DevoxxFR 2018: Spéléo Reactor

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Spéléo Reactor @simonbasle Dans les profondeurs de la Programmation Réactive

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Au Programme

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● introduction / reactive streams ● map ● la fusion ● concatMap ● la “drain loop”

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Introduction

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Programmation Réactive

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“Composer des séquences asynchrones, basées sur les événements avec des opérateurs non-bloquants”

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Reactive Streams

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Reactive Streams standard d’interopérabilité JDK 9 Flow Publisher Subscriber Subscription

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Standard d’interopérabilité

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Aussi dans JDK 9 (Flow)

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Publisher produit la donnée

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Subscriber consomme la donnée

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Publisher Subscriber pousse des éléments produit consomme feedback

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subscribe(Subscriber) Publisher Subscriber

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onNext(T) onError(Throwable) onComplete() Publisher Subscriber

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Publisher Subscriber pousse des éléments produit consomme feedback “0 à N onNext suivi d’au plus 1 (onComplete ou onError)”

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onNext(T) onError(Throwable) onComplete() Publisher Subscriber

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+ onSubscribe(Subscription) onNext(T) onError(Throwable) onComplete() Publisher Subscriber

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Subscription requête et annulation

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Subscriber au Publisher: “je suis disposé à traiter N éléments, envoie les-moi dès que possible”

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C’est la Backpressure

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à cet effet le Publisher fourni une Subscription au Subscriber

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grâce à elle, le Subscriber peut notifier de sa capacité de traitement via Subscription#request(long)

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Publisher Subscriber pousse des éléments produit consomme request(n) backpressure

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Modèle dit “Asynchronous Push-Pull”

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Modèle dit “Asynchronous Push-Pull”

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Modèle dit “Asynchronous Push-Pull” Le Subscriber demande N éléments au Publisher (notamment à la souscription)

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Modèle dit “Asynchronous Push-Pull”

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Modèle dit “Asynchronous Push-Pull” Le Publisher envoie au max le nombre demandé, en asynchrone (au fil de l’eau)

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Diagramme à billes (“marble diagram”)

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No content

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onNext

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onComplete

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la séquence

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direction du “temps”

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plus de délai entre ces deux onNext

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une séquence qui tombe en erreur (onError)

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Contraintes intéressantes de Concurrence

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les onNext, ainsi que les événements terminaux, sont en série

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les onNext, ainsi que les événements terminaux, sont en série ie. pas d’appel parallèle à onNext pendant un onNext

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request & cancel peuvent se produire en parallèle (de onNext et d’eux même) req(2) req(7) req(1)

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can I have an API though? Publisher Subscriber

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Publisher Subscriber

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Reactor

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Reactor et son vocabulaire d’opérateurs Reactive Streams de bout en bout Flux Mono Riche API d’opérateurs

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Tous les types sont des Publisher

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Flux pour 0-N éléments

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No content

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Mono pour 0-1 élément

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valué vide en erreur

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Large vocabulaire d’Opérateurs

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No content

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Autres Concepts Importants

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Autres Concepts Importants souscription vers le haut, données vers le bas rien ne se passe avant `subscribe()` enchaîner les opérateurs

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souscription de bas en haut données de haut en bas

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Flux/Mono generator operator operator operator

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Flux/Mono generator Subscriber operator operator operator

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Flux/Mono generator Subscriber operator operator operator état propre à chaque Subscription Sub Sub Sub

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Flux/Mono generator Subscriber operator operator operator le flux de données commence Sub Sub Sub

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les opérateurs sont à la fois des Publisher et des Subscriber

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rien ne se passe tant qu’on n’a pas subscribe( )

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(dans la plupart des cas) la source des données ne commence à émettre que lors de la souscription

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crée une chaine de subscribers dédiés propage la 1ère requête, qui “démarre” la source

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enchaîner les opérateurs

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chaque opérateur retourne une nouvelle instance qui décore l’opérateur précédent.

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il faut donc enchaîner les appels (le style “fluent API”)

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Première descente: map

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L’opérateur map que fait l’opérateur ? à quoi ressemble le code ?

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que fait l’opérateur?

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Flux map(Function f)

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Flux map(Function f)

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Flux map(Function f)

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Flux map(Function f)

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Flux map(Function f)

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Flux map(Function f)

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T R map( )

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T R map( )

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à quoi ressemble le code?

