Реактивное программирование с использованием rxjava торрент: Реактивное программирование с применением RxJava – ziginsider – Заметки Android

Содержание

Реактивное программирование с применением RxJava

Содержание.

Глава 1. Реактивное программирование с применением Rxjava 20
Реактивное программирование и RxJava 20
Когда возникает нужда в реактивном программировании 22
Как работает RxJava 23
Проталкивание и вытягивание 23
Синхронный и асинхронный режим 25
Конкурентность и параллелизм 28
Ленивые и энергичные типы 31
Двойственность 33
Одно или несколько? 34
Учет особенностей оборудования: блокирующий и неблокирующий ввод-вывод 39
Абстракция реактивности 44

Глава 2. Реактивные расширения 45
Анатомия rx.Observable 45
Подписка на уведомления от объекта Observable 48
Получение всех уведомлений с помощью типа Observer<T> 50
Управление прослушивателями с помощью типов Subscription и Subscriber<T> 50
Создание объектов Observable 52
Подробнее о методе Observable.create() 53
Бесконечные потоки 56
Хронометраж: операторы timer() и intervalQ 61
Горячие и холодные объекты Observable 61
Практический пример: от API обратных вызовов к потоку Observable 63
Управление подписчиками вручную 68
Класс rx. subjects. Subject 69
Тип ConnectableObservable 71
Реализация единственной подписки с помощью publish().refCount() 72
Жизненный цикл ConnectableObservable 74
Резюме 77

Глава 3. Операторы и преобразования 79
Базовые операторы: отображение и фильтрация 79
Взаимно однозначные преобразования с помощью тар() 81
Обертывание с помощью flatMap() 85
Откладывание событий с помощью оператора delay() 90
Порядок событий после flatMapO 91
Сохранение порядка с помощью concatMap() 93
Более одного объекта Observable 95
Обращение с несколькими объектами Observable, как с одним, с помощью merge() 95
Попарная композиция с помощью zip() и zipWith() 97
Когда потоки не синхронизированы: combineLatest(), withLatestFrom() и amb() 100
Более сложные операторы: collect(), reduce(), scan(), distinctQ и groupBy() 106
Просмотр последовательности с помощью Scan и Reduce 106
Редукция с помощью изменяемого аккумулятора: collect() 108
Проверка того, что Observable содержит ровно один элемент, с помощью singleQ 109
Устранение дубликатов с помощью distinct() и distinctUntilChanged() 110
Выборка с помощью операторов skip(), takeWhileQ и прочих 112
Способы комбинирования потоков: concat(), merge() и switchOnNext() 114
Расщепление потока по условию с помощью groupByQ 121
Написание пользовательских операторов 125
Повторное использование операторов с помощью compose() 125
Реализация более сложных операторов с помощью lift() 127
Резюме 133

Глава 4. Применение реактивного программирования в существующих приложениях 134
От коллекций к Observable 135
BiockingObservable: выход из реактивного мира 135
О пользе лени 138
Композиция объектов Observable 140
Ленивое разбиение на страницы и конкатенация 141
Императивная конкурентность 142
flatMapO как оператор асинхронного сцепления 148
Замена обратных вызовов потоками 153
Периодический опрос изменений 156
Многопоточность в RxJava 157
Что такое диспетчер? 158
Декларативная подписка с помощью subscribeOnQ 167
Конкурентность и поведение subscribeOn() 171
Создание пакета запросов с помощью groupByQ 175
Декларативная конкурентность с помощью observeOn() 177
Другие применения диспетчеров 180
Резюме 181

Глава 5. Реактивность сверху донизу 183
Решение проблемы C10k 183
Традиционные HTTP-серверы на основе потоков 185
Неблокирующий HTTP-сервер на основе Netty и Rxtyetty 187
Сравнение производительности блокирующего и реактивного сервера 195
Обзор реактивных HTTP-серверов 200
Код HTTP-клиента 201
Доступ к реляционной базе данных 205
NOTIFY и LISTEN на примере PostgreSQL 207
CompletableFuture и потоки 211
Краткое введение в CompletableFuture 211
Сравнение типов Observable и Single 220
Создание и потребление объектов типа Single 221
Объединение ответов с помощью zip, merge и concat 223
Интероперабельность с Observable и CompletableFuture 225
Когда использовать тип Single? 226
Резюме 227

Глава 6. Управление потоком и противодавление 228
Управление потоком 228
Периодическая выборка и отбрасывание событий 228
Скользящее окно 237
Пропуск устаревших событий с помощью debounceQ 238
Противодавление 243
Противодавление в RxJava 244
Встроенное противодавление 247
Производители и исключение MissingBackpressureException 250
Учет запрошенного объема данных 253
Резюме 259

Глава 7. Тестирование и отладка 260
Обработка ошибок 260
А где же мои исключения? 261
Декларативная замена try-catch 264
Таймаут в случае отсутствия событий 268
Повтор после ошибки 271
Тестирование и отладка 275
Виртуальное время 275
Диспетчеры и автономное тестирование 277
Автономное тестирование 279
Мониторинг и отладка 287
Обратные вызовы doOn () 287
Измерение и мониторинг 289
Резюме 292

Глава 8. Практические примеры 293
Применение RxJava в разработке программ для Android 293
Предотвращение утечек памяти в компонентах Activity 294
Библиотека Retrofit со встроенной поддержкой RxJava 296
Диспетчеры в Android 301
События пользовательского интерфейса как потоки 304
Управление отказами с помощью Hystrix 307
Hystrix: первые шаги 308
Неблокирующие команды и HystrixObservableCommand 310
Паттерн Переборка и быстрое прекращение 311
Пакетирование и объединение команд 313
Мониторинг и инструментальные панели 318
Опрос баз данных NoSQL 321
Клиенстский API Couchbase 322
Клиентский API MongoDB 323
Интеграция с Camel 325
Потребление файлов с помощью Camel 325
Получение сообщений от Kafka 326
Потоки Java 8 и CompletableFuture 326
Полезность параллельных потоков 328
Выбор подходящей абстракции конкурентности 330
Когда выбирать Observable? 331
Потребление памяти и утечки 332
Операторы, потребляющие неконтролируемый объем памяти 332
Резюме 337

Глава 9. Направления будущего развития 338
Реактивные потоки 338
Типы Observable и Flowable 338
Производительность 339
Миграция 340

Приложения.

Приложение А. Дополнительные примеры
НТТР-серверов 341
Системный вызов fork() в программе на С 341
Один поток — одно подключение 343
Пул потоков для обслуживания подключений 345
Приложение В. Решающее дерево для выбора
операторов Observable 347
Об авторах 352
Об изображении на обложке 352
Предметный указатель 353

Вступление в Реактивное Программирование, которое вы пропустили / Хабр

Ну что ж, вы решили выучить новую вещь, которая называется Реактивное программирование (Reactive Programming), а в частности — его имплементацию в виде Rx, Bacon.js, RAC или чего-то другого.

Обучение — сложный процесс, который становится еще труднее, когда нету подходящего материала. И в начале моего обучения, я пытался найти какие-то туториалы. Но все что я находил были частичные гайди, которые носили поверхностных характер и не давали целостного представления о построении архитектуры. А документация по библиотекам не особо помогла при понимании некоторых функций:

Rx.Observable.prototype.flatMapLatest(selector, [thisArg])

Projects each element of an observable sequence into a new sequence of observable sequences by incorporating the element’s index and then transforms an observable sequence of observable sequences into an observable sequence producing values only from the most recent observable sequence.


Святая Корова!

Я прочитал две книги, первая из которых всего лишь описывала общую картину, в то время, как вторая описывала использование конкретной библиотеки. Окончание обучения реактивному программированию было сложно — приходилось разбираться с ним в процессе работы. В Futurice я применил его в реальном проекте при поддержки некоторых своих коллег.

Самой сложной частью процесса обучения оказалось научить свой мозг работать в «реактивном» стиле, имея старые императивные привычки и стойкие шаблоны разработки. К сожалению я не нашел уроков в интернете, которые описывали бы этот аспект и я подумал, что мир заслуживает несколько слов о том, как думать в реактивном стиле.

В общем, можем начинать. А документация библиотек может помочь продолжить полет после моей статьи. Я надеюсь, что я вам помогу.

В интернете существует много плохих объяснений и определений реактивного программирования. Например Википедия как всегда все обобщает и теоретизирует, а Stackoverflow содержит каноничные ответы, которые не подходят новичку. Reactive Manifesto звучит, как одна из тех вещей, которые нужно показывать своему проектному менеджеру или бизнес аналитику своей компании. А Rx terminology «Rx = Observables + LINQ + Schedulers» настолько тяжел и майкрософтный, что большинству из нас остается только возмущаться. Слоганы вроде «реактивный» и «распространение изменений» не объясняют ничего конкретного, что отличало б типичный подход MV*, который уже встроен в ваш язык. Конечно же представления из моего фреймворка реагируют на модели. Конечно же распространение изменений. Если б это было не так — то мы б не увидели работу программы.

Ну что ж, давайте расставим точки над i.

Реактивное программирование — это программирование с асинхронными потоками(streams) данных.
В общем говоря, здесь нету ничего нового. Шины событий или типичные события нажатий на кнопки — это все реальные примеры асинхронных событийных потоков, которые вы можете слушать и выполнять некоторые побочные действия. По сути — реактивность эксплуатирует эту идею на стероидах. Вам предоставляется возможность создавать потоки чего-либо, не только события нажатий. Потоки легковесные и используются повсеместно: переменные, пользовательский ввод, свойства, кеш, структуры данных и многое многое другое. Например, лента Твитера может быть потоком данных наравне с чередой событий пользовательского интерфейса. То есть можно слушать поток и реагировать на события в нем.

Более того, вы получаете прекрасный набор инструментов и функций для сочетания, которые позволяют создавать и фильтровать каждый из этих потоков. Вот где «функциональная» магия дает о себе знать. Потоки могут быть использованы как входные параметры друг друга.
Даже множественный поток может быть использован как входной аргумент другого потока. Вы можете объединять несколько потоков. Вы можете фильтровать один поток, чтобы потом получить другой, который содержит только актуальные данные. Вы можете объединять данные с одного потока с данными другого, чтобы получить еще один.

Так вот, если потоки — это центральная идея Реактивности, давайте более пристально рассмотрим их, начнем с знакомого нам событийного потока «нажатия на кнопку».

Поток — это последовательность, состоящая из постоянных событий, отсортированных по времени

. В нем может быть три типа сообщений: значения (данные некоторого типа), ошибки и сигнал о завершении работы. Рассмотрим то, что сигнал о завершении имеет место для экземпляра объекта во время нажатия кнопки закрытия.

Мы получаем эти cгенерированные события асинхронно, всегда. Согласно идеологии реактивного программирования существуют три вида функций: те, которые должны выполняться, когда некоторые конкретные данные будут отправлены, функции обработки ошибок и другие функции с сигналами о завершении работы программы. Иногда последнее два пункта можно опустить и сосредоточится на определении функций для обработки значений. Слушать(listening) поток означает подписаться(subscribing) на него. То есть функции, которые мы определили это наблюдатели(observers). А поток является субъектом который наблюдают. Такой подход называется Observer Design Pattern.

Альтернативным способом представить вышеупомянутую диаграмму является ASCII графика, которую мы будем использовать в некоторых разделах этого туториала:
--a---b-c---d---X---|->

a, b, c, d are emitted values
X is an error
| is the 'completed' signal
---> is the timeline

Чтобы не дать вам заскучать давайте разберем что-то новое, например создадим поток событий, преобразовав изначальный поток событий нажатий.

