无限Java流和反应器流量之间的差异

我试图分别找出无限流量和无限流量之间的概念差异（如果有）

就这一点而言，我提出了以下无限流/流量的例子

@Test
public void infinteStream() {

  //Prints infinite number of integers
  Stream<Integer> infiniteStream = Stream.iterate(0, i -> i+1);

  infiniteStream.forEach(System.out::println);
}

@Test
public void infiniteFlux()  {

   //Prints infinite number of date strings (every second)
   Flux<LocalDateTime> localDateTimeFlux = Flux.interval(Duration.ofSeconds(1))
            .map(t -> LocalDateTime.now());

    localDateTimeFlux.subscribe(t -> System.out.println(t.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd hh:mm:ss"))));
}

@测试
公共无效inintestream（）{
//打印无穷多个整数
Stream infiniteStream=Stream.iterate（0，i->i+1）；
infiniteStream.forEach（System.out:：println）；
}
@试验
公共空间无限流（）{
//打印无限数量的日期字符串（每秒）
Flux localDateTimeFlux=通量间隔（持续时间秒（1））
.map（t->LocalDateTime.now（））；
localDateTimeFlux.subscribe（t->System.out.println（t.format（模式的DateTimeFormatter.of（“yyy-MM-dd hh:MM:ss”）））；
}

关于这些示例，我有一个问题：对于infinteFlux（）和Flux（分别是infinteFlux（）和Stream），是否有一个模拟？更一般地说，无限流和流量之间有什么区别吗

提前感谢,，

---

Felix

流

和

通量

非常不同：

• Stream

  是一次性的，而您可以多次订阅

  Flux

• Stream

  是基于拉动的（使用一个元素调用下一个元素），而

  Flux

  有一个混合推/拉模型，发布者可以推送元素，但仍然必须尊重消费者发出的背压信号

• 流

  是同步序列，而

  通量

  可以表示异步序列

在这个示例中，您使用

流

生成一个无限的值序列，它们的生成和使用速度尽可能快。在您的

Flux

示例中，您正在以固定的间隔生成值（我不确定您是否可以使用

流

）。使用

Flux

，您还可以

Flux。生成不带间隔的
序列，就像您的
流
示例一样

一般，您可以考虑<代码>通量>代码>作为<代码>流>代码> +>代码>完整的未来< /代码>，用：

很多强大的操作员
背压支架
对发布者和订阅者行为的控制
对时间概念的控制（缓冲值窗口、添加超时和回退等）
为通过网络（从数据库或远程Web API）获取的异步序列量身定制的东西
同时，我为infiniteFlux（）提出了一个流解决方案，以供参考：

@测试
公共无效无限流（）{
Stream infiniteStream=Stream.iterate（0，i->i+1）.peek（x->{
LocalDateTime t=LocalDateTime.now（）；
t、 格式（模式的DateTimeFormatter.of（“yyyy-MM-dd hh:MM:ss”）；
系统输出打印ln（t）；
});
infiniteStream.forEach（x->{
试一试{
睡眠（10000）；
}捕捉（中断异常e）{
//TODO自动生成的捕捉块
e、 printStackTrace（）；
}
}); 

}

这真是难看。然而，它表明，从（非常）原则上讲，可以根据流重写简单的通量示例。
亲爱的Brian，感谢您解释这些差异！我将使用Flux.generate:-）尝试您的建议，在什么情况下，您应该使用流而不是Flux？
@Test 
public void infiniteFluxWithStream()  {

    Stream<Integer> infiniteStream = Stream.iterate(0, i -> i+1).peek(x->{
    LocalDateTime t = LocalDateTime.now();
    t.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd hh:mm:ss"));
    System.out.println(t);
    });

    infiniteStream.forEach(x->{
    try {
        Thread.sleep(10000);
    } catch (InterruptedException e) {
        // TODO Auto-generated catch block
        e.printStackTrace();
    }
    });