初识响应式系统

第一次听到reactive这个词仍是在几年前，偶然了解到了Rxjava这个项目，仿佛为我打开了一扇新的大门，Rxjava是ReactiveX的java实现，ReactiveX家族除了Rxjava还有RxJS, Rx.NET,RxScala等等。java

ReactiveX的本质就是Observer+Iterator+函数编程+异步。是一个事件驱动的，异步的，可观察的序列。react

使用RxJava能够将异步的回调改写成为链式调用。在代码上看起来很是简洁明了。固然JDK也提供了CompletionStage提供了相似的解决回调的功能。web

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Rxjava只是一个java的基本库，若是咱们想要构建响应式的服务器，响应式的web,响应式的数据访问，甚至是响应式的微服务，又该如何处理呢？spring

这个时候我了解到了Vert.x。Vert.x就是用来构建Reactive的应用程序的。编程

Vert.x是Eclipse基金会旗下的产品，基于事件驱动和非阻塞编程。api

Vert.x是模块化的，里面有Core，web，Data access，Reactive，Microservices，MQTT，Authentication and Authorisation，Messaging，Event bus Bridge,Devops,Testing,Clustering,Services和Cloud等模块。可谓是应有尽有。安全

其实java界一直都在向reactive靠近，除了JDK自己的api新特性意外，好比业界有名的Spring也在spring 5中添加了webflux框架，这就是一款reactive的web框架。服务器

什么是响应式系统

在上一节咱们提到了Rxjava和Vert.x,里面有一些共同的关键字，好比异步，事件驱动，观察者模式，函数式编程，消息驱动等，全部的一切都是为了让现代系统更加健壮，运行的更快，更加富有弹性，从而更好。架构

系统从好久以前的单一服务器，到如今的多服务器架构，从秒级响应到如今的毫秒级响应。从90%可用都如今的99.999%可用。不论从系统设计，架构仍是程序编码都发生了极大的变化。负载均衡

咱们迫切的须要一个可以知足以上需求的通用的系统架构解决方案。

那么什么是响应式系统呢？

响应式系统须要具有这些特征：及时响应性（Responsive）、恢复性（Resilient）、有弹性（Elastic）以及消息驱动（Message Driven）。咱们把具备上面四个特性的系统就叫作响应式系统。

上面的四个特性中，及时响应性（Responsive）是系统最终要达到的目标，恢复性（Resilient）和有弹性（Elastic）是系统的表现形式，而消息驱动（Message Driven）则是系统构建的手段。

因而咱们获得了响应式系统的终极架构图：

使用响应式系统的架构，能够保证系统的可维护性，和可扩展性，而且在系统出现问题的时候可以有更好的可容忍性。

响应式系统的四大特色

在定义响应式系统的时候，咱们提到了及时响应性（Responsive）、恢复性（Resilient）、有弹性（Elastic）以及消息驱动（Message Driven）这四大特色。

接下来咱们将会具体描述这四大特色到底有什么奥秘。

及时响应性（Responsive）

Responsive就是系统可以马上响应请求，这应该包含两个方面的含义。

第一，响应请求的时间要够短，若是用户请求一个页面，等待2秒钟估计已是极限了。再长的时间估计就要失去这个用户了。

时代在变，技术也在变，十几年前下载一个几百K的文件要一分钟估计就算是很快了，如今没有个几M每秒，确定会让人抓狂不已。

在现代CPU，服务集群和光纤传输的飞速发展和页面承载信息的巨大变化，一个普通的页面可能就要包含十几二十个请求。每一个请求的时间已经提高到了毫秒甚至是微妙级。同时在页面展现方面也产生了不少新的变化，好比异步加载和预加载等技术。

