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    2020-12-17 11:03:42
    springWebFlux介绍 是spring5添加的新模块,用于web开发,功能与springMvc类似,WebFlux是应付当前一种比较流行的响应式编程而出现的框架 使用传统web框架,比如SpringMVC,这些基于servlet容器,而WebFlux是一种异步...

    springWebFlux介绍

    • 是spring5添加的新模块,用于web开发,功能与springMvc类似,WebFlux是应付当前一种比较流行的响应式编程而出现的框架

    • 使用传统web框架,比如SpringMVC,这些基于servlet容器,而WebFlux是一种异步非阻塞的框架

    • WebFlux特点

      • 非阻塞式,在有限资源下,提供系统吞吐量和伸缩性,以Reactor为基础实现响应式编程
      • 函数式编程,spring5框架基于java,WebFlux可以使用java8函数式编程方式实现路由请求
    • 比较springMvc

      • [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-HQKdOaGj-1608174188913)(./webflux比较springmvc.jpg)]

      • 都可以使用注解方式,都可以运行在tomcat等容器中

      • springmvc采用命令式编程,webflux采用异步响应式编程

      • 使用场景,网关

    • 什么是响应式编程

      • RP(Reactive Programming),响应式编程是一种面向数据流和变化传播的编程范式,这意味着可以在编程语言中很方便地表达静态或动态的数据流,而相关的计算模型会自动将变化的值通过数据流进行传播
      • java8及其之前版本
        • 提供观察者模式的两个类Observer和Observable
      • java9 使用Flow接口取代Observer和Observable,Flow才是真正意义上的响应式编程
    • 响应式编程(Reactor实现)

      • 响应式编程操作中,Reactor是盲仔Reactive规范的框架
      • Reactor有两个核心的类,Mono和Flux,这个两个类都实现了Publisher接口,提供了丰富操作符,Flux对象实现发布者,返回N个元素;Mono实现发布者,返回0或1一个元素
      • Flux和Mono都是数据流的发布者,使用Flux和Mono都可以发出三种数据信号,元素值,错误信号,完成信号,错误信号和完成信号都代表终止信号,终止信号用于高速订阅者数据流结束了,错误信号在终止数据流的同时会把错误信息传递给订阅者
      • 三种信号的特点
        • 错误信号和完成信号都是终止信号,不能共存
        • 如果没有发送任何元素值,而是发送错误信号或完成信号,表示是空数据流
        • 如果没有终止信号,表示是无限数据流
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  • Webflux

    2020-11-26 21:02:45
    1、Webflux 用于web开发,功能和springMVC类似,响应式编程实现,异步非阻塞。 关于异步非阻塞: *异步和同步:都是针对调用者。调用者发送请求,如果等到对方回应之后才去做其他事情就是同步。如果发送请求后...

    1、Webflux

    用于web开发,功能和springMVC类似,响应式编程实现,异步非阻塞。

    关于异步非阻塞:

    *异步和同步:都是针对调用者。调用者发送请求,如果等到对方回应之后才去做其他事情就是同步。如果发送请求后不用等就去做其他事,就是异步。

    *阻塞和非阻塞:都是针对被调用者,被调用者收到请求之后,做完事情之后才给出反馈就是阻塞。被调用者收到请求之后,马上给出反馈再做事情就是非阻塞。

    Webflux优势:

    *异步非阻塞,有限资源下提高系统吞吐量和伸缩性,以Reactor为基础实现响应式编程

    *函数式编程:Spring5基于java8,所以webflux可以用java8的函数式编程方式实现路由请求。

    Spring webFlux和SpringMVC比较:两个框架都可以使用注解,都运行在Tomcat容器。但SpringMVC是命令式编程,webflux是异步响应式编程。

     

     

    2、响应式编程:

    响应式编程是一种面向数据流变化传播的编程范式。这意味着可以在编程语言中很方便地表达静态或动态的数据流,而相关的计算模型会自动将变化的值通过数据流进行传播。

    (1)Java8及以前版本:

    提供了两个观察者模式两个类:Observer和Observable

    public class ObserverDemo extends Observable {
        public static void main(String[] args) {
            ObserverDemo observer=new ObserverDemo();
            // add observer
            observer.addObserver((o, arg) -> {
                System.out.println("发生变化");
            });
            observer.addObserver((o, arg) -> {
                System.out.println("收到被观察者通知,准备改变");
            });
            observer.setChanged();// data changing
            observer.notifyObservers();//notify
        }
    }

    (2)Flow类取代了Java9。两个方法:Subscribe订阅和Publish发布

     

    3、Webflux执行流程和核心API

    4、SpringWebflux(基于注解实现)

    5、SpringWebflux(基于函数式编程实现)

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  • webflux

    2020-07-22 15:16:39
    webflux 官方文档 https://projectreactor.io/docs/core/release/api/reactor/core/publisher/Flux.html#zipWith-org.reactivestreams.Publisher- 写的比较好的文章 ... ...

    webflux

    • 官方文档
      https://projectreactor.io/docs/core/release/api/reactor/core/publisher/Flux.html#zipWith-org.reactivestreams.Publisher-

    • 写的比较好的文章
      https://cloud.tencent.com/developer/article/1526029

    介绍

    Reactor中的发布者(Publisher)由Flux和Mono两个类定义,它们都提供了丰富的操作符(operator)。一个Flux对象代表一个包含0…N个元素的响应式序列,而一个Mono对象代表一个包含零/一个(0…1)元素的结果。

    一、 创建数据流

    Flux.just(1, 2, 3, 4, 5, 6);
    Mono.just(1);
    

    Flux和Mono提供了多种创建数据流的方法,just就是一种比较直接的声明数据流的方式,其参数就是数据元素。

    对于图中的Flux,还可以通过如下方式声明(数组、集合、Stream、range):

    Integer[] array = new Integer[]{1,2,3,4,5,6};
    Flux.fromArray(array);
    List<Integer> list = Arrays.asList(array);
    Flux.fromIterable(list);
    Stream<Integer> stream = list.stream();
    Flux.fromStream(stream);
    Flux<Integer> rangeFlux =Flux.range(0, 10000);
    
    

    二、 完成信号和错误信号

    既然是“数据流”的发布者,Flux和Mono都可以发出三种“数据信号”:元素值、错误信号、完成信号,错误信号和完成信号都是终止信号,完成信号用于告知下游订阅者该数据流正常结束,错误信号终止数据流的同时将错误传递给下游订阅者。

    不过,这三种信号都不是一定要具备的:

    首先,错误信号和完成信号都是终止信号,二者不可能同时共存;
    如果没有发出任何一个元素值,而是直接发出完成/错误信号,表示这是一个空数据流;
    如果没有错误信号和完成信号,那么就是一个无限数据流。
    比如,对于只有完成/错误信号的数据流:

    // 只有完成信号的空数据流
    Flux.just();
    Flux.empty();
    Mono.empty();
    Mono.justOrEmpty(Optional.empty());
    // 只有错误信号的数据流
    Flux.error(new Exception("some error"));
    Mono.error(new Exception("some error"));
    

    三、订阅前什么都不会发生

    数据流有了,假设我们想把每个数据元素原封不动地打印出来:

    Flux.just(1, 2, 3, 4, 5, 6).subscribe(System.out::print);
    System.out.println();
    Mono.just(1).subscribe(System.out::println);
    
    输出如下:
    123456
    1
    

    可见,subscribe方法中的lambda表达式作用在了每一个数据元素上。此外,Flux和Mono还提供了多个subscribe方法的变体:

    // 订阅并触发数据流
    subscribe(); 
    // 订阅并指定对正常数据元素如何处理
    subscribe(Consumer<? super T> consumer); 
    // 订阅并定义对正常数据元素和错误信号的处理
    subscribe(Consumer<? super T> consumer,
              Consumer<? super Throwable> errorConsumer); 
    // 订阅并定义对正常数据元素、错误信号和完成信号的处理
    subscribe(Consumer<? super T> consumer,
              Consumer<? super Throwable> errorConsumer,
              Runnable completeConsumer); 
    // 订阅并定义对正常数据元素、错误信号和完成信号的处理,以及订阅发生时的处理逻辑
    subscribe(Consumer<? super T> consumer,
              Consumer<? super Throwable> errorConsumer,
              Runnable completeConsumer,
              Consumer<? super Subscription> subscriptionConsumer); 
    

    1)如果是订阅上边声明的Flux:

    Flux.just(1, 2, 3, 4, 5, 6).subscribe(
        System.out::println,
        System.err::println,
        () -> System.out.println("Completed!"));
    

    输出如下:

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    Completed!
    

    2)再举一个有错误信号的例子:

    Mono.error(new Exception("some error")).subscribe(
            System.out::println,
            System.err::println,
            () -> System.out.println("Completed!")
    );
    输出如下:
    
    java.lang.Exception: some error
    

    打印出了错误信号,没有输出Completed!表明没有发出完成信号。
    这里需要注意的一点是,Flux.just(1, 2, 3, 4, 5, 6)仅仅声明了这个数据流,此时数据元素并未发出,只有subscribe()方法调用的时候才会触发数据流。所以,订阅前什么都不会发生。

    webflux中的subscribe

    在webFlux框架中 我们都是返回mono或flux类型的result, 不需要主动调用subscribe方法,

    四、操作符

    1. map - 元素映射为新元素

    map操作可以将数据元素进行转换/映射,得到一个新元素。

    public final <V> Flux<V> map(Function<? super T,? extends V> mapper)
    public final <R> Mono<R> map(Function<? super T, ? extends R> mapper) 
    

    上图是Flux的map操作示意图,上方的箭头是原始序列的时间轴,下方的箭头是经过map处理后的数据序列时间轴。

    map接受一个Function的函数式接口为参数,这个函数式的作用是定义转换操作的策略。举例说明:

    StepVerifier.create(Flux.range(1, 6)    
                .map(i -> i * i))   
                .expectNext(1, 4, 9, 16, 25, 36)    
                .expectComplete();  
    

    Flux.range(1, 6)用于生成从“1”开始的,自增为1的“6”个整型数据;
    map接受lambda i -> i * i为参数,表示对每个数据进行平方;
    验证新的序列的数据;
    verifyComplete()相当于expectComplete().verify()。

    2、flatMap - 元素映射为流

    flatMap操作可以将每个数据元素转换/映射为一个流,然后将这些流合并为一个大的数据流。

    flatMap

    注意到,流的合并是异步的,先来先到,并非是严格按照原始序列的顺序(如图蓝色和红色方块是交叉的)。

    public final <R> Flux<R> flatMap(Function<? super T, ? extends Publisher<? extends R>> mapper)
    public final <R> Mono<R> flatMap(Function<? super T, ? extends Mono<? extends R>> transformer) 
    
    

    flatMap也是接收一个Function的函数式接口为参数,这个函数式的输入为一个T类型数据值,对于Flux来说输出可以是Flux和Mono,对于Mono来说输出只能是Mono。举例说明:

        StepVerifier.create(
            Flux.just("flux", "mono")
                    .flatMap(s -> Flux.fromArray(s.split("\\s*"))   // 1
                            .delayElements(Duration.ofMillis(100))) // 2
                    .doOnNext(System.out::print)) // 3
            .expectNextCount(8) // 4
            .verifyComplete();
    

    对于每一个字符串s,将其拆分为包含一个字符的字符串流;
    对每个元素延迟100ms;
    对每个元素进行打印(ps: doOnNext方法是“偷窥式”的方法,不会消费数据流);
    验证是否发出了8个元素。
    打印结果为mfolnuox,原因在于各个拆分后的小字符串都是间隔100ms发出的,因此会交叉。

    flatMap通常用于每个元素又会引入数据流的情况,比如我们有一串url数据流,需要请求每个url并收集respon<se数据。假设响应式的请求方法如下:

