反应堆中的地图与平面地图

我找到了很多关于RxJava https://stackoverflow.com/questions/22847105/when-do-you-use-map-vs-flatmap-in-rxjava，但我想了解它在 Reactor 中是如何工作的。

我目前的理解非常模糊，我倾向于认为 map 是同步的，而 flatMap 是异步的，但我无法真正理解它。

这是一个例子：

files.flatMap { it ->
    Mono.just(Paths.get(UPLOAD_ROOT, it.filename()).toFile())
        .map {destFile ->
            destFile.createNewFile()
            destFile    
        }               
        .flatMap(it::transferTo)
}.then()  

我有文件（一个Flux<FilePart>）我想把它复制给一些UPLOAD_ROOT在服务器上。

这个例子取自一本书。

我可以改变所有.map to .flatMap反之亦然，一切仍然有效。我想知道有什么区别。

• map用于同步、非阻塞、一对一转换
• flatMap用于异步（非阻塞）1 到 N 转换

差异在方法签名中可见：

• map需要一个Function<T, U>并返回一个Flux<U>
• flatMap需要一个Function<T, Publisher<V>>并返回一个Flux<V>

这是主要的提示：你can pass a Function<T, Publisher<V>> to a map，但它不知道如何处理Publishers，这将导致Flux<Publisher<V>>，一系列惰性发布者。

另一方面，flatMap期望一个Publisher<V>对于每个T。它知道如何处理它：订阅它并在输出序列中传播它的元素。结果，返回类型为Flux<V>: flatMap将压平每个内部Publisher<V>进入输出序列all the Vs.

关于1-N方面：

对于每个<T>输入元素，flatMap将其映射到Publisher<V>。在某些情况下（例如 HTTP 请求），该发布者将仅发出一项，在这种情况下，我们非常接近异步map.

但这就是堕落的情况。一般情况是Publisher可以发出多个元素，并且flatMap同样有效。

举个例子，假设您有一个反应式数据库，并且您从一系列用户 ID 中进行平面映射，并发出一个返回用户集合的请求Badge。你最终会得到一个Flux<Badge>所有这些用户的所有徽章。

Is map真正同步并且非阻塞?

是的：它在运算符应用它的方式上是同步的（简单的方法调用，然后运算符发出结果），并且在函数本身不应该阻止调用它的运算符的意义上是非阻塞的。换句话说，它不应该引入延迟。那是因为一个Flux整体还是异步的。如果它阻塞了中间序列，它将影响其余的序列Flux处理，甚至其他Flux.

如果您的地图函数阻塞/引入延迟但无法转换为返回Publisher， 考虑publishOn/subscribeOn以抵消单独线程上的阻塞工作。