什么是响应式编程，Java 如何实现

我们这里用通过唯一 id 获取知乎的某个回答作为例子，首先我们先明确下，一次HTTP请求到服务器上处理完之后，将响应写回这次请求的连接，就是完成这次请求了，如下：

public void request(Connection connection, HttpRequest request) {
    //处理request,省略代码
    connection.write(response);//完成响应
}

假设获取回答需要调用两个接口，获取评论数量还有获取回答信息，传统的代码可能会这么去写：

//获取评论数量
public void getCommentCount(Connection connection, HttpRequest request) {
    Integer commentCount = null;
    try {
        //从缓存获取评论数量，阻塞IO
        commentCount = getCommnetCountFromCache(id);
    } catch(Exception e) {
        try {
            //缓存获取失败就从数据库中获取，阻塞IO
            commentCount = getVoteCountFromDB(id);
        } catch(Exception ex) {
    
        }
    }
    connection.write(commentCount);
}

//获取回答
public void getAnswer(Connection connection, HttpRequest request) {
    //获取点赞数量
    Integer voteCount = null;
    try {
        //从缓存获取点赞数量，阻塞IO
        voteCount = getVoteCountFromCache(id);
    } catch(Exception e) {
        try {
            //缓存获取失败就从数据库中获取，阻塞IO
            voteCount = getVoteCountFromDB(id);
        } catch(Exception ex) {
    
        }
    }
    //从数据库获取回答信息，阻塞IO
    Answer answer = getAnswerFromDB(id);
    //拼装Response
    ResultVO response = new ResultVO();
    if (voteCount != null) {
        response.setVoteCount(voteCount);
    }
    if (answer != null) {
        response.setAnswer(answer);
    }
    connection.write(response);//完成响应
}

在这种实现下，你的进程只需要一个线程池，承载了所有请求。这种实现下，有两个弊端：

1. 线程池 IO 阻塞，导致某个存储变慢或者缓存击穿的话，所有服务都堵住了。假设现在评论缓存突然挂了，全都访问数据库，导致请求变慢。由于线程需要等待 IO 响应，导致唯一一个线程池被堆满，无法处理获取回答的请求。
2. 对于获取回答信息，获取点赞数量其实和获取回答信息是可以并发进行的。不用非得先获取点赞数量之后再获取回答信息。

现在，NIO 非阻塞 IO 很普及了，有了非阻塞 IO，我们可以通过响应式编程，来让我们的线程不会阻塞，而是一直在处理请求。这是如何实现的呢？

传统的 BIO，是线程将数据写入 Connection 之后，当前线程进入 Block 状态，直到响应返回，之后接着做响应返回后的动作。NIO 则是线程将数据写入 Connection 之后，将响应返回后需要做的事情以及参数缓存到一个地方之后，直接返回。在有响应返回后，NIO 的 Selector 的 Read 事件会是 Ready 状态，扫描 Selector 事件的线程，会告诉你的线程池数据好了，然后线程池中的某个线程，拿出刚刚缓存的要做的事情还有参数，继续处理。

那么，怎样实现缓存响应返回后需要做的事情以及参数的呢？Java 本身提供了两种接口，一个是基于回调的 Callback 接口（Java 8 引入的各种Functional Interface），一种是 Future 框架。

基于 Callback 的实现：

//获取回答
public void getAnswer(Connection connection, HttpRequest request) {
    ResultVO resultVO = new ResultVO();
    getVoteCountFromCache(id, (count, throwable) -> {
        //异常不为null则为获取失败
        if (throwable != null) {
            //读取缓存失败就从数据库获取
            getVoteCountFromDB(id, (count2, throwable2) -> {
                if (throwable2 == null) {
                    resultVO.setVoteCount(voteCount);
                }
                //从数据库读取回答信息
                getAnswerFromDB(id, (answer, throwable3) -> {
                    if (throwable3 == null) {
                        resultVO.setAnswer(answer);
                        connection.write(resultVO);
                    } else {
                        connection.write(throwable3);
                    }
                });
            });
        } else {
            //获取成功，设置voteCount
            resultVO.setVoteCount(voteCount);
            //从数据库读取回答信息
            getAnswerFromDB(id, (answer, throwable2) -> {
                if (throwable2 == null) {
                    resultVO.setAnswer(answer);
                    //返回响应
                    connection.write(resultVO);
                } else {
                    //返回错误响应
                    connection.write(throwable2);
                }
            });
        }
    });
}

可以看出，随着调用层级的加深，callback 层级越来越深，越来越难写，而且啰嗦的代码很多。并且，基于 CallBack 想实现获取点赞数量其实和获取回答信息并发是很难写的，这里还是先获取点赞数量之后再获取回答信息。

那么基于 Future 呢？我们用 Java 8 之后引入的 CompletableFuture 来试着实现下。

//获取回答
public void getAnswer(Connection connection, HttpRequest request) {
    ResultVO resultVO = new ResultVO();
        //所有的异步任务都执行完之后要做的事情
        CompletableFuture.allOf(
                getVoteCountFromCache(id)
                        //发生异常，从数据库读取
                        .exceptionallyComposeAsync(throwable -> getVoteCountFromDB(id))
                        //读取完之后，设置VoteCount
                        .thenAccept(voteCount -> {
                    resultVO.setVoteCount(voteCount);
                }),
                getAnswerFromDB(id).thenAccept(answer -> {
                    resultVO.setAnswer(answer);
                })
        ).exceptionallyAsync(throwable -> {
            connection.write(throwable);
        }).thenRun(() -> {
            connection.write(resultVO);
        });
}

这种实现就看上去简单多了，并且读取点赞数量还有读取回答内容是同时进行的。
Project Reactor 在 Completableuture 这种实现的基础上，增加了更多的组合方式以及更完善的异常处理机制，以及面对背压时候的处理机制，还有重试机制。

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来源： https://www.cnblogs.com/zhxdick/p/14380531.html