1.RxJava概述 ReactiveX与RxJava 在讲到RxJava之前我们首先要了解什么是ReactiveX，因为RxJava是ReactiveX的一种Java实现。 ReactiveX是Reactive Extensions的缩写，一般简写为Rx，微软给的定义是，Rx是一个函数库，让开发者可以利用可观察序列和LINQ风格查询操作符来编写异步和基于事件的程序，开发者可以用Observables表示异步数据流，用LINQ操作符查询异步数据流， 用Schedulers参数化异步数据流的并发处理，Rx可
可以看到，Observer的onSubscribe是最先被调用的，这个用什么用呢？我们后面会讲到。
Android工程引入RxJava-android 请引入Rxandroid库： compile 'io.reactivex:rxandroid:1.2.1' 一简介 1.1 Rx结构 响应式编程的主要组成部分是observable, operator和susbscriber,一般响应式编程的信息流如下所示： Observable -> Operator 1 -> Operator 2 -> Operator 3 -> Subscriber 也就是说，observable是事件的生产者，subscriber是事件最终的消费者。 因为subscriber通常在主线程中执行，因此设计上要求其代码尽可能简单，只对事件进行响应，而修改事件的工作全部由operator执行。 在响应式编程中，应该牢记以下两点：everything is a stream（一切皆流）don't break the chain（不要打断链式结构） 1.2 最简单的模式 如果我们不需要修改事件，就不需要在observable和subscriber中插入operator。这时的Rx结构如下： Obsevable -> Subscriber 这看起来很像设计模式中的观察者模式，他们最重要的区别之一在于在没有subscriber之前，observable不会产生事件。
既是可监听序列 也是 观察者，如：field.text/switch.on/segmentedControl选中/datePick选中/…
Stream 在 Flutter 是属于非常关键的概念，在 Flutter 中，状态管理除了 InheritedWidget 之外，无论 rxdart，Bloc 模式，flutter_redux ，fish_redux 都离不开 Stream 的封装，而事实上 Stream 并不是 Flutter 中特有的，而是 Dart 中自带的逻辑。
现实世界相当混乱：事件不按照顺序发生，应用崩溃，网络不通。几乎没有应用是完全同步的，所以我们不得不写一些异步代码保持应用的可响应性。大多数的时候是很痛苦的，但也并不是不可避免。
怀着对于RxJS这项技术的好奇，笔者花了数天时间研究了这项技术，并肝了一包枸杞才完成这篇文章的撰写，属实不易。不过也正是通过这段时间的学习，我发现这项技术在一定程度上可以解决我在日常业务中遇到的一些痛点，以及有种想马上应用到自己的新项目中的欲望，的确这种以数据流的理念来管控大型项目中的数据能给人带来一种十分优雅的编程体验。
最近在Android编程领域，RxJava这个框架的技术热度相当的高。团队对使用RxJava改进目前的项目代码也表示很有兴趣，所以我特地和团队伙伴一起对这套框架做了一下调研。现在就把目前对RxJava的一些理解和粗浅的分析做一下分享，欢迎大家拍砖。 1.什么是RxJava 要了解什么是RxJava，先需要了解一下它的理念来源：ReactiveX。 ReactiveX是Reactive Extensions的缩写，一般简写为Rx，最初是LINQ的一个扩展，由微软的架构师Erik Meijer领导的团队开发
前一篇分析了Spring WebFlux的设计及实现原理后，反应式编程又来了，Spring WebFlux其底层还是基于Reactive编程模型的，在java领域中，关于Reactive，有一个框架规范，叫【Reactive Streams】，在java9的ava.util.concurrent.Flow包中已经实现了这个规范。其他的优秀实现还有Reactor和Rxjava。在Spring WebFlux中依赖的就是Reactor。虽然你可能没用过Reactive开发过应用，但是或多会少你接触过异步Servlet，同时又有这么一种论调：异步化非阻塞io并不能增强太多的系统性能，但是也不可否认异步化后并发性能上去了。听到这种结论后在面对是否选择Reactive编程后，是不是非常模棱两可。因为我们不是很了解反应式编程，所以会有这种感觉。没关系，下面看看反应式编程集大者Reactor是怎么阐述反应式编程的。