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le Publisher l’opérateur, instancié par la méthode Flux#map

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final class FluxMap extends FluxOperator { final Function mapper; FluxMap(Flux source, Function mapper) { super(source); this.mapper = Objects.requireNonNull(mapper, "mapper"); } @Override @SuppressWarnings("unchecked") public void subscribe(CoreSubscriber actual) { source.subscribe(new MapSubscriber<>(actual, mapper)); } }

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le MapSubscriber

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static final class MapSubscriber implements InnerOperator { final CoreSubscriber actual; final Function mapper; boolean done; Subscription s; MapSubscriber(CoreSubscriber actual, Function mapper) { this.actual = actual; this.mapper = mapper; } ...

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final CoreSubscriber actual; Subscription s; ... @Override public void onSubscribe(Subscription s) { if (Operators.validate(this.s, s)) { this.s = s; actual.onSubscribe(this); } }

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final CoreSubscriber actual; boolean done; ... @Override public void onComplete() { if (done) { return; } done = true; actual.onComplete(); }

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final CoreSubscriber actual; boolean done; ... @Override public void onError(Throwable t) { if (done) { return; } done = true; actual.onError(t); }

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static final class MapSubscriber implements InnerOperator { ... Subscription s; ... @Override public void request(long n) { s.request(n); } @Override public void cancel() { s.cancel(); } }

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son onNext le coeur de métier de l’opérateur

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@Override public void onNext(T t) { if (done) { return; } R v; try { v = Objects.requireNonNull(mapper.apply(t), "The mapper returned a null value."); } catch (Throwable e) { onError(e); return; } actual.onNext(v); }

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pause 15min

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La Fusion map peut être fusionné comment la fusion est-elle implémentée ? quel impact sur la chaîne d’opérateurs ?

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map peut être Fusionné

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le subscriber est aussi une Queue réutilisée par chaque opérateur fusionné en dessous

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remplace des queues internes peut remonter jusqu’à la source (eg. Flux.fromIterable)

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opérateur source opérateur 2 opérateur 3 sans fusion

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opérateur source opérateur 2 opérateur 3 avec fusion

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Impact sur le code interface Fuseable

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final class FluxMapFuseable extends FluxOperator implements Fuseable { final Function mapper; FluxMapFuseable(Flux source, Function mapper) { super(source); this.mapper = Objects.requireNonNull(mapper, "mapper"); } @Override public void subscribe(CoreSubscriber actual) { source.subscribe(new MapFuseableSubscriber<>(actual, mapper)); }

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static final class MapFuseableSubscriber implements InnerOperator, QueueSubscription { final CoreSubscriber actual; final Function mapper; boolean done; QueueSubscription s; int sourceMode; MapFuseableSubscriber(CoreSubscriber actual, Function mapper) { this.actual = actual; this.mapper = mapper; }

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négociation de la fusion

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@Override public int requestFusion(int requestedMode) { int m; if ((requestedMode & Fuseable.THREAD_BARRIER) != 0) { return Fuseable.NONE; } else { m = s.requestFusion(requestedMode); } sourceMode = m; return m; }

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null comme signal de fusion poll comme mécanisme

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@Override public void onNext(T t) { if (sourceMode == ASYNC) { actual.onNext(null); } else { if (done) { return; } R v; try { v = Objects.requireNonNull(mapper.apply(t), "The mapper returned a null value."); } catch (Throwable e) { onError(e); return;

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@Override @Nullable public R poll() { T v = s.poll(); if (v != null) { //can throw exceptions return Objects.requireNonNull(mapper.apply(v)); } return null; }

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@Override @Nullable public R poll() { T v = s.poll(); if (v != null) { //can throw exceptions return Objects.requireNonNull(mapper.apply(v)); } return null; }

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@Override public boolean isEmpty() { return s.isEmpty(); } @Override public void clear() { s.clear(); } @Override public int size() { return s.size(); }

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Deuxième descente: concatMap

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l’opérateur concatMap que fait-il ? opérateurs 1-to-N opérateur interne et Subscriber interne

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que fait l’opérateur?

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Flux concatMap( Function> f)

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Flux concatMap( Function> f)

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Flux concatMap( Function> f)

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ça ressemble à une fonction qui pourrait être passée à map

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essayons...

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T map( )

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T map( )

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T map( )

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T map( ) ceux-ci sont “inertes” Flux>

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map n’as aucune connaissance particulière sur le type

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ici est en fait Publisher seulement map ne sait pas qu’il doit y souscrire...

