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问题:

Flux.compose 和 Flux.transform 之间的区别?

左丘照
2023-03-14

我正在学习反应流,致力于出版商(Flux),并致力于Flux的转型。为此,我得到了合成和变换方法

这是我的代码:

private static void composeStream() {
    System.out.println("*********Calling composeStream************");
    Function<Flux<String>, Flux<String>> alterMap = f -> {
                                                                return f.filter(color -> !color.equals("ram"))
                                                                        .map(String::toUpperCase);
                                                            };

    Flux<String> compose = Flux.fromIterable(Arrays.asList("ram", "sam", "kam", "dam"))
                                    .doOnNext(System.out::println)
                                    .compose(alterMap);

    compose.subscribe(d -> System.out.println("Subscriber to Composed AlterMap :"+d));
    System.out.println("-------------------------------------");

}

private static void transformStream() {
    System.out.println("*********Calling transformStream************");
    Function<Flux<String>, Flux<String>> alterMap = f -> f.filter(color -> !color.equals("ram"))
                                                            .map(String::toUpperCase);

    Flux.fromIterable(Arrays.asList("ram", "sam", "kam", "dam"))
            .doOnNext(System.out::println)
            .transform(alterMap)
            .subscribe(d -> System.out.println("Subscriber to Transformed AlterMap: "+d));
    System.out.println("-------------------------------------");
}

这是输出,对于两种情况都是相同的:

*********Calling transformStream************
ram
sam
Subscriber to Transformed AlterMap: SAM
kam
Subscriber to Transformed AlterMap: KAM
dam
Subscriber to Transformed AlterMap: DAM
-------------------------------------
*********Calling composeStream************
ram
sam
Subscriber to Composed AlterMap :SAM
kam
Subscriber to Composed AlterMap :KAM
dam
Subscriber to Composed AlterMap :DAM
-------------------------------------

两者之间有什么区别?请建议

共有1个答案

傅涵忍
2023-03-14

转换此通量,以生成目标流量。与<code>Flux#compose(函数)

如果我们要写一个小测试,就像下面这样:

 int[] counter = new int[1];
 Function transformer  = f -> {
     counter[0]++;

     return f;
 }

 Flux flux = flux Flux.just("")
     .transform(transformer);

 System.out.println(counter[0]);

 flux.subscribe();
 flux.subscribe();
 flux.subscribe();
 System.out.println(counter[0]);

在输出中,我们将观察到下一个结果:

 1
 1

这意味着转换函数将在管道组装期间执行一次,所以换句话说,转换函数将被急切地执行。

依次使用。编写,我们将获得相同代码的下一个行为

 int[] counter = new int[1];
 Function transformer  = f -> {
     counter[0]++;

     return f;
 }

 Flux flux = flux Flux.just("")
     .compose(transformer);

 System.out.println(counter[0]);

 flux.subscribe();
 flux.subscribe();
 flux.subscribe();
 System.out.println(counter[0]);

和输出

 0
 3

这意味着对于每个订阅者,转换函数将被单独执行,我们可以认为这种执行是懒惰的

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