Reactive Streams 规范

什么是 Reactive Streams

Reactive Streams 是 JVM 上响应式编程的标准规范，定义了异步流处理的接口和协议。

• 发起者：Netflix、Pivotal、Lightbend、Twitter 等公司联合制定
• 目标：解决异步数据流处理中的背压问题
• Java 9：已纳入 JDK，位于 java.util.concurrent.Flow

四个核心接口

Reactive Streams 只定义了 4 个接口，非常简洁：

// 1. 发布者 - 数据的生产者
public interface Publisher<T> {
    void subscribe(Subscriber<? super T> s);
}

// 2. 订阅者 - 数据的消费者
public interface Subscriber<T> {
    void onSubscribe(Subscription s);  // 订阅成功
    void onNext(T t);                   // 接收数据
    void onError(Throwable t);          // 发生错误
    void onComplete();                  // 数据流结束
}

// 3. 订阅关系 - 连接发布者和订阅者
public interface Subscription {
    void request(long n);  // 请求 n 个数据（背压核心）
    void cancel();         // 取消订阅
}

// 4. 处理器 - 既是订阅者又是发布者
public interface Processor<T, R> extends Subscriber<T>, Publisher<R> {
}

交互流程

┌──────────────┐                      ┌──────────────┐
│   Publisher  │                      │  Subscriber  │
└──────────────┘                      └──────────────┘
       │                                     │
       │  1. subscribe(subscriber)           │
       │ ──────────────────────────────────▶ │
       │                                     │
       │  2. onSubscribe(subscription)       │
       │ ◀────────────────────────────────── │
       │                                     │
       │  3. request(n) 请求n个数据          │
       │ ◀────────────────────────────────── │
       │                                     │
       │  4. onNext(data) 发送数据（最多n个）│
       │ ──────────────────────────────────▶ │
       │         ... 重复 3-4 ...            │
       │                                     │
       │  5. onComplete() 或 onError()       │
       │ ──────────────────────────────────▶ │
       ▼                                     ▼

背压（Backpressure）

背压是 Reactive Streams 的核心特性，解决生产者速度快于消费者的问题。

没有背压的问题

生产者：1000条/秒  ──────▶  消费者：100条/秒
                              ↓
                         内存溢出！

有背压的解决方案

// 消费者控制速度
subscription.request(10);  // 我只要10条
// 生产者最多发10条，然后等待下一次 request

背压协议规则

1. Subscriber 主动请求：通过 request(n) 告诉 Publisher 需要多少数据
2. Publisher 遵守约定：最多发送 n 个数据，不能超发
3. 累积请求：多次 request() 的数量会累加
4. 无限请求：request(Long.MAX_VALUE) 表示不限制

规范的实现

实现	说明	使用场景
Project Reactor	Spring 默认实现	Spring WebFlux
RxJava	Netflix 开源	Android、通用
Akka Streams	Lightbend 开源	Scala 生态
Java 9 Flow	JDK 内置	标准库

Spring 生态使用的是 Project Reactor，下一篇详细介绍。

相关链接

• 下一篇：Project Reactor 实现
• WebFlux - 响应式编程基础