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T concatMap( )

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concatMap( )

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concatMap( )

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concatMap( ) sous-flux souscrits et propagés Flux

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concatMap sait quoi faire d’un Publisher il y souscrit, et propage ses éléments

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concatMap concatène: pas de souscription au sous-Publisher suivant tant que le précédent n’as pas terminé

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opérateurs 1-to-N concatMap vs flatMap

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concatMap( )

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flatMap( )

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à quoi ressemble le code?

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opérateur de base Publisher classique

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final class FluxConcatMap extends FluxOperator { final Function> mapper; final Supplier> queueSupplier; final int prefetch; FluxConcatMap(Flux source, Function> mapper, Supplier> queueSupplier, int prefetch) { super(source); if (prefetch <= 0) throw new IllegalArgumentException("prefetch <= 0"); this.mapper = Objects.requireNonNull(mapper, "mapper"); this.queueSupplier = Objects.requireNonNull(queueSupplier); this.prefetch = prefetch; } @Override public void subscribe(CoreSubscriber actual) { source.subscribe(new ConcatMapImmediate<>(s, mapper, queueSupplier, prefetch)); }

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ConcatMapImmediate Subscriber principal avec un peu plus d’état, coordonne les sous-Publisher

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static final class ConcatMapImmediate { final CoreSubscriber actual; final Function> mapper; final Supplier> queueSupplier; final int prefetch; final int limit; Subscription s; int consumed; volatile Queue queue; volatile boolean done; volatile boolean cancelled; volatile boolean active; volatile Throwable error; volatile int wip; volatile int guard; int sourceMode;

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static final AtomicReferenceFieldUpdater ERROR = AtomicReferenceFieldUpdater.newUpdater(ConcatMapImmediate.class, Throwable.class, "error"); static final AtomicIntegerFieldUpdater WIP = AtomicIntegerFieldUpdater.newUpdater(ConcatMapImmediate.class,"wip"); static final AtomicIntegerFieldUpdater GUARD = AtomicIntegerFieldUpdater.newUpdater(ConcatMapImmediate.class, "guard"); final ConcatMapInner inner;

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@Override public void onSubscribe(Subscription s) { if (Operators.validate(this.s, s)) { this.s = s; if (s instanceof Fuseable.QueueSubscription) { if (m == Fuseable.SYNC) { ... } else if (m == Fuseable.ASYNC) { ... } else { queue = queueSupplier.get(); } } else { queue = queueSupplier.get(); } actual.onSubscribe(this); s.request(Operators.unboundedOrPrefetch(prefetch)); } }

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... if (s instanceof Fuseable.QueueSubscription) { Fuseable.QueueSubscription f = (Fuseable.QueueSubscription) s; int m = f.requestFusion(Fuseable.ANY); if (m == Fuseable.SYNC) { sourceMode = Fuseable.SYNC; queue = f; done = true; actual.onSubscribe(this); drain(); return; } else if (m == Fuseable.ASYNC) { sourceMode = Fuseable.ASYNC; queue = f; } else { queue = queueSupplier.get(); } } ...

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@Override public void onComplete() { done = true; drain(); } @Override public void request(long n) { inner.request(n); } @Override public void cancel() { if (!cancelled) { cancelled = true; inner.cancel(); s.cancel(); } }

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@Override public void onError(Throwable t) { if (Exceptions.addThrowable(ERROR, this, t)) { inner.cancel(); if (GUARD.getAndIncrement(this) == 0) { t = Exceptions.terminate(ERROR, this); if (t != TERMINATED) { actual.onError(t); } } } else { Operators.onErrorDropped(t, actual.currentContext()); } }

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@Override public void onNext(T t) { if (sourceMode == Fuseable.ASYNC) { drain(); } else if (!queue.offer(t)) { onError(Exceptions.BACKPRESSURE_ERROR_QUEUE_FULL); } else { drain(); } }

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@Override public void onNext(T t) { if (sourceMode == Fuseable.ASYNC) { drain(); } else if (!queue.offer(t)) { onError(Exceptions.BACKPRESSURE_ERROR_QUEUE_FULL); } else { drain(); } } on va y revenir je vous dis...