首先是需要源源不断的流出数据的场景，因为Promise是一次性的，不适合做这类工作。 比如说把事件/定时器抽象成Rx的Observable更合适，事件可以响应很多次，定时器也可以响应很多次，我们还可以利用Rx的debounce运算符来进行节流，在频繁触发事件的时候过滤那些重复的。
如，下面是一个 Observable，它在订阅时立即（同步）推送值 1、2、3，并且从 subscribe 调用开始后过 1 s 再推送值 4，然后结束。
在学习Rx编程的过程中，理解Observable这个概念至关重要，常规学习过程中，通常需要进行多次“碰壁”才能逐渐“开悟”。这个有点像小时候学骑自行车，必须摔几次才能掌握一样。当然如果有办法能“言传”，则可以少走一些弯路，尽快领悟Rx的精妙。
我们都知道 JavaScript 是个多范式语言，它既支持过程式编程，又支持函数式编程，两者分别适用于不同的场合。在同步环境下，两者各有优缺点，甚至有时候过程式会更简明一些，但在异步环境下（最典型的场景是一个 Ajax 请求完成后紧接着执行另一个 Ajax 请求），由于无法控制执行和完成的顺序，所以就无法使用传统的过程式写法，函数式就会展现出其优势。
ReactiveX 响应式编程库，这是一个程序库，通过使用可观察的事件序列来构成异步和事件驱动的程序。
可以看到，我们用到了scan操作符，该操作符的工作方式和数组的reduce类似，回调函数接收一个值， 回调的返回值作为下一次回调运行暴露的一个值。
RxJS RxJS是微软推出的ReactiveX系列，符合纯函数特点的第三方开源库有非常著名underscore和lodash，以及更加强大的RxJS。它可以用来优雅地处理异步和事件。主要通过它的核心类型Observable，以及强大的操作符 (map、filter、reduce、every等，其中大部分都是纯函数)来实现。 官方给它最直白的定义是：可以把 RxJS 当做是用来处理事件的 Lodash 。 使用RxJS的代码消除了一些中间变量，使用操作符来分步执行逻辑，可读性更强、耦合性更低，更方便测试和修
这是我参与11月更文挑战的第11天，活动详情查看：2021最后一次更文挑战 ---- 异步调用就像是接水管，相互缠绕的管道越多，就越容易漏水。如何将水管巧妙连通，使整个系统有足够的弹性，需要去认真思考 🤔 对于 JavaScript 异步的理解，不少人感到过困惑：Js 是单线程的，如何做到异步的呢？实际上，Js 引擎通过混用 2 种内存数据结构：栈和队列，来实现的。栈与队列的交互也就是大家所熟知的 Js 事件循环~~ 举个栗子🌰 function fooB(){ console.log('fooB
哈喽，朋友们，好久不见了，有段时间没推文了。从今天开始，我将计划更新 RxJava2.x 系列的文章，RxJava 是什么东西，我想也不用给大家介绍了吧。
| 导语 反应式编程是在命令式编程、面向对象编程之后出现的一种新的编程模型，是一种以优雅的方式，通过异步和数据流来构建事务关系的编程模型。本文包括反应式编程的概述和 RxPy 实战，以及怎样去理解反应式编程才能更好的把它融入到我们的编程工作中，把反应式编程变成我们手中的利器。
童年的回忆中的益智视频游戏，你必须使用各种技巧在屏幕上引导下降的水流。您可以拆分流，稍后将它们合并，或者使用倾斜的木板来改变它们的方向。你必须要有创造力才能使水达到最终目标。
本文来源：https://blog.csdn.net/get_set/article/details/79466402
言归正传，我们先用一个简单的例子来直观感受一下所谓的响应式编程和原来2.0时代的区别：
上面一篇章我们对KVO底层有了一定了解！这一篇我们就开始分析RxSwift对KVO的封装，看完这一篇，你估计也会由衷的感慨：底层源码的思路是有相同的
