异步数据能够顺畅流过每个环节。大多数系统免不了要与数据库交互，所以我们也需要响应式的持久层API和支持异步的数据库驱动。在消息的处理过程中，如果数据管道在任何一个环节发生阻塞，都有可能造成整体吞吐量的下降。
各个数据库都开始陆续推出异步驱动的技术支持，目前可以支持响应式数据访问的数据库有MongoDB、Redis、Apache Cassandra和CouchDB。
相关生态的响应式支持
● Spring 5实现了对Spring Security的响应式支持。
● Spring Cloud基于WebFlux框架实现了Spring Cloud Gateway微服务网关。
● Spring Test实现了响应式的支持类WebTestClient。
● 在监控领域，Sleuth也提供对响应式WebFlux的追踪支持。
本文给大家讲解的内容是响应式微服务架构，响应式技术框架
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