目的：

1 Spring3.2+使用DeferredResult、HttpAsyncClient、ListenableFutureAdapter完成非阻塞IO调用的ChatGPT实践
2 相关代码示例
3 与WebFlux的优劣势比较、WebFlux代码示例
4 使用Java SpirngWebFlux与使用python开发GPT项目优劣势

1.DeferredResult简介及优势

DeferredResult 是 Spring MVC 提供的一个类，用于处理异步请求。在一个标准的同步操作中，服务器端的处理逻辑会直接在接收请求的同一个线程中执行，并且直到处理完成后才会将响应返回给客户端。这种模式在高并发场景下会导致线程资源的大量消耗，因为处理线程在等待（例如，等待数据库查询或远程服务调用）的过程中无法处理其他请求。

使用 DeferredResult 可以解决这个问题。当控制器（Controller）返回一个 DeferredResult 时，Spring MVC 会知道你将在另一个线程中处理请求，并且请求处理线程会立即释放，可以去处理其他的请求。这个处理可以是一个数据库操作、远程服务调用或者任何可能会阻塞的操作。一旦异步处理完成，你可以设置 DeferredResult 的结果，并且Spring MVC 会将该结果作为 HTTP 响应返回给客户端。

DeferredResult 的优势包括：

提高吞吐量：由于请求处理线程在等待操作完成时可以释放，因此能够处理更多的请求，提高服务器的吞吐量。
更好的资源利用：异步处理模式可以帮助更有效地利用服务器资源，尤其是在响应时间较长或I/O密集型的应用程序中。
灵活性：你可以控制异步处理的执行，可以结合线程池、CompletableFuture、响应式编程模型或其他异步编程技术使用。
可扩展性：异步请求处理允许你扩展应用程序以处理更多的并发请求，而不必为每个请求分配一个线程。
超时处理：DeferredResult 提供了超时处理的选项，你可以定义超时后的回调，从而更好地控制请求的生命周期。

示例代码

    @RequestMapping(value = "/summary", method = RequestMethod.POST)
    @ResponseBody
    public DeferredResult<SimpleDataFlagModel<SummaryResult>> getMedicalSummary(@RequestBody MedicalSummaryParam param) {
        final DeferredResult<SimpleDataFlagModel<SummaryResult>> deferredResult = new DeferredResult<>();

        aissistantMedicalProcess.medicalSummary(param)
            .addCallback(new ListenableFutureCallback<SimpleDataFlagModel<SummaryResult>>() {
                @Override
                public void onSuccess(SimpleDataFlagModel<SummaryResult> result) {
                    deferredResult.setResult(result);
                }

                @Override
                public void onFailure(Throwable t) {
                    SimpleDataFlagModel<SummaryResult> errorResponse = new SimpleDataFlagModel<>();
                    errorResponse.setMessage("Internal server error");
                    errorResponse.setFlag("1");
                    errorResponse.setCode("500");
                    deferredResult.setErrorResult(errorResponse);
                }
            });

        return deferredResult;
    }

2.HttpAsyncClient 的简介及优势

HttpAsyncClient 是 Apache HttpComponents 项目提供的一个异步的 HTTP 客户端。它允许执行非阻塞的 HTTP 请求，这意味着客户端可以在等待 HTTP 响应的同时继续执行其他任务。这与传统的同步 HTTP 客户端（如 Apache 的 HttpClient）形成对比，后者在发送请求并等待响应时会阻塞当前线程。

HttpAsyncClient 的优势包括：

非阻塞 I/O：HttpAsyncClient 基于非阻塞 I/O 模型，可以有效地处理大量并发的 HTTP 请求，而不会导致线程阻塞。这对于需要同时处理多个外部服务调用的应用程序特别有用。
高性能：由于其非阻塞的特性，HttpAsyncClient 能够在不增加额外线程的情况下，提高应用程序的吞吐量和响应性能。
资源利用效率：传统的阻塞 I/O 模型在等待响应时会闲置线程，而 HttpAsyncClient 使用的非阻塞模型允许单个线程管理多个并发连接，从而更高效地利用系统资源。
灵活的响应处理：HttpAsyncClient 支持通过回调函数处理 HTTP 响应，使得响应处理更加灵活。开发者可以定义在收到响应时执行的代码，而无需等待响应完成。
易于集成：HttpAsyncClient 可以很容易地集成到现有的 Java 应用程序中，提供了与 Apache HttpClient 类似的 API，因此对于已经熟悉 Apache HttpClient 的开发者来说，学习成本较低。

