中的元素:从问题到解决方案
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- 类型中的每个元素。针对常见的异步操作生命周期管理挑战,文章详细介绍了两种核心策略:一是通过将Uni
-
Uni
- 转换为Multi
- 并发处理每个元素:onItem().transformToUniAndMerge(s -> ...)允许我们为Multi中的每个元素创建一个新的Uni(代表该元素的异步处理),然后将这些独立的Uni的发射合并回一个单一的Multi。transformToUniAndMerge的特性是它会并发地订阅和处理这些内部的Uni。
- 异步生命周期管理:在测试环境中,Vert.x Unit的TestContext和Async对象提供了一种机制来明确地通知测试框架何时异步操作完成。onTermination().invoke()可以在流终止时执行回调,用于标记异步任务的完成状态。
- 测试上下文:VertxUnitRunner和TestContext是测试框架提供的,用于确保异步测试的正确执行。在生产代码中,你可能需要根据实际应用场景(如Web请求的生命周期、后台服务的启动/停止)来管理异步操作的完成。
- transformToUniAndMerge:这个操作符是实现并发处理的关键。它会为每个流元素创建一个Uni,并并发地订阅这些Uni,然后将它们的结果按完成顺序合并到下游。
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Uni
- 转换为Multi
- 转换为Multi。
- 并发处理并收集:同样使用onItem().transformToUniAndMerge()进行并发处理。
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阻塞等待并收集结果:collect().asList().await().indefinitely()是一个强大的组合。collect().asList()会将Multi发出的所有元素收集到一个List中,并返回一个Uni
- 。接着,.await().indefinitely()会阻塞当前线程,直到这个Uni发出其结果(即收集到的列表),或者发生错误。
- 阻塞操作:.await().indefinitely()会阻塞当前线程。在响应式应用中,应尽量避免在I/O线程或事件循环线程中执行阻塞操作,因为它会降低系统的吞吐量。此方法更适用于主方法、命令行工具或需要在特定点同步等待结果的场景。
- 错误处理:如果任何一个内部的Uni失败,整个流会终止,并且await()方法会抛出异常。你可以使用onFailure().recoverWith(...)等操作符来处理错误。
- 对于需要非阻塞、响应式处理且在测试环境中管理异步操作生命周期的场景,onItem().transformToMulti(Multi.createFrom()::iterable)结合onItem().transformToUniAndMerge() 是理想选择,并通过测试上下文(如Vert.x Unit的Async)来确保所有异步任务的完成。
- 当需要在某个点同步等待所有异步操作完成并收集其结果时,collect().asList().await().indefinitely() 提供了一种方便的阻塞式解决方案,但需注意其对性能和响应性的潜在影响。
- 转换为Multi并利用transformToUniAndMerge实现并发处理,并结合测试上下文确保异步流的完整性;二是通过collect().asList().await().indefinitely()阻塞式等待所有异步操作完成并收集结果。文章旨在提供清晰的指导和示例,帮助开发者有效管理和执行列表元素的并发异步处理。
理解Uni中的异步处理挑战
在quarkus或类似的响应式编程环境中,uni>表示一个最终会发出一个list
初始尝试可能涉及将Uni>通过map操作转换为List
解决方案一:利用Multi进行流式处理与异步生命周期管理
为了高效且可靠地处理Uni中的每个元素,并确保所有异步操作都能在主程序退出前完成,我们可以将Uni
转换为Multi,从而将列表中的每个元素作为独立的流事件来处理。结合Vert.x Unit等测试框架的异步上下文,可以优雅地管理异步流的生命周期。
核心思路
示例代码 (结合Vert.x Unit)
import io.smallrye.mutiny.Multi;
import io.smallrye.mutiny.Uni;
import io.vertx.ext.unit.Async;
import io.vertx.ext.unit.TestContext;
import io.vertx.ext.unit.junit.VertxUnitRunner;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import java.time.Duration;
import java.util.List;
import java.util.Random;
@RunWith(VertxUnitRunner.class)
public class AsyncListProcessingExample {
@Test
public void testAsyncListProcessing(TestContext context) {
Random random = new Random();
// 用于在流终止时通知测试框架
Async async = context.async();
Uni.createFrom()
.item(List.of("a", "b", "c")) // 原始的Uni>
// 将 Uni> 转换为 Multi,每个字符串作为独立的流事件
.onItem().transformToMulti(Multi.createFrom()::iterable)
// 对 Multi 中的每个字符串元素进行异步处理
.onItem().transformToUniAndMerge(s ->
// 为每个元素创建一个 Uni,模拟异步操作(这里是随机延迟)
Uni.createFrom().item(s)
.onItem().delayIt().by(Duration.ofMillis((random.nextInt(5) + 1) * 1000))
)
// 在流终止时执行回调,无论成功或失败
.onTermination().invoke((throwable, aBoolean) -> {
if (throwable != null) {
context.fail(throwable); // 如果有异常,测试失败
} else {
async.complete(); // 所有异步操作完成,通知测试通过
}
})
// 订阅 Multi,处理每个完成的元素
.subscribe()
.with(s -> System.out.println("Printing: " + s));
}
}
注意事项
解决方案二:阻塞式收集所有结果
在某些场景下,我们可能需要等待所有异步操作完成后,才继续执行后续的同步代码,或者需要将所有异步处理的结果收集到一个列表中。Mutiny提供了阻塞式等待和收集结果的机制。
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核心思路
示例代码 (阻塞式收集)
import io.smallrye.mutiny.Multi;
import io.smallrye.mutiny.Uni;
import java.time.Duration;
import java.util.List;
import java.util.Random;
public class BlockingListProcessingExample {
public static void main(String[] args) {
Random random = new Random();
List results = Uni.createFrom()
.item(List.of("a", "b", "c")) // 原始的Uni>
// 将 Uni> 转换为 Multi
.onItem().transformToMulti(Multi.createFrom()::iterable)
// 对 Multi 中的每个字符串元素进行异步处理
.onItem().transformToUniAndMerge(s -> {
final int duration = (random.nextInt(5) + 1) * 1000;
// 为每个元素创建一个 Uni,模拟异步操作
return Uni.createFrom().item(s)
.onItem().delayIt().by(Duration.ofMillis(duration))
.invoke(() -> System.out.println("Letter: " + s + ", duration in ms: " + duration));
})
// 订阅 Multi,处理每个完成的元素
.onItem().invoke(s -> System.out.println("Printing: " + s))
// 收集所有结果到一个列表中
.collect().asList()
// 阻塞当前线程,直到所有结果都被收集完毕
.await().indefinitely();
System.out.println("All results collected: " + results);
}
}
注意事项
总结
在Mutiny中异步处理Uni中的元素,关键在于将Uni
有效地转换为Multi,以便对每个元素进行流式处理。
理解这两种模式及其适用场景,能够帮助开发者更灵活、高效地构建基于Mutiny的异步应用。







