Реактивная: Значение слова: РЕАКТИВНЫЙ – в словарях на ЧТО-ОЗНАЧАЕТ.РФ

Что такое активная, реактивная и полная мощность нагрузки стабилизатора?

В отличии от вычисления мощности при постоянном токе, формулы для вычисления мощности в цепях переменного тока достаточно сложны. В общем случае электрическая мощность в этом случае имеет интегральные зависимости.

Для определения полной мощности нагрузки необходимо вычислить активную и реактивную мощность. Полная мощность определяется как векторное сложение этих величин.

Активная мощность — это полезная часть мощности, та часть, которая определяет прямое преобразования электрической энергии в другие необходимые виды энергии. Для каждого электрического прибора вид преобразования энергии свой: в электрической лампочке электроэнергия преобразуется в свет и тепло, в утюге электроэнергия преобразуется в тепло, в электродвигателе электроэнергия преобразуется в механическую энергию. Фактически, активная мощность определяет скорость полезного потребления энергии.

Реактивная мощность — мощность определяемая электромагнитными полями, образующимися в процессе работы приборов. Реактивная мощность, как правило, является «вредной» или «паразитной». Реактивная мощность определяется характером нагрузки. Для такого прибора как лампочка она равна нулю, в процессе горения лампы электромагнитные поля практически не образуются. В процессе работы электродвигателя реактивная мощность может достигать больших значений. Понятие реактивной мощности тесно связано с понятием «пусковые токи».

При выборе стабилизатора напряжения необходимо определять полную мощность потребителей. Самый точный способ — найти значение полной мощности прибора в его паспорте. Если такой возможности нет, то для определения полной мощности приборов с большими «пусковыми токами» принято использовать повышающий коэффициент «4».

Следует также учитывать, что номинальная мощность стабилизатора напряжения может указываться разными производителями стабилизаторов и ИБП в различных диапазонах входных параметров тока.

Особое внимание при выборе подходящего стабилизатора напряжения или источника бесперебойного питания следует обратить на возможность использования стабилизатора при реактивной нагрузке. Часто производители указывают, что номинальная мощность стабилизатора или ИБП указана без учета реактивной нагрузки. В паспортных данных стабилизаторов и источников питания можно найти фразу «устройство не может использоваться для реактивной нагрузки».

Для работы с приборами, имеющими большую реактивную мощность мы рекомендуем использовать специальные стабилизаторы напряжения и ИБП компании «Бастион». Эти приборы характеризуются большой перегрузочной мощностью и хорошей защитой от помех в сети по нагрузке.

Подробные ответы вы можете найти в следующих статьях:

Сравнение реальных мощностей стабилизаторов напряжения разных марок

Сравнение стабилизаторов напряжения Ресанта, APC, Voltron, Калибри, Teplocom

Стабилизаторы напряжения для котлов отопления

Преимущества релейных стабилизаторов напряжения «Бастион»

Стабилизатор напряжения для холодильника

Стабилизаторы напряжения для насосов

Стабилизатор напряжения для кондиционера и сплит-системы

Реактивная мощность

Для управления напряжениями стационарной системы применялись шунтирующие конденсаторы и шунтирующие реакторы. То есть применялась коммутируемая компенсация реактивной мощности. А динамическая компенсация реактивной мощности основывалась на вращающихся машинах, например синхронных компенсаторах.

Из истории мы знаем, что в середине 60-х годов 20 века появились первые статические компенсирующие устройства реактивной мощности, т.е. реакторы, управляемые постоянным током (ртутные вентили), и устройства, управляемые тиристорами (конденсаторы с тиристорным управлением, реакторы с тиристорным управлением).

Так что же такое реактивная мощность? Обратимся к учебнику физики. Там написано совсем мало. Полная мощность делится на активную и реактивную. Активная составляющая мощности полезно используется, превращаясь в механическую, химическую, световую и другие энергии.

Реактивная же составляющая мощности не выполняет полезной работы, она служит лишь для создания магнитных полей в индуктивных приёмниках (электродвигатели, трансформаторы и т.п.), циркулируя всё время между источником и приёмником. Она может рассматриваться как характеристика скорости обмена энергией между генератором и магнитным полем приёмника электроэнергии.

Ну а физика процесса представляет собой следующее: переменный ток идёт по проводу в обе стороны, в идеале нагрузка должна полностью усвоить и переработать полученную энергию. При рассогласованиях между генератором и потребителем происходит одновременное протекание токов от генератора к нагрузке и от нагрузки к генератору (нагрузка возвращает запасённую ранее энергию). Такие условия возможны только для переменного тока при наличии в цепи любого реактивного элемента, имеющего собственную индуктивность или ёмкость. Индуктивный реактивный элемент стремится сохранить неизменным протекающий через него ток, а ёмкостной — напряжение. Через идеальные резистивные и индуктивные элементы протекает максимальный ток при нулевом напряжении на элементе и, наоборот, максимальное напряжение оказывается приложенным к элементам, имеющим ёмкостной характер, при токе, протекающем через них, близком к нулю.

Реактивная мощность

Реактивная мощность представляет собой часть полной мощности, которая не производит работы, но необходима для создания электромагнитных полей в сердечниках магнитопроводов. Ее величина определяется конструктивными особенностями двигателей (оборудования), их режимами работы и характеризуется коэффициентом мощности – PF. В отечественной практике показателем реактивной мощности является значение cos (φ) и требования к нему находится в пределах 0,75 – 0,85 для нормального режима работы асинхронных двигателей, самого распространенного вида электрических машин в современной промышленности. Режимы работы электрических сетей предприятий могут значительно отличаться от этих значений. В таких случаях соотношение активных и реактивных мощностей могут измениться в худшую сторону, т.е. потребление реактивной мощности от поставщиков электроэнергии может увеличиться. Это приводит к дополнительным потерям в проводниках, вследствие увеличения тока, отклонения напряжения сети от номинального значения. В результате таких изменений параметров сети ухудшаются режимы работы как технологического (основного), так и энергетического (вспомогательного) оборудования – трансформаторов подстанций, кабелей (ускоренное старение изоляции).

Представим себе асинхронный электромотор, который работает на холостом ходу, едва не входя в синхронизм. В этом случае обмотка возбуждения имеет максимальную реактивную мощность, так как в короткозамкнутых витках ротора (беличьей клетке) практически не наводятся вихревые токи. С точки зрения источника питания эта конструкция представляет собой огромную индуктивную катушку с сотнями метров провода. На неё подается напряжение, которое не в состоянии создать электрический ток в таком количестве проводов, он, в свою очередь, и должен производить работу. В результате напряжение есть, а тока почти нет. Но этому двигателю и не нужно много энергии он работает вхолостую, преодолевая только сопротивление подшипников и вязкость воздуха. В данном случае нет синхронного воздействия на потребителя тока и напряжения.

На рисунке 1 изображен треугольник мощностей. P – активная мощность, Q – реактивная мощность, S – полная мощность, φ – сдвиг фаз между током и напряжением. Из треугольника мощностей видно, что при компенсации реактивной мощности будет снижаться и полная мощность потребляемая из сети.

Конденсаторная установка для компенсации реактивной мощности

Как осуществляется компенсация реактивной мощности. Параллельно индуктивной нагрузке устанавливается емкостная. Напряжение не в силах быстро протолкнуть электрический ток через сотни метров проводов в статоре мотора. Но ток не будет из-за этого отставать от напряжения, он будет в это время заполнять (заряжать) батарею конденсаторов, включенную параллельно с мотором. И источник энергии не почувствует препятствия для протекания тока. Ток и напряжение для источника энергии будут работать синфазно.

Поэтому для разгрузки электрических сетей промышленных предприятий необходима компенсация реактивной мощности, т. е. оборудование, потребляющее реактивную мощность, должно быть оснащено соответствующими установками. Подключение установок компенсации реактивной мощности (КРМ, УКРМ) должно осуществляться как можно ближе к оборудованию потребителей с целью уменьшения влияния реактивных токов на силовые линии связи (кабельные и воздушные).