使用场景：

高并发的客户端应用：对于需要同时发起多个 HTTP 请求并处理响应的客户端应用，如微服务架构中的服务间通信。
性能敏感的应用：对于需要快速响应外部 HTTP 请求的应用，使用 HttpAsyncClient 可以减少等待时间，提升用户体验。
资源受限的环境：在资源受限（如线程数限制）的环境下，HttpAsyncClient 通过非阻塞 I/O 提供更好的资源利用率。
综上所述，HttpAsyncClient 为处理 HTTP 请求提供了一个高性能、资源高效且易于使用的异步解决方案，特别适用于需要处理大量并发请求的现代应用程序。

示例代码

@Configuration
public class HttpClientConfig {

    @Bean(destroyMethod = "close")
    public CloseableHttpAsyncClient closeableHttpAsyncClient() {
        RequestConfig requestConfig = RequestConfig.custom()
            .setConnectTimeout(5 * 1000) // 设置连接超时时间为5秒
            .setSocketTimeout(20 * 1000) // 设置响应超时时间为20秒
            .setConnectionRequestTimeout(5 * 1000) // 设置从连接池获取连接的超时时间为5秒
            .build();
         /*通过压测，调整 IOReactorConfig,设置 I/O 线程的数量、SO_TIMEOUT、连接超时和请求超时， 可以提供额外的性能提升。*/
//        IOReactorConfig reactorConfig = IOReactorConfig.custom()
//            .setIoThreadCount(Runtime.getRuntime().availableProcessors())
//            .build();
        /*通过压测，调整 连接数 可以提供额外的性能提升。*/
//        PoolingNHttpClientConnectionManager connManager = new PoolingNHttpClientConnectionManager();
//        connManager.setMaxTotal(100); // 设置最大连接数
//        connManager.setDefaultMaxPerRoute(10); // 设置每个路由的最大连接数

        //CloseableHttpAsyncClient可以set设置RequestConfig、reactorConfig、connManager等
        CloseableHttpAsyncClient client = HttpAsyncClients.custom()
            .setDefaultRequestConfig(requestConfig)
            .build();
        client.start(); // 启动HTTP客户端
        return client;
    }
}

IOReactorConfig和PoolingNHttpClientConnectionManage的使用

目的不同：IOReactorConfig的目的是配置处理I/O事件的线程，即如何高效地在底层进行非阻塞I/O操作。而PoolingNHttpClientConnectionManager则是管理HTTP连接的重用和分配，它更多关注的是如何高效地管理到服务器的连接。
影响范围不同：IOReactorConfig直接影响的是如何处理I/O事件，包括读取来自服务器的数据，或者将数据写入网络。PoolingNHttpClientConnectionManager的影响则是在更高一层，它管理的是这些I/O操作所依赖的连接资源。

综上，IOReactorConfig和PoolingNHttpClientConnectionManager分别从不同的层面提供配置，以确保HttpAsyncClient既可以高效地处理I/O事件，又可以有效地管理HTTP连接资源。正确地配置这两者，可以使得异步HTTP客户端在面对高并发和复杂网络条件时，表现出更好的性能和稳定性。

3.ListenableFutureAdapter的使用

ListenableFutureAdapter 是 Spring 框架中的一个类，属于 spring-core 包的一部分。它的主要作用是将一个 ListenableFuture 对象适配成另一个 ListenableFuture 对象，但在这个过程中允许对结果进行转换或处理。这个类是 ListenableFuture 的一个抽象子类，需要实现 adapt 方法来定义转换逻辑。

ListenableFuture 是 Spring 对未来结果的抽象，类似于 JDK 中的 Future，但提供了更丰富的功能，例如注册回调函数。当异步计算完成时，可以执行这些回调函数，而不需要阻塞等待异步计算的结果。

ListenableFutureAdapter 的作用：

结果转换：允许将异步计算的结果从一种类型转换为另一种类型。例如，从异步服务调用返回的原始响应对象转换为应用程序中使用的高级模型对象。
结果处理：在结果被消费之前，可以对其进行额外的处理，如应用某些业务逻辑或进行数据的后处理。
异步链式处理：通过适配器，可以创建一系列的异步操作链，每个操作的输入依赖于前一个操作的输出，而整个处理流程仍然是非阻塞的。

使用场景：

当你在使用异步编程模式，尤其是在 Spring 应用程序中处理外部服务调用或IO操作时，ListenableFutureAdapter 可以非常有用。
在需要将异步操作的结果进行转换或者需要在结果可用时立即应用某些逻辑的场景下，使用 ListenableFutureAdapter 可以简化代码并保持异步处理的优雅。

