字节操作是许多数据管线配置中用到的核心概念。从 reactor-net 到通过 IO 接收发送编组和解组字节中都得到广泛运用。reactor.io.buffer.Buffer 是 Java ByteBuffer 操作的修饰符，提供了一系列操作，目的是通过调整字节缓冲区大小以及读取或覆盖预分配字节来最小化字节拷贝。在字节缓冲区中追踪定位可以让开发者快速进入脑痛期，至少对我们是这样。
基于环形缓冲区的响应式数据流处理者有一些很棒的特性：高吞吐量重现最新未消费数据如果没有订阅者在监听，数据不会丢失（不同于Reactor-数据流的广播者）。
核心处理者的工作比调度者更加专一：计算支持背压的异步任务。同时它直接实现了 org.reactivestreams.Processor 接口，可以良好地与其它响应式数据流提供方合作。比如同时作为订阅者和发布者的处理者。你可以将它插入到响应式数据流链中你想要的地方(源，处理过程，槽)。! 规范并不明确推荐直接使用 Processor.onNext(d)。
函数式功能块到位后，接下来开启异步之旅。第一步我们来看调度者的部分。使用调度者前，先要确认我们能快速地创建它们。通常创建调度者开销较大，因为它们要预分配一个内存段以确保高度信号，实际上这是序言中所阐述的非常著名的运行时 VS 启动时平衡问题。 Reactor 引入了名为 环境 的特定共享上下文来管理各种调度者，来避免不恰当的创建。
可重用函数块基本是你一开始使用 Reactor 就需要的核心功能。[1] 那么函数式编程酷在哪里呢? 其核心理念之一将可执行代码当作另一种数据来处理。[2]业务逻辑由原始调用者决定，这与闭包和匿名函数的理念不谋而合。函数式编程还避免了 IF/SWITCH 语句块的包袱，并清晰地分离了功能：每个代码块只负责一个独立功能，而不共享内容。
图 5. Doge 如何使用 Reactor-核心Reactor 核心含有如下特性：通用 IO &
永远别独自展开异步工作。— Jon Brisbin在写 Reactor 1 之后 永远别独自展开异步工作。— Stephane Maldini在写 Reactor 2 之后先来看看，某项目是如何使用 Groovy 的：// 初始化上下文，获取默认调度者Environment.initialize()// RingBufferDispatcher，默认带 8192 槽容量def dispatcher = Environment.sharedDispatcher()// 创建回调Consumer<
响应式扩展，就是通常所说的 Rx，是一组定义良好的函数式 API，大规模扩展了观察者模式。
响应式数据流作为一种新的数据流规范应用于 Java 9 及其后续版本，并被多个供应商和技术企业采纳，包括包括 Netflix，Oracle，Pivotal 或 Typesafe。这一规范的定位非常清晰，旨在提供同/异步数据序列流式控制机制，并在 JVM 上首先推广。该规范由 4 个 Java 接口，1 个 TCK 和一些样例组成。在实现所需的 4 个接口之外，该规范的实质在于经由 TCK 验证的行为状态。
图 1. Reactor 2.0 主要模块Reactor 代码库拆分成多个子模块，便于选择所需功能，不受其他功能代码块干扰。下面举例说明，为实现异步目标，响应式技术和 Reactor 模块该如何搭配：Spring XD + Reactor-Net (Core/Stream)： 使用 Reactor 作为 Sink/Source IO 驱动。Grails | Spring + Reactor-Stream (Core)： 用 Stream 和 Promise 做后台处理。
使用 Reactor，Java 版本最低需要 Java 7。若要充分发挥函数组件潜力，需要 Java 8 Lambdas 支持。采用 Spring，Clojure 和 Groovy 扩展作为后备。JVM 支持非安全访问时 Reactor 可满负荷运行 (比如不是Android的情况)。若没有访问非安全策略，基于环形缓冲区的所有特性都不起作用。
该项目始于 2012 年。 经过长时间的内部孵化，于 2013 年发布 Reactor 1.x 版本。 Reactor 1 在各种架构下都能成功部署，包括开源的(如 Meltdown)和商业的(如 Pivotal RTI)。2014年，我们开始与一些新兴的响应式数据流规范合作，重新设计并于 2015 年 4 月发布 Reactor 2.0 版本。
现在你要了解下 Reactor，不妨在你喜欢的搜索引擎里输入 Reactive，Spring+Reactive，Asynchronous+Java 之类的关键词，或者直接输入 Reactor是什么货？。简单说，Reactor 是一个轻量级 JVM 基础库，帮助你的服务或应用高效，异步地传递消息。"高效"是指什么?消息从 A传递到 B 时，产生很少的内存垃圾，甚至不产生。
Reactor 是一个基础库，可用它构建时效性流式数据应用，或者有低延迟和容错性要求的微/纳/皮级服务。 前言 PrefaceTL;DR
说明简介Reactor 是一个基于 JVM 之上的异步应用基础库。为 Java 、Groovy 和其他 JVM 语言提供了构建基于事件和数据驱动应用的抽象库。Reactor 性能相当高，在最新的硬件平台上，使用无堵塞分发器每秒钟可处理 1500 万事件。
对之前混乱的文章给广大读者带来的困扰表示致歉，对重新写就后的本文即将给读者带来的清晰表示欣慰。希望大部分的初学者，甚至少部分的非计算机专业读者也能看懂此文。有任何问题，欢迎随时批评指正，thanks。July、二零一四年八月二十二日晚九点。
《算法导论》的第十二章：字符串匹配；本文中模式串“ABCDABD”的部分图来自于此文：http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/05/Knuth%E2%80%93Morris%E2%80%93Pratt_algorithm.html；本文 3.3.7 节中有限状态自动机的图由微博网友@龚陆安 绘制：http://d.pr/i/NEiz；北京 7 月暑假班邹博半小时KMP视频：http://www.julyedu.com/video/play/id/5；
上文中，我们已经介绍了 KMP 算法和 BM 算法，这两个算法在最坏情况下均具有线性的查找时间。但实际上，KMP 算法并不比最简单的 c 库函数 strstr() 快多少，而 BM 算法虽然通常比 KMP 算法快，但 BM 算法也还不是现有字符串查找算法中最快的算法，本文最后再介绍一种比 BM 算法更快的查找算法即 Sunday 算法。Sunday 算法由 Daniel M.
KMP 的匹配是从模式串的开头开始匹配的，而 1977 年，德克萨斯大学的 Robert S. Boyer 教授和 J Strother Moore 教授发明了一种新的字符串匹配算法：Boyer-Moore 算法，简称 BM 算法。该算法从模式串的尾部开始匹配，且拥有在最坏情况下 O(N) 的时间复杂度。在实践中，比 KMP 算法的实际效能高。
3.1 定义Knuth-Morris-Pratt 字符串查找算法，简称为 “KMP 算法”，常用于在一个文本串 S 内查找一个模式串 P 的出现位置，这个算法由 Donald Knuth、Vaughan Pratt、James H. Morris 三人于 1977 年联合发表，故取这三人的姓氏命名此算法。
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