ПКБ № 5 – Реактивные состояния

Реактивные состояния — особая группа психических расстройств (психогении), которые развиваются в результате психической травмы и отражают содержание психотравмирующего события.

Это — попытка адаптации психики (в том числе — нормальной) к запредельным стрессам.

В ныне действующей Международной классификации болезней Десятого пересмотра нет отдельной рубрики, посвященной психогениям, они как бы разбросаны по разным блокам МКБ-10.

Распространенность реактивных психозов среди населения еще предстоит выяснить. Известно, что женщины болеют ими, примерно, в два раза чаще, чем мужчины. Реактивные депрессии составляют 40-50% всех реактивных психозов.

В нашей практике нередко встречаются диагнозы: «Депрессивный эпизод»; «Смешанное расстройство эмоций и поведения, обусловленное расстройством адаптации».

Пациенты с психогенным заболеванием, как правило, сосредоточены на внутреннем повторном переживании несчастья, недавно происшедшего с ними. Эти переживания носят для них сверхценный характер. Но в типичных случаях они не хотят обсуждать случившееся с посторонними людьми (в частности, с психиатрами). Наоборот, при соответствующих вопросах больные замыкаются, вообще могут перестать разговаривать. Настроение снижено, с идеями самообвинения. Иногда же преобладают внешне-обвиняющие тенденции. Часто бывает тревога. У некоторых больных возникает реактивный параноид, – появляется страх, подозрительность, мысли о преследовании, возможном убийстве. Психические нарушения, возникающие при реактивном состоянии, нелегко отличить от установочного поведения, когда по тем или иным причинам больному кажется выгодным симулировать психическую болезнь. По нашим наблюдениям, установочное поведение может сочетаться с реальной симптоматикой.

В ПКБ №5 ДЗ г. Москвы пациент в реактивном состоянии обычно находится до выхода из временного болезненного расстройства. Он направляется к нам, будучи под следствием по подозрению в правонарушении. За плечами у него – судебно-психиатрическая экспертиза, на которой вопрос об его вменяемости решить было невозможно именно в силу реактивного состояния, а оно, в свою очередь, является следствием стресса от судебно-следственной ситуации. Кроме того, нельзя забывать и о стрессе, который человек испытал во время общественно-опасного деяния (будь оно совершено им или кем-то другим).

Лечение почти во всех случаях включает антидепрессанты, при необходимости подключаются нейролептики. Таким больным может помочь психотерапия, но существуют значительные трудности ее реализации, ввиду установочного поведения.

Прогноз, как правило, благоприятный. В течение относительно небольшого срока (обычно — в течение нескольких месяцев) психогенное расстройство нивелируется, хотя этот процесс не всегда ровный. Приходится, скорее, говорить о волнообразном затухании с возвратами симптоматики.

Следует помнить, что реактивные состояния возникают не только на фоне здоровья, но и у пациентов, страдающих хроническими психическими заболеваниями. На клиническую картину при этом может оказывать влияние основной психопатологический процесс. Но во многих случаях психогения затушевывает характерные проявления шизофрении или другого долго-текущего душевного заболевания.

Штанга реактивная ROSTAR 1352-2919010

Штанга реактивная 1352-2919010 – в наличии и под заказ с доставкой по России

Компания «ROSTAR» занимается разработкой и производством деталей подвески для большегрузных автомобилей DAF, MAN, VOLVO, IVECO, SCANIA, MB, HOWO, FAW и другие.

В нашем интернет-магазине вы можете купить Штанга реактивная 1352-2919010, нажав на кнопку «В корзину», и оформить заказ. Либо уточнить по бесплатному телефону 8 800 200-29-19. Менеджер проконсультирует по всем интересующим вас вопросам.

Оставить отзыв

На реактивные штанги распространяется гарантия в соответствии с гарантийной политикой ГК РОСТАР!

1 год эксплуатации без ограничения пробега

Срок эксплуатации исчисляется со дня приобретения продукции потребителем, но не более 2 лет с момента изготовления!

Гарантия не распространяется в случае выявления

• механических повреждений
• следов ремонта
• изменение конструкции детали
• неверного подбора детали к ТС

Все условия гарантии, дополнительная информация и контакты менеджеров можно посмотреть на этой странице

На данную продукцию распространяются условия программы «Железная гарантия»

Оплата детали штанга реактивная 1352-2919010 может быть произведена следующими способами:
Безналичный расчет банковской картой и с помощью платёжных систем:

Оплата по счету:
Оптимальна для юридических лиц. После необходимых согласований наш менеджер подготовит платежные документы и вам достаточно перевести деньги на расчетный счет.

Доставка по всей России бесплатно!

Мы предлагаем:

• Бесплатную доставку во все регионы Российской Федерации транспортными компаниями по согласованию с менеджером.
• Получение в магазинах наших дилеров по всей России.

Reactive Nitrogen | UNECE

Реактивный азот
Атмосферный молекулярный азот (N2) составляет 80 процентов нашей атмосферы. Однако за последние 100 лет люди превратили N2 во многие формы реактивного азота (Nr), благодаря производству удобрений и боеприпасов, а также сжиганию ископаемого топлива. Это привело к беспрецедентным изменениям в глобальном азотном цикле, удвоив потоки азотных соединений по всему миру за последние 100 лет. Азот (N) имеет важное значение для роста растений, его достаточное количество необходимо для получения оптимальных урожаев растений. Однако около 80 процентов азота теряется из сельского хозяйства путем выщелачивания и стока нитратов или органического азота, а также с газообразными выбросами в атмосферу.

Азот, который теряется в окружающей среде, оказывает негативное воздействие на почвы, воздух и пресные воды. Это, в свою очередь, влияет на экосистемы и биоразнообразие, климат и здоровье человека. В то время как углеродный цикл в мире получил большое внимание благодаря изменению климата, информированность общественности о глобальном азотном цикле и последствий его нарушения низка. Кроме того, существует гипотеза о том, что планетарные границы азотного цикла уже превзойдены.

Во многих частях региона ЕЭК ООН чрезмерное внесение удобрений и выпадение слишком большого количества атмосферного азота подкисляют природные и сельскохозяйственные почвы, что приводит к выводу из оборота пахотных земель. Избыточные азотные нагрузки также влияют на качество воды и могут привести к загрязнению водоносных горизонтов нитратом и снижению качества питьевой воды. Наконец, азот и его преобразования также влияют на баланс парниковых газов с последствиями для изменения климата.

Целевая группа по реактивному азоту имеет долгосрочную цель – разработать техническую и научную информационную базу, и подходы, которые могут быть использованы для разработки стратегий в рамках ЕЭК ООН для поощрения координации политики в области борьбы с загрязнением воздуха в отношении азота. Необходимо, чтобы эта база и подходы могли быть использованы другими органами за пределами Конвенции. Целевая группа продолжает работу бывшей Группы экспертов по борьбе с выбросами аммиака, включая регулярное обновление Руководства по предупреждению и сокращению выбросов аммиака и Рамочного кодекса надлежащей сельскохозяйственной практики по сокращению выбросов аммиака, а также оказывает содействие улучшению методологии разработки и ведения кадастров выбросов и других видов деятельности, если это необходимо.

Целевая группа была создана в рамках Рабочей группы по стратегиям и обзору (РГСО) решением 2007/1 Исполнительного органа Конвенции.

Целевая группа возглавляется Данией в соответствии с решением 2014/3.

Дополнительную информацию можно получить на специальном веб-сайте Целевой группы 

Реактивная мощность

Появление термина «реактивная» мощность связано с необходимостью выделения мощности. потребляемой нагрузкой. составляющей. которая формирует электромагнитные паля и обеспечивает вращающий момент двигателя. Эта составляющая имеет место при индуктивном характере нагрузки. Например, при подключении электродвигателей. Практически вся бытовая нагрузка, не говоря о промышленном производстве, в той или иной степени имеет индуктивный характер.

