大模型下的响应式编程

随着大模型的持续火热，基于大模型的编程范式正处于不断变化和讨论之中。大模型的天然流式输出特性，暗示了响应式编程在大模型编程中的独特优势。本文将以Java为例，回顾响应式编程的发展历程，分析大模型介入后编程范式的变化，并探讨响应式编程范式在大模型时代的体现与机遇。

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1.Java中函数从来不是一等公民

Java的出现给软件工程化带来了耳目一新的震撼。与之同台竞技的有Visual Basic 6，以及当年号称VB Killer的Delphi。VB与Delphi占领了桌面市场，Java通过跨平台的能力占领了后端服务开发，在Web开发的角逐中，有了VB为代表的ASP，以及以Java为代表的JSP。彼时，Delphi程序员是瞧不上VB的，但没有听说过Delphi程序员瞧不上Java。C#的横空出世惹恼了不同阵营的粉丝，谁也说不清C#到底是抄了VB还是Delphi，还是Java，亦或者全抄：集大成与一家。C#没能击溃Java，这当然与它原生家庭有关：.net framework只支持windows。但C#，或者说.NET结结实实的击溃了Delphi；即使VB.NET依然推出，也挡不住C#的压迫之下，VB,Delphi双雄皆没落。

在快速开发市场上，Java和C#几乎引导了上一个年代的所有编程。于是“面向对象”这个编程范式在经历了若干年的不温不火后走向C位，并被无限加强。一切皆为对象，一切皆为类确定了Java世界里对象是一等公民，脱离了对象的变量，函数都不可以存在。

以Java为首的强面向对象编程范式垄断了一个年代，没有太多人去谈论函数式编程，即使背后那些函数式高手们也只能深深的叹息：老子只是生不逢时，并不是技不如人。

2. Java中Lambda的引入

打破僵局的并不是Java，而是C#：2007年，C#3.0在.net framework3.5的LINQ中正式引入Lambda。Lambda的引入代表着C#这门纯面向对象的语言有了函数式编程的能力，High Order Function瞬间将C#的灵活度提升了一个档次。其优美的语法和强大的函数式编程能力成为了当时C#粉丝强烈diss Java的理由。

Java在扭扭捏捏了7年之后，2014年在Java8中正式推出了Lambda。仔细观察其代码设计，Java并没有走出面向对象的依恋：Lambda只是拥有一个方法的接口+匿名实现+Lambda语法支持，内核什么都不需要改变。这是个巧妙的设计，保留了Java的纯血DNA，保证了其稳定性和兼容性，同时又让函数式编程从此在Java的世界有了舞台。

3. Java.Stream的流行

如果说Java8走出了最勇敢的一步Lambda，那么Stream的推出是Java的另一项重大更新：Lambda+Steam+Function Interface等对函数式的支持，使Java8成为Java系列的最经典版本。Stream最终简单的变成了array，list，map的操作利器，仅此而已。大部分工程师们并不那么了解Publisher和Subscriber的深层设计。但Stream的链式调用与惰性求值打开了程序员们的新视野：Terminal和Non Terminal Operator这些一度让工程师们懵圈的设计奠定了Java9中响应式编程的开始。

4. 失落的响应式编程

Lambda的推出奠定了函数式编程在Java中得以实现；Stream的推出奠定了流式编程在Java中的广泛流行；同时响应式编程开始在Lambda的加持下在Java的世界兴起。RxJava在Java9推出响应式标准接口之前就早早的推出了其响应式编程框架，并非常理论化的解释了“流”这个东东的各种操作（opertor），请参考:响应式编程操作符图解。这是一套美妙的设计理念，同时也是一套美妙的实现方法，大家都应该去看看那套响应式建链然后回溯Request Data的代码流程。

在一小帮响应式粉丝的振臂疾呼下，响应式编程在2018年左右热了一小下，但很快被其高高的门槛挡在的流行之外：响应式，从来未能成为主流，不管是Java还是其他主流编程语言（demo in Reactor）。

