改异步纤程，你这才一千万个 IO 小任务，犯不着上分布式。Akka Stream （调度） + Akka HTTP （调 API ） 随便搞一搞单机就完事了

程序计数器 = Program Counter = PC

哪有什么岁月静好，不过是有人替你“寻恤滋事”

@dynastysea
上家公司 9-9-5.5 ，非常累，幸亏没结婚没孩子
996 被骂了这么多年，终于稍微有点改善了，可革命道路不能停啊，敌人现在的“和蔼可亲”还不是前辈们斗争出来的。
而且就算骂到今天，腾讯 /字节 /阿里还是大面积 996 。甚至还发明了明文规定加班要申请，要求你“自愿”加班，不填报申请的这种精神资本家，这你敢信？

@nothingistrue 还真都用异步 /nio 去读区的，Android 有 kotlin flow ，compose-jb 给搬到桌面端来了，无非就是多个 suspend / await 的事。而且我 Electron 压根就不可能用同步方法去读文件好吧，直接把 UI 卡白屏了，谁不是写个异步 /nio 读取呢。

只要你习惯了这事，就跟呼吸一样自然，说白了还是写的少了。

@jeesk 但浏览器的 JS 是单线程的，交互是不分开的。Android/Winform/WPF 你也可以用 kotlin flow API ，和 C# async/await ，并没有什么不同。过去开新线程发信号，走 delegate ，今天纯异步 fiber

@jeesk “ui 线程不可能做耗时的操作的，这样 ui 线程会卡死。” 我说的和你说的不是一回事吗？
JavaScript 这么多年不就是这么处理的么？
而且 NIO 本身就是异步了

并行流天天用，因为我是 Scala 😏
童叟无欺的并行流：
https://imgur.com/a/k0WqwRQ

多年前刚入行智能家居的时候有所耳闻，用来做建筑自动化的协议，不过现在没人用了吧

@nothingistrue nio 确实完全优于 bio ，完全替代这毋庸置疑。2022 年的今天谁在 UI 线程读取文件？十年前都不这么做了好吧。
如果你真的基础扎实的话，你应该知道 memory hierarchy 中 CPU >> Memory >>> Disk ，即使是计算密集型应用，异步流式文件加载也可以尽可能的让计算过程提前开始，最简单的例子就是“读取 CSV 文件，统计数据”，省下来的 CPU 时间可以留给计算过程，让总计算时间缩的更短。

Scala 生态里的 HTTP Body 读写都是纯异步的😏

@jeesk 有做过社区分享，数据是 Prometheus 实时采集的 3 Pod CPU 合计，TPS 也是来自 Ingress 和 服务内暴露的。
我的应用是全异步，包括 HTTP 和 RPC 调用，数据库访问走 hikaricp JDBC 链接池，但技术栈是 Scala 这边的，Akka Stream 混合 ZIO 纤程调度，线程池仅有 N 个 fiber scheduler + 2N 个 Blocking 。

大多数人都是先把线程池用💩了，再学美团动态线程池💩上雕花，并不知道一开始就把事情做对，反而去质疑教科书是不是写错了。

楼主和楼内其他回帖人也犯了不少谬误

我先说下我的实战经验，我有一个 NIO 生产环境服务，落到 JDBC 有 100 QPS ，CPU 消耗不超过 0.2 核心😏

对大部分 CRUD 需要访问数据库，他人 API 的 IO 密集型应用来说，完全 NIO 模型对性能的提升都是碾压级别的，碾过 BIO 渣都不剩。
另一点，JDBC 虽然是阻塞的，但不影响你开固定链接池异步访问，你的应用依然可以按照教科书上 n 核心的 CPU 开 n 个线程的池。

如果你想了解更多 NIO 概念，那应该去看看《响应式设计模式》

同楼主在青岛
我 23 岁(2014)的时候写 VB.net 也焦虑的不行，后来去了青岛一家做 PLC 智能家居的公司（东软载波 2015 ），认识了几个牛人慢慢找到了前进的方向。

是《组合数学》和《 SICP 》帮我缓解的焦虑，2016 年来到上海，至今薪资已十倍增长。
在这里我也将这两门课推荐给楼主，希望能帮助楼主提高薪资，缓解焦虑。

我用过 > 9 种 AIO Http Client
Scala: http4s / tapir / akka-http / play ws client
Python: aio-http
Kotlin: ktor on CIO
Rust: reqwest
Javascript: axios / fetch

说实话使用体验非常流畅，Spring 新版的 WebClient 因为还是受到 Java 语言不灵活的限制，使用体验大概率是要比以上 9 种都要差一些的。

Reactive Stream 的使用体验就是，>100 TPS 的服务才占用 0.2 个 CPU 核心，以至于我开发的服务在公司里没什么存在感。而且错误处理和理论模型也比 Go 要强好多倍。

既然 Spring 新加了这功能，我觉得你不妨体验一下，至于封装嘛，建议抄一下 Axios 之类的设计，让同事们更好上手。不要固步自封，不然升级了和没升级有什么区别呢。