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Reactor 事件流 vs. Spring 事件 (ApplicationEvent)

news 来源：原创 2025/7/15 15:06:04

Reactor 事件流 vs. Spring 事件 ApplicationEvent

Reactor 事件流 vs. Spring 事件 (`ApplicationEvent`)
- 1️⃣ 核心区别
- 2️⃣ Spring 事件 (`ApplicationEvent`)
- - ✅ 示例：Spring 事件发布 & 监听
  - - 1️⃣ 定义事件
    - 2️⃣ 发布事件
    - 3️⃣ 监听事件
    - 🔹 进阶：异步监听
- 3️⃣ Reactor 事件流（`Flux` / `Mono` / `Sinks.Many`）
- - ✅ 示例：事件流处理
  - - 1️⃣ 冷流（每个订阅者独立获取数据）
    - - ✅ 方法 1：使用 `Flux.create()`，手动推送数据
      - **✅ 方法 2：使用 `Flux.generate()`，按需推送数据**
      - **✅ 方法 3：使用 `Sinks.many().multicast()`，支持多个订阅者**
      - **✅ 结论**
    - 2️⃣ 热流（共享事件流）
    - **📌 ReplayProcessor：可重放历史事件的 Reactor 处理器**
    - **📌 1️⃣ 关键特点**
    - **📌 2️⃣ 基本使用**
    - **📌 运行结果**
    - **📌 3️⃣ `ReplayProcessor` vs `Sinks.Many`**
    - **📌 4️⃣ 适用场景**
- 4️⃣ 什么时候用哪个？
- 5️⃣ 总结

Reactor 事件流 vs. Spring 事件 (`ApplicationEvent`)

1️⃣ 核心区别

特性	Spring `ApplicationEvent`	Reactor `Flux /Sinks.Many`
数据处理方式	一次性事件（同步或异步）	流式处理（持续事件流）
是否支持多个订阅者	✅ 支持（多个 `@EventListener`）	✅ 支持（`Sinks.Many` 广播）
是否支持流式操作	❌ 不支持	✅ 支持（`map()`, `filter()`, `zip()`）
是否支持回放历史事件	❌ 不支持	❌（默认不支持，但可用 `ReplayProcessor`）
适用场景	业务事件通知（用户注册、订单支付）	高吞吐数据流处理（日志、消息队列、WebFlux）

2️⃣ Spring 事件 (`ApplicationEvent`)

🔹 特点

适用于应用内部组件通信，解耦业务逻辑。
默认同步，可使用 @Async 进行异步处理。
一次性事件，无法流式处理。

✅ 示例：Spring 事件发布 & 监听

1️⃣ 定义事件

public class UserRegisteredEvent extends ApplicationEvent {private final String username;public UserRegisteredEvent(Object source, String username) {super(source);this.username = username;}public String getUsername() { return username; }
}

2️⃣ 发布事件

@Component
public class UserService {@Autowiredprivate ApplicationEventPublisher eventPublisher;public void registerUser(String username) {eventPublisher.publishEvent(new UserRegisteredEvent(this, username));}
}

3️⃣ 监听事件

@Component
public class WelcomeEmailListener {@EventListenerpublic void handleUserRegisteredEvent(UserRegisteredEvent event) {System.out.println("📧 发送欢迎邮件给: " + event.getUsername());}
}

可多个 @EventListener 监听同一个事件，同时触发

@Component
public class LoggingListener {@EventListenerpublic void logUserRegisteredEvent(UserRegisteredEvent event) {System.out.println("📜 记录日志: 用户 " + event.getUsername() + " 已注册");}
}

@Component
public class PointsRewardListener {@EventListenerpublic void giveWelcomePoints(UserRegisteredEvent event) {System.out.println("🎁 赠送 100 积分给: " + event.getUsername());}
}

🔹 进阶：异步监听

🔹 1️⃣ 监听器可以指定异步需要启用 Spring 异步，@EnableAsync

@Async
@EventListener
public void sendWelcomeEmail(UserRegisteredEvent event) {System.out.println("📧 发送欢迎邮件给: " + event.getUsername() + " [异步]");
}

