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1.SpringWebFLux介绍

是Spring Framework提供的一种用户构建响应式Web应用程序的模块。它基于Reactive Streams标准，并使用了Reactor库来实现非阻塞、异步的编程模型

与传统的Spring MVC相比，Spring WebFlux采用了一种基于事件驱动的架构，可以处理更高的并发请求和负载。它不再依赖于Servlet容器，而是使用自己的服务器，例如Netty或Undertow，以实现异步、高效的请求处理。

Spring WebFlux提供了以下主要特性：

1. 响应式编程模型：通过使用Reactive Streams和Reactor库，可以实现异步、非阻塞的编程方式，从而提高系统的吞吐量和性能。
2. 注解驱动的编程模式：类似于Spring MVC，Spring WebFlux也支持基于注解的编程，通过注解控制器和路由函数，可以方便地定义请求映射、参数绑定和响应结果。
3. 函数式端点定义：除了使用注解定义控制器，Spring WebFlux还支持使用函数式编程的方式定义端点。可以通过Router Functions来构建路由和处理请求，使代码更为简洁和灵活。
4. 响应式数据流处理：Spring WebFlux中引入了Flux和Mono两个反应式类型，用于处理数据流。Flux表示一个包含0到N个元素的响应式序列，而Mono表示一个包含0或1个元素的响应式序列。这些类型可以用于处理异步数据流和流式操作。

1.1 什么是异步非阻塞

• 异步和同步：

  异步和同步针对调用者，调用者发送请求，如果等待对方回应之后才继续执行去做其他事情就是同步，发送请求成功之后不等待对方回应直接去做其他事情就是非阻塞

• 阻塞和非阻塞

  阻塞和非阻塞针对被调用者，调用者收到请求后，做完任务请求才给出反馈就是阻塞，收到请求之后马上给出反馈就是非阻塞

2.响应式编程

2.1 什么是响应式编程

响应式变成是一种面向数据流和变化传播的编程范式。这意味着可以在编程语言中很方便地表达静态或动态的数据流，而相关的计算模型会自动将变化的值通过数据流进行传播。电子表格程序就是响应式编程的一个例子。单元格可以包含字面或类似“B1+C1”的公司，而包含公式的值会依据其他单元格的值变化而变化；

响应式编程（Reactive Programming）是一种编程范式，旨在处理异步数据流和事件，并支持高效、可靠、可扩展的程序开发。它强调数据流的变化和传播，以及对这些变化作出相应的能力。

在响应式编程中，程序被看作是一组数据流和数据流之间的关系。数据流可以是来自用户输入、传感器、网络请求等的事件流或数据序列。响应式编程通过使用观察者模式（Observer Pattern）和函数式编程的概念，使得开发者可以定义对这些数据流进行监听和处理的逻辑。

响应式编程具有以下特点：

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1. 异步和非阻塞：响应式编程鼓励使用非阻塞的方式处理数据流，以避免线程阻塞和资源浪费。它通过使用回调函数、Promise、Future等机制来处理异步操作。
2. 数据流的变换和组合：响应式编程提供了丰富的操作符和转换函数，可以对数据流进行过滤、映射、聚合等各种操作。这些操作可以组合在一起，形成复杂的数据流处理逻辑。
3. 响应式和自动更新：响应式编程使得程序能够自动地对数据流的变化作出相应。当输入数据流发生变化时，相关的处理逻辑会自动更新和重新执行。
4. 错误处理和容错性：响应式编程提供了错误处理机制，可以方便地捕获和处理异常情况。它也支持容错性，通过使用重试、超时等策略来处理潜在的故障。

响应式编程有许多应用场景，特别是在需要处理大量实时数据、事件驱动的系统和用户界面开发中。它能够简化异步编程和事件处理的复杂性，并提供了一种可靠和高效的方式来处理数据流和事件流。

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2.2 Reactor实现

1. Reactor 是一个基于 Java 8+ 的响应式编程框架，它提供了一种基于事件驱动、非阻塞的编程模型，旨在简化异步编程和处理流式数据。Reactor 的核心是 Reactor 类库，它实现了 Reactive Streams 规范，并提供了一系列用于构建响应式应用的工具和组件。
2. Reactor有两个核心类，Mono和Flux，这两个类实现接口Publisher,提供丰富的操作符。Flux对象实现发布者，返回N个元素；Mono实现发布者，返回0或者1个元素；
3. Flux 和 Mono：Flux 表示包含零个或多个元素的异步序列，而 Mono 表示包含零个或一个元素的异步序列。Flux 和 Mono 是 Reactor 中最基本的数据流表示，您可以对它们进行各种操作，比如映射、过滤、合并等。
4. Flux和Mono都可以发送三种信号：

   元素值，错误信号，完成信号，错误信号和完成信号都代表终止信号，错误信号终止数据流同时把错误信息传递给订阅者

代码演示Flux和Mono：

• 错误信号和完成信号都是终止信号，不能共存
• 如果没有发送任何元素中，而是直接发送错误或者完成信号，则表示空数据流
• 如果没有错误和完成信号，则表示无限数据流
• 调用just或者其他方法只是声明数据流，数据流并没有发出，只有进行订阅之后才会触发数据流，不订阅subscribe什么都不会发生的

5. 常用操作符

   map: 元素映射为新元素

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   Filter 操作符：根据指定的条件筛选元素

   FlatMap 操作符：将流的每个元素转换为新流，然后将这些流平铺合并成单一流。

   

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   Merge 操作符：将多个流合并为单一流。

   其他操作符等：

   ​ reduce：对流中的元素进行累积计算，返回一个单个的结果。
   ​ take：从流中取出指定数量的元素。
   ​ zip：将多个流的对应位置的元素进行配对。
   ​ onErrorResume：在遇到错误时，返回一个备用的流。
   ​ retry：在遇到错误时，重新尝试执行操作。

   ​ timeout：设置一个超时时间，在指定时间内未完成操作，则抛出超时异常。

3. SpringWebFulx执行流程和核心API

​ SpringWebflux 处理请求流程图：

​ SpringMvc处理请求流程图：

​ Spring Webflux 执行过程和Spring mvc相似，SpringWebflux核心控制器DispatchHandler,实现接口WebHanlder

​ 接口WebHanlder 有一个方法

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4.SpringWebflux （基于注解编程模型实现）

4.1导入包

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4.2实体类

4.3 Service类

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4.4 Controller

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4.5 测试结果

5.基于函数式编程实现

5.1 创建UserHandler

5.2 测试

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