Spring響應式編程

第 1 章 為什么選擇響應式 Spring 1
1．1　為什么需要響應性　1
1．2　響應性應用案例　6
1．3　為什么采用響應式 Spring　9
1．4　小結　16
第　2 章 Spring 響應式編程—— 基本概念　17
2．1　Spring 的早期響應式解決方案　17
2．1．1　觀察者模式　18
2．1．2　觀察者模式使用示例　20
2．1．3　基于@EventListener 注解的發(fā)布訂閱模式　23
2．1．4　使用@EventListener 注解構建應用程序　24

2．2　使用 RxJava 作為響應式框架　31
2．2．1　觀察者加迭代器等于響應式流　31
2．2．2　生產和消費流數(shù)據(jù)　33
2．2．3　生成異步序列　35
2．2．4　流轉換和彈珠圖　36
2．2．5　RxJava 的先決條件和優(yōu)勢　39
2．2．6　使用 RxJava 重建我們的應用程序　41
2．3　響應式庫簡史　45
2．4　響應式現(xiàn)狀　46
2．5　小結　48
第　3 章 響應式流——新的流標準　49
3．1　無處不在的響應性　49
3．1．1　API 不一致性問題　49
3．1．2　“拉”與“推”　52
3．1．3　流量控制問題　56
3．1．4　解決方案　60
3．2　響應式流規(guī)范基礎知識　60
3．2．1　響應式流規(guī)范實戰(zhàn)　66
3．2．2　響應式流技術兼容套件　71
3．2．3　JDK 9　77
3．3　高級主題——響應式流中的異步和并行　79
3．4　響應式環(huán)境的轉變　81
3．4．1　RxJava 的轉變　81
3．4．2　Vert．x 的調整　83
3．4．3　Ratpack 的改進　84
3．4．4　MongoDB 響應式流驅動程序　85
3．4．5　響應式技術組合實戰(zhàn)　86
3．5　小結　89
第　4 章 Project Reactor——響應式 應用程序的基礎　90
4．1　Project Reactor 簡史　90
4．1．1　Project Reactor 1．x 版本　91
4．1．2　Project Reactor 2．x 版本　93
4．2　Project Reactor 精髓　94
4．2．1　在項目中添加 Reactor　96
4．2．2　響應式類型——Flux 和 Mono　96
4．2．3　創(chuàng)建 Flux 序列和 Mono 序列　100
4．2．4　訂閱響應式流　102
4．2．5　用操作符轉換響應式序列　105
4．2．6　以編程方式創(chuàng)建流　119
4．2．7　錯誤處理　125
4．2．8　背壓處理　127
4．2．9　熱數(shù)據(jù)流和冷數(shù)據(jù)流　127
4．2．10　處理時間　131
4．2．11　組合和轉換響應式流　131
4．2．12　處理器　133
4．2．13　測試和調試 Project Reactor　134
4．2．14　Reactor 插件　134
4．3　Project Reactor 的高級主題　135
4．3．1　響應式流的生命周期　135
4．3．2　Reactor 中的線程調度模型　140
4．3．3　Project Reactor 內幕　149
4．4　小結　153
第　5 章 使用 Spring Boot 2 實現(xiàn)響應性　154
5．1　快速啟動是成功的關鍵　154
5．1．1　使用 Spring Roo 嘗試更快 地開發(fā)應用程序　156
5．1．2　Spring Boot 是快速增長的 應用程序的關鍵　156
5．2　Spring Boot 2．0 中的響應式　157
5．2．1　Spring Core 中的響應式　157
5．2．2　響應式 Web　160
5．2．3　響應式 Spring Data　162
5．2．4　響應式 Spring Session　163
5．2．5　響應式 Spring Security　163
5．2．6　響應式 Spring Cloud　163
5．2．7　響應式 Spring Test　164
5．2．8　響應式監(jiān)控　164
5．3　小結　165
第　6 章 WebFlux 異步非阻塞通信　166
6．1　WebFlux 作為核心響應式服務器基礎　166
6．1．1　響應式 Web 內核　169
6．1．2　響應式 Web 和 MVC 框架　171
6．1．3　基于 WebFlux 的純函數(shù)式Web　174
6．1．4　基于 WebClient 的非阻塞 跨服務通信　178
6．1．5　響應式 WebSocket API　181
6．1．6　作為 WebSocket 輕量級 替代品的響應式 SSE　184
6．1．7　響應式模板引擎　186
6．1．8　響應式 Web 安全　188
6．1．9　與其他響應式庫的交互　191
6．2　對比 WebFlux 和 Web MVC　192
6．2．1　比較框架時的定律　192
6．2．2　全面分析和比較　199
6．3　WebFlux 的應用　216
