先了解一下函数组合：Functor是可以组合的，我们可以把fa和fb组合成一个更复杂的Functor fab，我们来验证一下： def composeFunctor[M[_],N[_]](fa: Functor...scalaz为很多type class提供了Monad Transformer，它们都以T尾缀命名如OptionT、EitherT、StateT......以OptionT为例： 1 type Error[A] = \/[String, A] 2 type Result[A] = OptionT[Error, A] 3 4 val result: Result...而且我们需要把Either和Option升格成OptionT[Either,A]，看下面的示范： 1 type Error[A] = \/[String, A] 2 type Result[A] =...[T[_[_],_]] >>> T[M,A] List(3).liftM[OptionT] = OptionT[List,Int] = OptionT(List(Some(3))) OptionT.optionT
可以看到这是一个复合类型：首先Task是一个non-blocking的运算结果类型，Either[E,Option[A]]则同时可以处理发生异常、获取运算结果、无法获取结果几种状态。...optionInListFunctor.map(optionInList)(strlen)) } //List(Some(1), Some(2), Some(3)) 以上代码证明Functor[M]可以通过函数组合和...实际上EitherT也可以被视为一种F[_]，所以从OptionT[EitherT[Task,E,A],A]可以得到Task[Either[E,Option[A]]]。...[A] = { val error: DBOError[A] = EitherT.fromEither[Task](e) OptionT.liftF(error) } def taskToDBOResult...val error: DBOError[A] = EitherT.liftF[Task,String,A](task) OptionT.liftF(error) } def task[
cats同样实现了几个类型的MonadTransformer如：OptionT、EitherT、StateT、WriterT、Kleisli等等，命名方式都是以类型名称尾缀加T的规范方式，如： final...case class OptionT[F[_], A](value: F[Option[A]]) {...} inal case class EitherT[F[_], A, B](value: F[...: Error[Option[Int]]) 4 //> res15: cats.data.OptionT[demo.ws.catsMTX.Error,Int] = OptionT(Left(oh no)...测试一下Xor，Option的left和none效果： 1 val composed: XResult[String] = 2 for { 3 s1 OptionT.liftF...在现实中三层以上的运算结果类型堆叠还是很普遍的，如：Future[Xor[?,Option[A]]]。
首先需要注意的是它们的返回结果类型： DBOResult[T]，实质上是 Future[Either[String,Option[T]]] type DBOError[A] = EitherT[Task...DBOResult[T]是为了方便进行函数组合，如： for { a <- mgoQuery(...[A] = OptionT((o: Option[A]).pure[DBOError]) implicit def eitherToDBOResult[A](e: Either[Throwable...,A]): DBOResult[A] = { // val error: DBOError[A] = EitherT[Task,Throwable, A](Task.eval(e))...OptionT.liftF(EitherT.fromEither[Task](e)) } implicit def futureToDBOResult[A](fut: Future[A]): DBOResult
假如我们把一个大型的数据处理程序分割成多个独立的数据库操作。...的使用场景和作用，这部分与官方文档有些出入。...[A] = OptionT((o: Option[A]).pure[DBOError]) implicit def eitherToDBOResult[A](e: Either[Throwable...,A]): DBOResult[A] = { // val error: DBOError[A] = EitherT[Task,Throwable, A](Task.eval(e))...OptionT.liftF(EitherT.fromEither[Task](e)) } implicit def futureToDBOResult[A](fut: Future[A]): DBOResult
但我们还是可以和上一篇分布式pub/sub结合起来验证cluster-client是基于distributed-pub/sub的。...[A] = OptionT((o: Option[A]).pure[DBOError]) implicit def eitherToDBOResult[A](e: Either[Throwable...,A]): DBOResult[A] = { // val error: DBOError[A] = EitherT[Task,Throwable, A](Task.eval(e))...OptionT.liftF(EitherT.fromEither[Task](e)) } implicit def futureToDBOResult[A](fut: Future[A]): DBOResult...[T]] } } catch { case e: Exception => log.error(s"mgoQuery> runtime error: ${e.getMessage
