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WebFlux是 Spring 5 引入的一种新的反应式编程模型，用于构建异步、非阻塞的响应式应用程序。它是Spring框架对响应式编程的支持，以适应高并发、高吞吐量和低延迟的要求。WebFlux提供了一种基于反应式流（Reactive Streams）的方式来处理数据流，而不是传统的同步阻塞方式。

之所以尝试使用WebFlux是因为想通过WebSocket构建一个在线聊天室，而WebFlux默认支持WebSocket。

WebFlux 和 SpringMVC

• 编程模型：
  • Spring MVC： 采用的是传统的同步阻塞模型，基于Servlet API。Controller中的处理方法是同步执行的，每个请求都会占用一个Servlet线程，如果线程阻塞，那么整个请求处理链也会被阻塞。
  • WebFlux： 采用了反应式编程模型，使用Reactor库来实现异步和非阻塞。它允许开发者使用函数式编程风格处理异步事件，能够更好地处理高并发和实时数据。
• 线程模型：
  • Spring MVC： 使用传统的Servlet线程模型，每个请求都会占用一个线程。
  • WebFlux： 使用非阻塞的线程模型，避免了为每个请求分配一个线程的问题。在WebFlux中，请求不再由线程直接处理，而是通过_事件驱动_和_回调机制_进行处理。当有新的数据到达时，相应的回调函数会被触发，而不是等待线程阻塞。
• 适用场景：
  • Spring MVC： 适用于传统的Web应用程序，如企业级应用、表单提交等，对于同步IO的应用场景较为合适。
  • WebFlux： 适用于需要处理大量并发请求、实时数据的场景，对于异步IO和非阻塞IO的应用场景更为合适。
• 容器支持：
  • Spring MVC： 主要运行在传统的Servlet容器上，如Tomcat、Jetty等。
  • WebFlux： 可以运行在传统的Servlet容器上，也可以运行在支持Reactive Streams的容器上，如Netty。
• 路由方式：
  • Spring MVC： 采用基于注解的声明式路由，通过@Controller和@RequestMapping来定义。
  • WebFlux： 引入了一种新的声明式的路由方式，使用RouterFunctions和HandlerFunctions。

选用哪一种取决与业务需求，但个人想法是，Spring MVC 已经足够满足大多数人的日常开发了，除非是请求量过大的业务。而且两者可以一起用

WebFlux的处理模式

在WebFlux中，响应式编程采用了发布者-订阅者模式（Publisher-Subscriber Pattern）。这是一种用于处理异步数据流的模式，其中有一个发布者负责生成数据流，而一个或多个订阅者负责接收并处理这些数据。

1. 发布者（Publisher）：
   • 发布者是负责产生数据流的组件。
   • 在WebFlux中，发布者通常表示一个反应式流，可以是Mono（表示0或1个元素的流）或Flux（表示0到N个元素的流）。
   • 发布者负责将数据推送给订阅者，可以是一次性的数据，也可以是持续的数据流。
2. 订阅者（Subscriber）：
   • 订阅者是负责接收和处理数据的组件。
   • 在WebFlux中，订阅者通常表示一个订阅了Mono或Flux的处理器或回调函数。
   • 订阅者通过订阅发布者来表达对数据的兴趣，并在数据到达时接收和处理数据。
   • 订阅者可以定义处理数据的回调方法，如（处理每个元素）、（处理错误）、（处理流的完成）等。
3. 订阅（Subscription）：
   • 订阅是发布者和订阅者之间的关联，表示订阅者对发布者的兴趣。
   • 订阅可以被取消，这种取消是一种解除订阅关系的操作。

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函数式路由

在Spring WebFlux中，虽然还是可以使用和注解，但也引入了一种新的声明式路由方式，称为函数式路由。函数式路由不依赖于和注解，而是使用Router Functions（路由器函数）和Handler Functions（处理器函数）来定义路由和处理逻辑。

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相较于注解驱动，函数式路由更适用于函数式编程和响应式编程的场景，而相较于函数式编程，注解驱动的可读性无疑更强，但在处理 异步等操作的时候就会比较复杂，对于习惯了注解驱动的人来说，学习函数式路由可能需要一些时间，因为它使用了不同的概念和编程范式。

假设我们有三个异步任务，分别是获取用户信息、获取商品信息和获取订单信息

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注解驱动的实现方式

函数式路由实现方式

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异步非阻塞并不会使程序运行得更快。异步非阻塞模型并不能使接口的响应时间缩短，它仅仅能够提升吞吐量和伸缩性。

在传统的同步阻塞模型中，每个客户端连接通常都会分配一个线程来处理，如果某个连接的请求在处理过程中需要等待外部资源（比如数据库查询结果），那么这个线程就会被阻塞，无法处理其他连接的请求，但在异步非阻塞模型中，当某个连接的请求需要等待外部资源时，系统不会阻塞线程，而是将这个请求交给一个异步任务或者回调函数处理，并立即释放线程。这样，系统就可以在等待资源的同时继续处理其他连接的请求。

也就是说，异步非阻塞模型通过充分利用服务器资源，同时处理多个连接，从而间接性提高系统的并发处理能力和吞吐量。