flatMap 如何管理線程？

Question

Flux.just("a", "b", "c")
        .log(null, Level.INFO,true) // line 18
        .flatMap(value -> Mono.just(value.toUpperCase())
                              .publishOn(Schedulers.elastic()), 2)
        .log(null, Level.INFO,true) // line 21
        .subscribe();

一些輸出：

13:03:46 [main] INFO  - | request(2)    Flux.log(App.java:18)
13:03:46 [main] INFO  - | onNext(a)     Flux.log(App.java:18)
13:03:46 [main] INFO  - | onNext(b)     Flux.log(App.java:18)
13:03:46 [elastic-2] INFO  - onNext(A)  Flux.log(App.java:21)
13:03:46 [elastic-2] INFO  - | request(1)   Flux.log(App.java:18)
13:03:46 [main] INFO  - | onNext(c)     Flux.log(App.java:18)
13:03:46 [elastic-3] INFO  - onNext(B)  Flux.log(App.java:21)
13:03:46 [elastic-3] INFO  - | request(1)   Flux.log(App.java:18)
13:03:46 [elastic-2] INFO  - onNext(C)  Flux.log(App.java:21)
13:03:46 [elastic-2] INFO  - | request(1)   Flux.log(App.java:18)
13:03:46 [main] INFO  - | onComplete()  Flux.log(App.java:18)
13:03:46 [main] INFO  - onComplete()    Flux.log(App.java:21)

問題：

1. 為什么flatMap從main線程請求 2 個元素，然后從其他線程請求更多元素？

2. 為什么subscribe不由main線程處理？

Answer 1

為什么 2 從主線程請求？

第一個Subscription.request金額取決於您指定的並發級別，即2 。 由於您在主線程中調用.subscribe ，因此將在該線程上准確調用第一個prefetch請求。

讓我們看看下一個架構：

.subscribe()[Thread main] -> FluxLog.source.subscribe()[Tread Main] -> FluxFlatMap.source.subscribe()[ThreadMain] -> FluxJust.subscriber.onSubscribe() -> FluxFlatMap.subscription.request(concurrency)[Thread Main]

接下來發生什么？

然后，從那一點開始將是鐵桿:)。 由於您的內部流將由FlatMapInner訂閱，它將觀察Scheduler.elastic上的所有信號（onNext、onError、onComplete）（因為您的.publishOn ）。 反過來，當內部流完成時，其onComplete上的FlatMapInnner將通知 main FlatMapMain ，它是整個flatMap機制的驅動程序。 FlatMapInner和FlatMapMain之間的交互正在通過FlatMapMain.innerComplete 。 由於從 FlatMapMain 的角度來看，內部FlatMapInner正在扮演Queue的角色，因此所有元素都將被drained 。 保持冷靜，如果您不知道這里發生了什么，請不要驚慌。 該方法的所有想法是從內部流中排出數據並將其發送到下游，然后向上游請求新的數據部分。 你應該記住的事情是， innerComplete是從FlatMapInner.onComplete調用的，它被移動到另一個調度程序，所以這意味着下一個Subscription.request將從Mono.just(value.toUpperCase()).publishOn(Schedulers.elastic())指定的線程Mono.just(value.toUpperCase()).publishOn(Schedulers.elastic())

因此，示意性地，該過程如下所示：

FluxFlatMap.FlatMapMain.onNext [Thread Main] -> Publisher m = mapper(...) -> m.subscribe(new FluxFlatMap.FlatMapInner()) -> FluxFlatMap.FlatMapInner.onNext("a") [Thread Elastic N] -> LambdaSubscriber.onNext("c") [Thread Elastic N] -> FluxFlatMap.FlatMapInner.onComplete() [Thread Elastic N] -> FluxFlatMap.FlatMapMain.drainLoop() [Thread Elastic N] -> FluxFlatMap.FlatMapMain.drainLoop() [Thread Elastic N] { ... subscription.request(amountOfCompletedInners) -> FlatMap.FlatMapMain.onNext() [Thread Elastic N] -> .... LambdaSubscriber.onNext("c") [Thread Elastic N] -> ....

因此，您將看到 main 上的第一個 request(2) 然后是 elastic 上的 request(1) （因為一個內部已經完成，所以 FlatMap 將從上游請求另一個 1 個元素以滿足並發需求）。