reativos contam com a passagem de mensagens assíncronas para estabelecer um limite entre os componentes, garantindo acoplamento flexível, isolamento e transparência @kamilah_santos
é encontrar um conjunto mínimo de métodos, interfaces e protocolos que irão descrever as operações e entidades necessárias para ter fluxos de dados assíncronos com backpressure NIO. @kamilah_santos
foi criado? Spring WebFlux pode ser definido como uma versão “paralela” ao já conhecido e amplamente utilizado Spring MVC (servlet), tendo como principal diferença o suporte para streams NIO reativos e por suportar o conceito de backpressure com o servidor Netty vindo por default embutido em seu arquitetura. @kamilah_santos
foi criado? A partir da versão 5.0 do Spring Framework temos uma parte reativa além da estrutura Servlet que já existia, cada módulo destes é opcional, você pode usar a parte Servlet, a parte reativa ou mesmo ambas em suas aplicações. @kamilah_santos
porque precisávamos de aplicativos não bloqueantes que pudessem trabalhar com um pequeno número de threads simultaneamente e que pudessem ser executados com alguns recursos de hardware. @kamilah_santos
API NIO foi fornecida, mas seu uso não corresponde ao resto da API e a todos os conceitos por trás do Servlet, que possui contratos de bloqueio. @kamilah_santos
para o desenvolvimento de uma nova API que fosse utilizada independentemente do tempo de execução e de forma não bloqueante, o que foi possível com os servidores (Netty por exemplo) que se consolidaram na operação assíncrona e não bloqueante. @kamilah_santos
o WebFlux torna mais fácil entender e usar conceitos de programação funcional / reativa. Com a adição de recursos funcionais do Java 8 e Flowable API no Java 9 , que permitiu ao Spring WebFlux ter functional endpoints e annotated controllers nos aplicativos. @kamilah_santos
volume de requisições e da forma como foi desenvolvido, pode causar lentidão na sua aplicação e até mesmo um erro de Out Of Memory (este tipo de erro geralmente ocorre quando mantemos objetos por muito tempo ou tentamos processar muito de dados de uma vez) @kamilah_santos
design de API tradicional, não oferecemos suporte para Backpressure, a escrita da API é imperativa e, como já foi dito, funciona de forma síncrona e bloqueante @kamilah_santos
para cada item deste Flux que é lido e retornado do banco de dados, um onNext () é chamado e quando atinge o último recebe um “sinal” de onComplete () ou se ocorre um erro, ele receberá um onError (). @kamilah_santos
um cliente, são recebidos pelo Netty, que é o nosso servidor não bloqueante, que será recebido pelo loop de eventos, que irá receber este evento e enviá-lo, o adaptador reativo (reactor-netty) passará este para o dispatcher handler que é responsável pelo terminal para passar essas informações de volta ao cliente, isso ocorre de forma assíncrona e não bloqueante. @kamilah_santos
nas Reactive Streams Specifications, é totalmente não bloqueante e interage diretamente com a API Java funcional (Stream, Duration e Completable Future), para composição de elementos utilizando Flux e Mono em arquiteturas de microsserviços , oferecendo mecanismos de backpressure prontos para TCP, UDP e HTTP (incluindo sockets da web). @kamilah_santos
podem suportar um grande volume de transferência (até 10 milhões de solicitações por segundo, de acordo com a documentação do Reactor https://projectreactor.io/), também foi a primeira biblioteca reativa a implementar alguns pontos sugeridos pela reactive streams applications( https://github.com/reactor/reactive-streams-common s), que mais tarde também foram implementados por RxJava2. @kamilah_santos
reativos abstratos e interoperáveis para facilitar o seu desenvolvimento, podendo ser utilizados com: Spring Frameworks Drivers e clientes (por exemplo CloudFoundry Java Client https://github.com/cloudfoundry/cf-java-client) - em protocolos / contratos como R2DBC (https://r2dbc.io/) e RSocket (https://rsocket.io/), por exemplo. @kamilah_santos
parte principal desta biblioteca, os outros módulos são dependentes dela, ela fornece tipos reativos que implementam um Publisher que fornece Flux e Mono @kamilah_santos
que gera certo ganho de desempenho. - menos threads, menos memória usada / gasta - visão mais clara dos recursos funcionais da linguagem - processa diferentes formas de solicitação de forma assíncrona @kamilah_santos
do manifesto reativo: aplicativos responsivos, resilientes, elásticos e orientados por mensagens. - Backpressure - Com o Reactor temos: maior legibilidade do código, grande variedade de operadores para manipular os dados e um alto nível de abstração. @kamilah_santos
de programação (programação declarativa) - Difícil de depurar (rastreamento de pilha mais complicado de entender). - Nem todos os drivers de banco de dados estão totalmente prontos para programação reativa. @kamilah_santos
fast producers (emissão de informação mais rápida) e consumidores baixos (consumidores lentos e bloqueadores), sem suporte de contrapressão. - Tráfego variável - Chamadas constantes ao banco de dados e esse banco de dados já possui um driver reativo, a mudança para o webflux pode diminuir o tempo de latência. - Muitos fluxos, eventos no aplicativo. - Quando este serviço é consumido via celular e possui alto volume de tráfego. @kamilah_santos
aplicativo não tiver um volume de tráfego muito alto, ele não terá várias fontes de solicitação - Se não houver acúmulo de solicitações, isso ocorre devido a processos de bloqueio. - Se as dependências já utilizadas em seus serviços estão bloqueando @kamilah_santos
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