Первое что мы сделаем — добавим счетчик, который будет индикатором нажатий кнопки. В большинстве Реактивных библиотек каждый поток имеет много встроенных функций, таких как объединение, фильтр, сканер и так дальше. Когда вы вызываете одну из этих функций, таких как clickStream.map(f), она возвращает новый поток, который базируется на родительском(на clickStream). Дочерний поток никаким образом не затрагивает и не модифицирует своего родителя. Это свойство называется постоянностью(immutability) и является неотъемлемой частью реактивных потоков, так само как блинчики нельзя себе представить без сиропа. Это разрешает нам объединять функции(например — clickStream.map(f).scan(g)):

clickStream: ---c----c--c----c------c-->
               vvvvv map(c becomes 1) vvvv
               ---1----1--1----1------1-->
               vvvvvvvvv scan(+) vvvvvvvvv
counterStream: ---1----2--3----4------5-->

Функция map(f) создает новый поток, в котором с помощью функции f заменяться каждое новое событие. В нашем случае мы привязываем единицу к каждом нажатию на кнопку. Функция scan(g) агрегирует все предыдущие значение в потоке, возвращая значение x = g(accumulated, current).
После этого counterStream посылает общее количество нажатий.

Для того, чтобы показать реальную силу Реактивного подхода, давайте просто скажем, что вы хотите получить поток, который будет вызывать двойное нажатие. Для того, чтобы сделать все более интересным, давайте скажем, что мы хотим чтобы новый поток рассматривал тройные нажатия как двойные, или, в общем, как мультинажатия(два или больше). Сделайте глубокий вдох и представьте что вы моли бы сделать то же самое в традиционной императивной манере. Я держу пари, что это звучит довольно мерзко и включает в себя переменные для сохранения некоторых состояний и временных интервалов.

То-есть, в Реактивном программирование все очень просто. По сути логика сосредоточена в 4 строчках кода
. Но давайте не будем обращать внимание на код, пока что. Размышление над диаграмой — лучший способ для понимания и построение потоков, без разницы, являетесь ли вы экспертом или только начинаете.

Серые прямоугольники являются функциями трансформации одного потока в другой. Первое, что мы сделали — аккумулировали клики в список. Всякий раз, когда 250 миллисекунд задержки события проходят (вот почему buffer(stream.throttle(250ms)), генерируется событие. Не переживайте насчет понимания деталей этого момента. Мы только разбираемся с Реактивностью. Результатом является поток списка, где к каждому элементу была применена функция map(), чтобы присоединить к каждому списку его длину. И наконец мы игнорируем число 1, используя функцию filter(x >= 2). Это все — всего 3 операции для того что бы создать наш целевой поток. Мы можем подписать на него листенер, который будет реагировать в точности так, как мы захотим.

Я надеюсь, что вы получили наслаждение от красоты этого подхода. Этот пример — всего лишь верхушка айсберга: вы можете применять те же операции к разным типам потоков данных, например к потокам ответа API. Ну и к тому же впереди еще огромное количество других функций.

Реактивное программирование — CoderLessons.com

Реактивное программирование — это парадигма программирования, которая касается потоков данных и распространения изменений. Это означает, что когда поток данных испускается одним компонентом, изменение будет распространяться на другие компоненты с помощью библиотеки реактивного программирования. Распространение изменений будет продолжаться, пока не достигнет конечного получателя. Разница между управляемым событиями и реактивным программированием заключается в том, что программирование, управляемое событиями, вращается вокруг событий, а реактивное программирование вращается вокруг данных.

ReactiveX или RX для реактивного программирования

ReactiveX или Raective Extension — самая известная реализация реактивного программирования. Работа ReactiveX зависит от следующих двух классов:

Наблюдаемый класс

Этот класс является источником потока данных или событий и упаковывает входящие данные, чтобы данные могли быть переданы из одного потока в другой. Он не будет предоставлять данные, пока какой-либо наблюдатель не подпишется на него.

Класс наблюдателя

Этот класс потребляет поток данных, испускаемый наблюдаемым . Может быть несколько наблюдателей с наблюдаемыми, и каждый наблюдатель будет получать каждый элемент данных, который испускается. Наблюдатель может получить три типа событий, подписавшись на наблюдаемые —

  • Событие on_next () — подразумевает наличие элемента в потоке данных.

  • Событие on_completed () — подразумевает завершение эмиссии, и больше ничего не приходит.

  • Событие on_error () — также подразумевает завершение эмиссии, но в случае, когда наблюдаемая выдает ошибку.

Событие on_next () — подразумевает наличие элемента в потоке данных.

Событие on_completed () — подразумевает завершение эмиссии, и больше ничего не приходит.

Событие on_error () — также подразумевает завершение эмиссии, но в случае, когда наблюдаемая выдает ошибку.

RxPY — модуль Python для реактивного программирования

RxPY — это модуль Python, который можно использовать для реактивного программирования. Мы должны убедиться, что модуль установлен. Следующая команда может быть использована для установки модуля RxPY —

pip install RxPY

пример

Ниже приведен скрипт Python, который использует модуль RxPY и его классы Observable и Observe для реактивного программирования. Есть в основном два класса —

  • get_strings () — для получения строк от наблюдателя.

  • PrintObserver () — для печати строк из наблюдателя. Он использует все три события класса наблюдателя. Он также использует класс subscribe ().

get_strings () — для получения строк от наблюдателя.

PrintObserver () — для печати строк из наблюдателя. Он использует все три события класса наблюдателя. Он также использует класс subscribe ().

from rx import Observable, Observer
def get_strings(observer):
   observer.on_next("Ram")
   observer.on_next("Mohan")
   observer.on_next("Shyam")
      observer. on_completed()
class PrintObserver(Observer):
   def on_next(self, value):
      print("Received {0}".format(value))
   def on_completed(self):
   print("Finished")
   def on_error(self, error):
      print("Error: {0}".format(error))
source = Observable.create(get_strings)
source.subscribe(PrintObserver())

Выход

Received Ram
Received Mohan
Received Shyam
Finished

PyFunctional библиотека для реактивного программирования

PyFunctional — это еще одна библиотека Python, которую можно использовать для реактивного программирования. Это позволяет нам создавать функциональные программы с использованием языка программирования Python. Это полезно, потому что позволяет нам создавать конвейеры данных, используя цепные функциональные операторы.

Разница между RxPY и PyFunctional

Обе библиотеки используются для реактивного программирования и обрабатывают поток одинаковым образом, но основное различие между ними зависит от обработки данных. RxPY обрабатывает данные и события в системе, а PyFunctional фокусируется на преобразовании данных с использованием парадигм функционального программирования.

Установка PyFunctional модуля

Нам нужно установить этот модуль перед его использованием. Он может быть установлен с помощью команды pip следующим образом:

pip install pyfunctional

пример

В следующем примере используется модуль PyFunctional и его класс seq, которые действуют как объект потока, с которым мы можем перебирать и манипулировать. В этой программе он отображает последовательность с помощью функции lamda, которая удваивает каждое значение, затем фильтрует значение, где x больше 4, и, наконец, уменьшает последовательность до суммы всех оставшихся значений.

Реактивное программирование — Reactive programming

В вычислении , реактивная программирования является декларативной парадигмой программирования связаны с потоками данных и распространением изменений. С помощью этой парадигмы можно легко выразить статические (например, массивы) или динамические (например, источники событий) потоки данных , а также сообщить, что предполагаемая зависимость в связанной модели выполнения существует, что облегчает автоматическое распространение измененных данных. течь.

Например, в настройке императивного программирования, это будет означать, что в момент оценки выражения ему присваивается результат , а позже значения и могут быть изменены без влияния на значение . С другой стороны, в реактивном программировании значение автоматически обновляется всякий раз, когда значения или меняются, без необходимости повторного выполнения инструкции для определения текущего присвоенного значения а знак равно б + c {\ displaystyle a: = b + c} а {\ displaystyle a} б + c {\ displaystyle b + c} б {\ displaystyle b} c {\ displaystyle c} а {\ displaystyle a} а {\ displaystyle a} б {\ displaystyle b} c {\ displaystyle c} а знак равно б + c {\ displaystyle a: = b + c} а . {\ displaystyle a.}

Другой пример — язык описания оборудования, такой как Verilog , где реактивное программирование позволяет моделировать изменения по мере их распространения по цепям.

Реактивное программирование было предложено как способ упростить создание интерактивных пользовательских интерфейсов и системной анимации почти в реальном времени.

Например, в архитектуре модель – представление – контроллер (MVC) реактивное программирование может способствовать изменениям в базовой модели , которые автоматически отражаются в связанном представлении .

Подходы к созданию реактивных языков программирования

При создании языков реактивного программирования используются несколько популярных подходов. Спецификация выделенных языков, специфичных для различных ограничений домена . Такие ограничения обычно характеризуются описанием встроенных вычислений или оборудования в реальном времени. Другой подход включает в себя спецификацию языков общего назначения, которые включают поддержку реактивности. Другие подходы сформулированы в определении и использовании программных библиотек или встроенных предметно-ориентированных языков , которые обеспечивают реактивность наряду с языком программирования или поверх него. Спецификация и использование этих различных подходов приводит к компромиссу языковых возможностей . В целом, чем более ограничен язык, тем больше связанные с ним компиляторы и инструменты анализа могут информировать разработчиков (например, при выполнении анализа того, могут ли программы выполняться в реальном времени). Функциональные компромиссы в специфичности могут привести к ухудшению общей применимости языка.

Модели и семантика программирования

Семейство реактивного программирования регулируется множеством моделей и семантики. Мы можем условно разделить их по следующим размерам:

  • Синхронность: является ли базовая модель времени синхронной или асинхронной?
  • Детерминизм: детерминированный или недетерминированный как в процессе оценки, так и в результатах
  • Процесс обновления: обратные вызовы против потока данных против актера

Методы реализации и проблемы

Суть реализаций

Среды выполнения языка реактивного программирования представлены в виде графика, который определяет зависимости между задействованными реактивными значениями. В таком графе узлы представляют собой процесс вычисления, а отношения зависимости модели ребер . Такая среда выполнения использует упомянутый граф, чтобы отслеживать различные вычисления, которые должны быть выполнены заново, как только задействованный ввод изменяет значение.

Изменить алгоритмы распространения

Наиболее распространенные подходы к распространению данных:

  • Вытягивание : Потребитель значения фактически является проактивным , поскольку он регулярно запрашивает значения у наблюдаемого источника и реагирует всякий раз, когда релевантное значение доступно. Такая практика регулярной проверки событий или изменений значений обычно называется опросом .
  • Push : потребитель значения получает значение из источника всякий раз, когда значение становится доступным. Эти значения являются самодостаточными, например, они содержат всю необходимую информацию, и потребителю не требуется запрашивать дополнительную информацию.
  • Push-pull : Потребитель значения получает уведомление об изменении , которое является кратким описанием изменения, например, «какое-то значение изменено» — это часть push . Однако уведомление не содержит всей необходимой информации (т.е. не содержит фактических значений), поэтому потребитель должен запросить у источника дополнительную информацию (конкретное значение) после того, как он получит уведомление — это извлекающая часть. Этот метод обычно используется, когда существует большой объем данных, которые могут быть потенциально интересны потребителям. Таким образом, чтобы уменьшить пропускную способность и задержку, отправляются только легкие уведомления; а затем те потребители, которым требуется дополнительная информация, будут запрашивать эту конкретную информацию. У этого подхода также есть недостаток, заключающийся в том, что источник может быть перегружен многочисленными запросами дополнительной информации после отправки уведомления.
Что толкать?

На уровне реализации реакция на событие заключается в распространении информации на графике, которая характеризует наличие изменения. Следовательно, вычисления, на которые влияет такое изменение, затем становятся устаревшими и должны быть помечены для повторного выполнения. Такие вычисления обычно характеризуются переходным закрытием изменения в соответствующем источнике. Распространение изменений может затем привести к обновлению значения стоков графа .

Информация, передаваемая графом, может состоять из полного состояния узла, т. Е. Результата вычислений задействованного узла. В таких случаях предыдущий вывод узла игнорируется. Другой метод включает в себя дельта-распространение, т.е. распространение инкрементных изменений . В этом случае информация распространяется по ребрам графа , которые состоят только из дельт, описывающих, как был изменен предыдущий узел. Этот подход особенно важен, когда узлы содержат большие объемы данных о состоянии , которые в противном случае было бы дорого пересчитывать с нуля.

