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这段文字详细解释了 Reactor 中 热发布者（Hot Publisher） 和 冷发布者（Cold Publisher） 的区别，并通过示例展示了它们的行为差异。以下是对其含义的总结和解释：

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1. 冷发布者（Cold Publisher）

• 定义：冷发布者在订阅时才开始生成数据。如果没有订阅者，数据不会被生成。

• 行为：每个订阅者都会独立地触发数据的生成和处理流程。

• 类比：就像 HTTP 请求，每个订阅者都会触发一次新的请求，即使之前已经有人订阅过。

• 示例：

  Flux<String> source = Flux.fromIterable(Arrays.asList("blue", "green", "orange", "purple")).map(String::toUpperCase);
  source.subscribe(d -> System.out.println("Subscriber 1: " + d));
  source.subscribe(d -> System.out.println("Subscriber 2: " + d));
  

  输出结果：

  Subscriber 1: BLUE
  Subscriber 1: GREEN
  Subscriber 1: ORANGE
  Subscriber 1: PURPLE
  Subscriber 2: BLUE
  Subscriber 2: GREEN
  Subscriber 2: ORANGE
  Subscriber 2: PURPLE
  

  每个订阅者都会接收到所有数据，因为每个订阅都会重新执行整个操作链 。

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2. 热发布者（Hot Publisher）

• 定义：热发布者在创建时就开始发布数据，不依赖于订阅者的数量。即使没有订阅者，数据也会持续发布。

• 行为：订阅者只会看到从订阅开始之后发布的数据。如果在订阅之前已经发布了数据，新订阅者不会看到这些数据。

• 类比：就像一个股票价格发布者，一旦价格发生变化，所有订阅者都会收到更新，但新订阅者只会看到之后的价格变化。

• 示例：

  Sinks.Many<String> hotSource = Sinks.unsafe().many().multicast().directBestEffort();
  Flux<String> hotFlux = hotSource.asFlux().map(String::toUpperCase);
  hotFlux.subscribe(d -> System.out.println("Subscriber 1 to Hot Source: " + d));
  hotSource.emitNext("blue", FAIL_FAST); 
  hotSource.tryEmitNext("green").orThrow(); 
  hotFlux.subscribe(d -> System.out.println("Subscriber 2 to Hot Source: " + d));
  hotSource.emitNext("orange", FAIL_FAST); 
  hotSource.tryEmitNext("purple").orThrow(); 
  

  输出结果：

  Subscriber 1 to Hot Source: BLUE
  Subscriber 1 to Hot Source: GREEN
  Subscriber 1 to Hot Source: ORANGE
  Subscriber 1 to Hot Source: PURPLE
  Subscriber 2 to Hot Source: ORANGE
  Subscriber 2 to Hot Source: PURPLE
  

  第二个订阅者只看到 “orange” 和 “purple”，因为它们是在第一个订阅者之后发布的 。

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3. 如何将冷发布者转换为热发布者

• share()：将冷发布者转换为热发布者，多个订阅者可以共享同一个发布者。第一个订阅者触发发布，后续订阅者共享数据。
• replay(n)：将冷发布者转换为热发布者，并保留最近的 n 个元素，新订阅者可以接收到这些元素。
• Sinks.Many：通过 Sinks.Many 手动控制数据的发布，可以模拟热发布者的行为 。

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4. 如何将热发布者转换为冷发布者

• defer()：将热发布者（如 just）转换为冷发布者，延迟执行，直到有订阅者订阅时才生成数据 。

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5. 总结

• 冷发布者：每个订阅者都会独立地触发数据的生成和处理。
• 热发布者：数据在创建时就开始发布，订阅者只会看到从订阅开始之后的数据。
• 转换方法：
  • 冷 → 热：share()、replay()、Sinks.Many
  • 热 → 冷：defer()

这种区分对于构建高效、可扩展的响应式系统非常重要，尤其是在处理大量并发请求或实时数据流时 。