В электрических цепях, когда нагрузка имеет активный (резиставный) характер, протекающий ток синфазен (не опережает и не запаздывает) от напряжения. Если нагрузка имеет индуктивный характер (двигатели, трансформаторы на холостом ходу), ток отстает от напряжения. Когда нагрузка имеет емкостной характер (конденсаторы), ток опережает напряжение.

Реактивная мощность не производит механической работы, хотя она и необходима
для работы двигателя, поэтому ее необходимо получать на месте, чтобы не потреблять ее от энергоснабжающей организации. Тем самым мы снижаем нагрузку на провода и кабели, повышаем напряжение на клеммах двигателя, снижаем платежи за реактивную мощность, имеем возможность подключить дополнительные станки за счет снижения тока потребляемого с силового трансформатора.

Параметр определяющий потребление реактивной мощности называется Cos (<р)

Cos (ϕ) = Р1гарм / А1гарм

Р1гарм – активная мощность первой гармоники 50 Гц
А1гарм – полная мощность первой гармоники 50 Гц
где

A =√(P² + Q²)

Таким образом, cos (ϕ) уменьшается, когда потребление реактивной мощности
нагрузкой увеличивается. Необходимо стремиться к повышению cos (ϕ). т.к. низкий cos (ϕ) несет следующие проблемы:

1. Высокие потери мощности в электрических линиях (протекание тока реактивной мощности)

2. Высокие перепады напряжения в электрических линиях (например 330…370 В. вместо 380 В)

3. Необходимость увеличения габаритной мощности генераторов, сечения кабелей, мощности силовых трансформаторов.

Из всего вышеприведенного, понятно, что компенсация реактивной мощности необходима. Чего легко можно достичь применением активных компенсирующих установок. Конденсаторы в которых будут компенсировать реактивную мощность
двигателей.

Потребители реактивной мощности.

Потребителями реактивной мощности, необходимой дтя создания магнитных полей, являются как отдельные звенья электропередачи (трансформаторы, линии, реакторы), так и такие электроприёмники, преобразующие электроэнергию в другой вид энергии которые по принципу своего действия используют магнитное поле (асинхронные двигатели, индукционные печи и т.п.). До S0-S5% всей реактивной мощности, связанной с образованием магнитных полей, потребляют асинхронные двигатели и трансформаторы. Относительно небольшая часть в общем балансе реактивной мощности приходится на долю прочих её потребителей, например на индукционные печи, сварочные трансформаторы, преобразовательные установки, люминесцентное освещение и т.п.

The Reactive Manifesto

Организации, работающие в разных доменах, независимо друг от друга обнаруживают шаблоны для создания программного обеспечения, которые выглядят одинаково. Эти системы более надежны, устойчивы, гибче и лучше подходят для удовлетворения современных требований.

Эти изменения происходят из-за того, что в последние годы резко изменились требования к приложениям. Всего несколько лет назад у большого приложения были десятки серверов, секунды времени отклика, часы автономного обслуживания и гигабайты данных.Сегодня приложения развернуты на всем, от мобильных устройств до облачных кластеров, на которых работают тысячи многоядерных процессоров. Пользователи ожидают время отклика в миллисекундах и 100% время безотказной работы. Данные измеряются в петабайтах. Сегодняшние требования просто не удовлетворяются вчерашними архитектурами программного обеспечения.

Мы считаем, что необходим последовательный подход к системной архитектуре, и мы считаем, что все необходимые аспекты уже признаны индивидуально: нам нужны системы, которые будут отзывчивыми, устойчивыми, эластичными и управляемыми сообщениями.Мы называем это реактивными системами.

, построенные как реактивные системы, более гибкие, слабосвязанные и масштабируемые. Это облегчает их развитие и позволяет изменять. Они значительно более терпимы к сбоям, и когда сбой все же случается, они встречают его элегантно, а не катастрофически. Реактивные системы очень отзывчивы, обеспечивая пользователям эффективную интерактивную обратную связь.

Реактивные системы:

Реагирует: Система реагирует своевременно, если это вообще возможно.Отзывчивость – краеугольный камень удобства использования и полезности, но, более того, отзывчивость означает, что проблемы могут быть быстро обнаружены и эффективно решены. Адаптивные системы нацелены на обеспечение быстрого и стабильного времени отклика, установление надежных верхних границ для обеспечения стабильного качества обслуживания. Такое последовательное поведение, в свою очередь, упрощает обработку ошибок, повышает доверие конечных пользователей и поощряет дальнейшее взаимодействие.

Устойчивый: Система остается быстро реагирующей на сбой.Это относится не только к высокодоступным критически важным системам – любая система, которая не является отказоустойчивой, перестанет отвечать после сбоя. Устойчивость достигается за счет репликации, сдерживания, изоляции и делегирования. Отказы содержатся в каждом компоненте, изолируя компоненты друг от друга и тем самым гарантируя, что части системы могут выйти из строя и восстановиться без ущерба для системы в целом. Восстановление каждого компонента делегируется другому (внешнему) компоненту, а высокая доступность обеспечивается при необходимости репликацией.Клиент компонента не обременен обработкой его сбоев.

Elastic: Система остается отзывчивой при различной рабочей нагрузке. Реактивные системы могут реагировать на изменения скорости ввода, увеличивая или уменьшая ресурсы, выделенные для обслуживания этих вводов. Это подразумевает, что конструкции не имеют конфликтных точек или центральных узких мест, что дает возможность сегментировать или реплицировать компоненты и распределять входные данные между ними. Реактивные системы поддерживают как прогнозирующие, так и реактивные алгоритмы масштабирования, обеспечивая соответствующие измерения производительности в реальном времени. Они достигают эластичности экономичным способом на обычных аппаратных и программных платформах.

Управление сообщениями: Реактивные системы полагаются на асинхронную передачу сообщений, чтобы установить границу между компонентами, которая обеспечивает слабую связь, изоляцию и прозрачность местоположения. Эта граница также предоставляет средства для делегирования сбоев в виде сообщений. Использование явной передачи сообщений позволяет управлять нагрузкой, эластичностью и контролем потока за счет формирования и мониторинга очередей сообщений в системе и, при необходимости, применения противодавления.Обмен сообщениями с прозрачным местоположением как средство связи позволяет управлять отказом от работы с одними и теми же конструкциями и семантикой в ​​кластере или в пределах одного хоста. Неблокирующая связь позволяет получателям потреблять ресурсы только в активном состоянии, что снижает накладные расходы системы.

Большие системы состоят из более мелких и поэтому зависят от реактивных свойств составляющих их частей. Это означает, что Reactive Systems применяет принципы проектирования, поэтому эти свойства применяются на всех уровнях масштаба, что делает их компонуемыми.Самые большие системы в мире полагаются на архитектуры, основанные на этих свойствах, и ежедневно обслуживают потребности миллиардов людей. Пришло время применять эти принципы дизайна сознательно с самого начала, вместо того, чтобы каждый раз открывать их заново.

Подпишите манифест

Загружается …

Что такое реактивное программирование ?. Изучение руководящих принципов… | Кевин Уэббер

Легко видеть, что мы сталкиваемся с проблемами масштаба, ожиданий и важности программного обеспечения в нашей повседневной жизни.Также легко увидеть, что некоторые парадигмы прошлого могут не соответствовать настоящему, и уж тем более будущему.

Реактивные приложения построены на четырех руководящих принципах.

• А отзывчивое приложение является целью.
• Адаптивное приложение одновременно является масштабируемым, и устойчивым . Отзывчивости невозможно достичь без масштабируемости и устойчивости.
• A Архитектура , управляемая сообщениями, является основой масштабируемых, отказоустойчивых и максимально быстро реагирующих систем.

Давайте рассмотрим каждый принцип на высоком уровне, чтобы понять, почему все они должны применяться вместе, чтобы разрабатывать качественное программное обеспечение в современном контексте.

Что мы имеем в виду, когда говорим, что приложение реагирует на ?

Адаптивная система быстро реагирует на всех пользователей – в голубом и сером небе – чтобы обеспечить неизменно положительный опыт пользователей.

