Spring Reactor 入门与常见陷阱

Fri, 24 Nov 2023 16:00:00 +0800

写在前面

Spring 5 引入 WebFlux 后，“响应式编程"成了 Java 圈无法绕过的话题。但多数人对 Reactor 的理解止于：

“把 List 换成 Flux 不就行了？把 Object 换成 Mono？”

实际写起来你会发现根本不是这回事——

同步代码改成 Reactor 后性能不一定提升
一不小心 .block() 一下，所有响应式优势瞬间归零
异常处理逻辑要重新设计
ThreadLocal、Spring Security context 全部不见了

Reactor 不是『async 的语法糖』——它是另一种编程范式。本文用最少的概念把 Reactor 讲清楚：核心思想、Mono / Flux、操作符、调度器、和典型陷阱。

一、为什么需要响应式

传统 Spring MVC 的线程模型是一请求一线程：

flowchart LR
 R1[Request 1] --> T1[Thread 1
占用整个生命周期]
 R2[Request 2] --> T2[Thread 2]
 R3[Request 3] --> T3[Thread 3]
 T1 --> DB1[(DB query 100ms)]
 T2 --> DB2[(DB query 200ms)]

Tomcat 默认线程池 200 个——理论上 200 并发。但实际上每个线程在等数据库时完全空闲——CPU 浪费、内存占用大。

响应式的思路是 少线程 + 异步驱动：

flowchart LR
 R1[Request 1] --> EL[Event Loop
单/少线程]
 R2[Request 2] --> EL
 R3[Request 3] --> EL
 EL -.异步.-> DB[(DB)]
 DB -.callback.-> EL

请求来了立刻挂起 callback，不占线程；DB 返回时再继续——几个线程能撑几万 QPS。

这就是 Node.js / Netty / Reactor 的哲学。

二、Reactor 的两个核心类型

Mono：0 或 1 个值的异步流

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Mono<User> user = userRepo.findById(1L);

类似 Optional<CompletableFuture<T>>——可能有值、可能没值、可能异步。

Flux：0 到 N 个值的异步流

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Flux<User> users = userRepo.findAll();

类似 Stream<CompletableFuture<T>>——一系列异步到达的元素。

共同特征：lazy

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Flux<Integer> f = Flux.range(1, 10).map(i -> i * 2);
// 此时什么都没发生
f.subscribe(System.out::println);
// 现在才执行

没有 subscribe 就什么都不会发生——这是初学者最大的坑（“为什么我的 log 没打印”）。

三、常用操作符

创建

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Mono.just(value) // 单个值
Mono.empty() // 空
Mono.error(new RuntimeException())
Mono.fromCallable(() -> ...) // 包装阻塞调用

Flux.just(1, 2, 3)
Flux.range(1, 100)
Flux.fromIterable(list)
Flux.interval(Duration.ofSeconds(1)) // 每秒发一个

转换

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Flux.range(1, 5)
 .map(i -> i * 2) // 同步转换
 .flatMap(i -> Mono.fromCallable(() -> rpcCall(i))) // 异步转换
 .filter(i -> i > 5)

map vs flatMap 的差异：

map：T → R
flatMap：T → Mono / Flux，会"展平"嵌套

组合

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Mono.zip(getUserA(), getUserB()) // 并行执行，全部完成后合并
 .map(t -> new Pair(t.getT1(), t.getT2()));

Flux.merge(streamA, streamB) // 多流交错合并
Flux.concat(streamA, streamB) // A 完后再 B

错误处理

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mono.onErrorReturn(defaultValue) // 出错给默认值
 .onErrorResume(e -> backupMono) // 出错切到备用流
 .retry(3) // 重试
 .timeout(Duration.ofSeconds(5)); // 超时

终止

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mono.subscribe(value -> ..., err -> ..., () -> done); // 触发执行
mono.block(); // ⚠️ 阻塞拿值

四、调度器：在哪个线程执行

Reactor 的关键之一——控制每段代码跑在哪个线程：

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Mono.fromCallable(() -> jdbcQuery()) // 阻塞调用
 .subscribeOn(Schedulers.boundedElastic()) // 移到 IO 线程池
 .map(this::transform) // 仍在 IO 线程
 .publishOn(Schedulers.parallel()) // 切到 CPU 线程池
 .map(this::heavyCompute); // 在 CPU 线程

主流调度器：

调度器	用途
`Schedulers.parallel()`	CPU 密集，线程数 = 核数
`Schedulers.boundedElastic()`	阻塞 IO（默认线程上限 10×CPU，每线程任务队列上限 100k，空闲 60s 自动回收）
`Schedulers.single()`	全局共享单线程
`Schedulers.immediate()`	当前线程直接执行

subscribeOn vs publishOn

	subscribeOn	publishOn
影响范围	整条链（从源开始）	之后的操作符
多次调用	只有第一次生效	每次都生效，切换线程
典型用途	把"源头"放到对应线程	中途切换线程

记住：subscribeOn 全局生效一次，publishOn 每次都生效。

五、阻塞与响应式的边界

Reactor 的最大原则——响应式链里绝不能有阻塞代码。

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// ❌ 反例
Mono.just(id)
 .map(i -> jdbcTemplate.queryForObject("SELECT ...", ...)) // 阻塞！
 .subscribe();

