Reactor 3 学习笔记(2)

接上篇继续学习各种方法：

4.9、reduce/reduceWith

    @Test
    public void reduceTest() {
        Flux.range(1, 10).reduce((x, y) -> x + y).subscribe(System.out::println);
        Flux.range(1, 10).reduceWith(() -> 10, (x, y) -> x + y).subscribe(System.out::println);
    }

输出：

55
65

上面的代码，reduce相当于把1到10累加求和，reduceWith则是先指定一个起始值，然后在这个起始值基础上再累加。（tips: 除了累加，还可以做阶乘）　

reduce示意图：

reduceWith示意图：

4.10、merge/mergeSequential/contact

    @Test
    public void mergeTest() {
        Flux.merge(Flux.interval(Duration.of(500, ChronoUnit.MILLIS)).take(5),
                Flux.interval(Duration.of(600, ChronoUnit.MILLIS), Duration.of(500, ChronoUnit.MILLIS)).take(5))
                .toStream().forEach(System.out::println);

        System.out.println("-----------------------------");

        Flux.mergeSequential(Flux.interval(Duration.of(500, ChronoUnit.MILLIS)).take(5),
                Flux.interval(Duration.of(600, ChronoUnit.MILLIS), Duration.of(500, ChronoUnit.MILLIS)).take(5))
                .toStream().forEach(System.out::println);
    }　　

merge就是将把多个Flux"按元素实际产生的顺序"合并，而mergeSequential则是按多个Flux"被订阅的顺序"来合并，以上面的代码来说，二个Flux，从时间上看，元素是交替产生的，所以merge的输出结果，是混在一起的，而mergeSequential则是能分出Flux整体的先后顺序。

0
0
1
1
2
2
3
3
4
4
-----------------------------
0
1
2
3
4
0
1
2
3
4

merge示意图：

mergeSequential示意图：

与mergeSequential类似的，还有一个contact方法，示意图如下：

4.11、combineLatest

    @Test
    public void combineLatestTest() {
        Flux.combineLatest(
                Arrays::toString,
                Flux.interval(Duration.of(10000, ChronoUnit.MILLIS)).take(3),
                Flux.just("A", "B"))
                .toStream().forEach(System.out::println);

        System.out.println("------------------");

        Flux.combineLatest(
                Arrays::toString,
                Flux.just(0, 1),
                Flux.just("A", "B"))
                .toStream().forEach(System.out::println);

        System.out.println("------------------");

        Flux.combineLatest(
                Arrays::toString,
                Flux.interval(Duration.of(1000, ChronoUnit.MILLIS)).take(2),
                Flux.interval(Duration.of(10000, ChronoUnit.MILLIS)).take(2))
                .toStream().forEach(System.out::println);
    }

该操作会将所有流中的最新产生的元素合并成一个新的元素，作为返回结果流中的元素。只要其中任何一个流中产生了新的元素，合并操作就会被执行一次。

分析一下第一段输出：

第1个Flux用了延时生成，第1个数字0，10秒后才产生，这时第2个Flux中的A,B早就生成完毕，所以此时二个Flux中最新生在的元素，就是[0,B]，类似的，10秒后，第2个数字1依次产生，再执行1次合并，生成[1,B]...

输出：

[0, B]
[1, B]
[2, B]
------------------
[1, A]
[1, B]
------------------
[1, 0]
[1, 1]

示意图如下：

　

4.12、first

    @Test
    public void firstTest() {
        Flux.first(Flux.fromArray(new String[]{"A", "B"}),
                Flux.just(1, 2, 3))
                .subscribe(System.out::println);
    }

这个很简单理解，多个Flux，只取第1个Flux的元素。输出如下：

A
B

示意图：

　

4.13、 map

    @Test
    public void mapTest() {
        Flux.just('A', 'B', 'C').map(a -> (int) (a)).subscribe(System.out::println);
    }

map相当于把一种类型的元素序列，转换成另一种类型，输出如下：

65
66
67

示意图：

　

　

五、消息处理

写代码时，难免会遇到各种异常或错误，所谓消息处理，就是指如何处理这些异常。

5.1 订阅错误消息

    @Test
    public void subscribeTest1() {
        Flux.just("A", "B", "C")
                .concatWith(Flux.error(new IndexOutOfBoundsException("下标越界啦！")))
                .subscribe(System.out::println, System.err::println);
    }

注意：这里subscribe第2个参数，指定了System.err::println ，即错误消息，输出到异常控制台上。

输出效果：

示意图：

5.2 onErrorReturn

即：遇到错误时，用其它指定值返回

    @Test
    public void subscribeTest2() {
        Flux.just("A", "B", "C")
                .concatWith(Flux.error(new IndexOutOfBoundsException("下标越界啦！")))
                .onErrorReturn("X")
                .subscribe(System.out::println, System.err::println);
    }