Быстрота и положительный опыт пользователя в различных условиях, таких как сбой внешней системы или всплеск трафика, зависит от двух характеристик реактивного приложения: устойчивости и масштабируемости . Архитектура , управляемая сообщениями. обеспечивает общую основу для отзывчивой системы.

Почему архитектура, управляемая сообщениями, так важна для оперативности?

Мир асинхронен.Вот пример: вы собираетесь сварить кофе, но понимаете, что у вас закончились сливки и сахар.

Один из возможных подходов:

• Начните заваривать кофейник.
• Идите в магазин, пока готовится кофе.
• Купить сливки и сахар.
• Возвращение домой.
• Немедленно выпейте кофе.
• Наслаждайтесь жизнью.

Другой возможный подход:

• Сходите в магазин.
• Купить сливки и сахар.
• Возвращение домой.
• Начните заваривать кофейник.
• Нетерпеливо наблюдайте за заваркой кофе.
• Испытайте отказ от кофеина.
• Авария.

Как вы можете ясно видеть, архитектура, управляемая сообщениями, предоставляет вам асинхронную границу , которая отделяет вас от времени и пространства . Мы продолжим исследовать концепцию асинхронных границ в оставшейся части этой статьи.

Стабильность в Walmart Canada

До прихода в Typesafe я был техническим руководителем команды Play и Scala, которая создала новую платформу электронной коммерции Walmart Canada.

Нашей целью было постоянство положительного опыта пользователей, независимо от:

• Какой тип физического устройства использовался для просмотра сайта walmart.ca, будь то настольный компьютер, планшет или мобильное устройство.
• Текущий пик трафика, будь то всплеск или длительный.
• Серьезный сбой инфраструктуры, например, потеря всего центра обработки данных.

Время отклика и общее впечатление пользователя должны были оставаться неизменными независимо от вышеупомянутых сценариев.Последовательность фундаментально важна для работы вашего веб-сайта, учитывая, что сегодня ваш веб-сайт – это вашего бренда. Плохой опыт не забывается и не игнорируется просто потому, что он произошел в Интернете, а не в обычном магазине.

Адаптивная розничная торговля в Gilt

Согласованность в домене электронной коммерции не возникает случайно. В качестве примера можно привести Gilt, сайт флэш-продаж, который каждый день испытывает значительный всплеск трафика, когда они объявляют о ежедневных распродажах в полдень.

Давайте рассмотрим опыт пользователей сайта flash-распродаж. Если вы просматриваете Gilt в 11:58 и снова в 12:01, вы ожидаете такого же положительного опыта между двумя посещениями, несмотря на то, что после полудня Gilt переполнен трафиком.

Gilt обеспечивает неизменно позитивный и отзывчивый опыт, чего добился благодаря переходу на Reactive. Узнайте больше о переходе Gilt на архитектуру микросервисов на основе Scala в этом интервью ReadWrite с Эриком Боуменом из Gilt.

Большинство приложений спроектировано и разработано для голубого неба, но что-то может пойти и пойти не так.Кажется, что каждые несколько дней появляется еще один отчет о серьезном сбое приложения или другом скоординированном взломе систем со стороны хакеров, что приводит к простою, потере данных и повреждению репутации.

Устойчивая система применяет надлежащие принципы дизайна и архитектуры, чтобы обеспечить отзывчивость как в сером, так и в синем небе.

В то время как Java и JVM были предназначены для беспрепятственного развертывания одного приложения в нескольких операционных системах, все взаимосвязанные приложения двадцати подростков (201 x ) связаны с составом на уровне приложений, связью и безопасностью.

Приложения теперь состоят из ряда других приложений, интегрированных через веб-службы и другие сетевые протоколы. Создаваемое сегодня приложение может зависеть от большого количества внешних служб – 10, 20 или даже больше – за пределами собственного надежного межсетевого экрана. Он также может обслуживать большое количество внешних клиентов, как людей, так и других систем.

Учитывая сложность интеграции, сколько разработчиков:

• Анализировать и моделировать все внешние зависимости?
• Документировать идеальное время отклика каждой интегрированной службы, проводить тесты производительности – как пиковые, так и выносливые – для проверки первоначальных ожиданий?
• Кодифицировать все ожидания производительности, отказов и других нефункциональных требований, которые должны быть включены как часть основной логики приложения?
• Проанализировать и протестировать все сценарии отказа каждой службы?
• Анализировать безопасность внешних зависимостей, осознавая, что интеграция с внешней системой создает новые уязвимости?

Отказоустойчивость – одно из самых слабых звеньев даже самого сложного приложения, но отказоустойчивость в качестве второстепенного значения скоро исчезнет. Современные приложения должны быть устойчивыми по своей сути, чтобы оставаться отзывчивыми в различных реальных, далеко не идеальных условиях. Производительность, выносливость и безопасность – вот аспекты отказоустойчивости. Ваши приложения должны быть устойчивыми на всех уровнях, а не только на некоторых.

Отказоустойчивость, управляемая сообщениями

Прелесть построения на основе ядра, управляемого сообщениями, заключается в том, что вы естественным образом получаете ряд ценных строительных блоков для работы.

Изоляция необходима для самовосстановления системы.Когда существует изоляция, мы можем разделить различные типы работы на основе ряда факторов, таких как риск сбоя, характеристики производительности, использование ЦП и памяти и т. Д. Сбой в одном изолированном компоненте не повлияет на скорость реакции всей системы, а также даст сбойному компоненту шанс на восстановление.

Прозрачность местоположения дает нам возможность взаимодействовать с различными процессами на разных узлах кластера так же, как мы делаем это внутри процесса на одной виртуальной машине.

Выделенный отдельный канал ошибки позволяет нам перенаправить сигнал об ошибке в другое место, а не просто бросить его обратно в лицо вызывающему.

Эти факторы помогают нам интегрировать в наши приложения надежную обработку ошибок и отказоустойчивость. Это демонстрируется в действии с помощью таких реализаций, как иерархии супервизоров Akka.

Основные строительные блоки, обеспечиваемые архитектурой, управляемой сообщениями, вносят вклад в отказоустойчивость , что, в свою очередь, способствует быстродействию – не только в безоблачном небе, но и во множестве далеко не идеальных условий реального мира.

Ошибка устойчивости на 440 миллионов долларов

Рассмотрим программный сбой, с которым столкнулась Knight Capital Group в 2012 году. Во время обновления программного обеспечения было непреднамеренно запущено другое бездействующее интегрированное приложение, которое начало увеличивать объемы торгов.

То, что произошло в следующие 45 минут, было кошмарным сценарием.

Автоматическая торговая система Knight завалила NASDAQ ошибочными сделками и открыла для компании непредвиденные позиции на миллиарды долларов.Это обошлось компании 440 млн долларов на реверс. Во время сбоя Knight не смог остановить поток торгов, наводнивший NASDAQ, поэтому NASDAQ пришлось отключить Найта. Акции Knight упали на 63% за один день, и они едва выжили как компания, оставаясь там только после того, как акции восстановили часть своей стоимости и после последующего поглощения инвесторами.

Системы Найта были эффективными, но не устойчивыми. Как обнаружил Найт, производительность без устойчивости может усугубить проблемы.У Knight даже не было механизма аварийного отключения, чтобы отключить их систему в случае возникновения катастрофической ошибки, поэтому в серых небесах их автоматическая торговая система исчерпала все резервы капитала компании в течение 45 минут.

Это определение проектирования и разработки для голубого неба. Теперь, когда программное обеспечение является таким ключевым компонентом нашей личной жизни и нашего бизнеса, сценарий серого неба может оказаться очень дорогостоящим, если его не ожидать и не рассчитывать даже в течение часа.

Отказоустойчивость и масштабируемость идут рука об руку при создании постоянно реагирующих приложений.

Масштабируемая система легко модернизируется по требованию, чтобы обеспечить оперативность при различных условиях нагрузки.

