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实现 buffer
Source.fromJavaStream(() -> IntStream.rangeClosed(1, 10)) .statefulMap( () -> new ArrayList<Integer>(3), (list, element) -> { list.add(element); if (list.size() == 3) { return Pair.create(new ArrayList<Integer>(3), Collections.unmodifiableList(list)); } else { return Pair.create(list, Collections.<Integer>emptyList()); } }, listOnComplete -> Optional.ofNullable(listOnComplete)) .filterNot(List::isEmpty) .runForeach(System.out::println, system); // prints List(1, 2, 3) List(4, 5, 6) List(7, 8, 9) List(10)
更复杂的例子：处理资源
在前面看了如何实现 zipWithIndex 、bufferUntilChanged 之后，让我们进一步看看如何优雅和安全地处理资源。在任何的编程语言和框架中，资源的处理都是非常基础但是又很棘手的事项。在Java7 中首次引入了 try-with-re- sources 语法，对资源处理进行了一定程度的简化，而在反应式流中，我们又应该如何的操作呢？这里我们可以分为两种情况：
- 针对流中的每个元素都创建一个新的资源，使用这个资源，关闭这个资源。
- 针对整个流创建一个资源，并在处理流中的每个元素时使用这个资源，并在流的生命周期结束后，关闭这个资源。
因为资源通常开销较大且需要妥善管理，所以在开发过程中，我们更容易遇到的是 第2种情况，即资源的创建和销毁和流的生命周期进行了绑定。反应式流中的资源管理，还有更多的细节需要考虑：
- 资源的初始化和关闭需要支持并发安全；反应式流可以被多次物化，被多个下游订阅者订阅和处理，并且以任意的顺序进行取消订阅，需要在各种情况下（上游完成、下游取消、处理异常等）等情况下妥善的创建和销毁资源。
- 在流生命周期的各个阶段安全地创建和销毁资源；比如：即使在创建资源或者销毁资源的时触发了异常，也不会对同一个资源关闭多次。
- 支持异步从而提高资源使用的效率。
- 感知流的生命周期，支持在关闭资源时提供可选的值给到下游以标识流的结束，比如处理文件时，使用一个特殊的标识符标识文件的结尾。
综合上面的这些诉求，对应的代码就会变得很复杂，大家可以给自己一点时间思考一下：如果是自己独立实现类似的操作需要做出那些努力呢？而在现实的开发过程中，我们遇到的述求很多时候并非一起提出，而时随着迭代接踵而至，那么如果当初的代码编写的不是很易于扩展，拥有良好的测试，则可能按下葫芦浮起瓢。
比如在 reactor-core中就有如下的using 操作符：
public static <T, D> Mono<T> using( Callable<? extends D> resourceSupplier, Function<? super D, ? extends Mono<? extends T>> sourceSupplier, Consumer<? super D> resourceCleanup) {...}
resourceSupplier 针对每个订阅者，创建一个资源sourceSupplier 结合创建的资源，产生对应的元素resourceCleanup 取消订阅或者流完成时，清理对应的资源
在 reactor-core 中，对应的底层实现为 MonoUsing 共 360 行代码，而要实现我们想要的逻辑，我们还需要和另一个流进行合并，即这里的 using 类似于 unfoldResource 。那么有没有可能使用更加简单的方案来进行实现呢？ 答案是肯定的，和前面的几个操作符一样，我们可以使用 statefulMap 来实现mapWithResource ，思维过程如下：
- using / mapWithResource 的生命周期管理 和 statefulMap 的 create 和 onComplete 方法对应，针对资源，onComplete 方法可以被命名为更加贴切的 release / close / cleanUp。
- 在流中使用的资源，我们可以认为是一个状态，只不过这个状态在流的整个生命周期中不再变化，一直是create 方法中返回的 Resource 。
- 在关闭资源时，我们可以通过返回一个 Optional> 来返回一个可选的值。
- 对并发资源的异步处理，则可以通过返回一个 CompletionStage> 而非 Out 来实现，在 using 方法中， 我们返回的是一个 Mono
经过上面的思维过程，我们不难得出这个流上的方法的声明可以为：
public <R, In, Out> mapWithResource( Supplier<? extends R> create, BiFunction<? super R, ? super In, ? extends Out> function, Function<? super R, ? extends Optional<? extends Out> close) {...}
resourceSupplier 针对每个订阅者/每次物化，创建一个资源function 使用create 中创建的资源处理流中的每个元素
close 在流关闭的同时关闭资源，并再向下游提供一个可选的值
具体的的实现这里留空，感兴趣的小伙伴可以结合前面的例子进行实现。下面我们看一下如何使用这个 mapWi- thResource 方法，从而加深大家的理解。
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