好的，我们开始。 Reactor/RxJava 的调度器（Scheduler）：线程模型与资源隔离策略 大家好，今天我们来深入探讨 Reactor 和 RxJava 中的调度器（Scheduler）。调度器是响应式编程中至关重要的概念，它决定了任务在哪个线程或线程池中执行，直接影响着程序的并发性、响应性和资源利用率。我们将从线程模型、资源隔离策略、常用调度器、自定义调度器以及调度器使用的最佳实践等方面进行详细讲解。 一、线程模型：理解 Reactor/RxJava 的并发基础 在深入调度器之前，我们需要理解 Reactor 和 RxJava 的线程模型。响应式编程的核心思想是将数据流处理与执行解耦，这意味着数据产生、转换和消费可以在不同的线程中进行，从而实现并发。 Reactor 和 RxJava 都基于事件循环（Event Loop）和非阻塞 I/O 构建，避免了传统阻塞 I/O 带来的线程等待。调度器则负责将任务提交到事件循环中，并指定任务执行的线程上下文。 简单来说，可以将 Reactor 或 RxJava 看作是一个或多个事件循环的集合，每个事件循环负责处理一组相关的任务。调度 …
Java响应式编程（Reactor/RxJava）中的背压（Backpressure）机制深度实现
Java响应式编程（Reactor/RxJava）中的背压（Backpressure）机制深度实现 大家好，今天我们来深入探讨Java响应式编程中一个至关重要的概念：背压（Backpressure）。在响应式流的世界里，生产者（Publisher）以远超消费者（Subscriber）处理能力的速度产生数据是很常见的情况。如果没有有效的机制来应对这种速度不匹配，消费者很可能会不堪重负，导致OutOfMemoryError，或者丢失数据。背压机制就是用来解决这个问题的，它允许消费者告诉生产者自己能处理多少数据，从而避免被淹没。 为什么需要背压？ 想象一下，你有一个高速数据源，比如实时股票行情数据，或者高流量的网络请求。如果你的应用需要对这些数据进行复杂的处理，例如复杂的算法分析、数据聚合、持久化等等，那么消费者的处理速度很可能赶不上数据产生的速度。 如果没有背压机制，生产者会源源不断地推送数据，最终导致以下问题： 内存溢出（OutOfMemoryError）： 消费者无法及时处理数据，导致数据堆积在内存中，最终耗尽内存。 数据丢失： 消费者可能会丢弃来不及处理的数据，导致数据不完整。 系统 …