示例代码

    public ListenableFutureAdapter<SimpleDataFlagModel<SummaryResult>, ApiResponse<SummaryResult>> medicalSummary(MedicalSummaryParam param) {
        HttpPost post = new HttpPost(medicalSummaryUrl);
        String json = generateJsonForRequest(param);
        post.setEntity(new StringEntity(json, ContentType.APPLICATION_JSON));
        CompletableFuture<ApiResponse<SummaryResult>> future = new CompletableFuture<>();
        //非阻塞 I/O、高性能、资源利用效率
        httpAsyncClient.execute(post, new FutureCallback<HttpResponse>() {
            @Override
            public void completed(HttpResponse result) {
                try {
                    int statusCode = result.getStatusLine().getStatusCode();
                    String responseContent = EntityUtils.toString(result.getEntity());
                    if (statusCode >= 200 && statusCode < 300) {
                        ApiResponse<SummaryResult> response = JSON.parseObject(responseContent, new TypeReference<ApiResponse<SummaryResult>>() {});
                        future.complete(response);
                    } else {
                        future.completeExceptionally(new RuntimeException("Unexpected response status: " + statusCode + " with body: " + responseContent));
                    }
                } catch (Exception e) {
                    future.completeExceptionally(e);
                }
            }

            @Override
            public void failed(Exception ex) {
                future.completeExceptionally(ex);
            }

            @Override
            public void cancelled() {
                future.cancel(true);
            }
        });
        // Create a ListenableFuture from the CompletableFuture
        ListenableFuture<ApiResponse<SummaryResult>> listenableFuture = new CompletableToListenableFutureAdapter<>(future);
        return new ListenableFutureAdapter<SimpleDataFlagModel<SummaryResult>, ApiResponse<SummaryResult>>(listenableFuture) {
            @Override
            protected SimpleDataFlagModel<SummaryResult> adapt(ApiResponse<SummaryResult> apiResponse) {
                return processResponse(apiResponse);
            }
        };
    }

如：

ListenableFuture<UserEntity> futureUserEntity = userService.findUserByIdAsync(userId);

ListenableFuture<UserProfile> futureUserProfile = new ListenableFutureAdapter<UserProfile, UserEntity>(futureUserEntity) {
    @Override
    protected UserProfile adapt(UserEntity userEntity) {
        // 转换逻辑
        return new UserProfile(userEntity.getUsername(), userEntity.getEmail());
    }
};

4. 使用SpirngMVC+Differred完成GPT调用总结

1.使用连接池配置
优化连接管理：确保通过PoolingNHttpClientConnectionManager显式配置连接池，调整最大连接数和每个路由的最大连接数以适应您的应用需求，这对于提高HTTP客户端在高并发情况下的性能和资源利用率至关重要。
1. 异步处理改进
  -- 优化异步调用：在异步调用处理中，使用ListenableFuture和DeferredResult来保持
  处理的非阻塞性，这样可以释放容器线程，提高系统的吞吐量。
  --错误处理和超时：确保在异步处理逻辑中添加适当的错误处理和超时策略，以避免潜在的无限等待或资源泄露。
1. I/O Reactor 配置
  调整IOReactorConfig：如果您使用的是异步HTTP客户端，根据您的硬件特性（如CPU核心数）调整I/O线程数，可能会提高应用程序处理并发请求的能力。
1. 清晰的异常处理逻辑
  明确异常处理：在回调函数中处理future.completeExceptionally时，确保异常能够被正确捕获并处理，避免对客户端隐藏错误信息。
1. API响应和错误信息
  标准化API响应：对于API响应，特别是错误响应，应该有一个清晰和一致的格式，以便客户端可以容易地解析和处理。
1. 性能和负载测试
  进行性能测试：在引入异步处理和连接池配置后，进行彻底的性能测试和负载测试，确保改进措施带来的是正面影响，同时也要注意观察潜在的性能瓶颈。
1. 代码和配置的维护性
  提高代码的可维护性：对于复杂的配置和异步处理逻辑，考虑使用更高级别的抽象或框架特性来简化实现，如Spring WebFlux，它为编写非阻塞、事件驱动的Web应用提供了支持。

以上建议旨在帮助您进一步优化代码，提高应用的性能、可维护性和用户体验。实际应用时，请根据您的具体需求和环境特点进行适当调整。

5.拓展：DeferredResult和Spring WebFlux优劣势

在Spring框架中，DeferredResult和Spring WebFlux分别代表了两种不同的非阻塞I/O实现方式，它们各自有优势和适用场景。

使用DeferredResult的优劣势
DeferredResult属于Spring MVC，它允许从Controller返回一个预期将来某时刻由另一个线程完成的结果，从而实现非阻塞I/O。这种方式依旧运行在传统的Servlet容器上，如Tomcat。