🔹 2️⃣ 监听多个事件 如果多个事件需要相同的处理逻辑，你可以用 classes 监听多个事件：

@EventListener(classes = {UserRegisteredEvent.class, OrderPlacedEvent.class})
public void handleMultipleEvents(Object event) {System.out.println("📢 事件触发: " + event.getClass().getSimpleName());
}

🔹 3️⃣ 条件监听 可以使用 condition 属性，让监听器只处理 符合条件 的事件：

@EventListener(condition = "#event.username.startsWith('A')")
public void handleUserStartingWithA(UserRegisteredEvent event) {System.out.println("🎯 处理用户名以 A 开头的用户: " + event.getUsername());
}

🔹 适用场景 ✅ 适用于业务事件通知（如用户注册、订单支付）。 ❌ 不适用于流式数据处理。

3️⃣ Reactor 事件流（`Flux` / `Mono` / `Sinks.Many`）

🔹 特点

异步 & 流式 处理，可以并行、合并、过滤、转换数据。
冷流（Flux、Mono） 每个订阅者独立处理数据。
热流（Sinks.Many） 可用于事件广播。

✅ 示例：事件流处理

1️⃣ 冷流（每个订阅者独立获取数据）

Flux<String> flux = Flux.just("事件1", "事件2", "事件3");
flux.subscribe(event -> System.out.println("订阅者 1 收到: " + event));
flux.subscribe(event -> System.out.println("订阅者 2 收到: " + event));

✅ 方法 1：使用 `Flux.create()`，手动推送数据

 import reactor.core.publisher.Flux;
import reactor.core.publisher.FluxSink;import java.time.Duration;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;public class CustomFluxExample {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {Flux<String> customFlux = Flux.create(emitter -> {Executors.newSingleThreadScheduledExecutor().scheduleAtFixedRate(() -> {String event = "自定义事件：" + System.currentTimeMillis();System.out.println("发布：" + event);emitter.next(event);}, 0, 1, TimeUnit.SECONDS);}, FluxSink.OverflowStrategy.BUFFER);// 订阅者 1customFlux.subscribe(event -> System.out.println("订阅者 1 收到：" + event));Thread.sleep(5000); // 5 秒后再添加订阅者// 订阅者 2customFlux.subscribe(event -> System.out.println("订阅者 2 收到：" + event));Thread.sleep(10000); // 让主线程等待一会儿，看效果}
}

🔹 运行结果

python-repl复制编辑发布：自定义事件：1712101234567
订阅者 1 收到：自定义事件：1712101234567
发布：自定义事件：1712101235567
订阅者 1 收到：自定义事件：1712101235567
发布：自定义事件：1712101236567
订阅者 1 收到：自定义事件：1712101236567
发布：自定义事件：1712101237567
订阅者 1 收到：自定义事件：1712101237567
发布：自定义事件：1712101238567
订阅者 1 收到：自定义事件：1712101238567
（5 秒后，订阅者 2 加入）
订阅者 2 收到：自定义事件：1712101239567
订阅者 1 收到：自定义事件：1712101239567
发布：自定义事件：1712101240567
订阅者 2 收到：自定义事件：1712101240567
订阅者 1 收到：自定义事件：1712101240567
...

📌 特点

你可以随时手动推送数据（每 1 秒发布一次）。

新订阅者不会收到历史数据，只会接收到之后的事件（如果你想让新订阅者也能收到历史数据，可以用 .replay()）。

示例：

Flux<String> flux = Flux.just("事件A", "事件B", "事件C").replay(2)  // 缓存最后 2 个事件.autoConnect();  // 至少一个订阅者连接后开始发布flux.subscribe(event -> System.out.println("订阅者 1 收到: " + event));// 新的订阅者会从缓存中接收事件
flux.subscribe(event -> System.out.println("订阅者 2 收到: " + event));

