在Spring 5中，Spring MVC引入了webFlux的概念，webFlux的底层是基于reactor-netty来的，而reactor-netty又使用了Reactor库。
明确了 Spring 家族中 WebFlux 组件诞生的背景和意义。作为一款新型的 Web 服务开发组件：
之前我们提到过，对于底层的数据源来说，MongoDB, Redis, 和 Cassandra 可以直接以reactive的方式支持Spring Data。而其他很多关系型数据库比如Postgres, Microsoft SQL Server, MySQL, H2 和 Google Spanner 则可以通过使用R2DBC 来实现对reactive的支持。
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Spring 提供了两个并行堆栈。一种是基于带有 Spring MVC 和 Spring Data 结构的 Servlet API。另一个是完全反应式堆栈，它利用了 Spring WebFlux 和 Spring Data 的反应式存储库。在这两种情况下，Spring Security 都提供了对两种堆栈的支持。
上文引入了 Spring 框架中专门用于构建响应式 Web 服务的 WebFlux 框架，同时我也给出了两种创建 RESTful 风格 HTTP 端点实现方法中的一种，即注解编程模型。
在本教程中，我们将通过一个实际示例了解Spring WebFlux项目中处理错误的各种策略。
为了应对高并发场景下到服务端编程需求，微软最先提出了一种异步编程到方案Reactive Programming，也就是反应式编程。
SpringWebflux 基于 Reactor,默认使用容器是 Netty,Netty 是高性能的 NIO 框架，异步非阻塞的框架
传统的web框架，比如springmvc，这些是基于servlet容器，webflux是一种异步非阻塞的框架，异步非阻塞的框架是在servlet 3.1 以后才支持的，核心是基于Reactor的相关API实现的
spring-webflux是spring在5.0版本后提供的一套响应式编程风格的web开发框架。
关于 响应式 Reactive，前面的两篇文章谈了不少概念，基本都离不开下面两点：
本文首先将会回顾Spring 5之前的SpringMVC异常处理机制，然后主要讲解Spring Boot 2 Webflux的全局异常处理机制。
Skywalking 通过 java agent 的方式为 java 应用带来无侵入的分布式链路采集。
这个表达式 其实就是一个新的语法糖，这里Java8主要是对语法做了简化，让我们java的代码更加的简洁
(1)是 Spring5 添加新的模块，用于 web 开发的，功能和 SpringMVC 类似的，Webflux 使用 当前一种比较流程响应式编程出现的框架。
Spring WebFlux是Spring 5发布的响应式Web框架，从SpringBoot 2.x开始，默认采用Netty作为非阻塞I/O的Web服务器。
简单来说，Webflux 是响应式编程的框架，与其对等的概念是 SpringMVC。两者的不同之处在于 Webflux 框架是异步非阻塞的，其可以通过较少的线程处理高并发请求。
在前面2篇文章使用 Kotlin 和Spring Boot 2.0快速开发REST API接口和使用 Kotlin 和Spring Boot 2.0快速开发REST API客户端介绍了如何使用简单代码快速实现REST API的服务端接口及客户端应用。
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Spring 5发布有两年了，随Spring 5一起发布了一个和Spring WebMvc同级的Spring WebFlux。这是一个支持反应式编程模型的新框架体系。反应式模型区别于传统的MVC最大的不同是异步的、事件驱动的、非阻塞的，这使得应用程序的并发性能会大大提高，单位时间能够处理更多的请求。这里不讲WebFlux是怎么用的，有什么用，这类文章网上有太多了，而且都写的非常不错。下面主要看下WebFlux是怎么从无到有，框架怎么设计的，已期能够更灵活的使用WebFlux。
IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。在此背景下，包括NoSQL，Hadoop, Spark, Storm, Kylin在内的大批新技术应运而生。其中以RxJava和Reactor为代表的响应式（Reactive）编程技术针对的就是经典的大数据4V（ Volume，Variety，Velocity，Value）中的Velocity，即高并发问题，而在Spring 5中，引入了响应式编程的支持。 本章介绍 Spring Boot 如何集成Spring 5 中的WebFlux 开发响应式 Web 应用。 1.1 响应式宣言
WebFlux 服务编排是指使用 WebFlux 框架来编排多个异步服务的执行顺序和数据流动，从而构建出一个完整的、基于事件驱动的响应式应用程序。
在现代的分布式系统中，缓存是提高性能和扩展性的重要组成部分之一。Redis 是一个开源、内存中的数据结构存储系统，可以用作数据库、缓存和消息中间件。而 WebFlux 是 Spring 框架提供的响应式编程模型，在处理高并发和大数据量的情况下具有很好的性能和扩展性。
在之前一篇简单介绍了WebFlux响应式编程的操作，我们在来看一下下图，可以看到，在目前的Spring WebFlux还没有支持类似Mysql这样的关系型数据库，所以本文以MongoDb数据库为例。
如上图所示，左侧为基于spring-webmvc的技术栈，右侧为基于spring-webflux的技术栈，
我们这里主要探讨Spring框架5.0中引入的新的WebFlux技术栈，并介绍其存在的价值与意义、并发模型与适用场景、如何基于WebFlux实现异步编程，以及其内部的实现原理。
