背压问题
背压（Backpressure）是响应式编程中的一个重要概念，尤其在响应式架构中。背压是一种控制流量的机制，可以防止在高负载情况下资源的过度消耗。
在响应式系统中，当生产者的数据产生速度快于消费者的处理速度时，就可能会出现背压问题。如果没有适当的控制机制，这可能会导致系统的内存溢出，甚至系统崩溃。
背压策略可以帮助我们解决这个问题。在响应式流规范（Reactive Streams Specification）中，定义了一种名为“onBackpressure”的操作符，它可以帮助我们处理背压问题。这个操作符有几种不同的策略，包括：
- Drop：当出现背压时，直接丢弃新的数据。
- Buffer：将新的数据存入缓冲区，等待消费者处理。
- Latest：只保留最新的数据，丢弃旧的数据。
- Error：当出现背压时，直接抛出错误。
目标透明
目标透明"（Transparency）在响应式架构中是一个重要的概念，它是指系统的各个部分应该能够在不了解其他部分的内部工作方式的情况下，仍然能够正常地与它们交互。这种透明性使得系统的各个部分可以独立地进行开发和优化，而不需要关心其他部分的具体实现。
在响应式系统中，透明性通常通过以下几种方式实现：
- 位置透明：组件之间的交互不应依赖于它们的物理位置。无论组件在哪里运行，其他组件都应该能够以相同的方式与它交互。
- 并发透明：组件应该能够并发地运行和交互，而不需要了解其他组件的并发策略。
- 故障透明：当一个组件发生故障时，其他组件应该能够继续运行，而不需要了解故障的具体情况。
- 持久性透明：组件应该能够无缝地存储和检索数据，而不需要了解数据的存储位置或格式。
定界一致性
定界一致性（Bounded Consistency）是响应式架构中的一个重要概念，它是一种在分布式系统中实现数据一致性的策略。在大规模分布式系统中，由于网络延迟、分区等问题，实现全局的即时一致性（Strong Consistency）是非常困难的，甚至是不可能的。因此，我们需要寻找一种平衡，既能保证数据的一致性，又能提高系统的可用性和性能。
定界一致性就是这样一种策略。它的基本思想是，我们不再追求全局的即时一致性，而是允许数据在一定的范围或时间内存在不一致。这个“范围”或“时间”就是所谓的“定界”。只要数据的不一致不超过这个定界，我们就认为系统是一致的。
例如，我们可以设定一个时间窗口，只要所有的更新在这个时间窗口内最终被传播到所有的节点，我们就认为系统是一致的。或者，我们可以设定一个错误范围，只要数据的误差不超过这个范围，我们就认为系统是一致的。
定界一致性的优点是，它可以大大提高系统的可用性和性能，因为我们不再需要等待所有的节点都更新完毕才能继续处理新的请求。但是，它的缺点是，我们需要能够接受一定程度的数据不一致。在实际应用中，我们需要根据具体的业务需求和系统特性，来选择合适的定界一致性策略。
如何通过模式把响应式架构应用到现有系统中？这就需要一些设计模式的接入
1单一组件模式
在响应式系统中，我们通常会将系统分解为一系列小的、独立的组件，这些组件可以并行处理请求，并且可以独立地进行扩展和故障恢复。这种模式有时被称为"微服务"或"服务导向架构"。
在这种模式中，每一个组件都应该遵循"单一职责原则"，即每个组件只负责一项特定的任务或功能。这样可以使得组件更加简单、易于理解和维护，也更容易进行扩展和优化。
此外，每个组件都应该是自包含的，即它应该包含处理请求所需的所有逻辑和资源。这样可以使得组件更加独立，更容易进行部署和迁移。
2错误内核模式
问题描述
在分布式系统中，由于系统的复杂性和不可预测性，故障是不可避免的。当一个组件出现故障时，如果没有适当的处理机制，这个故障可能会导致整个系统的崩溃。因此，我们需要一种机制来保护系统的核心功能，使其在出现故障的情况下仍能继续运行。
错误内核模式如何解决问题
错误内核模式（Error Kernel Pattern）提供了一种解决方案。在这个模式中，系统的核心功能被封装在一个或多个错误内核组件中，这些组件被设计为尽可能简单和稳定，以减少出错的可能性。而系统的其他部分，例如用户接口、输入/输出处理、业务逻辑等，都被放在错误内核的外部，这些部分被允许出错，并且在出错时不会影响错误内核的运行。