输出：

A
B
C
X

示意图：

5.3 onErrorResume

跟onErrorReturn有点接近，但更灵活，可以根据异常的类型，有选择性的处理返回值。

    @Test
    public void subscribeTest3() {
        Flux.just("A", "B", "C")
                .concatWith(Flux.error(new IndexOutOfBoundsException("下标越界啦！")))
                .onErrorResume(e -> {
                    if (e instanceof IndexOutOfBoundsException) {
                        return Flux.just("X", "Y", "Z");
                    } else {
                        return Mono.empty();
                    }
                })
                .subscribe(System.out::println, System.err::println);
    }

输出：

A
B
C
X
Y
Z

示意图：

　

5.4 retry

即：遇到异常，就重试。

    @Test
    public void subscribeTest4() {
        Flux.just("A", "B", "C")
                .concatWith(Flux.error(new IndexOutOfBoundsException("下标越界啦！")))
                .retry(1)
                .subscribe(System.out::println, System.err::println);
    }

输出：

示意图：

六、(线程)调度器

reactor中到处充满了异步调用，内部必然有一堆线程调度，Schedulers提供了如下几种调用策略：

6.1 Schedulers.immediate() - 使用当前线程
6.2 Schedulers.elastic() - 使用线程池
6.3 Schedulers.newElastic("test1") - 使用(新)线程池(可以指定名称，更方便调试)
6.4 Schedulers.single() - 单个线程
6.5 Schedulers.newSingle("test2") - (新)单个线程(可以指定名称，更方便调试)
6.6 Schedulers.parallel() - 使用并行处理的线程池（取决于CPU核数)
6.7 Schedulers.newParallel("test3")  - 使用并行处理的线程池（取决于CPU核数，可以指定名称，方便调试)
6.8 Schedulers.fromExecutorService(Executors.newScheduledThreadPool(5)) - 使用Executor（这个最灵活)

示例代码：

    @Test
    public void schedulesTest() {
        Flux.fromArray(new String[]{"A", "B", "C", "D"})
                .publishOn(Schedulers.newSingle("TEST-SINGLE", true))
                .map(x -> String.format("[%s]: %s", Thread.currentThread().getName(), x))
                .toStream()
                .forEach(System.out::println);
    }

输出：　

[TEST-SINGLE-1]: A
[TEST-SINGLE-1]: B
[TEST-SINGLE-1]: C
[TEST-SINGLE-1]: D

七、测试&调试

异步处理，通常是比较难测试的，reactor提供了StepVerifier工具来进行测试。

7.1 常规单元测试

    @Test
    public void stepTest() {
        StepVerifier.create(Flux.just(1, 2)
                .concatWith(Mono.error(new IndexOutOfBoundsException("test")))
                .onErrorReturn(3))
                .expectNext(1)
                .expectNext(2)
                .expectNext(3)
                .verifyComplete();
    }

上面的示例，Flux先生成1，2这两个元素，然后抛了个错误，但马上用onErrorReturn处理了异常，所以最终应该是期待1，2，3，complete这样的序列。　

7.2 模拟时间流逝

Flux.interval这类延时操作，如果延时较大，比如几个小时之类的，要真实模拟的话，效率很低，StepVerifier提供了withVirtualTime方法，来模拟加快时间的流逝（是不是很体贴^_^)

    @Test
    public void stepTest2() {
        StepVerifier.withVirtualTime(() -> Flux.interval(Duration.of(10, ChronoUnit.MINUTES),
                Duration.of(5, ChronoUnit.SECONDS))
                .take(2))
                .expectSubscription()
                .expectNoEvent(Duration.of(10, ChronoUnit.MINUTES))
                .thenAwait(Duration.of(5, ChronoUnit.SECONDS))
                .expectNext(0L)
                .thenAwait(Duration.of(5, ChronoUnit.SECONDS))
                .expectNext(1L)
                .verifyComplete();
    }

上面这个Flux先停10分钟，然后每隔5秒生成一个数字，然后取前2个数字。代码先调用

expectSubscription 期待流被订阅，然后
expectNoEvent(Duration.of(10, ChronoUnit.MINUTES)) 期望10分钟内，无任何事件（即：验证Flux先暂停10分钟），然后
thenAwait(Duration.of(5, ChronoUnit.SECONDS)) 等5秒钟，这时已经生成了数字0
expectNext(0L) 期待0L
... 后面的大家自行理解吧。

7.3 记录日志　

    @Test
    public void publisherTest() {
        Flux.just(1, 0)
                .map(c -> 1 / c)
                .log("MY-TEST")
                .subscribe(System.out::println);
    }

输出：

示意图：

7.4 checkpoint检查点

可以在一些怀疑的地方，加上checkpoint检查，参考下面的代码：

    @Test
    public void publisherTest() {
        Flux.just(1, 0)
                .map(c -> 1 / c)
                .checkpoint("AAA")
                .subscribe(System.out::println);
    }

输出：