做企业网站不好混,设计公司logo公司文化,如何自建网站?,电商运营自学难吗如今#xff0c;人们需要具有高用户体验的高响应性#xff0c;交互式应用程序#xff0c;这通常意味着处理异步性#xff0c;尤其是当这些应用程序涉及高负载#xff0c;实时数据和多用户时。 由于Java是一种固有的支持命令式编程风格的面向对象语言#xff0c;因此异步… 如今人们需要具有高用户体验的高响应性交互式应用程序这通常意味着处理异步性尤其是当这些应用程序涉及高负载实时数据和多用户时。 由于Java是一种固有的支持命令式编程风格的面向对象语言因此异步性是一个很麻烦的问题它可能会使代码变成完全的地狱。 解决异步问题的一种可能方法是在编码级别 反应性编程 或设计和体系结构级别反应性系统引入“反应性”。 让我们遍历最流行的框架和工具包以了解我们今天有哪些选择可以在Java中进行反应以及它们之间的差异如果有的话。 但是从“反应”上下文中刷新一些基本术语开始是一个好主意。 1.快速梳理“反应性” Reactive Streams规范于2015年出现旨在为具有无阻塞背压的异步流处理提供标准以确保反应库的互操作性。 该计划没有引入任何新内容而是汇集了一组规则和协议这些规则和协议简化并标准化了多种工具之间的“反应性”。 它引入了四个核心接口 发布者 订阅者 订阅和处理器 。 发布者产生一系列事件并将其定向到订阅者 。 订阅服务器从发布 服务器接收数据并产生副作用。 订阅是发布者与订阅者之间的连接。 处理器包括发布者和订阅者协议。 非阻塞环境意味着永远不会浪费线程以等待其他操作完成。 背压是一种“重要的反馈机制” 可用于管理情况即数据的生成速度快于接收方消耗数据的速度。 它使数据生产者有可能保持正确的步伐并且在高负载下不会失败。 消息驱动和事件驱动的方法。 使用消息驱动的方法生产者可以准确地知道他向谁发送消息而事件驱动的方法意味着接收者只是订阅数据生产者它保留了所有订户的列表并在有任何订户的情况下通知他们状态改变。 2. Java反应式编程 有两种最常用于在Java应用程序中实现反应式编码的框架 RxJava和Spring Reactor 。 RxJava是第一个完整的 Java 反应工具 。 在遥远的2009年Erik Meijer通过Reactive Extensions引入了这种新的编程风格将其作为一组Microsoft库实现用于通过默认使用.NET 4.0的可观察序列来创建异步和事件驱动的程序。 很快Rx.NET赢得了开发人员的热爱并且全世界看到了其他实现RxJava2014年11月RxSwiftRxScalaRxJSRx.Kotlin等。RxJava2.0从零开始重新编写了Reactive Streams规范并添加了新的类型。数据生产者介绍。 2013年世界上第一次看到Spring Reactor 。它与RxJava非常相似并且代表Spring 5的API实现。尽管两者有很多共同点但是这两个框架之间还是存在一些差异。 让我们使用下面的图表快速探索它们。 RxJava的 弹簧反应堆 第四代图书馆 最新版本至2018年 2017年6月21日-RxJava 2.1.1。 2017年11月16日– Reactor Core 3.1.2。 环境 反应性X Spring5 Java版本 Java 6Java和适用于Android的Java Java 8 默认情况下单线程非阻塞 事件驱动 支持反应流 部分支持反应式流* 完全支持反应式流 数据产生者的类型 RxJava 1 –可观察 RxJava 2 –可观察多个值可流动多个值支持背压单个一个值或错误可能一个值错误或无排放可完成完成并带有错误或成功 控制器 通量表示0-n值和Mono的异步序列-0-1值的异步序列均支持背压 运营商数量 超过100名运营商** 一组核心运营商 * RxJava只有Flowables作为Publisher的真实体现。 其余数据生产者即SingleMaybeObservableCompletable不支持背压。 ** RxJava和Reactor都允许应用到操作员的沉浸式功能地图zip过滤器等来转换和修改主流。 大理石图极大地说明了操作员 在此处查找一些娱乐内容。 它们不属于最初的反应式编程理论看起来像函数式编程的一部分。 操作员极大地简化了代码编写因为它们代表了转换数据流的便捷方法而在“常规” Java中开发人员必须耐心地编写计算机将执行的每个步骤。 另一方面操作员允许将具有特定功能的大量步骤融合在一起这使代码更加清晰精简和易于理解。 此外操作员彼此兼容 。 3. Java反应系统 反应性系统代表了“反应性”的下一个层次。 Akka和Vert.x是通常用于构建这些系统的框架这些框架最常被实现为反应微服务 。 在IT世界中这个新术语从字面上意味着微服务架构和反应系统原理的结合。 “反应性”的获得对于这些分布式系统来说是完美的这使它们更加灵活可靠并提高了性能。 Lightbend于2009年7月推出Akka 最新版本2018年1月11日-Akka 2.5.9。 该工具包最初是用Scala编写的但如今也可以在Java中使用。 Akka是开源的并支持Reactive Streams规范。 该工具包的目的是将Erlang平台的高可用性和可伸缩性引入JVM。 演员模型是Akka的基础。 参与者是独立的代码集它们通过消息相互通信。 演员的邮箱接收消息并通过单个控制线程使消息入队。 此外Akka在演员树层次结构中脱颖而出-演员组织的一种特殊形式它暗示着不同级别的演员之间存在父子关系从而确保了特定的容错能力和自我恢复能力。 父角色负责处理子块当父角色收到有关子项崩溃的通知时它可以继续重新启动停止其子进程或自行停止以将错误处理的责任转移到下一级。 由于演员代表完全孤立的单位并且不共享任何可变状态因此其中一个的突然停止不会影响其他演员他们将能够照常继续工作。 Vert.x的第一个版本是2012年最新版本2018年2月13日– Vert.x 3.5.1。 Vert.x是一个开源工具包其背后的力量是Node.js。 Vert.x支持Reactive Streams并提供垂直而非角色。 与Akka不同Vert.x是一个完全由事件驱动的环境并以简单的请求-响应方式进行通信。 消息被发送到EventBus以便通过单个控制线程排队。 Vert.x是一个多语言版本可轻松与任何JVM或非JVM语言配合使用。 Akka在ActorRef的帮助下和Vert.x在Service Proxies的帮助下都简化了对分布式系统的远程调用。 由于它们的组件通过类似于URL的ActorRef / Service Proxies进行通信因此没有理由关心它是否是本地电话。 外卖 Akka是一组具有良好知识库的成熟库这意味着执行它的时间和精力更少。 x比Akka还要年轻因此它不那么受欢迎而且描述也不那么好。 Vertx是一个多语言版本因此在开发过程中结合不同语言时更加方便。 Akka参与者形成一个树形层次结构可以对高负载和故障进行优雅的管理。 Akka是消息驱动的这使其组件演员之间的耦合更加松散。 4.最后一点 在本文中我们快速回顾了Java世界中使用的“反应式”框架和工具包。 他们不断获得关注并证明“反应性”不仅是一个过度夸大的概念而且还是在编码和体系结构级别上进行Java应用程序开发的一种可行方法。 Java开发人员可以在反应性上下文中选择彼此非常相似的各种角色尽管它们也保留一些独特的功能。 好消息是它们都支持Reactive Streams标准从而使它们可以互操作。 因此开发人员可以选择适合自己特定需求的内容也可以针对自己的应用尽力而为。 翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2018/08/frameworks-toolkits-make-java-reactive-rxjava-spring-reactor-akka-vert-x-overview.html