6．3．1　基于微服務的系統(tǒng)　216
6．3．2　處理客戶端連接速度慢的系統(tǒng)　217
6．3．3　流或實時系統(tǒng)　217
6．3．4　WebFlux 實戰(zhàn)　217
6．4　小結　221
第　7 章 響應式數(shù)據(jù)庫訪問　222
7．1　現(xiàn)代數(shù)據(jù)處理模式　222
7．1．1　領域驅動設計　223
7．1．2　微服務時代的數(shù)據(jù)存儲　223
7．1．3　多語言持久化　226
7．1．4　數(shù)據(jù)庫即服務　227
7．1．5　跨微服務共享數(shù)據(jù)　228
7．2　獲取數(shù)據(jù)的同步模型　233
7．2．1　數(shù)據(jù)庫訪問的連接協(xié)議　233
7．2．2　數(shù)據(jù)庫驅動程序　235
7．2．3　JDBC　236
7．2．4　Spring JDBC　238
7．2．5　Spring Data JDBC　239
7．2．6　JPA　241
7．2．7　Spring Data JPA　242
7．2．8　Spring Data NoSQL　243
7．2．9　同步模型的局限性　245
7．2．10　同步模型的優(yōu)點　247
7．3　使用 Spring Data 進行響應式數(shù)據(jù)訪問　247
7．3．1　使用 MongoDB 響應式庫　248
7．3．2　組合存儲庫操作　251
7．3．3　響應式存儲庫的工作原理　255
7．3．4　響應式事務　261
7．3．5　Spring Data 響應式連接器　268
7．3．6　限制和預期的改進　270
7．3．7　異步數(shù)據(jù)庫訪問　271
7．3．8　響應式關系型數(shù)據(jù)庫連接　273
7．4　將同步存儲庫轉換為響應式存儲庫　276
7．4．1　使用 rxjava2-jdbc 庫　276
7．4．2　包裝同步 CrudRepository　278
7．5　響應式 Spring Data 實戰(zhàn)　281
7．6　小結　284
第　8 章 使用 Cloud Streams 提升伸縮性　286
8．1　消息代理服務器是消息驅動系統(tǒng)的關鍵　286
8．1．1　服務器端負載均衡　287
8．1．2　基于 Spring Cloud 和 Ribbon實現(xiàn)客戶端負載均衡
288
8．1．3　消息代理服務器——消息傳遞的彈性可靠層　293
8．1．4　消息代理服務器市場　297
8．2　Spring Cloud Streams——通向Spring 生態(tài)系統(tǒng)的橋梁
297
8．3　云上的響應式編程　304
8．3．1　Spring Cloud Data Flow　305
8．3．2　基于 Spring Cloud Function的最細粒度應用程序
306
8．3．3　Spring Cloud——作為數(shù)據(jù)流 一部分的函數(shù)　311
8．4　基于 RSocket 的低延遲、響應式 消息傳遞　315
8．4．1　對比 RSocket 與 Reactor-Netty　315
8．4．2　Java 中的 RSocket　316
8．4．3　對比 RSocket 和 gRPC　321
8．4．4　Spring 框架中的 RSocket　322
8．4．5　其他框架中的 RSocket　324
8．4．6　RSocket 小結　324
8．5　小結　325
第　9 章 測試響應式應用程序　326
9．1　為什么響應式流難以測試　326
9．2　使用 StepVerifier 測試響應式流　327
9．2．1　StepVerifier 要點　327
9．2．2　使用 StepVerifier 進行 高級測試　330
9．2．3　處理虛擬時間　331
9．2．4　驗證響應式上下文　333
9．3　測試 WebFlux　334
9．3．1　使用 WebTestClient 測試 控制器　334
9．3．2　測試 WebSocket　339
9．4　小結　342
第　10 章 最后，發(fā)布！　343
10．1　DevOps 友好型應用程序的重要性　343
10．2　監(jiān)控響應式 Spring 應用程序　345
10．2．1　Spring Boot Actuator　346
10．2．2　Micrometer（千分尺）　354
10．2．3　監(jiān)控響應式流　356
10．2．4　基于 Spring Boot Sleuth 的 分布式跟蹤　359
10．2．5　基于 Spring Boot Admin 2．x的漂亮 UI　361
10．3　部署到云端　363
10．3．1　部署到 Amazon Web 服務　365
10．3．2　部署到 Google Kubernetes引擎　365
10．3．3　部署到 Pivotal Cloud Foundry　365
10．3．4　基于 Kubernetes 和 Istio 的FaaS 平臺 Knative
369
10．3．5　對成功部署應用程序的建議　369
10．4　小結　370