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khairouch Nov 27, 2024
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khairouch Nov 27, 2024
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khairouch Nov 27, 2024
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khairouch Nov 27, 2024
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khairouch Nov 27, 2024
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khairouch Nov 27, 2024
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khairouch Nov 27, 2024
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khairouch Nov 27, 2024
ea0822c
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khairouch Nov 27, 2024
2e62e3b
modify design article
khairouch Nov 27, 2024
a66f387
modify introduction
khairouch Nov 27, 2024
de6289a
modify design article
khairouch Nov 27, 2024
eebacda
add tags for article and add many suggestions
khairouch Nov 28, 2024
f6b15cb
ajout inconvénients et modifier conclusion
khairouch Nov 29, 2024
e29317a
indentation code
khairouch Nov 29, 2024
5af4651
indentation code
khairouch Nov 29, 2024
b93b86c
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khairouch Nov 29, 2024
e99a5dd
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khairouch Nov 29, 2024
7e3f80a
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khairouch Nov 29, 2024
72d16c1
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khairouch Nov 29, 2024
667e85a
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khairouch Dec 1, 2024
73964eb
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khairouch Dec 5, 2024
2728e1e
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khairouch Dec 5, 2024
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Update _posts/2024-11-23-programation-reactive.adoc
khadraoui Dec 23, 2024
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Update _posts/2024-11-23-programation-reactive.adoc
khadraoui Dec 23, 2024
bc7dc6d
Update _posts/2024-11-23-programation-reactive.adoc
khadraoui Dec 23, 2024
5e9545c
Update _posts/2024-11-23-programation-reactive.adoc
khadraoui Dec 23, 2024
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Update _posts/2024-11-23-programation-reactive.adoc
khadraoui Dec 23, 2024
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khadraoui Dec 23, 2024
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Expand Up @@ -253,4 +253,18 @@ Passionné de sport, il aime tout particulièrement le volley qu'il a pratiqué
pagesciam: "https://www.sciam.fr/equipe/chaker-fezai"
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khairikhadhraoui:
name: "Khairi Khadhraoui"
bio: "Diplômé en 2015 d’un diplôme d’ingénieur en spécialité système d’information à l’école polytechnique centrale de Tunis.

Khairi a travaillé sur plusieurs projets au cours de ces derniers 8 ans principalement dans le secteur des télécommunications, bancaire et financier.
Khairi est passionné par les nouvelles technologiques spécialement le développement d'applications web.

Ces centres d’intérêt se tournent principalement sur les randonnés, les voyages et tous ce qui est lié à la nature."
job: "Consultant Technique Senior"
pagesciam: "https://www.sciam.fr/equipe/khairi-khadhraoui"
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@@ -0,0 +1,233 @@
= La programmation réactive avec Reactor et Spring Web Flux
:showtitle:
:page-navtitle: La programmation réactive avec Reactor et Spring Web Flux
:page-excerpt: ce article decrit les notion de la programation non bloquante avec Reactor et spring Web Flux
:layout: post
:author: khairikhadhraoui
:page-tags: [java, Spring webFlux, reactor, reactive programming, programation non bloquante, ReactiveX, Reactive Streams ]
:page-vignette: programation-reactive.jpg
:page-liquid:
:page-categories: software news

== Introduction :

L'évolution rapide des architectures logicielles vers des modèles distribués (microservices) et cloud-native a révélé les contraintes
inhérentes à la programmation bloquante traditionnelle. Pour répondre à ces nouveaux défis, la programmation réactive, fondée sur les
principes du Reactive Manifesto, propose un paradigme plus adapté pour concevoir et développer des applications Java hautement réactives,
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principes du Reactive Manifesto, propose un paradigme plus adapté pour concevoir et développer des applications Java hautement réactives,
principes du Reactive Manifesto, propose un paradigme plus adapté pour concevoir et développer des applications Java réactives,

capables de s'adapter aux fluctuations de charge et de garantir une faible latence.

Pour explorer la programmation réactive, il est utile de comprendre les systèmes non réactifs traditionnels et leurs inconvénients,
en particulier en ce qui concerne l'utilisation des ressources et la gestion des événements.

