Reactor Mono和Flux 进行反应式编程详解
官网：https://projectreactor.io/教程：https://projectreactor.io/docs/core/release/reference/#about-docReactor的类型Reactor有两种类型，Flux<T>和Mono<T>。Flux类似RaxJava的Observable，它可以触发零到多个事件，并根据实际情况结束...
官网：https://projectreactor.io/
教程：https://projectreactor.io/docs/core/release/reference/#about-doc
Reactor的类型
Reactor有两种类型，Flux<T>和Mono<T>。Flux类似RaxJava的Observable，它可以触发零到多个事件，并根据实际情况结束处理或触发错误。
Mono最多只触发一个事件，它跟RxJava的Single和Maybe类似，所以可以把Mono<Void>用于在异步任务完成时发出通知。
因为这两种类型之间的简单区别，我们可以很容易地区分响应式API的类型：从返回的类型我们就可以知道一个方法会“发射并忘记”或“请求并等待”（Mono），还是在处理一个包含多个数据项的流（Flux）。
Flux和Mono的一些操作利用了这个特点在这两种类型间互相转换。例如，调用Flux<T>的single()方法将返回一个Mono<T>，而使用concatWith()方法把两个Mono串在一起就可以得到一个Flux。类似地，有些操作对Mono来说毫无意义（例如take(n)会得到n>1的结果），而有些操作只有作用在Mono上才有意义（例如or(otherMono)）。
Reactor设计的原则之一是要保持API的精简，而对这两种响应式类型的分离，是表现力与API易用性之间的折中。
关于反应式编程的思想：
反应式编程框架主要采用了观察者模式，而SpringReactor的核心则是对观察者模式的一种衍伸。关于观察者模式的架构中被观察者(Observable)和观察者(Subscriber)处在不同的线程环境中时，由于者各自的工作量不一样，导致它们产生事件和处理事件的速度不一样，这时就出现了两种情况：
被观察者产生事件慢一些，观察者处理事件很快。那么观察者就会等着被观察者发送事件，（好比观察者在等米下锅，程序等待，这没有问题）。
被观察者产生事件的速度很快，而观察者处理很慢。那就出问题了，如果不作处理的话，事件会堆积起来，最终挤爆你的内存，导致程序崩溃。（好比被观察者生产的大米没人吃，堆积最后就会烂掉）。
为了方便下面理解Mono和Flux，也可以理解为Publisher（发布者也可以理解为被观察者）主动推送数据给Subscriber（订阅者也可以叫观察者），如果Publisher发布消息太快，超过了Subscriber的处理速度，如何处理。这时就出现了Backpressure（背压-----指在异步场景中，被观察者发送事件速度远快于观察者的处理速度的情况下，一种告诉上游的被观察者降低发送速度的策略）
Reactor的主要类：
在Reactor中，经常使用的类并不多，主要有以下两个：
Mono 实现了 org.reactivestreams.Publisher 接口，代表0到1个元素的发布者（Publisher）。
Flux 同样实现了 org.reactivestreams.Publisher 接口，代表0到N个元素的发布者（Subscriber）。
可能会使用到的类：
Scheduler 表示背后驱动反应式流的调度器，通常由各种线程池实现。
Reactive Streams、Srping Reactor 和 Spring Flux（Web Flux）之间的关系
Reactive Streams 是规范
Reactor 实现了 Reactive Streams。
Web Flux 以 Reactor 为基础，实现 Web 领域的反应式编程框架
反应式编程（Reactive Programming）这种新的编程范式越来越受到开发人员的欢迎。在 Java 社区中比较流行的是 RxJava 和 RxJava 2。本文要介绍的是另外一个新的反应式编程库 Reactor。
响应式宣言
不知道是不是为了向敏捷宣言致敬，响应式宣言中也包含了4组关键词：
Java
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Responsive: 可响应的。要求系统尽可能做到在任何时候都能及时响应。
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Resilient: 可恢复的。要求系统即使出错了，也能保持可响应性。
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Elastic: 可伸缩的。要求系统在各种负载下都能保持可响应性。
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Message Driven: 消息驱动的。要求系统通过异步消息连接各个组件。
可以看到，对于任何一个响应式系统，首先要保证的就是可响应性，否则就称不上是响应式系统。从这个意义上来说，动不动就蓝屏的Windows系统显然不是一个响应式系统。
左侧是传统的基于Servlet的Spring Web MVC框架，右侧是5.0版本新引入的基于Reactive Streams的Spring WebFlux框架，从上到下依次是Router Functions，WebFlux，Reactive Streams三个新组件。
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Router Functions: 对标@Controller，@RequestMapping等标准的Spring MVC注解，提供一套函数式风格的API，用于创建Router，Handler和Filter。
