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1 场景
调用多个平级服务，依照服务优先级返回第一个无效数据。
具体 case：一个页面可能有很多的弹窗，弹窗之间又有优先级。每次只须要返回第一个有数据的弹窗。然而又心愿所有弹窗之间的数据获取是异步的。这种场景应用 Reactor 怎么实现呢？
2 创立 service
2.1 创立根本接口和实体类
public interface TestServiceI {Mono request();
}提供一个 request 办法，返回一个 Mono 对象。
@Data
@ToString
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class TestUser {private String name;}2.2 创立 service 实现
@Slf4j
public class TestServiceImpl1 implements TestServiceI {
@Override
public Mono request() {log.info("execute.test.service1");
return Mono.fromSupplier(() -> {
try {System.out.println("service1.threadName=" + Thread.currentThread().getName());
Thread.sleep(500);
} catch (InterruptedException e) {throw new RuntimeException(e);
}
return "";
})
.map(name -> {return new TestUser(name);
});
}
}第一个 service 执行耗时 500ms。返回空对象；
创立第二个 service 执行耗时 1000ms。返回空对象；代码如上，改一下 sleep 工夫即可。
持续创立第三个 service 执行耗时 1000ms。返回 name3。代码如上，改一下 sleep 工夫，以及返回为 name3。
3 主体办法
public static void main(String[] args) {long startTime = System.currentTimeMillis();
TestServiceI testServiceImpl4 = new TestServiceImpl4();
TestServiceI testServiceImpl5 = new TestServiceImpl5();
TestServiceI testServiceImpl6 = new TestServiceImpl6();
List<TestServiceI> serviceIList = new ArrayList<>();
serviceIList.add(testServiceImpl4);
serviceIList.add(testServiceImpl5);
serviceIList.add(testServiceImpl6);
// 执行 service 列表，这样有多少个 service 都能够
Flux<Mono<TestUser>> monoFlux = Flux.fromIterable(serviceIList)
.map(service -> {return service.request();
});
// flatMap(或者 flatMapSequential) + map 实现异样持续下一个执行
Flux flux = monoFlux.flatMapSequential(mono -> {
return mono.map(user -> {TestUser testUser = JsonUtil.parseJson(JsonUtil.toJson(user), TestUser.class);
if (Objects.nonNull(testUser) && StringUtils.isNotBlank(testUser.getName())) {return testUser;}
// null 在 reactor 中是异样数据。return null;
})
.onErrorContinue((err, i) -> {log.info("onErrorContinue={}", i);
});
});
Mono mono = flux.elementAt(0, Mono.just(""));
Object block = mono.block();
System.out.println(block + "blockFirst 执行耗时 ms：" + (System.currentTimeMillis() - startTime));
}1、Flux.fromIterable 执行 service 列表，能够随便增删 service 服务。
2、flatMap(或者 flatMapSequential) + map + onErrorContinue 实现异样持续下一个执行。具体参考：
Reactor 之 onErrorContinue 和 onErrorResume
3、Mono mono = flux.elementAt(0, Mono.just(“”)); 返回第一个失常数据。
执行输入：
20:54:26.512 [main] DEBUG reactor.util.Loggers - Using Slf4j logging framework
20:54:26.553 [main] INFO com.geniu.reactor.TestServiceImpl1 - execute.test.service1
service1.threadName=main
20:54:27.237 [main] INFO com.geniu.reactor.TestReactorOrderV2 - onErrorContinue=TestUser(name=)
20:54:27.237 [main] INFO com.geniu.reactor.TestServiceImpl2 - execute.test.service2
service5.threadName=main
20:54:28.246 [main] INFO com.geniu.reactor.TestReactorOrderV2 - onErrorContinue=TestUser(name=)
20:54:28.246 [main] INFO com.geniu.reactor.TestServiceImpl3 - execute.test.service3
service6.threadName=main
TestUser(name=name3)blockFirst 执行耗时 ms：28951、service1 和 service2 因为返回空，所以持续下一个，最终返回 name3。