Les systèmes non réactifs, aussi appelés systèmes synchrones ou bloquants, sont les approches traditionnelles utilisées dans la
programmation. Voici quelques caractéristiques clés{nbsp}:


* Traitement séquentiel : une tâche doit généralement attendre la fin de l'exécution de la tâche précédente avant de commencer,

* Blocage des ressources : les systèmes non réactifs bloquent souvent des ressources (comme des threads ou des connexions réseau) en attendant des résultats,
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Si tu n'y prêtes pas une attention particulière, c'est aussi fréquent lors de la mise en oeuvre de la programmation réactive.
Exemple : l'utilisation de Spring Web Flux avec la majorité des drivers JDBC est bloquante
C'est vraiment fondamental de comprendre la différentes en synchrone/asynchrone et bloquant/non bloquant
Sinon c'est, comme fréquemment pour ceux qui l'utilise qui n'ont pas compris, des déceptions notamment en terme de performance


* Gestion des événements complexes : la gestion des événements dans les systèmes non réactifs peut devenir complexe et difficile à maintenir, surtout lorsque le nombre d'événements augmente

* Latence élevée : en raison de la nature bloquante de ces systèmes, ils peuvent entraîner une latence élevée, surtout dans les applications où la rapidité de réponse est cruciale

* Scalabilité limitée : comme chaque requête ou tâche peut nécessiter son propre thread ou processus, l'augmentation du nombre de requêtes peut rapidement saturer les ressources du système

Pour surmonter ces limitations, les systèmes réactifs offrent une alternative en se concentrant sur l'asynchronisme, non-bloquant, et l'efficacité dans l'utilisation
des ressources. Ils permettent de créer des applications qui sont plus réactives, plus résilientes, et plus scalables, en répondant efficacement aux événements et en
utilisant les ressources de manière optimale.

== Les principes de la programmation réactive

Les principes de la programmation réactive sont encapsulés dans le "Manifeste Réactif", qui énonce quatre caractéristiques clés{nbsp}:

* Responsive (Réactif) : les systèmes réactifs répondent rapidement aux utilisateurs pour garantir une expérience fluide et interactive.

* Resilient (Résilient) : les systèmes réactifs restent opérationnels même en cas de défaillance, grâce à des mécanismes de gestion des erreurs et de redondance.

* Elastic (Élastique) : les systèmes réactifs s'adaptent aux variations de la charge de travail en allouant dynamiquement les ressources nécessaires.

* Message-Driven (Basé sur les Messages) : les systèmes réactifs communiquent par la transmission de messages asynchrones, facilitant la connexion et le découplage des composants.

== Les bibliotheques de la programmation réactive sont basés sur deux modèles{nbsp}:

* ReactiveX : ReactiveX a été conçu pour fournir une API unifiée pour le traitement de collections asynchrones, en s'inspirant des méthodes
des collections synchrones (comme map, filter, reduce). Il est souvent utilisé pour gérer des événements utilisateur, des requêtes
réseau, et d'autres opérations asynchrones dans des applications interactives. Ces implémentations connues sont : RxJava et RxJs.

* Reactive Streams : Reactive Streams a été créé pour résoudre des problèmes spécifiques de backpressure dans les systèmes de traitement
de données asynchrones, en définissant un ensemble minimal d'interfaces pour garantir une gestion cohérente et efficace des flux de données
entre différentes bibliothèques réactives dans l'écosystème JVM. Les implémentations connues sont Akka, Reactor, Vert.x et RxJAVA2.

Dans cet article, on va s'intéresser à Reactor qui est une implémentation de Reactive streams.

Les objectifs principaux de Reactive Streams sont {nbsp}:

* Asynchronisme : gérer les flux de données de manière non bloquante et asynchrone.

* Backpressure :S'assurer du nombre d'éléments que le consommateur peut recevoir, évitant ainsi les surcharges.
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* Backpressure :S'assurer du nombre d'éléments que le consommateur peut recevoir, évitant ainsi les surcharges.
* Backpressure : s'assurer du nombre d'éléments que le consommateur peut recevoir, évitant ainsi les surcharges.


* Interopérabilité : Fournir une interface standard pour que différentes bibliothèques réactives puissent fonctionner ensemble.
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* Interopérabilité : Fournir une interface standard pour que différentes bibliothèques réactives puissent fonctionner ensemble.
* Interopérabilité : fournir une interface standard pour que différentes bibliothèques réactives puissent fonctionner ensemble.


Les principales interfaces de Reactive Streams sont{nbsp}:

* `Publisher<T>` : représente une source qui peut émettre une séquence de valeurs asynchrones. Les éditeurs appellent la méthode `subscribe()` pour permettre aux abonnés de recevoir les éléments.
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"Les éditeurs" ???


* `Subscriber<T>` : représente un consommateur de données. Il reçoit les éléments émis par le producteur 'Publisher' via la méthode : onSubscribe().
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Le rôle de la méthode onSubscribe() n'est pas de recevoir des éléments, c'est le rôle de la méthode onNext().
Il faudrait que tu détails le rôle des 4 méthodes de cette interface


* `Subscription` : gère le lien entre un `Publisher` et un `Subscriber`. Elle permet de demander des éléments (`request(long n)`) ou d'annuler la souscription (`cancel()`).
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La méthode request(long) ne permet pas demander des éléments


* `Processor<T, R>` : combine les fonctionnalités d'un 'Publisher' et d'un 'Subscriber'. Un 'Processor' reçoit des éléments, les traite, et les renvoie sous forme d'un autre flux.