Дельта-распространение — это, по сути, оптимизация, которая широко изучалась в дисциплине инкрементных вычислений , подход которой требует удовлетворения во время выполнения, включая проблему обновления представления . Эта проблема, как известно, характеризуется использованием сущностей базы данных , которые отвечают за поддержание изменяющихся представлений данных.

Другой распространенной оптимизацией является использование унарного накопления изменений и пакетного распространения . Такое решение может быть более быстрым, поскольку оно сокращает обмен данными между задействованными узлами. Затем можно использовать стратегии оптимизации, которые определяют характер изменений, содержащихся внутри, и вносят соответствующие изменения. например, два изменения в пакете могут отменять друг друга и, таким образом, просто игнорироваться. Еще один доступный подход описан как распространение уведомления о недействительности . Этот подход заставляет узлы с недопустимыми входными данными извлекать обновления, что приводит к обновлению их собственных выходных данных.

Есть два основных способа построения графа зависимостей :

  1. График зависимостей поддерживается неявно внутри цикла событий . Регистрация явных обратных вызовов приводит к созданию неявных зависимостей. Следовательно, инверсия управления , которая вызывается обратным вызовом, остается на месте. Однако для того, чтобы сделать обратные вызовы функциональными (то есть возвращать значение состояния вместо значения единицы), необходимо, чтобы такие обратные вызовы стали композиционными.
  2. График зависимостей зависит от программы и создается программистом. Это облегчает адресацию инверсии управления обратным вызовом двумя способами: либо граф указывается явно (обычно с использованием предметно-ориентированного языка (DSL), который может быть встроен), либо граф неявно определяется с выражением и генерацией с использованием эффективного , архетипический язык .

Проблемы реализации в реактивном программировании

Глюки

При распространении изменений можно выбрать такие порядки распространения, чтобы значение выражения не было естественным следствием исходной программы. Мы можем легко проиллюстрировать это на примере. Предположим seconds , это реактивное значение, которое изменяется каждую секунду, чтобы представить текущее время (в секундах). Рассмотрим это выражение:

t = seconds + 1
g = (t > seconds)

Поскольку t всегда должно быть больше seconds , это выражение всегда должно возвращать истинное значение. К сожалению, это может зависеть от порядка оценки. При seconds изменении должны обновляться два выражения: seconds + 1 и условное. Если первое выполняется раньше второго, то этот инвариант будет сохраняться. Если, однако, сначала обновляется условие, используя старое значение t и новое значение seconds , тогда выражение будет иметь ложное значение. Это называется глюк .

Некоторые реактивные языки не содержат сбоев и подтверждают это свойство. Обычно это достигается топологической сортировкой выражений и обновлением значений в топологическом порядке. Однако это может иметь последствия для производительности, например задержку доставки значений (из-за порядка распространения). Следовательно, в некоторых случаях реактивные языки допускают сбои, и разработчики должны знать о возможности того, что значения могут временно не соответствовать исходному тексту программы, и что некоторые выражения могут оцениваться несколько раз (например, t > seconds могут оцениваться дважды: один раз, когда seconds прибывает новое значение и еще раз при t обновлении).

Циклические зависимости

Топологическая сортировка зависимостей зависит от того, является ли граф зависимостей направленным ациклическим графом (DAG). На практике программа может определять граф зависимостей с циклами. Обычно языки реактивного программирования ожидают, что такие циклы будут «прерваны» путем размещения некоторого элемента вдоль «заднего края», чтобы разрешить завершение реактивного обновления. Обычно языки предоставляют такой оператор, delay который используется механизмом обновления для этой цели, поскольку a delay означает, что то, что следует за ним, должно быть оценено на «следующем временном шаге» (позволяющем завершить текущую оценку).

Взаимодействие с изменяемым состоянием

Реактивные языки обычно предполагают, что их выражения являются чисто функциональными . Это позволяет механизму обновления выбирать разные порядки для выполнения обновлений и оставлять конкретный порядок неуказанным (тем самым обеспечивая оптимизацию). Однако, когда реактивный язык встроен в язык программирования с состоянием, программисты могут выполнять изменяемые операции. Как сделать это взаимодействие гладким, остается открытой проблемой.

В некоторых случаях возможны принципиальные частичные решения. Два таких решения включают:

  • Язык может предложить понятие «изменчивой ячейки». Изменяемая ячейка — это ячейка, о которой знает система реактивного обновления, поэтому изменения, внесенные в ячейку, распространяются на остальную часть реактивной программы. Это позволяет нереактивной части программы выполнять традиционную мутацию, в то же время позволяя реактивному коду узнавать об этом обновлении и реагировать на него, таким образом поддерживая согласованность отношений между значениями в программе. Примером реактивного языка, который предоставляет такую ​​ячейку, является FrTime.
  • Правильно инкапсулированные объектно-ориентированные библиотеки предлагают инкапсулированное понятие состояния. В принципе, поэтому такая библиотека может плавно взаимодействовать с реактивной частью языка. Например, обратные вызовы могут быть установлены в геттерах объектно-ориентированной библиотеки для уведомления механизма реактивного обновления об изменениях состояния, а изменения в реактивном компоненте могут быть переданы объектно-ориентированной библиотеке через геттеры. FrTime использует такую ​​стратегию.
Динамическое обновление графика зависимостей

В некоторых реактивных языках граф зависимостей статичен , то есть граф фиксируется на протяжении всего выполнения программы. В других языках граф может быть динамическим , т. Е. Он может меняться по мере выполнения программы. В качестве простого примера рассмотрим этот иллюстративный пример (где seconds — реактивное значение):

t =
  if ((seconds mod 2) == 0):
    seconds + 1
  else:
    seconds - 1
  end
t + 1

Каждую секунду значение этого выражения меняется на другое реактивное выражение, которое t + 1 затем зависит от. Поэтому график зависимостей обновляется каждую секунду.

Разрешение динамического обновления зависимостей обеспечивает значительную выразительную мощь (например, динамические зависимости обычно возникают в программах с графическим интерфейсом пользователя (GUI)). Однако механизм реактивного обновления должен решить, восстанавливать ли выражения каждый раз или оставить узел выражения созданным, но неактивным; в последнем случае убедитесь, что они не участвуют в вычислениях, когда они не должны быть активными.

Концепции

Степени явности

Реактивные языки программирования могут варьироваться от очень явных, в которых потоки данных настраиваются с помощью стрелок, до неявных, когда потоки данных производятся из языковых конструкций, которые выглядят аналогично конструкциям императивного или функционального программирования. Например, в неявно расширенном функциональном реактивном программировании (FRP) вызов функции может неявно вызывать создание узла в графе потока данных. Библиотеки реактивного программирования для динамических языков (например, библиотеки Lisp «Cells» и Python «Trellis») могут создавать граф зависимостей на основе анализа значений, считываемых во время выполнения функции, во время выполнения, что позволяет спецификациям потока данных быть как неявными, так и динамическими.

Иногда термин реактивное программирование относится к архитектурному уровню разработки программного обеспечения, где отдельные узлы в графе потока данных представляют собой обычные программы, которые взаимодействуют друг с другом.

Статический или динамический

Реактивное программирование может быть чисто статическим, когда потоки данных настроены статически, или динамическим, когда потоки данных могут изменяться во время выполнения программы.

Использование переключателей данных в графе потока данных может в некоторой степени сделать статический граф потока данных динамичным и слегка размыть различия. Однако настоящее динамическое реактивное программирование может использовать императивное программирование для восстановления графа потока данных.

Реактивное программирование высшего порядка

Можно сказать, что реактивное программирование относится к более высокому уровню, если оно поддерживает идею о том, что потоки данных могут использоваться для создания других потоков данных. То есть результирующее значение из потока данных представляет собой другой граф потока данных, который выполняется с использованием той же модели оценки, что и первый.

Дифференциация потока данных

В идеале все изменения данных распространяются мгновенно, но на практике этого нельзя гарантировать. Вместо этого может потребоваться дать разным частям графа потока данных разные приоритеты оценки. Это можно назвать дифференцированным реактивным программированием .

Например, в текстовом процессоре маркировка орфографических ошибок не обязательно должна полностью синхронизироваться с вставкой символов. Здесь потенциально можно использовать дифференцированное реактивное программирование, чтобы придать программе проверки орфографии более низкий приоритет, что позволит отложить ее выполнение при одновременном сохранении других потоков данных мгновенными.

Однако такая дифференциация вносит дополнительную сложность в конструкцию. Например, решение о том, как определять различные области потока данных и как обрабатывать передачу событий между различными областями потока данных.

Оценочные модели реактивного программирования

Оценка реактивных программ не обязательно основана на том, как оцениваются языки программирования на основе стека. Вместо этого, когда некоторые данные изменены, изменение распространяется на все данные, которые частично или полностью получены из данных, которые были изменены. Это распространение изменений может быть достигнуто несколькими способами, из которых, возможно, наиболее естественным способом является схема недействительности / ленивого повторного подтверждения.

Было бы проблематично просто наивно распространять изменение с помощью стека из-за потенциальной экспоненциальной сложности обновления, если структура данных имеет определенную форму. Одну такую ​​форму можно описать как «повторяющуюся форму ромба», и она имеет следующую структуру: A n → B n → A n + 1 , A n → C n → A n + 1 , где n = 1,2 … Эту проблему можно решить, распространяя аннулирование только тогда, когда некоторые данные еще не признаны недействительными, а затем повторно проверяйте данные, когда это необходимо, с помощью ленивой оценки .

Одна неотъемлемая проблема реактивного программирования состоит в том, что большинство вычислений, которые можно было бы оценить и забыть на нормальном языке программирования, необходимо представить в памяти как структуры данных. Это потенциально может сделать реактивное программирование очень затратным по памяти. Однако исследование того, что называется понижением, потенциально может решить эту проблему.

С другой стороны, реактивное программирование — это форма того, что можно описать как «явный параллелизм», и поэтому оно может быть полезным для использования мощности параллельного оборудования.

Сходства с паттерном наблюдателя

Реактивное программирование имеет принципиальное сходство с шаблоном наблюдателя, обычно используемым в объектно-ориентированном программировании . Однако интеграция концепций потока данных в язык программирования упростит их выражение и, следовательно, может повысить степень детализации графа потока данных. Например, шаблон наблюдателя обычно описывает потоки данных между целыми объектами / классами, тогда как объектно-ориентированное реактивное программирование может быть нацелено на члены объектов / классов.

Подходы

Императив

Можно объединить реактивное программирование с обычным императивным программированием. В такой парадигме императивные программы работают с реактивными структурами данных. Такая установка аналогична императивному программированию с ограничениями ; однако, в то время как императивное программирование с ограничениями управляет двунаправленными ограничениями, реактивное императивное программирование управляет односторонними ограничениями потока данных.

Объектно-ориентированный

Объектно-ориентированное реактивное программирование (OORP) — это комбинация объектно-ориентированного программирования и реактивного программирования. Возможно, наиболее естественный способ создать такую ​​комбинацию заключается в следующем: вместо методов и полей у объектов есть реакции, которые автоматически переоцениваются, когда другие реакции, от которых они зависят, были изменены.

Если язык OORP поддерживает свои императивные методы, он также попадает в категорию императивного реактивного программирования.

Функциональный

Функциональное реактивное программирование (FRP) — это парадигма программирования для реактивного программирования функционального программирования .

На основе правил

Относительно новая категория языков программирования использует ограничения (правила) в качестве основной концепции программирования. Он состоит из реакций на события, которые удовлетворяют все ограничения. Это не только облегчает реакции, основанные на событиях, но и делает реактивные программы инструментом правильности программного обеспечения. Примером языка реактивного программирования, основанного на правилах, является Ampersand, который основан на алгебре отношений .

