（13）Reactor的backpressure策略——响应式Spring的道法术器

本系列其他文章见：《响应式Spring的道法术器》。
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2.3 不同的回压策略

许多地方也叫做“背压”、“负压”，我在《Reactor参考文档》中是翻译为“背压”的，后来在看到有“回压”的翻译，忽然感觉从文字上似乎更加符合。

这一节讨论回压的问题，有两个前提：

1. 发布者与订阅者不在同一个线程中，因为在同一个线程中的话，通常使用传统的逻辑就可以，不需要进行回压处理；
2. 发布者发出数据的速度高于订阅者处理数据的速度，也就是处于“PUSH”状态下，如果相反，那就是“PUll”状态，不需要处理回压。

本节测试源码

2.3.1 回压策略

回压的处理有以下几种策略：

1. ERROR： 当下游跟不上节奏的时候发出一个错误信号。
2. DROP：当下游没有准备好接收新的元素的时候抛弃这个元素。
3. LATEST：让下游只得到上游最新的元素。
4. BUFFER：缓存下游没有来得及处理的元素（如果缓存不限大小的可能导致OutOfMemoryError）。

这几种策略定义在枚举类型OverflowStrategy中，不过还有一个IGNORE类型，即完全忽略下游背压请求，这可能会在下游队列积满的时候导致 IllegalStateException。

2.3.2 使用create声明回压策略

上一节中，用于生成数据流的方法create和push可以用于异步的场景，而且它们也支持回压，我们可以通过提供一个 OverflowStrategy 来定义背压行为。方法签名：

    public static <T> Flux<T> create(Consumer<? super FluxSink<T>> emitter, OverflowStrategy backpressure) 

默认（没有第二个参数的方法）是缓存策略的，我们来试一下别的策略，比如DROP的策略。

我们继续使用2.2节的那个测试例子，下边是用create创建的“快的发布者”，不过方便起见拆放到两个私有方法里供调用：

    public class Test_2_3 {
   
   
        /**
         * 使用create方法生成“快的发布者”。
         * @param strategy 回压策略
         * @return  Flux
         */
        private Flux<MyEventSource.MyEvent> createFlux(FluxSink.OverflowStrategy strategy) {
   
   
            return Flux.create(sink -> eventSource.register(new MyEventListener() {
   
   
                @Override
                public void onNewEvent(MyEventSource.MyEvent event) {
   
   
                    System.out.println("publish >>> " + event.getMessage());
                    sink.next(event);
                }
    
                @Override
                public void onEventStopped(