== Le Project Reactor :
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== Le Project Reactor :
== Le projet Reactor :


Reactor est une bibliothèque réactive pour Java développée par Pivotal (maintenant VMware) et intégrée dans l'écosystème Spring. Elle fournit une implémentation de Reactive Streams et permet de
construire des applications non bloquantes, asynchrones, et scalables. Reactor est au cœur de Spring WebFlux, le module réactif Web de Spring Framework.
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construire des applications non bloquantes, asynchrones, et scalables. Reactor est au cœur de Spring WebFlux, le module réactif Web de Spring Framework.
construire des applications non bloquantes, asynchrones, et scalables. Reactor est au cœur de Spring WebFlux, le module Web réactif de Spring.


Les principales abstractions fournies par Reactor sont {nbsp}:

* 'Mono<T>' : représente un flux réactif qui produit au maximum une seule valeur.
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Suggested change
* 'Mono<T>' : représente un flux réactif qui produit au maximum une seule valeur.
* `Mono<T>` : représente un flux réactif qui produit au maximum une seule valeur.


* 'Flux<T>' : représente un flux réactif qui peut émettre zéro, une ou plusieurs valeurs, voire un flux infini.
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Suggested change
* 'Flux<T>' : représente un flux réactif qui peut émettre zéro, une ou plusieurs valeurs, voire un flux infini.
* `Flux<T>` : représente un flux réactif qui peut contenir zéro, une ou plusieurs valeurs, voire une infinité de valeurs.


Ces deux types sont les composants de base utilisés pour modéliser des flux de données asynchrones en Java avec Reactor.

En pratique un 'Flux' peut être sérialisé sous plusieur formes{nbsp}:
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Suggested change
En pratique un 'Flux' peut être sérialisé sous plusieur formes{nbsp}:
En pratique un `Flux` peut être sérialisé sous plusieurs formes{nbsp}:


* Json Array

* Text Event Stream

* Flux de json stream

== Spring Web Flux avec Reactor

Spring Web Flux fait partie de projet Spring 5 : c'est un module Spring basé sur une API HTTP exposée à la source sur reactive Streams dans lequel
on continue à utiliser les mêmes annotations pour les contrôleurs Spring MVC (`@Controller`, `@RequestMapping`, etc). Cependant au lieu d'utiliser
des types de retour `List<T>`, `T` ou `void`, on utilise `Flux<T>` ou `Mono<T>`.

=== Les composants de Spring WebFlux {nbsp}:

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il faudrait ajouter une petite phrase du genre : "Spring WebFlux propose plusieurs fonctionnalités principales : "

* Les contrôleurs réactifs : comme dans Spring MVC, mais avec des types réactifs `Mono` et `Flux`.

* `WebClient` : un client HTTP non-bloquant qui remplace `RestTemplate` pour les appels externes réactifs.

* Router Function : une approche fonctionnelle pour définir des routes HTTP.

==== Les avantages{nbsp}:
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==== Les avantages{nbsp}:
==== Les avantages


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Il faudrait ajouter une phrase du genre "L'utilisation de Spring WebFlux présente plusieurs avantages : "

* Scalabilité : la nature non-bloquante permet de gérer un grand nombre de connexions simultanées avec moins de threads.

* Performance : adapté pour les applications nécessitant une faible latence et une haute performance.

* Flexibilité : peut être utilisé pour des microservices, des applications Web, ou même des applications fonctionnant avec d'autres paradigmes réactifs comme RxJava.

==== Les inconvénients :

Bien que la programmation réactive soit un outil puissant pour de nombreuses applications modernes, elle présente également des inconvénients.

* Débogage et test complexes : Les applications réactives introduisent des comportements asynchrones difficiles à tracer, rendant le débogage et la compréhension des erreurs plus compliqués. De même, les tests nécessitent souvent des outils spécialisés pour simuler les flux asynchrones.

* Code plus difficile à lire et maintenir : En raison de la composition des flux et des chaînes d'opérateurs, le code réactif peut devenir difficile à comprendre, en particulier pour ceux qui n’ont pas l’habitude de travailler avec ce paradigme.

* Coût d'intégration dans les projets existants : Migrer une application traditionnelle vers une approche réactive peut être coûteux et complexe. Il peut être nécessaire de refactoriser une grande partie du code et d’adapter les couches d’infrastructure.

