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wzjs 2025/7/29 16:35:54

网站建设流程周期,电商seo搜索优化,液压产品做哪个网站好,wordpress主页怎么显示Reactor 是一个基于响应式编程的库，主要用于构建异步和事件驱动的应用程序。Reactor 提供了丰富的 API，包括创建、转换、过滤、组合等操作符，用于处理异步数据流。以下是一些 Reactor 的主要 API 示例： pom依赖 <dependencyMan…

Reactor 是一个基于响应式编程的库，主要用于构建异步和事件驱动的应用程序。Reactor 提供了丰富的 API，包括创建、转换、过滤、组合等操作符，用于处理异步数据流。以下是一些 Reactor 的主要 API 示例：

pom依赖

   <dependencyManagement><dependencies><dependency><groupId>io.projectreactor</groupId><artifactId>reactor-bom</artifactId><version>2023.0.0</version><type>pom</type><scope>import</scope></dependency></dependencies></dependencyManagement><dependencies><dependency><groupId>io.projectreactor</groupId><artifactId>reactor-core</artifactId></dependency><dependency><groupId>io.projectreactor</groupId><artifactId>reactor-test</artifactId><scope>test</scope></dependency><dependency><groupId>org.junit.jupiter</groupId><artifactId>junit-jupiter</artifactId><version>5.7.2</version><scope>test</scope></dependency></dependencies>

22. 使用 Reactor 的 `elapsed` 方法进行时间测量

elapsed 方法可以用于测量元素发射之间的时间间隔，返回包含时间间隔和元素的元组。

import reactor.core.publisher.Flux;
import java.time.Duration;public class ReactorElapsedExample {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {Flux<Integer> source = Flux.just(1, 2, 3, 4, 5).delayElements(Duration.ofSeconds(1));source.elapsed().subscribe(tuple -> {long elapsedTime = tuple.getT1();int value = tuple.getT2();System.out.println("Elapsed Time: " + elapsedTime + "ms, Value: " + value);});Thread.sleep(23333);}
}

23. 使用 Reactor 的 `cache` 方法进行结果缓存

cache 方法可以用于缓存结果，避免多次计算相同的数据流。

import reactor.core.publisher.Flux;public class ReactorCacheExample {public static void main(String[] args) {Flux<Integer> source = Flux.range(1, 3).log() //日志.cache();source.subscribe(System.out::println); // 输出: 1, 2, 3source.subscribe(System.out::println); // 输出: 1, 2, 3 直接从缓存中取，日志中显示，未调用request、onNext等方法}
}

24. 使用 Reactor 的 `reduce` 方法进行聚合操作

reduce 方法用于对数据流中的元素进行聚合操作，返回一个包含最终结果的 Mono。

import reactor.core.publisher.Flux;public class ReactorReduceExample {public static void main(String[] args) {Flux<Integer> source = Flux.range(1, 5);source.reduce(Integer::sum).subscribe(result -> System.out.println("Sum: " + result)); // 输出: Sum: 15}
}

25. 使用 Reactor 的 `interval` 方法进行周期性操作

interval 方法可以用于创建一个周期性的数据流，用于执行定时任务。

import reactor.core.publisher.Flux;
import java.time.Duration;public class ReactorIntervalExample {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {Flux.interval(Duration.ofSeconds(1)).take(5) // 限制产生的元素数量.subscribe(System.out::println);Thread.sleep(233333);}
}

26. 使用 Reactor 的 `onErrorContinue` 方法进行错误处理

onErrorContinue 方法允许在发生错误时继续处理数据流，并提供一个处理函数，用于处理错误。

import reactor.core.publisher.Flux;public class ReactorOnErrorContinueExample {public static void main(String[] args) {Flux<Integer> source = Flux.just(1, 2, 0, 4, 5);// 在发生除零错误时继续处理数据流source.map(x -> 10 / x).onErrorContinue((error, value) -> {//10/0触发的异常会在最后打印System.err.println("Error: " + error.getMessage() + ", Value: " + value);}).subscribe(System.out::println); }
}

28. 使用 Reactor 的 `materialize` 方法进行错误通知

materialize 方法用于将正常元素和错误信息封装为通知对象，使得错误信息也成为数据流的一部分。

import reactor.core.publisher.Flux;public class ReactorMaterializeExample {public static void main(String[] args) {Flux<Integer> source = Flux.just(1, 2, 0, 4, 5);// 将正常元素和错误信息封装为通知对象source.map(x -> 10 / x).materialize().subscribe(System.out::println);}
}

29. 使用 Reactor 的 `expand` 方法进行递归操作

expand 方法用于对数据流进行递归操作，产生新的元素并加入数据流。

import reactor.core.publisher.Flux;public class ReactorExpandExample {public static void main(String[] args) {Flux<Integer> source = Flux.just(1, 2, 3);// 对数据流进行递归操作，每个元素产生两个新元素source.expand(value -> Flux.just(value * 2, value * 3)).take(22) // 限制产生的元素数量.subscribe(System.out::println);//原始   新元素 ->新元素 ->新元素...//1 2 3   -> 2 3  4 6  6 9 ->4 6  6 9     8 12  12 18    12 18   18 27 -> 8 ...}
}

