假设你已经了解了， Reactive Streams某一个实现库的基本使用。

Project Reactor是遵循Reactive Streams响应式流规范实现的超集，是一套事件驱动的、反应式、函数式异步编程库。

数据流的基本定义-Reactive Streams

这是一套规范，也是一套SPI定义，目前地位和权威性非常高。
正如如JDBC一样理解，这一套规范有不同的实现，目前有Project Reactor、RxJava系列、JDK 9 Flow…
他们都可以通过Reactive Streams SPI相互转化

// Project Reactor
val mono = Mono.just(1)
// Reactive Streams
val pub = mono as Publisher<Int>
// RxJava
val maybe = Maybe.fromPublisher(pub)

阅读本文需要

• 函数式编程
• 响应式编程
• Spring Boot、Project Reactor

Workflow，即为工作流。其需要对输入数据源（pull数据、push数据）通过串行和并行的工作链进行处理，最后输出结果（打印、储存……）

S(ource) -> workflow -> R(esult)

Workflow的基本工作单位WorkUnit代表一个单独的处理单元，为工作流程中的最小工作单元。

Functional Reactive Programming，以下简称FRP。中文译作函数式响应式编程，又称为函数式反应式编程，是一种采用函数式编程，进行面向异步数据流的编程范式。

它不是某一个语言的工具，而是一种更高抽象级别的编程范式。在很多领域中，已经诞生了不少成熟的响应式编程框架，比如RxJS、RxJava、Project Reactor……

在这个通用的编程范式中，其核心的异步事件流叫做Observerble/Stream。如果使用到Java Stream API、EventBus、观察者模式的实现等工具的话，应该会对这两个名词很熟悉。所以在讲FRP之前。先介绍函数式编程、观察者模式，以及事件驱动模式。

一个基于reactor-netty和jProtobuf开发的, 遵循 Protobuf RPC协议 实现的 简单响应式RPC框架 reactive-rpc4j-spring-boot-starter (opens new window)

引入

<dependency>
    <groupId>com.github.759434091</groupId>
    <artifactId>reactive-rpc4j-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
</dependency>

在函数式编程里面，函数为第一等公民，或者，纯函数是唯一的第一等公民(Pure function is the one and only first-class citizen)。函数式是无副作用的，在函数是编程里面，只能够是无状态的纯函数，同时变量也应该是常量化的。借此可以得到更加可预测和更可靠的编程代码。

反应式编程

反应式编程是一种编写异步数据流的编程方式. 利用函数式编程组合数据流的验算, 整个程序将成为事件和行为的组合. 它可以提高代码的抽象级别, 因而可以专注于定义业务逻辑的事件的相互依赖性.

Project Reactor

用到Stream API 有几个接口是必须会用到的，所有的map、filter、reduce、forEach方法的参数都是以上函数式接口的一个实现，尽管我们写Lambda表达式的时候并不会怎么关注到这个接口的本身，但是想要完全掌握Steam API 以及函数式编程，这些函数式编程接口是必须要了解的。同时，学习接口需要了解过JAVA 泛型相关知识。

以下T、U、R等类型字均用来表示泛型类型。