    Mono requestUrl(String url) {…}
    而url数据流为一个Flux urlFlux,那么为了得到所有的HttpResponse,就需要用到flatMap:

    urlFlux.flatMap(url -> requestUrl(url));
    其返回内容为Flux类型的HttpResponse流。

    3)filter - 过滤

    filter操作可以对数据元素进行筛选。

    
    public final Flux<T> filter(Predicate<? super T> tester)
    public final Mono<T> filter(Predicate<? super T> tester) 
    

    filter接受一个Predicate的函数式接口为参数,这个函数式的作用是进行判断并返回boolean。举例说明:

    StepVerifier.create(Flux.range(1, 6)
                .filter(i -> i % 2 == 1)    // 1
                .map(i -> i * i))
                .expectNext(1, 9, 25)   // 2
                .verifyComplete();
    

    filter的lambda参数表示过滤操作将保留奇数;
    验证仅得到奇数的平方。

    4)zip - 一对一合并

    看到zip这个词可能会联想到拉链,它能够将多个流一对一的合并起来。zip有多个方法变体,我们介绍一个最常见的二合一的。

    ps:注意对多个流进行zip后,合并后的长度跟这些流中最短的那个长度是一致的。有可能会丢数据,这点要特别注意

    zip它对两个Flux/Mono流每次各取一个元素,合并为一个二元组(Tuple2):

    public static <T1,T2> Flux<Tuple2<T1,T2>> zip(Publisher<? extends T1> source1,
                                              Publisher<? extends T2> source2)
    public static <T1, T2> Mono<Tuple2<T1, T2>> zip(Mono<? extends T1> p1, Mono<? extends T2> p2) 
    

    Flux的zip方法接受Flux或Mono为参数,Mono的zip方法只能接受Mono类型的参数。

    举个例子,假设我们有一个关于zip方法的说明:“Zip two sources together, that is to say wait for all the sources to emit one element and combine these elements once into a Tuple2.”,我们希望将这句话拆分为一个一个的单词并以每200ms一个的速度发出,除了前面flatMap的例子中用到的delayElements,可以如下操作:

    private Flux<String> getZipDescFlux() {
        String desc = "Zip two sources together, that is to say wait for all the sources to emit one element and combine these elements once into a Tuple2.";
        return Flux.fromArray(desc.split("\\s+"));  // 1
    }
     
    @Test
    public void testSimpleOperators() throws InterruptedException {
        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1);  // 2
        Flux.zip(
                getZipDescFlux(),
                Flux.interval(Duration.ofMillis(200)))  // 3
                .subscribe(t -> System.out.println(t.getT1()), null, countDownLatch::countDown);    // 4
        countDownLatch.await(10, TimeUnit.SECONDS);     // 5
    }
    

    将英文说明用空格拆分为字符串流;
    定义一个CountDownLatch,初始为1,则会等待执行1次countDown方法后结束,不使用它的话,测试方法所在的线程会直接返回而不会等待数据流发出完毕;
    使用Flux.interval声明一个每200ms发出一个元素的long数据流;因为zip操作是一对一的,故而将其与字符串流zip之后,字符串流也将具有同样的速度;
    zip之后的流中元素类型为Tuple2,使用getT1方法拿到字符串流的元素;定义完成信号的处理为countDown;
    countDownLatch.await(10, TimeUnit.SECONDS)会等待countDown倒数至0,最多等待10秒钟。
    除了zip静态方法之外,还有zipWith等非静态方法,效果与之类似:

    getZipDescFlux().zipWith(Flux.interval(Duration.ofMillis(200)))
    在异步条件下,数据流的流速不同,使用zip能够一对一地将两个或多个数据流的元素对齐发出。

    5)错误处理

    onErrorReturn 返回静态值

    onErrorResume 可以动态的返回

    public static final Function<Throwable, Mono<ServerResponse>> onErrorResume = throwable -> {
            log.warn("", throwable);
            return ServerResponse.ok().contentType(MediaType.APPLICATION_JSON).body(
                    fromObject(Result.of(-1, "异常,", throwable.getMessage())));
        };
    

    onErrorReturn 和 onErrorResume 有什么区别吗?

