总阅读量:次

⭐⭐⭐ Spring Boot 项目实战 ⭐⭐⭐ Spring Cloud 项目实战
《Dubbo 实现原理与源码解析 —— 精品合集》 《Netty 实现原理与源码解析 —— 精品合集》
《Spring 实现原理与源码解析 —— 精品合集》 《MyBatis 实现原理与源码解析 —— 精品合集》
《Spring MVC 实现原理与源码解析 —— 精品合集》 《数据库实体设计合集》
《Spring Boot 实现原理与源码解析 —— 精品合集》 《Java 面试题 + Java 学习指南》

摘要: 原创出处 jdon.com/51872 「banq」欢迎转载，保留摘要，谢谢！

🙂🙂🙂关注**微信公众号：【芋道源码】**有福利：

  1. RocketMQ / MyCAT / Sharding-JDBC 所有源码分析文章列表
  2. RocketMQ / MyCAT / Sharding-JDBC 中文注释源码 GitHub 地址
  3. 您对于源码的疑问每条留言都将得到认真回复。甚至不知道如何读源码也可以请教噢。
  4. 新的源码解析文章实时收到通知。每周更新一篇左右。
  5. 认真的源码交流微信群。

如果您搜索“最佳网络框架”，您可能会偶然发现Techempower基准测试，其中排名超过300个框架，在那里你可能已经注意到Vert.x是排名最高的。

Vert.x是一个多语言 Web 框架，它支持Java，Kotlin，Scala，Ruby和Javascript支持的语言之间的共同功能。无论语言如何，Vert.x都在Java虚拟机（JVM）上运行。模块化和轻量级，它面向微服务开发。

Techempower基准测试衡量从数据库更新，获取和交付数据的性能。每秒提供的请求越多越好。在这种涉及很少计算的IO场景中，任何非阻塞框架都会有优势。近年来，这种范式几乎与Node.js不可分割，Node.js通过其单线程事件循环来推广它。

与Node类似，Vert.x运行单个事件循环。但Vert.x也利用了JVM。Node运行在单个核心上，而Vert.x维护的线程池大小可以与可用核心数相匹配。凭借更强的并发支持，Vert.x不仅适用于IO，也适用于需要并行计算的CPU繁重流程。

然而，事件循环只是故事的一半。另一半与Vert.x几乎没有关系。Java必备的 15 个框架，推荐看下。

要连接到数据库，客户端需要连接器驱动程序。在Java领域，Sql最常见的驱动程序是JDBC。问题是，这个驱动程序阻塞了。它在套接字级别阻塞。一个线程总会卡在那里，直到它返回一个响应。

毋庸置疑，驱动程序一直是实现完全无阻塞应用程序的瓶颈。幸运的是，在具有多个活动分叉的异步驱动程序上取得了进展（尽管是非官方的），其中包括：

  • https://github.com/jasync-sql/jasync-sql（适用于Postgres和MySql）
  • https://github.com/reactiverse/reactive-pg-client(Postgres）

黄金法则

使用Vert.x非常简单，只需几行代码即可启动http服务器。

val vertx = Vertx.vertx()
vertx.createHttpServer().requestHandler(req => {
    
}).listen(8080)

方法requestHandler是事件循环传递请求事件的地方。由于Vert.x没有意见，处理它是自由的风格。但请记住非阻塞线程的唯一重要规则：不要阻止它。

在使用并发时，我们可以从如今的许多选项中获取，例如Promise，Future，Rx，以及Vert.x自己的惯用方法。但随着应用程序复杂性的增加，单独使用异步功能是不够的。我们还需要轻松协调和链接调用，同时避免回调地狱，以及优雅地传递任何错误。

Scala Future满足上述所有条件，并具有基于函数式编程原理的额外优势。虽然本文不深入探讨Scala Future，但我们可以通过一个简单的应用程序来尝试它。

假设该应用程序是一个API服务，用于查找给定其ID的用户：

val vertx = Vertx.vertx()
vertx.createHttpServer().requestHandler(req => {

req.path() match {
  case p if p contains("/user") =>
  val f = for {
    f1 <- Future { req.getParam("id").get.toInt }
    f2 <- if (f1 < 100) Future.unit else Future.failed(CustomException())
    f3 <- Future { getUserFromDb(f1) }
  } yield f3
  f map (r => printout(req, r)) recover {case exception => printout(req, handleException(exception))}

  case _ => printout(req, "Default page")
}

})
.listen(8080)

def printout(req: HttpServerRequest, msg: String) = req.response().end(msg)

def handleException(e: Throwable): String = {
e match {
  case t: NoSuchElementException => "Missing parameter"
  case t: NumberFormatException => "Parameter not number"
  case t: CustomException => "Custom exception"
  case t: SQLException => "Database error" 
  case _ => "Unknown error"
}
}

def getUserFromDb(id: Int) = "mock user name"

case class CustomException() extends Exception("custom exception")

涉及三个操作：检查请求参数，检查id是否有效以及获取数据。我们将把这些操作包装在Future中，并在“for comprehension”结构中协调执行。

第一步是将请求与服务匹配。

Scala具有强大的模式匹配功能，我们可以将其用于此目的。在这里，我们拦截任何提及“/ user”并将其传递给我们的服务。

接下来是这项服务的核心，我们的期货按顺序排列。

第一个furture 未来f1包装参数检查。我们特别想从get请求中检索id并将其转换为int。（如果返回值是方法中的最后一行，Scala不需要显式返回。）如您所见，此操作可能会抛出异常，因为id可能不是int或甚至不可用，但现在可以。

第二个furture f2检查id的有效性。

我们通过使用我们自己的CustomException显式调用Future.failed来阻止任何低于100的id。否则，我们以Future.unit的形式传递一个空的Future作为成功验证。

最后的furture f3将使用f1提供的id检索用户。

由于这只是一个示例，我们并没有真正连接到数据库。我们只返回一些模拟字符串。

map运行从f3生成用户数据的排列，然后将其打印到响应中。

现在，如果在序列的任何部分发生错误，则传递Throwable进行恢复。

在这里，我们可以将其类型与合适的恢复策略相匹配。回顾一下我们的代码，我们已经预料到了几个潜在的失败，例如缺少id，或者id不是int或者无效会导致特定异常。我们通过向客户端传递错误消息来处理handleException中的每一个。

这种安排不仅提供从开始到结束的异步流程，还提供处理错误的干净方法。由于它是跨处理程序的简化，我们可以专注于重要的事情，如数据库查询。

Verticles，Event Bus和其他陷阱

Vert.x还提供了一个名为verticle的并发模型，类似于Actor系统。Verticle隔离其状态和行为以提供线程安全的环境。与之通信的唯一方法是通过事件总线。

但是，Vert.x事件总线要求其消息为String或JSON。

这使得传递任意非POJO对象变得困难。在高性能系统中，处理JSON转换是不可取的，因为它会带来一些计算成本。如果您正在开发IO应用程序，最好不要使用Verticle或事件总线，因为这样的应用程序几乎不需要本地状态。

使用某些Vert.x组件也非常具有挑战性。

您可能会发现缺少文档，意外行为甚至无法正常运行。Vert.x可能正在遭受其雄心壮志，因为开发新组件需要移植多种语言。这是一项艰巨的任务。因此，坚持核心将是最好的。

如果您正在开发公共API，那么vertx-core就足够了。如果它是一个Web应用程序，您可以添加vertx-web，它提供http参数处理和JWT / Session身份验证。

无论如何，这两个是主导基准的。在使用vertx-web的一些测试中，性能有所下降，但由于它似乎源于优化，因此可能会在后续版本中得到解决。

文章目录