如果你熟悉Java 8，同时又了解反应式编程（Reactive Programming）框架，例如RxJava和Reactor等，你可能会问：

“如果我可以用Java 8 的Stream, CompletableFuture, 以及Optional完成同样的事情，为什么还要用RxJava 或者 Reactor呢？”

问题在于，大多数时候你在处理的是简单的任务，这个时候你确实不需要那些反应式编程的库。但是，当系统越来越复杂，或者你处理的本身就是个复杂的任务，你恐怕就得写一些让自己头皮发麻的代码。随着时间的推移，这些代码会变得越来越复杂和难以维护。

RxJava和Reactor提供了很多非常趁手的功能，能够支持你在未来更轻松地维护你的代码，实现新需求。但是这个优势到底有多大，具体体现在哪些方面？没有标准无法比较，让我们定义8个比较的维度，来帮助我们理解Java 8的API以及反应式编程的库之间的差别。

Composable（可组装）
Lazy（延迟执行）
Reusable（可重用）
Asynchronous（异步）
Cacheable（可缓存）
Push or Pull（推还是拉）
Backpressure（反压）
Operator fusion（操作融合）

针对上面这些维度，我们比较以下的这些类：

CompletableFuture
Stream
Optional
Observable (RxJava 1)
Observable (RxJava 2)
Flowable (RxJava 2)
Flux (Reactor Core)

准备好了吗？我们开始！

Composable（可组装）

上面所有的这7个类都是可组装的，支持函数式的编程方式，这是我们喜欢它们的原因。

CompletableFuture - 提供很多的.then*()方法，这些方法允许我们构建一个流水线，在不同的执行阶段之间传递一个单一的值（或者没有值），以及传递异常对象。
Stream - 提供很多的可以链式编程方式连接起来的操作，不同的操作阶段之间可以传递N个值。
Optional - 提供一些中间操作，如： .map(), .flatMap(), .filter().
Observable, Flowable, Flux - 跟Stream相同

Lazy（延迟执行）

CompletableFuture - 非延迟执行，它本质上只是一个异步结果的持有者。这些对象创建出来是为了代表对应的工作，CompletableFuture创建的时候，对应的工作已经开始执行了。它不知道任何的关于工作的具体内容，只是关心结果。所以，没有办法能走到上游去从上到下执行整个流水线。当结果被塞到CompletableFuture对象的时候，下一个阶段开始执行。
Stream - 所有的中间操作都是延迟执行的。所有的终端操作，会触发整个计算。
Optional - 非延迟执行，所有的操作会马上发生。
Observable, Flowable, Flux - 延迟执行，没有订阅者的话，什么都不会做，只有当有订阅者的时候才会执行。

Reusable（可重用）

CompletableFuture - 可以重用，它只是在一个值外面做了一层包装。但需要注意一点，这个包装是可更改的。.obtrude*()方法会更改它的内容，如果你确定没有人会调用到这类方法，那么重用它还是安全的。
Stream - 不能重用。Java Doc已经说了：

A stream should be operated on (invoking an intermediate or terminal stream operation) only once. A stream implementation may throw IllegalStateException if it detects that the stream is being reused. However, since some stream operations may return their receiver rather than a new stream object, it may not be possible to detect reuse in all cases.
翻译过来就是：Stream只能被操作（调用中间操作或者终端操作）一次。如果一个stream的实现检测到流被重复使用了，它可以抛出一个IllegalStateException。但是因为某些流操作会返回他们的receiver，而不是一个新的stream对象，并不是在所有的情况下都能够检测出重用。

Optional - 完全可重用，因为它是不可变对象，而且所有工作都是立即执行的。
Observable, Flowable, Flux - 就是设计来可重用的。所有的执行会从初始点开始，走过所有阶段，前提是有订阅者。

Asynchronous（异步）

CompletableFuture - 嗯...这个类存在的目的就是异步的把多个操作链接起来。CompletableFuture代表一个工作，后面跟一个Executor关联起来。如果你不明确指定一个executor，那么系统会使用公共的ForkJoinPool线程池来执行。这个线程池可以用ForkJoinPool.commonPool()获取到。默认的设置下它会创建系统硬件支持的线程数一样多的线程（通常就是跟CPU的核心数，如果你的CPU支持超线程，那么可能再翻一倍）。不过你也可以设置ForkJoinPool线程池的线程数，用以下JVM option:
-Djava.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism=?

