WebFlux服務編排怎么使用

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WebFlux服務編排

WebFlux 服務編排是指使用 WebFlux 框架來編排多個異步服務的執行順序和數據流動，從而構建出一個完整的、基于事件驅動的響應式應用程序。

WebFlux服務編排的優勢如下：

• 高性能：WebFlux基于響應式編程模型，可以使用少量的線程處理大量的請求，從而提高系統的并發能力和吞吐量。

• 異步處理：WebFlux可以異步處理請求和響應，避免線程的阻塞和等待，提高系統的并發能力和性能。

• 高可靠性：WebFlux基于事件驅動的編程模型，可以更好地處理錯誤和異常，從而提高系統的可靠性和穩定性。

• 簡潔清晰：WebFlux的代碼簡潔清晰，可以使用函數式編程風格來編寫業務邏輯，提高代碼的可讀性和可維護性。

• 可擴展性：WebFlux可以輕松地集成其他的響應式組件和服務，例如Reactive Streams、Spring Cloud、RSocket等，從而提高系統的可擴展性和靈活性。

綜上所述，WebFlux服務編排可以幫助我們構建高性能、高可靠性、可擴展性強的響應式應用程序，提高系統的并發能力和性能，從而更好地滿足現代應用程序的需求。

一個示例

public Mono> getOrderDetails(String orderId) {
    return Mono.fromCallable(() -> {
        // 查詢訂單基本信息
        return "order info";
    })
    .flatMap(orderInfo -> {
        // 查詢訂單商品信息
        return Mono.fromCallable(() -> {
            return "order item info";
        });
    })
    .flatMap(orderItemInfo -> {
        // 查詢訂單配送信息
        return Mono.fromCallable(() -> {
            return "order delivery info";
        });
    })
    .flatMap(orderDeliveryInfo -> {
        // 查詢訂單支付信息
        return Mono.fromCallable(() -> {
            return "order payment info";
        });
    });
}

為什么使用 fromCallable，就是上面說的，WebFlux 編排的是異步服務，而不是同步服務。

但是實際線上不要使用 fromCallable，會導致創建很多個線程，高并發場景下會導致資源競爭激烈，從而服務性能急劇下降。

1 串行

1.1 不需要 invoker1 的結果

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

1.2 需要返回 invoker1 的結果

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, 耗時：3554（串行）
System.out.println("result: " + result.block() + ", 耗時：" + (System.currentTimeMillis() - start));

2 并行

2.1 zip 方法

zip() 方法可以一次組裝任意個Mono，適用于有多個Mono的情況

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耗時：2650 （并行）
System.out.println("result: " + result.block() + "，耗時：" + (System.currentTimeMillis() - start));

2.2 zipWith 方法

zipWith() 每次組裝一個Mono對象，使用于組裝Mono個數比較少的情況。

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耗時：2469 （并行）
System.out.println(result.block() + "，耗時：" + (System.currentTimeMillis() - start));

3 前提

這里的 invoker 就是第三方系統調用。

保證 invoker 是在獨立的線程中執行，這樣 invoker 不會影響業務處理。

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");
            });
   }
}

以上就是關于“WebFlux服務編排怎么使用”這篇文章的內容，相信大家都有了一定的了解，希望小編分享的內容對大家有幫助，若想了解更多相關的知識內容，請關注億速云行業資訊頻道。