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spring/webflux/Reactor.md

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         - [`Flux.create`和`listener based api`进行适配](#fluxcreate和listener-based-api进行适配)
         - [`Flux.create` backpressure](#fluxcreate-backpressure)
       - [异步单线程生成`push`](#异步单线程生成push)
-      - [hybird push-pull model](#hybird-push-pull-model)
+        - [hybird push-pull model](#hybird-push-pull-model)
+        - [`sink.onRequest`](#sinkonrequest)
 
 
 # Reactor 
@@ -488,9 +489,39 @@ Flux<String> bridge = Flux.push(sink -> {
 });
 ```
 
-#### hybird push-pull model
+##### hybird push-pull model
 大多数reactor operators(例如create)，都使用了混合推拉的模型。在混合推拉模型中，大多数事件的处理都是异步的（建议采用push的方法）。
 
-在混合推拉模型中，consumer从source处拉取数据，`在consumer发送第一次request之前，source并不会emit任何数据`（source可能会生产数据，但是在requested余量不足时，并不会调用下游的onNext，根据OverflowStrategy的不同会执行不同处理）。`source只会在下游请求的范围内向下游推送数据。`
+在混合推拉模型中，consumer从source处拉取数据，`在consumer发送第一次request之前，source并不会emit任何数据`（source可能会生产数据，但是在requested余量不足时，并不会调用下游的onNext，根据OverflowStrategy的不同会执行不同处理）。`source只会在下游请求的范围内向下游推送数据`。
+
+并且，在最下游的subscriber调用上游`subscribe`方法时，`source的数据生成逻辑才会被触发`，调用`subscribe`方法后，首先会调用subscriber的`onSubscribe`方法，然后会一直沿着reactive stream向前追溯，直到找到source，然后调用`Flux.create`接受的`Consumer<? super FluxSink<T>>`。
+
+##### `sink.onRequest`
+sink还提供了`onRequest`方法，其接受一个`LongConsumer`类似的参数，可以为sink注册一个`onRequest`回调，后续针对`sink`(sink实现了`Subscription`)调用request方法时，`consumer`都会被调用。
+
+`sink.onRequest`的使用示例如下：
+```java
+Flux<String> bridge = Flux.create(sink -> {
+    myMessageProcessor.register(
+      new MyMessageListener<String>() {
+
+        public void onMessage(List<String> messages) {
+          // 
+          for(String s : messages) {
+            sink.next(s); 
+          }
+        }
+    });
+    sink.onRequest(n -> {
+      // 此处代码将会在`sink.request`被调用时触发
+      // 主动向processor拉取数据
+        List<String> messages = myMessageProcessor.getHistory(n); 
+        for(String s : messages) {
+           sink.next(s); 
+        }
+    });
+});
+```
+