Reactor

点击上方蓝色“ 后端面试那些事儿 ”，选择“设为星标” 学最好的别人，做最好的我们 来源：draveness.me/redis-io-multiplexing 几种 I/O 模型 Blocking I/O I/O 多路复用 Reactor 设计模式 I/O 多路复用模块 封装 select 函数 封装 epoll 函数 子模块的选择 总结 最近在看 UNIX 网络编程并研究了一下 Redis 的实现，感觉 Redis 的源代码十分适合阅读和分析，其中 I/O 多路复用（mutiplexing）部分的实现非常干净和优雅，在这里想对这部分的内容进行简单的整理。 几种 I/O 模型 为什么 Redis 中要使用 I/O 多路复用这种技术呢？ 首先，Redis 是跑在单线程中的，所有的操作都是按照顺序线性执行的，但是由于读写操作等待用户输入或输出都是阻塞的，所以 I/O 操作在一般情况下往往不能直接返回，这会导致某一文件的 I/O 阻塞导致整个进程无法对其它客户提供服务，而 I/O 多路复用 就是为了解决这个问题而出现的。 Blocking I/O 先来看一下传统的阻塞 I/O 模型到底是如何工作的：当使用 read 或者 write 对某一个**文件描述符（File Descriptor 以下简称 FD)**进行读写时，如果当前 FD 不可读或不可写，整个 Redis

主管： 这个版块用Netty框架就可以了呀，不会吗？ （此时，公司CTO路过） 某程序员： 这个我真不会... 主管： 好了好了，那这一块我交给别人去做，这个也不难啊？！ 某程序员： 大佬，我一定会好好学习，早日把这一块弄懂！ 主管： 行了，你先去忙吧！ CTO： 慢着！这是什么情况？项目分配下去了，怎么能又安排其他同事来加班做呢？ 主管： 总监，项目这个版块涉及到高性能的开发，这个同事可能搞不定，眼看着项目要上线了，还是让经验丰富的工程师来做吧！ CTO（凶狠的对着程序员）： 那也不行，拿着这么高的工资，这都做不了，Netty都不会用，你怎么好意思拿20K的？ 某程序员（委屈地）： 大佬，我每个月只有8K... CTO： ...哦，算了，当我没来 我不记得是谁跟我说过，“十个高性能，九个用Netty”，我也不知道是骗我的还是咋的... Netty到底有这么重要吗？ 我翻阅了一下我手中的各大厂面试真题，问BIO、NIO、异步这一块的也有，Netty出现的频次不算很高，也许我看的是初中级的面试题吧。 无论怎么说，想要涨薪升职，高性能、高并发、高可用你就不得不会。 这里，我就来分享一些Netty相关的核心技术点： 注：由于篇幅原因，我就简单的提取其中部分，获取完整内容及高清导图，加威信 mxj94670 来免费领取！ Netty 原理 Netty 是一个高性能、异步事件驱动的 NIO

IO的基本常识 1.同步 用户进程触发IO操作并等待或者轮询的去查看IO操作是否完成 2.异步 用户触发IO操作以后,可以干别的事，IO操作完成以后再通知当前线程继续处理 3.阻塞 当一个线程调用 read() 或 write()时，该线程被阻塞，直到有一些数据被读取或写入，该线程在此期间不能执行其他任务 4.非阻塞 当线程从某通道进行读写数据时，若没有数据可用时，该线程可以进行其他任务。线程通常将非阻塞 IO 的空闲时间用于在其他通道上执行 IO 操作，所以单独的线程可以管理多个输入和输出通道。 IO事件驱动模式 在IO读写时，把 IO请求 与 读写操作 分离调配进行，需要用到事件分离器。根据处理机制的不同，事件分离器又分为：同步的Reactor和异步的Proactor。 Reactor模型： - 应用程序在事件分离器注册 读就绪事件 和 读就绪事件处理器 - 事件分离器等待读就绪事件发生 - 读就绪事件发生，激活事件分离器，分离器调用 读就绪事件处理器（即：可以进行读操作了，开始读） - 读事件处理器开始进行读操作，把读到的数据提供给程序使用 Proactor模型： - 应用程序在事件分离器注册 读完成事件 和 读完成事件处理器，并向操作系统发出异步读请求 - 事件分离器等待操作系统完成读取 - 在分离器等待过程中，操作系统利用并行的内核线程执行实际的读操作

前言 在当今互联网飞速发展的时代，业务需求不断的更新和产品的迭代给系统开发过程和编程模式也带来巨大挑战，Spring Cloud微服务也随之应用而生，从springboot1.x到springboot2.x，springcloud也提供了相应的集成，而特别引人注目的是spring5的诞生确实为java编程模式带来重大革命。 Spring5框架集成的project Reactor响应式开发框架为构建响应式RESTful服务、响应式数据访问组件、响应式消息通信组件、响应式微服务带来更好的便利之处。 接下来的文章会从“ 响应式编程模型和Reactor框架 ”，“ 构建响应式RESTful服务 ”，“ 构建响应式数据访问组件 ”、“ 响应式消息通信组件 ”、“ 响应式微服务 ”等方面全面了解掌握如何利用Reactor框架中的Mono和Flux两个核心组件，如何利用Spring5中的Spring WebFlux支持使用注解式编程模型和函数式编程模型构建响应式RESTful服务。 同时也会全面讲解springboot中WebFlux，如何利用Spring Data提供的 spring Reactive Data 构建响应式数据访问组件，如何使用Reactiv Spring Cloud Stream实现响应式消息通信组件。 通过使用 Spring Cloud框架实现响应式微服务

