具体case:一个页面可能有很多的弹窗,弹窗之间又有优先级。每次只需要返回第一个有数据的弹窗。但是又希望所有弹窗之间的数据获取是异步的。这种场景使用 Reactor 怎么实现呢?
Reactor是reactivex家族的一个非常重要的成员,Reactor是第四代的reactive library,它是基于Reactive Streams标准基础上开发的,主要用来构建JVM环境下的非阻塞应用程序。
为了应对高并发场景下到服务端编程需求,微软最先提出了一种异步编程到方案Reactive Programming,也就是反应式编程。
5.重启后的网关进程,立刻请求数量激增,每个实例峰值 2000 qps,闲时每个实例 500 qps,忙时由于有扩容也能保持每个实例在 1000 qps 以内,然后健康检查接口就很长时间没有响应,导致实例不断重启
本文来源:https://blog.csdn.net/get_set/article/details/79466402
在上一篇文章《并发编排与响应式初步》,我们已经对CompletableFuture的功能进行了深入的探讨,并简要介绍了Reactor响应式流相关的概念。然而,要熟练掌握异步任务编排并非一朝一夕之事,尤其是在需要处理 I/O 密集型应用或者一些特殊场景,如:任务间无顺序依赖关系,或者需要在所有任务完成后一次性处理所有返回结果。
KevinTen,携程后端开发工程师,关注Reactive和RPC领域,深度参与开源社区,对Reactive技术有浓厚兴趣。
Non-Blocking Reactive Streams Foundation for the JVM both implementing a Reactive Extensions inspired API and efficient event streaming support.
本文通过几个问题,解析下Spring WebFlux用法最佳实践,并与另一框架Vertx作对比
在前些阵子的《ThreadLocal与ScopedValue》文章中,已经详细地描述了ThreadLocal与ScopedValue的作用。不同的多线程应用环境造就了不一样的两个本地线程缓存方案,实际项目开发中仍然是与多线程环境相互结合才能发挥它们最大的作用。
webfulx 内部使用的是响应式编程(Reactive Programming),以 Reactor 库为基础, 基于异步和事件驱动,可以让我们在不扩充硬件资源的前提下,提升系统的吞吐量和伸缩性。
反应式编程(Reactive Programming)对有些人来说可能相对陌生一点。反应式编程是一套完整的编程体系,既有其指导思想,又有相应的框架和库的支持,并且在生产环境中有大量实际的应用。在支持度方面,既有大公司参与实践,也有强大的开源社区的支持。 反应式编程出现的时间并不短,不过在最近的一段时间内,它得到了很大的关注。这主要体现在主流编程平台和框架增强了对它的支持,使它得到了更多的受众,同时也反映了其在开发中的价值。 就 Java 平台来说,几个突出的事件包括:Java 9中把反应式流规范以 java
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Spring WebFlux是Spring Framework 5.0中引入的新的响应式Web框架。 与Spring MVC不同,它不需要Servlet API,完全异步和非阻塞, 并通过Reactor项目实现Reactive Streams规范,所以性能更高。 并且可以在诸如Netty,Undertow和Servlet 3.1+容器的服务器上运行。注意,这里性能高指的是吞吐量方面,WebFlux 并不能使接口的响应时间缩短,它仅仅能够提升吞吐量和伸缩性。以下是官方原话:
前一篇分析了Spring WebFlux的设计及实现原理后,反应式编程又来了,Spring WebFlux其底层还是基于Reactive编程模型的,在java领域中,关于Reactive,有一个框架规范,叫【Reactive Streams】,在java9的ava.util.concurrent.Flow包中已经实现了这个规范。其他的优秀实现还有Reactor和Rxjava。在Spring WebFlux中依赖的就是Reactor。虽然你可能没用过Reactive开发过应用,但是或多会少你接触过异步Servlet,同时又有这么一种论调:异步化非阻塞io并不能增强太多的系统性能,但是也不可否认异步化后并发性能上去了。听到这种结论后在面对是否选择Reactive编程后,是不是非常模棱两可。因为我们不是很了解反应式编程,所以会有这种感觉。没关系,下面看看反应式编程集大者Reactor是怎么阐述反应式编程的。
刘诚,携程酒店研发性能架构师。2014年加入携程,致力于通过架构的演进,控制企业硬件成本。
这篇主要写写我初学时对WebFlux的一些疑问,不知道大家在看上一篇文章的时候有没有相应的问题呢?
