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上海百度做网站,谷歌推广效果好吗,做视频在哪个网站找素材,怎么做网页的多开器前言从早期的 Struts 到统治多年的 Spring MVC#xff0c;我见证了整个 Java Web 开发框架的演进。今天#xff0c;我想和大家深入聊聊 Spring 5 带来的这个“新成员”—— WebFlux。有些小伙伴在工作中可能听说过它#xff0c;知道它“性能高”、“异步非阻塞”#xff0c…前言从早期的 Struts 到统治多年的 Spring MVC我见证了整个 Java Web 开发框架的演进。今天我想和大家深入聊聊 Spring 5 带来的这个“新成员”——WebFlux。有些小伙伴在工作中可能听说过它知道它“性能高”、“异步非阻塞”但真要上手心里却直打鼓这和 Spring MVC 到底有啥不同我的项目真的需要它吗今天我们就从底层原理到实战代码彻底把 WebFlux 讲明白。 欢迎加入小哈的星球你将获得:专属的项目实战多个项目 / 1v1 提问 /Java 学习路线 /学习打卡 / 每月赠书 / 社群讨论新项目《Spring AI 项目实战》正在更新中..., 基于 Spring AI Spring Boot 3.x JDK 21;《从零手撸仿小红书微服务架构》 已完结基于 Spring Cloud Alibaba Spring Boot 3.x JDK 17..., 点击查看项目介绍演示地址http://116.62.199.48:7070/《从零手撸前后端分离博客项目全栈开发》2期已完结,演示链接http://116.62.199.48/;专栏阅读地址https://www.quanxiaoha.com/column截止目前累计输出 100w 字讲解图 4013 张还在持续爆肝中..后续还会上新更多项目目标是将 Java 领域典型的项目都整一波如秒杀系统, 在线商城, IM 即时通讯Spring Cloud Alibaba 等等戳我加入学习解锁全部项目已有4100小伙伴加入01 为什么是WebFlux要理解 WebFlux必须先看清楚它要解决的问题。我们最熟悉的 Spring MVC其核心是建立在 Servlet API 之上的同步阻塞模型。想象这样一个场景你的控制器里有一个方法需要调用一个外部接口获取数据这个接口响应很慢可能需要 2 秒。// 传统的Spring MVC控制器 RestController public class TraditionalController { GetMapping(/slow) public String slowApi() { // 模拟一个耗时2秒的远程调用 String data someSlowRemoteService.call(); // 线程在这里被阻塞2秒 return Data: data; } }问题出在哪里当请求到达服务器时Servlet 容器如 Tomcat会从它的线程池中分配一个工作线程来处理这个请求。在这个线程执行someSlowRemoteService.call()的整整 2 秒钟里这个线程什么也做不了只能空转、等待。它无法去处理其他已经到达的请求。如果同一时间有 1000 个这样的并发请求Tomcat 就需要准备至少 1000 个线程来应对。每个线程都消耗内存约 1MB 栈内存和 CPU 调度资源。当线程数超过物理核心承载能力大量的时间将浪费在线程上下文切换上导致响应变慢最终可能因资源耗尽而崩溃。这就是“一个请求一个线程”的阻塞模型在 I/O 密集型场景下的天然瓶颈。我们投入了大量资源线程仅仅是为了“等待”而不是“计算”。有些小伙伴在工作中可能已经通过增大线程池、服务拆分等方式缓解了这个问题但这本质上是“用资源换吞吐量”并非最优解。02 WebFlux的核心异步非阻塞与响应式流WebFlux 的哲学截然不同。它源于响应式编程范式核心目标是用少量、固定的线程处理大量并发请求。如何做到答案是事件驱动和异步非阻塞 I/O。它不再让线程傻等而是告诉系统“我去做点别的等数据准备好了你再回调通知我”。Reactor 与 Mono/Flux这是理解 WebFlux 的第一道坎。WebFlux 构建在 Project Reactor 响应式库之上引入了两个核心类型•Mono 代表0 或 1 个结果的异步序列。可以把它想象成一个“未来可能到来的单个数据包”的承诺。•Flux 代表0 到 N 个结果的异步序列。可以把它想象成一个“数据流”数据项一个接一个地异步发布出来。