Смотрите также

  • ReactiveX , API для реализации реактивного программирования с потоками, наблюдаемыми объектами и операторами с множеством языковых реализаций, включая RxJs, RxJava, RxPy и RxSwift. Йоостен, Стеф (2018), «Связь Алгебра , как языка программирования , с помощью компилятора амперсанд», журнал логических и алгебраические методы в программировании , 100 , стр 113-29,. Дои : 10.1016 / j.jlamp.2018.04.002 .
  • внешние ссылки

    • Обзор реактивного программирования Статья Э. Байномугиша, А. Ломбида Карретона, Т. Ван Катсема, С. Мостинкса и У. Де Мойтера, в которой проводится обзор и систематизация существующих подходов к реактивному программированию.
    • MIMOSA Проект INRIA — ENSMP , общий сайт о реактивном программировании.
    • Эксперименты с Cells Демонстрация простого приложения реактивного программирования на Лиспе с использованием библиотеки Cells
    • REScala Реактивное программирование для объектно- ориентированных приложений.
    • Прекращение поддержки паттерна Observer Статья Инго Майера, Тиарка Ромпфа и Мартина Одерски , выпущенная в 2010 году, описывает структуру реактивного программирования для языка программирования Scala .
    • Устарение паттерна наблюдателя в Scala.React Статья Инго, 2012 г.
    • RxJS , библиотека Reactive Extensions для «составления асинхронных […] программ с использованием наблюдаемых последовательностей»

    Что такое (функциональное) реактивное программирование?

    Прочитав много страниц о FRP, я наконец-то натолкнулся на эту поучительную статью о FRP, которая, наконец, заставила меня понять, что такое FRP на самом деле.

    Я цитирую ниже Генриха Апфельма (автора реактивного банана).

    В чем суть функционально-реактивного программирования?

    Распространенным ответом будет то, что «FRP — это все, что описывает систему в терминах изменяющихся во времени функций вместо изменяемого состояния», и это, безусловно, не будет ошибкой. Это семантическая точка зрения. Но, на мой взгляд, более глубокий, более удовлетворительный ответ дает следующий чисто синтаксический критерий:

    Суть функционального реактивного программирования состоит в том, чтобы полностью определить динамическое поведение значения во время объявления.

    Например, возьмем пример счетчика: у вас есть две кнопки с метками «Вверх» и «Вниз», которые можно использовать для увеличения или уменьшения счетчика. Обязательно, вы должны сначала указать начальное значение, а затем изменить его при каждом нажатии кнопки; что-то вроде этого:

    counter := 0                               -- initial value
    on buttonUp   = (counter := counter + 1)   -- change it later
    on buttonDown = (counter := counter - 1)
    

    Дело в том, что на момент объявления указывается только начальное значение счетчика; динамическое поведение счетчика подразумевается в остальной части текста программы. Напротив, функциональное реактивное программирование задает все динамическое поведение во время объявления, как это:

    counter :: Behavior Int
    counter = accumulate ($) 0
                (fmap (+1) eventUp
                 `union` fmap (subtract 1) eventDown)
    

    Всякий раз, когда вы хотите понять динамику счетчика, вам нужно только взглянуть на его определение. Все, что может случиться с ним, появится с правой стороны. Это очень сильно отличается от императивного подхода, при котором последующие объявления могут изменить динамическое поведение ранее объявленных значений.

    Итак, в моем понимании программа FRP представляет собой набор уравнений:

    j дискретно: 1,2,3,4 …

    fзависит от того, tтак что включает в себя возможность моделировать внешние стимулы

    все состояние программы заключено в переменные x_i

    Библиотека FRP заботится о прогрессирующем времени, другими словами, jо j+1.

    Я объясню эти уравнения более подробно в этом видео.

    РЕДАКТИРОВАТЬ:

    Примерно через 2 года после первоначального ответа, недавно я пришел к выводу, что реализации FRP имеют еще один важный аспект. Они должны (и обычно делают) решить важную практическую проблему: аннулирование кэша .

    Уравнения для x_i-s описывают граф зависимостей. Когда некоторые из x_iизменений во времени, jне все другие x_i'значения j+1должны быть обновлены, поэтому не все зависимости должны быть пересчитаны, потому что некоторые x_i'могут быть независимы от x_i.

    Кроме того, x_i-s, которые действительно изменяются, могут постепенно обновляться. Для примера рассмотрим операцию по карте f=g.map(_+1)в Scala, где fи gнаходятся Listв Ints. Здесь fсоответствует x_i(t_j)и gесть x_j(t_j). Теперь, если я добавлю элемент к gэтому, было бы расточительно выполнить mapоперацию для всех элементов в g. Некоторые реализации FRP (например, reflex-frp ) направлены на решение этой проблемы. Эта проблема также известна как инкрементные вычисления.

    Другими словами, поведение ( x_i-ы) в FRP можно рассматривать как вычисления с кэшированием. Задача механизма FRP состоит в том, чтобы эффективно аннулировать и повторно вычислить эти кеш-ы (-ы x_i), если некоторые из f_i-s меняются.

    Что такое (функциональное) реактивное программирование?

    Я прочитал статью Википедии о реактивном программировании. Я также прочитал небольшую статью о функциональном реактивном программировании. Описания довольно абстрактны.

    • Что на практике означает функциональное реактивное программирование (FRP)?
    • Что такое реактивное программирование (в отличие от нереактивного программирования?)?

    Мой фон — это языки императива /OO, поэтому нам будет оценено объяснение, связанное с этой парадигмой.

    ОТВЕТЫ

    Ответ 1

    Если вы хотите почувствовать FRP, вы можете начать со старого Fran tutorial с 1998 года, в котором есть анимированные иллюстрации. Для документов начинайте с Functional Reactive Animation, а затем следуйте ссылкам на ссылку публикации на моей домашней странице и FRP на Haskell wiki.

    Лично мне нравится думать о том, что означает FRP, прежде чем решать, как это можно реализовать. (Код без спецификации — это ответ без вопроса и, таким образом, «даже не так».) Поэтому я не описываю FRP в терминах представления/реализации, как Томас К делает в другом ответе (графики, узлы, ребра, стрельба, выполнение и т.д.). Существует много возможных стилей реализации, но реализация не говорит о том, что такое FRP.

    Я действительно резонирую с простым описанием Laurence G, что FRP относится к «типам данных, которые представляют ценность» с течением времени «. Обычное императивное программирование фиксирует эти динамические значения только косвенно, через состояние и мутации. Полная история (прошлое, настоящее, будущее) не имеет представления первого класса. Более того, только дискретно меняющиеся ценности могут (косвенно) захватываться, поскольку императивная парадигма временно дискретна. Напротив, FRP фиксирует эти изменяющиеся значения напрямую и не имеет никаких проблем с постоянно меняющимися значениями.

    FRP также необычен тем, что он параллелен, не запуская теоретического и прагматичного гнезда крыс, который навязывает императив concurrency. Семантически FRP concurrency является мелкозернистым, детерминированным и непрерывным. (Я говорю о значении, а не о реализации. Реализация может включать или не включать concurrency или parallelism.) Семантическая определенность очень важна для рассуждений, как строгих, так и неформальных. В то время как concurrency добавляет огромную сложность к императивному программированию (из-за недетерминированного чередования), он без усилий в FRP.

    Итак, что такое FRP? Вы могли бы придумать это сами. Начните с этих идей:

    • Динамические/изменяющиеся значения (т.е. значения «со временем» ) являются значениями первого класса сами по себе. Вы можете определить их и объединить, передать их в функции и из них. Я назвал эти вещи «поведением».

    • Поведения создаются из нескольких примитивов, таких как постоянное (статическое) поведение и время (например, часы), а затем с последовательной и параллельной комбинацией. n сочетаются, применяя n-арную функцию (по статическим значениям), «по-точки», т.е. непрерывно со временем.

    • Для учета дискретных явлений есть другой тип (семейство) «событий», каждый из которых имеет поток (конечный или бесконечный) вхождений. Каждое событие имеет связанное время и значение.

    • Чтобы придумать композиционный словарь, из которого можно построить все поведение и события, поиграйте с некоторыми примерами. Продолжайте деконструировать на куски, которые являются более общими/простыми.

    • Чтобы вы знали, что находитесь на твердой почве, дайте целой модели композиционную основу, используя технику денотационной семантики, которая просто означает, что (а) каждый тип имеет соответствующий простой и точный математический тип «значения» и (б) каждый примитив, а оператор имеет простой и точный смысл как функцию значений составляющих. Никогда, никогда не смешивайте соображения, связанные с внедрением, в процессе исследования. Если это описание является тарабарщиной для вас, проконсультируйтесь (a) Denotational design с морфизмами типа класса, (b) Push-pull функциональное реактивное программирование (игнорирование битов реализации) и (c) Denotational Semantics Haskell wikibooks page. Остерегайтесь того, что денотационная семантика состоит из двух частей: от двух ее основателей Кристофера Стрэхи и Даны Скотт: более простая и полезная часть Страхи и более трудная и менее полезная (для разработки программного обеспечения) часть Скотта.

    Если вы придерживаетесь этих принципов, я ожидаю, что вы получите что-то более-менее в духе FRP.

    Где я получил эти принципы? В разработке программного обеспечения я всегда задаю один и тот же вопрос: «что это значит?». Денотационная семантика дала мне четкие рамки для этого вопроса, и тот, который соответствует моей эстетике (в отличие от оперативной или аксиоматической семантики, обе из которых оставляют меня неудовлетворенными). Поэтому я спросил себя, что такое поведение? Вскоре я понял, что временная дискретная природа императивного вычисления — это размещение определенного стиля машины, а не естественное описание самого поведения. Простейшее точное описание поведения, о котором я могу думать, это просто «функция (непрерывного) времени», так что моя модель. Восхитительно, эта модель с легкостью и изяществом обрабатывает непрерывный детерминированный concurrency.

    Было довольно сложно реализовать эту модель правильно и эффективно, но это еще одна история.

    Ответ 2

    В чисто функциональном программировании побочных эффектов нет. Для многих типов программного обеспечения (например, что-либо с взаимодействием с пользователем) побочные эффекты необходимы на определенном уровне.

    Один из способов получить побочный эффект, как и при сохранении функционального стиля, — использовать функциональное реактивное программирование. Это комбинация функционального программирования и реактивного программирования. (Статья в Википедии, о которой вы связались, относится к последней.)

    Основная идея реактивного программирования заключается в том, что существуют определенные типы данных, которые представляют значение «со временем». Вычисления, которые включают эти значения с изменением времени, сами будут иметь значения, которые меняются со временем.

    Например, вы можете представить координаты мыши как пару значений с целым числом по времени. Скажем, у нас было что-то вроде этого (это псевдокод):

    x = <mouse-x>;
    y = <mouse-y>;
    

    В любой момент времени x и y будут иметь координаты мыши. В отличие от нереактивного программирования, нам нужно только сделать это назначение один раз, а переменные x и y будут оставаться «обновленными» автоматически. Вот почему реактивное программирование и функциональное программирование работают так хорошо: реактивное программирование устраняет необходимость мутировать переменные, в то же время позволяя вам многое делать с переменными мутациями.

    Если затем сделать некоторые вычисления, основанные на этом, результирующие значения также будут значениями, которые меняются со временем. Например:

    minX = x - 16;
    minY = y - 16;
    maxX = x + 16;
    maxY = y + 16;
    

    В этом примере minX всегда будет на 16 меньше, чем координата x указателя мыши. С помощью библиотек, способных реагировать, вы могли бы сказать что-то вроде:

    rectangle(minX, minY, maxX, maxY)
    

    И окно 32×32 будет нарисовано вокруг указателя мыши и будет отслеживать его везде, где оно перемещается.

    Вот довольно хорошая статья о функциональном реактивном программировании.

    Ответ 3

    Легкий способ достичь первой интуиции о том, что это такое, — это представить, что ваша программа — это электронная таблица, и все ваши переменные являются ячейками. Если какая-либо из ячеек в электронной таблице изменится, все ячейки, которые ссылаются на эту ячейку, также меняются. Это точно так же с FRP. Теперь представьте, что некоторые из ячеек изменяются сами по себе (вернее, взяты из внешнего мира): в ситуации с графическим интерфейсом положение мыши было бы хорошим примером.

    Это обязательно пропустит довольно много. Метафора довольно быстро ломается, когда вы используете систему FRP. Во-первых, обычно предпринимаются попытки моделирования дискретных событий (например, щелчка мыши). Я просто помещаю это здесь, чтобы дать вам представление о том, как это нравится.

