reactive stream协议详解

背景

Stream你们应该都很熟悉了，java8中为全部的集合类都引入了Stream的概念。优雅的链式操做，流式处理逻辑，相信用过的人都会爱不释手。

每一个数据流都有一个生产者一个消费者。生产者负责产生数据，而消费者负责消费数据。若是是同步系统，生产一个消费一个没什么问题。可是若是在异步系统中，就会产生问题。

由于生产者没法感知消费者的状态，不知道消费者究竟是繁忙状态仍是空闲状态，是否有能力去消费更多的数据。

通常来讲数据队列的长度都是有限的，即便没有作限制，可是系统的内存也是有限的。当太多的数据没有被消费的话，会致使内存溢出或者数据得不到即便处理的问题。

这时候就须要back-pressure了。

若是消息接收方消息处理不过来，则能够通知消息发送方，告知其正在承受压力，须要下降负载。back-pressure是一种消息反馈机制，从而使系统得以优雅地响应负载， 而不是在负载下崩溃。

而reactive stream的目的就是用来管理异步服务的流数据交换，并可以让接收方自主决定接受数据的频率。back-pressure就是reactive stream中不可或缺的一部分。

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什么是reactive stream

上面咱们讲到了reactive stream的做用，你们应该对reactive stream有了一个基本的了解。这里咱们再给reactive stream作一个定义：

reactive stream就是一个异步stream处理的标准，它的特色就是非阻塞的back pressure。

reactive stream只是一个标准，它定义了实现非阻塞的back pressure的最小区间的接口，方法和协议。

因此reactive stream其实有不少种实现的，不只仅是java可使用reactive stream，其余的编程语言也能够。

reactive stream只是定义了最基本的功能，各大实如今实现了基本功能的同时能够自由扩展。

目前reactive stream最新的java版本是1.0.3，是在2019年8月23发布的。它包含了java API，协议定义文件，测试工具集合和具体的实现例子。

深刻了解java版本的reactive stream

在介绍java版本的reactive stream以前，咱们先回顾一下reactive stream须要作哪些事情：

1. 可以处理无效数量的消息
2. 消息处理是有顺序的
3. 能够异步的在组件之间传递消息
4. 必定是非阻塞和backpressure的

为了实现这4个功能，reactive stream定义了4个接口，Publisher，Subscriber，Subscription，Processor。这四个接口其实是一个观察者模式的实现。接下来咱们详细来分析一下各个接口的做用和约定。

Publisher

先看下Publisher的定义：

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

Publisher就是用来生成消息的。它定义了一个subscribe方法，传入一个Subscriber。这个方法用来将Publisher和Subscriber进行链接。

一个Publisher能够链接多个Subscriber。

每次调用subscribe创建链接，都会建立一个新的Subscription，Subscription和subscriber是一一对应的。

一个Subscriber只可以subscribe一次Publisher。

若是subscribe失败或者被拒绝，则会出发Subscriber.onError(Throwable)方法。

Subscriber

先看下Subscriber的定义：

public interface Subscriber<T> {
    public void onSubscribe(Subscription s);
    public void onNext(T t);
    public void onError(Throwable t);
    public void onComplete();
}

Subscriber就是消息的接收者。

在Publisher和Subscriber创建链接的时候会触发onSubscribe(Subscription s)方法。

当调用Subscription.request(long)方法时，onNext(T t)会被触发，根据request请求参数的大小，onNext会被触发一次或者屡次。

在发生异常或者结束时会触发onError(Throwable t)或者onComplete()方法。

Subscription

先看下Subscription的定义：

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

Subscription表明着一对一的Subscriber和Publisher之间的Subscribe关系。

request(long n)意思是向publisher请求多少个events，这会触发Subscriber.onNext方法。

cancel()则是请求Publisher中止发送信息，并清除资源。

Processor

先看下Processor的定义：

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

Processor便是Subscriber又是Publisher，它表明着一种处理状态。

JDK中reactive stream的实现

在JDK中java.util.concurrent.Flow就是reactive stream语义的一种实现。

Flow从JDK9就开始有了。咱们看下它的结构：

从上图咱们能够看到在JDK中Flow是一个final class,而Subscriber,Publisher,Subscription,Processor都是它的内部类。

咱们会在后面的文章中继续讲解JDK中Flow的使用。敬请期待。

总结

reactive stream的出现有效的解决了异步系统中的背压问题。只不过reactive stream只是一个接口标准或者说是一种协议，具体的实现还须要本身去实现。

本文做者：flydean程序那些事

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本文来源：flydean的博客

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