完整高频题库仓库地址：https://github.com/hzfe/awesome-interview
来源： 小鄧子（@Rx小鄧子） Android开发生态圈的节奏非常之快。每周都会有新的工具诞生，类库的更新，博客的发表以及技术探讨。如果你外出度假一个月，当你回来的时候可能已经发布了新版本的Support Library或者Play Services 我与Ribot Team一起做Android应用已经超过三年了。这段时间，我们所构建的Android应用架构和技术也在不断地演变。本文将向您阐述我们的经验，错误以及架构变化背后的原因。 曾经的架构 追溯到2012年我们的代码库使用的是基本结构，那个时候我们没有
异步I/O、事件驱动和单线程构成了Node的基调。与Node的事件驱动和异步I/O设计理念相接近的是Nginx，它采用纯C编写，性能非常优异。两者区别在于，Nginx具备面向客户端管理连接的强大能力，但它背后依然受限于各种同步方式的编程语言。而Node却是全方位的，既可以作为服务器去处理客户端带来的大量并发请求，也能作为客户端向网络中的各个应用进行并发请求。这就体现了Node名字的含义，是网络中灵活的一个节点。
这篇文章是我介绍Eclipse Vert.x系列的第五篇文章。在上一篇文章中，我们看到了Vert.x如何与数据库交互。我们使用Future对象来驯服Vert.x的异步特性。在这篇文章中，我们将看到另一种管理异步代码的方式：反应式编程。我们将看到Vert.x如何与Reactive eXtensions结合来为您提供巨大的能量。
一个刚入前端的小菜，虽然以前看到过关于回调的文章，但是呢，理解起来有点费劲啊。当时的脑海里就一个概念。
作者：TAT.郭林烁 joeyguo 原文地址 最近在 Alloyteam Conf 2016 分享了《使用RxJS构建流式前端应用》，会后在线上线下跟大家交流时发现对于 RxJS 的态度呈现出两大类
Rxjava四要素 被观察者 在Rxjava当中， 决定什么时候触发事件， 决定触发什么样的事件； 观察者 决定事件触发的时候将产生什么样的行为； 类似于传统观察者模式， 观察者会随着被观察者的状态变化而发生相应的操作； 订阅 区别于传统观察者模式； 观察者和被观察者需要通过订阅来联系； 通过subscribe()方法完成这个订阅关系； 完成订阅关系后， 即可令被观察者（Observable）在需要的时候， 发出事件来通知观察者（Observer） 事件 区别于传统观察者模式；
Gradle 项目中 , 在 build.gradle 构建脚本中 , 添加如下依赖 ;
这个问题相信很多人会第一时间想到 Promise.all ，但是这个函数有一个局限在于如果失败一次就返回了，直接这样实现会有点问题，需要变通下。以下是两种实现思路
前面一篇文章setTimeout和setImmediate到底谁先执行，本文让你彻底理解Event Loop详细讲解了浏览器和Node.js的异步API及其底层原理Event Loop。本文会讲一下不用原生API怎么达到异步的效果，也就是发布订阅模式。发布订阅模式在面试中也是高频考点，本文会自己实现一个发布订阅模式，弄懂了他的原理后，我们就可以去读Node.js的EventEmitter源码，这也是一个典型的发布订阅模式。
JavaScript 中有很多种异步编程的方式。callback、promise、generator、async await 甚至 RxJS。我最初接触不同的异步模式时，曾想当然的觉得 promise 就是比 callback 好， async await 比就是比 promise 优雅，会把它们割裂起来看待。后来发现也不完全这样，各种异步模式之间其实存在着关联，也有着各自擅长的场景。
竞态问题通常指的是在多线程的编程中，输入了相同的条件，但是会输出不确定的结果的情况。虽然Js是单线程语言，但由于引入了异步编程，所以也会存在竞态的问题，而使用RxJs通常就可以解决这个问题，其使得编写异步或基于回调的代码更容易。
提到 Node.js, 我们脑海就会浮现异步、非阻塞、单线程等关键词，进一步我们还会想到 buffer、模块机制、事件循环、进程、V8、libuv 等知识点。本文起初旨在理顺 Node.js 以上易混淆概念，然而一入异步深似海，本文尝试基于 Node.js 的异步展开讨论，其他的主题只能日后慢慢补上了。(附：亦可以把本文当作是朴灵老师所著的《深入浅出 Node.js》一书的小结)。 异步 I/O Node.js 正是依靠构建了一套完善的高性能异步 I/O 框架，从而打破了 JavaScript 在服务器