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WebFlux: 核心组件，协调上下游各个组件提供响应式编程支持。
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Reactive Streams: 一种支持背压（Backpressure）的异步数据流处理标准，主流实现有RxJava和Reactor，Spring WebFlux默认集成的是Reactor。
在Web容器的选择上，Spring WebFlux既支持像Tomcat，Jetty这样的的传统容器（前提是支持Servlet 3.1 Non-Blocking IO API），又支持像Netty，Undertow那样的异步容器。不管是何种容器，Spring WebFlux都会将其输入输出流适配成Flux<DataBuffer>格式，以便进行统一处理。
值得一提的是，除了新的Router Functions接口，Spring WebFlux同时支持使用老的Spring MVC注解声明Reactive Controller。和传统的MVC Controller不同，Reactive Controller操作的是非阻塞的ServerHttpRequest和ServerHttpResponse，而不再是Spring MVC里的HttpServletRequest和HttpServletResponse。
Spring 5 - Spring webflux
它是一个新的非堵塞函数式 Reactive Web 框架，可以用来建立异步的，非阻塞，事件驱动的服务，并且扩展性非常好。把阻塞（不可避免的）风格的代码迁移到函数式的非阻塞 Reactive 风格代码。
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新的spring-webflux模块，一个基于reactive的spring-webmvc，完全的异步非阻塞，旨在使用enent-loop执行模型和传统的线程池模型。
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Reactive说明在spring-core比如编码和解码
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spring-core相关的基础设施，比如Encode 和Decoder可以用来编码和解码数据流；DataBuffer 可以使用java ByteBuffer或者Netty ByteBuf;ReactiveAdapterRegistry可以对相关的库提供传输层支持。
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在spring-web包里包含HttpMessageReade和HttpMessageWrite
Reactive基于事件驱动(事件模式或者说订阅者模式)，类似于Netty异步事件编程模型，对不同的事件做不同的处理。所有信息都通过一个编程模型处理，就像水在管道里面运动一样（这里把事件比作水流）
所有的信息都封装成一个Channel,这个channel就像在管道中流动一样,被管道中的这些处理器所处理。
比如大名鼎鼎的React 前端框架配合redux 流模型，将服务器返回的信息包装成action数据流，然后根据action去映射到页面上，页面随着action的改变而改变。页面和数据就相当于这管道中的东西，被一层一层的梳理，展示
Reactor 进行反应式编程
反应式编程介绍
反应式编程来源于数据流和变化的传播，意味着由底层的执行模型负责通过数据流来自动传播变化。比如求值一个简单的表达式 c=a+b，当 a 或者 b 的值发生变化时，传统的编程范式需要对 a+b 进行重新计算来得到 c 的值。如果使用反应式编程，当 a 或者 b 的值发生变化时，c 的值会自动更新。反应式编程最早由 .NET 平台上的 Reactive Extensions (Rx) 库来实现。后来迁移到 Java 平台之后就产生了著名的 RxJava 库，并产生了很多其他编程语言上的对应实现。在这些实现的基础上产生了后来的反应式流（Reactive Streams）规范。该规范定义了反应式流的相关接口，并将集成到 Java 9 中。
在传统的编程范式中，我们一般通过迭代器（Iterator）模式来遍历一个序列。这种遍历方式是由调用者来控制节奏的，采用的是拉的方式。每次由调用者通过 next()方法来获取序列中的下一个值。使用反应式流时采用的则是推的方式，即常见的发布者-订阅者模式。当发布者有新的数据产生时，这些数据会被推送到订阅者来进行处理。在反应式流上可以添加各种不同的操作来对数据进行处理，形成数据处理链。这个以声明式的方式添加的处理链只在订阅者进行订阅操作时才会真正执行。
反应式流中第一个重要概念是负压（backpressure）。在基本的消息推送模式中，当消息发布者产生数据的速度过快时，会使得消息订阅者的处理速度无法跟上产生的速度，从而给订阅者造成很大的压力。当压力过大时，有可能造成订阅者本身的奔溃，所产生的级联效应甚至可能造成整个系统的瘫痪。负压的作用在于提供一种从订阅者到生产者的反馈渠道。订阅者可以通过 request()方法来声明其一次所能处理的消息数量，而生产者就只会产生相应数量的消息，直到下一次 request()方法调用。这实际上变成了推拉结合的模式。
Reactor 简介
