响应式编程初探-自定义实现Reactive Streams规范-Toy模板网

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最近在学响应式编程，这里先记录下，响应式编程的一些基础内容

1.名词解释

Reactive Streams、Reactor、WebFlux以及响应式编程之间存在密切的关系，它们共同构成了在Java生态系统中处理异步和响应式编程的一系列工具和框架。

Reactive Streams：
- Reactive Streams 是一个规范，定义了一组接口和协议，用于处理异步数据流的背压。它包括发布者（Publisher）、订阅者（Subscriber）、订阅（Subscription）和处理器（Processor）等接口。
- Reactive Streams 规范的目标是提供一种标准的方式来处理异步数据流，解决背压问题。Java标准库从Java 9开始提供了 java.util.concurrent.Flow 类，定义了Reactive Streams规范。
Reactor：
- Reactor 是一个基于Reactive Streams规范的响应式编程框架。它提供了一组用于构建异步、事件驱动、响应式应用程序的工具和库。Reactor 的核心是 Flux（表示一个包含零到多个元素的异步序列）和 Mono（表示一个包含零或一个元素的异步序列）。
- Reactor 通过提供响应式的操作符，如map、filter、flatMap等，使得开发者能够方便地进行数据流的转换和处理。
WebFlux：
- WebFlux 是Spring Framework 5引入的响应式编程支持。它构建在 Reactor 之上，提供了一套用于构建异步、非阻塞、响应式的Web应用程序的API。WebFlux支持使用Reactive Streams处理HTTP请求和响应。
- Spring WebFlux 可以用于构建反应式的RESTful服务，支持使用注解的方式定义路由和处理器函数。
响应式编程：
- 响应式编程是一种编程范式，强调数据流和变化的传播。在这个范式中，数据源产生数据并通知观察者，观察者相应地处理这些数据。这种方式更容易处理异步操作和事件。
- 在Java中，响应式编程通常涉及到使用类似于Reactor或RxJava的库，这些库提供了响应式的操作符和工具。

综上所述，Reactive Streams 提供了规范，Reactor 是一个实现了该规范的响应式编程框架，而WebFlux是Spring对于响应式编程的支持。它们共同致力于构建异步、非阻塞、响应式的应用程序。响应式编程则是一种更广义的编程范式，与Reactive Streams和Reactor等具体实现密切相关。

2.Reactive Streams 规范

2.1.Reactive Streams规范定义

在java.util.concurrent.Flow 类中，定义了Reactive Streams规范
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Publisher（发布者）：负责生成数据流，并向订阅者发送数据。
Subscriber（订阅者）：表示数据流的消费者，它订阅一个或多个发布者，并接收数据。
Subscription（订阅）：表示订阅关系的接口，用于控制数据流的请求和取消。
Processor（处理器）：充当发布者和订阅者的中间组件，可以对数据进行转换和处理。

2.2.API方法

1. Publisher（发布者）:

interface Publisher<T> {
    void subscribe(Subscriber<? super T> subscriber);
}

subscribe(Subscriber<? super T> subscriber)： 用于订阅数据流。当订阅者调用这个方法时，发布者将建立与订阅者的订阅关系，并开始推送数据。

2. Subscriber（订阅者）:

interface Subscriber<T> {
    void onSubscribe(Subscription subscription);
    void onNext(T item);
    void onError(Throwable throwable);
    void onComplete();
}

onSubscribe(Subscription subscription)： 在订阅关系建立时调用。通过这个方法，订阅者可以持有 Subscription 对象，以便后续请求数据和取消订阅。
onNext(T item)： 在接收到新元素时调用。订阅者通过这个方法处理收到的数据。
onError(Throwable throwable)： 在数据流中出现错误时调用。订阅者通过这个方法处理错误情况。
onComplete()： 在数据流完成时调用。通知订阅者数据流结束，不再有新的元素。

3. Subscription（订阅）:

interface Subscription {
    void request(long n);
    void cancel();
}

request(long n)： 用于请求订阅者处理指定数量的元素。订阅者通过这个方法告知发布者它可以处理多少个元素。
cancel()： 用于取消订阅关系。当订阅者不再需要接收数据时，调用此方法取消订阅。

4. Processor（处理器）:

interface Processor<T, R> extends Subscriber<T>, Publisher<R> {
}

Processor 接口是 Subscriber 和 Publisher 的组合，表示一个中间处理组件，可以同时充当订阅者和发布者的角色。

Subscriber 部分的方法：onSubscribe(Subscription subscription), onNext(T item), onError(Throwable throwable), onComplete()。
Publisher 部分的方法：subscribe(Subscriber<? super R> subscriber)。表示 Processor 可以被其他订阅者订阅。

5.泛型T

泛型T即为数据流

这些方法共同构成 Reactive Streams 协议，定义了发布者和订阅者之间的协作方式，以及订阅者如何处理数据流。在实际的使用中，这些方法的实现通常需要考虑异步处理、背压机制等方面，以确保响应式编程的目标得以实现。