输出：

订阅者 1 收到: 事件A
订阅者 1 收到: 事件B
订阅者 1 收到: 事件C
订阅者 2 收到: 事件B
订阅者 2 收到: 事件C

不会自动结束，Flux 会一直运行。

✅ 方法 2：使用 `Flux.generate()`，按需推送数据

如果你的数据是基于前一个数据计算出来的，可以使用 Flux.generate()：

import reactor.core.publisher.Flux;import java.time.Duration;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;public class GenerateFluxExample {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {Flux<String> generatedFlux = Flux.generate(() -> new AtomicInteger(1),  // 初始状态(state, sink) -> {String event = "事件 " + state.getAndIncrement();System.out.println("发布：" + event);sink.next(event);try { Thread.sleep(1000); } catch (InterruptedException e) {}return state;});// 订阅者 1generatedFlux.subscribe(event -> System.out.println("订阅者 1 收到：" + event));Thread.sleep(5000); // 5 秒后再添加订阅者// 订阅者 2generatedFlux.subscribe(event -> System.out.println("订阅者 2 收到：" + event));Thread.sleep(10000);}
}

🔹 运行结果

python-repl复制编辑发布：事件 1
订阅者 1 收到：事件 1
发布：事件 2
订阅者 1 收到：事件 2
发布：事件 3
订阅者 1 收到：事件 3
发布：事件 4
订阅者 1 收到：事件 4
发布：事件 5
订阅者 1 收到：事件 5
（5 秒后，订阅者 2 加入）
发布：事件 6
订阅者 1 收到：事件 6
订阅者 2 收到：事件 6
发布：事件 7
订阅者 1 收到：事件 7
订阅者 2 收到：事件 7
...

📌 区别

Flux.generate() 一次只能推送一个数据，适合基于状态逐步生成数据。
Flux.create() 可以异步推送多个数据，适合事件流、网络请求等异步数据。

✅ 方法 3：使用 `Sinks.many().multicast()`，支持多个订阅者

如果你希望多个订阅者可以同时消费，并且可以随时加入：

import reactor.core.publisher.Flux;
import reactor.core.publisher.Sinks;import java.time.Duration;public class SinkExample {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {Sinks.Many<String> sink = Sinks.many().multicast().onBackpressureBuffer();Flux<String> flux = sink.asFlux();// 订阅者 1flux.subscribe(event -> System.out.println("订阅者 1 收到：" + event));// 模拟定时推送数据new Thread(() -> {int i = 1;while (true) {String event = "事件 " + i++;System.out.println("发布：" + event);sink.tryEmitNext(event);try { Thread.sleep(1000); } catch (InterruptedException e) { }}}).start();Thread.sleep(5000); // 5 秒后再添加订阅者// 订阅者 2flux.subscribe(event -> System.out.println("订阅者 2 收到：" + event));Thread.sleep(10000);}
}

🔹 运行结果

python-repl复制编辑发布：事件 1
订阅者 1 收到：事件 1
发布：事件 2
订阅者 1 收到：事件 2
发布：事件 3
订阅者 1 收到：事件 3
发布：事件 4
订阅者 1 收到：事件 4
发布：事件 5
订阅者 1 收到：事件 5
（5 秒后，订阅者 2 加入）
发布：事件 6
订阅者 1 收到：事件 6
订阅者 2 收到：事件 6
发布：事件 7
订阅者 1 收到：事件 7
订阅者 2 收到：事件 7
...

📌 特点

Sinks.many().multicast() 允许多个订阅者同时消费。
适用于 WebSocket、事件总线、消息队列等场景。

✅ 结论

方式	特点	适用场景
`Flux.create()`	手动推送数据，支持异步	适合事件流、消息队列、WebSocket
`Flux.generate()`	按需推送，每次一个	适合基于前一个状态生成新数据
`Sinks.many().multicast()`	支持多个订阅者，实时推送	适合多订阅者共享数据

2️⃣ 热流（共享事件流）

Sinks.Many<String> sink = Sinks.many().multicast().onBackpressureBuffer();
Flux<String> hotFlux = sink.asFlux();hotFlux.subscribe(event -> System.out.println("订阅者 1 收到: " + event));
hotFlux.subscribe(event -> System.out.println("订阅者 2 收到: " + event));sink.tryEmitNext("全局事件 1");
sink.tryEmitNext("全局事件 2");

🔹 适用场景 ✅ 适用于高吞吐、异步、多订阅者的事件流。 ✅ 适用于数据流式处理（如 WebFlux、消息队列、日志流）。 ❌ 不适用于简单的业务事件通知。

📌 ReplayProcessor：可重放历史事件的 Reactor 处理器

ReplayProcessor<T> 是 Reactor 提供的一种 热流（Hot Publisher），它允许新的订阅者 回放之前发送的事件。适用于 日志系统、消息队列、数据缓存 等场景。

