Spring Reactive 对于一个连接 都启用一个EventLoop吗，如何处理CPU 密集任务

一、一个连接是否启用一个 EventLoop？

1️⃣ 不完全是“一对一”

• 不是每个连接单独一个线程，也不是每个连接单独一个 EventLoop。
• Netty / Reactor 的机制是：

EventLoopGroup
├── EventLoop-1 (Thread-1)
├── EventLoop-2 (Thread-2)
└── EventLoop-3 (Thread-3)

• 一个 EventLoop 可以服务多个连接。

• 连接与 EventLoop 是固定绑定的：

• 当连接建立时，会分配到某个 EventLoop。

• 该连接的所有 I/O 事件都在这个 EventLoop 线程处理。

• 这样保证：

• 事件顺序

• 无锁处理单连接状态

• 高 CPU cache 命中

✅ 典型配置：

• CPU 核心数 = EventLoop 数
• 每个 EventLoop 线程处理 N 个连接

2️⃣ 举例

假设 4 核 CPU：

• EventLoopGroup = 4 个 EventLoop（4 个线程）

• 每个 EventLoop 负责 1000 个连接

• EventLoop 内部是单线程循环：

• read → decode → handle → encode → write

• 保证顺序且无需锁

Connection-1  → EventLoop-1
Connection-2  → EventLoop-2
Connection-3  → EventLoop-1
Connection-4  → EventLoop-3

二、CPU 密集任务如何处理？

EventLoop 不能阻塞，阻塞会卡住整个 EventLoop，导致 QPS 崩盘。

1️⃣ 使用 Scheduler / Worker Pool

Spring Reactive 提供了不同类型的 调度器：

• Schedulers.boundedElastic() → 阻塞或 CPU 密集任务
• Schedulers.parallel() → CPU 密集计算
• Schedulers.single() → 单线程执行

2️⃣ 示例：CPU 密集任务

Mono.fromCallable(() -> heavyCompute())
.subscribeOn(Schedulers.parallel())  // 切到线程池
.map(result -> processResult(result));

• Mono.fromCallable 在 EventLoop 外执行
• EventLoop 保持非阻塞
• CPU 密集计算不会拖慢 I/O

3️⃣ 阻塞任务（例如数据库 / 文件）

Mono.fromCallable(() -> blockingDBCall())
.subscribeOn(Schedulers.boundedElastic()) // 弹性线程池

• boundedElastic 会创建线程池，按需扩容
• 避免阻塞 EventLoop

4️⃣ Reactor 的调度机制原理

• EventLoop = I/O 事件处理
• Worker pool = CPU / 阻塞任务
• subscribeOn / publishOn 控制线程切换
• 事件顺序由 Publisher-Subscriber 流控制

⚠️ 核心原则：

EventLoop 只做非阻塞 I/O，CPU/阻塞任务切到线程池

三、总结心智模型

四、关键注意点

1. 每个连接固定 EventLoop

• 保证顺序和状态一致性

2. CPU 密集任务一定切线程池

• Schedulers.parallel() 或 boundedElastic()

3. 阻塞 I/O 或 Sleep 绝对不能在 EventLoop 上执行

• 否则会导致整个线程池卡住

五、对比 Go goroutine

• Go：直接在 goroutine 中阻塞 CPU / I/O 都安全

• Spring Reactive：阻塞 EventLoop = 灾难

• Go 的优势：

• 心智负担低

• 并发几乎无限制

• Spring Reactive：

• 强调“非阻塞 + 调度切换”

• 错误容易

• 学习曲线陡峭

✅ 总结一句话

Spring Reactive 的 EventLoop 固定处理多个连接，CPU 密集任务必须切线程池；
Go goroutine 可以直接阻塞，runtime 会自动调度线程，无需显式切线程池。

如果你愿意，我可以画一张图，直观对比 EventLoop + Worker Pool vs Go runtime 的 M:N 调度模型，一眼就能看懂两者的本质差异。

你想让我画吗？