    从源码上看它们的区别不大,只不过 onErrorReturn 的范围更大一些而已。onErrorReturn 返回一个静态值,onErrorResume 返回一个动态值,并且可以捕获,包装和重新抛出错误,例如作为自定义业务异常等
    onErrorResume与onErrorReturn的唯一区别是可以编写异常处理函数来返回一个给定的缺省值 * 实际上, onErrorReturn正是通过调用onErrorResume来返回缺省值 */ StepVerifier.create(generateTextFluxError() // onErrorResume还有个实用的场景是: 当发生错误时, 根据异常类型来切换到另一个流 .onErrorResume(e -> generateTextFlux().filter(s -> !Strings.isNullOrEmpty(s))) .map(s -> Integer.valueOf(s)) .reduce((x, y) -> x + y)) .expectNext(12) .verifyComplete(); }

    6) 线程调度

    a) 没有执行上下文(Schedulers.immediate()): 在处理时,将直接执行提交的Runnable,从而在当前线程上有效地运行它们(可以视为“空对象”或无操作调度程序)。
    
    b) 单个可重用线程(Schedulers.single())。请注意,此方法对所有调用方都使用相同的线程,直到调度程序被释放为止。如果您需要每次调用一个专用线程,请对每个调用使用Schedulers.newSingle()。
    
    c) 无限制的弹性线程池(Schedulers.elastic())。随着Schedulers.boundedElastic()的引入,Schedulers.boundedElastic()不再是首选方法,因为它倾向于隐藏背压问题并导致线程过多(请参见下文)。
    
    d) 有界弹性线程池(Schedulers.boundedElastic())。像其前身elastic()一样,它根据需要创建新的工作池并重用空闲的工作池。闲置时间过长(默认值为60s)的工作池也将被丢弃。与其前身的elastic()有所不同,它对可以创建的线程数进行限制(默认为CPU核心数x 10)。达到上限后,最多可再提交10万个任务,并在有线程可用时重新调度(当任务被设置延迟执行时,延迟计时是在线程可用时开始)。这是I/O阻塞任务的更好选择。Schedulers.boundedElastic()是一种为阻塞处理提供自己的线程的简便方法,这样它就不会占用其他资源。
    
    e) 为并行工作而调整的固定工作线程池(Schedulers.parallel())。它创建的工作线程数量与CPU内核数量一样多。
    

    7) Mono和Flux互相转换

     // flux转mono
            Flux<String> stringFlux = Flux.fromIterable(Lists.newArrayList("a", "b2", "cc3","d4"));
            Mono<List<String>> listMono = stringFlux.collectList();
            Mono<Map<Integer, String>> mapMono = stringFlux.collectMap(String::length, String::trim);
    
     //mono 转flux
            Flux<String> newFlux =listMono.flatMapMany(Flux::fromIterable);
            Flux<String> newFlux2 = mapMono.map(a->{return a.values();}).flatMapMany(Flux::fromIterable);
    
            stringFlux.subscribe(System.out::print);
            System.out.println("---------");
            listMono.subscribe(System.out::print);
            System.out.println("---------");
            mapMono.subscribe(System.out::print);
            System.out.println("---------");
            newFlux.subscribe(System.out::print);
            System.out.println("---------");
            newFlux2.subscribe(System.out::print);
    

    7)更多

    Reactor中提供了非常丰富的操作符,除了以上几个常见的,还有:

    用于编程方式自定义生成数据流的create和generate等及其变体方法;
    用于“无副作用的peek”场景的doOnNext、doOnError、doOncomplete、doOnSubscribe、doOnCancel等及其变体方法;
    用于数据流转换的when、and/or、merge、concat、collect、count、repeat等及其变体方法;
    用于过滤/拣选的take、first、last、sample、skip、limitRequest等及其变体方法;
    用于错误处理的timeout、onErrorReturn、onErrorResume、doFinally、retryWhen等及其变体方法;
    用于分批的window、buffer、group等及其变体方法;
    用于线程调度的publishOn和subscribeOn方法。
    
    展开全文
  • webFlux SpringwebFlux
  • 文章目录什么是WebFlux 已经WebFlux 的应用场景,WebFlux【Spring Reactive Web】1、什么是WebFlux2、WebFlux 的几个特征1、异步非阻塞2、响应式(reactive)函数编程3、不再拘束于Servlet容器3、WebFlux 到底有哪些...

    什么是WebFlux 以及WebFlux 的应用场景,WebFlux【Spring Reactive Web】


    1、什么是WebFlux

    Spring WebFlux 是一个异步非阻塞式的 Web 框架,它能够充分利用多核 CPU 的硬件资源去处理大量的并发请求

    他与SpringMVC 的不同

    Spring MVC 构建于 Servlet API 之上,使用的是同步阻塞式 I/O 模型,什么是同步阻塞式 I/O 模型呢?就是说,每一个请求对应一个线程去处理

    2、WebFlux 的几个特征

    1、异步非阻塞

    SpringMVC是同步阻塞的IO模型,资源浪费相对来说比较严重,当我们在处理一个比较耗时的任务时,例如:上传一个比较大的文件,首先,服务器的线程一直在等待接收文件,在这期间它就像个傻子一样等在那儿(放学别走),什么都干不了,好不容易等到文件来了并且接收完毕,我们又要将文件写入磁盘,在这写入的过程中,这根线程又再次懵bi了,又要等到文件写完才能去干其它的事情

    WebFlux 就是为了解决这个问题的,WebFlux 是可以是异步非阻塞的,WebFlux 是这么处理上面的问题的


    线程发现文件还没准备好,就先去做其它事情
              ↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓
    当文件准备好之后,通知这根线程来处理
              ↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓
    当接收完毕写入磁盘的时候(根据具体情况选择是否做异步非阻塞),
              ↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓
    写入完毕后通知这根线程再来处理(异步非阻塞情况下)。

    2、响应式(reactive)函数编程

    得益于对于reactive-stream的支持(通过reactor框架来实现的),WebFlux 支持函数式编程

    3、不再拘束于Servlet容器

    以前,我们的应用都运行于Servlet容器之中,例如我们大家最为熟悉的Tomcat, Jetty…等等。而现在Spring WebFlux不仅能运行于传统的Servlet容器中(前提是容器要支持Servlet3.1,因为非阻塞IO是使用了Servlet3.1的特性),还能运行在支持NIO的Netty和Undertow中。

    3、WebFlux 到底有哪些优势,他是否提升了性能

    WebFlux 内部使用的是响应式编程(Reactive Programming),以 Reactor 库为基础, 基于异步和事件驱动,可以让我们在不扩充硬件资源的前提下,提升系统的吞吐量和伸缩性

    我们看看官方的原话

    Reactive and non-blocking generally do not make applications run faster.

    翻译出来就是 WebFlux 并不能使接口的响应时间缩短,它仅仅能够提升吞吐量和伸缩性。

    4、WebFlux 应用场景

    得益于 WebFlux 的异步非阻塞特性,特适合于IO 密集型的服务中,比如微服务网关

    IO 密集型包括:磁盘IO密集型, 网络IO密集型,微服务网关就属于网络 IO 密集型,使用异步非阻塞式编程模型,能够显著地提升网关对下游服务转发的吞吐量。

    5、WebFlux 与 SpringMVC

    WebFlux 相比 SpringMVC 有一些巨大的优势,那么到底选择谁呢 ?