📌 1️⃣ 关键特点

✅ 存储历史事件，新的订阅者可以看到之前的事件。
✅ 类似 RxJava 的 ReplaySubject，可以 指定缓存大小。
✅ 适用于需要回放数据的场景，如 日志系统、WebSocket 消息队列。

📌 2️⃣ 基本使用

import reactor.core.publisher.ReplayProcessor;public class ReplayProcessorExample {public static void main(String[] args) {// 创建 ReplayProcessor，缓存 2 条数据ReplayProcessor<String> processor = ReplayProcessor.create(2);// 订阅者 1 订阅processor.subscribe(data -> System.out.println("订阅者 1 收到：" + data));// 发送数据processor.onNext("事件 A");processor.onNext("事件 B");processor.onNext("事件 C");// 订阅者 2 订阅processor.subscribe(data -> System.out.println("订阅者 2 收到：" + data));// 发送更多数据processor.onNext("事件 D");}
}

📌 运行结果

mathematica复制编辑订阅者 1 收到：事件 A
订阅者 1 收到：事件 B
订阅者 1 收到：事件 C
订阅者 2 收到：事件 B  // 只回放最近 2 条（事件 B 和 C）
订阅者 2 收到：事件 C
订阅者 1 收到：事件 D
订阅者 2 收到：事件 D

📌 说明：

ReplayProcessor.create(2) 最多缓存 2 条数据，新订阅者只能收到最近的 2 条事件。
订阅者 1 先订阅，它会收到所有事件。
订阅者 2 后订阅，但它可以收到最近的 2 条缓存（事件 B 和 C）。

📌 3️⃣ `ReplayProcessor` vs `Sinks.Many`

特性	`ReplayProcessor`	`Sinks.Many`（Multicast）
是否缓存历史数据	✅ 是，可指定缓存大小	❌ 否，不会缓存历史数据
新订阅者是否能收到旧数据	✅ 可以	❌ 不能
适用场景	回放数据，如日志、历史消息	实时消息推送，不存储历史

📌 4️⃣ 适用场景

✅ 日志回放（新订阅者也能看到之前的日志）。
✅ 聊天系统（新加入的用户可以看到最近的聊天记录）。
✅ 数据缓存（保存最近 N 条数据，避免重复请求）。

🚀 如果你需要 缓存历史数据，并让新的订阅者能收到过去的事件，ReplayProcessor 是一个很好的选择！

4️⃣ 什么时候用哪个？

✅ 使用 ApplicationEvent（Spring 事件）

简单的应用事件通知（如用户注册、邮件通知、订单完成）。
解耦业务逻辑，但不需要流式处理。

✅ 使用 Reactor 事件流

高吞吐、并发的数据流（日志流、消息流、WebFlux）。
多个订阅者同时消费事件，如广播消息、实时数据推送。

✅ 结合使用（最佳实践）

@EventListener
public void handleUserRegisteredEvent(UserRegisteredEvent event) {Flux.just(event).map(e -> "处理事件: " + e.getUsername()).doOnNext(System.out::println).subscribe();
}

5️⃣ 总结

方案	订阅者是否独立	事件是否广播	适用场景
Spring `ApplicationEvent`	✅ 每个订阅者独立	❌ 不是广播	业务事件通知
Reactor `Flux`（冷流）	✅ 每个订阅者独立	❌ 不是广播	流式数据处理
Reactor `Sinks.Many`（热流）	❌ 共享数据流	✅ 所有订阅者都收到	事件驱动架构

🚀 如果你是做 WebFlux、日志流、消息队列，选 Reactor！如果是应用内部事件解耦，选 Spring ApplicationEvent！ 🎯

Reactor 事件流 vs. Spring 事件 (ApplicationEvent)

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编程日记 2025/7/15 10:51:20

在学校图书馆知识库中进行论文检索报告生成

首先登录信息门户—>科研服务—>机构知识库在成果认领页面，查看自己的成果情况。如果发现自己的有些成果未被录入，可以发邮件给管理员。最后，进入成果管理，选择需要的成果进行检索报告的生成...