JDBC 是阻塞的——直接放在 map 里会阻塞 Reactor 的事件线程，整个应用响应能力归零。

正确做法 1：包到 fromCallable + boundedElastic：

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Mono.fromCallable(() -> jdbcTemplate.queryForObject("SELECT ...", ...))
 .subscribeOn(Schedulers.boundedElastic()) // 在 IO 池跑
 .map(this::transform);

正确做法 2：用响应式驱动（R2DBC 替代 JDBC）：

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DatabaseClient client = ...;
client.sql("SELECT ...").map(row -> ...).first(); // 原生响应式

R2DBC、Spring Data Reactive Mongo / Redis、WebClient 都是响应式驱动——整条链是真异步。

六、几个最常被踩的坑

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public void process() {
 fluxOfWork.map(...).subscribe(...); // 启动了
 monoOfThing.map(...); // ❌ 没 subscribe，这条链永远不跑
}

Reactor 链一旦写出来就要 subscribe，否则等于死代码。

2. block() 滥用

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User user = userRepo.findById(id).block(); // 把异步变同步

.block() 让响应式优势全没了——主要用在测试代码、main 函数、或与同步框架/启动初始化的桥接处。生产代码里大面积出现 .block() 通常是反模式信号。

3. ThreadLocal 失效

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Mono.fromCallable(() -> {
 // ThreadLocal 拿不到——线程切换了
})

线程跨切换后 ThreadLocal、Spring Security 上下文都丢失。Reactor 提供 Context 替代：

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Mono.deferContextual(ctx -> {
 String userId = ctx.get("userId");
 return service.process(userId);
}).contextWrite(Context.of("userId", currentUserId));

4. 顺序保证

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Flux.range(1, 100)
 .flatMap(i -> remoteCall(i)) // 并发执行，结果顺序乱
 .subscribe(System.out::println);

flatMap 默认并发——结果顺序不保证。要保序用 concatMap：

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.concatMap(i -> remoteCall(i)) // 串行执行，保序

5. Hot vs Cold

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Flux<Integer> cold = Flux.range(1, 5);
cold.subscribe(System.out::println); // 1 2 3 4 5
cold.subscribe(System.out::println); // 1 2 3 4 5（每个 subscriber 都从头）

Flux<Long> hot = Flux.interval(Duration.ofSeconds(1)).share();
hot.subscribe(System.out::println); // 0 1 2 ...
Thread.sleep(3000);
hot.subscribe(System.out::println); // 3 4 5 ...（错过的丢了）

Cold 流给每个 subscriber 重放；Hot 流是广播——搞错会导致数据丢失。

七、WebFlux：响应式 Web

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@RestController
public class UserController {

 private final UserRepository repo;

 @GetMapping("/users/{id}")
 public Mono<User> getUser(@PathVariable Long id) {
 return repo.findById(id);
 }

 @GetMapping("/users")
 public Flux<User> listUsers() {
 return repo.findAll();
 }

 @PostMapping("/users")
 public Mono<User> create(@RequestBody Mono<UserDTO> dto) {
 return dto.map(this::toEntity).flatMap(repo::save);
 }
}

WebFlux 用 Netty 做底层，单服务器能撑数万长连接——比 MVC 模型在高并发场景下省资源。

但WebFlux 不是『性能银弹』——

业务复杂、JDBC 重的场景，MVC 反而更简单
团队没有响应式经验时，WebFlux 的代码维护成本高
99% 的中小项目用 MVC 完全够

八、调试响应式代码

log() 操作符

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mono.log("user-fetch")
 .map(...)
 .log("after-map")
 .subscribe();

打印每一步的 onSubscribe、request、onNext、onComplete、onError——是调试响应式链最基础的方法。

checkpoint

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Flux.range(1, 5)
 .checkpoint("after-range")
 .map(i -> 100 / (i - 3))
 .checkpoint("after-divide")
 .subscribe(...);

checkpoint 给错误堆栈加标签——出错时能立刻定位到哪一段。

Reactor Tools

启动时 Hooks.onOperatorDebug() 让所有错误带完整堆栈——性能影响大，仅开发调试用。

九、什么场景值得用 WebFlux

✅ 适合：

大量 IO 等待（如 fetch 多个 RPC 然后聚合）
长连接（SSE / WebSocket / 流式响应）
网关/代理类应用（高并发转发）
集成响应式数据源（R2DBC + WebClient + Reactive Redis）

❌ 不适合：

CPU 密集业务——线程模型变化无收益
JDBC + JPA 重度依赖——R2DBC 生态远不如 JPA 成熟
小团队、传统业务——MVC 简单就行

小结

把全文压一句：

**Reactor 不是『async 包装』，是『让你以"数据流"思维重写程序』——核心收益在 IO 密集、高并发场景，但要付出整条链路全异步的代价。 **

工程要点：

没 subscribe 不会执行
.block() 是反模式
阻塞代码必须用 boundedElastic
ThreadLocal 失效，用 Context
flatMap 不保序，concatMap 保序

掌握 Reactor 不只是学几个 API——是接受"程序由数据流驱动"这种思维。值得每个 Spring 开发者了解，但不必每个项目都用。

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