m0_37607945的博客

本文介绍了Reactor框架中的ConnectableFlux机制，它允许控制响应式流的订阅时机和数据生成。主要包含两种模式：publish动态满足订阅者需求，replay缓存并重放数据。文章详细讲解了四种管理方法：connect()手动触发订阅，autoConnect(n)自动连接，refCount(n)动态跟踪订阅，以及带宽限期的refCount(int,Duration)。通过代码示例展示了在实时数据推送、分布式系统和IoT等场景中的应用，体现了ConnectableFlux在处理多订阅者协调方面的灵

摘要： 本文对比了Reactor中的冷发布者（Cold Publisher）和热发布者（Hot Publisher）。冷发布者在订阅时生成数据，每个订阅者独立触发完整数据流（如HTTP请求）；热发布者则主动推送数据，订阅者仅接收订阅后的数据（如股票行情）。通过代码示例展示了二者的差异，并介绍了share()、replay()（冷转热）和defer()（热转冷）等转换方法。理解两者的区别对设计高效响应式系统至关重要，尤其在实时数据处理场景中。

React中的transform和transformDeferred操作符用于封装和复用操作符链。transform在实例化时应用操作链，适用于所有订阅者共享相同行为的场景；而transformDeferred在订阅时应用，可针对不同订阅者生成不同操作链并维护状态。两者关键区别在于执行时机和是否支持动态操作链：transform固定且静态，transformDeferred灵活且动态。前者适合统一处理（如日志记录），后者适用于需要个性化处理的场景（如基于订阅者状态的差异处理）。

reactor-test是Reactor库中的测试工具，主要用于验证响应式流的正确性。其核心功能包括：1）StepVerifier按步骤验证序列事件（如值、错误、完成）；2）TestPublisher手动生成数据流测试下游逻辑；3）检测条件分支下的替代Publisher（如switchIfEmpty）。这些工具通过精确控制数据流和验证预期行为，确保响应式代码的可靠性。测试示例涵盖基本序列验证、操作符测试及条件路径检查。

本文介绍了 Reactor 框架中的 Sinks（汇流器）机制。Sinks 是用于向 Flux 或 Mono 发送数据的生产端，支持非阻塞、响应式的数据推送。文章详细讲解了 FluxSink 和 MonoSink 两种类型及其核心方法（next、error、complete 等），分析了 Sinks 在手动控制数据流、外部系统集成和背压控制等场景的应用，并提供了代码示例。最后强调了使用注意事项，包括避免重复使用、正确处理背压等。Sinks 为响应式编程提供了灵活的数据推送方式。

在响应式编程中，retryWhen操作符通过RetrySignal接口实现对重试行为的精细控制，特别适用于处理瞬态错误（如网络请求短暂失败）。当启用transientErrors(true)配置时，系统会使用totalRetriesInARow()来独立处理每次连续失败（burst），并在成功恢复后重置计数。这区别于常规重试的单调递增计数方式，确保了每次错误爆发都能获得独立的重试机会，不会因前次失败影响后续处理。这种机制有效解决了网络请求等场景中短暂故障的容错问题，示例代码展示了如何实现该模式并验证其效果。

摘要： retry和retryWhen是响应式编程中处理错误重试的核心操作符。retry通过固定次数重试（如retry(3)），适用于简单场景；而retryWhen支持自定义逻辑，如条件重试、指数退避等，通过RetrySignal提供重试状态跟踪。两者均通过重新订阅上游数据流实现恢复，但retryWhen灵活性更高，适合复杂需求。合理使用二者可增强系统的容错性。

在Reactor中，doFinally和using分别对应命令式编程中的finally块和try-with-resources机制。doFinally在流终止时执行清理操作，提供完成/错误/取消三种终止类型判断，适用于日志记录等副作用处理。using则自动管理资源生命周期，在生成数据流后执行资源释放，确保响应式场景下的资源安全。两者都解决资源泄漏问题，但适用场景不同：doFinally专注流生命周期回调，using实现资源的声明式管理。通过类比传统编程模式，可以更直观地理解这两个响应式操作符的作用机制。