编程日记 2025/6/28 21:53:27

《寒门枭雄传》章回体拟目与故事设计

《寒门枭雄传》章回体拟目与故事设计主题：寒门逆袭的制度性困境与个人成长的撕裂性代价第一回贩履郎寒冬逢逼债落魄汉雪夜定从戎地点：京口草鞋摊→北府军营人物：刘裕、刁逵（士族豪强）、刘母故事： …...

编程日记 2025/7/12 7:02:44

头歌 | Linux之用户高级管理

若未实现预期结果, 可私信我帮你解答 2025-3-28 第1关：创建/删除用户组 > /data/workspace/myshixun/case1/evaluating.sh # 写入新内容 echo "echo 创建newGroup用户组成功创建newGroupID用户组成功设置newGroupID用户组ID成功删除oldGroup用户组成功…...

编程日记 2025/7/11 22:28:20

常用的测试用例

登录、添加、删除、查询模块是我们经常遇到的，这些模块的测试点该如何考虑 1)登录 ① 用户名和密码都符合要求(格式上的要求) ② 用户名和密码都不符合要求(格式上的要求) ③ 用户名符合要求，密码不符合要求(格式上的要求) ④ 密码符合要求&#xf…...

编程日记 2025/7/10 1:22:43

数据结构与算法——顺序表的实现以及增、插、删、查、印、毁

文章目录一、前言二、顺序表的概念与结构2.1顺序表的概念2.2顺序表的结构三、顺序表的分类3.1静态顺序表3.1.1静态顺序表的弊端 3.2动态顺序表3.2.1动态顺序表的相对利弊3.2.2动态顺序表的增容方式四、顺序表的增、插、删、查、印、毁4.1 顺序表的增容4.2顺序表的尾插和头插…...

编程日记 2025/7/12 1:47:30

环境 tensorflow ERROR: No matching distribution found for ai-edge-litert

提示：环境搭建文章目录前言多依赖安装前言提示：版本之前文章 condajupyter 环境搭建 PyTorch 2.6 cpu 环境搭建系统 ：ubuntu 22.0 python ：3.8 ERROR: No matching distribution found for ai-edge-litert PyTorch: sta…...

编程日记 2025/7/4 5:08:38

基于深度强化学习的智能机器人路径规划技术研究

在人工智能与机器人技术飞速发展的今天，智能机器人在工业、服务、物流等领域的应用日益广泛。路径规划作为智能机器人运动的核心技术之一，直接影响机器人的工作效率和安全性。近年来，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, D…...

编程日记 2025/7/16 4:49:52

【ManiSkill】环境success条件和reward函数学习笔记

1. “PickCube-v1” info["success"]：用于指示任务是否成功完成布尔型张量，在环境的evaluate()方法中计算并返回： "success": is_obj_placed & is_robot_static这确保了机器人不仅能将物体准确放置在目标位置&am…...

编程日记 2025/7/16 1:41:39

畅捷通T+与吉客云数据集成案例解析

畅捷通T与吉客云的高效数据集成案例分享在企业信息化系统中，数据的高效流转和准确对接是确保业务顺畅运行的关键。本文将聚焦于一个具体的系统对接集成案例：如何将畅捷通T中的采购入库单（红字）数据无缝集成到吉客云中&#xff0…...

编程日记 2025/7/14 7:14:30

Vue 项目中使用$refs来访问组件实例或 DOM 元素，有哪些注意事项？

大白话Vue 项目中使用$refs来访问组件实例或 DOM 元素，有哪些注意事项？ 在 Vue 项目里，$refs 是个超实用的工具，它能让你直接访问组件实例或者 DOM 元素。不过使用的时候，有一些地方可得注意，下面咱就详细…...

编程日记 2025/7/10 14:22:21

Docker Compose 基础知识

一. Docker Compose 引言 Docker Compose 是 Docker 官方提供的一个用于定义和运行多容器 Docker 应用程序的工具。它通过一个yaml格式的配置文件（通常命名为 docker-compose.yml ），文件中定义多个服务、网络和卷，从而简化复杂应…...