前面提到的 RxJava 库是 JVM 上反应式编程的先驱，也是反应式流规范的基础。RxJava 2 在 RxJava 的基础上做了很多的更新。不过 RxJava 库也有其不足的地方。RxJava 产生于反应式流规范之前，虽然可以和反应式流的接口进行转换，但是由于底层实现的原因，使用起来并不是很直观。RxJava 2 在设计和实现时考虑到了与规范的整合，不过为了保持与 RxJava 的兼容性，很多地方在使用时也并不直观。Reactor 则是完全基于反应式流规范设计和实现的库，没有 RxJava 那样的历史包袱，在使用上更加的直观易懂。Reactor 也是 Spring 5 中反应式编程的基础。学习和掌握 Reactor 可以更好地理解 Spring 5 中的相关概念。
在 Java 程序中使用 Reactor 库非常的简单，只需要通过 Maven 或 Gradle 来添加对 io.projectreactor:reactor-core 的依赖即可
Flux 和 Mono
Flux 和 Mono 是 Reactor 中的两个基本概念。Flux 表示的是包含 0 到 N 个元素的异步序列。在该序列中可以包含三种不同类型的消息通知：正常的包含元素的消息、序列结束的消息和序列出错的消息。当消息通知产生时，订阅者中对应的方法 onNext(), onComplete()和 onError()会被调用。Mono 表示的是包含 0 或者 1 个元素的异步序列。该序列中同样可以包含与 Flux 相同的三种类型的消息通知。Flux 和 Mono 之间可以进行转换。对一个 Flux 序列进行计数操作，得到的结果是一个 Mono<Long>对象。把两个 Mono 序列合并在一起，得到的是一个 Flux 对象。
Flux
发射0到N个元素的异步"发射器
- Flux<T>是一个标准Publisher<T>，表示0到N个发射项的异步序列，可选地以完成信号或错误终止。与Reactive Streams规范中一样，这三种类型的信号转换为对下游订阅者的onNext、onComplete或onError方法的调用。
- 在这种大范围的可能信号中，Flux是通用的reactive 类型。注意，所有事件，甚至终止事件，都是可选的：没有onNext事件，但是onComplete事件表示一个空的有限序列，但是移除onComplete并且您有一个无限的空序列（除了关于取消的测试之外，没有特别有用）。同样，无限序列不一定是空的。例如，Flux.interval(Duration) 产生一个Flux<Long>，它是无限的，从时钟发出规则的数据。
Mono
发射0到1个元素的异步"发射器
- Mono<T>是一个专门的Publisher<T>，它最多发出一个项，然后可选地以onComplete信号或onError信号结束。
- 它只提供了可用于Flux的操作符的子集，并且一些操作符（特别是那些将Mono与另一个发布者组合的操作符）切换到Flux。
- 例如，Mono#concatWith(Publisher)返回一个Flux ，而Mono#then(Mono)则返回另一个Mono。
- 注意，Mono可以用于表示只有完成概念（类似于Runnable）的无值异步进程。若要创建一个，请使用Mono<Void>。
创建函数
- create
以编程方式创建具有多次发射能力的Flux,
元素通过FluxSink API以同步或异步方式进行。
eg:
Flux.create((t) -> {
t.next("create");
t.next("create1");
t.complete();
}).subscribe(System.out::println);
- generate
以编程方式创建一个的Flux,通过consumer回调逐一生成信号；generate中next只能调1次，否则会报错 reactor.core.Exceptions$ErrorCallbackNotImplemented
eg:
Flux.generate(t -> {
t.next("generate");
//注意generate中next只能调用1次
t.complete();
}).subscribe(System.out::println);
- just
创建一个Flux，它发出所提供的元素，然后完成。
eg:
//单个元素
Flux.just("just").subscribe(System.out::println);
//多个元素
Flux.just("just", "just1", "just2").subscribe(System.out::println);
- from
用Flux API装饰指定的Publisher,通过Publisher创建一个Flux
eg:
//Flux->Flux
Flux.from(Flux.just("just", "just1", "just2"))
.subscribe(System.out::println);
//Mono->Mono
Flux.from(Mono.just("just")).subscribe(System.out::println);
- fromArray
创建一个Flux，它发出包含在提供的数组中的项。
eg:
Flux.fromArray(new String[] { "arr", "arr", "arr", "arr" })
.subscribe(System.out::println);
- fromIterable
创建一个个Flux，它发出所提供的Iterable中包含的项。将为每个subscriber创建一个新的Iterable。
eg:
Set<String> v = new HashSet<>();
v.add("1");
v.add("2");
v.add("3");
Flux.fromIterable(() -> v.iterator()).subscribe(System.out::println);
- fromStream
创建一个Flux，它发出所提供的Stream中包含的项。请记住，Stream不能被重新使用，这可能是有问题的。多订阅或重订阅的情况（如repeat或retry)Stream是closed由操作员取消，错误或完成。
- defer
每当对得到的Flux进行Subscription时，延迟提供Publisher，因此实际的源实例化被推迟，直到每个订阅和Supplier可以创建订阅者特定的实例。
