各种流式播放代码

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1,mid


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2,mp3


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3,avi


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4,flash


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5,mpg


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6,mov


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7,rm


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<think> 我们参考用户提供的引用以及用户之前的问题(关于Flux流式处理)来回答“真实流式数据代码的编写方法” 用户之前的问题是关于Reactor的Flux实现流式传输,现在用户想了解编写真实流式数据代码的方法。 结合引用[1]中提到的“流式编程在实际项目中的落地”和引用[2]中的大数据四个V(特别是Velocity速度),我们可以从实际应用场景出发,介绍如何使用流式编程处理实时数据。 注意:用户要求的是“真实流式数据代码”,因此我们将提供实际项目中的代码示例和场景。 我们将从以下几个方面展开: 1. 流式数据处理的常见场景(如实时监控、日志处理、实时交易等) 2. 使用Reactor(Spring WebFlux)处理流式数据 3. 实际代码示例(包括数据源模拟、中间处理、异常处理、背压等) 4. 性能优化和注意事项 由于引用[1]中提到了电商订单处理、日志分析等,我们将结合这些场景给出示例。 </think> ### 真实流式数据代码编写方法详解 流式数据处理的核心在于**实时性**和**连续性**,适用于电商订单处理、实时监控、日志分析等场景[^1]。以下是基于Java Stream和Reactor框架的实战方法: --- #### 一、基础流式处理(Java Stream API) ```java // 电商订单实时过滤(单价>100的订单) List<Order> highValueOrders = orderList.stream() .filter(order -> order.getPrice() > 100) // 流式过滤 .map(order -> { // 数据转换 order.setStatus("PREMIUM"); return order; }) .limit(200) // 流量控制 .collect(Collectors.toList()); // 终止操作 ``` **关键点**: 1. `filter`/`map`/`limit`构成**非阻塞处理链** 2. 延迟执行直到`collect`触发实际计算 3. 适合**微批处理**场景(如每5秒处理一批订单) --- #### 二、实时流处理(Reactor框架) ```java // 日志实时分析(每100ms处理一条日志) Flux.fromStream(logService.getLogStream()) // 从日志服务创建流 .delayElements(Duration.ofMillis(100)) // 流速控制 .filter(log -> log.getLevel() == Level.ERROR) // 过滤错误日志 .map(log -> { alertService.notify(log); // 实时告警 return log.getId(); }) .onErrorResume(e -> { // 错误处理 System.err.println("流中断: " + e.getMessage()); return Flux.empty(); }) .subscribe(); // 启动订阅 ``` **关键点**: 1. `delayElements`控制**数据流速**(满足Velocity要求[^2]) 2. `onErrorResume`实现**错误恢复** 3. 背压支持:自动处理**生产者-消费者速率失衡** --- #### 三、高级场景优化 **场景1:海量数据分片处理(应对Volume[^2])** ```java Flux.fromIterable(dataRepository.findAll()) .window(1000) // 每1000条分片 .flatMap(window -> window .parallel(4) // 4线程并行 .runOn(Schedulers.parallel()) .map(this::processChunk) ) .subscribe(); ``` **场景2:多源流合并(应对Variety[^2])** ```java Flux<Data> mergedStream = Flux.merge( kafkaConsumer.getOrderStream(), // 订单流 redisClient.getInventoryStream(), // 库存流 httpService.getPaymentStream() // 支付流 ); mergedStream.zipWith(Flux.interval(Duration.ofSeconds(1))) .map(tuple -> analyzeCorrelation(tuple.getT1())) .subscribe(); ``` --- #### 四、性能优化技巧 1. **避免阻塞操作**:用`publishOn`切换异步线程 ```java flux.publishOn(Schedulers.boundedElastic()) .map(this::ioBoundOperation) ``` 2. **缓存策略**:使用`cache()`复用计算结果 ```java Flux<Data> hotFlux = sourceFlux.cache(Duration.ofMinutes(10)); ``` 3. **流量整形**:应对突发流量 ```java flux.onBackpressureBuffer(1000) // 缓冲1000条 .rateLimit(10) // 每秒10条 ``` --- #### 五、调试与监控 ```java flux .doOnNext(data -> log.debug("收到: {}", data)) .doOnError(e -> metrics.increment("error_count")) .doFinally(signal -> log.info("流终止: {}", signal)) ``` > 实际案例:某电商平台使用流式处理实现**实时风控系统**,处理峰值达5万条/秒,延迟控制在200ms内[^1]。 ---
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