使用Java EE 8中的反应式API加速服务

服务通常可以通过异步处理进行优化，即使不改变其对外界的行为。

某些服务效率不高的原因是，它们需要等待其他服务提供结果才能继续下去。

让我们看一下如何在不等待外部REST服务的情况下调用它们，并独立进行多个并行调用，然后将它们的结果与Java EE 8中的响应管道结合起来。

如果我们的服务调用了多个微服务，并等待每个调用完成并返回结果，然后再执行另一个调用，那么使用响应式API进行重构是一个不错的选择。 为了提高服务效率，如果它们彼此不依赖，则可以并行执行对外部服务的所有调用。 这将减少等待所花费的时间，从而加快微服务的速度。

为了并行调用REST服务，我们将在JAX-RS中使用新的反应式客户端API。 我们将其与RxJava库结合起来，以在可用时结合其结果。 这种结合将使我们能够编写简洁高效的代码。 另一个好处是，可以释放当前线程以进行进一步处理，同时等待远程调用的结果。

我们将建立一个管道，在结果到达时对其进行处理，最后将其合并为单个响应。 管道的第一部分将调用每个远程服务。 除了等待结果，我们将指定处理每个收到的结果并继续调用其他服务。 在JAX-RS客户端请求构建器上使用rx（）方法可以使我们调用get()方法的版本，该版本将立即返回而不是等待结果。 为了处理结果到达时的结果，我们可以将方法处理程序链接到从get()方法的rx版本返回的CompletionStage上：

CompletionStage stage = temperatureServiceTarget.request().rx().get(Temperature.class).thenApply(temperature -> new Forecast(temperature));

上面的代码将调用温度服务，然后注册一个lambda表达式，以在到达温度时对其进行处理。 这会将温度映射到预测对象，稍后可以使用stage变量进行访问。

但是，我们希望使用的另一种变体get()方法连同RxJava可流动祈求从泽西岛项目获得Flowable的RxJava而不是CompletionStage 。 与CompletionStage相比， Flowable接口可以更轻松地将多个异步结果与更简单的代码组合在一起，并且效率更高。

使用以下代码，我们将调用外部服务并返回Flowable：

Flowable flowable = temperatureServiceTarget.register(RxFlowableInvokerProvider.class).request().rx(RxFlowableInvoker.class).get(Temperature.class).map(temperature -> new Forecast(temperature);

我们注册了额外的RxFlowableInvokerProvider ，它允许以后请求RxFlowableInvoker 。 此调用然后给了我们Flowable从RxJava返回类型。 这些类不在JAX-RS API中，我们必须将它们与Jersey RxJava2库一起添加：

<dependency><groupId>org.glassfish.jersey.ext.rx</groupId><artifactId>jersey-rx-client-rxjava2</artifactId><version>2.26</version> </dependency>

乍一看，似乎我们在做同一件事的同时使代码变得更加复杂。 但是， Flowable实例使我们能够轻松组合多个调用：

Flowable.concat(flowable1, flowable2).doOnNext(forecast -> {forecasts.add(forecast);}).doOnComplete(() -> {asyncResponse.resume(Response.ok(forecasts).build());}).doOnError(asyncResponse::resume).subscribe(); }

对于从任何流通量收到的每个预测，我们将其添加到预测列表中。 最后，我们将预测列表作为响应发送或发送错误响应。 要注册侦听器，必须最终调用subscribe() ，否则它们将被忽略。

您可能还注意到asyncResponse变量用于发送最终响应或发出错误信号。 这是一个JAX-RS异步响应实例，用于在数据可用时在以后的时间完成REST响应，而不会阻塞初始处理线程。 使用异步响应有助于在等待外部REST服务的结果时节省线程资源。 为了在REST端点中打开异步处理，我们将注入javax.ws.rs.container.AsyncResponse作为REST方法参数，以及@Suspended批注。 我们还将返回类型更改为void，因为我们将使用AsyncResponse实例构建响应：

@GET @Produces(MediaType.APPLICATION_JSON) public void getForecasts(@Suspended AsyncResponse asyncResponse) {...here come some asynchronous calls to REST services...asyncResponse.resume(...) }

最终代码示例

以下代码将：

• 在getForecasts方法中打开REST请求的异步处理
• 在异步响应上设置5分钟超时
• 对伦敦和北京执行两次温度服务，而无需等待结果
• 将结果合并为一系列预测
• 将序列中的每个预测添加到列表中
• 处理完所有结果后发送完整列表
• 发生异常时发送错误结果
• 使用subscribe方法注册处理程序

private Flowable getTemperature(String location) {return temperatureTarget.register(RxFlowableInvokerProvider.class).resolveTemplate("city", location).request().rx(RxFlowableInvoker.class).get(Temperature.class).map(temperature -> new Forecast(location, temperature)); }@GET @Produces(MediaType.APPLICATION_JSON) public void getForecasts(@Suspended AsyncResponse asyncResponse) {List forecasts = new ArrayList<>();asyncResponse.setTimeout(5, TimeUnit.MINUTES);Flowable.concat(getTemperature("London"), getTemperature("Beijing")).doOnNext(forecast -> {forecasts.add(forecast);}).doOnComplete(() -> {asyncResponse.resume(Response.ok(forecasts).build());}).doOnError(asyncResponse::resume).subscribe(); }

翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2018/06/speed-services-reactive-api.html

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总结

以上是生活随笔为你收集整理的使用Java EE 8中的反应式API加速服务的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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