subscribeOn在ServerRequest的bodyToMono上使用它时不起作用

Question

我知道subscribeOn用于在订阅序列时切换正在执行的线程，但我发现它不适合ServerRequest.body to /Flux。

有点像

Flux.just(1,2,3)
          .doOnNext(integer -> log.info("test {}",integer))
          .subscribeOn(Schedulers.elastic())
          .subscribe();

将使执行线程更改。

INFO 23313 --- [      elastic-2] c.a.p.m.f.service.router.TestService     : test 1
INFO 23313 --- [      elastic-2] c.a.p.m.f.service.router.TestService     : test 2
INFO 23313 --- [      elastic-2] c.a.p.m.f.service.router.TestService     : test 3

但让我困惑的是

假设我有一个Spring WebFlux路由器：

@Configuration
public class TestRouter {
    @Bean
    public RouterFunction<ServerResponse> testRouterFunction(TestService testService) {
        return route().path("/test", builder -> builder.nest(accept(MediaType.ALL),
          route -> route.PUT("/", req -> {
              Mono<String> valueMono = req.bodyToMono(String.class);
              return ServerResponse.ok().body(testService.test(valueMono), String.class);
          }))).build();
    }
}

和服务：

@Service
@Slf4j
public class TestService {
    public Mono<String> test(Mono<String> mono) {
        return mono
          .doOnSubscribe(subscription -> log.info("on subscribe"))
          .subscribeOn(Schedulers.elastic())
          .doOnNext(s -> log.info("received {}", s))
          .subscribeOn(Schedulers.elastic());
    }
}

基本逻辑是http请求到本地主机:端口/测试将以纯文本的形式接收它发送给服务器的内容

我试图让doOnNext运行在其他线程上，而不是Spring的NIO，不管我把它放在哪里

subscribeOn

执行线程始终是NIO线程：

INFO 23200 --- [ctor-http-nio-4] c.a.p.m.f.service.router.TestService     : on subscribe
INFO 23200 --- [ctor-http-nio-4] c.a.p.m.f.service.router.TestService     : received test

感谢“MichaelBerry”SimonBasl，你们两个都帮了我很多忙，把你们的答案都投给我。

简而言之，netty将取代subscribeOn的http订阅，使用flatMap()在另一个Mono/Flux上包含一个单独的subscribeOn()，或者publishOn()可以完成我想要的工作。

Answer 1

这不是您可以更改的东西--这只是在调用subscribeOn()之前链中的最后一个subscribe()调用，所以要由WebFlux使用它想要的任何调度程序。在本例中，它看起来是在NIO驱动的事件循环或类似的情况下处理请求。

但是，您可以在链中包含一个flatMap()调用，您可以为此指定一个不会被覆盖的单独的subscribeOn()。这可能是一个选项，取决于您的用例，因为您可以在flatMap()调用中定义的发布者中完成大部分工作。