当外部组件出错时，错误内核可以采取一些措施来处理这个故障，例如重启出错的组件、切换到备用组件、或者返回一个错误消息。这样，即使在出现故障的情况下，系统的核心功能也可以继续运行，从而提高系统的可用性和稳定性。
适用范围
错误内核模式适用于任何需要高可用性和稳定性的系统，特别是分布式系统和并发系统。这些系统由于其复杂性和不可预测性，故障是常见的，因此需要一种机制来保护系统的核心功能。
3任其崩溃模式
问题描述
在许多传统的系统设计中，常常尝试在出现错误时立即修复它，或者尽可能地防止错误的发生。然而，在复杂的分布式系统中，这种策略往往是不切实际的。由于系统的复杂性和不可预测性，错误是不可避免的。如果试图在每个可能出错的地方都添加错误处理代码，那么系统的代码将变得非常复杂，而且很难保证所有的错误都能被正确处理。
任其崩溃模式如何解决问题
"任其崩溃"（Let It Crash）模式提供了一种不同的解决方案。在这个模式中，我们不试图阻止所有的错误，也不试图在每个可能出错的地方都添加错误处理代码。相反，我们允许组件在出现错误时崩溃，然后依赖于外部的监控器（例如，另一个组件或者一个监控服务）来检测这个崩溃，并采取适当的行动，例如重启出错的组件，或者切换到备用的组件。
这种模式的优点是，它可以大大简化系统的代码，因为我们不再需要在每个可能出错的地方都添加错误处理代码。此外，由于我们允许组件在出现错误时崩溃，所以我们可以确保系统始终处于一种已知的、良好的状态，而不是一个可能包含错误的未知状态。
适用范围
"任其崩溃"模式适用于任何需要高可用性和稳定性的系统，特别是分布式系统和并发系统。这些系统由于其复杂性和不可预测性，故障是常见的，因此需要一种强大的故障处理机制。
4断路器模式
问题描述
在分布式系统中，服务之间的调用是非常常见的。然而，当一个服务变得不可用或响应时间过长时，这可能会导致调用它的服务也变得不可用或响应时间过长，从而形成一种连锁反应，影响整个系统的性能和可用性。这种现象有时被称为"服务雪崩"。
断路器模式如何解决问题
断路器模式（Circuit Breaker Pattern）提供了一种解决方案。在这个模式中，我们在服务调用之间添加一个断路器。断路器会监控服务调用的成功率和响应时间。当失败率超过一个阈值，或者响应时间超过一个阈值时，断路器会"打开"，阻止进一步的服务调用，从而防止服务雪崩的发生。
当断路器打开后，它会定期尝试恢复服务调用，以检查服务是否已经恢复正常。如果服务调用成功，那么断路器会"关闭"，允许进一步的服务调用。如果服务调用失败，那么断路器会继续打开，阻止进一步的服务调用。
适用范围
断路器模式适用于任何需要调用外部服务的系统，特别是分布式系统和微服务架构。在这些系统中，服务之间的调用是非常常见的，因此需要一种机制来防止服务雪崩的发生。
5自包含模式
问题描述
在传统的分层架构中，系统通常被划分为多个层次，如表示层、业务逻辑层和数据访问层等。这种架构在一些情况下可能会导致问题，例如，当一个层次需要改变时，可能会影响到其他层次，这使得系统变得难以维护和扩展。此外，这种架构也可能导致性能问题，因为每个请求都需要通过多个层次才能被处理。
自包含模式如何解决问题
自包含模式（Self-Contained Systems, SCS）提供了一种解决方案。在这个模式中，系统被划分为多个自包含的系统，每个系统都是独立的，包含了处理请求所需的所有逻辑和资源，包括用户界面、业务逻辑和数据访问等。这些系统可以独立地进行开发、部署和扩展，而不需要考虑其他系统。
当一个请求到达时，它会被路由到一个具体的自包含系统进行处理。由于每个系统都是独立的，所以它可以根据自己的需求和性能要求来选择最适合的技术和架构。此外，由于每个请求只需要通过一个系统就可以被处理，所以这种模式也可以提高系统的性能。
6托管队列模式
这个主要用来削峰填谷
托管队列模式适用于任何需要服务间通信的系统，特别是分布式系统和微服务架构。在这些系统中，服务之间的通信是非常常见的，因此需要一种机制来管理这些通信。
此外，这种模式也适用于那些需要处理大量用户请求，或者需要处理大量数据的系统。在这些系统中，使用队列可以有效地管理请求和数据，从而提高系统的性能和可用性。