这次带大家从零开始,使用 Spring Boot 框架建立一个 Reactor 响应式项目。
回顾一下上篇我对WebFlux的入门,如果没读过的同学建议读一下再来看本篇文章,上一篇文章花了我很多的心血~~
传统的Spring MVC架构是一种基于Java的Web应用程序开发框架,它遵循了MVC(Model-View-Controller)设计模式。下面将介绍传统Spring MVC架构的基本原理和组件:
Java 8提出了函数式接口的概念。所谓函数式接口,简单来说,就是只定义了单一抽象方法的接口。 【示例】
Reactor 3 与之前学习的RxJava是同一类(反应式编程)框架,基本概念大致差不多,简单记录一下:
现在, Java 的各种基于 Reactor 模型的响应式编程库或者框架越来越多了,像是 RxJava,Project Reactor,Vert.x 等等等等。在 Java 9, Java 也引入了自己的 响应式编程的一种标准接口,即java.util.concurrent.Flow这个类。这个类里面规定了 Java 响应式编程所要实现的接口与抽象。我们这个系列要讨论的就是Project Reactor这个实现。
本文作者知秋,节选自《Java编程方法论:响应式Spring Reactor 3设计与实现》一书。 -------
当用户进程调用了recvfrom 这个系统调用,kernel 就开始了 IO 的第一个阶段:准备数据。对于 network io 来说,很多时候数据在一开始还没有到达(比如,还没有收到一个完整的UDP包),这个时候 kernel 就要等待足够的数据到来。而在用户进程这边,整个进程会被阻塞。当 kernel 一直等到数据准备好了,它就会将数据从 kernel 中拷贝到用户内存,然后 kernel 返回结果,用户进程才解除 block 的状态,重新运行起来。所以,Blocking IO 的特点就是在 IO 执行的两个阶段都被 block 了。
响应式编程现在是现在一个很热的话题。响应式编程让开发者更方便地编写高性能的异步代码,关于响应式编程更详细的信息可以参考 http://reactivex.io/ 。很可惜,在之前很长一段时间里,Dubbo 并不支持响应式编程,简单来说,Dubbo 不支持在 RPC 调用时,使用 Mono/Flux 这种流对象(reactive-stream 中流的概念),给用户使用带来了不便。
1、介绍 1.1 什么是响应式编程(Reactive Programming)? 简单来说,响应式编程是针对异步和事件驱动的非阻塞应用程序,并且需要少量线程来垂直缩放(即在 JVM 内)而不是水平(即通过集群)。 响应式应用的一个关键方面是“背压(backpressure)”的概念,这是确保生产者不会压倒消费者的机制。例如,当HTTP连接太慢时,从数据库延伸到HTTP响应的反应组件的流水线、数据存储库也可以减慢或停止,直到网络容量释放。 响应式编程也导致从命令式到声明异步组合逻辑的重大转变。与使用Java
简单来说,响应式编程是针对异步和事件驱动的非阻塞应用程序,并且需要少量线程来垂直缩放(即在 JVM 内)而不是水平(即通过集群)。
Project Reactor(以下简称“Reactor”)与Spring是兄弟项目,侧重于Server端的响应式编程,主要 artifact 是 reactor-core,这是一个基于 Java 8 的实现了响应式流规范 (Reactive Streams specification)的响应式库。
Spring5更新后,其中有一个号称是可以替代SpringMVC的功能——Spring WebFlux,其是一个响应式变成框架。WebFlux是Spring5封装的Reactor框架。Reactor 是一个用于JVM的完全非阻塞的响应式编程框架,具备高效的需求管理(即对 “背压(backpressure)”的控制)能力。它与 Java 8 函数式 API 直接集成,比如 CompletableFuture, Stream, 以及 Duration。它提供了异步序列 API Flux(用于[N]个元素)和 Mono(用于 [0|1]个元素),并完全遵循和实现了“响应式扩展规范”(Reactive Extensions Specification)。