Reactor中的subscribeOn和publishOn是控制响应式链执行上下文的关键方法。subscribeOn从源头指定整个操作链的执行线程，位置无关；而publishOn仅影响后续操作，位置敏感。subscribeOn优先级更高，会覆盖publishOn的设置。通常用subscribeOn控制源头线程，publishOn优化中间操作。理解两者区别是掌握Reactor并发模型的核心。

摘要： boundedElastic调度器专为阻塞操作设计，支持block()等API；而single和parallel仅适用于非阻塞任务，调用阻塞方法会抛出IllegalStateException。自定义调度器可通过实现NonBlocking接口标记为非阻塞专用。关键区别在于：boundedElastic管理弹性线程池处理I/O阻塞，后两者优化低延迟或CPU密集型任务，阻塞操作会破坏其线程模型。开发者需根据任务类型选择调度器，避免混合使用导致异常。（150字）

Reactor的Schedulers是响应式编程中的核心调度机制，提供多种线程管理策略。主要类型包括：immediate()同步执行、single()单线程、elastic()弹性线程池、parallel()固定线程池、boundedElastic()有界弹性池，以及支持自定义线程池的fromExecutorService()。通过subscribeOn和publishOn可灵活控制任务执行线程，前者影响整个流，后者作用于后续操作。Schedulers适用于IO/CPU密集型任务、测试调试等场景，其优势在于

Reactor框架采用"并发无关"设计理念，不强制使用特定并发模型，而是提供灵活选择。它通过调度器(Schedulers)、subscribeOn/publishOn操作符、背压机制和错误处理等工具，让开发者自由控制并发策略，同时确保高性能异步处理。这种设计既保持了框架的灵活性，又简化了并发编程复杂度，使其成为构建响应式应用的强大工具。

handle是Reactor中灵活的操作符，兼具映射和过滤功能。它通过BiConsumer处理源元素，可选择性发出零或多个结果，避免了map可能引发的NullPointerException。与filter只能过滤不同，handle能同时完成转换和过滤，特别适合处理可能返回null的映射场景。其轻量级特性使其成为替代mapNotNull的理想选择，为数据流处理提供了更安全灵活的控制方式。

Reactor的create操作符采用混合推送/拉取模型，结合了两种机制的优点：推送模式允许上游主动发送数据，提高异步处理效率；拉取模式让消费者通过request(n)控制数据流，实现背压管理。这种混合设计既保证了数据实时性，又避免了下游过载，通过onRequest回调与即时推送的配合，实现了灵活的资源控制和高效处理。典型应用场景包括事件监听与历史数据获取相结合的情况。

摘要：本文介绍了如何利用Flux.create()方法将异步监听器API（如MyEventListener）转换为响应式流Flux<T>。重点说明了通过Flux.create()构建桥接机制，将监听器事件（数据块和完成通知）映射为Flux信号。同时阐述了关键背压策略（如BUFFER、DROP等）的作用机制及适用场景，强调异步处理和资源管理的注意事项。该方法适用于消息队列、事件总线等异步数据源集成，可实现高效的响应式流处理。

摘要： Reactor框架通过Sink接口编程式创建Flux/Mono，其核心是通过调用onNext、onError和onComplete事件控制响应式流。generate方法使用SynchronousSink同步生成流，示例展示了如何分步发送数据并终止流。Reactor还提供AsyncSink、FluxSink等变体适应不同场景。Sink机制赋予开发者对事件触发的完全控制，是构建灵活响应式流的关键工具。（149字）

SampleSubscriber类继承自BaseSubscriber，是Reactor框架中实现自定义订阅者的推荐方式。该抽象类提供多个可重写的钩子方法（如hookOnSubscribe、hookOnNext等），用于在订阅、接收数据等不同阶段插入自定义逻辑。默认情况下会发起无界请求（request(Long.MAX_VALUE)），但开发者可通过覆写方法实现背压控制。示例展示了如何通过hookOnSubscribe请求初始元素，并在hookOnNext中逐个请求后续元素。相比Lambda表达式，BaseS