看一个代码对比立刻就能明白// Spring MVC: 直接返回对象 GetMapping(/user/{id}) public User getUser(PathVariable String id) { return userService.findById(id); // 阻塞式线程等待数据库返回 } // WebFlux: 返回Mono代表一个异步承诺 GetMapping(/user/{id}) public MonoUser getUser(PathVariable String id) { return userService.findByIdReactive(id); // 非阻塞立即返回Mono数据稍后填充 }在 WebFlux 版本中getUser方法几乎瞬间返回返回的是一个MonoUser的空壳。当底层非阻塞数据库驱动真正获取到数据后会自动将数据“填充”到这个Mono里并最终发送给客户端。在这个过程中线程没有被挂起它可以立刻去处理其他请求。我们可以通过下面这张图直观感受两种模型处理多个慢请求时的巨大差异背压Backpressure响应式流的精髓这或许是 WebFlux 最精妙也最容易被忽视的特性。在传统的拉取模型中消费者控制节奏。而在响应式流中数据由生产者主动推送如果生产者太快消费者来不及处理怎么办背压机制允许消费者如下游服务主动告知生产者如上游数据源“我最多还能处理多少”生产者据此调整推送速率避免消费者被压垮。这为构建健壮的流处理系统提供了基础保障是 Reactive Streams 规范的核心。03 两种编程模型注解与函数式有些小伙伴一听要学新框架就头大生怕过去 Spring MVC 的经验白费。别担心WebFlux 贴心地提供了两种编程模型平滑过渡。1. 注解模型最熟悉的陌生人这种方式和 Spring MVC几乎一模一样学习成本极低。主要区别仅在于返回值和部分参数类型。RestController RequestMapping(/orders) public class ReactiveOrderController { Autowired private ReactiveOrderService orderService; // 返回Flux代表多个订单的流 GetMapping public FluxOrder getAllOrders() { return orderService.findAll(); } // 返回Mono GetMapping(/{id}) public MonoOrder getOrderById(PathVariable String id) { return orderService.findById(id); } // 参数也可以是Mono PostMapping public MonoVoid createOrder(RequestBody MonoOrder orderMono) { return orderMono.flatMap(orderService::save).then(); } }可以看到除了Flux和Mono这些类型其他注解RestController、GetMapping都是老熟人。这对于现有项目进行部分重构或新项目启动非常友好。2. 函数式模型更灵活轻量的选择这是 WebFlux 的另一面更像是在用Java 8 的 Lambda 表达式和函数式接口来定义路由和处理逻辑它不依赖于注解。Configuration public class RouterFunctionConfig { Bean public RouterFunctionServerResponse routeOrder(ReactiveOrderHandler orderHandler) { return RouterFunctions.route() .GET(/fn/orders, orderHandler::getAll) .GET(/fn/orders/{id}, orderHandler::getById) .POST(/fn/orders, orderHandler::create) .build(); } } Component public class ReactiveOrderHandler { public MonoServerResponse getAll(ServerRequest request) { FluxOrder orders ... // 获取订单流 return ServerResponse.ok() .contentType(MediaType.APPLICATION_JSON) .body(orders, Order.class); } // ... 其他处理方法 }函数式模型将所有路由和处理器暴露为明确的 Bean声明清晰易于测试且运行时开销更小特别适合微服务场景中功能明确、结构简洁的端点。04 深入核心WebFlux如何运转理解了表面用法我们以注解模型为例深入一层看看一个请求在 WebFlux 内部是如何流转的。WebFlux 的核心调度器不再是 Servlet 容器的线程池而是一个名为DispatcherHandler的组件它扮演着类似 Spring MVC 中DispatcherServlet的角色。1.