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pour l’instant, précisons juste que dans le drain( ) on va attacher le inner au Publisher créé par la fonction

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@Override public void onNext(T t) { if (sourceMode == Fuseable.ASYNC) { drain(); } else if (!queue.offer(t)) { onError(Exceptions.BACKPRESSURE_ERROR_QUEUE_FULL); } else { drain(); } }

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le inner appelle par la suite son parent via l’API suivante

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@Override public void innerNext(R value) { if (guard == 0 && GUARD.compareAndSet(this, 0, 1)) { actual.onNext(value); if (GUARD.compareAndSet(this, 1, 0)) { return; } Throwable e = Exceptions.terminate(ERROR, this); if (e != TERMINATED) { actual.onError(e); } } }

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@Override public void innerComplete() { active = false; drain(); }

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@Override public void innerError(Throwable e) { if (Exceptions.addThrowable(ERROR, this, e)) { s.cancel(); if (GUARD.getAndIncrement(this) == 0) { e = Exceptions.terminate(ERROR, this); if (e != TERMINATED) { actual.onError(e); } } } else { Operators.onErrorDropped(e, actual.currentContext()); } }

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ConcatMapInner récupère les signaux des sous-Publisher s’assure que la backpressure est respectée

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static final class ConcatMapInner extends Operators.MultiSubscriptionSubscriber { final FluxConcatMapImmediate parent; long produced; ConcatMapInner(FluxConcatMapSupport parent) { super(Operators.emptySubscriber()); this.parent = parent; } @Override public void onNext(R t) { produced++; parent.innerNext(t); } ...

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static final class ConcatMapInner extends Operators.MultiSubscriptionSubscriber { ... @Override public void onError(Throwable t) { long p = produced; if (p != 0L) { produced = 0L; produced(p); } parent.innerError(t); } ... }

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static final class ConcatMapInner extends Operators.MultiSubscriptionSubscriber { ... @Override public void onComplete() { long p = produced; if (p != 0L) { produced = 0L; produced(p); } parent.innerComplete(); } } }

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au plus profond: la drain loop

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Au plus profond: la `drain loop` gérer les race conditions work stealing

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void drain() { if (WIP.getAndIncrement(this) == 0) { for (; ; ) { if (cancelled) return; if (!active) { ... } if (WIP.decrementAndGet(this) == 0) { break; } } } } }

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void drain() { if (WIP.getAndIncrement(this) == 0) { for (; ; ) { if (cancelled) return; if (!active) { ... } if (WIP.decrementAndGet(this) == 0) { break; } } } } }

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if (cancelled) return; if (!active) { boolean d = done; T v; try { v = queue.poll(); } catch (Throwable e) { actual.onError(e); return; } boolean empty = v == null; if (d && empty) { actual.onComplete(); return; } ...

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... if (!empty) { Publisher p; try { p = Objects.requireNonNull(mapper.apply(v)); } catch (Throwable e) { actual.onError(e); return; } if (sourceMode != Fuseable.SYNC) { ... } active = true; p.subscribe(inner); } } if (WIP.decrementAndGet(this) == 0) { break; }

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... if (sourceMode != Fuseable.SYNC) { int c = consumed + 1; if (c == limit) { consumed = 0; s.request(c); } else { consumed = c; } } active = true; p.subscribe(inner); } } if (WIP.decrementAndGet(this) == 0) { break; }

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work stealing

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void drain() { if (WIP.getAndIncrement(this) == 0) { for (; ; ) { if (cancelled) return; if (!active) { ... } if (WIP.decrementAndGet(this) == 0) { break; } } } } }

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thread 1 thread 2 thread 3 sans work stealing onNext(3) empile 3 1, 2, 3

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thread 1 thread 2 thread 3 sans work stealing onNext(3) empile 3 request( 1 ) émet 1 2, 3

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request( 2 ) thread 1 thread 2 thread 3 sans work stealing émet 2, 3 onNext(3) empile 3 request( 1 ) émet 1

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thread 1 thread 2 thread 3 sans work stealing onNext(3) empile 3 bloqué draine bloqué draine

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thread 1 thread 2 thread 3 avec work stealing onNext(3) empile 3 1, 2, 3

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thread 1 thread 2 thread 3 avec work stealing onNext(3) empile 3 request( 1 ) émet 1 2, 3

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request( 2 ) thread 1 thread 2 thread 3 avec work stealing onNext(3) empile 3 request( 1 ) émet 1 émet 2, 3

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request( 2 ) thread 1 thread 2 thread 3 avec work stealing onNext(3) empile 3 request( 1 ) émet 1 émet 2, 3 met juste la requête à jour et quitte la boucle WIP cette drainLoop a “gagné”