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1.反应式编程 Reactor 3.x
2.Java响应式编程 第十一篇 WebFlux集成Redis
3.Java异步非阻塞编程的源码几种方式
4.反应式流 Reactive Streams 入门介绍
5.有什么使用了rxjava或rxandroid的开源项目?
6.Reactive（响应式）编程

反应式编程 Reactor 3.x

       Reactor 3.x是一个Java库，用于构建反应式应用程序，源码基于Reactive Streams标准，源码可以轻松与RxJava 2及其他反应流库集成。源码它提供了丰富的源码API和工具，如IPC API，源码hadoop编辑源码用于网络和非JVM通信。源码

       Reactive Streams是源码一种处理异步且无阻塞数据流的模式，提供背压机制，源码确保Publisher发布者不会给Subscriber订阅者带来过多压力，源码同时允许订阅者维护内部缓冲区或避免阻塞。源码

       Reactor的源码两个主要类型是Flux和Mono。Flux与RxJava的源码Observable类似，可以发射0或多个事件，源码而Mono仅能发射一次事件，源码等效于RxJava的Single和Maybe。这种简单区别使得API更加直观，易于理解和使用。

       Reactor提供了一系列API和工具，如Scheduler、StepVerifier等，用于测试和管理反应式流。例如，您可以创建空的Mono或Flux，或使用工厂方法创建包含特定事件的Mono或Flux。同时，Reactor支持流的转换和合并，以及错误处理。

       转换流时，您可以对事件进行同步或异步映射，或使用延迟发布者以避免阻塞。合并流时，您可以将事件交织或串联，以实现特定的事件顺序。错误处理则提供了在发生错误时返回默认值、使用不同流或执行特定操作的能力。

       Reactor还支持与同步API的梦幻源码架设交互，通过使用Mono或Flux进行阻塞调用。此外，它提供了一种方法将集合转换为Flux，用于高延迟的资源获取，或处理快速的发布者和缓慢的订阅者。

       通过Reactor，开发者可以构建高效、响应式且易于维护的应用程序，利用其丰富的功能集和API简化反应式编程。

Java响应式编程 第十一篇 WebFlux集成Redis

       在现代的分布式系统中，缓存是提高性能和扩展性的关键因素之一。Redis，作为一个开源的内存数据结构存储系统，不仅可以作为数据库，还可以作为缓存和消息中间件。WebFlux，作为Spring框架提供的响应式编程模型，在处理高并发和大数据量方面表现出色。

       本文将探讨如何使用Reactor和WebFlux与Redis集成，利用其响应式特性来执行缓存操作。

       首先，我们需要在项目的pom.xml文件中引入Spring WebFlux和Spring Data Redis的依赖项。

       然后，在application.properties文件中配置Redis的连接信息。

       在配置类中创建一个RedisCacheManager以管理缓存，并在其中使用RedisCacheConfiguration配置缓存的默认过期时间、键和值的序列化方式。

       接下来，定义一个Service类来处理缓存操作。使用Spring框架的缓存注解来定义缓存逻辑，如@Cacheable用于读取缓存，@CachePut用于更新缓存，@CacheEvict用于清除缓存。同时，使用ReactiveRedisOperations执行Redis操作。

       编写WebFlux控制器以处理请求，cdnfly源码免费使用@GetMapping、@PostMapping和@DeleteMapping映射URL，并调用UserService中的相应方法处理业务逻辑。

       在集成过程中可能会遇到错误或异常，例如无法连接到Redis服务器或Redis命令执行失败。通过使用Spring的全局异常处理器（@ControllerAdvice）或Reactor的操作符（如onErrorResume）来处理异常，可以提高系统的健壮性和可靠性。

       根据具体需求和环境，可能还会遇到其他问题。但通过研究和调试，您应该能够成功集成WebFlux和Redis，并实现预期的功能和效果。

       本文介绍了如何利用Reactor和WebFlux与Redis集成来处理缓存操作。通过使用ReactiveRedisOperations和Spring框架的缓存注解，我们可以方便地实现响应式的缓存逻辑，提高系统的性能和扩展性，尤其适用于高并发和大数据量的场景。