请求接收 以 Netty 为例I/O 线程接收到 HTTP 请求将其封装为ServerWebExchange一个非阻塞的请求-响应交换对象。2.寻找处理器DispatcherHandler调用一组HandlerMapping根据请求路径等信息找到对应的控制器方法就是一个Handler。3.执行处理DispatcherHandler再通过HandlerAdapter去实际执行这个控制器方法。我们的方法返回一个Mono或Flux。4.处理结果HandlerResultHandler负责处理这个反应式返回类型将流中的数据序列化如转为 JSON并通过非阻塞 I/O 写回响应。整个过程中所有环节都是非阻塞的。线程只在有 CPU 计算任务时才忙碌一旦遇到 I/O 等待就会去处理其他任务从而实现极高的资源利用率。下面是 WebFlux 核心组件协同处理请求的架构图05 性能与选择并非银弹读到这里有些小伙伴可能摩拳擦掌准备把现有项目全盘迁移到 WebFlux。且慢技术选型最忌“为了用而用”。WebFlux 和 Spring MVC 不是替代关系而是互补关系它们共同扩展了 Spring 生态的能力边界。性能真相•WebFlux 的优势在于高并发、低延迟的 I/O 密集型场景。当你的应用有大量外部调用数据库、微服务、API、慢连接或长轮询如聊天时WebFlux 能用更少的资源提供更稳定的吞吐量。•WebFlux 不会让你的 CPU 密集型计算更快。如果业务逻辑本身就是复杂的计算没有太多 I/O 等待那么切换到 WebFlux 可能看不到收益甚至因为响应式链的开销而略有下降。•资源利用率是核心优势。WebFlux 通过减少线程数量降低了内存消耗和上下文切换开销使系统在压力下的表现更加可预测和稳定。代价与挑战•编程范式转换 从“指令式”思维切换到“声明式”、“函数式”的反应式思维是一大挑战。调试链式调用的Mono/Flux也比调试普通代码更困难。•生态兼容性 你的整个技术栈都需要支持非阻塞。这意味着你常用的阻塞式数据库驱动如 JDBC、Redis 客户端等可能无法直接使用必须寻找其反应式版本如 R2DBC、Lettuce。这是一条“全栈反应式”的不归路。•学习曲线 团队需要时间学习 Reactor 丰富的操作符map,flatMap,zip等和错误处理机制。如何选择你可以遵循以下的决策流程来判断你的项目是否真的需要 WebFlux对于新项目 如果是微服务网关Spring Cloud Gateway 就是基于 WebFlux、实时监控、消息推送等场景WebFlux 是绝佳选择。对于现有项目不要轻易重构如果 Spring MVC 运行良好重构的成本和风险极高。一个更务实的切入点是先在 Spring MVC 项目中使用WebClientWebFlux 提供的非阻塞 HTTP 客户端来调用外部慢服务这能立即为你的应用带来部分非阻塞的优势。06 总结WebFlux 是 Spring 应对现代高并发、低延迟应用需求交出的一份优秀答卷。它通过异步非阻塞和响应式流的技术在 I/O 密集型领域展现出巨大优势。但它不是一个“傻瓜式”的性能提升按钮而是一套完整的、有门槛的新编程范式。我们的职责不是追逐最酷的技术而是为业务场景选择最合适的技术。在你决定拥抱 WebFlux 之前不妨先问自己三个问题1. 我的应用瓶颈真的是 I/O 吗2. 我的团队和技术栈准备好“全栈反应式”了吗3. 预期的收益能否覆盖学习和改造成本想清楚这些问题你的选择自然会清晰起来。技术世界没有银弹理解原理权衡利弊方是长期主义者的生存之道。 欢迎加入小哈的星球你将获得:专属的项目实战多个项目 / 1v1 提问 /Java 学习路线 /学习打卡 / 每月赠书 / 社群讨论新项目《Spring AI 项目实战》正在更新中..., 基于 Spring AI Spring Boot 3.x JDK 21;《从零手撸仿小红书微服务架构》 已完结基于 Spring Cloud Alibaba Spring Boot 3.x JDK 17..., 点击查看项目介绍演示地址http://116.62.199.48:7070/《从零手撸前后端分离博客项目全栈开发》2期已完结,演示链接http://116.62.199.48/;专栏阅读地址https://www.quanxiaoha.com/column截止目前累计输出 100w 字讲解图 4013 张还在持续爆肝中..后续还会上新更多项目目标是将 Java 领域典型的项目都整一波如秒杀系统, 在线商城, IM 即时通讯Spring Cloud Alibaba 等等戳我加入学习解锁全部项目已有4100小伙伴加入1. 我的私密学习小圈子从0到1手撸企业实战项目~ 2. 雪花算法ID重复了惨痛教训请勿轻易造轮子 3. 分库分表后数据库数据一致性问题如何解决 4. 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