WebFlux 服务编排是指使用 WebFlux 框架来编排多个异步服务的执行顺序和数据流动,从而构建出一个完整的、基于事件驱动的响应式应用程序。
WebFlux服务编排的优势如下:
- 高性能:WebFlux基于响应式编程模型,可以使用少量的线程处理大量的请求,从而提高系统的并发能力和吞吐量。
- 异步处理:WebFlux可以异步处理请求和响应,避免线程的阻塞和等待,提高系统的并发能力和性能。
- 高可靠性:WebFlux基于事件驱动的编程模型,可以更好地处理错误和异常,从而提高系统的可靠性和稳定性。
- 简洁清晰:WebFlux的代码简洁清晰,可以使用函数式编程风格来编写业务逻辑,提高代码的可读性和可维护性。
- 可扩展性:WebFlux可以轻松地集成其他的响应式组件和服务,例如Reactive Streams、Spring Cloud、RSocket等,从而提高系统的可扩展性和灵活性。
综上所述,WebFlux服务编排可以帮助我们构建高性能、高可靠性、可扩展性强的响应式应用程序,提高系统的并发能力和性能,从而更好地满足现代应用程序的需求。
一个示例
代码语言:javascript复制public Mono> getOrderDetails(String orderId) {
return Mono.fromCallable(() -> {
// 查询订单基本信息
return "order info";
})
.flatMap(orderInfo -> {
// 查询订单商品信息
return Mono.fromCallable(() -> {
return "order item info";
});
})
.flatMap(orderItemInfo -> {
// 查询订单配送信息
return Mono.fromCallable(() -> {
return "order delivery info";
});
})
.flatMap(orderDeliveryInfo -> {
// 查询订单支付信息
return Mono.fromCallable(() -> {
return "order payment info";
});
});
}
为什么使用 fromCallable,就是上面说的,WebFlux 编排的是异步服务,而不是同步服务。
但是实际线上不要使用 fromCallable,会导致创建很多个线程,高并发场景下会导致资源竞争激烈,从而服务性能急剧下降。
1 串行
1.1 不需要 invoker1 的结果
代码语言:javascript复制long start = System.currentTimeMillis();
Mono<String> invoke1 = Invoker1.invoke1();
Mono<String> result = invoke1.flatMap(p -> Invoker2.invoke2())
.map(s -> {
return s.toString();
});
// result: invoker2, 耗时:3592(串行)
System.out.println("result: " result.block() ", 耗时:" (System.currentTimeMillis() - start));
1.2 需要返回 invoker1 的结果
代码语言:javascript复制long start = System.currentTimeMillis();
Mono<String> invoke1 = Invoker1.invoke1();
Mono<String> result = invoke1.flatMap(p -> {
return Invoker2.invoke2().map(s -> {
return p s;
});
});
// result: invoker1invoker2, 耗时:3554(串行)
System.out.println("result: " result.block() ", 耗时:" (System.currentTimeMillis() - start));
2 并行
2.1 zip 方法
zip() 方法可以一次组装任意个Mono,适用于有多个Mono的情况
代码语言:javascript复制long start = System.currentTimeMillis();
Mono<String> invoke1 = Invoker1.invoke1();
Mono<String> invoker2 = Invoker2.invoke2();
Mono<String> result = Mono.zip(invoke1, invoker2)
.map(s-> {
String t1 = s.getT1();
String t2 = s.getT2();
return String.format("invoke1:%s, invoke2: %s", t1, t2);
});
// invoker1invoker2耗时:2650 (并行)
System.out.println("result: " result.block() ",耗时:" (System.currentTimeMillis() - start));
2.2 zipWith 方法
zipWith() 每次组装一个Mono对象,使用于组装Mono个数比较少的情况。
代码语言:javascript复制long start = System.currentTimeMillis();
Mono<String> invoke1 = Invoker1.invoke1();
Mono<String> invoker2 = Invoker2.invoke2();
Mono<String> result = invoke1.zipWith(invoker2)
.map(s -> {
return String.format("invoke1:%s, invoke2: %s", s.getT1(), s.getT2());
});
// invoker1invoker2耗时:2469 (并行)
System.out.println(result.block() ",耗时:" (System.currentTimeMillis() - start));
3 前提
这里的 invoker 就是第三方系统调用。
保证 invoker 是在独立的线程中执行,这样 invoker 不会影响业务处理。
代码语言:javascript复制public class Invoker1 {
public static Mono<String> invoke1() {
return Mono.
fromSupplier(() -> {
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
return "invoker1";
})
.subscribeOn(Schedulers.parallel())
.doOnError(e -> {
System.out.println("error invoker1");
});
}
}
代码语言:javascript复制public class Invoker2 {
public static Mono<String> invoke2() {
return Mono.fromSupplier(() -> {
try {
Thread.sleep(2000);
} catch (InterruptedException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
return "invoker2";
})
.subscribeOn(Schedulers.parallel())
.doOnError(e -> {
System.out.println("error invoker2");
});
}
}