本文介绍如何基于 reactor 的 mono 流式组合能力，将多个有序的 `seedpreprocessor` 串联成一个响应式处理流水线，实现输入文档的逐级异步转换。
在响应式编程中，构建可组合、可扩展的处理链（Pipeline）是常见需求。Spring WebFlux 提供了强大的 Mono 和 Flux 操作符，其中 flatMap 是实现“上一阶段输出作为下一阶段输入”的关键——它支持异步、非阻塞地将前序结果映射为新的 Mono，并自动扁平化嵌套流。
回到你的 PipeLine 实现，核心问题在于：原代码中使用 Flux.fromIterable(...).map(...) 试图一次性对所有处理器应用 process()，但 map 是同步、并发无关的转换操作，无法传递中间状态；更重要的是，proc.process(initial) 始终以原始 initial 为输入，而非前一个处理器的输出，导致无法形成真正的链式调用。
✅ 正确做法是累积式构建 Mono 链：从初始 Mono
出发，依次 flatMap 到每个处理器，使每个 process(I) 的输入动态变为前一步的输出：public Monoexecute(String url) { log.info("Start processing URL = {}", url); PreProcessorDocument initial = new PreProcessorDocument(url); Monoresult = Mono.just(initial); for (SeedPreProcessorprocessor : allProcessors) { result = result.flatMap(processor::process); } return result; }? 这种写法天然具备以下优势：
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- 完全响应式：全程无阻塞，支持背压，适配高并发 WebFlux 场景；
- 顺序可控：依赖构造时已按 order() 排序的 allProcessors 列表，确保执行顺序严格一致；
- 错误传播自然：任一 Processor 返回 Mono.error() 或抛出异常，都会中断流水线并向下透传；
- 资源轻量：不创建中间集合或额外线程，仅通过函数式组合构建声明式流。
⚠️ 注意事项：
- 确保所有 SeedPreProcessor 实现类的 process() 方法真正返回异步完成的 Mono（例如调用 WebClient, ReactiveMongoTemplate 等），避免意外阻塞（如误用 .block()）；
- 若需在某处理器失败后降级处理（如默认值兜底），可在对应 flatMap 后追加 .onErrorResume(...)；
- 如需记录各阶段耗时或日志，推荐使用 doOnNext, doOnSubscribe, elapsed() 等副作用操作符，而非侵入业务逻辑。
总结：响应式管道的本质不是“遍历处理器”，而是“构建数据流拓扑”。通过 flatMap 的链式累积，你获得的不仅是一段可运行代码，更是一个声明式、可观测、可组合的响应式处理单元——这正是 WebFlux 流水线设计的精髓所在。
