Java 9 - 说说响应式流

最初看到 Java 9 的这个新特性没太在意,及至重新关注到 Spring 5/Springboot 2 的响应式编程的时候才真正重视起 Reactive Streams(响应式流或反应式流)。应用响应式流的编程也就叫做响应式编程(Reactive Programming),无论是翻译成反应式编程都有些令人摸不准头脑。与此对应的在 Web 设计方面有一个叫做响应式 Web 设计(Responsive web design),两个词都译作响应式,却有些差别,大概是 Reactive 被译为反应的原因之一。

通过这里对  Reactive Streams 的学习,主要目的是为了进一步掌握 Spring 5/Springboot 2 的响应式 MVC 作铺垫的,不至于猛然间见 Flux, Mono 而不知所措。

函数式响应式编程概念最早来自于九十年代末,这也激发了微软的 Erik Meijer 设计开发了 .NET 的  Rx(Reactive eXtension) 库,以及到后来 Netflix 的  RxJava 也与他有关系。Reactive Stream 更像是一种编程模式,致力于解决一个生产者产生一系列消息,一个或多个去消费它们的问题。两者的名词我们会用: producer-consumer(生产者-消费者), source/sink(水源/水槽, Akka Stream 用了这个概念), publisher-subscriber(发布者-订阅者)。

既然 Reactive Stream 和 Java 8 引入的 Stream 都叫做流,它们之间有什么关系呢?有一点关系,Java 8 的 Stream 主要关注在流的过滤,映射,合并,而  Reactive Stream 更进一层,侧重的是流的产生与消费,即流在生产与消费者之间的协调。

一流的公司制定规范,Reactive Stream 标准在 2013 年也开始有了一个雏形:异步的流处理,并支持非阻塞式的 backpressure(背压? 很拗口的翻译,就是生产者与消费者之者应有流量控制)。流量控制即消费者的速率慢于生产者的速率时,生产者需要把速率降下来,比如说流处理时能在推/拉模式之间自动切换。至于背后的异步,非阻塞的实现仍然得仰仗于多线程了。

在之后出现了Netflix 的 RxJava, 它的四个主要角色是: Observable, Observer, Subscriber 和 Subject。到 2015 年,正式的 Reactive Stream 出台,发布在 http://www.reactive-streams.org/。从这里我们可以认识到规范有多粗暴,就是定义了四个接口,以及一句话说生产/消费者之间是异步的,并实现 backpresure,没有任何的实现参考。

在  Reactive Stream 规范正式出来后,RxJava 也向它靠拢,实现了 org.reactivestreams 中的以上四个接口,RxJava 2 更是重写了。见 Reactive Streams 1.0.0 is here, 看到该规范的拥趸还不少, 括号中为支持  Reactive Streams 的起始版本号。

  • Akka Streams(1.0-RC2)
  • MongoDB(1.0.0)
  • Ratpack(0.9.16), 可用来创建非阻塞式 HTTP 应用
  • Reactive Rabbit(1.0.0), RabiitMQ/AMQP 的驱动
  • Reactor(Spring 5 的响应式 MVC 就是用的它)
  • RxJava(1.0.0), Netflix 出品
  • Slick(3.0.0), Scala 的函数式关系映射组件,用于操作数据库
  • Vert.x 3.0(milestone-5a), Eclipse 出品,也能用于构建非阻塞式 HTTP 应用

绕了一圈,该让 Java 9 与 Reactive Streams 发生关系了。Java 9 想必看到  Reactive Streams 是个好东西,于是把它纳入到 JDK 中来,但方式是无法容忍 JDK 中再出现 org.reactivestreams 这样的包定义,采用的做法是完全拷贝那四个接口定义,全收在了 java.util.concurrent.Flow 类中,作为 Flow 的内部静态接口存在。

JDK 9 本身也没有用力去实现以上四个接口,有两个比较简陋的 SubmissionPublisher 和  ConsumerSubscriber。再就是还处于孵化器阶段的 jdk.incubator.http 包中的一些 Publisher, Subscriber 实现,这也是  Reactive Streams 最应大力发挥网络协议领域。

