Reactor中的Thread和Scheduler

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Reactor中的Thread和Scheduler相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

简介

今天我们要介绍的是Reactor中的多线程模型和定时器模型,Reactor之前我们已经介绍过了,它实际上是观察者模式的延伸。

所以从本质上来说,Reactor是和多线程无关的。你可以把它用在多线程或者不用在多线程。

今天将会给大家介绍一下如何在Reactor中使用多线程和定时器模型。

Thread多线程

先看一下之前举的Flux的创建的例子:

        Flux<String> flux = Flux.generate(
() -> 0,
(state, sink) -> {
sink.next("3 x " + state + " = " + 3*state);
if (state == 10) sink.complete();
return state + 1;
});

flux.subscribe(System.out::println);

可以看到,不管是Flux generator还是subscriber,他们实际上都是运行在同一个线程中的。

如果我们想让subscribe发生在一个新的线程中,我们需要新启动一个线程,然后在线程内部进行subscribe操作。

        Mono<String> mono = Mono.just("hello ");

Thread t = new Thread(() -> mono
.map(msg -> msg + "thread ")
.subscribe(v ->
System.out.println(v + Thread.currentThread().getName())
)
);
t.start();
t.join();

上面的例子中,Mono在主线程中创建,而subscribe发生在新启动的Thread中。

Schedule定时器

很多情况下,我们的publisher是需要定时去调用一些方法,来产生元素的。Reactor提供了一个新的Schedule类来负责定时任务的生成和管理。

Scheduler是一个接口:

public interface Scheduler extends Disposable 

它定义了一些定时器中必须要实现的方法:

比如立即执行的:

Disposable schedule(Runnable task);

延时执行的:

default Disposable schedule(Runnable task, long delay, TimeUnit unit)

和定期执行的:

default Disposable schedulePeriodically(Runnable task, long initialDelay, long period, TimeUnit unit)

Schedule有一个工具类叫做Schedules,它提供了多个创建Scheduler的方法,它的本质就是对ExecutorService和ScheduledExecutorService进行封装,将其做为Supplier来创建Schedule。

简单点看Schedule就是对ExecutorService的封装。

Schedulers工具类

Schedulers工具类提供了很多个有用的工具类,我们来详细介绍一下:

Schedulers.immediate():

提交的Runnable将会立马在当前线程执行。

Schedulers.single():

使用同一个线程来执行所有的任务。

Schedulers.boundedElastic():

创建一个可重用的线程池,如果线程池中的线程在长时间内都没有被使用,那么将会被回收。boundedElastic会有一个最大的线程个数,一般来说是CPU cores x 10。如果目前没有可用的worker线程,提交的任务将会被放入队列等待。

Schedulers.parallel():

创建固定个数的工作线程,个数和CPU的核数相关。

Schedulers.fromExecutorService(ExecutorService):

从一个现有的线程池创建Scheduler。

Schedulers.newXXX:

Schedulers提供了很多new开头的方法,来创建各种各样的Scheduler。

我们看一个Schedulers的具体应用,我们可以指定特定的Scheduler来产生元素:

Flux.interval(Duration.ofMillis(300), Schedulers.newSingle("test"))

publishOn 和 subscribeOn

publishOn和subscribeOn主要用来进行切换Scheduler的执行上下文。

先讲一个结论,就是在链式调用中,publishOn可以切换Scheduler,但是subscribeOn并不会起作用。

这是因为真正的publish-subscribe关系只有在subscriber开始subscribe的时候才建立。

下面我们来具体看一下这两个方法的使用情况:

publishOn

publishOn可以在链式调用的过程中,进行publish的切换:

    @Test
public void usePublishOn() throws InterruptedException {
Scheduler s = Schedulers.newParallel("parallel-scheduler", 4);
final Flux<String> flux = Flux
.range(1, 2)
.map(i -> 10 + i + ":"+ Thread.currentThread())
.publishOn(s)
.map(i -> "value " + i+":"+ Thread.currentThread());

new Thread(() -> flux.subscribe(System.out::println),"ThreadA").start();
System.out.println(Thread.currentThread());
Thread.sleep(5000);
}

上面我们创建了一个名字为parallel-scheduler的scheduler。

然后创建了一个Flux,Flux先做了一个map操作,然后切换执行上下文到parallel-scheduler,最后右执行了一次map操作。

最后,我们采用一个新的线程来进行subscribe的输出。

先看下输出结果:

Thread[main,5,main]
value 11:Thread[ThreadA,5,main]:Thread[parallel-scheduler-1,5,main]
value 12:Thread[ThreadA,5,main]:Thread[parallel-scheduler-1,5,main]

可以看到,主线程的名字是Thread。Subscriber线程的名字是ThreadA。

那么在publishOn之前,map使用的线程就是ThreadA。而在publishOn之后,map使用的线程就切换到了parallel-scheduler线程池。

subscribeOn

subscribeOn是用来切换Subscriber的执行上下文,不管subscribeOn出现在调用链的哪个部分,最终都会应用到整个调用链上。

我们看一个例子:

    @Test
public void useSubscribeOn() throws InterruptedException {
Scheduler s = Schedulers.newParallel("parallel-scheduler", 4);
final Flux<String> flux = Flux
.range(1, 2)
.map(i -> 10 + i + ":" + Thread.currentThread())
.subscribeOn(s)
.map(i -> "value " + i + ":"+ Thread.currentThread());

new Thread(() -> flux.subscribe(System.out::println), "ThreadA").start();
Thread.sleep(5000);
}

同样的,上面的例子中,我们使用了两个map,然后在两个map中使用了一个subscribeOn用来切换subscribe执行上下文。

看下输出结果:

value 11:Thread[parallel-scheduler-1,5,main]:Thread[parallel-scheduler-1,5,main]
value 12:Thread[parallel-scheduler-1,5,main]:Thread[parallel-scheduler-1,5,main]

可以看到,不管哪个map,都是用的是切换过的parallel-scheduler。


以上是关于Reactor中的Thread和Scheduler的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

(14)Reactor调度器与线程模型——响应式Spring的道法术器

IO模型及高性能网络架构分析

Reactor模型(高并发必备)

Process 0:0:0 (0x1ffc) Worker 0x00000001E580A1A0 appears to be non-yielding on Scheduler 3. Thread c

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