java9新特性Reactive Stream响应式编程 API
目录
- 一、Java9ReactiveStreamAPI
- 二、Java响应式编程四大接口
- 2.1.SubscriberInterface(订阅者订阅接口)
- 2.2.SubscriptionInterface(订阅令牌接口)
- 2.3.PublisherInterface(发布者接口)
- 2.4.ProcessorInterface(处理器接口)
- 二、实战案例
- 实现订阅者SubscriberInterface
- SubmissionPublisher消息发布者
我计划在后续的一段时间内,写一系列关于java 9的文章,虽然java 9 不像Java 8或者Java 11那样的核心java版本,但是还是有很多的特性值得关注。期待您能关注我,我将把java 9 写成一系列的文章,大概十篇左右。
java9第一篇-可以在interface中定义私有方法了
java9第二篇-Java9改进try-with-resources语法
java9第三篇-支持多JDK版本下运行的Jar文件打包方式
Java 9的 Reactive Streams是对异步流式编程的一种实现。它基于异步发布和订阅模型,具有非阻塞“背压”数据处理的特点。
Non-blocking Back Pressure(非阻塞背压):它是一种机制,让发布订阅模型中的订阅者避免接收大量数据(超出其处理能力),订阅者可以异步通知发布者降低或提升数据生产发布的速率。它是响应式编程实现效果的核心特点!
一、Java9 Reactive Stream API
Java 9提供了一组定义响应式流编程的接口。所有这些接口都作为静态内部接口定义在java.util.concurrent.Flow
类里面。
下面是Java 响应式编程中的一些重要角色和概念,先简单理解一下
发布者(Publisher)是潜在的无限数量的有序数据元素的生产者。 它根据收到的需求(subscription)向当前订阅者发布一定数量的数据元素。
订阅者(Subscriber)从发布者那里订阅并接收数据元素。与发布者建立订阅关系后,发布者向订阅者发送订阅令牌(subscription),订阅者可以根据自己的处理能力请求发布者发布数据元素的数量。
订阅令牌(subscription)表示订阅者与发布者之间建立的订阅关系。 当建立订阅关系后,发布者将其传递给订阅者。 订阅者使用订阅令牌与发布者进行交互,例如请求数据元素的数量或取消订阅。
二、Java响应式编程四大接口
2.1.Subscriber Interface(订阅者订阅接口)
public static interface Subscriber<T> { public void onSubscribe(Subscription subscription); public void onNext(T item); public void onError(Throwable throwable); public void onComplete(); }
onSubscribe
:在发布者接受订阅者的订阅动作之后,发布任何的订阅消息之前被调用。新创建的Subscription
订阅令牌对象通过此方法传递给订阅者。
onNext
:下一个待处理的数据项的处理函数
onError
:在发布者或订阅遇到不可恢复的错误时调用
onComplete
:当没有订阅者调用(包括onNext()方法)发生时调用。
2.2.Subscription Interface (订阅令牌接口)
订阅令牌对象通过Subscriber.onSubscribe()
方法传递
public static interface Subscription { public void request(long n); public void cancel();}
request(long n)
是无阻塞背压概念背后的关键方法。订阅者使用它来请求n个以上的消费项目。这样,订阅者控制了它当前能够接收多少个数据。cancel()
由订阅者主动来取消其订阅,取消后将不会在接收到任何数据消息。
2.3.Publisher Interface(发布者接口)
@FunctionalInterface public static interface Publisher<T> { public void subscribe(Subscriber<? super T> subscriber); }
调用该方法,建立订阅者Subscriber与发布者Publisher之间的消息订阅关系。
2.4.Processor Interface(处理器接口)
处理者Processor 可以同时充当订阅者和发布者,起到转换发布者——订阅者管道中的元素的作用。用于将发布者T类型的数据元素,接收并转换为类型R的数据并发布。
public static interface Processor<T,R> extends Subscriber<T>, Publisher<R> { }
二、实战案例
现在我们要去实现上面的四个接口来完成响应式编程
Subscription Interface
订阅令牌接口通常不需要我们自己编程去实现,我们只需要在知道request()方法和cancle()方法含义即可。
Publisher Interface
发布者接口,Java 9 已经默认为我们提供了实现SubmissionPublisher,该实现类除了实现Publisher接口的方法外,提供了一个方法叫做submit()来完成消息数据的发送。
Subscriber Interface
订阅者接口,通常需要我们自己去实现。因为在数据订阅接收之后,不同的业务有不同的处理逻辑。
Processor
实际上是 Publisher Interface和Subscriber Interface的集合体,有需要数据类型转换及数据处理的需求才去实现这个接口
下面的例子实现的式字符串的数据消息订阅处理
实现订阅者Subscriber Interface
import java.util.concurrent.Flow; public class MySubscriber implements Flow.Subscriber<String> { private Flow.Subscription subscription; //订阅令牌 @Override public void onSubscribe(Flow.Subscription subscription) { System.out.println("订阅关系建立onSubscribe: " + subscription); this.subscription = subscription; subscription.request(2); } @Override public void onNext(String item) { System.out.println("item: " + item); // 一个消息处理完成之后,可以继续调用subscription.request(n);向发布者要求数据发送 //subscription.request(n); } @Override public void onError(Throwable throwable) { System.out.println("onError: " + throwable); } @Override public void onComplete() { System.out.println("onComplete"); } }
SubmissionPublisher消息发布者
import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; import java.util.concurrent.Flow; import java.util.concurrent.SubmissionPublisher; public class SubmissionPublisherExample { public static void main(String[] args) throws InterruptedException { ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(1); SubmissionPublisher<String> sb = new SubmissionPublisher<>(executor, Flow.defaultBufferSize()); sb.subscribe(new MySubscriber()); //建立订阅关系,可以有多个订阅者 sb.submit("数据 1"); //发送消息1 sb.submit("数据 2"); //发送消息2 sb.submit("数据 3"); //发送消息3 executor.shutdown(); } }
控制台打印输出结果
订阅关系建立
onSubscribe: java.util.concurrent.SubmissionPublisher$BufferedSubscription@27e81a39
item: 数据 1
item: 数据 2
请注意:即使发布者submit了3条数据,MySubscriber也仅收到了2条数据进行了处理。是因为我们在MySubscriber#onSubscribe()
方法中使用了subscription.request(2);
。这就是“背压”的响应式编程效果,我有能力处理多少数据,就会通知消息发布者给多少数据。
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