Spring WebFlux (Reactor) 结合多种非阻塞方法

Question

使用非阻塞调用我想一般采用 Mono 并调用一个返回 Flux 的方法，对于 Flux 中的每个项目，调用一个返回 Mono 的方法以返回一个 Flux，它是 Bar + Foo + Bar 的聚合 object并且具有与 Flux 方法返回（将返回）一样多的元素。

作为一个具体的例子： 方法：

Flux<Bar> getBarsByFoo(Foo foo);
Mono<More> getMoreByBar(Bar bar);
Combined getCombinedFrom(Bar bar, Foo foo, More more);

工作代码部分：

Flux<Combined> getCombinedByFoo(Foo foo) {
  getBarsByFoo(foo)... 
}

从阻塞的角度来看，我想要完成的是：

List<Combined> getCombinedByFoo(Foo foo) {
  List<Bar> bars = getBarsByFoo(foo):
  List<Combined> combinedList = new ArrayList<>(bars.size());
  for (Bar bar: bars) {
    More more = getMoreByBar(bar);
    combinedList.append(getCombinedFrom(bar, foo, more));
  }
  return combinedList;
}

任何有关使用 Flux 和 Mono 方法的帮助将不胜感激。 我仍在学习将我的大脑转变为非阻塞思维。 从概念上讲，我认为有一个 function 可以应用于从 getBarsByFoo(Foo foo) 到组合元素的 map 中的每个元素（Bar）......

Answer 1

是这样的：

Flux<Combined> getCombinedByFoo(Foo foo) {
    return getBarsByFoo(foo)
            .flatMap(bar -> getMoreByBar(bar)
                .flatMap(more -> getCombinedFrom(bar, foo, more)))
}

我不知道要检查，我是徒手写的，但我猜是这样的。

Answer 2

我喜欢将 Reactor 编程视为操作流（如在流编程中），作为操作链/DAG。

在您的情况下，您想：

1. map每个发出 Bar object 到 Combined object。
2. 在此过程中，您需要使用/调用另一个发布者来获取其他信息：
   • 您需要等待它完成，以便获取其 output 值。 对于 Monads/streams，有一个flatMap操作。
   • flatMap等待（或者你可以说它提取）一个不同的发布者值来将它集成到当前的操作链中。 我认为它被称为 flatMap 是因为从某种意义上说，我们打破了层次结构以将两个嵌套的发布者/monad扁平化为一个合并的发布者/monad。

以下示例显示了您的方法的反应式版本（对于不太详细的版本，请参阅Toerktumlare 回答：

Flux<Combined> combine(Foo foo) {
    Flux<Bar> bars = getBarBy(foo);
    Flux<Combined> result = bars.flatMap(bar -> {
        Mono<More> nextMore = getMoreBy(bar);
        Mono<Combined> next = nextMore.map(more -> getCombinedFrom(foo, bar, more));
        return next;
    );
    return result;
}

如果你通过 Mono 得到你的 foo object，你可以在上面调用flatMapMany ：

Mono<Foo> nextFoo = ...;

Flux<Combined> = nextFoo.flatMapMany(foo -> combine(foo));

警告

flatMap非常强大：它可以触发提供的操作的并发执行。 在您的情况下，这意味着可以同时启动许多getMoreBy(bar)操作。 但它是一把双刃剑，因为这意味着：

• 元素的顺序没有保留（或者至少不能保证）
• 在资源受限的系统中，同时启动多个操作可能会损害性能或对系统造成损害（例如，打开太多文件等）

默认情况下并发行为非常高 (256) 并且可以通过不同的方式进行控制：

1. flatMap 接受一个可选的并发参数，以调整允许同时运行的任务数。
2. 还有其他运算符可以扁平化发布者，但管理工作的方式不同，例如concatMap ：它强制执行映射任务的顺序执行（因此保持顺序）。