리액티브 오퍼레이션 Flux와 Mono는 리액터가 제공하는 가장 핵심적인 구성요소이며, 이 오퍼레이션들은 두 타입을 함께 결합하여 데이터가 전달될 수 있는 파이프라인을 생성한다. Flux와 Mono에는 500개 이상의 오퍼레이션이 있으며 각 오퍼레이션은 다음과 같이 분류된다. 생성(Creation) 오퍼레이션 조합(Combination) 오퍼레이션 변환(Transformation) 오퍼레이션 로직(Logic) 오퍼레이션 마블 다이어그램을 보려면 해당 사이트에 가면 볼 수 있다. (https://rxmarbles.com/#from) 1. 생성(Creation) 오퍼레이션 데이터를 생성하여 방출할 때 사용. 객체로부터 생성 Flux나 Mono로 하나 이상의 객체를 생성하려면 just() 메서드를 사용한다....
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Spring Reactor 리액티브 프로그래밍은 일련의 작업 단계를 기술하는 것이 아니라 데이터가 전달될 파이프라인을 구성하여 데이터가 전달되는 동안 어떤 형태로든 변경 또는 사용되는 것. 사람의 이름을 가져와 대문자로 변경 후 출력 String name = "devPaik"; String capitalName = name.toUpperCase(); String greeting = "Hello, "+ capitalName + "!"; System.out.println(greeting); Mono.just("devPaik") .map(n -> n.toUpperCase()) .map(cn -> "Hello," + cn + "!") .subscribe(System.out::println); 위와 같이 리엑티브..
리엑터 개요 애플리케이션 코드를 개발할 때 명령형(Imperative)과 리엑티브(Reactive) 두 가지 형태로 코드를 작성할 수 있다. 명령형 : 순차적으로 연속되는 작업이고, 각 작업은 한 번에 하나씩 그리고 이전 작업 다음에 실행한다. 데이터는 모아서 처리되고 이전 작업 데이터 처리를 끝낸 후에 다음 작업으로 넘어갈 수 있다. 리엑티브(반응형) : 데이터 처리를 위해 일련의 작업이 병렬로 실행될 수 있으며, 각 작업은 부분집합의 데이터를 처리할 수 있고, 처리가 끝난 데이터는 다음 작업에 남겨주고 다른 부분집합의 데이터로 계속 작업할 수 있다. 이런 리액터 프로젝트는 비동기 파이프라인을 구축할 때 콜백 지옥과 깊게 중첩된 코드를 생략하는 목적으로 설계되었다. 리액터 1.x는 배압조절 기능이 없다..
@EventListener를 사용한 발행-구독 패턴 스프링 프레임워크는 @EventListener 어노테이션과 이벤트 발행을 위한 ApplicationEventPublisher 클래스를 제공한다. Observer Pattern과 달리 발행-구독 패턴을 이용하면 게시자와 구독자는 서로 알 필요가 없다. 그리고 게시자와 구독자 간에 간접적인 계층을 제공하고 구독자는 브로드캐스트하는 이벤트 채널로부터 받고, 게시자는 누군지 신경쓰지 않는다. 이벤트 채널은 동시에 몇 명의 게시자가 있는지 알 수 있으며, 수신 메시지를 구독자에게 배포하기 전에 필터링 작업을 할 수도 있고, 필터링 및 라우팅은 메시지 내용이나 메시지 주제, 때로는 둘 다 발생할 수 있다. 따라서 토픽 기반 시스템(Topic-Based System..
buffer buffer는 말 그대로 버퍼에 담아서 통지를 하는 것. import io.reactivex.Flowable; import java.util.concurrent.TimeUnit; public class Buffer { public static void main(String[] args) throws Exception { Flowable.interval(100L, TimeUnit.MILLISECONDS) .take(12) //12건통지 .buffer(3) //3개씩 모아서 통지 .subscribe(data -> System.out.println(data)); Thread.sleep(4000L); } }
concatMap / concatMapDelayError 받을 데이터를 Flowable/Observable로 변환하여 Flowable/Observable을 하나씩 순서대로 실행하여 데이터를 통지한다. flatMap 메서드와 다르게 데이터를 받는 순서대로 Flowable/Observable을 생성하여 하나 씩 실행한다. 여러 데이터를 받더라도 첫번 째 데이터로 생성한 Flowable/Observable의 실행이 완료되지 않으면 다음 데이터를 만든 Flowable/Observable의 데이터는 통지되지 않는다. 또한 호출하는 스레드와 별도의 스레드에서 실행되더라도 데이터를 받을 때 바로 실행되지 않으므로 데이터를 받는 순서대로 처리하는 것은 보장하지만, 처리성능에는 영향을 줄 수 있다. concatMap은 ..
flatMap map 과 마찬가지로 원본 데이터를 변환하여 통지하는 연산자이다. 다만 map 메서드와 달리 여러 데이터가 담긴 Flowable/Observable을 반환하여 데이터 한 개로 여러 데이터를 통지할 수 있다. 또한 Flowable/Observable을 반환해 특정 데이터를 통지하지 않거나 여러 Flowable/Observable을 반환해 에러를 통지할 수 있다. flatMap-1 : 원본 타임라인에서 데이터를 받을 때마다 Flowable/Observable을 생성하고 결과 데이터를 통지한다.(생성한 Flowable/Observable이 다른 스레드에서 수행되면 통지 데이터는 비동기로 생성) flatMap-2 : 원본 통지 타임라인에서 데이터를 받아 Flowable/Observable을 생성한..
map 원본 Flowable/Observable에서 통지하는 데이터를 변환한 후 데이터를 통지하는 연산자로 flatMap과 달리 한 개의 데이터로 여러 데이터를 생성하여 통지하거나 데이터 통지를 건너뛸 수 없다. 데이터를 받으면 반드시 null이 아닌 데이터 하나를 반환해야 한다. Flowable/Observable의 메서드 //map method public final Flowable map(Function
never 아무것도 통지하지 않은 Flowable/Observable을 생성하는 연산자로, 완료도 통지하지 않는다. empty는 완료를 통지하지만 never는 아무것도 통지하지 않는다. [소스코드] public class Main { public static void main(String[] args) throws Exception { never(); } static void never() throws Exception { Flowable.never().subscribe(new PrintSubscriber()); } } [Subscribe 코드] import io.reactivex.subscribers.DisposableSubscriber; public class PrintSubscriber extend..
empty 빈 Flowable/Observable을 생성하는 연산자로, 처리를 시작하면 바로 onComplete를 통지한다. empty 메서드는 단독으로 거의 사용하지 않고 flatMap 메서드의 데이터가 null일 때 이를 대신해 empty 메서드를 생성하여 데이터를 통지 대상에게 재외하는 작업을 할 수 있다. public class Main { public static void main(String[] args) throws Exception { empty(); } static void empty() throws Exception { Flowable.empty().subscribe(new PrintSubscriber()); } } [Subscribe 코드] import io.reactivex.subs..