但是，如果供应商没有生成新的实例，这个操作符将有效地从Publisher起作用。
eg:
Flux.defer(() -> Flux.just("just", "just1", "just2"))
.subscribe(System.out::println);
- interval
创建一个Flux，它以0开始发射长值并递增
全局计时器上指定的时间间隔。如果需求没有及时产生，一个OnError将用来发出信号。IllegalStateException详细说明无法发出的信息。在正常情况下，Flux将永远不会完成。
eg:
Flux.interval(Duration.of(500, ChronoUnit.MILLIS))
.subscribe(System.out::println);
//防止程序过早退出，放一个CountDownLatch拦住
CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);
latch.await();
- empty
创建一个Flux，完成而不发射任何项目。
eg:
Flux.empty().subscribe(System.out::println);
- error
创建一个Flux，它在订阅之后立即以指定的错误终止。
eg:
Flux.error(new RuntimeException()).subscribe(System.out::println);
- never
创建一个Flux，它永远不会发出任何数据、错误或完成信号。
eg:
Flux.never().subscribe(System.out::println);
- range
建立一个Flux，它只会发出一个count递增整数的序列，从start开始。也就是说，在start（包含）和start + count（排除）之间发出整数，然后完成。
eg:
Flux.range(0, 100).subscribe(System.out::println);
创建 Flux
有多种不同的方式可以创建 Flux 序列。
Flux 类的静态方法
第一种方式是通过 Flux 类中的静态方法。
- just()：可以指定序列中包含的全部元素。创建出来的 Flux 序列在发布这些元素之后会自动结束。
- fromArray()，fromIterable()和 fromStream()：可以从一个数组、Iterable 对象或 Stream 对象中创建 Flux 对象。
- empty()：创建一个不包含任何元素，只发布结束消息的序列。
- error(Throwable error)：创建一个只包含错误消息的序列。
- never()：创建一个不包含任何消息通知的序列。
- range(int start, int count)：创建包含从 start 起始的 count 个数量的 Integer 对象的序列。
- interval(Duration period)和 interval(Duration delay, Duration period)：创建一个包含了从 0 开始递增的 Long 对象的序列。其中包含的元素按照指定的间隔来发布。除了间隔时间之外，还可以指定起始元素发布之前的延迟时间。
- intervalMillis(long period)和 intervalMillis(long delay, long period)：与 interval()方法的作用相同，只不过该方法通过毫秒数来指定时间间隔和延迟时间。
代码清单 1 中给出了上述这些方法的使用示例。
清单 1. 通过 Flux 类的静态方法创建 Flux 序列
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上面的这些静态方法适合于简单的序列生成，当序列的生成需要复杂的逻辑时，则应该使用 generate() 或 create() 方法。
generate()方法
generate()方法通过同步和逐一的方式来产生 Flux 序列。序列的产生是通过调用所提供的 SynchronousSink 对象的 next()，complete()和 error(Throwable)方法来完成的。逐一生成的含义是在具体的生成逻辑中，next()方法只能最多被调用一次。在有些情况下，序列的生成可能是有状态的，需要用到某些状态对象。此时可以使用 generate()方法的另外一种形式 generate(Callable<S> stateSupplier, BiFunction<S,SynchronousSink<T>,S> generator)，其中 stateSupplier 用来提供初始的状态对象。在进行序列生成时，状态对象会作为 generator 使用的第一个参数传入，可以在对应的逻辑中对该状态对象进行修改以供下一次生成时使用。
在代码清单 2中，第一个序列的生成逻辑中通过 next()方法产生一个简单的值，然后通过 complete()方法来结束该序列。如果不调用 complete()方法，所产生的是一个无限序列。第二个序列的生成逻辑中的状态对象是一个 ArrayList 对象。实际产生的值是一个随机数。产生的随机数被添加到 ArrayList 中。当产生了 10 个数时，通过 complete()方法来结束序列。
清单 2. 使用 generate()方法生成 Flux 序列
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create()方法
create()方法与 generate()方法的不同之处在于所使用的是 FluxSink 对象。FluxSink 支持同步和异步的消息产生，并且可以在一次调用中产生多个元素。在代码清单 3 中，在一次调用中就产生了全部的 10 个元素。
清单 3. 使用 create()方法生成 Flux 序列