这两天重新看了点儿Erik Meijer讲Try和Future，自己对他所讲内容没有什么违和感了，蛮开心的。 1）关于OptionT, EitherE, R 和 TryT的使用场景。...这三种type很容易让人想到处理Exception的场景。这些types如果只是针对Exception就略显狭隘了。...现在我的感觉是： 1）Option适于处理业务逻辑上需要空值的地方，这里不一定是因为Exception导致。往往是业务上需要表达这种“空”/“没值”。...当然，也可以放Exception，Error什么的。STTP的Response body部分就是一个EitherError, T。...最后的感觉是Option，Either更像标量，是结果的一个静态表示。而Try是动态的，包含了代码的执行。
8 _ <- tell(s"I'm $name") 9 } yield() ask和tell分别返回String和Unit，它们都是副作用即时产生的结果。ask和tell都是非纯函数。...现在我们已经实现了程序描述（算式）和运算（算法）的关注分离。而且我们可以随便使用ask和tell而不进行运算，延迟至调用run对MyIO类型进行运算。...OptionT] 6 a OptionT(IO(None: Option[String])) else IO...当然，我们可以同时拥有Option和Writer的作用，这时的Monad Transformer就是三层的了，我们在前面的这篇讨论也做过示范。...] 27 dvsor OptionT] 28 a OptionT(IO(None: Option[String
例如：IO[Option[A]]，这个有点像组合（Monad composition）。那么我们就先从Monad composition开始吧，看怎么把两个Monad compose起来。...处理Option[A]。...最终我们用fg处理像List[Option[String]]类型的数据。 ...注意StateT把State Monad和任何其它一个Monad合起来用：上面的例子用了Maybe。...作为主导Monad,那么我们可以设计一个Option的Monad Transformer OptionT类型： 1 case class OptionT[M[_],A](run: M[Option
Future结构 pub enum PollT> { Ready(T), Pending, } pub trait Future { type Output; fn...执行流程 下面的序列图大概简单的描绘了Future在Executor和Reactor之间来回转移的流程与状态变化。...组合子 上面定义了实现异步的最基本概念，Future, Stream以及Sink。...(futures...)的宏，select便可作为一个组合子而存在。类似的组合子还有很多，比如join(futures...)，等待所有Future完成。 更多的可以参考futures-util....组合子层，为了提供更为复杂的操作，诞生了一系列的异步组合子，使得异步变得更利于使用，用户会使用这些组合子来完成各种各样的逻辑。
当两个Future都完成计算后，该Future将返回一个元组，其中包含了两个计算结果。 这些方法使得操作和组合Future变得非常灵活和方便。...总而言之，rust/library/core/src/future/join.rs文件中的Join类型和MaybeDone枚举提供了一种有效的方式来组合和处理多个异步任务，并在所有任务完成时返回它们的结果...IntoFuture trait的方法提供了一种标准化的方式来处理异步计算，并使得不同的异步计算类型可以方便地进行组合和转换。...File: rust/library/core/src/str/error.rs 在Rust源代码中，rust/library/core/src/str/error.rs文件的作用是定义与字符串相关的错误类型和错误处理方法...这些函数和trait在Rust的核心库中使用，以提供对类型转换的支持和处理。
Future结构 pub enum PollT> { Ready(T), Pending, } pub trait Future { type Output; fn...执行流程 下面的序列图大概简单的描绘了Future在Executor和Reactor之间来回转移的流程与状态变化。...组合子 上面定义了实现异步的最基本概念，Future, Stream以及Sink。...(futures...)的宏，select便可作为一个组合子而存在。类似的组合子还有很多，比如join(futures...)，等待所有Future完成。 更多的可以参考futures-util....如非必要，不要自己尝试去实现Future，自己实现的没有触发wake操作的话，将永远不会唤醒，取而代之，用已经实现好的Future进行组合。
首先从全貌上大概看一下NettyClient对象所持有的属性： AbstractPeer 1、private final ChannelHandler handler 事件处理Handler。...7、private final AtomicBoolean reconnect_error_log_flag = new AtomicBoolean(false) 连接出错后是否打印过ERROR日志。...8、private final int reconnect_warning_period 对连接异常，以WARN级别日志输出的频率，默认第一次是以Error日志，然后每出现reconnect_warning_period...super(url, wrapChannelHandler(url, handler)); // @2 3} 代码@1：url:服务提供者URL；ChannelHandler handler：事件处理器..., cause: " + t.getMessage(), t); 32 } 33 } catch (Throwable t) { 34 close
