反应堆中的地图与平面地图

Question

我目前的理解非常模糊，我倾向于认为map是同步的，而flatMap是异步的，但是我真的无法解决它。

这是一个例子：

files.flatMap { it ->
    Mono.just(Paths.get(UPLOAD_ROOT, it.filename()).toFile())
        .map {destFile ->
            destFile.createNewFile()
            destFile    
        }               
        .flatMap(it::transferTo)
}.then()

我有文件（a Flux<FilePart>），我想将其复制到UPLOAD_ROOT服务器上的某些文件中。

本示例摘自一本书。

我可以将所有更改为.mapto .flatMap，反之亦然，一切仍然正常。我不知道有什么区别。

Answer 1

• map 用于同步，非阻塞，一对一转换
• flatMap 用于异步（非阻塞）1-to-N转换

区别在方法签名中可见：

• map取a Function<T, U>并返回aFlux<U>
• flatMap取a Function<T, Publisher<V>>并返回aFlux<V>

这是主要提示：您 可以 将传递Function<T, Publisher<V>>给map，但它不知道如何处理Publishers，这将导致Flux<Publisher<V>>一系列惰性发布者。

另一方面，每个flatMap期望a 。它知道如何处理它：订阅它并在输出序列中传播它的元素。其结果，返回类型：将压扁每个内进入的输出序列 的所有
的第Publisher<V>``T``Flux<V>``flatMap``Publisher<V> __V

关于1-N方面：

对于每个<T>输入元素，flatMap将其映射到Publisher<V>。在某些情况下（例如HTTP请求），该发布者将仅发出一项，在这种情况下，我们非常接近async
map。

但这就是简朴的情况。一般情况是a Publisher可以发出多个元素，并且flatMap效果也一样。

举例来说，假设您有一个反应型数据库，并且您从一系列用户ID中获取了flatMap，并且请求返回了用户的Badge。您最终Flux<Badge>将获得所有这些用户的所有徽章。

map 真的是同步和 非阻塞的 吗？

是的：它在操作员应用它的方式（一个简单的方法调用，然后操作员发出结果）上是同步的，并且在函数本身不应该阻止操作员调用它的意义上说是非阻塞的。换句话说，它不应该引入延迟。这是因为Fluxa总体上还是异步的。如果阻塞中间序列，则将影响其余的Flux处理过程，甚至其他过程Flux。

如果您的地图函数正在阻止/引入延迟，但无法将其转换为返回Publisher，请考虑publishOn/
subscribeOn以抵消在单独线程上的阻止工作。