这个表达式 其实就是一个新的语法糖,这里Java8主要是对语法做了简化,让我们java的代码更加的简洁
在 Spring Boot 中,支持了响应式编程,带来了性能和内存使用方面的优化。
Spring GraphQL 为构建在GraphQL Java上的 Spring 应用程序提供支持。这是两个团队之间的联合协作。我们的共同理念是少固执己见,更专注于全面和广泛的支持。
之前进行鉴权、授权都要写一大堆代码。如果使用像Spring Security这样的框架,又要花好多时间学习,拿过来一用,好多配置项也不知道是干嘛用的,又不想了解。要是不用Spring Security,token的生成、校验、刷新,权限的验证分配,又全要自己写,想想都头大。
Reactor 中,Flux 是表示包含零个或多个元素的异步序列的类。它是 Reactor 中的另一种响应式类型,与 Mono 相比,Flux 用于处理包含多个元素的异步计算。
Reactor 项目始于 2012 年。 经过长时间的内部孵化,于 2013 年发布 Reactor 1.x 版本。 Reactor 1 在各种架构下都能成功部署,包括开源的(如 Meltdown)和商业的(如 Pivotal RTI)。2014年,通过与一些新兴的响应式数据流规范合作,重新设计并于 2015 年 4 月发布 Reactor 2.0 版本。
在传统的请求/应答同步模式中,使用threadlocal来传递上下文变量是非常方便的,可以省得在每个方法参数添加公用的变量,比如当前登录用户。但是业务方法可能使用了async或者在其他线程池中异步执行,这个时候threadlocal的作用就失效了。
本文主要研究下reactive模式下的spring security context的获取。
不少人对 Java 网关的实现也比较感兴趣,所以这篇文章我们来简单谈谈 Java 应用网关设计,本文将会从以下几个方面来阐述 Java 应用层网关的设计
本文主要讲一下reactive streams的Publisher接口的两个抽象类Mono与Flux
本文主要研究一下reactor-netty中HttpClient对TcpClien的封装
在Reactor编程中有时候我们需要对empty Mono<T>做一些特定业务逻辑。下面看一段非reactor编程的代码:
很早之前,Java就火起来了,是因为它善于开发和处理网络方面的应用。 Java有一个爱好,就是喜欢制定规范标准,但自己又不善于去实现。 反倒是一些服务提供商使用它的规范标准来制造应用服务器而赚的盆满钵满。 企业用户因要使用这些应用服务器而向提供商支付高额费用,而且也不是特别好用。 一个青年才俊为了打破这种局面而奔走呼号、奋发图强。
这是一篇译文,原文出处(http://alexsderkach.io/comparing-java-8-rxjava-reactor/)。其实很久以前我就看完了这篇文章,只不过个人对响应式编程研究的不够深入,羞于下笔翻译,在加上这类译文加了原创还有争议性,所以一直没有动力。恰逢今天交流群里两个大佬对响应式编程的话题辩得不可开交,趁印象还算深刻,借机把这篇文章翻译一下。说道辩论的点,不妨也在这里抛出来:
异步和同步针对调度者,调用者发送请求,如果等待对方回应之后才去做其他事情,就是同步,如果发送请求之后不等着对方回应就去做其他事情就是异步
Spring 5.0 中发布了重量级组件 Webflux,拉起了响应式编程的规模使用序幕。
Reactor 中静态创建 Flux 的方法常见的包括 just()、range()、interval() 以及各种以 from- 为前缀的方法组等。因为 Flux 可以代表 0 个数据,所以也有一些专门用于创建空序列的工具方法。
很多同学反映对响应式编程中的Flux和Mono这两个Reactor中的概念有点懵逼。但是目前Java响应式编程中我们对这两个对象的接触又最多,诸如Spring WebFlux、RSocket、R2DBC。我开始也对这两个对象头疼,所以今天我们就简单来探讨一下它们。
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