第1章　 為什麼選擇響應式 Spring　　1
1.1 為什麼需要響應性　　1
1.2 響應性應用案例　　6
1.3 為什麼采用響應式 Spring　　9
1.4 小結　　16
第2章　 Spring 響應式編程—— 基本概念　　17
2.1 Spring 的早期響應式解決方案　　17
2.1.1 觀察者模式　　18
2.1.2 觀察者模式使用示例　　20
2.1.3 基於@EventListener 注解的發布訂閱模式　　23
2.1.4 使用@EventListener 注解構建應用程序　　24
2.2 使用 RxJava 作為響應式框架　　31
2.2.1 觀察者加迭代器等於響應式流　　31
2.2.2 生産和消費流數據　　33
2.2.3 生成異步序列　　35
2.2.4 流轉換和彈珠圖　　36
2.2.5 RxJava 的先決條件和優勢　　39
2.2.6 使用 RxJava 重建我們的應用程序　　41
2.3 響應式庫簡史　　45
2.4 響應式現狀　　46
2.5 小結　　48
第3章　 響應式流——新的流標準　　49
3.1 無處不在的響應性　　49
3.1.1 API 不一緻性問題　　49
3.1.2 “拉”與“推”　　52
3.1.3 流量控製問題　　56
3.1.4 解決方案　　60
3.2 響應式流規範基礎知識　　60
3.2.1 響應式流規範實戰　　66
3.2.2 響應式流技術兼容套件　　71
3.2.3 JDK　　9　　77
3.3 高級主題——響應式流中的異步和並行　　79
3.4 響應式環境的轉變　　81
3.4.1 RxJava 的轉變　　81
3.4.2 Vert.x 的調整　　83
3.4.3 Ratpack 的改進　　84
3.4.4 MongoDB 響應式流驅動程序　　85
3.4.5 響應式技術組閤實戰　　86
3.5 小結　　89
第4章　 Project Reactor——響應式 應用程序的基礎　　90
4.1 Project Reactor 簡史　　90
4.1.1 Project Reactor　　1.x 版本　　91
4.1.2 Project Reactor　　2.x 版本　　93
4.2 Project Reactor 精髓　　94
4.2.1 在項目中添加 Reactor　　96
4.2.2 響應式類型——Flux 和 Mono　　96
4.2.3 創建 Flux 序列和 Mono 序列　　100
4.2.4 訂閱響應式流　　102
4.2.5 用操作符轉換響應式序列　　105
4.2.6 以編程方式創建流　　119
4.2.7 錯誤處理　　125
4.2.8 背壓處理　　127
4.2.9 熱數據流和冷數據流　　127
4.2.10 處理時間　　131
4.2.11 組閤和轉換響應式流　　131
4.2.12 處理器　　133
4.2.13 測試和調試 Project Reactor　　134
4.2.14 Reactor 插件　　134
4.3 Project Reactor 的高級主題　　135
4.3.1 響應式流的生命周期　　135
4.3.2 Reactor 中的綫程調度模型　　140
4.3.3 Project Reactor 內幕　　149
4.4 小結　　153
第5章　 使用 Spring Boot 2 實現響應性　　154
5.1 快速啓動是成功的關鍵　　154
5.1.1 使用 Spring Roo 嘗試更快 地開發應用程序　　156
5.1.2 Spring Boot 是快速增長的 應用程序的關鍵　　156
5.2 Spring Boot　　2.0 中的響應式　　157
5.2.1 Spring Core 中的響應式　　157
5.2.2 響應式 Web　　160
5.2.3 響應式 Spring Data　　162
5.2.4 響應式 Spring Session　　163
5.2.5 響應式 Spring Security　　163
5.2.6 響應式 Spring Cloud　　163
5.2.7 響應式 Spring Test　　164
5.2.8 響應式監控　　164
5.3 小結　　165
第6章　 WebFlux 異步非阻塞通信　　166
6.1 WebFlux 作為核心響應式服務器基礎　　166
6.1.1 響應式 Web 內核　　169
6.1.2 響應式 Web 和 MVC 框架　　171
6.1.3 基於 WebFlux 的純函數式Web　　174
6.1.4 基於 WebClient 的非阻塞 跨服務通信　　178
6.1.5 響應式 WebSocket API　　181
6.1.6 作為 WebSocket 輕量級 替代品的響應式 SSE　　184
6.1.7 響應式模闆引擎　　186
6.1.8 響應式 Web 安全　　188
6.1.9 與其他響應式庫的交互　　191
6.2 對比 WebFlux 和 Web MVC　　192
6.2.1 比較框架時的定律　　192
6.2.2 全麵分析和比較　　199