或者每次调用的时候提供一个定制的Executor。

Stream - 不支持创建异步过程，但是可以支持并行的计算——通过stream.parallel()等方式创建并行流。
Optional - 不支持，它只是一个容器。
Observable, Flowable, Flux - 目标就是为了构建异步的系统，但是默认情况下还是同步的。subscribeOn和observeOn允许你来控制消息的订阅以及消息的接收（指定当你的observer的 onNext / onError / onCompleted 被调用的时候做什么事情）。

subscribeOn让你决定用哪个Scheduler来执行Observable.create。即便你自己没有调用create，系统内部也会做类似的事情。示例：

Observable
  .fromCallable(() -> {
    log.info("Reading on thread: " + currentThread().getName());
    return readFile("input.txt");
  })
  .map(text -> {
    log.info("Map on thread: " + currentThread().getName());
    return text.length();
  })
  .subscribeOn(Schedulers.io()) // <-- setting scheduler
  .subscribe(value -> {
     log.info("Result on thread: " + currentThread().getName());
  });

输出：

Reading file on thread: RxIoScheduler-2
Map on thread: RxIoScheduler-2
Result on thread: RxIoScheduler-2

相反的，observeOn()决定在observeOn()之后，用哪个Scheduler来运行下游的执行阶段。示例：

Observable
  .fromCallable(() -> {
    log.info("Reading on thread: " + currentThread().getName());
    return readFile("input.txt");
  })
  .observeOn(Schedulers.computation()) // <-- setting scheduler
  .map(text -> {
    log.info("Map on thread: " + currentThread().getName());
    return text.length();
  })
  .subscribeOn(Schedulers.io()) // <-- setting scheduler
  .subscribe(value -> {
     log.info("Result on thread: " + currentThread().getName());
  });

输出：

Reading file on thread: RxIoScheduler-2
Map on thread: RxComputationScheduler-1
Result on thread: RxComputationScheduler-1

Cacheable（可缓存）

可缓存和可重用之间的区别是什么？举个例子，我们有一个流水线A，并且使用这个流水线两次，创建两个新的流水线 B = A + 以及 C = A + 。

- 如果B和C都能成功完成，那么这个A是可重用的。
- 如果B和C都能成功完成，并且A的每一个阶段只被调用了一次，那么这个A是可缓存的。

可以看出，一个类如果是可缓存的，必然得是可重用的。

CompletableFuture - 跟可重用的答案一样。
Stream - 不能缓存中间操作的结果，除非调用了终端操作。
Optional - ‘可缓存’，实际上，所有工作立即执行，并且做完后就保存了一个不变值，自然‘可缓存’。
Observable, Flowable, Flux - 默认情况下是不可缓存的，但是你可以把一个这些类转变成缓存，只要调用.cache()就可以。示例：

Observable<Integer> work = Observable.fromCallable(() -> {
  System.out.println("Doing some work");
  return 10;
});
work.subscribe(System.out::println);
work.map(i -> i * 2).subscribe(System.out::println);

输出：

Doing some work
10
Doing some work
20

如果用.cache()：

Observable<Integer> work = Observable.fromCallable(() -> {
  System.out.println("Doing some work");
  return 10;
}).cache(); // <- apply caching
work.subscribe(System.out::println);
work.map(i -> i * 2).subscribe(System.out::println);

输出：

Doing some work
10
20

Push or Pull（推模式还是拉模式）

Stream 和 Optional - 是拉模式的。你调用不同的方法（.get(), .collect() 等）从流水线拉取结果。拉模式经常与阻塞、同步是相关联的，而这也合理。你调用一个方法，然后线程等待数据。线程会阻塞直到数据到达。
CompletableFuture, Observable, Flowable, Flux - 是推模式的。你订阅一个流水线，然后当有东西可以处理的时候你会得到通知。推模式通常意味着非阻塞、异步。当流水线在某个线程上执行的时候，你可以做任何事情。你已经定义了一段待执行的代码，作为下一个阶段的任务，当通知到达的时候，这个代码就会被执行。

Backpressure（反压）

要做到支持反压，流水线必须是推模式的。

Backpressure（反压） 描述的是在流水线中会发生的一种场景：某些异步的阶段处理速度跟不上，需要告诉上游生产者放慢速度。直接失败是不可接受的，因为会丢失太多数据。

Stream & Optional - 不支持反压，因为他们是拉模式。
CompletableFuture - 不需要面对这个问题，因为它只产生0个或者1个结果。
Observable(RxJava 1), Flowable, Flux - 提供一组方案解决这个问题。常用的策略是：

      - Buffering（缓冲） - 把所有的onNext的值保存到缓冲区，直到下游消费它们。
      - Drop Recent - 如果下游处理跟不上的话，丢弃最近的onNext值。
      - Use Latest - 如果下游处理跟不上的话，只提供最近的onNext值，之前的值会被覆盖。
      - None - onNext事件直接被触发，不带任何缓冲或丢弃处理。
      - Exception - 如果下游处理跟不上的话，触发一个异常。

Observable(RxJava 2) - 不解决这个问题。很多RxJava 1的使用者用Observable来处理不适用反压的事件，或者是使用Observable的时候不用任何策略处理反压，这会导致不可预知的异常。所以，RxJava 2明确地区分两种情况，提供支持反压的Flowable和不支持反压的Observable。