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Reactive Java 마스터하기: 효율적인 데이터 처리를 위한 필수 프로젝트 Reactor 연산자

Susan Sarandon

풀어 주다： 2025-01-17 20:23:08

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Mastering Reactive Java: ssential Project Reactor Operators for Efficient Data Processing

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리액티브 프로그래밍은 Java 데이터 처리에 혁명을 일으켰습니다. 선도적인 반응형 라이브러리인 Project Reactor는 효율적이고 확장 가능한 데이터 조작을 위한 강력한 연산자를 제공합니다. 이 기사에서는 반응형 Java 개발에 중요한 6가지 핵심 연산자를 강조합니다.

map 연산자는 초석입니다. 함수를 사용하여 각 스트림 요소를 변환하여 수정된 값의 새로운 스트림을 생성합니다. 간단한 데이터 변환에 이상적입니다.

예:

<code class="language-java">Flux.range(1, 5)
    .map(i -> i * 2)
    .subscribe(System.out::println);</code>

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이것은 각 숫자(1-5)를 두 배로 늘려 2, 4, 6, 8, 10을 출력합니다.

더 복잡하고 잠재적으로 비동기식 변환을 수행하려면 flatMap을 사용하세요. 각 요소는 또 다른 스트림이 되므로 관련 데이터 가져오기와 같은 시나리오에 적합합니다.

예(사용자 세부정보 가져오기):

<code class="language-java">Flux.just(1, 2, 3)
    .flatMap(id -> getUserDetails(id))
    .subscribe(System.out::println);

// getUserDetails returns a Mono<UserDetails>
private Mono<UserDetails> getUserDetails(int id) {
    return Mono.just(new UserDetails(id, "User " + id));
}</code>

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flatMap 배출 순서를 유지하면서 비동기 작업을 처리합니다.

filter 불필요한 요소를 제거합니다. 술어를 정의하십시오. 그것을 만족시키는 요소들만 남습니다.

예(짝수 선택):

<code class="language-java">Flux.range(1, 10)
    .filter(i -> i % 2 == 0)
    .subscribe(System.out::println);</code>

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짝수(2, 4, 6, 8, 10)를 필터링합니다.

reduce은 스트림 요소를 단일 결과로 집계합니다. 계산이나 요약에 유용합니다.

예(숫자 합산):

<code class="language-java">Flux.range(1, 5)
    .reduce(0, (acc, next) -> acc + next)
    .subscribe(System.out::println);</code>

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1~5의 합이 15가 됩니다.

zip 여러 스트림의 요소를 결합하여 쌍이나 튜플을 만듭니다.

예(이름과 나이 결합):

<code class="language-java">Flux<String> names = Flux.just("John", "Jane", "Bob");
Flux<Integer> ages = Flux.just(25, 30, 35);

Flux.zip(names, ages, (name, age) -> name + " is " + age + " years old")
    .subscribe(System.out::println);</code>

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이름-나이 문자열을 결합하여 출력합니다.

강력한 오류 처리가 중요합니다. onErrorResume 스트림 오류를 정상적으로 복구합니다.

예(분석 오류 처리):

<code class="language-java">Flux.just("1", "2", "three", "4")
    .map(Integer::parseInt)
    .onErrorResume(e -> {
        System.err.println("Error: " + e.getMessage());
        return Flux.just(0);
    })
    .subscribe(System.out::println);</code>

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이것은 구문 분석 오류를 0으로 대체합니다.

6개의 연산자(map, flatMap, filter, reduce, zip, onErrorResume)는 효율적인 반응형 데이터 파이프라인을 구축하는 데 필수적입니다. 복잡하고 확장 가능한 데이터 처리가 가능합니다.

이러한 연산자를 결합하는 더 복잡한 예는 다음과 같습니다(간결함을 위해 생략되었지만 원래 예와 유사함).

Project Reactor를 사용한 반응형 프로그래밍은 데이터 스트림 관리에 대한 강력한 접근 방식을 제공합니다. 이러한 연산자를 마스터하는 것은 오늘날의 데이터 집약적인 세계를 위한 확장 가능한 고성능 Java 애플리케이션을 구축하는 데 핵심입니다. 반응형 프로그래밍은 최신 Java 개발에 매우 중요하며 다양한 애플리케이션에서 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리할 수 있게 해줍니다.

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작가

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