优势：

兼容性：可以在传统的Servlet容器上使用，无需特定的服务器或环境支持。
渐进式改进：对于已有的Spring MVC项目，使用DeferredResult可以不改变大部分架构的情况下实现非阻塞I/O。
简单性：对于一些简单的异步需求，使用DeferredResult可能更直接和易于理解。

劣势：

受限的非阻塞范围：虽然DeferredResult可以提高响应性，但它并不意味着整个处理流程都是非阻塞的。对于网络I/O、数据库操作等，仍然需要相应的非阻塞客户端或解决方案。
性能瓶颈：在高并发场景下，传统的Servlet容器可能会成为性能瓶颈。
使用Spring WebFlux的优劣势

Spring WebFlux是Spring 5引入的全新反应式编程框架，提供了构建非阻塞、事件驱动Web应用的完整解决方案。

优势：

全面的非阻塞支持：WebFlux设计之初就考虑了非阻塞和反应式编程，从网络层到数据访问层都提供非阻塞的解决方案。
更高的并发处理能力：利用少量的线程处理大量的并发连接，尤其适合长连接、实时消息等场景。
更好的资源利用：在反应式编程模型下，资源利用更加高效，能够减少不必要的线程切换和内存使用。
函数式编程风格：WebFlux支持函数式编程风格，为编写非阻塞流水线式的数据处理提供了强大的工具。

劣势：

学习曲线：反应式编程引入了全新的概念和编程范式，对于新手来说学习成本较高。
生态系统：虽然生态系统正在迅速成熟，但对于某些库和工具，可能仍然缺乏反应式或非阻塞支持。
过渡成本：对于已经使用Spring MVC构建的应用，迁移到WebFlux可能需要重构大量代码和架构。

总的来说，使用DeferredResult可以为传统的Spring MVC应用提供一种简单的方式来实现部分非阻塞操作，而Spring WebFlux提供了一个全新的反应式编程模型，适合于需要全面非阻塞处理能力和高并发的现代Web应用。选择哪一种取决于应用的具体需求、现有架构以及开发团队的熟悉

6.SpringWebFlux与SpirngMVC+defferred执行过程差异

当比较这两个场景时，主要的区别在于应用如何处理请求、执行异步操作以及返回结果的机制。让我们详细探讨一下每个场景。

场景 1: Spring MVC + DeferredResult

请求接收：Jetty 接收到 HTTP 请求并分配一个线程（从其线程池中）来处理这个请求。
异步处理：控制器返回一个DeferredResult对象，这时Jetty的线程可以返回到线程池中，等待其他请求，因为实际的处理被异步化了。这里并没有新线程被Spring MVC创建，处理异步结果的责任转移到了使用httpAsyncClient的异步线程上。
执行异步操作：httpAsyncClient执行异步HTTP调用，这个调用不会阻塞Jetty的线程。一旦异步调用完成，httpAsyncClient的回调方法会被触发。
设置结果：在httpAsyncClient的回调中，你会设置DeferredResult的结果。这个操作将触发响应的发送给客户端。
响应发送：一旦DeferredResult的结果被设置，Spring MVC会处理这个结果，并通过Jetty发送响应回客户端。

场景 2： Spring WebFlux 使用 httpAsyncClient

请求接收: Jetty 作为底层服务器，以非阻塞模式接收到 HTTP 请求。由于 WebFlux 的反应式编程模型，请求处理是完全非阻塞的。
处理请求: 请求被路由到对应的处理器，整个数据处理流程利用反应式编程模型进行。即使您的应用运行在支持 Servlet API 的容器上（如 Jetty），WebFlux 也使用了适配器来确保反应式流的非阻塞特性。
执行异步操作: 此时，如果使用httpAsyncClient进行外部服务调用，该操作本身是异步且非阻塞的。然而，httpAsyncClient是一个回调式的异步客户端，并不直接返回反应式类型（如 Mono 或 Flux）。为了将httpAsyncClient的异步结果集成到 WebFlux 的反应式流中，您需要将其适配为一个反应式类型。这通常通过创建一个Mono或Flux并在httpAsyncClient的回调中完成它来实现。
返回响应: 一旦外部调用的结果通过Mono或Flux被适配，就可以将其作为响应流返回。Spring WebFlux 框架将负责将这个反应式流转化为 HTTP 响应，并以非阻塞的方式发送回客户端。