* Pas toujours adapté : Toutes les applications n'ont pas besoin des avantages de la programmation réactive, comme la haute disponibilité ou l'évolutivité massive. Pour des applications simples ou à faible trafic, l'approche réactive peut introduire une complexité inutile.

== La configuration d'un projet Spring WebFlux

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Je n'aime pas les sections vides

=== La configuration Maven :

Pour configurer un projet Maven avec Spring WebFlux et Reactor, il faut ajouter les dépendances appropriées dans le fichier pom.xml :
[source,plain]
----
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId>
</dependency>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.projectreactor/reactor-spring -->
<dependency>
<groupId>org.projectreactor</groupId>
<artifactId>reactor-spring</artifactId>
<version>1.0.1.RELEASE</version>
</dependency>
----

=== La création d'un contrôleur réactif :

Nous allons utiliser un contrôleur contient deux méthodes :
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Nous allons utiliser un contrôleur contient deux méthodes :
Nous allons utiliser un contrôleur qui contient deux méthodes :


*La première méthode : retourne un Mono créé à partir d'une valeur unique fournie en paramètre.

*La deuxième méthode fournit un flux (Flux) représentant une séquence d'entiers allant de 1 à 10, avec un délai de 100 millisecondes entre chaque élément émis.

Si un client appelle l'API /numbers, il recevra chaque nombre (de 1 à 10) avec un intervalle de 100 millisecondes entre eux.
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Si un client appelle l'API /numbers, il recevra chaque nombre (de 1 à 10) avec un intervalle de 100 millisecondes entre eux.
Si un client appelle l'API `/numbers`, il recevra chaque nombre (de 1 à 10) avec un intervalle de 100 millisecondes entre eux.


[source,java]
----
@RestController

public class ReactiveController {
@GetMapping("/hello")
public Mono<String> sayHello() {
return Mono.just("Hello, WebFlux!");
}

@GetMapping("/numbers")
public Flux<Integer> getNumbers() {
return Flux.range(1, 10).delayElements(Duration.ofMillis(100));
}
}
----

=== Un exemple d'utilisation de WebClient :

WebClient C'est une classe fournie par Spring WebFlux pour effectuer des appels HTTP non bloquants (client HTTP réactif).

Nous allons initialiser un WebClient par la methode create("http://example.com") pointant vers l'URL de base http://example.com

La méthode get() initie une requête HTTP de type GET, tandis que uri("/api/data") spécifie le chemin relatif de l'API
cible (ajouté à l'URL de base du WebClient). La méthode retrieve() exécute la requête et prépare la réponse pour être traitée.
Enfin, bodyToMono(String.class) extrait le corps de la réponse HTTP et le convertit en un objet réactif de type Mono<String>,
permettant de manipuler la réponse asynchrone dans un pipeline réactif. Si la requête réussit, le contenu de la réponse sera
disponible sous forme de chaîne dans le Mono.

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Que se passe t-il en cas d'erreur ? comment gérer une erreur ?

[source,java]
----
public class WebClientExample {
private final WebClient webClient =WebClient.create("http://example.com");
public Mono<String> fetchData() {
return webClient.get().uri("/api/data") .retrieve()
.bodyToMono(String.class);
}
}
----

=== La gestion du backpressure

Le backpressure est une composante essentielle dans les systèmes réactifs pour gérer le flux de données entre les producteurs et les consommateurs.
Avec Reactor, vous pouvez contrôler le backpressure via des opérateurs comme `limitRate`.

Exemple d'utilisation de `limitRate` pour réguler la consommation des données :

La methode limitRate(5) applique un mécanisme de contrôle du flux (backpressure) pour limiter la consommation à un maximum de 5 éléments à la fois. Enfin,
un abonné est attaché au flux avec subscribe(), qui imprime chaque élément reçu via un callback, permettant de traiter les données au fur et à mesure de leur
arrivée. Ce code est adapté au traitement de grandes quantités de données de manière asynchrone et contrôlée.

[source,java]
----

Flux<Integer> flux = WebClient.create("http://example.com")
.get()
.uri("/api/large-stream")
.retrieve() .bodyToFlux(Integer.class)
.limitRate(5);
flux.subscribe(data -> { System.out.println("Received: " + data);});

----

= Conclusion

Spring Reactor propulse le développement d'applications modernes vers de nouveaux sommets en leur conférant réactivité, performance et résilience. En s'alignant
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Cette tournure ne me semble pas "d'origine humaine" car beaucoup trop pompeuse. Pourrais tu la reformuler de manière plus sobre ?

sur le Reactive Manifesto, cette technologie ouvre la voie à des systèmes distribués agiles et efficaces. Toutefois, son adoption implique une courbe d'apprentissage
plus prononcée, en particulier pour comprendre les concepts de la programmation réactive.
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