Applications Réactives dans le Cloud

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Applications Réactives
dans le Cloud
Simon Baslé

Agenda
● Programmation Réactive
● Reactor
○ Flux / Mono
○ Operateurs
● Intégration dans le Cloud
○ Composition
○ Erreurs
○ Latence
● Intégration dans Spring
○ Spring WebFlux
○ Spring Data
○ Spring Boot

Composer des séquences d’
évènements asynchrones
Paradigme

Séquences
d´évènements
Composer des séquences d’évènements
asynchrones

Asynchrones
asynchrones

Composer
asynchrones

Reactive Streams
(un peu d’histoire)

Reactive Streams
les interfaces

Publisher<T>
void subscribe(Subscriber<T>)

Subscriber<T>
void onNext(T)
void onComplete()
void onError(Throwable)

Publisher<T>
Subscription<T>
Subscriber<T>

Subscriber<T>
void onNext(T)
void onComplete()
void onError(Throwable)
void onSubscribe(Subscription<T>)

Subscription<T>
void request(long)
void cancel()

Processor<T, R>
= Subscriber<T> + Publisher<R>

Processor<Music, Music>
Subscriber
Publisher

2 types de Publisher
Flux et Mono

Flux
0-N éléments
Publisher “classique”

Mono
0-1 éléments
Publisher “spécialisé”

Applications Réactives dans le Cloud

“diagrammes à bille”
ou Marble Diagrams

opérateur
générant le
flux de
sortie

de services asynchrones
ou de Microservices
distants, avec des
besoins de composition
avancés.
Favorise la
composition
Stop au Callback Hell
Composition avancée
Combiner des sources multiples

Bienvenue dans l’Enfer des Callbacks
firstService.call(new Callback<String> {
public void success(String str) {
secondService. call(str, new Callback<Integer>() {
public void success(Integer valueA) {
thirdService. call(str, new Callback<Integer>() {
public void success(Integer valueB) {
displayTwoValues(str, valueA + valueB);
}
public void error(Throwable error) {
displayAlert(error);
}};
}
}};
}
}
}

Adieu Callback Hell
firstService.callMono()
.flatMap( str -> Mono.just(str)
.zipWith(secondService. callMono(str)
.zipWith(thirdService. callMono(str),
Integer::sum)
)
)
.subscribe(
pair -> displayTwoValues(pair.getT1(), pair.getT2()),
this::displayAlert);

Combiner des sources
multiples
1ère Application

zip(
database.queryMono(),
inMemory.skip(3)
.take(1),
httpClient.get(id)
)

Aller chercher plus de données
2ème Application

db.allUsers()
.flatMap(u -> avatarService
.avatarFor(u.getEmail())
)

Favoriser la source
la plus rapide
3ème Application

Mono.first(
db.allUsers(),
cache.get(“all_users”)
)

Observer des données
sur une fenêtre glissante
4ème Application

connectedUsers
.window(Duration
.ofSeconds(30))
.flatMap(Flux::count)
.subscribe(dashboard::update)

Gestion des
Erreurs
Intégrée à l’API
Les erreurs sont définitives
Reprise, Retry
Prévenir les erreurs en cascade

Reprise sur erreurs
...il existe des opérateurs de

Le Flux original s’est
bel et bien TERMINÉ
Il s’agit d’un NOUVEAU Flux

Retry
Encore plus visible avec

Re-souscription
Retry fonctionne par

Prévenir les
erreurs en cascade

db.allUsers()
.flatMap(u -> avatarService
.avatarFor(u.getEmail())
.timeout(Duration.ofMillis(500))
.onErrorReturn(defaultAvatar)
)

Intégration
dans Spring
Spring 5, Spring Boot 2

@GetMapping(“/users/{name}”)
Flux<User> getByName(@PathVariable
String name) {
…
}

public interface UserRepository
extends ReactiveCrudRepository<User,String>
{
Flux<User> findByLastname(String lastname);
}

@GetMapping(“/users/{name}”)
Flux<User> getName(@PathVariable name) {
return userRepo
.findByLastName(name);
}

Intégration de Reactor,
Actuators réactifs, Spring
Security, ...
Spring Boot 2 - M7 fin Novembre

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Credits
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