回调函数是最早的解决异步编程方法 原生ajax和setTimoue都是利用回调函数，在未来某一时刻执行指定方法
使用过C++和Nodejs的Mqtt封装类，之前使用过mosquitto的C语言库以及mosquittopp的C++库；另外nodejs中也有一个mqtt的模块。
通过一个demo带你深入进入webpack@4.46.0源码的世界，分析构建原理，专栏地址，共有十篇。
同步（sync）是一件事一件事的执行，只有前一个任务执行完毕才能执行后一个任务。异步（async）相对于同步，程序无须按照代码顺序自上而下的执行。
首语 最近因为项目上线，挤不出时间，已经好久没有更新博客了😛，目前项目也做差不多了，写几篇总结类型的博客，梳理一下。 本文主要对RxJava及常用操作符的使用进行总结，同时对RxJava在Android中几种常见的使用场景进行举例。 简介 RxJava是Reactive Extensions的Java VM实现：该库用于通过使用可观察的序列来组成异步和基于事件的程序。 Rx是Reactive Extensions的缩写的简写，它是一个使用可观察数据流进行异步编程的编程接口，Rx结合了观察者模式、迭代器模
本文大部分篇幅都 focus 在 Tapable 框架，详细枚举了 Tapable 提供的钩子及各类型钩子的特点、运行逻辑、实现原理，并进一步讨论 Tapable 框架在 webpack 的作用，进而揭示 webpack 插件架构的核心逻辑。
这两年，各种异步编程框架，上面RxJava,RxAndroid,RxSwift等等，今天要聊的是RxJs，对于我等入门不久的前端工程师来说，这个框架还是比较有新颖的，中文官网地址：http://cn.rx.js.org/
在Spring Cloud框架中涉及的Ribbon和Hystrix两个重要的组件都使用了RxJava响应式编程框架，其作为重要的编程基础知识，特开辟一章对RxJava的使用进行详细的介绍。
前不久写了一篇webpack基本原理和AST用法的文章，本来想接着写webpack plugin的原理的，但是发现webpack plugin高度依赖tapable这个库，不清楚tapable而直接去看webpack plugin始终有点雾里看花的意思。所以就先去看了下tapable的文档和源码，发现这个库非常有意思，是增强版的发布订阅模式。发布订阅模式在源码世界实在是太常见了，我们已经在多个库源码里面见过了：
promise表示一个异步操作的最终结果。和一个promise进行交互的主要方式是通过它的then方法，该方法注册回调要么接收一个promise的最终值，要么接收promise为什么不能被满足的原因。
Kotlin协程提供了一种新的异步执行方式，但直接查看库函数可能会有点混乱，本文中尝试揭开协程的神秘面纱。
Spring5更新后，其中有一个号称是可以替代SpringMVC的功能——Spring WebFlux，其是一个响应式变成框架。WebFlux是Spring5封装的Reactor框架。Reactor 是一个用于JVM的完全非阻塞的响应式编程框架，具备高效的需求管理（即对 “背压（backpressure）”的控制）能力。它与 Java 8 函数式 API 直接集成，比如 CompletableFuture， Stream， 以及 Duration。它提供了异步序列 API Flux（用于[N]个元素）和 Mono（用于 [0|1]个元素），并完全遵循和实现了“响应式扩展规范”（Reactive Extensions Specification）。
系统间的通讯方式一般可分为同步通信和异步通信两种，我们可以将将同步通讯理解为打电话，需要实时响应，而异步通信则可理解为发送短信，不需要马上回复。我们往往会在面对超高吐吞量的场景下采取异步通讯，因为这就好比一个人不可能同时接打很多电话，但是他可以同时接收很多的电子邮件一样。
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