Java异步非阻塞编程的几种方式

       深入探讨Java异步非阻塞编程的几种方式，旨在提升并发性能和优化资源利用，本文将系统地介绍这些方法，以及它们如何解决同步编程中的线程阻塞问题，进而阐述如何通过异步编程提升业务逻辑的响应速度与吞吐量。

       首先，以一个简单的HTTP调用为例，同步调用方式在IO等待期间，会导致线程资源无法被充分利用，限制了业务吞吐量。为解决此问题，引入了JDK NIO和Future机制。

       在JDK 1.5版本中，JUC提供了Future抽象，允许主线程在不阻塞的情况下发送多个IO请求，并在请求完成后得到结果。通过异步方式，主线程可以执行其他任务，比如发送更多请求，塑源码奶粉提高了资源利用率。但需要注意，虽然主线程不再等待IO响应，仍需等待Future对象完成，这在一定程度上限制了非阻塞的优势。

       接着，使用Callback回调方式进一步优化，允许在发送请求后立即执行其他逻辑，避免了主线程阻塞。对于HTTP请求，可以通过异步Servlet在Servlet 3.1中实现。此方法在非阻塞编程中实现了更高效的线程资源利用，确保了整个过程中没有线程阻塞现象。

       然而，回调地狱是异步编程中常见的问题，它发生在回调函数嵌套时。为解决这一问题，引入了CompletableFuture。通过将操作封装为独立的CompletableFuture，并使用compose和whenComplete方法，可以有效避免回调地狱。此方法通过栈结构管理依赖操作，使得异步逻辑的执行仿佛同步进行，简化了代码结构。

       Vert.x Future同样提供了解决方案，通过使用Handler概念，实现了异步逻辑的分层管理。Vert.x Future的核心执行逻辑与CompletableFuture相似，但使用了不同的实现方式，同样解决了线程阻塞问题。

       引入了统一的抽象概念，如Reactive Streams，以解决异步编程中的问题。Reactive Streams由Publisher、Subscriber、Processor、天赋测评源码Subscription四个接口构成，它们提供了统一的异步编程框架，帮助开发者构建高并发、低延迟的应用。

       在JDK 9中，Reactive Streams被封装为Java.util.concurrent.Flow接口。这为开发者提供了一种标准化的方法来实现异步数据流的处理，提高了编程的可读性和可维护性。

       以Reactor、Spring 5以及Spring WebFlux为例，展示了Flux和Mono在处理异步数据流时的高效性。Reactor框架提供了一系列工具和库，使得开发者能够轻松地构建和管理异步数据流，而Spring WebFlux则通过集成Reactor，为基于HTTP的异步应用提供了强大的支持。

反应式流 Reactive Streams 入门介绍

       在Java中，处理异步任务的机制一直以来都相对较弱，但第三方框架对此有所补充。我最近对这方面的知识进行了探索，并在此分享学习过程。

       核心概念是Java中的Reactive Streams，它旨在解决异步编程中的复杂性。尽管名称看似生硬，但它并非新事物，而是反应式编程思想的一种应用，旨在处理未知时间点的数据流变化，通过异步、回调的方式处理问题。

       Reactive Streams起源于年，由Netflix、Pivotal和Lightbend的工程师合作推出，目标是为异步数据流处理提供统一的规范，适用于JVM和JavaScript，以及网络协议等环境。它借鉴了Java的API设计，如JPA和JDBC，但提供了处理异步流的标准化接口和操作。

       Reactive Streams的主要目标有两个：一是简化异步编程中任务调度和依赖关系的管理，二是引入了回压机制，动态控制数据流速率，避免生产者和消费者之间的不平衡问题。

       理解Reactive Streams，关键在于其"reactive"和"stream"两部分。"reactive"表示基于消息驱动的被动响应，而"stream"则强调数据的流动和节点的处理。它类似于流水线生产，通过异步操作，避免了阻塞，提高了性能。

       尽管Reactive Streams不是Java 1.8的直接要求，但Java 8的lambda表达式使其优势得以展现。在Java 9中，它已经成为官方API的一部分，与Java 1.9的Flow类内容一致。

       目前，有许多实现Reactive Streams的框架，如RxJava、Reactor、Akka Streams、Ratpack和Vert.x，它们各自在不同的应用环境中提供了不同的功能和兼容性。

       总结来说，Reactive Streams的出现解决了库间互操作性的问题，使得反应式编程能够广泛应用，如MongoDB驱动程序就支持与Reactive Streams的集成，提升了数据处理的效率和灵活性。

有什么使用了rxjava或rxandroid的开源项目?