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创建 Mono
Mono 的创建方式与之前介绍的 Flux 比较相似。Mono 类中也包含了一些与 Flux 类中相同的静态方法。这些方法包括 just()，empty()，error()和 never()等。除了这些方法之外，Mono 还有一些独有的静态方法。
- fromCallable()、fromCompletionStage()、fromFuture()、fromRunnable()和 fromSupplier()：分别从 Callable、CompletionStage、CompletableFuture、Runnable 和 Supplier 中创建 Mono。
- delay(Duration duration)和 delayMillis(long duration)：创建一个 Mono 序列，在指定的延迟时间之后，产生数字 0 作为唯一值。
- ignoreElements(Publisher<T> source)：创建一个 Mono 序列，忽略作为源的 Publisher 中的所有元素，只产生结束消息。
- justOrEmpty(Optional<? extends T> data)和 justOrEmpty(T data)：从一个 Optional 对象或可能为 null 的对象中创建 Mono。只有 Optional 对象中包含值或对象不为 null 时，Mono 序列才产生对应的元素。
还可以通过 create()方法来使用 MonoSink 来创建 Mono。代码清单 4 中给出了创建 Mono 序列的示例。
清单 4. 创建 Mono 序列
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操作符
和 RxJava 一样，Reactor 的强大之处在于可以在反应式流上通过声明式的方式添加多种不同的操作符。下面对其中重要的操作符进行分类介绍。
buffer 和 bufferTimeout
这两个操作符的作用是把当前流中的元素收集到集合中，并把集合对象作为流中的新元素。在进行收集时可以指定不同的条件：所包含的元素的最大数量或收集的时间间隔。方法 buffer()仅使用一个条件，而 bufferTimeout()可以同时指定两个条件。指定时间间隔时可以使用 Duration 对象或毫秒数，即使用 bufferMillis()或 bufferTimeoutMillis()两个方法。
除了元素数量和时间间隔之外，还可以通过 bufferUntil 和 bufferWhile 操作符来进行收集。这两个操作符的参数是表示每个集合中的元素所要满足的条件的 Predicate 对象。bufferUntil 会一直收集直到 Predicate 返回为 true。使得 Predicate 返回 true 的那个元素可以选择添加到当前集合或下一个集合中；bufferWhile 则只有当 Predicate 返回 true 时才会收集。一旦值为 false，会立即开始下一次收集。
代码清单 5 给出了 buffer 相关操作符的使用示例。第一行语句输出的是 5 个包含 20 个元素的数组；第二行语句输出的是 2 个包含了 10 个元素的数组；第三行语句输出的是 5 个包含 2 个元素的数组。每当遇到一个偶数就会结束当前的收集；第四行语句输出的是 5 个包含 1 个元素的数组，数组里面包含的只有偶数。
需要注意的是，在代码清单 5 中，首先通过 toStream()方法把 Flux 序列转换成 Java 8 中的 Stream 对象，再通过 forEach()方法来进行输出。这是因为序列的生成是异步的，而转换成 Stream 对象可以保证主线程在序列生成完成之前不会退出，从而可以正确地输出序列中的所有元素。
清单 5. buffer 相关操作符的使用示例
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filter
对流中包含的元素进行过滤，只留下满足 Predicate 指定条件的元素。代码清单 6 中的语句输出的是 1 到 10 中的所有偶数。
清单 6. filter 操作符使用示例
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window
window 操作符的作用类似于 buffer，所不同的是 window 操作符是把当前流中的元素收集到另外的 Flux 序列中，因此返回值类型是 Flux<Flux<T>>。在代码清单 7 中，两行语句的输出结果分别是 5 个和 2 个 UnicastProcessor 字符。这是因为 window 操作符所产生的流中包含的是 UnicastProcessor 类的对象，而 UnicastProcessor 类的 toString 方法输出的就是 UnicastProcessor 字符。
清单 7. window 操作符使用示例
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zipWith
zipWith 操作符把当前流中的元素与另外一个流中的元素按照一对一的方式进行合并。在合并时可以不做任何处理，由此得到的是一个元素类型为 Tuple2 的流；也可以通过一个 BiFunction 函数对合并的元素进行处理，所得到的流的元素类型为该函数的返回值。
在代码清单 8 中，两个流中包含的元素分别是 a，b 和 c，d。第一个 zipWith 操作符没有使用合并函数，因此结果流中的元素类型为 Tuple2；第二个 zipWith 操作通过合并函数把元素类型变为 String。
清单 8. zipWith 操作符使用示例
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take
take 系列操作符用来从当前流中提取元素。提取的方式可以有很多种。