编程日记 2025/7/16 5:33:02

科技赋能｜ZGIS综合管网智能管理平台守护地下城市生命线

地下管网作为城市公共安全的重要组成部分，担负着城市的信息传递、能源输送、排涝减灾等重要任务，是维系城市正常运行、满足群众生产生活需要的重要基础设施，是城市各功能区有机连接和运转的维系，因此，也被称为城市“生…...

编程日记 2025/7/13 8:50:22

EXCEL报错：无法共享此工作薄，因表包含excel表或xml映射的解决方法

在分享工作薄是，如果出现了“无法共享此工作薄，因表包含excel表或xml映射”的报错，那么有两个原因： 1.包含Excel表格，这个也是相对比较常见的原因。首先选中表格。如果你不知道表的位置在哪，那么在Excel左…...

编程日记 2025/7/3 15:00:18

Go 语言标准库中path模块详细功能介绍与示例

Go语言的 path 模块提供了处理斜杠分隔路径的通用方法，适用于跨平台路径操作（如 URL 路径或 Unix 风格路径）。以下是 path 模块的核心方法及示例说明： 1. path.Base 返回路径的最后一个元素（类似 Unix 的 basename 命…...

编程日记 2025/7/15 19:34:46

在Vue 3 + TypeScript + Vite 项目中安装和使用 SCSS

在Vue 3 TypeScript Vite 项目中安装和使用 SCSS 1、安装 SCSS 的相关依赖 npm install sass --save-dev2、配置 Vite 对于 Vue 3，Vite 已经内置了对 SCSS 的支持，通常不需要额外的配置。但是，如果需要自定义配置，可以在路径…...

编程日记 2025/7/16 7:54:46

洛谷题单1-B2005 字符三角形-python-流程图重构

题目描述给定一个字符，用它构造一个底边长 5 5 5 个字符，高 3 3 3 个字符的等腰字符三角形。输入格式输入只有一行，包含一个字符。输出格式该字符构成的等腰三角形，底边长 5 5 5 个字符，高 3 3 3 个字符…...

编程日记 2025/7/13 11:07:48

实现金蝶与钉钉无缝对接以高效管理银行账号信息

【资料】金蝶&钉钉—银行账号在企业信息化管理中，数据的高效集成和实时同步至关重要。本文将分享一个实际的系统对接集成案例：如何将金蝶云星空的数据集成到钉钉平台，实现银行账号信息的无缝对接。本次集成方案【资料】金蝶&钉钉…...

编程日记 2025/7/16 1:52:19

Reactor 事件流 vs. Spring 事件 ApplicationEvent

Reactor 事件流 vs. Spring 事件 (ApplicationEvent)

1️⃣ 核心区别

2️⃣ Spring 事件 (ApplicationEvent)

✅ 示例：Spring 事件发布 & 监听

1️⃣ 定义事件

2️⃣ 发布事件

3️⃣ 监听事件

🔹 进阶：异步监听

3️⃣ Reactor 事件流（Flux / Mono / Sinks.Many）

✅ 示例：事件流处理

1️⃣ 冷流（每个订阅者独立获取数据）

✅ 方法 1：使用 Flux.create()，手动推送数据

✅ 方法 2：使用 Flux.generate()，按需推送数据

✅ 方法 3：使用 Sinks.many().multicast()，支持多个订阅者

✅ 结论

2️⃣ 热流（共享事件流）

📌 ReplayProcessor：可重放历史事件的 Reactor 处理器

📌 1️⃣ 关键特点

📌 2️⃣ 基本使用

📌 运行结果

📌 3️⃣ ReplayProcessor vs Sinks.Many

📌 4️⃣ 适用场景

4️⃣ 什么时候用哪个？

5️⃣ 总结

相关文章：

Reactor 事件流 vs. Spring 事件 (`ApplicationEvent`)

2️⃣ Spring 事件 (`ApplicationEvent`)

3️⃣ Reactor 事件流（`Flux` / `Mono` / `Sinks.Many`）

✅ 方法 1：使用 `Flux.create()`，手动推送数据

✅ 方法 2：使用 `Flux.generate()`，按需推送数据

✅ 方法 3：使用 `Sinks.many().multicast()`，支持多个订阅者

📌 3️⃣ `ReplayProcessor` vs `Sinks.Many`