    Ответ 4

    Для меня это примерно два разных значения символа =:

    • В математике x = sin(t) означает, что x другое имя для sin(t). Таким образом, запись x + y — это то же самое, что и sin(t) + y. Функциональное реактивное программирование похоже на математику в этом отношении: если вы пишете x + y, он вычисляется с помощью любого значения t в момент его использования.
    • В C-подобных языках программирования (императивные языки) x = sin(t) — это назначение: это означает, что x хранит значение sin(t), взятое во время назначения.
    Ответ 5

    ОК, из справочных знаний и чтения страницы Википедии, на которую вы указали, похоже, что реактивное программирование — это нечто вроде обработки потока данных, но со специальными внешними «стимулами», запускающими набор узлов для запуска и выполнения их вычислений.

    Это очень хорошо подходит для дизайна пользовательского интерфейса, например, когда касание пользовательского интерфейса (например, управление громкостью в приложении для воспроизведения музыки) может потребоваться обновить различные элементы отображения и фактический объем аудиовыхода. Когда вы изменяете том (скажем, ползунок), который будет соответствовать изменению значения, связанного с node в ориентированном графе.

    Различные узлы, имеющие ребра из этого «значения тома» node, будут автоматически запускаться, и любые необходимые вычисления и обновления, естественно, будут пульсировать через приложение. Приложение «реагирует» на пользовательский стимул. Функциональное реактивное программирование будет просто воплощением этой идеи на функциональном языке или, как правило, в рамках парадигмы функционального программирования.

    Подробнее о «вычислении потока данных», найдите эти два слова в Википедии или используйте свою любимую поисковую систему. Общая идея такова: программа представляет собой ориентированный граф узлов, каждый из которых выполняет несколько простых вычислений. Эти узлы соединены друг с другом графическими ссылками, которые обеспечивают вывод некоторых узлов на входы других.

    Когда a node запускает или выполняет его вычисления, узлы, подключенные к его выходам, имеют свои соответствующие входы «сработали» или «отмечены». Любой node, имеющий все входы, запускаемые/помеченные/доступные автоматически, срабатывает. График может быть неявным или явным в зависимости от того, как реализовано реактивное программирование.

    Узлы можно рассматривать как стрельбу параллельно, но часто они выполняются серийно или с ограниченным parallelism (например, может быть несколько потоков, выполняющих их). Известный пример: Manchester Dataflow Machine, который (IIRC) использовал помеченную архитектуру данных для планирования выполнения узлов в графе через одно или несколько выполнения единицы. Вычисление потока данных довольно хорошо подходит для ситуаций, в которых инициирующие вычисления асинхронно приводят к возникновению каскадов вычислений, работают лучше, чем пытаться, чтобы выполнение определялось часами (или часами).

    Реактивное программирование импортирует эту идею «каскада исполнения» и, похоже, думает о программе в стиле потока данных, но при условии, что некоторые из узлов подключены к «внешнему миру» и запускаются каскады выполнения когда эти сенсорно-подобные узлы меняются. Исполнение программы тогда выглядело бы как нечто похожее на сложную рефлекторную дугу. Программа может или не может быть в основном сидячим между раздражителями или может оседать в основном сидячем состоянии между стимулами.

    «нереактивное» программирование будет программировать с совершенно другим представлением о потоке выполнения и соотношении с внешними входами. Вероятно, это будет несколько субъективно, так как у людей, вероятно, возникнет соблазн сказать что-либо, что отвечает на внешние ресурсы, «реагирует» на них. Но, глядя на дух вещи, программа, которая опросает очередь событий с фиксированным интервалом и отправляет любые события, найденные в функции (или потоки), менее реактивна (поскольку она используется только для ввода пользователем с фиксированным интервалом). Опять же, это дух вещи здесь: можно представить, что встраивание опроса с быстрым интервалом опроса в систему на очень низком уровне и программирование реактивным способом поверх нее.

    Ответ 6

    После прочтения многих страниц о FRP я, наконец, наткнулся на этот Просветив письмо о FRP, он, наконец, заставил меня понять, что такое FRP.

    Я цитирую ниже Хайнриха Апфелмуса (автора реактивного банана).

    В чем суть функционального реактивного программирования?

    Общим ответом будет то, что «FRP — это описание описания системы в термины изменяющихся во времени функций вместо изменчивого состояния», и что несомненно, не будет ошибкой. Это семантическая точка зрения. Но в по моему мнению, более глубокий, более удовлетворительный ответ следуя чисто синтаксическому критерию:

    Суть функционального реактивного программирования заключается в том, чтобы указать динамическое поведение значения полностью во время объявления.

    Например, возьмите пример счетчика: у вас есть две кнопки с надписью «Вверх» и «Вниз», которые могут использоваться для увеличения или уменьшения счетчик. Императивно, вы должны сначала указать начальное значение и затем изменять его при нажатии кнопки; что-то вроде этого:

      counter: = 0 - начальное значение
    on buttonUp = (счетчик: = счетчик + 1) - изменить его позже
    on buttonDown = (счетчик: = счетчик - 1)
    Код>

    Дело в том, что во время объявления только начальное значение для счетчика указано; динамическое поведение счетчика подразумевается в остальной части текста программы. Напротив, функциональные реактивное программирование определяет все динамическое поведение в то время объявления, например:

      counter:: Behavior Int
    counter = accumulate ($) 0           (fmap (+1) eventUp            `union` fmap (вычесть 1) eventDown)
    Код>

    Всякий раз, когда вы хотите понять динамику счетчика, у вас есть только посмотреть на его определение. Все, что с ним может случиться, будет появляются справа. Это очень сильно отличается от когда последующие декларации могут динамическое поведение ранее объявленных значений.

    Итак, в моем понимании программа FRP представляет собой набор уравнений: этом видео.

    EDIT:

    Примерно через 2 года после первоначального ответа я пришел к выводу, что реализация FRP имеет еще один важный аспект. Им необходимо (и обычно) решить важную практическую проблему: недействительность кэша.

    Уравнения для x_i -s описывают граф зависимостей. Когда некоторые из x_i изменяются в момент j, тогда не все остальные значения x_i ' в j + 1 нуждаются для обновления, поэтому не все зависимости нужно пересчитывать, потому что некоторые x_i ' могут быть независимы от x_i.

    Кроме того, x_i -s, которые могут быть изменены, могут быть постепенно обновлены. Например, рассмотрим операцию отображения f = g.map(_ + 1) в Scala, где f и g являются Список из Ints. Здесь f соответствует x_i (t_j) и g x_j (t_j). Теперь, если я добавлю элемент в g, было бы расточительно выполнять операцию map для всех элементов в g. Некоторые реализации FRP (например reflex-frp) направлены на решение этой проблемы. Эта проблема также известна как инкрементные вычисления.

    Другими словами, поведение ( x_i-s) в FRP можно рассматривать как кэшированные вычисления. Задачей механизма FRP является эффективное аннулирование и повторное использование этих кеш-памяти ( x_i -s), если некоторые из f_i -s меняются.

    Ответ 7

    Отказ от ответственности: мой ответ находится в контексте rx.js — библиотеки «реактивного программирования» для Javascript.

    В функциональном программировании вместо повторения каждого элемента коллекции вы применяете функции более высокого порядка (HoF) к самой коллекции. Таким образом, идея FRP заключается в том, что вместо обработки каждого отдельного события создайте поток событий (реализованный с помощью наблюдаемого *) и вместо этого примените HoF. Таким образом, вы можете визуализировать систему как потоки данных, связывающие издателей с подписчиками.

    Основные преимущества использования наблюдаемых:
    i) он абстрагирует состояние от вашего кода, например, если вы хотите, чтобы обработчик события был запущен только для каждого n-го события или прекратил стрельбу после первых «n» событий или начал стрелять только после первого «n» ‘, вы можете просто использовать HoFs (фильтр, takeUntil, skip соответственно) вместо настройки, обновления и проверки счетчиков.
    ii) он улучшает локальность кода — если у вас есть 5 разных обработчиков событий, изменяющих состояние компонента, вы можете объединить их наблюдаемые и определить один обработчик событий на объединенном наблюдаемом вместо этого, эффективно комбинируя 5 обработчиков событий в 1. Это делает его очень легко понять, какие события во всей системе могут повлиять на компонент, поскольку все это присутствует в одном обработчике.

    • Наблюдаемое — это двойственное значение Итерабельного.

    Iterable — это лениво потребляемая последовательность — каждый элемент вытягивается итератором всякий раз, когда он хочет его использовать, и, следовательно, перечисление управляется потребителем.

    Наблюдаемая — это ленивая последовательность — каждый элемент помещается наблюдателю всякий раз, когда он добавляется к последовательности, и, следовательно, перечисление управляется производителем.

    Ответ 8

    Бумага Просто эффективная функциональная реактивность от Conal Elliott (direct PDF, 233 KB) является довольно хорошим введением. Соответствующая библиотека также работает.

    Теперь бумага перешла к другой бумаге, Push-pull функциональное реактивное программирование (direct PDF, 286 KB).

    Ответ 9

    Чувак, это грандиозная блестящая идея! Почему я не узнал об этом еще в 1998 году? Во всяком случае, здесь моя интерпретация учебника Fran. Предложения приветствуются, я думаю о создании игрового движка, основанного на этом.

    import pygame
    from pygame.surface import Surface
    from pygame.sprite import Sprite, Group
    from pygame.locals import *
    from time import time as epoch_delta
    from math import sin, pi
    from copy import copy
    
    pygame.init()
    screen = pygame.display.set_mode((600,400))
    pygame.display.set_caption('Functional Reactive System Demo')
    
    class Time:
        def __float__(self):
            return epoch_delta()
    time = Time()
    
    class Function:
        def __init__(self, var, func, phase = 0., scale = 1., offset = 0.):
            self.var = var
            self.func = func
            self.phase = phase
            self.scale = scale
            self.offset = offset
        def copy(self):
            return copy(self)
        def __float__(self):
            return self.func(float(self.var) + float(self.phase)) * float(self.scale) + float(self.offset)
        def __int__(self):
            return int(float(self))
        def __add__(self, n):
            result = self.copy()
            result.offset += n
            return result
        def __mul__(self, n):
            result = self. copy()
            result.scale += n
            return result
        def __inv__(self):
            result = self.copy()
            result.scale *= -1.
            return result
        def __abs__(self):
            return Function(self, abs)
    
    def FuncTime(func, phase = 0., scale = 1., offset = 0.):
        global time
        return Function(time, func, phase, scale, offset)
    
    def SinTime(phase = 0., scale = 1., offset = 0.):
        return FuncTime(sin, phase, scale, offset)
    sin_time = SinTime()
    
    def CosTime(phase = 0., scale = 1., offset = 0.):
        phase += pi / 2.
        return SinTime(phase, scale, offset)
    cos_time = CosTime()
    
    class Circle:
        def __init__(self, x, y, radius):
            self.x = x
            self.y = y
            self.radius = radius
        @property
        def size(self):
            return [self.radius * 2] * 2
    circle = Circle(
            x = cos_time * 200 + 250,
            y = abs(sin_time) * 200 + 50,
            radius = 50)
    
    class CircleView(Sprite):
        def __init__(self, model, color = (255, 0, 0)):
            Sprite.__init__(self)
            self. color = color
            self.model = model
            self.image = Surface([model.radius * 2] * 2).convert_alpha()
            self.rect = self.image.get_rect()
            pygame.draw.ellipse(self.image, self.color, self.rect)
        def update(self):
            self.rect[:] = int(self.model.x), int(self.model.y), self.model.radius * 2, self.model.radius * 2
    circle_view = CircleView(circle)
    
    sprites = Group(circle_view)
    running = True
    while running:
        for event in pygame.event.get():
            if event.type == QUIT:
                running = False
            if event.type == KEYDOWN and event.key == K_ESCAPE:
                running = False
        screen.fill((0, 0, 0))
        sprites.update()
        sprites.draw(screen)
        pygame.display.flip()
    pygame.quit()
    

    Короче: если каждый компонент можно рассматривать как число, всю систему можно рассматривать как математическое уравнение, правильно?

