Ciklum Java Saturday - November 22, 2014

1. Пришло время быть
реактивными, или нет?
Андрей Кравец
@andykravets
http://andrewkravets.com

2. Ссылка на презентацию

3. План
1. Чего хотят пользователи
2. Как изменились требования к программным
продуктам
3. Почему стоит изменить подход к разработке
4. Как реактивное программирование может
нам помочь
5. Тулы

4. Чего хотят пользователи?

5. Чего хотят пользователи?
1. Скорость

6. Чего хотят пользователи?
1. Скорость
2. Надежность

7. Чего хотят пользователи?
1. Скорость
2. Надежность
3. Безопасность

8. Чего хотят пользователи?
1. Скорость
2. Надежность
3. Безопасность
4. Удобство

9. Чего хотят пользователи?
1. Скорость
2. Надежность
3. Безопасность
4. Удобство
5. ???
6. PROFIT!!!

10. Почему стало сложнее
удовлетворить пользователя

11. Пользователей стало больше

12. Изменение инфраструктуры
2000 2014
Размеры кластеров < 100 нод > 1000 нод
Время реакции секунды миллисекунды
Стабильность
работы
95% 100%
Объемы данных GBs TBs/PBs

13. Как мы привыкли разрабатывать

14. Как мы привыкли разрабатывать
Spring
Hibernate
JPA
JSF
EJB
Camel

15. Как мы привыкли разрабатывать
Spring
Hibernate
JPA
JSF
EJB
Camel
Sys1
Sys2
JMS
JMS

16. Как мы привыкли разрабатывать
Spring
Hibernate
JPA
JSF
EJB
Camel
Sys1
Sys2
JMS
JMS
E
S
B
JMS

17. Как мы привыкли разрабатывать
Spring
Hibernate
JPA
JSF
EJB
Camel
Sys1
Sys2
JMS
JMS
E
S
B
JMS
Фрактал
Фрактал

18. Что не так с нашей системой
Spring
Hibernate
JPA
JSF
EJB
Camel
Sys1
Sys2
JMS
JMS
E
S
B
JMS Медленно

19. Почему получается плохо

20. Почему получается плохо
1. Мы используем подход к разработке не
учитывающий современные реалии

21. Почему получается плохо
1. Мы используем подход к разработке не
учитывающий современные реалии
2. Снижение требований к качеству кода в
следствии увеличения вычислительных
мощностей

22. Почему получается плохо
1. Мы используем подход к разработке не
учитывающий современные реалии
2. Снижение требований к качеству кода в
следствии увеличения вычислительных
мощностей
3. Junior-driven development
4. etc…

23. Подходы к программированию

24. Подходы к программированию
1. Процедурное программирование(40е)

25. Подходы к программированию
1. Процедурное программирование(40е)
2. Объектно-ориентированное
программирование(70е-80е)

26. Подходы к программированию
1. Процедурное программирование(40е)
2. Объектно-ориентированное
программирование(70е-80е)
3. Функциональное программирование(50е,
80е)

27. Подходы к программированию
1. Процедурное программирование(40е)
2. Объектно-ориентированное
программирование(70е-80е)
3. Функциональное программирование(50е,
80е)
4. Реактивное функциональное
программирование(90е)

28. Java => Scala

29. Java and Scala
Java Scala
public final ≈ val
public ≈ var
POJO ≈ case class
Singletone ≈ object
System.out.println() ≈ println()

30. Как выглядит императивный флоу
var a = 1
var b =2
var c=a+b
println(c) //3

31. Как выглядит императивный флоу
var a = 1
var b =2
var c=a+b
println(c) //3
a=2
println(c)

32. Как выглядит императивный флоу
var a = 1
var b =2
var c=a+b
println(c) //3
a=2
println(c) //3

33. Как починить?
var a = 1
var b =2
var c=a+b
println(c) //3
a=2
println(c) //3

34. На вкус как боль...