最终是为了建立一个可以及时响应的系统。而系统背后的各类技术和新的请求方式都是为这个目标来服务的。

第二，对于错误的响应时间要短。

一方面对于用户来讲，要及时的提醒用户可能出现的错误。不论是系统自己的错误亦或是用户的使用错误，都须要在一个有限的时间内进行响应。

另外一方面，对于系统自己来讲，要可以快速的定位和响应问题。这是提高系统自己的稳定性和安全性的基本要求。

如何发现和响应系统自己的问题呢？第一要有完善的错误记录系统，让一切都有章可循。第二就是要有相应的监控措施，让系统出现的任何问题都可以及时的进行通知和报警。

恢复性（Resilient）

可恢复性是指系统在遇到失败或者错误时仍然可以对外提供服务。

首先，要求咱们的系统足够稳健，可以抗住正常的访问，而且可以可预见的应对热点访问。

其次，现代系统的功能是各类各样的，一个简单的APP的后台可能有多达几十种服务。因此咱们须要区分出来哪些是关键的服务，哪些是非关键的服务。对于关键的服务咱们必定要确保其的稳定性，对于非关键性的服务，咱们能够在首先保障关键服务的前提下再进行考虑。

好比说一个订单系统，下单确定就是关键服务了，而商品的点赞数，评论等则就没有那么重要。

区分好了关键服务和非关键服务，就要对他们进行区分和隔离。非关键服务的任何错误或者异常都不可以影响到关键服务。

再次，若是服务发送了错误，咱们应该尽量的缩小影响范围，不要一点小错误影响全部的服务。

最后，对于失败要有恢复措施，而且这个恢复措施不可以影响其余的系统服务。好比咱们能够对现有的系统作一个复制，在某个服务失败的时候，能够用备用的服务进行替代。

只有这样，才可以保证系统的可靠性。

有弹性（Elastic）

弹性的意思就是在须要的时候服务能够动态扩展，在不须要的时候能够停用服务以节约资源。

如今不少云服务都提供了动态扩展的功能，若是系统是咱们本身实现的，那就须要区分出热点问题和非热点问题。

只有热点问题才须要考虑弹性，系统不能有瓶颈，而且可以进行分片或者复制，从而实现分布式的动态负载功能。

负载均衡技术多是咱们最经常使用的弹性功能，可是如何动态的自动的进行负载的均衡多是一个很是有意义的话题。

弹性能够经过软件或者硬件的方式来实现，固然咱们须要在成本和效果之间达成一个平衡。

消息驱动（Message Driven）

消息驱动的本质就是发送消息，接收消息而后进行处理。如今大型系统不多有不使用消息中间件的。使用这些消息中间件的好处就是能够解耦和异步驱动。

异步的好处这里就很少讲了，大概就是不用一直傻傻的等待，而是充分利用时间去作更有效率的事情。

解耦的做用就更大了，现代系统基本上都是由不少个服务组成的。要想保证这么多系统的平稳运行，确定要作解耦操做，不然一个服务的失败就会致使全部服务的不可用，想一想都以为惧怕。

而消息驱动，就是这些不一样的服务组件之间沟通的桥梁。告诉他们要作什么，等待他们的反馈消息。

或者咱们能够把这些服务看作一个一个的人，多人之间的沟通就是经过语言。语言驱动或者也能够叫作消息驱动。

这里再讲一个消息驱动中常见的一个概念：back-pressure。

咱们知道发送消息和接收消息的服务其处理速度是有限的，当发送消息的速度快过与接收消息的速度时候，就会发送消息阻塞，当消息阻塞过多的时候，就有可能发送消息丢失或者服务崩溃的状况。而且若是太多消息一直都没有被处理，没有获得响应的话，对于用户体验也是很是很差的。

这里就须要使用到back-pressure的概念，若是消息接收方消息处理不过来，则能够通知消息发送方，告知其正在承受压力，须要下降负载。back-pressure是一种消息反馈机制，从而使系统得以优雅地响应负载， 而不是在负载下崩溃。

总结

reactive是近几年很是流行的一个概念，如何经过reactive来设计出知足咱们须要的系统，是咱们须要考虑的问题。

本文做者：flydean程序那些事

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本文来源：flydean的博客

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