Mono.defer()做什么？

1. 概述

在响应式编程中，我们可以通过多种方式创建Mono或Flux类型的发布者。在本文中，我们将看看如何使用defer方法来延迟Mono发布者的执行。

2. 什么是Mono.defer方法

我们可以使用Mono的defer方法创建一个最多可以产生一个值的冷发布者。让我们看看defer的方法签名：

public static <T> Mono<T> defer(Supplier<? extends Mono<? extends T>> supplier)

这里，defer接收创建Mono发布者的Supplier作为参数，并在下游订阅时惰性地返回该Mono。

然而，问题来了，什么是冷发布者和惰性发布者？让我们研究一下。

只有当消费者订阅冷发布者时，执行线程才会评估冷发布者。而热发布者在任何订阅之前都热切地评估。我们有Mono.just()方法，它给出了Mono类型的热发布者。

3. 它是如何工作的？

让我们探索一个生成Mono类型的Supplier的案例：

private Mono<String> sampleMsg(String str) {
    log.debug("Call to Retrieve Sample Message!! --> {} at : {}", str, System.currentTimeMillis());
    return Mono.just(str);
}

在这里，此方法返回一个热的Mono发布者。让我们热切地订阅这个：

@Test
void whenUsingMonoJust_thenEagerEvaluation() throws InterruptedException {
    Mono<String> msg = sampleMsg("Eager Publisher");

    log.debug("Intermediate Test Message....");

    StepVerifier.create(msg)
        .expectNext("Eager Publisher")
        .verifyComplete();

    Thread.sleep(5000);

    StepVerifier.create(msg)
        .expectNext("Eager Publisher")
        .verifyComplete();
}

在执行时，我们可以在日志中看到以下内容：

55:55.064 [main] DEBUG [c.t.t.reactor.mono.MonoUnitTest] >>> Call to Retrieve Sample Message!! --> Eager Publisher at: 1662486955063 
55:55.095 [main] DEBUG [reactor.util.Loggers] >>> Using Slf4j logging framework 
55:55.095 [main] DEBUG [c.t.t.reactor.mono.MonoUnitTest] >>> Intermediate Test Message....

在这里，我们可以注意到：

根据代码顺序，主线程急切地执行方法sampleMsg
在使用StepVerifier的两个订阅中，主线程使用相同的sampleMsg输出。因此，没有新的评估

让我们看看Mono.defer()如何将其转换为冷(惰性)发布者：

@Test
void whenUsingMonoDefer_thenLazyEvaluation() throws InterruptedException {
    Mono<String> deferMsg = Mono.defer(() -> sampleMsg("Lazy Publisher"));
    log.debug("Intermediate Test Message....");

    StepVerifier.create(deferMsg)
        .expectNext("Lazy Publisher")
        .verifyComplete();

    Thread.sleep(5000);

    StepVerifier.create(deferMsg)
        .expectNext("Lazy Publisher")
        .verifyComplete();
}

在执行此方法时，我们可以在控制台中看到以下日志：

58:37.523 [main] DEBUG [reactor.util.Loggers] >>> Using Slf4j logging framework 
58:37.525 [main] DEBUG [c.t.t.reactor.mono.MonoUnitTest] >>> Intermediate Test Message.... 
58:37.544 [main] DEBUG [c.t.t.reactor.mono.MonoUnitTest] >>> Call to Retrieve Sample Message!! --> Lazy Publisher at: 1662487117544 
58:42.557 [main] DEBUG [c.t.t.reactor.mono.MonoUnitTest] >>> Call to Retrieve Sample Message!! --> Lazy Publisher at: 1662487122557 

在这里，我们可以从日志序列中注意到几点：

StepVerifier在每个订阅上执行方法sampleMsg，而不是在我们定义它时执行
延迟5秒后，订阅方法sampleMsg的第二个消费者再次执行它

这就是defer方法将热发布者转变为冷发布者的方式。

4. Mono.defer的用例

让我们看看可以使用Mono.defer()方法的可能用例：

当我们必须有条件地订阅发布者时
当每个订阅的执行可能产生不同的结果时
deferContextual可用于当前基于上下文的发布者评估

4.1 示例用法

让我们来看一个使用条件Mono.defer()方法的示例：

@Test
void whenEmptyList_thenMonoDeferExecuted() {
    Mono<List<String>> emptyList = Mono.defer(this::monoOfEmptyList);

    // Empty list, hence Mono publisher in switchIfEmpty executed after condition evaluation ...
    Flux<String> emptyListElements = emptyList.flatMapIterable(l -> l)
        .switchIfEmpty(Mono.defer(() -> sampleMsg("EmptyList")))
        .log();

    StepVerifier.create(emptyListElements)
        .expectNext("EmptyList")
        .verifyComplete();
}

在这里，Mono发布者sampleMsg的Supplier被置于switchIfEmpty方法中进行条件执行。因此，sampleMsg仅在它被延迟订阅时执行。

现在，让我们看一下非空列表的相同代码：

@Test
void whenNonEmptyList_thenMonoDeferNotExecuted() {
    Mono<List<String>> nonEmptyList = Mono.defer(this::monoOfList);

    // Non-empty list, hence Mono publisher in switchIfEmpty won't evaluated ...
    Flux<String> listElements = nonEmptyList.flatMapIterable(l -> l)
        .switchIfEmpty(Mono.defer(() -> sampleMsg("NonEmptyList")))
        .log();

    StepVerifier.create(listElements)
        .expectNext("one", "two", "three", "four")
        .verifyComplete();
}

private Mono<List<String>> monoOfList() {
    List<String> list = new ArrayList<>();
    list.add("one");
    list.add("two");
    list.add("three");
    list.add("four");
    return Mono.just(list);
}

这里，sampleMsg没有被执行，因为它没有被订阅。

5. 总结

在本文中，我们讨论了Mono.defer()方法和热/冷发布者。此外，我们介绍了如何将热发布者转换为冷发布者。最后，我们还讨论了它与示例用例的工作方式。

与往常一样，本教程的完整源代码可在GitHub上获得。

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