Жизненный цикл: этапы от старта до финиша
Жизненный цикл в Reactive Streams — последовательность вызовов: onSubscribe → (onNext)* → (onError | onComplete). Это правило: после onError или onComplete ничего не будет, и поток считается завершённым.
onSubscribe(Subscription s): первый вызов после subscribe(). Здесь подписчик получает Subscription для контроля (request(n) для backpressure или cancel()). Без request() данные не потекут — это защита от перегрузки.
onNext(T item): для каждого элемента. Здесь основная логика: обработка, логирование, трансформация. Может вызываться много раз (в Flux) или раз/никогда (в Mono).
Важно: держите onNext быстрым и неблокирующим — если медленный, перенесите на отдельный планировщик (Schedulers).
onError(Throwable t): если ошибка (исключение). Поток прерывается, onComplete не сработает. Обработайте, чтобы не потерять: логируйте, retry (повторите) или fallback (запасной вариант).
onComplete(): успешное завершение. Нет элементов после, но сигнал, что всё ок.
Пример полного цикла с кастомным подписчиком (BaseSubscriber в Reactor упрощает):
Обработка ошибок и завершения: стратегии для устойчивости
Ошибки — часть жизни: сеть упала, БД не ответила. В Reactor onError — ваш щит. Не игнорируйте: используйте операторы для восстановления.
doOnError(Consumer<Throwable>): дополнительная реакция перед onError подписчика.
onErrorReturn(T value): fallback — верни значение вместо ошибки.
onErrorResume(Function<Throwable, Publisher<T>>): замени на другой поток.
retry(long times): повтори попытку.
Пример с восстановлением:
Практические советы и подводные камни
Всегда реализуйте все методы в Subscriber: иначе дефолтные могут "проглотить" ошибки (onError кидает RuntimeException, если не переопределён).
Используйте Hooks: doOnSubscribe, doOnNext для логирования без изменения потока.
Отмена: dispose() не гарантирует мгновенную остановку — upstream (источник) может продолжить, но данные не дойдут.
Камень: в onNext избегайте блокировок (sleep, IO) — используйте publishOn(Schedulers.boundedElastic()) для переноса.
Тестирование: StepVerifier.create(flux).expectSubscription().expectNext(1,2).expectError().verify(); — проверяет цикл.
В практике: в WebFlux сервис возвращает Flux, клиент subscribe() в контроллере — реакции на события в реальном времени.
#Java #middle #Reactor #Reactive_Streams_API #onNext #onError #onComplet
Жизненный цикл в Reactive Streams — последовательность вызовов: onSubscribe → (onNext)* → (onError | onComplete). Это правило: после onError или onComplete ничего не будет, и поток считается завершённым.
onSubscribe(Subscription s): первый вызов после subscribe(). Здесь подписчик получает Subscription для контроля (request(n) для backpressure или cancel()). Без request() данные не потекут — это защита от перегрузки.
onNext(T item): для каждого элемента. Здесь основная логика: обработка, логирование, трансформация. Может вызываться много раз (в Flux) или раз/никогда (в Mono).
Важно: держите onNext быстрым и неблокирующим — если медленный, перенесите на отдельный планировщик (Schedulers).
onError(Throwable t): если ошибка (исключение). Поток прерывается, onComplete не сработает. Обработайте, чтобы не потерять: логируйте, retry (повторите) или fallback (запасной вариант).
onComplete(): успешное завершение. Нет элементов после, но сигнал, что всё ок.
Пример полного цикла с кастомным подписчиком (BaseSubscriber в Reactor упрощает):
import reactor.core.publisher.BaseSubscriber;
Flux<Integer> numbersFlux = Flux.range(1, 10).map(i -> {
if (i == 5) throw new RuntimeException("Ошибка на 5"); // Симулируем ошибку
return i;
});
numbersFlux.subscribe(new BaseSubscriber<Integer>() {
@Override
protected void hookOnSubscribe(Subscription subscription) {
System.out.println("Подписка готова");
request(3); // Запрашиваем первые 3
}
@Override
protected void hookOnNext(Integer value) {
System.out.println("Элемент: " + value);
request(1); // Запрашиваем по одному дальше
}
@Override
protected void hookOnError(Throwable throwable) {
System.err.println("Ошибка: " + throwable.getMessage());
}
@Override
protected void hookOnComplete() {
System.out.println("Цикл завершён");
}
});
Вывод: "Подписка готова", "Элемент: 1", "Элемент: 2", "Элемент: 3", "Элемент: 4", "Ошибка: Ошибка на 5". onComplete не сработает, потому что ошибка. Без ошибки — все 10 элементов и "Цикл завершён".
Это демонстрирует контроль: request() управляет темпом, как в backpressure (пост 5). Если не request() — только "Подписка готова".
Обработка ошибок и завершения: стратегии для устойчивости
Ошибки — часть жизни: сеть упала, БД не ответила. В Reactor onError — ваш щит. Не игнорируйте: используйте операторы для восстановления.
doOnError(Consumer<Throwable>): дополнительная реакция перед onError подписчика.
onErrorReturn(T value): fallback — верни значение вместо ошибки.
onErrorResume(Function<Throwable, Publisher<T>>): замени на другой поток.
retry(long times): повтори попытку.
Пример с восстановлением:
Mono<String> riskyMono = Mono.fromCallable(() -> {
if (Math.random() > 0.5) throw new RuntimeException("Сбой");
return "Успех";
}).onErrorReturn("Fallback").retry(2); // Retry 2 раза
riskyMono.subscribe(
System.out::println,
error -> System.out.println("Не удалось: " + error),
() -> System.out.println("Завершено")
);
Если сбой — retry, потом fallback. onComplete сработает только при успехе или fallback.
Для onComplete: используйте doFinally(Runnable) — сработает всегда, после onComplete или onError. Полезно для закрытия ресурсов: doFinally(() -> connection.close()).
Практические советы и подводные камни
Всегда реализуйте все методы в Subscriber: иначе дефолтные могут "проглотить" ошибки (onError кидает RuntimeException, если не переопределён).
Используйте Hooks: doOnSubscribe, doOnNext для логирования без изменения потока.
Отмена: dispose() не гарантирует мгновенную остановку — upstream (источник) может продолжить, но данные не дойдут.
Камень: в onNext избегайте блокировок (sleep, IO) — используйте publishOn(Schedulers.boundedElastic()) для переноса.
Тестирование: StepVerifier.create(flux).expectSubscription().expectNext(1,2).expectError().verify(); — проверяет цикл.
В практике: в WebFlux сервис возвращает Flux, клиент subscribe() в контроллере — реакции на события в реальном времени.
#Java #middle #Reactor #Reactive_Streams_API #onNext #onError #onComplet
👍2