Project Reactor背压本质是下游通过request(n)显式控制数据接收时机与数量；需手动调用或借助limitRate等操作符触发，忽略则流停滞，滥用Long.MAX_VALUE则关闭背压；onBackpressureXXX处理缓冲溢出，自定义发布者须检查requestedFromDownstream，链路中flatMap等操作符可能破坏背压完整性。
Project Reactor 中的变量流背压控制，本质是让下游决定“什么时候收、收多少”，而不是上游一股脑地发。关键不在数据本身，而在 request(n) 这个请求信号——它驱动整个流的节奏。
背压不是自动发生的，而是靠 request(n) 显式触发
Flux 或 Mono 的订阅一旦建立，初始时下游没有发出任何请求，上游默认不发送任何数据。只有调用 subscription.request(n)，上游才开始推送最多 n 个元素。这个动作可以多次发生，比如处理完一批再要下一批。
- 手动控制最典型：继承
BaseSubscriber，在hookOnSubscribe里首次request(1)，在hookOnNext处理完再request(1)实现逐个拉取 - 自动封装常见：使用
limitRate(10)等操作符，底层仍是周期性调用request(10) - 注意：如果忘了 request，流就卡住不动；如果 request(Long.MAX_VALUE)，等于关闭背压，退化为无控推送
onBackpressureXXX 系列操作符解决“发太快、收太慢”时的溢出问题
当上游已按需发射，但下游处理延迟导致缓冲区堆积（例如 publishOn 切换线程后消费变慢），就需要策略性处理“已发出但未被消费”的数据。Reactor 提供几种预置策略：
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onBackpressureBuffer()：把来不及处理的数据暂存在内存队列中，适合短时突发、内存可控场景；但要注意设置容量上限，否则仍可能 OOM -
onBackpressureDrop()：新数据到达时若缓冲区满或无人请求，直接丢弃；适合日志、监控等允许丢失的流 -
onBackpressureLatest()：只保留最新一条未消费数据，旧的全丢；典型用于传感器状态更新，只关心当前值 -
onBackpressureError()：缓冲区满时立即终止流并抛出异常；适合强一致性要求、不容错过的业务流
变量流（如 Flux.create）必须自己尊重 requestedFromDownstream
自定义发布者（比如用 Flux.create 封装第三方 SDK 或事件源）最容易忽略背压。它不会自动感知下游请求量，必须主动检查 sink.requestedFromDownstream() 再决定是否发射：
- 返回值 ≤ 0：说明下游还没 request 或已取消，应暂停发射
- 返回值 > 0：可安全发射最多该数量的数据，且每次
sink.next()后建议递减计数 - 不检查这个值，就等于绕过背压机制，可能造成内存泄漏或数据丢失
背压效果依赖完整链路，中间操作符可能破坏它
某些操作符会隐式改变请求行为，导致背压失效或失真：
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flatMap默认并发度 256，内部每个内层流都独立 request，容易放大总请求数，建议显式设flatMap(..., 4) -
bufferTimeout或sample类操作符可能跳过部分数据，不体现真实消费节奏 - 混用阻塞调用（如
block()、Thread.sleep()）会让线程挂起，间接冻结 request 流动，应改用delayElements等非阻塞替代
