首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

响应式系统reactive system初探

初识响应式系统 第一次听到reactive这个词还是在几年前,偶然了解到了Rxjava这个项目,仿佛为我打开了一扇新的大门,Rxjava是ReactiveX的java实现,ReactiveX家族除了Rxjava...Vert.x就是用来构建Reactive的应用程序的。 ? Vert.x是Eclipse基金会旗下的产品,基于事件驱动和非阻塞编程。...其实java界一直都在向reactive靠近,除了JDK本身的api新特性意外,比如业界有名的Spring也在spring 5中添加了webflux框架,这就是一款reactive的web框架。...总结 reactive是近几年非常流行的一个概念,如何通过reactive来设计出满足我们需要的系统,是我们需要考虑的问题。...本文作者:flydean程序那些事 本文链接:http://www.flydean.com/reactive-system-overview/

85710
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    reactive + effect + track + trigger 实现响应式系统

    它是 Vue2 响应式系统中的核心之一,无论是响应式数据,还是 computed 计算属性,watch 监听器,内部都是用了 Watcher。...简单来说,它就是把需要用户手动执行的逻辑进行了封装,控制权从用户手中转移到了框架层面,从而实现了数据变化,页面自动更新的响应式系统。Vue3 中的 effect 方法的作用和 Watcher 一样。...在此基础上,结合前面所实现的 reactive 方法,已经初步具备响应式系统的雏形了:页面首次渲染时,执行 effect 方法,将 副作用函数 fn 收集起来并执行,此时会用到某些响应式数据,需要记住...state.grade.math = 80 }, 1000) 复制代码访问浏览器,结果如图:到这里,我们基本上实现了一个响应式系统...经过这样的整合,基本上实现了一个可用的响应式系统:当然,现在的 effect 方法是不严谨的,还存在一些问题源码附件已经打包好上传到百度云了,大家自行下载即可~链接: https://pan.baidu.com

    70250

    Reactive Extensions(Rx) 学习

    对失败做出反应:建立弹性系统,能够从各个层级进行恢复。 对用户做出反应:综合上述特征,实现交互式用户体验。...反应性编程是一门新兴的学科,结合了并发、事件驱动和异步系统。对于编写任何类型的Web服务或分布式系统来说,它都至关重要;同时它在众多高性能并发系统中占有核心位置。...反应性变成可以被视作高阶函数式编程对并发系统的自然拓展,通过协调和编排Actor交换的异步数据流,来处理分布的状态。...《Reactive Extensions介绍》我们了解了Rx中的一些比较重要的操作符,本文中我们将会学习如何将Reactive Extensions(Rx)应用到我们的应用程序中。...Service Using Reactive Extensions for Streaming Data from Database Bing it on, Reactive Extensions!

    86050

    reactive stream协议详解

    如果是同步系统,生产一个消费一个没什么问题。但是如果在异步系统中,就会产生问题。 因为生产者无法感知消费者的状态,不知道消费者到底是繁忙状态还是空闲状态,是否有能力去消费更多的数据。...一般来说数据队列的长度都是有限的,即使没有做限制,但是系统的内存也是有限的。当太多的数据没有被消费的话,会导致内存溢出或者数据得不到即使处理的问题。 这时候就需要back-pressure了。...back-pressure是一种消息反馈机制,从而使系统得以优雅地响应负载, 而不是在负载下崩溃。...什么是reactive stream 上面我们讲到了reactive stream的作用,大家应该对reactive stream有了一个基本的了解。...总结 reactive stream的出现有效的解决了异步系统中的背压问题。只不过reactive stream只是一个接口标准或者说是一种协议,具体的实现还需要自己去实现。

    63810

    REACTIVE MESSAGE PASSING FOR SCALABLE BAYESIAN INFERENCE

    健壮性也是一个重要的特性,我们的意思是,如果推理系统部署在真实世 界的环境中,那么即使系统的一部分崩溃,它也需要保持连续的可操作性。...我们的方法受到神经科学社区和 自由能原理[Friston, 2009]的启发,因为大脑是一个很好的工作系统的例子,它已经以较小的 能耗预算实现了大规模的实时和稳健的贝叶斯推理。...例如,固 定的预先计算的时间表需要对与模型相对应的因素图进行全面分析,如果模型结构进行了调整,例 如,通过删除节点,那么我们将被迫停止系统并创建新的时间表。...这种限制使得很难在现场部署系统,因为我们要么放弃模型结构优化,要么放弃系统持续运行的保证。此外,在现实世界的信 号处理应用中,数据通常异步到达,并且在不同的传感通道中可能具有显著不同的更新速率。...我们展示了不同概率模型的新实现的示例和基准,包括高斯线性动态系统、隐 马尔可夫模型和非共辄分层高斯滤波器模型。

    14530

    FunDA(9)- Stream Source:reactive data streams

    Slick3.x已经增加了支持Reactive-Streams功能,可以通过Reactive-Streams API来实现有限内存空间内的无限规模数据读取,这正符合了FunDA的设计理念:高效、便捷、安全的后台数据处理工具库...我们在前面几篇讨论里介绍了Iteratee模式,play-iteratees支持Reactive-Streams并且提供与Slick3.x的接口API,我们就在这篇讨论里介绍如何把Slick-Reactive-Streams...根据Slick官方文档:Slick可以通过db.stream函数用Reactive-Stream方式来读取后台数据,具体的配置如下: val disableAutocommit = SimpleDBIO...fetchSize是缓存数据页长度(每批次读取数据字数),然后用db.stream来构成一个Reactive-Streams标准的数据源publisher。...play-iteratee支持Reactive-Streams,所以这个Enumerator应该具备协调后台数据和内存缓冲之间关系(back-pressure)的功能。

    648100
    领券