35. Что такое реактивное
программирование(РП)

36. Основные концепции РП
1. Статические и динамические потоки данных

37. Основные концепции РП
1. Статические и динамические потоки данных
2. Автоматическое распространение изменений

38. Как выглядит рекативный флоу
var a = 1
var b =2
var c=a+b
println(c) //3

39. Как выглядит рекативный флоу
var a = 1
var b =2
var c=a+b
println(c) //3
a=2

40. Как выглядит рекативный флоу
var a = 1
var b =2
var c=a+b
println(c) //3
a=2
println(c) //4

41. Что такое функциональное
реактивное
программирование(ФРП)

42. Что насчет флоу?
F1() => F2() => F3(F4()) => …. => Fn()

43. Свойства реактивных приложений

44. Событийная-ориентированность

45. Что не так со старой

46. Что не так со старой
1. На уровне API пропагандируется
использование сайд-эффектов

47. Что не так со старой
1. На уровне API пропагандируется
использование сайд-эффектов
2. Мы не можем создавать абстракции более
высокого уровня

48. Что не так со старой
1. На уровне API пропагандируется
использование сайд-эффектов
2. Мы не можем создавать абстракции более
высокого уровня
3. Callback hell

49. Что не так со старой
1. На уровне API пропагандируется
использование сайд-эффектов
2. Мы не можем создавать абстракции более
высокого уровня
3. Callback hell
4. Необходимость в самостоятельном
управлении ресурсами

50. Как ФРП позволяет решить эти
проблеммы

51. Новая событийная система
1. Каждое событие - функция, элемент
высшего уровня

52. Новая событийная система
1. Каждое событие - функция, элемент
высшего уровня
2. Обработчики событий - функции, элементы
высшего уровня

53. Новая событийная система
1. Каждое событие - функция, элемент
высшего уровня
2. Обработчики событий - функции, элементы
высшего уровня
3. Комбинирование позволяет создавать
абстракции более высокого уровня

54. Масштабируемость

55. Масштабируемость
1. Вертикальная

56. Масштабируемость
1. Вертикальная

57. Масштабируемость
1. Вертикальная
2. Горизонтальная

58. Отказоустойчивость

59. Отзывчивость

60. Почему эти принципы не
серебряная пуля

61. Что все еще важно
1. Алгоритмы

62. Что все еще важно
1. Алгоритмы
2. Грамотная архитектура приложения

63. Что все еще важно
1. Алгоритмы
2. Грамотная архитектура приложения
3. Качество кода

64. Что все еще важно
1. Алгоритмы
2. Грамотная архитектура приложения
3. Качество кода
4. Высокий профессиональный уровень
команды

65. Scala.Rx

66. Scala.Rx #1
val a = Var(1) // 1
val b = Var(2) // 2
val c = Rx{ a() + b() } // 3
val d = Rx{ c() * 5 } // 15
val e = Rx{ c() + 4 } // 7
val f = Rx{ d() + e() + 4 } // 26
println(f()) // 26

67. Scala.Rx #1

68. Scala.Rx #1
val a = Var(1) // 1
val b = Var(2) // 2
val c = Rx{ a() + b() } // 3
val d = Rx{ c() * 5 } // 15
val e = Rx{ c() + 4 } // 7
val f = Rx{ d() + e() + 4 } // 26
println(f()) // 26
a() = 3
println(f()) // 38

69. Scala.Rx #1

70. Scala.Rx #2
val a = Var(1)
var count = 0
val o = Obs(a){
count = a() + 1
}
println(count) // 2

71. Scala.Rx #2

72. Scala.Rx #2
val a = Var(1)
var count = 0
val o = Obs(a){
count = a() + 1
}
println(count) // 2
a() = 4
println(count) // 5

73. Scala.Rx #2

74. Scala.Rx #3
val a = Var(1)
var count = 0
val o = a.foreach{ x =>
count = x + 1
}
println(count) // 2
a() = 4
println(count) // 5

75. Scala.Rx #4
val a = Var(1)
val b = Rx{ 2 * a() }
var target = 0
val o = Obs(b){ target = b() }
println(target) // 2
a() = 2
println(target) // 4
o.kill()
a() = 3
println(target) // 4

76. Scala.Rx #5
val p = Promise[Int]()
val a = Rx{
p.future
}.async(10)
println(a()) // 10

77. Scala.Rx #5
val p = Promise[Int]()
val a = Rx{
p.future
}.async(10)
println(a()) // 10
p.success(5)
println(a()) // 5

78. Scala.Rx
и
производительность

79. “I havent done much perf measurements at all =/
there is a unit test which would give you numbers.”
Haoyi Li

80. Что дальше?

81. Дополнительная информация
1. RxJava
2. The Reactive Manifesto
3. Deprecating the Observer Pattern
4. Typesafe Activator
5. Elm
6. RxJS/Flapjax/Bacon.js/Kefir.js
7. Tao Presentations

82. Questions?