Spring Reactor介绍

Reactor - A Foundation for Reactive FastData Appli该文简单介绍了Spring reactor 1.0的基本特性。

目前reactor是作为Spring.io核心包下面项目。

Reactor 是一个基础性库包
–定位在用户级和低级之间的灰色区域的抽象。
– 能够在Reactor上建立组件和应用核心
– 驱动器 服务器和数据整合库,领域整合库,事件驱动架构

Reactor的应用是reactive的。
– 属于Reactive Extensions in .NET
– 类似Netflix RxJava
– 观察者模式Observer pattern

Reactor应用基于一个Selector发送事件。
– 象一个消息系统中routing topic, 但是它是一个对象
– 支持Regex, URI template, Class.isAssingableFrom, 定制逻辑

Reactor Core内部封装了LMAX Disruptor的RingBuffer,再通过Reactor-Spring等支持支持各种Spring应用,如下图:


Reactor演示代码


Environment env = new Environment();
Reactor reactor = Reactors.reactor()
.env(env)
.dispatcher(RING_BUFFER)
.get();

reactor.on($(“topic”), (Event<String> ev) → {
System.out.println(“Hello “ + ev.getData());
});

reactor.notify(“topic”, Event.wrap(“John Doe”));

RING_BUFFER是Disruptor的RingBuffer操作,熟悉Disruptor的应该知道。

reactor.notify发送一个事件,而reactor.on能够接受到这个事件即时响应。

Reactor 的分发器 Dispatchers 类似Akka的分发器
● 分发器管理任务执行,有下面几种:
– ThreadPoolExecutorDispatcher
● 标准的 ThreadPoolExecutor

– BlockingQueueDispatcher
● 能够进行事件轮询

– RingBufferDispatcher
● LMAX Disruptor RingBuffer

– SynchronousDispatcher


Reactor的 Selectors
● Selectors 是一个等式的左边。
– 一个Selector能够被任何对象使用$(obj)创建
(或者: Selectors.object(obj))
– 一个Selector能够从匹配的key中释放数据
– Predicate<T> Selectors 能够创建匹配特定领域准则
(domain-specific criteria)

比如RegexSelector:
reactor.on(R(“some.(.+)”), (Event<String> ev) → {
// s will be 'topic'
String s = ev.getHeaders().get(“group1”);
});

reactor.notify(“some.topic”, Event.wrap(“John Doe”));

其中R(“some.(.*)”)匹配事件发送者“some.topic”。

UriTemplateSelector能够从URI匹配字符串:
reactor.on(U(“/some/{topic}”), (Event<String> ev) → {
// s will be 'topic'
String s = ev.getHeaders().get(“topic”);
});
reactor.notify(“/some/topic”, Event.wrap(“John Doe”));

Reactor 的Stream
● Streams允许基于数据的函数组合composition
– Callback++
– 类似Netflix RxJava Observable, JDK 8 Stream


Stream<String> str;
str.map(String::toUpperCase)
.filter(new Predicate<String>() {
public boolean test(String s) { … }
})
.consume(s → log.info(“consumed string {}”, s));

Reactor 的 Promise
允许在Stream之间分享函数


Promise<String> p;
String s = p
.onSuccess(s → log.info(“consumed string {}”, s))
.onFailure(t → log.error(t.getMessage(), t))
.onComplete(t → log.info(“complete”))
.await(5, SECONDS);

p.map(String::toUpperCase).consume(s → log.info(“UC: {}”, s));

Reactor 的 Processor
干脆直接将Disruptor API转为Reactor API
对于UberFastData有超级快性能


Processor<Buffer> proc;
Operation<Buffer> op = proc.prepare();
op.get().append(data).flip();
op.commit();
proc.batch(512, buff → buff.append(data).flip());

与Spring整合:
首先使用@EnableReactor 激活reactor


@Configuration
@EnableReactor
public class ReactorConfiguration {

@Bean
public Reactor input(Environment env) {
return Reactors.reactor().env(env)
.dispatcher(RING_BUFFER).get();
}

@Bean
public Reactor output(Environment env) {
return Reactors.reactor().env(env)
.dispatcher(RING_BUFFER).get();
}

然后在监听者或观察者写入:


@Component
public class SimpleHandler {
@Autowired
private Reactor reactor;

@Selector(“test.topic”)
public void onTestTopic(String s) {
// Handle data
}
}

reactor的groovy整合:


@CompileStatic
def welcome(){
reactor.on('greetings') { String s ->
reply “hello $s”
reply “how are you?”
}
reactor.notify 'greetings', 'Jon'
reactor.send('greetings', 'Stephane'){
println it
cancel()
}
}


[该贴被banq于2013-10-27 10:22修改过]