1. reactor中的并发有两种方式

        1.1 flatmap，底层是多线程并发处理。在reactor的演讲中，flatmap对于io类型的并发效果较好.

        flamap有两个参数: int concurrency, int prefetch。分别代表并发的线程数和缓存大小

        注意凡是参数中有prefetch的，都表示这个operator有对应大小的缓存。

        1.2 parallel,这种operator对cpu并发的效果较好

2. groupyby的优化

        因为groupby的缓存可能会用完导致hang住。因此这里有如下的可以考虑的优化方法

1. 提高groupby的缓存数量

2. 增加flatmap中的concurrency和prefetch值

List<String> data = List.of("alpha", "air", "aim", "beta", "cat", "ball", "apple", "bat", "dog", "ace");Flux.fromIterable(data).log().doOnComplete(()->{ System.out.println("end");}).groupBy(d -> d.charAt(0),5).flatMap(g -> g.map(String::valueOf).startWith(String.valueOf(g.key())).map(o -> {System.out.println(o);return o;}),2,1).subscribe();

3. share和publish两个方法可以将冷流变成热流

4. 相对应的cache/buffer/onBackpressureBuffer等操作符因为存在了cache，因此将热流变成了冷流。

可学习文章：

flux中的缓存-CSDN博客