       在探索使用了 RxJava 或 RxAndroid 的开源项目时，我们首先可以回顾 GitHub 上的官方资源：ReactiveX/RxJava。这个项目作为 RxJava 的源头，提供了核心库和文档，是学习 RxJava 的重要起点。值得一提的是，中国在 RxJava 领域有着优秀的贡献者，如@hi大头鬼hi，他的教程以其精准性和实用性，对众多学习者提供了巨大帮助。国内的开发者常常将翻译或撰写的资料先请大头鬼审校，可见其权威性之高。

       接下来，我们聚焦到 Flipoard 的扔物线，他的开源库 MaterialEditText 和对 Dagger 源码的解析，都是深入 Android 开发领域的经典之作。虽然扔物线的教程现在可能不在公开博客中发布，但感兴趣的开发者依然可以通过搜索找到相关信息。

       此外，yongjhih 这位台湾开发者同样值得推荐。作为 RxJava 的狂热爱好者，yongjhih 的 GitHub 上积累了丰富的 Examples，为学习者提供了实际操作的参考和灵感。

       在寻找使用了 RxJava 或 RxAndroid 的项目时，上述提到的资源和开发者无疑是很好的起点。然而，阅读这些资料仅是学习的开始，更重要的是实践。动手编写 Demo，将 RxJava 与传统 Android 组件（如 Handler、AsyncTask、BroadcastReceiver 等）结合使用，可以显著加深理解。不断练习，相信自己能够掌握，是学习过程中的关键。

       在这个领域，持续探索、实践和分享是推动技术进步的重要力量。无论是从官方文档开始，还是追随这些知名开发者的学习路径，最终的目标是将理论知识转化为实际能力，解决实际问题。在这个过程中，不断尝试、总结和反思，将带来最大的成长。通过实践和交流，我们可以更加深入地理解 RxJava 或 RxAndroid 的应用场景，从而在项目中发挥它们的独特优势。

Reactive（响应式）编程

       Reactor 和Rxjava是Reactive Programming范例的一个具体实现，可以概括为：

        作为反应式编程方向的第一步，Microsoft在.NET生态系统中创建了Reactive Extensions（Rx）库。然后RxJava在JVM上实现了响应式编程。随着时间的推移，通过Reactive Streams工作出现了Java的标准化，这一规范定义了JVM上的反应库的一组接口和交互规则。它的接口已经在父类Flow下集成到Java 9中。

        另外Java 8还引入了Stream，它旨在有效地处理数据流（包括原始类型），这些数据流可以在没有延迟或很少延迟的情况下访问。它是基于拉的，只能使用一次，缺少与时间相关的操作，并且可以执行并行计算，但无法指定要使用的线程池。但是它还没有设计用于处理延迟操作，例如I / O操作。其所不支持的特性就是Reactor或RxJava等Reactive API的用武之地。

        Reactor 或 Rxjava等反应性API也提供Java 8 Stream等运算符，但它们更适用于任何流序列（不仅仅是集合），并允许定义一个转换操作的管道，该管道将应用于通过它的数据，这要归功于方便的流畅API和使用lambdas。它们旨在处理同步或异步操作，并允许您缓冲，合并，连接或对数据应用各种转换。

        首先考虑一下，为什么需要这样的异步反应式编程库？现代应用程序可以支持大量并发用户，即使现代硬件的功能不断提高，现代软件的性能仍然是一个关键问题。

        人们可以通过两种方式来提高系统的能力：

        通常，Java开发人员使用阻塞代码编写程序。这种做法很好，直到出现性能瓶颈，此时需要引入额外的线程。但是，资源利用率的这种扩展会很快引入争用和并发问题。

        更糟糕的是，会导致浪费资源。一旦程序涉及一些延迟（特别是I / O，例如数据库请求或网络调用），资源就会被浪费，因为线程（或许多线程）现在处于空闲状态，等待数据。

