一，介绍
响应式编程（Reactive Programming），简单来说是一种生产者只负责生成并发出数据/事件，消费者来监听并负责定义如何处理数据/事件的变化传递方式的编程思想。
响应式编程借鉴了Reactor设计模式，我们通常会在高性能NIO网络通信框架中见到Reactor设计模式的身影，用来实现I/O多路复用。
基本思想是将所有要处理的I/O事件注册到一个中心I/O多路复用器上，同时主线程阻塞在多路复用器上，通过轮询或者边缘触发的方式来处理网络I/O事件。当有新的I/O事件到来或准备就绪时，多路复用器返回并将事件分发到对应的处理器中。Reactor设计模式和响应式编程类似，它们都不主动调用某个请求的API，而是通过注册对应接口，实现事件触发执行。
Reactor 诞生在响应式流规范制定之后，从一开始就是严格按照响应式流规范设计并实现了它的 API，因此Spring 选择它作为默认响应式编程框架。
背压处理
背压是所有响应式编程框架所必须要考虑的核心机制，Reactor 框架支持所有常见的背压传播模式，包括以下几种。
纯推模式：订阅者通过 subscription.request(Long.MAX_VALUE) 请求有效无限数量的元素。
纯拉模式：订阅者通过 subscription.request(1) 方法在收到前一个元素后只请求下一个元素。
推-拉混合模式：当订阅者有实时控制需求时，发布者可以适应所提出的数据消费速度。
二，动手实现
1，引入pom
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId><exclusions><exclusion><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-logging</artifactId></exclusion></exclusions> </dependency>
2，Controller层创建Mono来接收请求
创建Mono，设置超时时间为60秒，将任务交给service层去处理，请求会在这儿挂着，然后可以继续接收新的请求。service层处理后续业务，处理完成之后，调用monoSink.success方法返回。
如果60秒没有处理完成，就直接完成这个请求，发送超时的返回值。
如果中途执行中出现校验异常之类的，也会直接返回，结束这个请求。
/*** 接收请求** @param cmd 请求指令* @return 结果*/ @PostMapping(value = "order") public Mono<OrderResponse> order(@RequestBody OrderCmd cmd, ServerHttpRequest request) {return createMono(cmd, request); }/*** 创建 Mono** @param cmd 请求指令* @param request 请求* @return Mono*/ public Mono<OrderResponse> createMono(OrderCmd cmd, ServerHttpRequest request) {// 生成关联 IDString correlationId = genCorrelationId(request.getId());// 创建MonoSink, 执行业务逻辑return Mono.create((Consumer<MonoSink<OrderResponse>>) monoSink -> orderService.dealRequest(correlationId, cmd, monoSink))// 超时时间.timeout(Duration.ofSeconds(60))//只处理 OrderException,给正常响应包.onErrorResume(OrderException.class, e -> Mono.just(orderService.dealException(correlationId, cmd, e))).doOnSuccess(obj -> {if (Objects.equals(obj.get("超时返回"), "超时返回")) {exceptionNoticesService.notice(new OrderException("超时返回"));}}); }
3，service层执行逻辑，并注册dispose事件
可以将MonoSink缓存，后面业务逻辑执行完成之后从缓存中获取MonoSink对象。
// 将对象存储 cacheStore.put(correlationId, monoSink);// 当完成其操作并关闭时，onDispose方法会被调用，以便释放资源或执行其他必要的清理工作。 monoSink.onDispose(() -> cacheStore.remove(correlationId));//完成业务逻辑之后，调success方法，返回请求结果
MonoSink<OrderResponse> monoSink = cacheStore.get(correlationId);monoSink.success(transResponse);
三，小结
Spring Reactor框架是响应式编程的一个很好的实践，能帮助开发者快速完成相关的需求，能很好的实现支持背压处理。
