Project Reactor 中的背压是如何工作的？

Question

我一直在 Spring Reactor 中工作，并且之前进行了一些测试，这让我想知道 Fluxes 默认情况下如何处理背压。我知道 onBackpressureBuffer 等存在，并且我还读到RxJava 默认为无界，直到您定义是否缓冲、删除等。

那么，谁能为我澄清一下：Reactor 3 中 Flux 的默认背压行为是什么？

我尝试寻找答案，但没有找到任何明确的答案，只有背压的定义或上面链接的 RxJava 答案

Answer 1

什么是背压？

背压或消费者向生产者发出发射率过高的信号的能力 - Reactor Reference

当我们谈论背压时，我们必须将来源/发布者分为两组：尊重订阅者需求的人和忽视订阅者需求的人。

一般热源不尊重订户需求，因为它们经常产生实时数据，比如收听 Twitter 提要。在这个例子中，订阅者无法控制推文的创建速度，因此很容易被淹没。

另一方面，冷源通常在订阅发生时按需生成数据，例如发出 HTTP 请求然后处理响应。在这种情况下，您正在调用的 HTTP 服务器只会在您发送请求后发送响应。

重要的是要注意，这不是规则：并非每个热源都忽略需求，也不是每个冷源都尊重需求。您可以在此处阅读有关热源和冷源的更多信息。

让我们看一些可能有助于理解的示例。

尊重需求的出版商

给定一个产生从 1 到数字的 FluxInteger.MAX_VALUE并给定一个需要 100 毫秒来处理单个元素的处理步骤：

Flux.range(1, Integer.MAX_VALUE)
    .log()
    .concatMap(x -> Mono.delay(Duration.ofMillis(100)), 1) // simulate that processing takes time
    .blockLast();

让我们看看日志：

[ INFO] (main) | onSubscribe([Synchronous Fuseable] FluxRange.RangeSubscription)
[ INFO] (main) | request(1)
[ INFO] (main) | onNext(1)
[ INFO] (main) | request(1)
[ INFO] (main) | onNext(2)
[ INFO] (parallel-1) | request(1)
[ INFO] (parallel-1) | onNext(3)
[ INFO] (parallel-2) | request(1)
[ INFO] (parallel-2) | onNext(4)
[ INFO] (parallel-3) | request(1)
[ INFO] (parallel-3) | onNext(5)

我们可以看到，在每次 onNext 之前都有一个请求。请求信号由concatMap运营商发送。当concatMap完成当前元素并准备接受下一个元素时，它会发出信号。源仅在收到来自下游的请求时才发送下一项。

在这个例子中，背压是自动的，我们不需要定义任何策略，因为操作员知道它可以处理什么并且源尊重它。

忽略需求且未定义背压策略的发布者

为了简单起见，我为这个例子选择了一个易于理解的冷发布者。这是Flux.interval，每个指定的时间间隔发出一项。这个冷酷的发布者不尊重需求是有道理的，因为看到项目以不同的、比最初指定的更长的间隔发布是很奇怪的。

让我们看看代码：

[ INFO] (main) | onSubscribe([Synchronous Fuseable] FluxRange.RangeSubscription)
[ INFO] (main) | request(1)
[ INFO] (main) | onNext(1)
[ INFO] (main) | request(1)
[ INFO] (main) | onNext(2)
[ INFO] (parallel-1) | request(1)
[ INFO] (parallel-1) | onNext(3)
[ INFO] (parallel-2) | request(1)
[ INFO] (parallel-2) | onNext(4)
[ INFO] (parallel-3) | request(1)
[ INFO] (parallel-3) | onNext(5)

Source 每毫秒发出一项。订阅者能够每 100 毫秒处理一项。很明显，订阅者无法跟上生产者的步伐，我们很快就会收到类似这样的异常：

reactor.core.Exceptions$OverflowException: Could not emit tick 32 due to lack of requests (interval doesn't support small downstream requests that replenish slower than the ticks)
    at reactor.core.Exceptions.failWithOverflow(Exceptions.java:215)
    ...

我们可以做些什么来避免这种异常？

定义了忽略需求和背压策略的发布者

默认的背压策略是我们在上面看到的一种：错误终止。Reactor 不会对我们强制执行任何错误处理策略。当我们看到这种错误时，我们可以决定哪一个最适合我们的用例。

您可以在Reactor 参考中找到其中的几个。

对于这个例子，我们将使用最简单的一个：onBackpressureDrop。

Flux.interval(Duration.ofMillis(1))
    .log()
    .concatMap(x -> Mono.delay(Duration.ofMillis(100)))
    .blockLast();

输出：

Element kept by consumer: 0
Element kept by consumer: 1
Element kept by consumer: 2
Element kept by consumer: 3
Element kept by consumer: 4
Element kept by consumer: 5
Element kept by consumer: 6
Element kept by consumer: 7
Element kept by consumer: 8
Element kept by consumer: 9
Element kept by consumer: 10
Element kept by consumer: 11
Element kept by consumer: 12
Element kept by consumer: 13
Element kept by consumer: 14
Element kept by consumer: 15
Element kept by consumer: 16
Element kept by consumer: 17
Element kept by consumer: 18
Element kept by consumer: 19
Element kept by consumer: 20
Element kept by consumer: 21
Element kept by consumer: 22
Element kept by consumer: 23
Element kept by consumer: 24
Element kept by consumer: 25
Element kept by consumer: 26
Element kept by consumer: 27
Element kept by consumer: 28
Element kept by consumer: 29
Element kept by consumer: 30
Element kept by consumer: 31
Element kept by consumer: 2399
Element kept by consumer: 2400
Element kept by consumer: 2401
Element kept by consumer: 2402
Element kept by consumer: 2403
Element kept by consumer: 2404
Element kept by consumer: 2405
Element kept by consumer: 2406
Element kept by consumer: 2407

我们可以看到，在前 32 项之后有一个相当大的跳跃到 2400。由于定义的策略，中间的元素被丢弃。

关键要点

• 背压通常是自动的，我们不需要做任何事情，因为我们是按需获取数据的。
• 如果源不尊重订户需求，我们需要定义一个策略来避免终止错误。

更新： 有用的阅读：如何控制请求率