- take(long n)，take(Duration timespan)和 takeMillis(long timespan)：按照指定的数量或时间间隔来提取。
- takeLast(long n)：提取流中的最后 N 个元素。
- takeUntil(Predicate<? super T> predicate)：提取元素直到 Predicate 返回 true。
- takeWhile(Predicate<? super T> continuePredicate)： 当 Predicate 返回 true 时才进行提取。
- takeUntilOther(Publisher<?> other)：提取元素直到另外一个流开始产生元素。
在代码清单 9 中，第一行语句输出的是数字 1 到 10；第二行语句输出的是数字 991 到 1000；第三行语句输出的是数字 1 到 9；第四行语句输出的是数字 1 到 10，使得 Predicate 返回 true 的元素也是包含在内的。
清单 9. take 系列操作符使用示例
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reduce 和 reduceWith
reduce 和 reduceWith 操作符对流中包含的所有元素进行累积操作，得到一个包含计算结果的 Mono 序列。累积操作是通过一个 BiFunction 来表示的。在操作时可以指定一个初始值。如果没有初始值，则序列的第一个元素作为初始值。
在代码清单 10 中，第一行语句对流中的元素进行相加操作，结果为 5050；第二行语句同样也是进行相加操作，不过通过一个 Supplier 给出了初始值为 100，所以结果为 5150。
清单 10. reduce 和 reduceWith 操作符使用示例
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merge 和 mergeSequential
merge 和 mergeSequential 操作符用来把多个流合并成一个 Flux 序列。不同之处在于 merge 按照所有流中元素的实际产生顺序来合并，而 mergeSequential 则按照所有流被订阅的顺序，以流为单位进行合并。
代码清单 11 中分别使用了 merge 和 mergeSequential 操作符。进行合并的流都是每隔 100 毫秒产生一个元素，不过第二个流中的每个元素的产生都比第一个流要延迟 50 毫秒。在使用 merge 的结果流中，来自两个流的元素是按照时间顺序交织在一起；而使用 mergeSequential 的结果流则是首先产生第一个流中的全部元素，再产生第二个流中的全部元素。
清单 11. merge 和 mergeSequential 操作符使用示例
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flatMap 和 flatMapSequential
flatMap 和 flatMapSequential 操作符把流中的每个元素转换成一个流，再把所有流中的元素进行合并。flatMapSequential 和 flatMap 之间的区别与 mergeSequential 和 merge 之间的区别是一样的。
在代码清单 12 中，流中的元素被转换成每隔 100 毫秒产生的数量不同的流，再进行合并。由于第一个流中包含的元素数量较少，所以在结果流中一开始是两个流的元素交织在一起，然后就只有第二个流中的元素。
清单 12. flatMap 操作符使用示例
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concatMap
concatMap 操作符的作用也是把流中的每个元素转换成一个流，再把所有流进行合并。与 flatMap 不同的是，concatMap 会根据原始流中的元素顺序依次把转换之后的流进行合并；与 flatMapSequential 不同的是，concatMap 对转换之后的流的订阅是动态进行的，而 flatMapSequential 在合并之前就已经订阅了所有的流。
代码清单 13 与代码清单 12 类似，只不过把 flatMap 换成了 concatMap，结果流中依次包含了第一个流和第二个流中的全部元素。
清单 13. concatMap 操作符使用示例
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combineLatest
combineLatest 操作符把所有流中的最新产生的元素合并成一个新的元素，作为返回结果流中的元素。只要其中任何一个流中产生了新的元素，合并操作就会被执行一次，结果流中就会产生新的元素。在 代码清单 14 中，流中最新产生的元素会被收集到一个数组中，通过 Arrays.toString 方法来把数组转换成 String。
清单 14. combineLatest 操作符使用示例
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消息处理
当需要处理 Flux 或 Mono 中的消息时，如之前的代码清单所示，可以通过 subscribe 方法来添加相应的订阅逻辑。在调用 subscribe 方法时可以指定需要处理的消息类型。可以只处理其中包含的正常消息，也可以同时处理错误消息和完成消息。代码清单 15 中通过 subscribe()方法同时处理了正常消息和错误消息。
清单 15. 通过 subscribe()方法处理正常和错误消息
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正常的消息处理相对简单。当出现错误时，有多种不同的处理策略。第一种策略是通过 onErrorReturn()方法返回一个默认值。在代码清单 16 中，当出现错误时，流会产生默认值 0.
