这一章将描述反应式编程范式，以及为什么它能很好地适用于带有函数元素的语言。读者将熟悉反应式编程背后的概念。我们将介绍在创建反应式应用时从观察者模式和迭代器模式中使用的元素。这些示例将使用反应式框架和名为 RxJava（版本 2.0）的 Java 实现。
| 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。
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。
随着 OpenTelemetry 中加入了分析功能，我们预计持续生产分析将成为主流。
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。
不久之前 Bertalan Miklos 写了一篇很好的博文，比较了 MobX 和基于 proxy 的 NX-framework。这篇博文不仅证明了 proxy 的可行性，更好之处在于其触及了 MobX 中一些非常基础但通常又被隐藏的概念。迄今为止我还尚未详细阐述过这些概念，所以本文将分享一些 MobX 特性背后的心路历程。
本文是一个系列文章的第一部分，阐述了如何基于事件溯源的理念在不影响既有业务的情况下，对单体式的 CRUD 应用进行改造。
敏捷开发实践必须依赖敏捷监控框架的支持。忽视系统状态的微小差异（包括基础设施、应用程序性能和用户交互）是企业无法承受的风险。特别是在性能指标和系统可靠性对客户满意度和忠诚度产生直接影响，并直接影响企业利润的情况下。
这个系列我做了协程和Flow开发者的一系列文章的翻译，旨在了解当前协程、Flow、LiveData这样设计的原因，从设计者的角度，发现他们的问题，以及如何解决这些问题，pls enjoy it。
Reactive Extensions for .NET 是属于 .Net 基金会的一个项目，本文将简要介绍该项目相关的信息。
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。
ReactiveX 的全称为Reactive Extension，一般缩写为 Rx，即我们平常所说的反应式编程。其设计原理主要使用了观察者模式，区分数据的生产者和消费者，通过事件流的方式进行数据的异步处理。
Effective Java 中文第三版 1. 考虑使用静态工厂方法替代构造方法 2. 当构造方法参数过多时使用 builder 模式 3. 使用私有构造方法或枚类实现 Singleton 属性 4. 使用私有构造器执行非实例化 5. 依赖注入优于硬连接资源（hardwiring resources） 6. 避免创建不必要的对象 7. 消除过期的对象引用 8. 避免使用 Finalizer 和 Cleaner 机制 9. 使用 try-with-resources 语句替代 try-finally 语句
我的旅程始于 Macromedia Flex，后来被 Adobe 收购。Flex 是基于 Flash 上的 ActionScript 的一个框架。ActionScript 与 JavaScript 非常相似，但它具有注解功能，允许编译器为订阅包装字段。我不记得确切的语法了，也在网上找不到太多信息，但它看起来是这样的：
淘宝从2018年开始对整体架构进行反应式升级， 取得了非常好的成绩。其中『猜你喜欢』应用上限 QPS 提升了 96%，同时机器数量缩减了一半；另一核心应用『我的淘宝』实际线上响应时间下降了 40% 以上。PayPal凭借其基于Akka构建的反应式平台squbs，仅使用8台2vCPU虚拟机，每天可以处理超过10亿笔交易，与基于Spring实现的老系统相比，代码量降低了80%，而性能却提升了10倍。能够取得如此好的成绩，人们不禁要问反应式到底是什么？ 其实反应式并不是一个新鲜的概念，它的灵感来源最早可以追溯到90年代，但是直到2013年，Roland Kuhn等人发布了《反应式宣言》后才慢慢被人熟知，继而在2014年迎来爆发式增长，比较有意思的是，同时迎来爆发式增长的还有领域驱动设计(DDD)，原因是2014年3月25日，Martin Fowler和James Lewis向大众介绍了微服务架构，而反应式和领域驱动是微服务架构得以落地的有力保障。紧接着各种反应式编程框架相继进入大家视野，如RxJava、Akka、Spring Reactor/WebFlux、Play Framework和未来的Dubbo3等，阿里内部在做反应式改造时也孵化了一些反应式项目，包括AliRxObjC、RxAOP和AliRxUtil等。 从目前的趋势看来，反应式概念将会逐渐深入人心， 并且将引领下一代技术变革。