本文为实战SpringCloud响应式微服务系列教程第九章，讲解使用Spring WebFlux构建响应式RESTful服务。建议没有之前基础的童鞋，先看之前的章节，章节目录放在文末。 从本节开始我们将正式进入构建响应式服务的世界。在Spring boot的基础上，我们将引入全新的Spring WebFlux框架。 WebFlux名称中的Flux来源于上章节介绍的来自Reactor框架中的Flux组件。该框架中包含了对响应式HTTP、服务器推送事件以及Websocket的客户端和服务端的支持。 在构架响应式服务上，WebFlux支持两种不同的编程模型： 第一种是与SpringMvc中同样使用的基于java注解的方式； 第二种是基于java8中提供的lambda表达式的函数式编程模型。 1.1使用 Spring Initializer初始化响应式web应用 创建WebFlux应用最简单的方式便是使用Spring boot提供的Spring Initializer初始化模板。 直接访问Spring Initializer网站（http://start.spring.io），选择创建一个maven或者Gradle项目并制定相应的Group和Artifact，然后在添加依赖中选择maven进行代码依赖管理。 打开所下载项目中的pom文件，会找到如下依赖。 spring-boot

DotNetty是微软的Azure团队，使用C#实现的Netty的版本发布 Netty（DotNetty）原理解析 一、背景介绍 DotNetty是微软的Azure团队，使用C#实现的Netty的版本发布。不但使用了C#和.Net平台的技术特点，并且保留了Netty原来绝大部分的编程接口。让我们在使用时，完全可以依照Netty官方的教程来学习和使用DotNetty应用程序。 Netty 是一个异步事件驱动的网络应用程序框架，用于快速开发可维护的高性能协议服务器和客户端。 二、NIO 他并不是 Java 独有的概念，NIO代表的一个词汇叫着IO多路复用。它是由操作系统提供的系统调用，早期这个操作系统调用的名字是select，但是性能低下，后来渐渐演化成了 Linux 下的epoll和Mac里的kqueue。我们一般就说是epoll，因为没有人拿苹果电脑作为服务器使用对外提供服务。而Netty就是基于Java NIO技术封装的一套框架。为什么要封装，因为原生的Java NIO使用起来没那么方便，而且还有臭名昭著的bug，Netty把它封装之后，提供了一个易于操作的使用模式和接口，用户使用起来也就便捷多了。 说NIO之前先说一下BIO（Blocking IO）,如何理解这个Blocking呢？ 1.客户端监听（Listen）时，Accept是阻塞的，只有新连接来了，Accept才会返回

一周至少一篇到今天已经持续 30 周了，希望每一篇多多少少能给大家带来点干货。同样的，今天分享的基本上一面试就会被问的网络IO。文中涉及的代码部分不太重要，重要的是对这概念的理解。在看文章之前大家也可通过下面的思维导图看看自己是否能回答出来。 大纲 1 阻塞与非阻塞--开胃菜 阻塞 我们知道在调用某个函数的时候无非就是两种情况，要么 马上返回 ，然后根据返回值进行接下来的业务处理。当在使用 阻塞IO 的时候，应用程序会被无情的 挂起 ，等待内核完成操作，因为此时的内核可能将CPU时间切换到了其他需要的进程中，在我们的应用程序看来感觉被卡主(阻塞)了。 阻塞IO 传统阻塞IO模型 传统阻塞IO模型 特点： 通过阻塞式IO获取输入的数据 其中每个连接都采用独立的线程完成数据输入，业务处理以及数据返回的操作 这种方案有什么问题？ 首先当并发较大的时候，需要创建大量的线程来处理连接，需要占用大量的系统资源。 连接建立完成以后，如果当前线程没有数据可读，将会阻塞在read操作上造成线程资源的浪费 鉴于上面的两个问题，通常是解决方案是啥呢？ 第一种是 采用IO复用的模型 ，所谓IO复用模型即多个连接共享一个阻塞对象，应用程序只会在一个阻塞对象上等待。当某个连接有新的数据处理，操作系统直接 通知 应用程序，线程从阻塞状态返回并开始业务处理 第二种方案即采用 线程池复用的方式

今天分享的基本上一面试就会被问的网络IO，文中涉及的代码部分不太重要，重要的是对这概念的理解。在看文章之前大家也可通过下面的思维导图看看自己是否能回答出来。 大纲 1 阻塞与非阻塞--开胃菜 阻塞 我们知道在调用某个函数的时候无非就是两种情况，要么 马上返回 ，然后根据返回值进行接下来的业务处理。当在使用 阻塞IO 的时候，应用程序会被无情的 挂起 ，等待内核完成操作，因为此时的内核可能将CPU时间切换到了其他需要的进程中，在我们的应用程序看来感觉被卡主(阻塞)了。 阻塞IO 传统阻塞IO模型 传统阻塞IO模型 特点： 通过阻塞式IO获取输入的数据 其中每个连接都采用独立的线程完成数据输入，业务处理以及数据返回的操作 这种方案有什么问题？ 首先当并发较大的时候，需要创建大量的线程来处理连接，需要占用大量的系统资源。 连接建立完成以后，如果当前线程没有数据可读，将会阻塞在read操作上造成线程资源的浪费 鉴于上面的两个问题，通常是解决方案是啥呢？ 第一种是 采用IO复用的模型 ，所谓IO复用模型即多个连接共享一个阻塞对象，应用程序只会在一个阻塞对象上等待。当某个连接有新的数据处理，操作系统直接 通知 应用程序，线程从阻塞状态返回并开始业务处理 第二种方案即采用 线程池复用的方式 。将连接完成后的业务处理任务分配给线程，一个线程处理多个连接的业务