Reactor框架介绍，和使用示例
Reactor框架介绍
Reactor是一个基于JVM的非阻塞响应式编程框架，遵循Reactive Streams规范，专为构建高并发、低延迟的异步应用设计[2][4]。其核心特点包括：
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异步流处理
提供Flux（处理0或N个元素）和Mono（处理0或1个元素）两个核心抽象，支持链式操作（如map、filter、flatMap等）实现数据的异步处理[5][4]。 -
背压支持
通过Reactive Streams协议实现流量控制，避免生产者过快导致内存溢出[2][4]。 -
非阻塞I/O
基于Netty实现高效的网络通信，支持TCP、HTTP等协议的非阻塞IO操作[4][6]。 -
多线程调度
内置线程池和调度器（Scheduler），可灵活分配任务到不同线程执行[1][4]。 -
函数式编程
深度集成Java 8函数式接口，支持lambda表达式和链式调用，代码简洁易读[2]。
完整使用示例
以下示例演示如何使用Reactor框架实现异步数据处理和非阻塞I/O操作。
1. 添加依赖
在Maven项目中引入Reactor Core依赖：
<dependency><groupId>io.projectreactor</groupId><artifactId>reactor-core</artifactId><version>3.5.7</version>
</dependency>
2. 异步数据处理示例
模拟从数据库查询用户偏好，再根据偏好获取详情，最终返回前5条结果并在UI线程显示：
import reactor.core.publisher.Flux;
import reactor.core.scheduler.Schedulers;public class ReactorExample {public static void main(String[] args) {// 模拟异步服务调用Flux.just("user1", "user2", "user3") // 模拟用户ID列表.flatMap(id -> getFavorites(id)) // 扁平化处理每个用户的偏好.flatMap(favourite -> getDetails(favourite)) // 获取偏好详情.switchIfEmpty(fallbackSuggestions()) // 无数据时切换备用建议.take(5) // 取前5条结果.subscribeOn(Schedulers.boundedElastic()) // 指定订阅线程池.publishOn(Schedulers.parallel()) // 指定处理线程池.subscribe(data -> System.out.println("Received: " + data), // 正常结果处理error -> System.err.println("Error: " + error), // 错误处理() -> System.out.println("Complete!") // 完成回调);}// 模拟异步方法：获取用户偏好public static Flux<String> getFavorites(String userId) {return Flux.just("fav1_" + userId, "fav2_" + userId).delayElements(Duration.ofMillis(100)); // 模拟延迟}// 模拟异步方法：获取偏好详情public static Mono<String> getDetails(String favorite) {return Mono.just(favorite + "_detail").delayElement(Duration.ofMillis(200)); // 模拟延迟}// 模拟备用建议public static Flux<String> fallbackSuggestions() {return Flux.just("default1", "default2");}
}
3. 代码解析
Flux.just()：创建一个包含多个元素的异步流。flatMap：将每个元素转换为新的流并合并为一个流，适用于异步嵌套调用。switchIfEmpty：当流为空时切换备用数据源，实现容错处理。take：限制流的元素数量。subscribeOn：指定订阅发生的线程池（IO密集型任务）。publishOn：指定后续处理的线程池（CPU密集型任务）。subscribe：触发流执行，定义结果、错误和完成的回调逻辑。
4. 输出结果
模拟异步调用后，控制台输出类似以下内容：
Received: fav1_user1_detail
Received: fav2_user1_detail
Received: fav1_user2_detail
Received: fav2_user2_detail
Received: fav1_user3_detail
Complete!
总结
Reactor框架通过函数式API和响应式流模型，简化了异步编程的复杂度，尤其适合处理高并发场景（如WebFlux、实时数据处理等）。其核心能力包括：
- 非阻塞操作：避免线程阻塞，提升资源利用率[4][6]。
- 背压机制：动态调节数据生产与消费速度，防止内存溢出[2][4]。
- 灵活调度：通过线程池和调度器优化任务执行路径[1][4]。
如需更复杂场景（如整合Spring WebFlux或RSocket通信），可进一步扩展Reactor的模块化能力[4][5]。