1. 概述
在本教程中，我们将介绍几种在Reactor中处理异常的方法。代码示例中介绍的运算符在Mono和Flux类中都有定义。但是，我们只关注Flux类中的方法。
2. Maven依赖
让我们从添加Reactor核心依赖项开始：
<dependency>
<groupId>io.projectreactor</groupId>
<artifactId>reactor-core</artifactId>
<version>3.4.9</version>
</dependency>
3. 直接在管道运算符中抛出异常
处理异常的最简单方法是抛出它。如果在处理流元素的过程中发生了异常，我们可以使用throw关键字抛出异常，就像正常的方法执行一样。
假设我们需要将字符串流解析为整数。如果元素不是数字形式的字符串，我们需要抛出异常。
使用map运算符进行此类转换是一种常见的做法：
Function<String, Integer> mapper = input -> {
if (input.matches("\\D"))
throw new NumberFormatException();
else
return Integer.parseInt(input);
};
Flux<String> inFlux = Flux.just("1", "1.5", "2");
Flux<Integer> outFlux = inFlux.map(mapper);
如我们所见，如果输入元素无效，运算符将抛出异常。当我们以这种方式抛出异常时，Reactor会捕获它并向下游发出错误信号：
StepVerifier.create(outFlux)
.expectNext(1)
.expectError(NumberFormatException.class)
.verify();
该解决方案有效，但并不优雅。正如Reactive Streams规范规则2.13中所指定的，运算符必须正常返回。Reactor通过将异常转换为错误信号来帮助我们。但是，我们可以做得更好。
本质上，响应流依赖于onError方法来指示故障情况。在大多数情况下，此条件必须通过在Publisher上调用error方法来触发。在此用例中使用异常将我们带回传统编程。
4. 在handle运算符中处理异常
与map运算符类似，我们可以使用handle运算符逐个处理流中的元素。不同之处在于Reactor为handle运算符提供了一个输出接收器，允许我们应用更复杂的转换。
让我们更新上一节中的示例以使用handle运算符：
BiConsumer<String, SynchronousSink<Integer>> handler = (input, sink) -> {
if (input.matches("\\D"))
sink.error(new NumberFormatException());
else
sink.next(Integer.parseInt(input));
};
Flux<String> inFlux = Flux.just("1", "1.5", "2");
Flux<Integer> outFlux = inFlux.handle(handler);
与map运算符不同，handle运算符接收一个消费者(BiConsumer)函数，为每个元素调用一次。这个消费者有两个参数：一个来自上游的元素和一个构建要发送到下游的输出的SynchronousSink。
如果输入元素是一个数字形式的字符串，我们调用接收器上的next方法，为它提供从输入转换而来的整数。如果它不是数字字符串，我们将通过使用Exception对象调用error方法来指示这种情况。
请注意，调用error方法将取消对上游的订阅并在下游调用onError方法。error和onError的这种协作是在响应流中处理异常的标准方法。
让我们验证输出流：
StepVerifier.create(outFlux)
.expectNext(1)
.expectError(NumberFormatException.class)
.verify();
5. 在flatMap运算符中处理异常
另一个支持错误处理的常用运算符是flatMap。此运算符将输入元素转换为Publisher，然后将Publishers展平为新的流。我们可以利用这些Publisher来表示错误状态。
让我们使用flatMap尝试相同的示例：
@Test
void givenInvalidElement_whenFlatMapCallsMonoErrorMethod_thenErrorIsSentToDownstream() {
Function<String, Publisher<Integer>> mapper = input -> {
if (input.matches("\\D"))
return Mono.error(new NumberFormatException());
else
return Mono.just(Integer.parseInt(input));
};
Flux<String> inFlux = Flux.just("1", "1.5", "2");
Flux<Integer> outFlux = inFlux.flatMap(mapper);
StepVerifier.create(outFlux)
.expectNext(1)
.expectError(NumberFormatException.class)
.verify();
}
不出所料，结果和之前一样。
请注意，在异常处理方面handle和flatMap之间的唯一区别在于，handle运算符在接收器上调用error方法，而flatMaps在Publisher上调用它。
如果我们正在处理由Flux对象表示的流，我们也可以使用concatMap来处理错误。此方法的行为方式与flatMap大致相同，但它不支持异步处理。
6. 避免NullPointerException
本节介绍空引用的处理，这通常会导致NullPointerExceptions，这是Java中常见的异常。为避免此异常，我们通常将变量与null进行比较，如果该变量实际上为null，则将执行定向到不同的分支。
Function<String, Integer> mapper = input -> {
if (input == null)
return 0;
else
return Integer.parseInt(input);
};
我们可能认为上述代码不会发生NullPointerException，因为我们已经处理了输入值为null的情况。然而，事实并不是这样的：
Flux<String> inFlux = Flux.just("1", null, "2");
Flux<Integer> outFlux = inFlux.map(mapper);
StepVerifier.create(outFlux)
.expectNext(1)
.expectError(NullPointerException.class)
.verify();
显然，在我们上面的测试代码中NullPointerException触发了下游的错误，这意味着我们的空检查不起作用。
要理解为什么会发生这种情况，我们需要回到Reactive Streams规范。规范的规则2.13条规定“调用onSubscribe、onNext、onError或onComplete必须正常返回，除非提供的任何参数为null，在这种情况下它必须向调用者抛出java.lang.NullPointerException”。
根据规范的要求，当null值到达map函数时，Reactor会抛出NullPointerException。
因此，当空值到达某个流时，我们无能为力。在将其传递给下游之前，我们无法处理它或将其转换为非空值。因此，避免NullPointerException的唯一方法是确保null值不会进入管道。
7. 总结
在本文中，我们介绍了Reactor中的异常处理。我们讨论了几个示例并阐明了过程。我们还介绍了处理响应流时可能发生的一种特殊异常情况-NullPointerException。
与往常一样，本教程的完整源代码可在GitHub上获得。
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