Любой, кто продает вещи в Интернете, понимает простой факт: ваши самые большие всплески трафика происходят тогда, когда вы продаете больше всего товаров. По большей части – если всплеск не является целенаправленной кибератакой – большой всплеск трафика означает, что вы что-то делаете правильно.Во время всплеска трафика люди хотят отдать вам деньги .

Так как же справиться с резким скачком – или постоянным, но значительным увеличением – трафика?

Выберите свою парадигму , сначала , а затем выберите языки и инструменты, которые охватывают эту парадигму , затем . Слишком часто разработчики просто выбирают язык и фреймворк… , потому что «». Как только решения по инструментам приняты, их сложно отменить, поэтому подходите к этим решениям так же, как и к любым крупным инвестициям.Если вы принимаете решения о техническом выборе на основе принципов и анализа, вы уже значительно опережаете остальных.

Ограничения параллелизма на основе потоков

Одним из наиболее важных аспектов технических решений по выбору является модель параллелизма фреймворка. На высоком уровне существуют две различные модели параллелизма:

• Традиционный параллелизм на основе потоков, основанный на стеке вызовов и общей памяти.
• Параллелизм, управляемый сообщениями.

Некоторые популярные фреймворки MVC, такие как Rails, основаны на потоках.Другие типичные характеристики этих фреймворков включают:

• Общее изменяемое состояние.
• Резьба по запросу.
• Одновременный доступ к изменяемому состоянию – переменным и объектам-экземплярам – управляется блокировками и другими сложными конструкциями синхронизации.

Объедините эти черты с динамически типизированным интерпретируемым языком, таким как Ruby, и вы сможете быстро достичь верхних границ производительности и масштабируемости. То же самое можно сказать и о любом языке, который по своей сути является языком сценариев.

Нет или больше?

Давайте рассмотрим различные способы масштабирования приложения.

Масштабирование включает максимальное использование ресурсов одного ЦП / сервера, что часто требует приобретения мощного, экзотического и дорогого оборудования.

Горизонтальное масштабирование включает в себя распределение вычислений по кластеру дешевого стандартного оборудования (например, облако ), что является экономически эффективным, но очень труднодостижимым, когда ваша система основана на концепциях времени и пространства .Как мы упоминали ранее, архитектура, управляемая сообщениями, обеспечивает асинхронную границу, необходимую для отделения от времени и пространства, обеспечивая возможность простого горизонтального масштабирования по запросу, также известного как эластичность . В то время как масштабирование связано с эффективным использованием уже доступных ресурсов, эластичность касается добавления новых ресурсов в вашу систему по запросу по мере изменения потребностей вашей системы. Возможность горизонтального масштабирования по требованию является конечной целью масштабируемости реактивного приложения.

Реактивные приложения сложно создавать с помощью фреймворков на основе потоков из-за того, насколько сложно масштабировать приложение на основе общего изменяемого состояния, потоков и блокировок. Разработчики не только должны иметь возможность использовать преимущества нескольких ядер на одной машине, но в определенный момент разработчики должны использовать преимущества кластеров машин. Совместное изменяемое состояние также затрудняет, хотя и не делает невозможным, масштабирование до . Любой, кто пытался работать с одним и тем же общим изменяемым состоянием в двух разных потоках, понимает, что такое сложный процесс, обеспечивающий безопасность потоков , а также понимает потери производительности, связанные с чрезмерным проектированием для безопасности потоков.

Архитектура , управляемая сообщениями является основой реактивных приложений. Приложение, управляемое сообщениями, может быть управляемым событиями, основанным на субъекте или их комбинацией.

Система , управляемая событиями, основана на событиях, которые контролируются нулем или несколькими наблюдателями. Это отличается от императивного программирования, потому что вызывающей стороне не нужно блокировать ожидание ответа от вызванной процедуры. События не направлены на определенный адрес, а скорее наблюдали (или слушали) для , что имеет некоторые последствия, которые мы обсудим далее.

Параллелизм на основе акторов – это расширение архитектуры передачи сообщений, где сообщения направляются получателю, который оказывается актором. Сообщения могут пересекать границы потока или передаваться в почтовый ящик другого субъекта на другом физическом сервере. Это обеспечивает гибкость – масштабирование по требованию – поскольку участники могут быть распределены по сети, но при этом общаться друг с другом, как если бы все они использовали одну и ту же JVM.

Основное различие между сообщениями и событиями состоит в том, что сообщения направлены на , а события происходят на .Сообщения имеют четкое назначение, в то время как за событиями могут наблюдать ноль или более ( 0-N ) наблюдателей.

Давайте рассмотрим , управляемый событиями, , и , основанный на акторах, параллелизм более подробно.

Управляемый событиями параллелизм

Типичные приложения разрабатываются в императивном стиле (последовательный порядок операций) и основаны на стеке вызовов . Основная функция стека вызовов – отслеживать вызывающего абонента данной подпрограммы, выполнять вызванную подпрограмму, блокируя вызывающего в процессе и возвращая управление вызывающему с возвращаемым значением (или вообще ничего).

На первый взгляд, приложения, управляемые событиями, ориентированы не на стек вызовов, а на запуск событий. События могут быть закодированы как сообщения, которые помещаются в очередь, за которой следят ноль или более наблюдателей. Большая разница между управляемым событиями и императивным стилем заключается в том, что вызывающий не блокирует и не удерживает поток, ожидая ответа . Сам цикл событий может быть однопоточным, но параллелизм по-прежнему достигается, пока вызываемые подпрограммы занимаются своими делами (и потенциально блокируют сами операции ввода-вывода), позволяя (иногда однопоточному) циклу событий обрабатывать входящие запросы.Вместо того, чтобы блокировать запрос, если он полностью не обработан, идентификатор вызывающего передается вместе с телом сообщения запроса, так что – если вызываемая подпрограмма решит это сделать – вызывающий может быть перезвонить с ответом.

Основным следствием выбора архитектуры, управляемой событиями, является то, что они могут пострадать от явления, называемого адом обратного вызова – см. Примеры на http://callbackhell.com. Ад обратного вызова происходит потому, что получателями сообщений являются анонимных обратных вызова вместо адресных получателей . Общие решения для обратного вызова ада сосредоточены исключительно на синтаксическом аспекте – , также известном как Пирамида Судьбы – при игнорировании трудностей, которые возникают при рассуждении и отладке последовательности событий, выраженных в коде.

Параллелизм на основе акторов

Приложения на основе акторов вращаются вокруг асинхронной передачи сообщений между несколькими акторами .

Актер – это конструкция со следующими свойствами:

• Почтовый ящик для приема сообщений.
• Логика актора , которая полагается на сопоставление с образцом, чтобы определить, как обрабатывать каждый тип сообщения, которое он получает.
• Изолированное состояние – а не общее состояние – для хранения контекста между запросами.

Подобно управляемому событиями параллелизму, параллелизм на основе субъектов избегает использования стека вызовов в пользу облегченной передачи сообщений. Актеры могут передавать сообщения туда и обратно или даже сами себе; субъект может передать сообщение самому себе, чтобы завершить обработку длительного запроса после того, как он сначала обработает другие сообщения в своей очереди.Огромное преимущество параллелизма на основе акторов заключается в том, что в дополнение к преимуществам, получаемым от управляемой событиями архитектуры, масштабирование вычислений за пределы границ сети становится еще проще, а обратный вызов предотвращается, поскольку сообщения направляются акторам. Это мощная концепция, которая упрощает создание гипер-масштабируемых приложений, которые также легко проектировать, создавать и поддерживать. Вместо того, чтобы думать о времени и пространстве или глубоко вложенных обратных вызовах, вам нужно думать только о том, как сообщения передаются между акторами.

Еще одно важное преимущество архитектуры на основе акторов – слабое связывание компонентов. Вызывающий не блокирует поток, ожидающий ответа, поэтому вызывающий может быстро перейти к другой работе. Вызванная процедура, инкапсулированная актором, должна только в случае необходимости вызвать вызывающего объекта. Это открывает множество возможностей, таких как распределение подпрограмм по кластеру машин, поскольку стек вызовов не связывает приложения с одним пространством в памяти, а модель актора делает топологию развертывания абстрактной проблемой конфигурации, а не проблемой программирования.