2、查看总耗时：2895ms。service1 耗时 500，service2 耗时 1000，service3 耗时 1000。发现耗时基本上等于 service1 + service2 + service3。这是怎么回事呢？查看返回执行的线程，都是 main。
总结：这样实现依照程序返回第一个失常数据。然而执行并没有异步。下一步：如何实现异步呢？
4 实现异步
4.1 subcribeOn 实现异步
批改 service 实现。减少 .subscribeOn(Schedulers.boundedElastic())
如下：
@Slf4j
public class TestServiceImpl1 implements TestServiceI {
@Override
public Mono request() {log.info("execute.test.service1");
return Mono.fromSupplier(() -> {
try {System.out.println("service1.threadName=" + Thread.currentThread().getName());
Thread.sleep(500);
} catch (InterruptedException e) {throw new RuntimeException(e);
}
return "";
})
// 减少 subscribeOn
.subscribeOn(Schedulers.boundedElastic())
.map(name -> {return new TestUser(name);
});
}
}再次执行输入如下：
21:02:04.213 [main] DEBUG reactor.util.Loggers - Using Slf4j logging framework
21:02:04.265 [main] INFO com.geniu.reactor.TestServiceImpl1 - execute.test.service1
service4.threadName=boundedElastic-1
21:02:04.300 [main] INFO com.geniu.reactor.TestServiceImpl2 - execute.test.service2
21:02:04.302 [main] INFO com.geniu.reactor.TestServiceImpl3 - execute.test.service3
service2.threadName=boundedElastic-2
service3.threadName=boundedElastic-3
21:02:04.987 [boundedElastic-1] INFO com.geniu.reactor.TestReactorOrderV2 - onErrorContinue=TestUser(name=)
21:02:05.307 [boundedElastic-2] INFO com.geniu.reactor.TestReactorOrderV2 - onErrorContinue=TestUser(name=)
TestUser(name=name6)blockFirst 执行耗时 ms：12421、发现具体实现 sleep 的线程都不是 main 线程，而是 boundedElastic；
2、最终执行耗时 1242ms，只比执行工夫最长的 service2 和 service3 耗时 1000ms，多一些。证实是异步了。
4.2 CompletableFuture 实现异步
批改 service 实现，应用 CompletableFuture 执行耗时操作（这里是 sleep，具体到我的项目中可能是内部接口调用，DB 操作等）；而后应用 Mono.fromFuture 返回 Mono 对象。
@Slf4j
public class TestServiceImpl1 implements TestServiceI{
@Override
public Mono request() {log.info("execute.test.service1");
CompletableFuture<String> uCompletableFuture = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
try {System.out.println("service1.threadName=" + Thread.currentThread().getName());
Thread.sleep(500);
} catch (InterruptedException e) {throw new RuntimeException(e);
}
return "testname1";
});
return Mono.fromFuture(uCompletableFuture).map(name -> {return new TestUser(name);
});
}
}执行返回如下：
21:09:59.465 [main] DEBUG reactor.util.Loggers - Using Slf4j logging framework
21:09:59.510 [main] INFO com.geniu.reactor.TestServiceImpl2 - execute.test.service2
service2.threadName=ForkJoinPool.commonPool-worker-1
21:09:59.526 [main] INFO com.geniu.reactor.TestServiceImpl3 - execute.test.service3
service3.threadName=ForkJoinPool.commonPool-worker-2
21:09:59.526 [main] INFO com.geniu.reactor.TestServiceImpl1 - execute.test.service1
service1.threadName=ForkJoinPool.commonPool-worker-3
21:10:00.526 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1] INFO com.geniu.reactor.TestReactorOrder - onErrorContinue=TestUser(name=)
21:10:00.538 [ForkJoinPool.commonPool-worker-2] INFO com.geniu.reactor.TestReactorOrder - onErrorContinue=TestUser(name=)
TestUser(name=testname1)blockFirst 执行耗时 ms：12381、耗时操作都是应用 ForkJoinPool 线程池中的线程执行。
2、最终耗时和办法 1 根本差不多。
大家都去试试吧~
相干链接：
Reactor 之 onErrorContinue 和 onErrorResume
Reactor 之 flatMap vs map 详解