6.3 WebFlux 的應用　　216
6.3.1 基於微服務的係統　　216
6.3.2 處理客戶端連接速度慢的係統　　217
6.3.3 流或實時係統　　217
6.3.4 WebFlux 實戰　　217
6.4 小結　　221
第7章　 響應式數據庫訪問　　222
7.1 現代數據處理模式　　222
7.1.1 領域驅動設計　　223
7.1.2 微服務時代的數據存儲　　223
7.1.3 多語言持久化　　226
7.1.4 數據庫即服務　　227
7.1.5 跨微服務共享數據　　228
7.2 獲取數據的同步模型　　233
7.2.1 數據庫訪問的連接協議　　233
7.2.2 數據庫驅動程序　　235
7.2.3 JDBC　　236
7.2.4 Spring JDBC　　238
7.2.5 Spring Data JDBC　　239
7.2.6 JPA　　241
7.2.7 Spring Data JPA　　242
7.2.8 Spring Data NoSQL　　243
7.2.9 同步模型的局限性　　245
7.2.10 同步模型的優點　　247
7.3 使用 Spring Data 進行響應式數據訪問　　247
7.3.1 使用 MongoDB 響應式庫　　248
7.3.2 組閤存儲庫操作　　251
7.3.3 響應式存儲庫的工作原理　　255
7.3.4 響應式事務　　261
7.3.5 Spring Data 響應式連接器　　268
7.3.6 限製和預期的改進　　270
7.3.7 異步數據庫訪問　　271
7.3.8 響應式關係型數據庫連接　　273
7.4 將同步存儲庫轉換為響應式存儲庫　　276
7.4.1 使用 rxjava2-jdbc 庫　　276
7.4.2 包裝同步 CrudRepository　　278
7.5 響應式 Spring Data 實戰　　281
7.6 小結　　284
第8章　 使用 Cloud Streams 提升伸縮性　　286
8.1 消息代理服務器是消息驅動係統的關鍵　　286
8.1.1 服務器端負載均衡　　287
8.1.2 基於 Spring Cloud 和 Ribbon實現客戶端負載均衡　　288
8.1.3 消息代理服務器——消息傳遞的彈性可靠層　　293
8.1.4 消息代理服務器市場　　297
8.2 Spring Cloud Streams——通嚮Spring 生態係統的橋梁　　297
8.3 雲上的響應式編程　　304
8.3.1 Spring Cloud Data Flow　　305
8.3.2 基於 Spring Cloud Function的最細粒度應用程序　　306
8.3.3 Spring Cloud——作為數據流 一部分的函數　　311
8.4 基於 RSocket 的低延遲、響應式 消息傳遞　　315
8.4.1 對比 RSocket 與 Reactor-Netty　　315
8.4.2 Java 中的 RSocket　　316
8.4.3 對比 RSocket 和 gRPC　　321
8.4.4 Spring 框架中的 RSocket　　322
8.4.5 其他框架中的 RSocket　　324
8.4.6 RSocket 小結　　324
8.5 小結　　325
第9章　 測試響應式應用程序　　326
9.1 為什麼響應式流難以測試　　326
9.2 使用 StepVerifier 測試響應式流　　327
9.2.1 StepVerifier 要點　　327
9.2.2 使用 StepVerifier 進行 高級測試　　330
9.2.3 處理虛擬時間　　331
9.2.4 驗證響應式上下文　　333
9.3 測試 WebFlux　　334
9.3.1 使用 WebTestClient 測試 控製器　　334
9.3.2 測試 WebSocket　　339
9.4 小結　　342
第10章　 最後，發布！　　343
10.1 DevOps 友好型應用程序的重要性　　343
10.2 監控響應式 Spring 應用程序　　345
10.2.1 Spring Boot Actuator　　346
10.2.2 Micrometer（韆分尺）　　354
10.2.3 監控響應式流　　356
10.2.4 基於 Spring Boot Sleuth 的 分布式跟蹤　　359
10.2.5 基於 Spring Boot Admin　　2.x的漂亮 UI　　361
10.3 部署到雲端　　363
10.3.1 部署到 Amazon Web 服務　　365
10.3.2 部署到 Google Kubernetes引擎　　365
10.3.3 部署到 Pivotal Cloud Foundry　　365
10.3.4 基於 Kubernetes 和 Istio 的FaaS 平颱 Knative　　369
10.3.5 對成功部署應用程序的建議　　369
10.4 小結　　370
· · · · · · (收起)