因为有 JDK 9 的不遵循包名的引入  Reactive Streams 规范,所以 reactivestreams.org 又发出一个库 org.reactivestreams:reactive-streams-flow-adapters:1.0.2, 用于在 org.reactivestreams 和 java.util.consurrent.Flow  间的  Publisher, Subscriber, Processor, Subscription 之间的类型转换。

Spring 5 第一个 Release 版本在  2017-09-28 发布的,而  Java 9 是在 2017-07-27 正式发布的,就是说在  Spring 5 发布时已经有了 Java 的 Reactive Streams。不过  Spring 5 的第一个里程碑版还是在  2016-07-28, 所以那时选择了 Reactor, 所以要使用  Spring 5 的响应式编程就必须了解  Flux 和 Mono,或许下一个  Spring 版本也要适配 Java 9 的  Reactive Streams Flow API,即双向转换或替换 API。

对于 Spring 5 可能发生的与 Java 9 Reactive Streams 的适配或许有些像  PlayFramework 兼容 Java 8 之前用的是它自己的 API F.Option 和 F.Promise, 后来从 Play 2.4 升级到  2.5 后完全采用了 Java 8 的  Optional 和  CompletionStage APIs 作为替代。

Java 9 的  SubmissionPublisher 应用实例

前面提到过  Java 9 有两个简陋的 Publisher 和 Subscriber 实现,来看看 SubmissionPublisher 和 ConsumerSubscriber 的应用举例

运行,输出为

123

没什么意外,看起来和直接用 Stream API 差不多,效果与下面仅一行代码是一样的

面实际上内部运作起来就完全是另一回事了,此间就有 Java Flow APIs 在运转。下面逐步来理解一下:

从 SubmissionPublisher 构造函数起

SubmissionPublisher 实现了  Flow.Publisher 接口,它有三个构造函数

SubmissionPublisher()   //默认线程池为 ForkJoinPool.commonPool(), 缓冲区大小为 256
SubmissionPublisher(Executor executor, int maxBufferCapacity)
SubmissionPublisher(Executor executor, int maxBufferCapacity, BiConsumer<? super Flow.Subscriber<? super T>, ? super Throwable> handler)

publisher.consume(consumer) 发生了什么

SubmissionPublisher 的  consumer(...) 方法

上面代码创建了一个 ConsumerSubscriber 实例,它实现了 Flow.Subscriber 接口,subscribe(...) 方法创建了 Subscription 实例

并提交任务给线程池,该任务执行到了 ConsumerSubscriber 的  onSubscribe(Flow.Subscription subscription) 方法,看到

一下请求所有的元素。

publisher.submit(T item) 生产消息

SubmissionPublisher.submit(item) 发布消息后,ConsumerSubscriber 会收到 onNext, onComplete 事件,或出错时的  onError,对应方法

从上面大概能看到一个  Reactive Streams 应用有  Publisher, Subscriber, Subscription 多个角色在参与协作。而一个 Reactive Streams 组件要做的事情就是就是尽可能的把它们做的更完美,高效率且接口更友好。

SubmissionPublisher 可有多个订阅者

当给  SubmissionPublisher 指定多个 Subscriber 的时候,消息只需发布一次,这与 IntStream.rangeClosed(1, 3).forEach(System.out::println); 就不一样了

执行后的输出顺序是不确定的,可能是下面任意情况

112233
123123

Reactive Streams 和  Actor

在进行异步消息处理时,Reactive Streams 和  Actor 是两种不同的编程模式选择。Reactive Streams 规范相比 Actor 更简单,只是说收发消息异步,有流量控制。而 Actor 编程模式涉及到 Actor 容错管理,消息路由,集群,并支持远程消息等。

还有共同之处是: 它们定义的 API 都很简单,编码时都基本不需要关注线程本身,而实际消息的传递都是背后的线程池。所以线程的配置可延迟到部署阶段来进行优化处理。


下一步,继续对 Spring 5 的响应式 MVC 应用进行实战体验

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