2.3.工作流程

在 Reactive Streams 中，Publisher、Subscriber、Subscription 和 Processor 之间的协作流程如下：

有时间再补流程图

Publisher（发布者）：
- Publisher 是异步产生数据流的组件，它通过 subscribe 方法允许订阅者订阅。subscribe 方法会接收一个 Subscriber 对象作为参数。
- 当 Publisher 有新数据准备好时，通过调用订阅者的 onNext 方法将数据推送给订阅者。
```
interface Publisher<T> {
    void subscribe(Subscriber<? super T> subscriber);
}
```
Subscriber（订阅者）：
- Subscriber 是数据流的消费者，通过实现 Subscriber 接口来接收来自发布者的数据。订阅者通过调用 subscription.request(n) 请求一定数量的数据，处理数据时通过 onNext 方法接收元素。
- 当订阅者无法处理更多的元素时，可以调用 subscription.cancel() 来取消订阅。
```
interface Subscriber<T> {
    void onSubscribe(Subscription subscription);
    void onNext(T item);
    void onError(Throwable throwable);
    void onComplete();
}
```
Subscription（订阅）：
- Subscription 表示订阅关系，它在 onSubscribe 方法中被传递给订阅者。通过 Subscription，订阅者可以请求数据和取消订阅。
- 订阅者通过 request(long n) 方法请求处理 n 个元素，通过 cancel() 方法取消订阅。
```
interface Subscription {
    void request(long n);
    void cancel();
}
```
Processor（处理器）：
- Processor 是一个同时实现了 Publisher 和 Subscriber 接口的中间组件，可以作为数据流的处理器，对数据进行转换和处理。
- Processor 既能接收数据，也能发布数据。它将 onNext、onError 和 onComplete 方法委托给下游的订阅者，并将数据推送给上游的发布者。
```
interface Processor<T, R> extends Subscriber<T>, Publisher<R> {
}
```

这些接口一起构成了 Reactive Streams 的基本协议。发布者产生数据，订阅者订阅数据流并通过 onNext 方法接收元素，订阅者通过 request 方法请求处理一定数量的元素，同时可以通过 cancel 方法取消订阅。Processor 则可以用于在订阅者和发布者之间进行数据转换和处理。在 Reactive Streams 的实现中，这些接口的方法调用是异步进行的，以支持非阻塞的数据流处理。

3.自定义实现Reactive Streams规范

自己实现了一个，参考了SubmissionPublisher

同步实现的

功能不完善

有bug

class MyPublisher implements Flow.Publisher<String>{
    MySubscription<String> subscription;
    public int request ;
    public void publish(String item){
        subscription.items.add(item);
        while (true) {
            if (request > 0) {
                for (int i = 0; i < request; i++) {
                    if (!subscription.items.isEmpty()) {
                        try {
                            Object o = subscription.items.get(subscription.items.size() - 1);
                            subscription.subscriber.onNext(o.toString());
                            subscription.items.remove(o);
                        }catch (Exception e){
                            subscription.subscriber.onError(e);
                            return;
                        }
                    }

                }
            }
            if (subscription.items.isEmpty()) {
                break;
            }
        }
    }

    @Override
    public void subscribe(Flow.Subscriber<? super String> subscriber) {
        System.out.println("第一步：绑定订阅者" );
        MySubscription<String> subscription = new MySubscription<>(subscriber,this);
        this.subscription = subscription;
        subscriber.onSubscribe(subscription);
    }

}

class MySubscriber implements Flow.Subscriber<String>{

    private Flow.Subscription subscription;
    @Override
    public void onSubscribe(Flow.Subscription subscription) {
        System.out.println("第二步：接收Subscription" );
        this.subscription = subscription;
        // 请求订阅者处理的元素数量
        subscription.request(1);
    }

    @Override
    public void onNext(String item) {
        System.out.println("第四步：推送数据" );
        System.out.println("MySubscriber 消费了item = " + item);
        subscription.request(1);
    }

    @Override
    public void onError(Throwable throwable) {
        System.out.println("出异常了 = " + throwable);
    }

    @Override
    public void onComplete() {

    }

}

class MySubscription<T> implements Flow.Subscription{

    final Flow.Subscriber<? super T> subscriber;
    final MyPublisher publisher;
    List items = new ArrayList();
    public MySubscription(Flow.Subscriber<? super T> subscriber, MyPublisher publisher) {
        this.subscriber = subscriber;
        this.publisher = publisher;
    }

    @Override
    public void request(long n) {
        this.publisher.request++;
        System.out.println("第三步：拉取请求" );
    }

    @Override
    public void cancel() {

    }
}
public class FlowDemo {

    public static void main(String[] args) {
        MyPublisher myPublisher = new MyPublisher();
        MySubscriber mySubscriber = new MySubscriber();
        myPublisher.subscribe(mySubscriber);
        myPublisher.publish("111");
        myPublisher.publish("222");
        myPublisher.publish(null);


    }
}

4.Jdk实现Reactive Streams使用示例

class SimplePublisher implements Flow.Publisher<Integer> {

    private final SubmissionPublisher<Integer> publisher = new SubmissionPublisher<>();

    public void publishItems() {
        for (int i = 1; i <= 5; i++) {
            publisher.submit(i);
        }

        // 发布者完成发布
        publisher.close();
    }

    @Override
    public void subscribe(Flow.Subscriber<? super Integer> subscriber) {
        publisher.subscribe(subscriber);
    }
}

class SimpleSubscriber implements Flow.Subscriber<Integer> {

    private Flow.Subscription subscription;

    @Override
    public void onSubscribe(Flow.Subscription subscription) {
        this.subscription = subscription;
        // 请求订阅者处理的元素数量
        subscription.request(1);
    }

    @Override
    public void onNext(Integer item) {
        System.out.println("Received item: " + item);
        // 处理完一个元素后请求下一个
        subscription.request(1);
    }

    @Override
    public void onError(Throwable throwable) {
        System.err.println("Error occurred: " + throwable.getMessage());
    }

    @Override
    public void onComplete() {
        System.out.println("Processing completed.");
    }
}

public class ReactiveStreamsExample {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 创建发布者和订阅者
        SimplePublisher simplePublisher = new SimplePublisher();
        SimpleSubscriber simpleSubscriber = new SimpleSubscriber();

        // 订阅者订阅发布者
        simplePublisher.subscribe(simpleSubscriber);

        // 发布者发布数据
        simplePublisher.publishItems();
        // 睡一觉，确保数据处理完成
        Thread.sleep(3000);
    }
}