Akka – это набор инструментов и среда выполнения на основе акторов – часть платформы Typesafe Reactive Platform – для создания высоко параллельных, распределенных и отказоустойчивых приложений на основе акторов на JVM. Akka имеет ряд других невероятных функций для создания реактивных приложений, таких как иерархии супервизоров для обеспечения устойчивости и распределенные рабочие для масштабируемости. Глубокое погружение в Akka выходит за рамки этой статьи, но я настоятельно рекомендую посетить блог Let it Crash для получения дополнительной информации, связанной с Akka.

Я также настоятельно рекомендую прочитать дипломную работу Бенджамина Эрба «Параллельное программирование для масштабируемых веб-архитектур», которая использовалась в качестве источника информации для части этого раздела.

Все вышеперечисленное затрагивает поверхность разработки приложений сегодня и приводит к тому, что реактивное программирование – это не просто еще одна тенденция, а, скорее, парадигма для изучения современных разработчиков программного обеспечения. Независимо от того, какой язык или набор инструментов вы выберете, ставить на первое место масштабируемость и отказоустойчивость для достижения гибкости – единственный способ оправдать ожидания пользователей.С каждым годом это будет становиться все более важным.

Подробнее

Прочтите Моделирование реактивных систем с помощью шторма событий и доменно-ориентированного проектирования , чтобы узнать, как вооружить всю организацию навыками, необходимыми для проектирования реактивных систем.

Введение в реактивное программирование, которого вам не хватало · GitHub

Введение в реактивное программирование, которого вы пропустили

(автор @andrestaltz)

Это руководство в виде серии видеороликов

Если вы предпочитаете смотреть видеоуроки с кодированием в реальном времени, то ознакомьтесь с этой серией, которую я записал с тем же содержанием, что и в этой статье: Egghead. io – Введение в реактивное программирование.

Итак, вам любопытно изучить эту новую вещь, называемую реактивным программированием, особенно его вариант, состоящий из Rx, Bacon.js, RAC и других.

Учиться трудно, еще труднее из-за отсутствия хорошего материала. Когда я начинал, я пытался искать учебные пособия. Я нашел лишь несколько практических руководств, но они коснулись поверхности и никогда не решали задачу построения всей архитектуры вокруг этого. Документация библиотеки часто не помогает, когда вы пытаетесь понять какую-то функцию.Я имею в виду, если честно, посмотрите на это:

Rx.Observable.prototype.flatMapLatest (селектор, [thisArg])

Проецирует каждый элемент наблюдаемой последовательности в новую последовательность наблюдаемых последовательностей, включая индекс элемента, а затем преобразует наблюдаемую последовательность наблюдаемых последовательностей в наблюдаемую последовательность, производя значения только из самой последней наблюдаемой последовательности.

Святая корова.

Я прочитал две книги, одна только нарисовала большую картину, а другая погрузилась в то, как использовать библиотеку Reactive.В итоге я изучил реактивное программирование на собственном горьком опыте: разбирался в нем, строя с его помощью. Работая в Futurice, мне довелось использовать его в реальном проекте, и меня поддержали некоторые коллеги, когда я столкнулся с проблемами.

Самая сложная часть обучения – это думать на Reactive . Речь идет о том, чтобы избавиться от старых императивных и постоянных привычек типичного программирования и заставить свой мозг работать в другой парадигме. Я не нашел в Интернете руководств по этому вопросу и считаю, что мир заслуживает практического руководства о том, как думать в реактивном стиле, чтобы вы могли начать.После этого документация библиотеки может осветить ваш путь. Я надеюсь, это поможет вам.

“Что такое реактивное программирование?”

В Интернете есть множество плохих объяснений и определений. Википедия, как всегда, носит слишком общий и теоретический характер. Канонический ответ Stackoverflow явно не подходит для новичков. Reactive Manifesto звучит как то, что вы показываете руководителю проекта или бизнесменам в вашей компании. Терминология Microsoft Rx «Rx = Observables + LINQ + Schedulers» настолько сложна и походит на Microsoft, что большинство из нас сбиты с толку.Такие термины, как «реактивный» и «распространение изменений» не передают ничего особенного по сравнению с тем, что уже делает ваш типичный MV * и любимый язык. Конечно, мои фреймворки реагируют на модели. Конечно, изменения распространяются. В противном случае ничего бы не рендерилось.

Так что давайте избавимся от чуши.

Реактивное программирование – это программирование с асинхронными потоками данных.

В каком-то смысле в этом нет ничего нового. Шины событий или ваши типичные события щелчка – это действительно асинхронный поток событий, на котором вы можете наблюдать и выполнять некоторые побочные эффекты. Реактивна идея о стероидах. Вы можете создавать потоки данных чего угодно, а не только из событий щелчка и наведения. Потоки дешевы и повсеместны, потоком может быть что угодно: переменные, вводимые пользователем данные, свойства, кеши, структуры данных и т. Д. Например, представьте, что ваш канал Twitter будет потоком данных таким же образом, как и события щелчка. Вы можете слушать этот поток и реагировать соответствующим образом.

Кроме того, вам предоставляется потрясающий набор функций для объединения, создания и фильтрации любого из этих потоков. Вот здесь и срабатывает «функциональная» магия. Один поток можно использовать как вход для другого. Даже несколько потоков можно использовать в качестве входов для другого потока. Вы можете объединить двух потоков. Вы можете отфильтровать поток, чтобы получить другой, который содержит только те события, которые вам интересны. Вы можете сопоставить значения данных из одного потока в другой новый.

Если потоки занимают центральное место в Reactive, давайте внимательно рассмотрим их, начав с нашего знакомого потока событий «нажатие кнопки».

Поток – это последовательность из текущих событий, упорядоченных по времени . Он может выдавать три разные вещи: значение (некоторого типа), ошибку или сигнал «завершено». Учтите, что «завершение» имеет место, например, когда текущее окно или представление, содержащее эту кнопку, закрывается.

Мы фиксируем эти генерируемые события только асинхронно , определяя функцию, которая будет выполняться, когда генерируется значение, другую функцию, когда генерируется ошибка, и другую функцию, когда генерируется «завершено».Иногда последние два можно опустить, и вы можете просто сосредоточиться на определении функции для значений. «Прослушивание» потока называется подписка на . Функции, которые мы определяем, являются наблюдателями. Поток – это объект (или “наблюдаемый”), за которым наблюдают. Это и есть шаблон проектирования наблюдателя.

Альтернативный способ рисования этой диаграммы – с помощью ASCII, который мы будем использовать в некоторых частях этого руководства:

  --a --- b-c --- d --- X --- | ->

a, b, c, d - выдаваемые значения
X - ошибка
| сигнал "завершено"
---> это временная шкала
  

Поскольку это уже кажется вам таким знакомым, и я не хочу, чтобы вам заскучало, давайте сделаем что-нибудь новое: мы собираемся создать новые потоки событий щелчка, преобразованные из исходного потока событий щелчка.

Во-первых, давайте создадим поток счетчика, который показывает, сколько раз была нажата кнопка. В обычных реактивных библиотеках к каждому потоку прикреплено множество функций, таких как карта , фильтр , сканирование и т. Д. Когда вы вызываете одну из этих функций, например, clickStream.map (f) , она возвращает новый поток на основе потока кликов. Он никоим образом не изменяет исходный поток кликов. Это свойство называется неизменяемость , и оно сочетается с реактивными потоками, как блины хороши с сиропом.Это позволяет нам связывать такие функции, как clickStream.map (f) .scan (g) :

  clickStream: --- c ---- c - c ---- c ------ c ->
               vvvvv map (c становится 1) vvvv
               --- 1 ---- 1--1 ---- 1 ------ 1 ->
               vvvvvvvvv сканирование (+) vvvvvvvvv
counterStream: --- 1 ---- 2--3 ---- 4 ------ 5 ->
  

Функция map (f) заменяет (в новый поток) каждое переданное значение в соответствии с предоставленной вами функцией f . В нашем случае мы отображали номер 1 при каждом щелчке.Функция scan (g) объединяет все предыдущие значения в потоке, создавая значение x = g (накопленное, текущее) , где g было просто функцией сложения в этом примере. Затем counterStream генерирует общее количество щелчков всякий раз, когда происходит щелчок.

