响应式编程，简称RP（Reactive Programming）。响应式编程是一种面向数据流和变化传播的编程范式。这意味着可以在编程语言中很方便地表达静态或动态的数据流，而相关的计算模型会自动将变化的值通过数据流进行传播。
例如，对于 a=b+c 这个表达式的处理，在命令式编程中，会先计算 b+c 的结果，再把此结果赋值给 变量a，因此 b，c 两值的变化不会对 变量 a 产生影响。但在响应式编程中，变量 a 的值会随时跟随 b，c 的变化而变化。其实，Excel 表格程序就是响应式编程的一个例子，当 b 和 c 单元格的值变化时，a 的值将随着变化。如下图：
Reactor 项目的主要 <artifact> 是 reactor-core，这是一个基于 Java 8 的实现了响应式流规范的响应式库。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。
Reactor 提供了实现 Publisher 的响应式类 Flux 和 Mono，以及丰富的操作符。一个 Flux 代表 0...N 个元素的响应式流。一个 Mono 代表 0 或 1 个元素的响应式流。
Flux 和 Mono 之间可以转换，比如：Flux 的 count 操作（计算流中元素个数）返回 Mono，Mono 的 concatWith 操作（连接另一个响应式流）返回 Flux。
由于响应流的特点，我们不能再返回一个简单的POJO对象来表示结果了。必须返回一个类似Java中的Future的概念，在有结果可用时通知消费者进行消费响应。
Reactive Stream规范中这种被定义为Publisher<T> ，Publisher<T>是一个可以提供0-N个序列元素的提供者，并根据其订阅者Subscriber<? super T>的需求推送元素。一个Publisher<T>可以支持多个订阅者，并可以根据订阅者的逻辑进行推送序列元素。
Flux<T> 是一个能够发出 0 到 N 个元素组成的异步标准 Publisher<T>，它会被一个完成（completion）或错误（error）信号终止。因此，一个 Flux 的可能结果是 value、completion 或 value，这三个分别会传递给订阅者中的 onNext、onComplete、onError 方法。
注意：所有的信号事件，包括代表终止的信号事件都是可选的。如果没有 onNext 事件，但是有 onComplete 事件，那么发出的就是空的有限流；如果去掉 onComplete 就得到一个 无限的空数据流。无限的数据流可以不是空的，比如 Flux.interval(Duration) 生成的是一个 Flux<Long>，这是一个无限周期性发出规律整数的时钟数据流。
Mono<T> 是一种特殊的 Publisher<T>，它最多只能发出一个元素，然后（可选的）终止于 onComplete 或 onError 信号。
Mono 中的操作符是 Flux 中操作符的子集，即 Flux 中只有部分操作符适用于 Mono，有些操作符是将 Mono 和另一个 Publisher 连接转换为 Flux。例如，Mono#concatWith(Publisher) 转换为 Flux，Mono#then(Mono) 返回另一个 Mono。
注意：可以使用 Mono<Void> 来创建一个只有完成概念的空值异步处理过程（类似于 Runnable）。
在 Spring Data Redis 中，响应式编程也主要通过 Flux 和 Mono 来完成，后续将介绍怎样利用 Flux 和 Mono 来实现 Sping Data Redis 响应式编程。