    Ответ 10

    Книга Пол Худака, Школа выражения Haskell, является не только прекрасным введением в Haskell, но и также проводит много времени на FRP. Если вы новичок в FRP, я настоятельно рекомендую вам дать вам представление о том, как работает FRP.

    Существует также то, что выглядит как новый переписчик этой книги (выпущен в 2011 году, обновлен 2014), Школа музыки Haskell.

    Ответ 11

    Согласно предыдущим ответам, кажется, что математически мы просто думаем в более высоком порядке. Вместо того, чтобы думать о значении x, имеющем тип X, мы думаем о функции x: T → X, где T — тип времени, будь то натуральные числа, целые числа или континуум. Теперь, когда мы пишем y: = x + 1 в языке программирования, на самом деле мы имеем в виду уравнение y (t) = x (t) + 1.

    Ответ 12

    Действует как электронная таблица, как указано. Обычно основывается на платформе, управляемой событиями.

    Как и во всех «парадигмах», эта новизна спорна.

    Из моего опыта сетей распределенных потоков актеров он легко может стать жертвой общей проблемы согласованности состояний по всей сети узлов, т.е. в конечном итоге вы получите много колебаний и захвата в странных циклах.

    Трудно избежать, поскольку в некоторой семантике подразумеваются реляционные циклы или трансляция, и может быть довольно хаотичным, поскольку сеть актеров сходится (или нет) в каком-то непредсказуемом состоянии.

    Аналогично, некоторые состояния могут быть недоступны, несмотря на наличие четко определенных границ, поскольку глобальное состояние отходит от решения. 2 + 2 может или не может быть 4 в зависимости от того, когда 2 стал 2, и остались ли они таким образом. Таблицы имеют синхронные часы и обнаружение петли. Распределенные участники обычно этого не делают.

    Все хорошее развлечение:).

    Ответ 13

    Я нашел это приятное видео в подмножестве Clojure о FRP. Это довольно легко понять, даже если вы не знаете Clojure.

    Здесь видео: http://www.youtube.com/watch?v=nket0K1RXU4

    Здесь источник, на который ссылается видео во второй половине: https://github.com/Cicayda/yolk-examples/blob/master/src/yolk_examples/client/autocomplete.cljs

    Ответ 14

    Эта статья Андре Стальца — лучшее и ясное объяснение, которое я видел до сих пор.

    Некоторые цитаты из статьи:

    Реактивное программирование — это программирование с асинхронными потоками данных.

    Кроме того, вам предоставляется потрясающий набор функций для объединения, создания и фильтрации любого из этих потоков.

    Вот пример фантастических диаграмм, которые являются частью статьи:

    Ответ 15

    Речь идет о математических преобразованиях данных во времени (или игнорировании времени).

    В коде это означает функциональную чистоту и декларативное программирование.

    Ошибки состояния — огромная проблема в стандартной императивной парадигме. Различные биты кода могут изменять какое-либо общее состояние в разные «моменты времени» при выполнении программ. С этим трудно справиться.

    В FRP вы описываете (как в декларативном программировании), как данные преобразуются из одного состояния в другое и запускают его. Это позволяет вам игнорировать время, потому что ваша функция просто реагирует на свои входы и использует их текущие значения для создания нового. Это означает, что состояние содержится в графе (или дереве) узлов преобразования и является функционально чистым.

    Это значительно уменьшает сложность и время отладки.

    Подумайте о различии между A = B + C в математике и A = B + C в программе. В математике вы описываете отношения, которые никогда не изменятся. В программе говорится, что «прямо сейчас» A есть B + C. Но следующей командой может быть B ++, в этом случае A не равно B + C. В математическом или декларативном программировании A всегда будет равным B + C независимо от того, в какой момент времени вы спрашиваете.

    Таким образом, устраняя сложности общего состояния и изменяя значения с течением времени. Вы программируете гораздо легче рассуждать.

    EventStream — это функция трансформации EventStream +.

    A Поведение — это значение EventStream + Some в памяти.

    Когда событие срабатывает, значение обновляется запуском функции преобразования. Значение, которое это производит, сохраняется в памяти поведения.

    Поведение может быть составлено для создания новых моделей поведения, которые являются трансформацией по N другим видам поведения. Это скомпонованное значение будет пересчитываться как огонь входных событий (поведения).

    «Поскольку наблюдатели не имеют гражданства, нам часто нужно несколько из них, чтобы имитировать конечный автомат, как в примере перетаскивания. Мы должны сохранить состояние, в котором оно доступно для всех задействованных наблюдателей, таких как путь переменной выше».

    Цитата из — Устаревший шаблон наблюдателя http://infoscience.epfl.ch/record/148043/files/DeprecatingObserversTR2010.pdf

    Ответ 16

    Краткое и ясное объяснение реактивного программирования появляется на Cyclejs — Reactive Programming, оно использует простые и визуальные образцы.

    A [module/Component/object] является реактивным означает, что он полностью отвечает для управления собственным состоянием, реагируя на внешние события.

    В чем преимущество такого подхода? Это Инверсия управления, главным образом потому, что [module/Component/object] несет ответственность за себя, улучшая инкапсуляцию с использованием частных методов против публичных.

    Это хорошая точка запуска, а не полный источник знаний. Оттуда вы могли бы перейти к более сложным и глубоким документам.

    Ответ 17

    Реактивное программирование имеет дело с событиями и функциональными средствами, что мы можем отслеживать некоторые функциональные стили (map, reduce и т.д.), работающие с потоками, так что это простые данные.

    Но более понятно это понять на практических примерах. Вы можете взглянуть на эту статью: http://yarax.ru/2016/03/06/reactive-programming/

    Описаны некоторые практические проблемы, которые могут быть решены с помощью реактивного программирования на клиенте (взаимодействие браузера JavaScript) на стороне сервера (Node.js).

    Например, на сервере мы можем использовать FRP-методы, чтобы убедиться, что несколько служб выбрали «подключенное» событие. И после того, как он сделает все, что нам нужно. Это будет выглядеть намного лучше, чем обрабатывать каждое событие, когда некоторые флаги решают одну и ту же проблему.

    Примеры даются с использованием JavaScript Kefir.js, но он очень похож на другие библиотеки, такие как Rx.js и Bacon.js

    Ответ 18

    Проверьте Rx, Reactive Extensions для .NET. Они отмечают, что с помощью IEnumerable вы в основном «тянете» из потока. Запросы Linq по IQueryable/IEnumerable — это заданные операции, которые «высасывают» результаты из набора. Но с теми же операторами над IObservable вы можете написать запросы Linq, которые «реагируют».

    Например, вы можете написать запрос Linq, например (от m в MyObservableSetOfMouseMovements где m.X < 100 и m.Y < 100 выберите новую точку (m.X, m.Y)).

    и с расширениями Rx, что он: у вас есть код пользовательского интерфейса, который реагирует на входящий поток движений мыши и рисует всякий раз, когда вы находитесь в поле 100 100…

    Ответ 19

    FRP представляет собой комбинацию функционального программирования (парадигма программирования, основанная на идее о том, что все является функцией) и парадигмы реактивного программирования (построенная на идее, что все это поток (наблюдатель и наблюдаемая философия)). Предполагается, что это лучший из миров.

    Отправляйте сообщение Andre Staltz на реактивное программирование для начала.

    Всегда ли нужны Docker, микросервисы и реактивное программирование?

    В DataArt я работаю по двум направлениям. В первом помогаю людям чинить системы, сломанные тем или иным образом и по самым разным причинам. Во втором помогаю проектировать новые системы так, чтобы они в будущем сломаны не были или, если говорить реалистичнее, чтобы сломать их было сложнее.

    Если вы не делаете что-то принципиально новое, например, первый в мире интернет-поисковик или искусственный интеллект для управления запуском ядерных ракет, создать дизайн хорошей системы довольно просто. Достаточно учесть все требования, посмотреть на дизайн похожих систем и сделать примерно так же, не совершив при этом грубых ошибок. Звучит как чрезмерное упрощение вопроса, но давайте вспомним, что на дворе 2019 год, и «типовые рецепты» дизайна систем есть практически для всего. Бизнес может подкидывать сложные технические задачи — скажем, обработать миллион разнородных PDF-файлов и вынуть из них таблицы с данными о расходах — но вот архитектура систем редко отличается большой оригинальностью. Главное тут — не ошибиться с определением того, какую именно систему мы строим, и не промахнуться с выбором технологий.

    В последнем пункте регулярно возникают типичные ошибки, о некоторых из них я расскажу в статье.

    В чем сложность выбора технического стека? Добавление любой технологии в проект делает его сложнее и приносит какие-то ограничения. Соответственно, добавлять новый инструмент (фреймворк, библиотеку) следует, только когда это инструмент приносит больше пользы, чем наносит вреда. В разговорах с членами команды про добавление библиотек и фреймворков я часто в шутку использую следующий прием: «Хочешь добавить новую зависимость в проект — ставишь команде ящик пива. Если считаешь, что эта зависимость ящика пива не стоит, не добавляй».

    Допустим, мы создаем некое приложение, скажем, на Java и для манипуляции датами добавляем в проект библиотеку TimeMagus (пример вымышленный). Библиотека отличная, она предоставляет нам множество возможностей, отсутствующих в стандартной библиотеке классов. Чем такое решение может быть вредно? Давайте разберем по пунктам возможные сценарии:

    1. Далеко не все разработчики знают нестандартную библиотеку, порог вхождения для новых разработчиков будет выше. Возрастает шанс, что новый разработчик совершит ошибку при манипуляциях с датой при помощи неизвестной ему библиотеки.
    2. Увеличивается размер дистрибутива. Когда размер среднего приложения на Spring Boot может легко разрастись до 100 Мб, это совсем не пустяк. Я видел случаи, когда ради одного метода в дистрибутив затягивалась библиотека на 30 Мб. Это обосновывали так: «Эту я библиотеку использовал в прошлом проекте, и там есть удобный метод».
    3. В зависимости от библиотеки может заметно увеличиваться время старта.
    4. Разработчик библиотеки может забросить свое детище, тогда библиотека начнет конфликтовать с новой версией Java, или в ней обнаружится баг (вызванный например изменением временных поясов), а никакой патч не выпустят.
    5. Лицензия библиотеки в какой-то момент вступит в конфликт с лицензией вашего продукта (вы же проверяете лицензии для всех-всех продуктов, которые используете?).
    6. Jar hell — библиотеке TimeMagus нужна последняя версия библиотеки SuperCollections, затем через несколько месяцев вам необходимо подключить библиотеку для интеграции со сторонним API, которая не работает с последней версией SuperCollections, а работает только с версией 2.x. Не подключать API вы не можете никак и другой библиотеки для работы с этим API нет.

    С другой стороны, стандартная библиотека предоставляет нам достаточно удобные средства для манипуляции датами, и если у вас нет необходимости например поддерживать какой-то экзотический календарь или вычислять количество дней от сегодняшнего до «второго дня третьего новолуния в предыдущий год парящего орла», возможно, стоит воздержаться от использования третьесторонней библиотеки. Даже если она совершенно замечательная и в масштабе проекта сэкономит вам целых 50 строк кода.

    Рассмотренный пример достаточно прост, и я думаю, принять решение тут несложно. Но есть ряд технологий, которые широко распространены, у всех на слуху, и польза их очевидна, что делает выбор более сложным — они действительно предоставляют серьезные преимущества разработчику. Но это не всегда должно служить поводом затягивать их в свой проект. Давайте рассмотрим некоторые из них.

    Docker

    До появления этой действительно классной технологии при развертывании систем возникало множество неприятных и сложных вопросов, связанных с конфликтом версий и непонятными зависимостями. Docker позволяет упаковать слепок состояния системы, выкатить его в продакшн и там запустить. Это позволяет упомянутых конфликтов избежать, что, конечно, здорово.