Чтобы показать реальную мощь Reactive, давайте просто скажем, что вам нужен поток событий «двойного щелчка». Чтобы сделать его еще более интересным, допустим, мы хотим, чтобы новый поток рассматривал тройные клики как двойные клики или, как правило, множественные клики (два или более).Сделайте глубокий вдох и представьте, как вы бы сделали это традиционным императивным и постоянным образом. Готов поспорить, это звучит довольно неприятно и включает в себя некоторые переменные для сохранения состояния и некоторую возню с временными интервалами.

Ну, в Reactive все довольно просто. Фактически, логика – это всего 4 строчки кода. Но пока давайте проигнорируем код. Мышление с помощью диаграмм – лучший способ понять и построить потоки, независимо от того, новичок вы или эксперт.

Серые прямоугольники – это функции, преобразующие один поток в другой.Сначала мы накапливаем клики в списках всякий раз, когда происходит 250 миллисекунд “молчания событий” (это то, что в двух словах делает buffer (stream. throttle (250ms)) . Не беспокойтесь о подробностях на данном этапе, мы пока просто демо Reactive). Результатом является поток списков, из которого мы применяем map () , чтобы сопоставить каждый список с целым числом, соответствующим длине этого списка. Наконец, мы игнорируем 1 целых числа, используя функцию filter (x> = 2) .Вот и все: 3 операции для создания намеченного потока. Затем мы можем подписаться («послушать») на него, чтобы реагировать соответственно так, как мы хотим.

Надеюсь, вам понравится красота этого подхода. Этот пример – лишь верхушка айсберга: вы можете применять одни и те же операции к разным типам потоков, например, к потоку ответов API; с другой стороны, доступно множество других функций.

“Почему я должен рассмотреть вопрос о принятии RP?”

Reactive Programming повышает уровень абстракции вашего кода, поэтому вы можете сосредоточиться на взаимозависимости событий, определяющих бизнес-логику, вместо того, чтобы постоянно возиться с большим количеством деталей реализации. Код в RP, скорее всего, будет более лаконичным.

Преимущество более очевидно в современных веб-приложениях и мобильных приложениях, которые очень интерактивны с множеством событий пользовательского интерфейса, связанных с событиями данных. 10 лет назад взаимодействие с веб-страницами сводилось в основном к отправке длинной формы в бэкэнд и выполнению простого рендеринга во фронтенде. Приложения эволюционировали, чтобы работать в режиме реального времени: изменение одного поля формы может автоматически запускать сохранение в серверной части, «лайки» некоторого контента могут отражаться в реальном времени для других подключенных пользователей и т. Д.

В настоящее время в приложениях есть множество событий в реальном времени любого типа, которые обеспечивают пользователю интерактивный опыт. Нам нужны инструменты для правильной работы с этим, и реактивное программирование – ответ.

Мышление в RP, на примерах

Давайте погрузимся в реальность. Пример из реальной жизни с пошаговым руководством о том, как думать в RP. Никаких синтетических примеров, никаких полуобъясненных понятий. К концу этого руководства мы создадим реальный работающий код, зная, почему мы это сделали.

Я выбрал JavaScript и RxJS в качестве инструментов для этого по одной причине: JavaScript – самый знакомый язык на данный момент, а семейство библиотек Rx * широко доступно для многих языков и платформ (.NET, Java, Scala, Clojure, JavaScript, Ruby, Python, C ++, Objective-C / Cocoa, Groovy и т. Д.). Итак, какими бы ни были ваши инструменты, вы можете получить конкретную выгоду, следуя этому руководству.

Реализация окна предложений «Кто следовать»

В Twitter есть этот элемент пользовательского интерфейса, предлагающий другие учетные записи, на которые вы можете подписаться:

Мы сосредоточимся на имитации его основных функций, а именно:

• При запуске загрузить данные учетных записей из API и отобразить 3 предложения
• Нажав “Обновить”, загрузите 3 других предложения учетной записи в 3 строки
• При нажатии кнопки «x» в строке учетной записи очистите только эту текущую учетную запись и отобразите другую
• В каждой строке отображается аватар учетной записи и ссылки на ее страницу.

Остальные функции и кнопки можно не учитывать, потому что они второстепенные.И вместо Twitter, который недавно закрыл свой API для неавторизованной публики, давайте создадим этот пользовательский интерфейс для подписчиков на Github. Есть Github API для привлечения пользователей.

Полный код для этого готов на http://jsfiddle.net/staltz/8jFJH/48/ на тот случай, если вы уже хотите получить пик.

Запрос и ответ

Как подойти к этой проблеме с Rx? Ну, для начала, (почти) все может быть потоком . Это мантра Rx.Начнем с самого простого: «при запуске загружать данные 3 аккаунтов из API». Здесь нет ничего особенного, это просто (1) выполнение запроса, (2) получение ответа, (3) предоставление ответа. Итак, давайте продолжим и представим наши запросы в виде потока. Сначала это покажется излишним, но нам нужно начать с основ, верно?

При запуске нам нужно выполнить только один запрос, поэтому, если мы смоделируем его как поток данных, это будет поток только с одним переданным значением. Позже мы знаем, что у нас будет много запросов, но пока это только один.

  --a ------ | ->

Где a - строка https://api.github.com/users
  

Это поток URL-адресов, которые мы хотим запросить. Всякий раз, когда происходит событие запроса, оно сообщает нам две вещи: когда и что. «Когда» запрос должен быть выполнен – ​​это когда событие испускается. И «то, что следует запрашивать», – это выдаваемое значение: строка, содержащая URL.

Создать такой поток с одним значением в Rx * очень просто. Официальная терминология для потока – «наблюдаемый», поскольку его можно наблюдать, но я считаю это глупым названием, поэтому я называю его поток .

 var requestStream = Rx.Observable.just ('https://api.github.com/users'); 

Но сейчас это просто поток строк, не выполняющий никаких других операций, поэтому нам нужно каким-то образом заставить что-то происходить, когда это значение испускается. Это делается путем подписки на поток.

 requestStream. subscribe (function (requestUrl) {
  // выполняем запрос
  jQuery.getJSON (requestUrl, function (responseData) {
    // ...
  });
} 

Обратите внимание, что мы используем обратный вызов jQuery Ajax (который, как мы предполагаем, вы уже должны знать) для обработки асинхронности операции запроса.Но подождите, Rx предназначен для работы с асинхронными потоками данных . Не может ли ответ на этот запрос быть потоком, содержащим данные, поступающие когда-нибудь в будущем? Что ж, на концептуальном уровне это действительно похоже, так что давайте попробуем.

 requestStream.subscribe (function (requestUrl) {
  // выполняем запрос
  var responseStream = Rx.Observable.create (function (наблюдатель) {
    jQuery.getJSON (requestUrl)
    .done (функция (ответ) {наблюдатель.onNext (ответ);})
    .сбой (функция (jqXHR, статус, ошибка) {наблюдатель.onError (ошибка);})
    .always (функция () {Observer.onCompleted ();});
  });
  
  responseStream.subscribe (функция (ответ) {
    // что-то делаем с ответом
  });
} 

Что делает Rx. Observable.create () , так это создает ваш собственный поток, явно информируя каждого наблюдателя (или, другими словами, «подписчика») о событиях данных ( onNext () ) или ошибках ( onError ( ) ). Мы просто обернули jQuery Ajax Promise. Извините, это означает, что обещание является наблюдаемым?

Да.

Observable – это Promise ++. В Rx вы можете легко преобразовать Promise в Observable, выполнив var stream = Rx.Observable.fromPromise (promise) , поэтому давайте воспользуемся этим. Единственная разница в том, что Observables не совместимы с Promises / A +, но концептуально конфликтов нет. Обещание – это просто Observable с одним единственным переданным значением. Потоки Rx выходят за рамки обещаний, позволяя возвращать множество значений.