    首先需要明确的是:WebFlux 不是 Spring MVC 的替代方案

    在微服务架构中,Spring MVC 和 WebFlux 可以混合使用,比如已经提到的,对于那些 IO 密集型服务(如网关),我们就可以使用 WebFlux 来实现

    6、WebFlux 与 SpringMVC 比较

    如图
    在这里插入图片描述

    相同点:

    都可以使用 Spring MVC 注解,如 @Controller, 方便我们在两个 Web 框架中自由转换;
    均可以使用 Tomcat, Jetty, Undertow Servlet 容器(Servlet 3.1+);
    等等

    注意点:

    Spring MVC 因为是使用的同步阻塞式,更方便开发人员编写功能代码,Debug 测试等,一般来说,如果 Spring MVC 能够满足的场景,就尽量不要用 WebFlux;
    WebFlux 默认情况下使用 Netty 作为服务器;
    WebFlux 不支持 MySql;

    7、WebFlux 与 Springboot

    通过IDEA 的Init 创建项目时,选择Web 里面的Spring Reactive Web 就是 WebFlux

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • webflux-demo:Spring Boot Webflux演示项目
  • Webflux Support

    2020-12-27 16:54:15
    <div><p>Spring security has webflux support. But I donot see a webflux support for the spring-security-saml project. Do we have any plan to support webflux in near future?</p><p>该提问来源于开源项目&#...
  • spring webflux

    2018-08-23 14:50:27
    最近在学习研究spring webflux,上网翻阅了几十篇博客并且下载了10几个项目,将各种案例整合了一下,写成了一个demo案例,里面有flux,mono,webclient调用,serverSendEvent案例,上传到csdn上一方面是为了分享经验...
  • Webflux support

    2020-12-27 23:11:08
    <div><p>A working integration with spring-webflux. Associates the Hub with the reactive pipeline and captures unhandled errors in webflux applications. related to: ...
  • Instrument WebFlux

    2020-12-02 01:40:06
    <div><p>Instrument WebFlux - server and client side <p>https://docs.spring.io/spring/docs/5.0.6.RELEASE/spring-framework-reference/web-reactive.html#spring-webflux</p>该提问来源于开源项目:open...
  • webflux-armeria-示例:WebFlux和Armeria的实践
  • WebFlux support

    2020-11-22 11:43:47
    <div><p>Work in progress for WebFlux support</p><p>该提问来源于开源项目:OpenLiberty/open-liberty</p></div>
  • webFlux.zip

    2020-03-23 18:30:43
    webflux2: 这里一个基本的webflux处理流程,基于mongodb,当然如果没有自己写几条固定数据也行 webfluxclient: 这是一个框架,主要是帮助内部服务调用,而使用者只需要调用简单方法即可。
  • Webflux核心

    千次阅读 2019-06-10 18:14:01
    什么是WebFlux?Spring WebFlux 是一套全新的 Reactive Web 栈技术,实现完全非阻塞,支持 Reactive Streams 背压等特性,并且运行环境不限于 Servlet 容器(Tomcat、Jetty、Undertow),如 Netty 等。Spring WebFlux...
  • Spring WebFlux

    2021-01-21 10:41:57
    WebFlux关于WebFlux 关于WebFlux 我们知道传统的Web框架,比如说:struts2,springmvc等都是基于Servlet API与Servlet容器基础之上运行的,在Servlet3.1之后才有了异步非阻塞的支持。而WebFlux是一个典型非阻塞异步...
  • 理解WebFlux

    2020-09-10 17:41:28
    Spring Webflux是一个无阻塞web框架,它适合处理大量并发连接,可以更有效率的利用多核cpu,这篇博客主要讲述WebFlux是什么和MVC有什么区别. 为什么WebFlux是无阻塞框架 WebFlux采用的是NIO模型,而java采用的IO模型 ...

空空如也

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