Gateway（ 网关），顾名思义，是出现在系统边界上的一个面向API或应用服务的、串行集中式的强管控服务，这里我们讨论的边界可以基于企业IT系统的边界，当然，可以理解为企业级应用防火墙，其目标主要起到隔离外部访问与内部系统交互的作用。在微服务概念的流行之前，网关就已经诞生了，在面向SOA体系中已经成熟，然而，随着微服务体系的快速发展，更进一步将Gateway推向更高的浪口。与其说网关催生了微服务体系，不如说微服务体系拥抱了网关。
上篇介绍了 CSRF 及 Spring Security 对防范 CSRF 所做的支持。Spring Security 实现了基于 Session 和 Cookie 的 Sychronizer Token Pattern，以防范 CSRF，默认实现是基于 session 的。
Spring5更新后，其中有一个号称是可以替代SpringMVC的功能——Spring WebFlux，其是一个响应式变成框架。WebFlux是Spring5封装的Reactor框架。Reactor 是一个用于JVM的完全非阻塞的响应式编程框架，具备高效的需求管理（即对 “背压（backpressure）”的控制）能力。它与 Java 8 函数式 API 直接集成，比如 CompletableFuture， Stream， 以及 Duration。它提供了异步序列 API Flux（用于[N]个元素）和 Mono（用于 [0|1]个元素），并完全遵循和实现了“响应式扩展规范”（Reactive Extensions Specification）。
前一篇分析了Spring WebFlux的设计及实现原理后，反应式编程又来了，Spring WebFlux其底层还是基于Reactive编程模型的，在java领域中，关于Reactive，有一个框架规范，叫【Reactive Streams】，在java9的ava.util.concurrent.Flow包中已经实现了这个规范。其他的优秀实现还有Reactor和Rxjava。在Spring WebFlux中依赖的就是Reactor。虽然你可能没用过Reactive开发过应用，但是或多会少你接触过异步Servlet，同时又有这么一种论调：异步化非阻塞io并不能增强太多的系统性能，但是也不可否认异步化后并发性能上去了。听到这种结论后在面对是否选择Reactive编程后，是不是非常模棱两可。因为我们不是很了解反应式编程，所以会有这种感觉。没关系，下面看看反应式编程集大者Reactor是怎么阐述反应式编程的。
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可以认为响应式编程并不仅仅是一种编程技术，更是一种架构设计的系统方法，因此可以应用于任何地方。
反应式编程（Reactive Programming）对有些人来说可能相对陌生一点。反应式编程是一套完整的编程体系，既有其指导思想，又有相应的框架和库的支持，并且在生产环境中有大量实际的应用。在支持度方面，既有大公司参与实践，也有强大的开源社区的支持。 反应式编程出现的时间并不短，不过在最近的一段时间内，它得到了很大的关注。这主要体现在主流编程平台和框架增强了对它的支持，使它得到了更多的受众，同时也反映了其在开发中的价值。 就 Java 平台来说，几个突出的事件包括：Java 9中把反应式流规范以 java
简单来说，响应式编程是针对异步和事件驱动的非阻塞应用程序，并且需要少量线程来垂直缩放（即在 JVM 内）而不是水平（即通过集群）。
在传统的请求/应答同步模式中，使用threadlocal来传递上下文变量是非常方便的，可以省得在每个方法参数添加公用的变量，比如当前登录用户。但是业务方法可能使用了async或者在其他线程池中异步执行，这个时候threadlocal的作用就失效了。
1、介绍 1.1 什么是响应式编程（Reactive Programming）？ 简单来说，响应式编程是针对异步和事件驱动的非阻塞应用程序，并且需要少量线程来垂直缩放（即在 JVM 内）而不是水平（即通过集群）。 响应式应用的一个关键方面是“背压（backpressure）”的概念，这是确保生产者不会压倒消费者的机制。例如，当HTTP连接太慢时，从数据库延伸到HTTP响应的反应组件的流水线、数据存储库也可以减慢或停止，直到网络容量释放。 响应式编程也导致从命令式到声明异步组合逻辑的重大转变。与使用Java
Spring Cloud Gateway 是一个基于 Spring Boot 2.x 和 Spring WebFlux 的 API 网关。它提供了统一的 API 管理入口，支持请求路由、限流、日志记录、安全控制等功能。本文将介绍 Spring Cloud Gateway 的架构和核心组件，并给出示例说明。
本期我们主要还是讲解一下Gateway，上一期我们讲解了一下Gateway中进行路由转发的关键角色，过滤器和断言是如何被加载的，上期链接：
我们可以在日志中加入链路信息，这样我们可以找到某个请求，某个事务所有的日志，这样就可以方便的进行问题排查。并且，我们还可以通过 traceId 找到不同微服务调用链路相关的日志。 在 Spring Boot 3.x 之前，我们一般用 spring-cloud-sleuth 去实现，但是在 Spring Boot 3.x 之后，已经去掉了对于 sleuth 的原生支持，全面改用了 micrometer。
Spring 5.0 中发布了重量级组件 Webflux，拉起了响应式编程的规模使用序幕。
我们继续分析上一节提到的 WebHandler。加入 Spring Cloud Sleuth 以及 Prometheus 相关依赖之后， Spring Cloud Gateway 的处理流程如下所示：
最近在看api网关的源码，发现他用的是webflux,对这个挺感兴趣，所以尝试将手上的项目改成webflux
你曾有过订阅报纸或者杂志的经历吗？互联网的确从传统的出版发行商那儿分得了一杯羹，但是过去订阅报纸真的是我们了解时事的最佳方式。那时，我们每天早上都会收到一份新鲜出炉的报纸，并在早饭时间或上班路上阅读。现在假设一下，在支付完订阅费用之后，几天的时间过去了，你却没有收到任何报纸。又过了几天，你打电话给报社的销售部门询问为什么还没有收到报纸。
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