    Раньше это делалось каким-то чудовищным образом, а некоторые задачи не решались вообще никак. Например, у вас есть приложение на PHP, которое использует библиотеку ImageMagick для работы с изображениями, также вашему приложению нужны специфические настройки php. ini, а само приложение хостится при помощи Apache httpd. Но есть проблема: некоторые регулярные рутины реализованы запуском Python-скриптов из cron, и библиотека, используемая этими скриптами, конфликтует с версиями библиотек, используемыми в вашем приложении. Докер позволяет упаковать все ваше приложение вместе с настройками, библиотеками и HTTP-сервером в один контейнер, который обслуживает запросы на 80-ом порту, а рутины — в другой контейнер. Все вместе будет прекрасно работать, и о конфликте библиотек можно будет забыть.

    Стоит ли использовать Docker для упаковки каждого приложения? Мое мнение: нет, не стоит. На картинке представлена типичная композиция докеризированного приложения, развернутого в AWS. Прямоугольниками здесь обозначены слои изоляции, которые у нас есть.

    Самый большой прямоугольник — физическая машина. Далее — операционная система физической машины. Затем — амазоновский виртуализатор, потом — ОС виртуальной машины, дальше — докер-контейнер, за ним — ОС контейнера, JVM, потом — Servlet-контейнер (если это веб-приложение), и уже внутри него содержится код вашего приложения. Т. е. мы уже видим довольно много слоев изоляции.

    Ситуация будет выглядеть еще хуже, если мы посмотрим на аббревиатуру JVM. JVM — это, как ни странно, Java Virtual Machine, т. е., вообще-то, как минимум одна виртуальная машина в Java у нас есть всегда. Добавление сюда еще дополнительного Docker-контейнера, во-первых, часто не дает такого уж заметного преимущества, потому что JVM сама по себе уже неплохо изолирует нас от внешнего окружения, во-вторых, не обходится даром.

    Я взял цифры из исследования компании IBM, если не ошибаюсь, двухлетней давности. Кратко, если мы говорим о дисковых операциях, использовании процессора или доступе памяти, Docker почти не добавляет оверхеда (буквально доли процента), но если речь идет о network latency, задержки вполне ощутимы. Они не гигантские, но в зависимости от того, какое у вас приложение, могут вас неприятно удивить.

    Плюс ко всему Docker съедает дополнительное место на диске, занимает часть памяти, добавляет start up time. Все три момента для большинства систем некритичны — обычно и места на диске, и памяти достаточно много. Время запуска, как правило, тоже проблема не критическая, главное, чтобы приложение запускалось. Но все же возникают ситуации, когда памяти может не хватать, и суммарное время старта системы, состоящей из двадцати зависимых сервисов, уже достаточно большое. К тому же, это сказывается на стоимости хостинга. И если вы занимаетесь каким-нибудь высокочастотным трейдингом, Docker вам категорически не подходит. В общем случае любое приложение, чувствительное к задержкам в сети в пределах до 250–500 мс, лучше не докеризировать.

    Также с докером заметно усложняется разбор проблем в сетевых протоколах, растут не только задержки, но и все тайминги становятся другими.

    Когда Docker действительно нужен?

    Когда у нас разные версии JRE, и при этом хорошо бы JRE тащить с собой. Бывают случаи, когда для запуска нужна определенная версия Java (не «последняя Java 8», а что-то более специфическое). В этом случае хорошо упаковать JRE вместе с приложением и запускать как контейнер. В принципе, понятно, что разные версии Java можно поставить на целевую систему за счет JAVA_HOME и т. д. Но Docker в этом смысле заметно удобнее, потому что вы знаете точную версию JRE, все упаковано вместе и с другой JRE даже случайно приложение не запустится.

    Также Docker необходим, если у вас есть зависимости на какие-то бинарные библиотеки, например, для обработки изображений. В этом случае неплохой идеей может оказаться упаковка всех необходимых библиотек вместе с самим Java-приложением.

    Следующий кейс относится к системе, представляющим собой сложный композит из разных сервисов, написанных на различных языках. У вас есть кусочек на Node.js, есть часть на Java, библиотека на Go, а в придачу — какой-нибудь Machine Learning на Python. Весь этот зоопарк надо долго и тщательно настраивать, чтобы научить его элементы видеть друг друга. Зависимости, пути, IP-адреса — все это надо расписать и аккуратно поднять в продакшене. Конечно, в этом случае Docker вам здорово поможет. Более того, делать это без его помощи попросту мучительно.

    Докер может обеспечить некоторое удобство, когда для запуска приложения вам в командной строке надо указывать множество разных параметров. С другой стороны, с этим прекрасно справляются bash-скрипты, часто из одной строки. Сами решайте, что использовать лучше.

    Последнее, что навскидку приходит в голову — ситуация, когда вы используете, скажем, Kubernetes, и вам нужно делать оркестрацию системы, т. е. поднимать какое-то количество различных микросервисов, автоматически масштабирующихся по определенным правилам.

    Во всех остальных случаях Spring Boot оказывается достаточно, чтобы упаковать все в один jar-файл. И, в принципе, спрингбутовый jar — неплохая метафора Docker-контейнера. Это, понятно, не одно и то же, но по степени удобства развертывания они действительно похожи.

    Kubernetes

    Что делать, если мы используем Kubernetes? Начнем с того, что эта технология позволяет деплоить на разные машины большое количество микросервисов, управлять ими, делать autoscaling и т. д. Однако существует достаточно много приложений, которые позволяют управлять оркестрацией, наример, Puppet, CF engine, SaltStack и прочие. Сам же Kubernetes, безусловно, хорош, но может добавлять значительный overhead, жить с которым готов далеко не каждый проект.

    Мой любимый инструмент — Ansible в сочетании с Terraform там, где это нужно. Ansible достаточно простой декларативный легкий инструмент. Он не требует установок специальных агентов и имеет вполне понятный синтаксис конфигурационных файлов. Если вы знакомы с Docker compose, сразу увидите перекликающиеся секции. И если вы используете Ansible, нет необходимости докерезировать — можно развертывать системы более классическими средствами.

    Понятно, что все равно это разные технологии, но есть какое-то множество задач, в которых они взаимозаменяемы. И добросовестный подход к проектированию требует анализа, какая технология больше подойдет для разрабатываемой системы. И как будет лучше соответствовать ей через несколько лет.

    Если количество различных сервисов в вашей системе невелико и их конфигурация относительно проста, например, у вас всего один jar-файл, при этом какого-то внезапного, взрывного роста сложности вы не видите, возможно, стоит обойтись классическими механизмами развертывания.

    Тут возникает вопрос «подождите, как один jar-файл?». Система же должна состоять из множества как можно более атомарных микросервисов! Давайте разберем, кому и что система должна с микросервисами.

    Микросервисы

    Прежде всего, микросервисы позволяют достичь большей гибкости и масштабируемости, позволяют гибко версионировать отдельные части системы. Предположим, у нас есть какое-то приложение, которое в продакшене уже много лет. Функционал растет, но мы не можем бесконечно развивать его экстенсивным образом. Например.

    У нас есть приложение на Spring Boot 1 и Java 8. Прекрасное, стабильное сочетание. Но на дворе 2019 год и, хотим мы того или нет, нужно двигаться в сторону Spring Boot 2 и Java 12. Даже относительно простой переход большой системы на новую версию Spring Boot может быть весьма трудозатратен, а про прыжок над пропастью с Java 8 на Java 12 я и говорить не хочу. Т. е. в теории все просто: мигрируем, правим возникшие проблемы, все тестируем и запускаем в production. На практике это может означать несколько месяцев работы, не приносящей бизнесу нового функционала. Немножечко переехать на Java 12, как вы понимаете, тоже не получится. Тут нам может помочь микросервисная архитектура.

    Мы может выделить какую-то компактную группу функций нашего приложения в отдельный сервис, мигрировать эту группу функций на новый технический стек и за относительно короткое время выкатить это в продакшен. Повторять процесс кусочек за кусочком до полного исчерпания старых технологий.

    Также микросервисы позволяют обеспечить fault isolation, когда один упавший компонент не рушит всю систему.

    Микросервисы позволяют нам иметь гибкий технический стек, т. е. не писать все монолитно на одном языке и одной версии, а при необходимости использовать разный технический стек для отдельных компонент. Разумеется, лучше когда вы используете однородный технический стек, но это не всегда возможно, и в таком случае микросервисы могут выручить.

    Также микросервисы позволяют техническим способом решить ряд менеджерских проблем. Например, когда ваша большая команда состоит из отдельных групп, работающих в разных компаниях (сидящих в разных временных зонах и говорящих на разных языках). Микросервисы помогают изолировать это организационное многообразие по компонентам, которые будут развиваться отдельно. Проблемы одной части команды будут оставаться внутри одного сервиса, а не расползаться по всему приложению.

    Но микросервисы — не единственный способ решения перечисленных проблем. Как ни странно, несколько десятков лет назад для половины из них люди придумали классы, а чуть позже — компоненты и паттерн Inversion of Control.

    Если мы посмотрим на Spring, увидим, что фактически это микросервисная архитектура внутри Java-процесса. Мы можем объявлять компонент, который, по сути, представляет собой сервис. У нас есть возможность делать lookup через @Autowired, есть средства управления жизненным циклом компоненты и возможность раздельно конфигурировать компоненты из десятка разных источников. В принципе, мы получаем почти все то же самое, что имеем с микросервисами — только внутри одного процесса, что существенно сокращает издержки. Обычный Java-class — тот же API-контракт, который точно так же позволяет изолировать детали реализации.

    Строго говоря, в Java-мире микросервисы больше всего похожи на OSGi — там мы имеем практически точную копию всего, что есть в микросервисах, разве что, кроме возможности использования разных языков программирования и исполнения кода на разных серверах. Но даже оставаясь в пределах возможностей Java-классов, мы имеем достаточно мощный инструмент для решения большого количества проблем с изоляцией.

    Даже в «менеджерском» сценарии с изоляцией команды мы можем создать отдельный репозиторий, который содержит отдельный Java-модуль с четким внешним контрактом и набором тестов. Это существенно сократит возможности одной команды по неосторожности усложнить жизнь другой команды.

    Мне неоднократно приходилось слышать, что изолировать детали реализации без микросервисов никак нельзя. Но я могу ответить, что вся software-индустрия как раз про изоляцию реализации. Для этого была придумана сначала подпрограмма (в 50-х годах прошлого века), потом функции, процедуры, классы, еще позже микросервисы. Но то, что микросервисы в этом ряду появились последними, не делает их наивысшей точкой развития и не обязывает нас с вами всегда прибегать к их помощи.

    При использовании микросервисов надо также принимать во внимание, что вызовы между ними занимают некоторое время. Часто это неважно, но мне доводилось видеть случай, когда заказчику необходимо было уместить время ответа системы в 3 секунды. Это было контрактное обязательство для подключения к сторонней системе. Цепочка вызовов проходила через несколько десятков атомарных микросервисов, и накладные расходы на совершение HTTP-вызовов никак не позволяли ужаться в 3 секунды. В целом надо понимать, что любое разделение монолитного кода на некоторое количество сервисов неизбежно ухудшает общую производительность системы. Просто потому, что данные не могут телепортироваться между процессами и серверами «за бесплатно».

    Когда микросервисы все же нужны?

    В каких же случаях монолитное приложение действительно нужно разбить на несколько микросервисов? Во-первых, когда в функциональных областях присутствует несбалансированное использование ресурсов.