清单 16. 出现错误时返回默认值
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第二种策略是通过 switchOnError()方法来使用另外的流来产生元素。在代码清单 17 中，当出现错误时，将产生 Mono.just(0)对应的流，也就是数字 0。
清单 17. 出现错误时使用另外的流
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第三种策略是通过 onErrorResumeWith()方法来根据不同的异常类型来选择要使用的产生元素的流。在代码清单 18 中，根据异常类型来返回不同的流作为出现错误时的数据来源。因为异常的类型为 IllegalArgumentException，所产生的元素为-1。
清单 18. 出现错误时根据异常类型来选择流
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当出现错误时，还可以通过 retry 操作符来进行重试。重试的动作是通过重新订阅序列来实现的。在使用 retry 操作符时可以指定重试的次数。代码清单 19 中指定了重试次数为 1，所输出的结果是 1，2，1，2 和错误信息。
清单 19. 使用 retry 操作符进行重试
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调度器
前面介绍了反应式流和在其上可以进行的各种操作，通过调度器（Scheduler）可以指定这些操作执行的方式和所在的线程。有下面几种不同的调度器实现。
- 当前线程，通过 Schedulers.immediate()方法来创建。
- 单一的可复用的线程，通过 Schedulers.single()方法来创建。
- 使用弹性的线程池，通过 Schedulers.elastic()方法来创建。线程池中的线程是可以复用的。当所需要时，新的线程会被创建。如果一个线程闲置太长时间，则会被销毁。该调度器适用于 I/O 操作相关的流的处理。
- 使用对并行操作优化的线程池，通过 Schedulers.parallel()方法来创建。其中的线程数量取决于 CPU 的核的数量。该调度器适用于计算密集型的流的处理。
- 使用支持任务调度的调度器，通过 Schedulers.timer()方法来创建。
- 从已有的 ExecutorService 对象中创建调度器，通过 Schedulers.fromExecutorService()方法来创建。
某些操作符默认就已经使用了特定类型的调度器。比如 intervalMillis()方法创建的流就使用了由 Schedulers.timer()创建的调度器。通过 publishOn()和 subscribeOn()方法可以切换执行操作的调度器。其中 publishOn()方法切换的是操作符的执行方式，而 subscribeOn()方法切换的是产生流中元素时的执行方式。
在代码清单 20 中，使用 create()方法创建一个新的 Flux 对象，其中包含唯一的元素是当前线程的名称。接着是两对 publishOn()和 map()方法，其作用是先切换执行时的调度器，再把当前的线程名称作为前缀添加。最后通过 subscribeOn()方法来改变流产生时的执行方式。运行之后的结果是[elastic-2] [single-1] parallel-1。最内层的线程名字 parallel-1 来自产生流中元素时使用的 Schedulers.parallel()调度器，中间的线程名称 single-1 来自第一个 map 操作之前的 Schedulers.single()调度器，最外层的线程名字 elastic-2 来自第二个 map 操作之前的 Schedulers.elastic()调度器。
清单 20. 使用调度器切换操作符执行方式
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测试
在对使用 Reactor 的代码进行测试时，需要用到 io.projectreactor.addons:reactor-test 库。
使用 StepVerifier
进行测试时的一个典型的场景是对于一个序列，验证其中所包含的元素是否符合预期。StepVerifier 的作用是可以对序列中包含的元素进行逐一验证。在代码清单 21 中，需要验证的流中包含 a 和 b 两个元素。通过 StepVerifier.create()方法对一个流进行包装之后再进行验证。expectNext()方法用来声明测试时所期待的流中的下一个元素的值，而 verifyComplete()方法则验证流是否正常结束。类似的方法还有 verifyError()来验证流由于错误而终止。
清单 21. 使用 StepVerifier 验证流中的元素
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操作测试时间
有些序列的生成是有时间要求的，比如每隔 1 分钟才产生一个新的元素。在进行测试中，不可能花费实际的时间来等待每个元素的生成。此时需要用到 StepVerifier 提供的虚拟时间功能。通过 StepVerifier.withVirtualTime()方法可以创建出使用虚拟时钟的 StepVerifier。通过 thenAwait(Duration)方法可以让虚拟时钟前进。
