什么是响应式编程?
响应式编程（reactive programming）是一种基于数据流（data stream）和变化传递（propagation of change）的声明式（declarative）的编程范式。
什么是响应式流？
具备“异步非阻塞”特性和“流量控制”能力的数据流，我们称之为响应式流（Reactive Stream）。
响应式出现得原因
异步非阻塞
在如今互联网时代的大背景下，Web应用通常要面对高并发、海量数据的挑战，性能从来都是必须要考量的核心因素。
从调用者和服务提供者的角度来看，阻塞、非阻塞以及同步、异步可以这么理解：
阻塞和非阻塞反映的是调用者的状态，当调用者调用了服务提供者的方法后，如果一直在等待结果返回，否则无法执行后续的操作，那就是阻塞状态；如果调用之后直接返回，从而可以继续执行后续的操作，那可以理解为非阻塞的。
同步和异步反映的是服务提供者的能力，当调用者调用了服务提供者的方法后，如果服务提供者能够立马返回，并在处理完成后通过某种方式通知到调用者，那可以理解为异步的；否则，如果只是在处理完成后才返回，或者需要调用者再去主动查询处理是否完成，就可以理解为是同步的。
举个例子，老刘买了个洗衣机，当他启动了洗衣机后如果一直在等待洗衣机工作结束好晾衣服，那他就是阻塞的；如果他启动洗衣机之后就去看电视了，估摸快洗完了就时不时来看看，那他就是非阻塞的，因为老刘可以去做另一件事。但老刘不能知道这洗衣机啥时候洗完/是否洗完，那么这台洗衣机就是同步方式工作的；老刘后来换了一台可以在洗完衣服播放音乐的洗衣机，这样就不用时不时来看了，虽然启动之后洗衣机不能立刻返回给老刘干净的衣服，但是可以在工作完成之后通知在看电视的老刘，所以新的洗衣机就是异步工作的。
在当前网络背景下，需要提高性能。方式有以下两种：
并行化：使用更多的线程和硬件资源；----->催生出了多线程编程
异步化：基于现有的资源来提高执行效率。 ------>催生出了响应式流
响应式需要解决得一个问题-流量控制
采用方式：回压
在响应式流中，数据流的发出者叫做Publisher，监听者叫做Subscriber。订阅者也需要有一种能够向上游反馈流量需求的机制。这种能够向上游反馈流量请求的机制就叫做回压
基本策略：
1.缓存策略：由于发布者的数据不能很快被订阅者处理掉，那么发布者会将未处理的数据元素缓存起来
2.丢弃策略：发布者不需要缓存来不及处理的数据，而是直接丢弃，当订阅者请求数据的时候，会拿到发布者那里最近的一个数据元素
从此，便出现了如下得响应式编程：
响应式流（异步非阻塞+背压机制）+ 变化传递 + 声明式范式
关于labmda与响应式编程的区别？
函数响应式编程的重点在于“函数式”的语言特性，这个概念在二十年前就盖棺定论了。
响应式编程的重点在于“基于事件流”的异步编程范式，由不断产生的数据/时间来推动逻辑的执行。