30. 使用 Reactor 的 `checkpoint` 方法进行调试

checkpoint 方法用于在操作链中设置断点，以便在调试时更容易定位问题。

import reactor.core.publisher.Flux;public class ReactorCheckpointExample {public static void main(String[] args) {Flux<Integer> source = Flux.range(1, 5);// 在操作链中设置断点source.checkpoint("Initial Source").map(x -> x * 2).checkpoint("Mapped Source").subscribe(System.out::println);}
}

好像没啥用

31. 使用 Reactor 的 `groupBy` 方法进行分组操作

groupBy 方法用于将数据流中的元素进行分组，返回一个 GroupedFlux。

import reactor.core.publisher.Flux;
import reactor.core.publisher.GroupedFlux;public class ReactorGroupByExample {public static void main(String[] args) {Flux<Integer> source = Flux.range(1, 10);// 将数据流中的元素按奇偶分组Flux<GroupedFlux<String, Integer>> groupedFlux = source.groupBy(value -> value % 2 == 0 ? "Even" : "Odd");groupedFlux.subscribe(group -> {String key = group.key();group.subscribe(value -> System.out.println(key + ": " + value));});}
}

32. 使用 Reactor 的 `concatMap` 方法进行顺序操作

concatMap 方法用于对数据流中的元素进行顺序操作，并保持元素的相对顺序。

import reactor.core.publisher.Flux;public class ReactorConcatMapExample {public static void main(String[] args) {Flux<Integer> source = Flux.range(1, 3);// 对每个元素进行异步操作，保持相对顺序source.concatMap(value -> Flux.just(value * 2).log()).subscribe(System.out::println);}
}

33. 使用 Reactor 的 `block` 方法获取结果

在某些情况下，可以使用 block 方法来阻塞等待数据流的完成，并获取最终结果。

import reactor.core.publisher.Flux;public class ReactorBlockExample {public static void main(String[] args) {Flux<Integer> source = Flux.range(1, 3);// 阻塞等待数据流的完成，并获取最终结果Integer result = source.reduce((x, y) -> x + y).block();System.out.println("Sum: " + result); // 输出: Sum: 6}
}

35. 使用 Reactor 的 `doFinally` 方法进行清理操作

doFinally 方法用于在数据流完成时执行清理操作，无论是正常完成还是发生错误。

import reactor.core.publisher.Flux;public class ReactorDoFinallyExample {public static void main(String[] args) {Flux<Integer> source = Flux.range(1, 3);source.doFinally(signalType -> System.out.println("Finally: " + signalType)).subscribe(System.out::println);}
}

36. 使用 Reactor 的 `log` 方法进行日志记录

log 方法用于在操作链中添加日志记录，以便更好地了解数据流的处理过程。

import reactor.core.publisher.Flux;public class ReactorLogExample {public static void main(String[] args) {Flux<Integer> source = Flux.range(1, 3);source.log().subscribe(System.out::println);}
}

37. 使用 Reactor 的 `create` 方法创建自定义 Publisher

create 方法用于创建自定义的 Flux 或 Mono，通过编程方式发射元素和控制订阅。

import reactor.core.publisher.Flux;public class ReactorCreate2Example {public static void main(String[] args) {Flux<Integer> customFlux = Flux.create(emitter -> {for (int i = 1; i <= 5; i++) {emitter.next(i);}emitter.complete();});customFlux.subscribe(System.out::println);}
}

38. 使用 Reactor 的 `sample` 方法进行采样操作

sample 方法用于在固定的时间间隔内从数据流中采样元素。

import reactor.core.publisher.Flux;import java.time.Duration;public class ReactorSampleExample {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {Flux<Integer> source = Flux.range(1, 10).delayElements(Duration.ofSeconds(1)); // 模拟延迟;// 在2秒钟采样一个元素source.sample(Duration.ofSeconds(2)) //数据源1秒一个，采用2秒一次。会漏掉部分数据.subscribe(System.out::println);// 阻塞主线程，让采样执行完Thread.sleep(233333);}
}

41. 使用 Reactor 的 `limitRate` 方法进行限流

limitRate 方法用于限制数据流的速率，防止快速生产者导致的资源耗尽。

import reactor.core.publisher.Flux;public class ReactorLimitRateExample {public static void main(String[] args) {Flux<Integer> source = Flux.range(1, 1000).log();// 限制数据流的速率为每秒产生100个元素source.limitRate(100)  //一次预取100个元素； 第一次 request(100)，以后request(75) (100*75=75).subscribe(data -> {// 模拟慢速消费者try {Thread.sleep(100);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}System.out.println(data);},error -> System.err.println("Error: " + error),() -> System.out.println("Done"));}
}