与 Spring MVC + DeferredResult 的比较

Spring WebFlux 是在 Spring Framework 5.0 中引入的，作为 Spring 框架的一部分，它提供了构建响应式 Web 应用的能力。Spring WebFlux 使用了响应式编程模型来支持非阻塞的 I/O 操作，这是与之前版本的 Spring MVC（基于 Servlet API 和阻塞 I/O）相比的主要区别。
当在 WebFlux 中使用httpAsyncClient与在 Spring MVC + DeferredResult 中使用相比，主要差异在于处理模型和结果的适配方式：

处理模型: Spring WebFlux 采用的是完全的反应式编程模型，整个请求处理流程是基于事件驱动和非阻塞的。即使在调用外部服务时使用了httpAsyncClient，整个处理流程也被设计为非阻塞。
结果适配: 在 WebFlux 中，需要手动将httpAsyncClient的异步结果转化为反应式类型（Mono/Flux）。这是因为httpAsyncClient不是一个反应式客户端，与 WebFlux 的响应式编程模型不是直接兼容的。这一步是必须的，以保持整个请求处理流程的响应式特性。

在两种场景下，Jetty 服务器不会为了等待异步操作结果而阻塞线程。但是，通过 WebFlux + httpAsyncClient的组合，可以更加紧密地遵循反应式编程模型，从而实现整个应用的响应式架构。这种方法在处理大规模并发请求时可能会显示出更好的性能和资源利用率。

7.使用WebFlux替换原有SpringMVC+Defferred代码

在 WebFlux 中，我们通常会使用 WebClient 而不是 httpAsyncClient 来进行异步的、非阻塞的HTTP调用。下面是一个简化的示例，展示如何使用 Spring WebFlux 重写您的控制器和服务逻辑：

1. WebFlux 控制器

package com.xxx.modulemedical.web.controllers.aiassistant;
import com.xxx.modulemedical.web.controllers.aiassistant.param.MedicalSummaryParam;
import com.xxx.modulemedical.web.controllers.aiassistant.service.AissistantMedicalService;
import com.xxx.modulemedical.web.controllers.aiassistant.vo.bs.SummaryResult;
import com.xxx.modulemedical.web.core.common.SimpleDataFlagModel;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import reactor.core.publisher.Mono;

@RestController
public class AissistantMedicalController {

    @Autowired
    private AissistantMedicalService aissistantMedicalService;

    @PostMapping("/xxxx/xxxx/summary")
    public Mono<SimpleDataFlagModel<SummaryResult>> getMedicalSummary(@RequestBody MedicalSummaryParam param) {
        return aissistantMedicalService.medicalSummary(param);
    }
}

2. WebFlux 服务

package com.xxx.modulemedical.web.controllers.aiassistant.service;

import com.xxx.modulemedical.web.controllers.aiassistant.param.MedicalSummaryParam;
import com.xxx.modulemedical.web.controllers.aiassistant.vo.bs.ApiResponse;
import com.xxx.modulemedical.web.controllers.aiassistant.vo.bs.SummaryResult;
import com.xxx.modulemedical.web.core.common.SimpleDataFlagModel;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.web.reactive.function.client.WebClient;
import reactor.core.publisher.Mono;

@Service
public class AissistantMedicalService {

    @Value("${ai.bs.url}")
    private String medicalSummaryUrl;

    private final WebClient webClient;

    public AissistantMedicalService(WebClient.Builder webClientBuilder) {
        this.webClient = webClientBuilder.baseUrl(medicalSummaryUrl).build();
    }

    public Mono<SimpleDataFlagModel<SummaryResult>> medicalSummary(MedicalSummaryParam param) {
        // Assuming there is a way to convert MedicalSummaryParam to the request body
        return webClient.post()
                .uri("/api/v1/process/d718e663-d388-4215-91d8-bbe0448a9081")
                .bodyValue(param)
                .retrieve()
                .bodyToMono(ApiResponse.class)
                .map(this::processResponse);
    }

    private SimpleDataFlagModel<SummaryResult> processResponse(ApiResponse<SummaryResult> apiResponse) {
        SimpleDataFlagModel<SummaryResult> response = new SimpleDataFlagModel<>();
        // Map ApiResponse to SimpleDataFlagModel here
        return response;
    }
}

说明：

控制器（Controller）：使用 @RestController 和 @PostMapping 注解定义了一个处理 POST 请求的方法。返回值是一个 Mono<SimpleDataFlagModel<SummaryResult>>，这表示响应是异步生成的。
服务（Service）：定义了一个服务类 AissistantMedicalService，它使用 WebClient 进行非阻塞的 HTTP 调用。WebClient 是 Spring WebFlux 提供的，用于在响应式应用中发起 HTTP 请求的工具。
异步和非阻塞：整个流程从接收 HTTP 请求到调用外部服务都是异步和非阻塞的。使用 Mono 和 WebClient 的响应式编程范式能够有效提升应用的性能和资源利用率。