        所以并行化方法不是灵丹妙药，获得硬件的全部功能是必要的。

        第二种方法，寻求现有资源的更高的使用率，可以解决资源浪费问题。通过编写异步，非阻塞代码，您可以使用相同的底层资源将执行切换到另一个活动任务，然后在异步处理完成后返回到当前线程进行继续处理。

        但是如何在JVM上生成异步代码？ Java提供了两种异步编程模型：

        但是上面两种方法都有局限性。首先多个callback难以组合在一起，很快导致代码难以阅读以及难以维护（称为“Callback Hell”）:

        考虑下面一个例子：在用户的UI上展示用户喜欢的top 5个商品的详细信息，如果不存在的话则调用推荐服务获取5个；这个功能的实现需要三个服务支持：一个是获取用户喜欢的商品的ID的接口（userService.getFavorites），第二个是获取商品详情信息接口（favoriteService.getDetails），第三个是推荐商品与商品详情的服务（suggestionService.getSuggestions），基于callback模式实现上面功能代码如下：

       å¦‚上为了实现该功能，我们写了很多代码，使用了大量callback,这些代码比较晦涩难懂,并且存在代码重复，下面我们使用Reactor来实现等价的功能：

       future相比callback要好一些，但尽管CompletableFuture在Java 8上进行了改进，但它们仍然表现不佳。一起编排多个future是可行但是不容易的，它们不支持延迟计算（比如rxjava中的defer操作）和高级错误处理，例如下面例子。考虑另外一个例子：首先我们获取一个id列表，然后根据id分别获取对应的name和统计数据，然后组合每个id对应的name和统计数据为一个新的数据，最后输出所有组合对的值，下面我们使用CompletableFuture来实现这个功能，以便保证整个过程是异步的，并且每个id对应的处理是并发的：

       Reactor本身提供了更多的开箱即用的操作符，使用Reactor来实现上面功能代码如下:

       å¦‚上代码使用reactor方式编写的代码相比使用CompletableFuture实现相同功能来说，更简洁，更通俗易懂。

        可组合性，指的是编排多个异步任务的能力，使用先前任务的结果作为后续任务的输入或以fork-join方式执行多个任务。

        编排任务的能力与代码的可读性和可维护性紧密相关。随着异步过程层数量和复杂性的增加，能够编写和读取代码变得越来越困难。正如我们所看到的，callback模型很简单，但其主要缺点之一是，对于复杂的处理，您需要从回调执行回调，本身嵌套在另一个回调中，依此类推。那个混乱被称为Callback Hell，正如你可以猜到的（或者从经验中得知），这样的代码很难回归并推理。

        Reactor提供了丰富的组合选项，其中代码反映了抽象过程的组织，并且所有内容通常都保持在同一级别（嵌套最小化）。

        原材料可以经历各种转换和其他中间步骤，或者是将中间元素聚集在一起形成较大装配线的一部分。如果在装配线中某一点出现堵塞，受影响的工作站可向上游发出信号以限制原材料的向下流动。

        虽然Reactive Streams规范根本没有指定运算符，但Reactor或者rxjava等反应库的最佳附加值之一是它们提供的丰富的运算符。这些涉及很多方面，从简单的转换和过滤到复杂的编排和错误处理。

        在Reactor中，当您编写Publisher链时，默认情况下数据不会启动。相反，您可以创建异步过程的抽象描述（这可以帮助重用和组合）。

        上游传播信号也用于实现背压，我们在装配线中将其描述为当工作站比上游工作站处理速度慢时向上游线路发送的反馈信号。

        这将推模型转换为推拉式混合模式，如果上游生产了很多元素，则下游可以从上游拉出n个元素。但是如果元素没有准备好，就会在上游生产出元素后推数据到下游。

reactive-native项目框架搭建步骤

       搭建一个 React Native 项目通常包括以下几个步骤，让我们逐一过一遍。

       首先，你需要创建一个 React Native 项目。完成创建后，运行项目，确保一切正常。

       成功创建项目后，使用 Git 初始化并提交代码，以便于版本管理。

       接着，添加 Normalize 库。这一步是为了手机进行适配，以确保应用在不同设备上显示一致。你可以从 react-native-normalize 网站获取。

       为了更方便地处理文件路径，添加文件路径别名插件。在 babel.config.js 中配置别名，例如使用 @icons、@components 等别名，简化代码结构。

