Time to be reactive or not

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

Ссылка на презентацию

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

Чего хотят пользователи?

1. Скорость

1. Скорость
2. Надежность

1. Скорость
3. Безопасность

1. Скорость
4. Удобство

1. Скорость
4. Удобство
5. ???
6. PROFIT!!!

Почему стало сложнее
удовлетворить пользователя

Пользователей стало больше

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

Как мы привыкли разрабатывать

Spring
Hibernate
JPA
JSF
EJB
Camel

Spring
Hibernate
JPA
JSF
EJB
Camel
Sys1
Sys2
JMS
JMS

Spring
Hibernate
JPA
JSF
EJB
Camel
Sys1
Sys2
JMS
JMS
E
S
B
JMS

Spring
Hibernate
JPA
JSF
EJB
Camel
Sys1
Sys2
JMS
JMS
E
S
B
JMS
Фрактал
Фрактал

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

Почему получается плохо

1. Мы используем подход к разработке не
учитывающий современные реалии

2. Снижение требований к качеству кода в
следствии увеличения вычислительных
мощностей

2. Снижение требований к качеству кода в
следствии увеличения вычислительных
мощностей
3. Junior-driven development
4. etc…

Подходы к программированию

1. Процедурное программирование(40е)

2. Объектно-ориентированное
программирование(70е-80е)

3. Функциональное программирование(50е,
80е)

3. Функциональное программирование(50е,
80е)
4. Реактивное функциональное
программирование(90е)

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

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

var a = 1
var b =2
var c=a+b
println(c) //3
a=2
println(c)

var a = 1
var b =2
var c=a+b
println(c) //3
a=2
println(c) //3

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

На вкус как боль...

Что такое реактивное
программирование(РП)

Основные концепции РП
1. Статические и динамические потоки данных

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

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

var a = 1
var b =2
var c=a+b
println(c) //3
a=2

var a = 1
var b =2
var c=a+b
println(c) //3
a=2
println(c) //4

Что такое функциональное
реактивное
программирование(ФРП)

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

Свойства реактивных приложений

Событийная-ориентированность

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

3. Callback hell
4. Необходимость в самостоятельном
управлении ресурсами

Как ФРП позволяет решить эти
проблеммы

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

2. Обработчики событий - функции, элементы

2. Обработчики событий - функции, элементы
3. Комбинирование позволяет создавать
абстракции более высокого уровня

Масштабируемость

1. Вертикальная

1. Вертикальная
2. Горизонтальная

Отказоустойчивость

Почему эти принципы не
серебряная пуля

Что все еще важно
1. Алгоритмы

2. Грамотная архитектура приложения

3. Качество кода

3. Качество кода
4. Высокий профессиональный уровень
команды

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

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

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

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

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

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
o.kill()
a() = 3

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

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

Scala.Rx
и
производительность

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

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

Time to be reactive or not

More Related Content

Similar to Time to be reactive or not

Time to be reactive or not

Editor's Notes