Reactor学习：二、生产者

声明：

一、Flux和Mono

Flux<T>和Mono<T>是Reactor中非常重要的两个生产者，它们都继承了Publisher<T>。Flux和Mono都代表一个响应式序列，但是不同的是，Flux代表0—N个元素，Mono代表0—1个元素。其实称Mono为一个序列并不准确，称之为“结果”可能会更好。试想web中的应用场景，一个请求必然只生成一个响应，所以使用Mono<HttpResponse>比使用Flux<HttpResponse>语义上更为确切。

二、生产序列的方法

Flux#just(T...) 、Mono#just(T) 、Mono#justOrEmpty(T)
just方法就是显式指定序列,类似Stream#of
Flux#from(Publisher) 、Flux#fromArray 、Flux#fromIterable 、Flux#range 、Flux#fromStream(Supplier<Stream>)
从Publisher、数组、集合、数据范围、流中生产序列
Mono#from(Publisher) 、Mono#fromSupplier 、Mono#fromRunnable 、Mono#fromCallable 、Mono#fromFuture
从其他地方获取结果，其中Mono#from(Publisher)是截取Publisher第一个元素
empty 、error 、never
1）empty指的是一个直接完成的序列
2）error指的是一个直接报错的序列
3）never值的是一个不做任何事情的序列，比如发出数据、报告完成、报告错误等等
Flux#generate
Flux#generate是一个同步的简易的程序化生成序列的方法，你需要提供一个初始值以及一个控制sink的回调方法，其完整参数序列是generate(Callable<S> stateSupplier, BiFunction<S, SynchronousSink<T>, S> generator, Consumer<? super S> stateConsumer)
多说无益，看段代码就懂了

Flux<String> stringFlux = Flux.generate(() -> 0 , (state,sink) -> {
    sink.next("str"+state);
    //sink.next("str"+state);
    LockSupport.parkNanos(Duration.ofSeconds(1).toNanos());
    if(state++ == 10) sink.complete();
    return state;
},System.out::println);

这段代码的作用生成一个从"str0"一直到"str10"的序列，且每间隔一秒生成一个。在sink#complete方法被调用之前或者出现异常之前，该回调方法（即第二个参数BiFunction那一段）会被一直调用。需要注意的是sink#next在一次回调中只能被调用一次，否则将会报错，导致序列生成的中止。第三个参数可以不要，其作用是在中止时（包括异常带来的中止或者Disposable#dispose取消任务带来的中止）将当前状态（也就是state）进行一定的操作，代码中是直接将其打印了出来

Flux#create
Flux#create比之Flux#generate要高级一点，其并不需要一个初始值，而且它支持多线程同时触发回调，因此，与监听机制结合在一起会得到意想不到的效果。

Flux<String> stringFlux = Flux.create(sink -> {
    //onRequest在每次接收到request的时候都会被调用
    sink.onRequest(n -> {
        System.out.println("on request:"+n);
    }).onCancel(() -> {
        System.out.println("cancel");
        //onDispose在完成、错误、取消时候调用，取消的优先级低于onCancel
    }).onDispose(() -> {
        System.out.println("dispose");
    });
    myEventContext.addMyEventListener(new SinkEventListener() {
        @Override
        public void onCompleteEvent(SinkCompleteEvent event) {
            sink.complete();
        }

        @Override
        public void onNextEvent(SinkNextEvent event) {
            sink.next(event.getMessage());
        }
    });
}, FluxSink.OverflowStrategy.DROP);

在这段代码中每当有一个SinkNextEvent事件触发时，就会执行一次sink#next,当触发了onCompleteEvent事件时，就会执行sink#complete。第二个参数FluxSink.OverflowStrategy.xxx指定了背压（backpressure，即下游对上游的反馈控制，避免爆发“洪水”）的参数，背压参数有下列几种：
IGNORE 忽视反馈，我行我素，可能会抛出IllegalStateException
ERROR 超出下游接收能力时，抛出IllegalStateException
DROP 超出下游接收能力时（下游不准备接收时），丢弃掉上游数据
LATEST 不抛弃掉上游数据，但是只取最近的数据
BUFFER 默认值，缓存所有的超量数据，要注意超出内存限制的风险
注意：不论选择哪个，在下游第一次发出请求之前，上游的所有数据均会被丢弃。
额外需要注意的是，在sink#complete发生之后，如果还在使用sink#next来添加数据，该数据会被自动丢弃，并打印出类似[DEBUG] (pool-1-thread-1) onNextDropped: 0.7328237206959655的debug信息

handle
该方法存在于Flux以及Mono中，比较特殊，相当于一个过滤机制，它可以承接上一个序列生成方法，将其生成的数据进行过滤后再输出，它使用的sink是SynchronousSink这表示sink#next在一次回调中只能被执行一次。具体示例代码如下：

Flux<Long> longFlux = Flux.interval(Duration.ofSeconds(1)).handle((item , sink) -> {
    if(item % 2 != 0) sink.next(item);
});

该段代码会生成1、3、5...的奇数序列，每隔2秒生成一次。item指的是上游发出的数据

参考文档：
[1] Reactor api doc
[2] Reactor reference doc