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2025-03-25 12:49:31 +08:00
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spring/webflux/Reactor.md
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@@ -282,6 +282,8 @@ prefetch机制通常分为如下部分：
##### 补充优化（Replenishing Optimization） ##### 补充优化（Replenishing Optimization）
prefetch的补充优化通常采用75%的启发规则，一旦操作符发现75%的预取元素已经被处理（32 *0.75 = 24），其自动会向上游发送一个新请求，要求补充75%的prefetch量。该过程是动态的，会在整个数据流处理过程中持续进行。 prefetch的补充优化通常采用75%的启发规则，一旦操作符发现75%的预取元素已经被处理（32 *0.75 = 24），其自动会向上游发送一个新请求，要求补充75%的prefetch量。该过程是动态的，会在整个数据流处理过程中持续进行。
> 例如，prefetch的大小为10，其limit对应的值为`ceil(10 * 0.75) = 8`，每当其下游被处理的元素达到8个，其会重新请求8个数据，并且将`被下游处理元素的个数`重置，重新从0开始计数，直到该值再达到8，再次发送请求
> ##### 预加载数据 > ##### 预加载数据
> 补充优化的优化点在于，当预取数据还剩余25%（8个）未被处理时，提前在请求75%的数据，可以避免在下游处理完剩余数据后，需要等待上游推送新的数据（消费速率大于生产速率造成消费者饥饿）。 > 补充优化的优化点在于，当预取数据还剩余25%（8个）未被处理时，提前在请求75%的数据，可以避免在下游处理完剩余数据后，需要等待上游推送新的数据（消费速率大于生产速率造成消费者饥饿）。