5 分钟理解什么是响应式编程 Reactive Programming

-----

-----

这篇文章介绍响应式编程（Reactive Programming），原理与实现。响应式编程模型在各领域中应用非常广泛也非常实用，是一种异步的编程模型，掌握该编程模型能帮助我们解耦程序的架构，提高程序的效率，应对复杂的系统。

1

前言

许多人都听过异步编程，同步编程，但是好像对响应式编程这个新名称感到很陌生，即使我们在实际项目中已经在使用这种编程方式。

这篇文章就是来介绍响应式编程（Reactive Progamming）到底是怎么回事。

如果我们在 Google 中输入 Reactive Programming，试图了解这到底是怎样的一种编程模式，我们很快会发现大量的文章，但是看完我们就会迷糊，概念还是不是那么清晰。这可能是因为许多介绍文章对领域的强关联导致的。

比如最常见的一种介绍是用一种数据流（data stream）的方式来展现，还有就是前端领域的控件事件流，虽然这些场景是响应式编程适合的，但是对我来说，总觉得还是不够直观。因为我面对的是分布式系统的编程场景。

其实响应式编程没必要跟具体的编程领域关联，它是一个可以普遍适用的概念和编程模型。

2

同步与异步

分布式网络系统中，各个参与方节点的运行是相互独立的，没有共享内存，没有全局时钟。各节点通过消息来进行沟通。在传统的理念中，我们会把这样的网络根据他们通信方式描述成同步和异步的。简单来说，同步网络是对消息的到达时间有限定要求（time bounded），以便保证网络活动的确定性。而异步的网络，则对消息的到达没有任何限制。即使发出的消息丢失了，也不会损害网络的活性。

用一个具体的例子来理解就是，节点 A 发送了一个消息给节点 B，期待得到 B 的回复，以便通过某个决议或者完成某件后续事情，这个依赖等待的要求，就是同步网络。因为他依赖一个答复才能进行后续动作。换句话说，如果一个节点发送消息之后，不依赖另一个节点的答复也能正常运行，那么就是异步网络。

在同步网络中，如果 B 由于网络原因（掉线，或者CPU繁忙，等等）没有在限定时间内回复，A 既不能确定消息已经发送给 B，也无法确定后续步骤什么时候才能开始，因此，网络活动变得不可预测，无法结束，也就是没有了确定性。业界已经证明了，在实际的网络中，如果不对网络条件施加任何限制，那么网络确定性是永远无法达到的。因此，为了保证网络活动的确定性，我们通常会网络条件施加一些限制，比如，最典型的就是消息到达的时间限制。

解释了同步网络和异步网络的区别，我们再来看同步编程和异步编程。其实我们接触这两个编程模式很久了。同步编程简单来说就是，发出一个任务，然后等待执行。而异步编程就是，发出一个任务，不等待结果，就继续发出下一个任务。

至于上一个任务的执行结果，我们可以通过两种方式获得，一个是主动的轮训，另一个是被动的接收反馈。由于在异步编程中，我们从不等待执行结果，就可以进行其他任务（前提是这个任务本身不依赖上一个任务的结果）。如果要执行的某个其他任务依赖于上一个任务的结果，那么我们可以每隔一段时间轮训一次，或者另外开一个线程去等待接收任务结果。无论哪种情况，我们的网络都不会阻塞在某一个单独的任务上。

3

响应式编程

现在，我们很自然的过渡到响应式编程（Reactive Programming）这个概念上，它是一种基于事件的模型。在上面的异步编程模式中，我们描述了两种获得上一个任务执行结果的方式，一个就是主动轮训，我们把它称为 Proactive 方式。另一个就是被动接收反馈，我们称为 Reactive。简单来说，在 Reactive 方式中，上一个任务的结果的反馈就是一个事件，这个事件的到来将会触发下一个任务的执行。

这也就是 Reactive 的内涵。我们把处理和发出事件的主体称为 Reactor，它可以接收事件并处理，也可以在处理完事件后，发出下一个事件给其他 Reactor。两个 Reactors 之间没有必然的耦合，他们之间通过消息管道（channel）来传递消息。Reactor 可以预先定义一些事件处理函数，根据接收到的事件不同类型来进行不同的处理。如果我们的系统复杂，我们还可以专门定义不同功能类别的 Reactors，分别处理不同类型的事件。在每个 Reactor 中，我们还可以对事件再进行细分处理。

需要强调的是，实现 Reactive 模型最核心的是线程和消息管道。线程用于侦听事件，消息管道用于 Reactor 之间通信不同的消息。与他们相关的是事件管理器用于注册、注销事件，而消息分配器则会根据消息类型分发。

下面是一个 Reactive 模型的示意图：

4

术语理解

在了解了上述异步编程模型的本质之后，我们再来看一些我们常见的术语，就会发现一切都变得清晰明了了。

比如，依赖链（Dependency chain），假定我们有一个事件依赖链是这样：睡觉 -> 吃饭 -> 饿了，很直觉的是，在这个依赖链中，只有满足了后面的条件，前面的才会执行。

这种依赖链是这个世界普遍的一种场景，一种正向的处理模式是，每隔一段时间就轮训检测是否满足睡觉的条件，在检查是否能睡觉的时候，会先检查是否已经吃饭，检查是否已经吃饭的时候，会先检查是否饿了。那么这就是 Proactive 模式！而 Reactive 模式则反过来，先有事件的触发，然后事件来到响应方，响应方进行处理，这种方式也叫 Pub/Sub 模式。我们在 OOP 语言中，也会用到同样的概念和逻辑，我们把之叫做 Observer 模式，而在 Funcaitonal Programming 中，也有同样的概念，它可以用 monads 来实现。

比如，我们有一个 Publisher ，会产生 “饿” 事件，同时还有一个或多个 Subscriber，在收到 “饿” 事件的发生之后，进行响应（会更新状态或者作出其他预先注册好的行为）。

简单来说，Reactive Programming 就是关于怎么响应事件的编程模式，这些事件包括：用户输入，数据流，系统状态的变化等等。

总结一下，响应式编程通常会用在一个事件流相关的场景中，在一个事件流中，一旦触发第一个事件，后续的事件会被一次触发，就像一个 Pipeline 系统，不断有输入和输出。

5

响应式编程的设计与实现

接下来，讲一下实现上的架构设计与实现。

通常，Reactor 的数量可以是预先定义的，因为一个系统，我们通常可以约束它处理哪些预定义的事件，比如有处理网络连接的 Reactor，处理日志收集的 Reactor，处理数据存储的 Reactor 等等，各司其职。而错误（未定义）事件则可以单独放在一个专门处理 Error/Exception 的 Reactor 中。

通过事件管理器，每个 Reactor 可以根据要发出或者接收的消息，临时的创建一个线程去执行响应的操作。发出和接收消息可以根据业务的复杂度，分开单独线程，也可以放在一个线程。这样的设计架构简单而清晰。

下面是一个简单的示意图：

全文完！

...