注意：示例中的 processResponse 方法需要您根据实际的 ApiResponse 结构来实现转换逻辑。此外，示例假设 MedicalSummaryParam 可以直接作为请求体发送，您可能需要根据实际情况对请求体的序列化进行调整。

8.通过 Event Stream调用底层大模型GPT获取结果比较

场景 1: Spring MVC + HttpClient Event Stream

阻塞模型：尽管使用了 Event Stream 来接收 GPT 的流式响应，Spring MVC 的处理模型本身是基于 Servlet API 的，这通常意味着一个请求由一个线程从开始到结束负责处理。如果 Event Stream 处理在接收全部数据前不释放线程，这将导致阻塞行为。
资源利用：在高并发场景下，每个请求占用一个线程的模型可能会导致线程资源紧张，尤其是当请求处理包括长时间的等待或I/O操作时。虽然可以通过使用DeferredResult或Callable来改进，使得请求处理可以异步执行并释放容器线程，但这仍然依赖于底层服务器的线程池来管理并发请求。
适用场景：适合于传统的、请求-响应式的 Web 应用。对于需要处理大量长连接或高并发请求的场景，可能需要额外的配置和优化来提高性能。

场景 2: Spring WebFlux + HttpClient Event Stream

非阻塞和响应式模型：WebFlux 是建立在响应式编程模型之上的，支持非阻塞的 I/O 操作。这意味着即使进行流式数据处理（如从 GPT 接收事件流），也不会阻塞处理请求的线程，因为 WebFlux 使用事件循环和回调来处理请求。
资源利用和并发：由于非阻塞模型的特性，WebFlux 能够在相对较少的线程上处理大量并发请求，从而提高资源利用率。对于 I/O 密集型的应用，这可以显著提高性能和伸缩性。
适用场景：特别适合于实时性要求高、需要处理大量并发请求的应用，如实时数据处理、高性能API网关等。WebFlux 可以更高效地管理长连接和流式通讯。

总结

执行模型：Spring MVC 在处理流式响应时可能需要通过异步结果或其他机制来避免阻塞，而 WebFlux 本身就支持非阻塞的数据处理。
资源和并发处理：WebFlux 的非阻塞模型允许它在更少的资源下处理更多的并发请求，对于高并发和流式数据处理场景更为高效。
数据处理方式：虽然两者都可以处理 Event Stream，但 WebFlux 通过其响应式编程模型能够提供更灵活和强大的数据流操作能力，如数据的转换、过滤和组合。

简而言之，如果你的应用场景中存在大量的流式数据处理和高并发需求，特别是当这些场景需要高效的资源利用率时，选择 Spring WebFlux 会是更合适的选择。

9.使用python与java SpringWebFlux的优劣势

使用 Python 作为 Web 服务器（例如使用 Flask 或 Django）与使用 Java Spring WebFlux 之间的比较，涉及多个维度的考虑，包括性能、开发效率、生态系统和可维护性等方面。以下是一些主要的考虑点：

使用 Python 作为 Web 服务器

优势：

开发效率：Python 通常被认为是一种高生产力语言，简洁的语法和丰富的库支持使得开发Web应用变得更加快捷。
灵活性：Python 提供了多种异步框架（如 aiohttp, FastAPI 等），这些框架支持异步编程，能够处理 Event Stream 类型的响应。
生态系统：Python 拥有丰富的库和框架，特别是在数据分析、机器学习等领域，这可能对某些特定的应用场景提供便利。

劣势：

性能：相较于编译型语言如 Java，Python 作为一种解释型语言，在运行时性能上可能存在不足。
并发处理：虽然 Python 提供了异步编程的能力，但由于全局解释器锁（GIL）的存在，其在多线程并发处理上可能不如 JVM 那样高效。
资源利用：对于高并发的场景，Python 的异步框架虽然能够提高应用的响应能力，但在资源利用效率方面可能不及专为此设计的框架如 WebFlux。

使用 Java Spring WebFlux

优势：

性能与伸缩性：Java 虚拟机（JVM）提供了高性能的执行环境，加之 Spring WebFlux 的非阻塞和响应式编程模型，能够在高并发场景下提供更好的性能和资源利用率。
响应式编程：WebFlux 提供了完整的响应式编程模型，适用于处理复杂的异步流数据处理场景，与 Event Stream 集成良好。
成熟的生态系统：Spring Framework 和 Spring WebFlux 拥有广泛的社区支持和丰富的生态系统，包括安全、数据访问等成熟的解决方案。