最近在做一个项目，获取JDK8 Stream对象后，想要批量消费，不想自己写个集合来做批量处理。而反应式编程实现比如rxjava或者reactor是有丰富的流操作符，所以调研了下如何把JDK8 Stream转换为反应式流。
作者 | Josh Long 、Karsten Silz 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 VMware 发布了 Spring Framework 6 和 Spring Boot 3。在 Spring Framework 5 发布 5 年之后，这些新版本开启了 Spring 生态系统的新时代。Spring Framework 6 需要 Java 17 和 Jakarta EE 9，并与最近发布的 Jakarta EE 10 兼容。它还通过带有跟踪和指标功能的 Micrometer 内嵌了可观察性
该项目是一个基于C#开发、开源的文件管理器，适用于Windows，界面UI美观、方便轻松浏览文件。此外，支持创建和提取压缩文件，使文件压缩和解压缩变得轻而易举。
2015 年反应式流 (Reactive Stream) 规范诞生，定义了如下四个接口：
2022-11-8 .NET 7.0 作为微软的开源跨平台开发平台正式发布。微软在公告中表示.NET 7为您的应用程序带来了C# 11 / F# 7，.NET MAUI，ASP.NET Core/Blazor，Web API，WinForms，WPF等的性能和新功能，。借助 .NET 7，您还可以轻松容器化 .NET 7 项目，在 GitHub 操作中设置 CI/CD 工作流，并实现云原生可观测性。
近期尝试在搬砖专用语言 Java 上实现异步，起因和过程就不再详述了，总而言之，心中一万头草泥马奔过。但这个过程也没有白白浪费，趁机回顾了一下各种异步编程的实现。
作者：Eric Fu 链接：https://ericfu.me/several-ways-to-aync/
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data MongoDB教程九(内容来源：Spring中国教育管理中心）
反应式编程（Reactive Programming）对有些人来说可能相对陌生一点。反应式编程是一套完整的编程体系，既有其指导思想，又有相应的框架和库的支持，并且在生产环境中有大量实际的应用。在支持度方面，既有大公司参与实践，也有强大的开源社区的支持。 反应式编程出现的时间并不短，不过在最近的一段时间内，它得到了很大的关注。这主要体现在主流编程平台和框架增强了对它的支持，使它得到了更多的受众，同时也反映了其在开发中的价值。 就 Java 平台来说，几个突出的事件包括：Java 9中把反应式流规范以 java
Android Jetpack 是一系列助力您更容易打造优秀 Android 应用的工具和组件。这些组件能帮助您遵循最佳实践、免除编写繁复的样板代码并简化复杂任务，从而使您可以专注于最核心的代码逻辑。
关于Reactive（本文统一译作响应式），有一个The Reactive Manifesto【响应式宣言】：响应式系统（Reactive System）具备以下特质：即时响应性（Responsive）、回弹性（Resilient）、弹性（Elastic）以及消息驱动（Message Driven）。
在本文中，我们将讨论可空类型和空合并操作符以及如何在基于c#的代码中使用它们。 这是c#编程中的一个基本概念。在这里，我将解释可空类型，c#中的空合并操作符，以及如何在LINQ中使用该操作符。 c#中
反应式编程在客户端编程当中的应用相当广泛，而当前在服务端中的应用相对被提及较少。本篇将介绍如何在服务端编程中应用响应时编程来改进数据库操作的性能。
https://www.cnblogs.com/NMSLanX/p/17326728.html
https://www.cnblogs.com/sunkaixuan/p/18201175
在 2020 年规划的.NET 5功能终于在.NET 7 完成了，为微软和社区一起为多年来将不同的开发产品统一起来的努力加冕，未来只有一个.NET, 回顾.NET 20年，从.NET Framework –> .NET Core –>.NET 一个产品命名可以反映出.NET的发展脉络，从封闭走向开放，犹如历史中的各种拨乱反正的演进。