在代码清单 22 中，需要验证的流中包含两个产生间隔为一天的元素，并且第一个元素的产生延迟是 4 个小时。在通过 StepVerifier.withVirtualTime()方法包装流之后，expectNoEvent()方法用来验证在 4 个小时之内没有任何消息产生，然后验证第一个元素 0 产生；接着 thenAwait()方法来让虚拟时钟前进一天，然后验证第二个元素 1 产生；最后验证流正常结束。
清单 22. 操作测试时间
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使用 TestPublisher
TestPublisher 的作用在于可以控制流中元素的产生，甚至是违反反应流规范的情况。在代码清单 23 中，通过 create()方法创建一个新的 TestPublisher 对象，然后使用 next()方法来产生元素，使用 complete()方法来结束流。TestPublisher 主要用来测试开发人员自己创建的操作符。
清单 23. 使用 TestPublisher 创建测试所用的流
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调试
由于反应式编程范式与传统编程范式的差异性，使用 Reactor 编写的代码在出现问题时比较难进行调试。为了更好的帮助开发人员进行调试，Reactor 提供了相应的辅助功能。
启用调试模式
当需要获取更多与流相关的执行信息时，可以在程序开始的地方添加代码清单 24 中的代码来启用调试模式。在调试模式启用之后，所有的操作符在执行时都会保存额外的与执行链相关的信息。当出现错误时，这些信息会被作为异常堆栈信息的一部分输出。通过这些信息可以分析出具体是在哪个操作符的执行中出现了问题。
清单 24. 启用调试模式
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不过当调试模式启用之后，记录这些额外的信息是有代价的。一般只有在出现了错误之后，再考虑启用调试模式。但是当为了找到问题而启用了调试模式之后，之前的错误不一定能很容易重现出来。为了减少可能的开销，可以限制只对特定类型的操作符启用调试模式。
使用检查点
另外一种做法是通过 checkpoint 操作符来对特定的流处理链来启用调试模式。代码清单 25 中，在 map 操作符之后添加了一个名为 test 的检查点。当出现错误时，检查点名称会出现在异常堆栈信息中。对于程序中重要或者复杂的流处理链，可以在关键的位置上启用检查点来帮助定位可能存在的问题。
清单 25. 使用 checkpoint 操作符
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日志记录
在开发和调试中的另外一项实用功能是把流相关的事件记录在日志中。这可以通过添加 log 操作符来实现。在代码清单 26 中，添加了 log 操作符并指定了日志分类的名称。
清单 26. 使用 log 操作符记录事件
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在实际的运行时，所产生的输出如代码清单 27 所示。
清单 27. log 操作符所产生的日志
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“冷”与“热”序列
之前的代码清单中所创建的都是冷序列。冷序列的含义是不论订阅者在何时订阅该序列，总是能收到序列中产生的全部消息。而与之对应的热序列，则是在持续不断地产生消息，订阅者只能获取到在其订阅之后产生的消息。
在代码清单 28 中，原始的序列中包含 10 个间隔为 1 秒的元素。通过 publish()方法把一个 Flux 对象转换成 ConnectableFlux 对象。方法 autoConnect()的作用是当 ConnectableFlux 对象有一个订阅者时就开始产生消息。代码 source.subscribe()的作用是订阅该 ConnectableFlux 对象，让其开始产生数据。接着当前线程睡眠 5 秒钟，第二个订阅者此时只能获得到该序列中的后 5 个元素，因此所输出的是数字 5 到 9。
清单 28. 热序列
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结束语
反应式编程范式对于习惯了传统编程范式的开发人员来说，既是一个需要进行思维方式转变的挑战，也是一个充满了更多可能的机会。Reactor 作为一个基于反应式流规范的新的 Java 库，可以作为反应式应用的基础。本文对 Reactor 库做了详细的介绍，包括 Flux 和 Mono 序列的创建、常用操作符的使用、调度器、错误处理以及测试和调试技巧等。
参考资源
- 参考 Reactor 的官方网站，了解 Reactor 的更多内容。
- 查看 Reactor 的用户指南。
- 查看 InfoQ 上的 Reactor by Example。
- 查看反应式流规范。
-
使用 Reactor 进行反应式编程
- https://www.jianshu.com/p/0cd258eecf60
为开发者提供按需使用的算力基础设施。
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