t2 = au(t1) val t3 = au(t2) val t4 = au(t2 + t3) t4 = ???...这样做可以达到延迟运算和按序运算两个主要目的。延迟运算可以让我们完成对所有运算表达式的组合再一次性进行完整的运算。...scala库里现成的Monad中Option,Either都有特别的作用：Option可以在遇到None值时中断运算并立即返回None值。...[Boolean] = Future.successful(s.putIfAbsent(k,v) == null) def read(k: K): Future[Option[V]] = Future.successful...(Option(s.get(k))) def update(k: K, v: V): Future[Unit] = Future.successful(s.put(k,v)) def delete
前两篇我们介绍了JDBC和Cassandra的gRPC streaming实现。...相对MongoDB来说，JDBC和Cassandra支持字符类型的query语句SQL,CQL，所以把query指令转换成protobuf structures是简单直接的。...类型的效果可以是一连串施用的结果，因为是FindObservable[A] => FindObservable[A]这样的款式，所以我们可以用一串FindObservable[Document]来进行序列/反序列化处理...valueParam = msg.valueParam ) } 我们可以用这个ResultOptions类型的toProto,fromProto来进行protobuf的转换处理..., Converter: Option[Document => Any] = None)(implicit client: MongoClient): Future[T] = { log.info
这是一个阻塞操作，因为它会等待 Future 对象完成。而使用 WebClient 调用第三方接口是异步和非阻塞的，它不会直接阻塞应用程序的执行，而是使用事件驱动的方式处理响应。...可扩展性和灵活性：使用 WebClient 可以更灵活地进行配置和处理，例如设置超时时间、请求头、重试机制等。...同时，WebClient 还提供了更灵活的重试和回退策略。Mono.fromFuture() 方法只能将 Future 对象的结果包装在 Mono 中，不提供特定的错误处理机制。...Mono.fromFuture() 是阻塞操作，会阻塞当前线程，直到异步操作完毕并返回看，它适用于处理 java.util.concurrent.Future 对象。....option(ChannelOption.CONNECT_TIMEOUT_MILLIS, 3000) .option(ChannelOption.SO_TIMEOUT,
[T]] else coll.find(filter).first().map(optConv.get).head().asInstanceOf[Future[T]] case...[T]] else next(coll.find[Document](filter)).map(optConv.get).toFuture().asInstanceOf[Future[T...[Future[T]] else coll.insertOne(docs.head).toFuture().asInstanceOf[Future[T]] /* delete...[T]] else coll.deleteMany(filter).toFuture().asInstanceOf[Future[T]] case Delete(filter...[T](fut: Future[Iterable[T]], timeOut: Duration = 1 second): Iterable[T] = { Await.result(fut,timeOut
distributed pub/sub含两种发布方式：Publish/Send，分别代表群发和点对点发布模式。...[T]] else next(coll.find[Document]()).map(Converter.get).toFuture().asInstanceOf[Future[T]]...[T]] } } catch { case e: Exception => log.error(s"mgoQuery> runtime error: ${e.getMessage...}") Left(new RuntimeException(s"mgoQuery> Error: ${e.getMessage}")) } } //T => Completed...[T](fut: Future[Iterable[T]], timeOut: Duration = 1 second): Iterable[T] = { Await.result(fut, timeOut
与传统的关系式数据库最大不同是MongoDB没有标准的格式要求，即没有schema，合适高效处理当今由互联网+商业产生的多元多态数据。...MongoDB也是一种分布式数据库，充分具备大数据处理能力和高可用性。...override def onError(e: Throwable): Unit = println(s"insert error: ${e.getMessage}") }) 又或者转成Future...(l), (t: Throwable) => promise.failure(t)) promise.future } /** * Returns the head...* * @return the head result of the [[Observable]]. */ def head(): Future[T] = {
本小节将在 TiKV 6.1 版本的源码基础上，以一条读请求为例，介绍当前版本读请求的全链路执行流程。...Option, KvGetStatistics)>> { ......::Future> { kv::snapshot(engine, ctx) .map_err(txn::Error::from)...; // propagate error let result = future .map_err(|cancel| Error::from(ErrorInner::...ReadLocal 处理。
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