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WebFlux服务编排怎么使用

发布时间:2023-05-05 10:45:48 来源:亿速云 阅读:80 作者:iii 栏目:开发技术

这篇“WebFlux服务编排怎么使用”文章的知识点大部分人都不太理解,所以小编给大家总结了以下内容,内容详细,步骤清晰,具有一定的借鉴价值,希望大家阅读完这篇文章能有所收获,下面我们一起来看看这篇“WebFlux服务编排怎么使用”文章吧。

    WebFlux服务编排

    WebFlux 服务编排是指使用 WebFlux 框架来编排多个异步服务的执行顺序和数据流动,从而构建出一个完整的、基于事件驱动的响应式应用程序。

    WebFlux服务编排的优势如下:

    • 高性能:WebFlux基于响应式编程模型,可以使用少量的线程处理大量的请求,从而提高系统的并发能力和吞吐量。

    • 异步处理:WebFlux可以异步处理请求和响应,避免线程的阻塞和等待,提高系统的并发能力和性能。

    • 高可靠性:WebFlux基于事件驱动的编程模型,可以更好地处理错误和异常,从而提高系统的可靠性和稳定性。

    • 简洁清晰:WebFlux的代码简洁清晰,可以使用函数式编程风格来编写业务逻辑,提高代码的可读性和可维护性。

    • 可扩展性:WebFlux可以轻松地集成其他的响应式组件和服务,例如Reactive Streams、Spring Cloud、RSocket等,从而提高系统的可扩展性和灵活性。

    综上所述,WebFlux服务编排可以帮助我们构建高性能、高可靠性、可扩展性强的响应式应用程序,提高系统的并发能力和性能,从而更好地满足现代应用程序的需求。

    一个示例

    public Mono> getOrderDetails(String orderId) {
        return Mono.fromCallable(() -> {
            // 查询订单基本信息
            return "order info";
        })
        .flatMap(orderInfo -> {
            // 查询订单商品信息
            return Mono.fromCallable(() -> {
                return "order item info";
            });
        })
        .flatMap(orderItemInfo -> {
            // 查询订单配送信息
            return Mono.fromCallable(() -> {
                return "order delivery info";
            });
        })
        .flatMap(orderDeliveryInfo -> {
            // 查询订单支付信息
            return Mono.fromCallable(() -> {
                return "order payment info";
            });
        });
    }

    为什么使用 fromCallable,就是上面说的,WebFlux 编排的是异步服务,而不是同步服务。

    但是实际线上不要使用 fromCallable,会导致创建很多个线程,高并发场景下会导致资源竞争激烈,从而服务性能急剧下降。

    1 串行

    1.1 不需要 invoker1 的结果

    long start = System.currentTimeMillis();
    Mono<String> invoke1 = Invoker1.invoke1();
    Mono<String> result = invoke1.flatMap(p -> Invoker2.invoke2())
          .map(s -> {
             return s.toString();
          });
    // result: invoker2, 耗时:3592(串行)
    System.out.println("result: " + result.block() + ", 耗时:" + (System.currentTimeMillis() - start));

    1.2 需要返回 invoker1 的结果

    long start = System.currentTimeMillis();
    Mono<String> invoke1 = Invoker1.invoke1();
    Mono<String> result = invoke1.flatMap(p -> {
       return Invoker2.invoke2().map(s -> {
          return p + s;
       });
    });
    // result: invoker1invoker2, 耗时:3554(串行)
    System.out.println("result: " + result.block() + ", 耗时:" + (System.currentTimeMillis() - start));

    2 并行

    2.1 zip 方法

    zip() 方法可以一次组装任意个Mono,适用于有多个Mono的情况

    long start = System.currentTimeMillis();
    Mono<String> invoke1 = Invoker1.invoke1();
    Mono<String> invoker2 = Invoker2.invoke2();
    Mono<String> result = Mono.zip(invoke1, invoker2)
          .map(s-> {
             String t1 = s.getT1();
             String t2 = s.getT2();
             return String.format("invoke1:%s, invoke2: %s", t1, t2);
          });
    // invoker1invoker2耗时:2650 (并行)
    System.out.println("result: " + result.block() + ",耗时:" + (System.currentTimeMillis() - start));

    2.2 zipWith 方法

    zipWith() 每次组装一个Mono对象,使用于组装Mono个数比较少的情况。

    long start = System.currentTimeMillis();
    Mono<String> invoke1 = Invoker1.invoke1();
    Mono<String> invoker2 = Invoker2.invoke2();
    Mono<String> result = invoke1.zipWith(invoker2)
          .map(s -> {
             return String.format("invoke1:%s, invoke2: %s", s.getT1(), s.getT2());
          });
    // invoker1invoker2耗时:2469 (并行)
    System.out.println(result.block() + ",耗时:" + (System.currentTimeMillis() - start));

    3 前提

    这里的 invoker 就是第三方系统调用。

    保证 invoker 是在独立的线程中执行,这样 invoker 不会影响业务处理。

    public class Invoker1 {
       public static Mono<String> invoke1() {
          return Mono.
                fromSupplier(() -> {
                   try {
                      Thread.sleep(1000);
                   } catch (InterruptedException e) {
                      throw new RuntimeException(e);
                   }
                   return "invoker1";
                })
                .subscribeOn(Schedulers.parallel())
                .doOnError(e -> {
                   System.out.println("error invoker1");
                });
       }
    }
    public class Invoker2 {
       public static Mono<String> invoke2() {
          return Mono.fromSupplier(() -> {
                   try {
                      Thread.sleep(2000);
                   } catch (InterruptedException e) {
                      throw new RuntimeException(e);
                   }
                   return "invoker2";
                })
                .subscribeOn(Schedulers.parallel())
                .doOnError(e -> {
                   System.out.println("error invoker2");
                });
       }
    }

    以上就是关于“WebFlux服务编排怎么使用”这篇文章的内容,相信大家都有了一定的了解,希望小编分享的内容对大家有帮助,若想了解更多相关的知识内容,请关注亿速云行业资讯频道。

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