// 1. 创建数据流
Flux<Integer> numberStream = Flux.range(1, 10)
    .delayElements(Duration.ofMillis(200)) // 模拟延迟
    .subscribeOn(Schedulers.parallel());
// 2. 响应式处理链
numberStream
    .map(n -> n * 2)                      // 转换操作
    .filter(n -> n % 3 != 0)              // 过滤操作
    .onBackpressureBuffer(5)              // 显式的背压处理
    .doOnNext(n -> System.out.println("处理值: " + n))
    .doOnError(ex -> System.err.println("错误: " + ex)) // 错误处理
    .doOnComplete(() -> System.out.println("流处理完成")) // 完成回调
    .subscribe(
        data -> {},                    // 正常消费
        err -> {},                     // 错误处理
        () -> System.out.println("订阅完成") // 完成回调
    );

5. 大模型下的响应式

大模型编程的特征太适合响应式了：

异步性与非阻塞处理：大模型通常需要处理大量计算任务，且推理过程可能耗时较长。如果采用同步阻塞的方式，系统性能会严重受限。响应式编程通过异步和非阻塞的方式，能够高效处理大模型的推理任务，避免资源浪费。

流式处理能力：大模型的输出通常是流式的（例如逐字或逐句生成文本），响应式编程天然支持流式数据处理。响应式流（Reactive Streams）可以高效处理大模型的流式输出，并支持背压（Backpressure）机制，避免数据积压。

事件驱动模型：大模型的交互通常是事件驱动的（例如用户输入触发模型推理），响应式编程的事件驱动模型与之完美契合。响应式编程可以将用户输入、模型推理和结果输出抽象为事件流，简化开发逻辑。

高并发与资源优化：大模型应用通常需要处理高并发请求，响应式编程通过非阻塞和异步机制，能够高效利用系统资源。响应式编程框架（如 Reactor、RxJava, FEL）提供了线程调度和资源管理功能，进一步优化性能。

动态响应与组合操作：大模型的输出可能需要进一步处理（如过滤、转换、组合等），响应式编程提供了丰富的操作符（如 map、filter、flatMap 等），支持动态响应和组合操作,FEL支持专用的大模型操作符（model,prompt,retrieve等）。这些操作符可以轻松实现复杂的业务逻辑。

6. 大模型下响应式编程实例

设想在Deepseek深度思考场景，我们可以天马行空的将Deepseek的Thinking和Answer分开处理。在响应式编程里，我们会怎么做呢。此处借鉴FEL语法实现（FEL中免去背压等非功能性操作符，转由外部配置非功能性参数；并拥有选择操作符）：

AiProcessFlow<String, String> flow = AiFlows.<String>create()
    .prompt(Prompts.human("{{0}}"))//promp为创建提示词操作符，根据输入创建一个Human Message
    .generate(model)//generate为调用大模型操作符，得到返回流
    .map((input, context) -> {
        //如果返回Message中有<think>则认为以下都是Thinking Message
        if (input.text().contains("<think>")) {
            context.setState("hasThink", true);
        }
        //创建一条Message，表明是Think还是Answer
        MessageChunk content = new MessageChunk(context.getState("hasThink")？"think":"answer", input.text());
        //如果返回Message中有</think>则认为Think技术，接下来都是Answer Message
        if (input.text().contains("</think>")) {
            context.setState("hasThink", false);
        }
        return content;
    })
    .conditions()//FEL操作符中有condition操作，等同于if... else if... else 
        //匹配think message，输出到think channel（伪代码）
        .match(input -> input.type.equals("think"), input -> output_to_think_channel)
        //匹配answer message，输出到answer channel（伪代码）
        .match(input -> input.type.equals("answer"), input -> output_to_answer_channel)
        .others()
    .close();//与传统响应式流不同，FEL会创建出一条流元数据，可以基于此流输入多个问题

//为该流输入第一个问题
flow.converse().offer("who is Musk");
//为该流输入第二个问题
flow.converse().offer("who is Trump");
//offer为异步执行指令

总结

响应式编程在大模型时代展现出独特的优势，其异步性、流式处理能力、事件驱动模型、高并发支持以及动态响应与组合操作，使其成为大模型编程的理想选择。尽管响应式编程在过去未能成为主流，但随着大模型的普及，其重要性日益凸显。Java作为一门历史悠久的编程语言，通过引入Lambda和Stream等特性，为响应式编程奠定了基础。未来，响应式编程有望在大模型驱动的应用中发挥更大的作用，推动编程范式的进一步演进。