劣势：

学习曲线：相较于 Python，Java 及 Spring Framework 的学习曲线可能更陡峭，特别是对于响应式编程的概念和实践。
开发效率：虽然现代的 Java 开发工具和框架已经非常高效，但在某些简单应用的快速原型开发方面，Python 可能会更快一些。

总结
选择使用 Python 还是 Java Spring WebFlux 构建应用，取决于多种因素，包括项目需求、性能要求、团队熟悉的技术栈、以及应用的特定场景。对于需要处理高并发、高性能的流数据应用，Spring WebFlux 在性能和伸缩性方面可能有优势。而对于追求开发效率、并利用 Python 在数据处理方面的优势的场景，选择 Python 可能更合适。

10.当 Spring WebFlux 运行在支持 Servlet 3.1+ 的传统容器（如 Tomcat, Jetty）上与SpringDefferred差异

当 Jetty 作为服务器容器处理异步请求时，它的行为会根据应用使用的框架（Spring MVC + DeferredResult 或 Spring WebFlux）和相应的编程模型来差异化处理。Jetty 对这两种情况的处理差异主要体现在如何管理和利用容器线程，以及如何执行异步操作的完成通知。

使用 Spring MVC + DeferredResult

当使用 DeferredResult 时，Spring MVC 应用会利用 Servlet 3.1+ API 启动异步上下文 (startAsync)，允许请求处理在不占用 Servlet 容器线程的情况下进行。
一旦 DeferredResult 被设置（无论是成功结果还是异常），Spring MVC 会通知 Servlet 容器异步处理已完成。此时，Jetty 会重新分配一个线程来执行请求的后续处理，包括将 DeferredResult 中的结果转换为 HTTP 响应并发送给客户端。
在这个过程中，异步操作的执行（比如远程服务调用）和结果设置本身并不占用 Servlet 容器的线程，但最终的响应处理需要容器线程参与。

使用 Spring WebFlux

在 WebFlux 应用中，整个请求处理流程都是基于非阻塞和反应式编程模型的。当 WebFlux 运行在支持 Servlet 3.1+ 的容器（如 Jetty）上时，它同样会启动异步上下文来处理请求。
-然而，与 Spring MVC + DeferredResult 不同的是，WebFlux 不依赖于重新分配容器线程来完成响应的生成和发送。响应的准备和发送是通过非阻塞的写操作完成的，整个过程都在原始的异步上下文中进行，利用事件驱动和回调机制来管理数据的读写。
WebFlux 通过反应式流背压机制控制数据的生成和发送速率，避免了不必要的资源消耗和线程使用。在这种模式下，Jetty 的角色更多地是作为异步事件的调度者，而不是直接参与每一步的响应处理。

jetty怎么差别化处理

Jetty（或其他 Servlet 3.1+ 容器）基于应用使用的 API（Servlet 异步 API 或其他非阻塞 I/O 框架如 Netty 的 API）来差别化处理异步请求。容器本身提供异步上下文的管理、请求的读写监听和完成通知的机制，但具体的使用方式和优化则取决于上层框架（如 Spring MVC 或 WebFlux）的设计和实现。

对于 Spring MVC + DeferredResult，Jetty 在异步操作完成后需要重新分配线程来完成响应的处理和发送。
对于 Spring WebFlux，Jetty 提供异步非阻塞的环境，但响应的处理逻辑是在反应式框架内部通过非阻塞操作实现的，Jetty 主要负责传输层的异步非阻塞支持，而不直接管理响应生成的线程。
这种设计使得 Jetty 能够高效地支持不同的编程模型和应用场景，从传统的阻塞式 Servlet 应用到现代的非阻塞、反应式 Web 应用。

总结

当 Spring WebFlux 运行在支持 Servlet 3.1+ 的传统容器（如 Tomcat, Jetty）上，与使用 Spring MVC 的 DeferredResult 实现异步处理相比，主要差异体现在以下几个方面：

编程模型和架构设计

Spring WebFlux 采用完全的反应式编程模型，整个请求处理流程—包括数据访问、业务逻辑处理到生成响应—都是非阻塞的。WebFlux 设计用于构建基于事件驱动和响应式系统的应用，优化了数据流的处理和背压管理。
Spring MVC + DeferredResult 在传统的 Servlet 基础上实现异步处理，主要用于解决长时间处理请求的场景，释放服务器线程等待异步操作完成。虽然提供了异步能力，但它并未改变 Spring MVC 的同步和阻塞式的编程模型。

