首次响应系统

我第一次听到ReactiveX这个词是在几年前，当时我遇到了Rxjava项目，它似乎为我打开了一扇新的大门。Rxjava是REAX的java实现，REAX家族包括RxJS、Rx。NET，RxScala等等。

ReactiveX的本质是观察者迭代器函数的异步编程。它是一个事件驱动的、异步的和可观察的序列。

RxJava可以用来将异步回调重写为链调用。在代码中看起来非常简洁明了。当然，JDK还提供了CompletionStage，它提供了类似的函数来解决回调。

Rxjava只是一个基本的java库。如果我们想建立一个响应性的服务器，一个响应性的网络，一个响应性的数据访问，甚至一个响应性的微服务，我们应该怎么做？

那时我才知道垂直x.垂直。x就用于构建反应式应用程序。

垂直。x是Eclipse基金会的产品基于事件驱动和非阻塞编程。

垂直。x是是模块化的，包括核心、网络、数据访问、反应式、微服务、MQTT、认证和授权、消息传递、事件总线桥、开发、测试、集群、服务和云。可以用一切来形容。

实际上，除了JDK本身意想不到的新的api特性之外，java行业一直都是被动的。比如业界著名的Spring也在spring 5中加入了webflux框架，这是一个反应式的web框架。

什么是响应系统

上一节我们提到了Rxjava和Vert.x，它们有一些共同的关键字，比如异步、事件驱动、观察者模式、函数式编程、消息驱动等。所有这些都是为了使现代系统更健壮、运行更快、更灵活和更好。

该系统已经从很久以前的单一服务器转变为当前的多服务器架构，从二级响应转变为毫秒级响应。从90%可用，现在是99.999%可用。系统设计、架构、程序编码都发生了很大的变化。

我们迫切需要一个能够满足上述需求的通用系统架构解决方案。

那么什么是响应系统呢？

响应系统需要这些特征：响应性、弹性、弹性和消息驱动。我们称具有上述四个特征的系统为反应系统。

在以上四个特征中，响应性是系统的最终目标，弹性和弹性是系统的表现形式，消息驱动是系统构建的手段。

因此，我们得到了响应系统的最终架构图：

图1

使用响应系统的体系结构可以保证系统的可维护性和可扩展性，当系统出现问题时可以有更好的容忍度。

反应系统的四个特征

在定义响应系统时，我们提到了四个特征：响应性、弹性、弹性和消息驱动。

接下来，我们将详细描述这四个特征的秘密。

及时响应

respond是指系统可以立即响应请求，应该有两层含义。

第一，响应时间要足够短。如果用户请求页面，等待2秒钟估计是极限。估计这个用户会流失很久。

时代在变，科技也在变。下载一个十几年前几百K的文件需要一分钟，估计很快。现在没有M每秒，肯定会让人抓狂。

随着现代CPU、服务集群和光纤传输的飞速发展，以及页面所承载的信息的巨大变化，一个普通的页面可能包含十个或二十个请求。每个请求的时间已经提高到毫秒甚至微妙的水平。同时，页面显示也有很多新的变化，比如异步加载和预加载。

最终目标是创建一个能够及时响应的系统。系统背后的各种技术和新的请求方法都服务于这个目标。

第二，错误的响应时间应该很短。

一方面，应该及时提醒用户可能出现的错误。无论是系统本身的错误还是用户的使用错误，都需要在限定的时间内做出反应。

另一方面，系统本身应该能够快速定位和响应问题。这是提高系统本身稳定性和安全性的基本要求。

如何发现和应对系统本身的问题？首先，我们应该有一个完善的错误记录系统，这样一切都有规律可循。二是要有相应的监控措施，让系统出现任何问题都能及时得到通知和报警。

韧性

可恢复性是指当系统遇到故障或错误时，仍然可以向外界提供服务。

首先，我们的系统需要足够健壮，能够抵抗正常访问，并且能够可预测地处理热点访问。

其次，现代系统的功能多种多样，一个简单的APP后台可能有几十个服务。因此，我们需要区分哪些服务是关键的，哪些是非关键的。对于关键服务，我们必须确保其稳定性。对于非关键服务，可以先考虑关键服务。

例如，在订单系统中，下订单肯定是关键服务，而点赞数和商品评论并不那么重要。

有必要区分和隔离关键服务和非关键服务。非关键服务的任何错误或异常都不会影响关键服务。

再次，如果一个服务发了错误，要尽量缩小影响范围，不要让一个小小的错误影响到所有的服务。

最后，故障应该有恢复措施，这个恢复措施不能影响其他系统服务。例如，我们可以复制现有的系统，当一个服务失败时，我们可以用备用服务来替换它。

这样才能保证系统的可靠性。

有弹性

弹性是指服务可以在需要的时候动态扩展，不需要的时候可以停用服务以节省资源。

现在很多云服务都提供了动态扩展的功能。如果系统是自己实现的，就要区分热点问题和非热点问题。

只有热点问题需要考虑灵活性，系统不能有瓶颈，可以碎片化或复制，从而实现分布式动态加载功能。

负载均衡技术可能是我们最常用的弹性函数，但是如何动态自动均衡负载可能是一个很有意义的话题。

灵活性可以通过软件实现，也可以通过硬件实现，但我们需要在成本和效果之间取得平衡。

消息驱动(消息驱动)

消息驱动的本质是发送消息，接收消息，然后进行处理。如今，很少有大型系统不使用消息中间件。使用这些消息中间件的优势在于它可以被解耦和异步驱动。

这里不讨论异步的优点。大概，你不用一直傻傻的等，而是充分利用时间去做更有效率的事情。

脱钩的效果更大。现代系统基本上由许多服务组成。要想保证这么多系统的平稳运行，就必须做解耦操作，否则一个服务的失败会导致所有服务的不可用，让你感到害怕。

消息驱动是这些不同服务组件之间的通信桥梁。告诉他们该做什么，等待他们的反馈。

或者我们可以把这些服务看成一个个的人，很多人之间的交流是通过语言进行的。语言驱动也可以称为消息驱动。

在这里，我们来谈谈信息驱动中的一个常见概念：背压。

我们知道服务发送和接收消息的处理速度是有限的。当发送和接收消息的速度快于接收消息的速度时，消息将被阻止。当消息被阻止过多时，消息可能会丢失或服务可能会崩溃。而且，如果有太多消息没有被处理，没有收到响应，对用户体验也是非常不好的。

在这里，我们需要使用背压的概念。如果消息接收方不能处理消息，我们可以通知消息发送方它有压力，需要减少负载。背压是一种信息反馈机制，它使系统能够优雅地响应负载，而不是在负载下崩溃。

总结

无功是近年来非常流行的概念。如何设计一个系统，通过反应来满足我们的需求，是我们需要考虑的问题。

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