阻塞 Spring 数据和反应性 Spring 数据之间的区别？

Question

如果我们可以将标准阻塞查询结果包装在反应流中，为什么我们需要非阻塞数据库连接器？ Mongo、Redis 等非阻塞连接器实际上是从数据源流式传输数据，还是以阻塞方式获取数据，然后从内存中流式传输？查询示例 Mongo:

public interface ItemReactiveRepository extends ReactiveMongoRepository<Item,String> {

    //
}

...
Flux<Item> itemsFlux = itemReactiveRepository.findAll();

和

public interface ItemRepository extends MongoRepository<User, String> {
    // 
}
...
List<Item> itemsList = itemRepository.findAll(); 
Flux<Items> itemsFlux = Flux.fromIterable(itemsList );

如果有人能花时间解释一下，或者投稿link我将不胜感激

Answer 1

简短的回答是可扩展性。

在阻塞世界（JDBC、JPA 等）中，如果您想同时执行许多数据库查询，那么您需要尽可能多的线程您要执行的许多并发数据库查询。这工作正常，直到某一点。但是，线程不是免费的：它们需要内存，并且上下文切换会花费 CPU 时间。所以你的并发越多，你的系统就越挣扎。

非阻塞 IO（R2DBC、Reactive Mongo Driver 等）和 reactive 来了，它可以让你摆脱这种 thread-per-connection 模型并允许您通过使用固定的少量线程（通常等于 CPU 核心数）实现相同的并发性。该模型提供了更高的可扩展性。

如果您只是将阻塞代码包装到一个反应流中，您就不会摆脱每个连接一个线程的模型，您只会隐藏问题并最终会遇到同样的可伸缩性问题。

Answer 2

响应式代码不仅仅是 "using different objects" 的情况。这是一种根本不同的编写代码的方式，以确保线程永远不会阻塞（或等待）其他事情发生。它要么正忙着做一些处理，要么准备好等待。这些对象只是以那种风格编写代码的副作用。

理论上，我们可以使用现有的 Java 对象并仅使用 "callbacks" 来编写该代码。然而，虽然这种方法对于在 UI 上单击的按钮工作正常，但如果您尝试扩展该方法，您很快就会陷入 "callback hell"。这就是我们拥有提供 Flux 和 Mono 等对象的框架的原因，使我们能够以更明智、更强大的方式管理非阻塞代码。

这些对象还提供实用方法来获取 "standard" 对象并包装它们（例如 fromIterable() 或 just()。）这些在某些情况下很有用，但可能会被滥用 -你的第二个例子就是这样；一些人称之为 "imposter" 反应式代码的案例。它根本不是 "reactive" 或非阻塞，它只是将阻塞方法调用包装在反应对象中，使它们看起来是反应性的。这很糟糕，因为这意味着人们使用你的方法，假设他们是反应性的，因为他们 看起来 反应性，实际上最终会在非阻塞线程上调用阻塞代码。这要么会导致整个实施崩溃，要么会严重减慢速度，然后可能意味着需要引入诸如 Blockhound 之类的工具来追踪正在发生的事情。

简而言之，不可能采用阻塞代码并使其成为非阻塞代码 - 所以如果您认为自己以某种方式做到了，那您就错了。它必须从头开始编写（不幸的是，这就是为什么 Java 上的完整反应式堆栈需要这么长时间才能变得可行。）然而，另一种方式是微不足道的 - 你可以阻止你的任何反应式调用想要。

阻塞 Spring 数据和反应性 Spring 数据之间的区别？

Difference between blocking Spring Data and reactive Spring Data?

java

nonblocking

reactive-programming

spring-data

project-reactor