不少人对 Java 网关的实现也比较感兴趣，所以这篇文章我们来简单谈谈 Java 应用网关设计，本文将会从以下几个方面来阐述 Java 应用层网关的设计
C# 5引入了Async/Await，用以提高用户界面响应能力和对Web资源的访问能力。换句话说，异步方法用于执行不阻塞线程并返回一个标量结果的异步操作。
你曾有过订阅报纸或者杂志的经历吗？互联网的确从传统的出版发行商那儿分得了一杯羹，但是过去订阅报纸真的是我们了解时事的最佳方式。那时，我们每天早上都会收到一份新鲜出炉的报纸，并在早饭时间或上班路上阅读。现在假设一下，在支付完订阅费用之后，几天的时间过去了，你却没有收到任何报纸。又过了几天，你打电话给报社的销售部门询问为什么还没有收到报纸。
最近IBM和伯尔尼大学的研究人员利用基于自注意力机制的深度神经网络实现了对化学反应的分类，该项成果发布于Nature Machine Intelligence杂志上。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data MongoDB教程八(内容来源：Spring中国教育管理中心）
反应式编程是一种相对于命令式的编程范式，由函数式的组合声明来构建异步数据流。要理解这个概念，可以简单的借助Excel中的单元格函数。
微软2022-10-12 发布了 .NET 7 RC 2，下一站是.NET 7正式发布，就在下个月Net Conf 2022（11月8日）期间正式发布。 经过长达一年时间的开发，.NET 7 规划的所有主要的新功能都已推出，接下来一个月，努力修复issue，提高稳定性和可靠性。
要对映射过程进行更细粒度的控制，您可以Converters使用 CassandraConverter实现注册 Spring ，例如 MappingCassandraConverter.
在分布式环境中，许多服务依赖关系中的一些必然会失败。Hystrix是一个库，它通过添加延迟容忍和容错逻辑来帮助您控制这些分布式服务之间的交互。Hystrix通过隔离服务之间的访问点、停止跨服务的级联故障并提供回退选项来实现这一点，所有这些选项都提高了系统的总体弹性。
您可以使用Java 配置类来配置响应式 Cassandra 支持。CqlSession响应式Cassandra 支持改编为在异步驱动程序之上提供响应式处理模型。
https://www.cnblogs.com/shanyou/p/17858385.html
主动推理代理的理论性质令人印象深刻，但我们如何在边缘设备上实现有效的硬件和软件工作的代理？这是一个有趣的问题，因为策略探索的计算负载呈指数级增长，而边缘设备的计算资源非常有限。在本文中，我们讨论了支持一个有能力的非专家工程师开发工作的主动推理代理的软件工具箱的必要特征。我们引入了一个正在开发的工具箱，旨在以类似于TensorFlow推动的深度学习技术应用的方式，加速主动推理代理的民主化。
在Kotlin中，transformations.map是用于将一个 LiveData 的数据进行转换的拓展函数，它属于 Android Architecture Components 中的 LiveData 转换部分。这个函数允许你在 LiveData 的数据发生变化时，自动地对数据进行某种转换，并返回一个新的 LiveData。
GitOps 是一种新的软件开发范式，承诺简化和完全自动化软件部署过程。GitOps 不依赖 IT 人员或笨拙的脚本来配置环境，而是将所有环境定义成代码，并通过一致和可预测的方式一起部署环境和应用程序。所有的东西都放在源代码控制系统中，使用的是大多数开发人员都熟悉的工具。
源码下面无秘密，这是程序员的口头禅。对于强大而且设计优秀的Spring框架也是这样的，在基础代码层层堆叠之下，Spring成为了一个非常流行的框架。
https://www.cnblogs.com/Can-daydayup/p/18214473
Reactor 项目始于 2012 年。 经过长时间的内部孵化，于 2013 年发布 Reactor 1.x 版本。 Reactor 1 在各种架构下都能成功部署，包括开源的(如 Meltdown)和商业的(如 Pivotal RTI)。2014年，通过与一些新兴的响应式数据流规范合作，重新设计并于 2015 年 4 月发布 Reactor 2.0 版本。
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