性能和资源利用

Spring WebFlux 在非阻塞和反应式的基础上，能够更高效地管理服务器资源，尤其是在高并发和 I/O 密集型的场景下，通过减少线程切换和阻塞等待，提高了应用的吞吐量和伸缩性。
Spring MVC + DeferredResult 通过异步处理机制改善了并发处理能力和服务器资源的利用，但在数据处理和响应生成上可能不如 WebFlux 高效，尤其是当涉及到复杂的数据流操作时。

容器线程的使用

Spring WebFlux 运行在支持 Servlet 3.1+ 的容器上时，利用异步和非阻塞特性，最大化减少对容器线程的依赖。响应的生成和发送过程尽可能在原始异步上下文中完成，不需要重新分配容器线程。
Spring MVC + DeferredResult 在异步操作完成后，通常需要容器重新分配一个线程来完成响应的处理和发送，这一点与 WebFlux 存在显著差异。

应用场景

Spring WebFlux 适合于需要充分利用非阻塞 I/O 优势的现代应用，如实时通信、高并发服务等，以及在微服务架构中构建响应式系统。
Spring MVC + DeferredResult 适合于已有的 Spring MVC 应用需要引入异步处理能力，或者在不完全迁移到反应式编程模型的情况下，提升应用的并发处理能力。

总之，选择 WebFlux 还是 DeferredResult，应基于应用的具体需求、性能目标以及开发团队对反应式编程模型的熟悉度。WebFlux 提供了一种面向未来的、全反应式的编程方式，而 DeferredResult 则为现有的 Spring MVC 应用提供了一种相对简单的方式来实现异步处理。

SpringMVC利用DeferredResult实现非阻塞调用ChatGPT返回结果

SpringMVC利用DeferredResult实现非阻塞调用ChatGPT返回结果

目的：

1.DeferredResult简介及优势

2.HttpAsyncClient 的简介及优势

3.ListenableFutureAdapter的使用

4. 使用SpirngMVC+Differred完成GPT调用总结

5.拓展：DeferredResult和Spring WebFlux优劣势

6.SpringWebFlux与SpirngMVC+defferred执行过程差异

场景 1: Spring MVC + DeferredResult

场景 2： Spring WebFlux 使用 httpAsyncClient

与 Spring MVC + DeferredResult 的比较

7.使用WebFlux替换原有SpringMVC+Defferred代码

1. WebFlux 控制器

2. WebFlux 服务

8.通过 Event Stream调用底层大模型GPT获取结果比较

场景 1: Spring MVC + HttpClient Event Stream

场景 2: Spring WebFlux + HttpClient Event Stream

9.使用python与java SpringWebFlux的优劣势

使用 Python 作为 Web 服务器

使用 Java Spring WebFlux

10.当 Spring WebFlux 运行在支持 Servlet 3.1+ 的传统容器（如 Tomcat, Jetty）上与SpringDefferred差异

使用 Spring MVC + DeferredResult

使用 Spring WebFlux

jetty怎么差别化处理

总结

当 Spring WebFlux 运行在支持 Servlet 3.1+ 的传统容器（如 Tomcat, Jetty）上，与使用 Spring MVC 的 DeferredResult 实现异步处理相比，主要差异体现在以下几个方面：

编程模型和架构设计

性能和资源利用

容器线程的使用

应用场景

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2.HttpAsyncClient 的简介及优势

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4. 使用SpirngMVC+Differred完成GPT调用总结

5.拓展 ：DeferredResult和Spring WebFlux优劣势

6.SpringWebFlux与SpirngMVC+defferred执行过程差异

场景 1: Spring MVC + DeferredResult

场景 2： Spring WebFlux 使用 httpAsyncClient

与 Spring MVC + DeferredResult 的比较

7.使用WebFlux替换原有SpringMVC+Defferred代码

1. WebFlux 控制器

2. WebFlux 服务

8.通过 Event Stream调用底层大模型GPT获取结果比较

场景 1: Spring MVC + HttpClient Event Stream

场景 2: Spring WebFlux + HttpClient Event Stream

9.使用python与java SpringWebFlux的优劣势

使用 Python 作为 Web 服务器

使用 Java Spring WebFlux

10.当 Spring WebFlux 运行在支持 Servlet 3.1+ 的传统容器（如 Tomcat, Jetty）上与SpringDefferred差异

使用 Spring MVC + DeferredResult

使用 Spring WebFlux

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编程模型和架构设计

性能和资源利用

容器线程的使用

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5.拓展：DeferredResult和Spring WebFlux优劣势