前言
只有光头才能变强。
开局再来一张图,内容全靠编:
这篇主要写写我初学时对WebFlux的一些疑问,不知道大家在看上一篇文章的时候有没有相应的问题呢?
一、本来就能实现异步非阻塞,为啥要用WebFlux?
相信有过相关了解的同学都知道,Servlet 3.1
就已经支持异步非阻塞了。
我们可以以自维护线程池的方式实现异步
说白了就是Tomcat的线程处理请求,然后把这个请求分发到自维护的线程处理,Tomcat的请求线程返回
@WebServlet(value = "/nonBlockingThreadPoolAsync", asyncSupported = true)
public class NonBlockingAsyncHelloServlet extends HttpServlet {
private static ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(100, 200, 50000L, TimeUnit.MILLISECONDS, new ArrayBlockingQueue<>(100));
protected void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException {
AsyncContext asyncContext = request.startAsync();
ServletInputStream inputStream = request.getInputStream();
inputStream.setReadListener(new ReadListener() {
@Override
public void onDataAvailable() throws IOException {
}
@Override
public void onAllDataRead() throws IOException {
executor.execute(() -> {
new LongRunningProcess().run();
try {
asyncContext.getResponse().getWriter().write("Hello World!");
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
asyncContext.complete();
});
}
@Override
public void onError(Throwable t) {
asyncContext.complete();
}
});
}
}
流程图如下:
异步非阻塞的图上面的例子来源:
https://www.cnblogs.com/davenkin/p/async-servlet.html
简单的方式,我们还可以使用JDK 8 提供的CompletableFuture
类,这个类可以方便的处理异步调用。
protected void doGet(HttpServletRequest request,
HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException {
long t1 = System.currentTimeMillis();
// 开启异步
AsyncContext asyncContext = request.startAsync();
// 执行业务代码(doSomething 指的是处理耗费时间长的方法)
CompletableFuture.runAsync(() -> doSomeThing(asyncContext,
asyncContext.getRequest(), asyncContext.getResponse()));
System.out.println("async use:" + (System.currentTimeMillis() - t1));
}
要处理复杂的逻辑时,无论是回调或 CompletableFuture在代码编写上都会比较复杂(代码量大,不易于看懂),而WebFlux使用的是Reactor响应式流,里边提供了一系列的API供我们去处理逻辑,就很方便了。
回调地狱更重要的是:
WebFlux使用起来可以像使用SpringMVC一样,能够大大减小学习成本
WebFlux也可以使用Functional Endpoints方式编程,总的来说还是要比
回调/CompletableFuture
要简洁和易编写。
值得一提的是:
如果Web容器使用的是Tomcat,那么就是使用Reactor桥接的servlet async api
如果Web容器是Netty,那么就是使用的Netty,天生支持Reactive官方的推荐是使用Netty跑WebFlux
二、WebFlux性能的问题
我们从上篇文章中就发现,浏览器去调用处理慢的接口,无论是该接口是同步的,还是说是异步的,返回到浏览器的时间都是一致的。
同步:服务器接收到请求,一个线程会处理请求,直到该请求处理完成,返回给浏览器
异步:服务器接收到请求,一个线程会处理请求,然后指派别的线程处理请求,请求的线程直接空闲出来。
官网也说了:
Reactive and non-blocking generally do not make applications run faster
使用异步非阻塞的好处就是:
The key expected benefit of reactive and non-blocking is the ability to scale with a small, fixed number of threads and less memory.That makes applications more resilient under load, because they scale in a more predictable way
好处:只需要在程序内启动少量线程扩展,而不是水平通过集群扩展。异步能够规避文件IO/网络IO阻塞所带来的线程堆积。
下面来看一下针对相同的请求量,同步阻塞和异步非阻塞的吞吐量和响应时长对比:
吞吐量和RT对比注:
请求量不大时(3000左右),同步阻塞多线程处理请求,吞吐量和响应时长都没落后。(按道理WebFlux可能还要落后一些,毕竟多做了一步处理
-->
将请求委派给另一个线程去做处理请求量大时,线程数不够用,同步阻塞(MVC)只能等待,所以吞吐量要下降,响应时长要提高(排队)。
Spring WebFlux在应对高并发的请求时,借助于异步IO,能够以少量而稳定的线程处理更高吞吐量的请求,尤其是当请求处理过程如果因为业务复杂或IO阻塞等导致处理时长较长时,对比更加显著。
三、WebFlux实际应用
WebFlux需要非阻塞的业务代码,如果阻塞,需要自己开线程池去运行。WebFlux什么场景下可以替换SpringMVC呢?
想要内存和线程数较少的场景
网络较慢或者IO会经常出现问题的场景
SpringMVC和WebFluxSpringMVC和WebFlux更多的是互补关系,而不是替换。阻塞的场景该SpringMVC还是SpringMVC,并不是WebFlux出来就把SpringMVC取代了。
如果想要发挥出WebFlux的性能,需要从Dao到Service,全部都要是Mono和Flux,目前官方的数据层Reactive框架只支持Redis,Mongo等几个,没有JDBC。
目前对于关系型数据库,Pivotal团队开源出R2DBC(Reactive Relational Database Connectivity),其GitHub地址为:
https://github.com/r2dbc
目前R2DBC支持三种数据源:
PostgreSQL
H2
Microsoft SQL Server
总的来说,因为WebFlux是响应式的,要想发挥出WebFlux的性能就得将代码全改成响应式的,而JDBC目前是没支持的(至少MySQL还没支持),而响应式的程序不好调试和编写(相对于同步的程序),所以现在WebFlux的应用场景还是相对较少的。
所以,我认为在网关层用WebFlux比较合适(本来就是网络IO较多的场景)
现在再回来看Spring官网的图,是不是就更亲切了?
Spring官网介绍图参考资料:
https://blog.lovezhy.cc/2018/12/29/webflux性能问题
四、有必要学Functional Endpoints 编程模式吗?
前面也提到了,WebFlux提供了两种模式供我们使用,一种是SpringMVC 注解的,一种是叫Functional Endpoints
的
Lambda-based, lightweight, and functional programming model
总的来看,就是配合Lambda和流式编程去使用WebFlux。如果你问我:有必要学吗?其实我觉得可以先放着。我认为现在WebFlux的应用场景还是比较少,等真正用到的时候再学也不是什么难事,反正就是学些API嘛~
有Lambda表达式和Stream流的基础,等真正用到的时候再学也不是啥问题~
以下是通过注解的方式来使用WebFlux的示例:
通过注解的方式来使用WebFlux以下是通过Functional Endpoints
的方式来使用WebFlux的示例:
路由分发器,相当于注解的GetMapping…
路由分发器UserHandler,相当于UserController:
UserHanler共同学习,写下你的评论
评论加载中...
作者其他优质文章