       引入 styled-components，这将帮助你以更高效的方式处理样式。详细教程可参考 Marno 的《React Native 高效开发》。

       对项目进行整理，将需要的文件夹组织好，保持代码结构清晰。

       添加导航库基础，访问 reactnavigation.org 获取详细配置步骤。在安卓代码中进行相应配置，确保 react-native-screens package 正常工作，需要在 MainActivity.java 文件中添加特定代码。

       根据需要，可以添加底部导航栏，参考 reactnavigation.org 的文档获取更多信息。完成配置后，根据 UI 设计调整样式。

       为了实现简易的提示信息展示，可以使用 GitHub 的 react-native-toast-message 库。如果需要自定义样式，直接在网站上查看并调整即可。

Reactive系统的反压机制

       一月份中旬，我在一个Kotlin的聚会上分享了我基于迁移到Reactive的必要条件Spring Boot应用的文章[1]，并展示了如何使用Kotlin代码进行展示，同时还介绍了将代码库迁移到协程的步骤。

       在问答环节，有人问到是否协程实现了反压。我承认我也不确定，所以我做了一点研究。

       本文提供了关于反压的概要信息，并介绍了如何使用Rxjava(v3)、Project Reactor和Kotlin的协程Coroutines处理反压。

       什么是反压？反压是指对管道中流体的抵御或反向作用力，导致丧失摩擦力和压力降低。在软件中，反压与这有点关系，但也有不同的含义：假设有一个很快的数据发送方和一个比较慢的数据接收方，反压是指一种机制可以反向推动发送方不要把接收方压垮。

       无论是reactivestreams.org还是java.until.concurrent.Flow，反应流都提供以下四个构建块：

       •Publisher发送元素

       •Subscriber对收到的元素产生反应

       •一个Subscription来绑定Publisher和Subscriber

       •一个Processor

       这是类图：

       Subscription的request()方法是反压的顶层。规范很直白：Subscriber必须通过Subscription.request(long n)来发送需求信号后接收onNext信号。这里隐含的规则就是由Subscriber决定什么时候和有多少元素需要被接收。为了避免可重入Subscription方法引起的信号重排序，强烈推荐Subscriber方法的实现在调用Subscription方法的最后对任何信号处理都是用同步的方式。推荐Subscriber请求它们可以处理的上限，因为一次只请求一个元素会导致低效的“停止和等待”协议。

       响应流的规范很标准。它们也有基于Java的TCK。

       但要定义如何管理producer发送下游无法处理的元素就超出这个规范的范围了。问题比较简单，解决方法也多。每种Reactive框架都有提供方案，我们来看下。

       RxJava3的反压提供了以下基础类：

       在这些类中，Flowable是唯一实现了Reactive流-反压的流。因此，提供反压不是唯一的问题。RxJava wiki指出：反压并没有解决Observable过度生成或Subscriber过度消费。它只是将这个问题从处理的链条中移动到了一个比较好处理的地方。

       为了解决这个，RxJava提供处理“过度生产“元素的两个主要策略：

       •将元素存储到一个缓存里，如果没有足够的缓存，可能会产生OutOfMemoryError。

       •丢掉数据

       Project Reactor中提供的策略与RxJava类似。

       API有点不一样。比如，如果生产者溢出Project Reactor提供一个方便的方法来抛异常：

       var stream = Stream.generate(Math::random); // RxJava Flowable.fromStream(stream) // 1 .onBackpressureBuffer(0); // 2 // Project Reactor Flux.fromStream(stream) // 1 .onBackpressureError(); // 2

       •创建Reactive流

       •如果生产者溢出抛异常

       下面是高亮了反压能力的Flux类图：

       与其他框架相比，Project Reactor提供设置缓存TTL的方法来防止溢出。

       协程提供同样的缓存和失效能力。协程的基础类是Flow。

       你可以这样使用：

       flow { // 1 while (true) emit(Math.random()) // 2 }.buffer()

       •建一个Flow类，由下面定义content

       •定义Flow的内容

       •设置缓存容量为

       RxJava，Project Reactor，Kotlin协程都提供反压能力。在生产者比消费者更快时提供两种策略：缓存数据或抛弃数据。