    Например, у нас есть группа API-вызовов, которые выполняют вычисления, требующие большого количества процессорного времени. И есть группа API-вызовов, которые выполняются очень быстро, но требуют для выполнения держать в памяти громоздкую структуру данных на 64 Гб. Для первой группы нам нужна группа машин, имеющих в общей сложности 32 процессора, для второй достаточно одной машины (ОК, пусть будет две машины для отказоустойчивости) с 64 Гб памяти. Если у нас монолитное приложение, то нам на каждой машине будут нужны 64 Гб памяти, что увеличивает стоимость каждой машины. Если же эти функции разделены на два отдельных сервиса, мы можем сэкономить ресурсы за счет оптимизации сервера под конкретную функцию. Конфигурация серверов может выглядеть например вот так:

    Микросервисы нужны и если нам нужно серьезно масштабировать какую-то узкую функциональную область. Например, сотня API-методов вызываются с периодичностью 10 раз в секунду, а, скажем, четыре API-метода вызываются 10 тысяч раз в секунду. Масштабировать всю систему часто нет необходимости, т. е. мы, конечно, можем размножить все 100 методов на множество серверов, но это, как правило, заметно дороже и сложнее, чем масштабирование узкой группы методов. Мы можем выделить эти четыре вызова в отдельный сервис и масштабировать только его на большое количество серверов.

    Также понятно, что микросервис может нам понадобиться, если отдельная функциональная область у нас написана, например, на Python. Потому что какая-то библиотека (скажем, для Machine Learning) оказалась доступна только на Python, и мы хотим выделить ее в отдельный сервис. Также имеет смысл сделать микросервис, если какая-то часть системы подвержена сбоям. Хорошо, конечно, писать код так, чтобы сбоев не было в принципе, но причины могут быть и внешними. Да и от собственных ошибок никто не застрахован. В этом случае баг можно изолировать внутри отдельного процесса.

    Если в вашем приложении ничего из вышеперечисленного нет и в обозримой перспективе не предвидится, скорее всего, монолитное приложение вам подойдет лучше всего. Единственное — рекомендую писать его так, чтобы не связанные друг с другом функциональные области не зависели друг от друга в коде. Чтобы при необходимости не связанные между собой функциональные области можно было отделить друг от друга. Впрочем, это всегда хорошая рекомендация, следование которой повышает внутреннюю непротиворечивость и приучает аккуратно формулировать контракты модулей.

    Реактивная архитектура и реактивное программирование

    Реактивный подход — вещь относительно новая. Моментом его появления можно считать 2014 год, когда был опубликован The Reactive Manifesto. Уже через два года после публикации манифеста он был у всех на слуху. Это действительно революционный подход к проектированию систем. Его отдельные элементы использовались десятки лет назад, но все принципы реактивного подхода вместе, в том виде, как это изложено в манифесте, позволили индустрии сделать серьезный шаг вперед к проектированию более надежных и более высокопроизводительных систем.

    К сожалению, реактивный подход к проектированию часто путают с реактивным программированием. На вопрос, зачем в проекте использовать реактивную библиотеку, мне доводилось слышать ответ: «Это реактивный подход, ты что реактивный манифест не читал!?» Манифест я читал и подписывал, но, вот беда, реактивное программирование не имеет к реактивному подходу к проектированию систем прямого отношения, кроме того что в названиях обоих есть слово «реактивный». Можно легко сделать реактивную систему, используя на 100% традиционный набор инструментов, и создать совершенно не реактивную систему, используя новейшие наработки функционального программирования.

    Реактивный подход к проектированию систем — достаточно общий принцип, применимый к очень многим системам — он определенно заслуживает отдельной статьи. Здесь же я хотел бы рассказать о применимости реактивного программирования.

    В чем суть реактивного программирования? Сначала рассмотрим, как работает обычная нереактивная программа.

    Нитью исполняется какой-то код, делающий какие-то вычисления. Затем наступает необходимость произвести какую-то операцию ввода-вывода, например, HTTP-запрос. Код посылает по сети пакет, и нить блокируется в ожидании ответа. Происходит переключение контекста, и на процессоре начинает исполняться другая нить. Когда по сети приходит ответ, контекст опять переключается, и первая нить продолжает исполнение, обрабатывая ответ.

    Как такой же фрагмент кода будет работать в реактивном стиле? Нить исполняет вычисления, посылает HTTP-запрос и вместо того чтобы заблокироваться и при получении результата синхронно обработать его, описывает код (оставляет callback) который должен быть исполнен в качестве реакции (отсюда слово реактивный) на результат. После этого нить продолжает работу, делая какие-то другие вычисления (может быть, как раз обрабатывая результаты других HTTP-запросов) без переключения контекста.

    Основное преимущество здесь — отсутствие переключения контекста. В зависимости от архитектуры системы эта операция может занимать несколько тысяч тактов. Т. е. для процессора с тактовой частотой 3 Ghz переключение контекста займет не менее микросекунды, на самом деле, за счет инвалидации кэша и т. п. скорее несколько десятков микросекунд. Говоря практически, для среднего Java-приложения, обрабатывающего много коротких HTTP-запросов — прирост производительности может составить 5-10%. Нельзя сказать, что решающе много, но, скажем, если вы арендуете 100 серверов по 50 $/мес каждый — вы сможете сэкономить $500 в месяц на хостинге. Не супермного, но хватит, чтобы несколько раз напоить команду пивом.

    Итак, вперед за пивом? Давайте рассмотрим ситуацию подробно.

    Программу в классическом императивном стиле значительно проще читать, понимать и как следствие отлаживать и модифицировать. В принципе, хорошо написанная реактивная программа тоже достаточно понятно выглядит, проблема в том, что написать хорошую, понятную не только автору кода здесь и сейчас, но и другому человеку через полтора года, реактивную программу намного сложнее. Но это достаточно слабый аргумент, я не сомневаюсь, что для читателей статьи писать простой и понятный реактивный код не составляет проблемы. Давайте рассмотрим другие аспекты реактивного программирования.

    Далеко не все операции ввода-вывода поддерживают неблокирующие вызовы. Например, JDBC на текущий момент не поддерживает (в этом направлении идут работы см. ADA, R2DBC, но пока все это не вышло на уровень релиза). Поскольку сейчас 90 % всех приложений ходят к базам данных, использование реактивного фреймворка автоматически из достоинства превращается в недостаток. Для такой ситуации есть решение — обрабатывать HTTP-вызовы в одном пуле потоков, а обращения к базе данных в другом пуле потоков. Но при этом процесс значительно усложняется, и без острой необходимости я бы так делать не стал.

    Когда стоит использовать реактивный фреймворк?

    Использовать фреймворк, позволяющий производить реактивную обработку запросов, стоит, когда запросов у вас много (несколько сотен секунду и более) и при этом на обработку каждого из них тратится очень небольшое количество тактов процессора. Самый простой пример — проксирование запросов или балансировка запросов между сервисами или какая-то достаточно легковесная обработка ответов, пришедших от другого сервиса. Где под сервисом мы понимаем нечто, запрос к чему можно послать асинхронно, например, по HTTP.

    Если же при обработке запросов вам надо будет блокировать нить в ожидании ответа, или обработка запросов занимает относительно много времени, например, надо конвертировать картинку из одного формата в другой, писать программу в реактивном стиле, возможно, не стоит.

    Также не стоит без необходимости писать в реактивном стиле сложные многошаговые алгоритмы обработки данных. Например, задачу «найти в каталоге и всех его подкаталогах файлы с определенными свойствами, сконвертировать их содержимое и переслать другому сервису» можно реализовать в виде набора асинхронных вызовов, но, в зависимости от деталей задачи, такая реализация может выглядеть совершенно непрозрачно и при этом не давать заметных преимуществ перед классическим последовательным алгоритмом. Скажем, если эта операция должна запускаться раз в сутки, и нет большой разницы, будет она исполняться 10 или 11 минут, возможно, стоит выбрать не самую что ни на есть лучшую, а более простую реализацию.

    Заключение

    В заключение хочется сказать, что любая технология всегда предназначена для решения конкретных задач. И если при проектировании системы в обозримой перспективе эти задачи перед вами не стоят, скорее всего, эта технология вам здесь и сейчас не нужна, какой бы прекрасной она при этом ни была.

    [2021] Освоить реактивное программирование на Java с RxJava 2 Скачать Udemy Free

    Мастер реактивного программирования на Java с помощью RxJava 2 Udemy Бесплатная загрузка. Откройте для себя одну из самых популярных парадигм в мире программирования: реактивное программирование с помощью RxJava.

    Этот курс написан очень популярным автором Удеми Лхаррахом Абделлахом. Последний раз курс обновлялся 13 октября 2018 г. Язык этого курса — английский, но для лучшего понимания также есть субтитры (субтитры) на английском (США) языке.Этот курс размещен в категориях «Разработка», «Языки программирования» и «RxJava» на сайте Udemy.

    Более 5812 человек уже записались на курс Master Java Reactive Programming с RxJava 2, что делает его одним из очень популярных курсов на Udemy. Вы можете бесплатно скачать курс по ссылкам ниже. 754 человека присвоили ему рейтинг 4,4, что делает его одним из лучших курсов в Удеми.

    The Udemy Master Java Reactive Programming с бесплатной загрузкой RxJava 2 также включает 6 часов видео по запросу, 7 статей, 64 загружаемых ресурса, полный пожизненный доступ, доступ на мобильном телефоне и телевидении, задания, сертификат о прохождении курса и многое другое.

    Что я буду изучать?

    Если вам интересно, что вы собираетесь изучать или чему вас научит этот курс, прежде чем бесплатно скачать Мастер реактивного программирования Java с RxJava 2, то вот некоторые из вещей:

    • Вы поймете цель разработки RxJava и как ее использовать
    • У вас будут необходимые инструменты и знания, чтобы сделать ваше приложение реактивным и асинхронным.
    • Освоить интерфейсы Observable и Observer в rxJava
    • узнать, как управлять и преобразовывать потоки данных с помощью операторов rxJava
    • Тестировать и отлаживать реактивное приложение с помощью некоторых операторов действий
    • Используйте планировщики, чтобы сделать приложения rxjava многопоточными

    Что мне нужно?

    Это очень немногие вещи, которые вам понадобятся, прежде чем вы сможете бесплатно загрузить Master Java Reactive Programming with RxJava 2:

    • Основы Java
    • Знание базового функционального программирования желательно, но не обязательно
    • Достаточно любого IDE-инструмента

    Подходит ли мне этот курс?

    Если вы все еще не уверены, следует ли вам бесплатно загружать Master Java Reactive Programming с RxJava 2 или это курс, который вы действительно ищете, тогда вы должны знать, что этот курс лучше всего подходит для:

    • Разработчики, стремящиеся понять новые тенденции в программировании на Java
    • Разработчики программного обеспечения и студенты
    • Профессионалы в области программирования
    • Любой программист, интересующийся новыми тенденциями

    Описание курса

    Reactive Paradigm широко используется в нескольких проектах по всему миру с различными языками программирования. Реактивный подход использует более высокий уровень абстракции, чем традиционные подходы, когда разработчики уделяют гораздо больше внимания тому, что им нужно делать, а не тому, как это делать, этот подход называется декларативным программированием. Он также использует подход, управляемый событиями, когда приложение обновляется в ответ на внешние и внутренние события в форме уведомлений для контроллеров. Мы используем его гораздо чаще в шаблоне MVC, поскольку представление получает все необходимые данные от контроллера в реактивном режиме, поэтому RxJava отлично работает с проектами шаблонов.

    В этом курсе мы будем использовать последнюю версию RxJava 2.0. Он включает в себя все функции лямбда-выражений Java 8, а также модульность и потоки Java 9 и 10.

    Курс подразделяется на:

    1. Observable и Observers: гораздо более удобная работа с потоками данных и управление ими

    2. Операторы RxJava: мы будем использовать лямбда-выражения в операторах для преобразования, уменьшения, подавления и даже выполнения всевозможных действий с потоками данных

    3. Комбинации и многоадресная рассылка: комбинирование методов, таких как сжатие и слияние, для объединения всех различных наблюдаемых объектов в одну наблюдаемую

    4. Flowables: отличная альтернатива при работе с огромными наборами данных и с более высокой скоростью

    5. Операторы параллелизма: для создания многопоточных приложений rxjava

    6. Трансформаторы: составлять собственных операторов и иметь возможность создавать новых при необходимости

    7. Тестирование и отладка: с операторами тестирования rxjava

    С этой всеобъемлющей учебной программой студент будет иметь твердые знания в rxjava

    Так что давай, ребята!


    Скачать бесплатно Master Java Reactive Programming with RxJava 2