Это довольно хорошо и показывает, насколько Observables не менее мощны, чем Promises. Так что, если вы верите в шумиху вокруг обещаний, следите за тем, на что способны Rx Observables.

Теперь вернемся к нашему примеру. Если вы сразу заметили, у нас есть один вызов subscribe () внутри другого, что в некоторой степени похоже на ад обратных вызовов. Кроме того, создание responseStream зависит от requestStream . Как вы слышали ранее, в Rx есть простые механизмы для преобразования и создания новых потоков из других, поэтому мы должны это делать.

Одна базовая функция, которую вы должны знать к настоящему моменту, – это map (f) , которая принимает каждое значение потока A, применяет к нему f () и создает значение в потоке B. Если мы сделаем это для нашего потоки запросов и ответов, мы можем сопоставить URL-адреса запросов с обещаниями ответа (замаскированными под потоки).

 var responseMetastream = requestStream
  .map (function (requestUrl) {
    вернуть Rx.Observable.fromPromise (jQuery.getJSON (requestUrl));
  }); 

Затем мы создадим зверя под названием « metastream »: поток потоков. Пока не паникуйте. Метапоток – это поток, в котором каждое переданное значение является еще одним потоком. Вы можете думать об этом как об указателях: каждое излучаемое значение – это указатель на другой поток. В нашем примере каждый URL-адрес запроса отображается на указатель на поток обещаний, содержащий соответствующий ответ.

Метапоток ответов выглядит сбивающим с толку и, похоже, нам совсем не помогает. Нам просто нужен простой поток ответов, где каждое излучаемое значение является объектом JSON, а не «обещанием» объекта JSON.Передайте привет г-ну Flatmap: версия map () , которая «сглаживает» метапоток, передавая в «магистральный» поток все, что будет отправлено в «ветвящихся» потоках. Flatmap – это не «исправление», и метастримы не являются ошибкой, это действительно инструменты для работы с асинхронными ответами в Rx.

 var responseStream = requestStream
  .flatMap (функция (requestUrl) {
    вернуть Rx.Observable.fromPromise (jQuery. getJSON (requestUrl));
  }); 

Ницца. И поскольку поток ответа определяется в соответствии с потоком запроса, , если у нас позже будет больше событий, происходящих в потоке запроса, у нас будут соответствующие события ответа, происходящие в потоке ответов, как и ожидалось:

  requestStream: --a ----- b - c ------------ | ->
responseStream: ----- A -------- B ----- C --- | ->

(нижний регистр - запрос, верхний регистр - его ответ)
  

Теперь, когда у нас наконец есть поток ответов, мы можем визуализировать полученные данные:

 responseStream.подписаться (функция (ответ) {
  // рендерим `response` в DOM как хотите
}); 

Соединив весь код до сих пор, мы имеем:

 var requestStream = Rx.Observable.just ('https://api.github.com/users');

var responseStream = requestStream
  .flatMap (функция (requestUrl) {
    вернуть Rx.Observable.fromPromise (jQuery.getJSON (requestUrl));
  });

responseStream. subscribe (функция (ответ) {
  // рендерим `response` в DOM как хотите
}); 

Кнопка обновления

Я еще не упомянул, что JSON в ответе – это список со 100 пользователями.API позволяет нам указывать только смещение страницы, но не размер страницы, поэтому мы используем всего 3 объекта данных и теряем 97 других. Мы можем пока игнорировать эту проблему, поскольку позже мы увидим, как кэшировать ответы.

Каждый раз, когда нажимается кнопка обновления, поток запросов должен выдавать новый URL-адрес, чтобы мы могли получить новый ответ. Нам нужны две вещи: поток событий щелчка на кнопке обновления (мантра: все может быть потоком), и нам нужно изменить поток запросов, чтобы он зависел от потока щелчков обновления.К счастью, RxJS поставляется с инструментами для создания Observables из слушателей событий.

 var refreshButton = document.querySelector ('. Обновить');
var refreshClickStream = Rx.Observable.fromEvent (refreshButton, 'щелкните'); 

Поскольку событие клика обновления само по себе не содержит URL-адреса API, нам нужно сопоставить каждый клик с фактическим URL-адресом. Теперь мы изменим поток запроса, чтобы он был потоком кликов обновления, сопоставленным с конечной точкой API со случайным параметром смещения каждый раз.

 var requestStream = refreshClickStream
  .map (function () {
    var randomOffset = Math.floor (Math.random () * 500);
    вернуть 'https://api.github.com/users?since=' + randomOffset;
  }); 

Поскольку я тупой и у меня нет автоматических тестов, я просто сломал одну из наших ранее созданных функций. Запрос больше не поступает при запуске, это происходит только при нажатии кнопки обновления. Уф. Мне нужны оба поведения: запрос при нажатии или , обновление или , веб-страница была только что открыта.

Мы знаем, как сделать отдельный поток для каждого из этих случаев:

 var requestOnRefreshStream = refreshClickStream
  .map (function () {
    var randomOffset = Math.floor (Math.random () * 500);
    вернуть 'https://api.github.com/users?since=' + randomOffset;
  });
  
var startupRequestStream = Rx. Observable.just ('https://api.github.com/users'); 

Но как мы можем «слить» эти два в одно? Ну, есть merge () . На диалекте диаграммы поясняется, что он делает:

  поток A: --- a -------- e ----- o ----->
поток B: ----- B --- C ----- D -------->
          vvvvvvvvv слияние vvvvvvvvv
          --- a-B --- C - e - D - o ----->
  

Теперь это должно быть легко:

 var requestOnRefreshStream = refreshClickStream
  .map (function () {
    var randomOffset = Math.floor (Math.random () * 500);
    вернуть 'https://api.github.com/users?since=' + randomOffset;
  });
  
var startupRequestStream = Rx.Observable.just ('https://api.github.com/users');

var requestStream = Rx.Observable.merge (
  requestOnRefreshStream, startupRequestStream
); 

Существует альтернативный и более чистый способ записи без промежуточных потоков.

 var requestStream = refreshClickStream
  .map (function () {
    var randomOffset = Math. этаж (Math.random () * 500);
    вернуть 'https://api.github.com/users?since=' + randomOffset;
  })
  .merge (Rx.Observable.just ('https://api.github.com/users')); 

Еще короче, еще удобнее:

 var requestStream = refreshClickStream
  .map (function () {
    var randomOffset = Math.floor (Math.random () * 500);
    вернуть 'https://api.github.com/users?since=' + randomOffset;
  })
  .startWith ('https://api.github.com/users'); 

Функция startWith () делает именно то, что вы думаете.Независимо от того, как выглядит ваш входной поток, выходной поток, полученный в результате startWith (x) , будет иметь x в начале. Но я недостаточно СУХОЙ, я повторяю строку конечной точки API. Один из способов исправить это – переместить startWith () близко к refreshClickStream , чтобы по существу «имитировать» щелчок обновления при запуске.

 var requestStream = refreshClickStream.startWith ('запускающий щелчок')
  . map (function () {
    var randomOffset = Math.этаж (Math.random () * 500);
    вернуть 'https://api.github.com/users?since=' + randomOffset;
  }); 

Ницца. Если вы вернетесь к тому моменту, когда я «сломал автоматические тесты», вы увидите, что единственная разница с этим последним подходом состоит в том, что я добавил startWith () .

Моделирование трех предложений с помощью потоков

До сих пор мы касались только элемента пользовательского интерфейса предложение на этапе рендеринга, который происходит в подписке () responseStream .Теперь с кнопкой обновления у нас есть проблема: как только вы нажимаете «обновить», текущие 3 предложения не очищаются. Новые предложения поступают только после получения ответа, но для того, чтобы пользовательский интерфейс выглядел красиво, нам нужно очистить текущие предложения, когда при обновлении происходит щелчок.

 refreshClickStream.subscribe (function () {
  // очищаем 3 элемента DOM предложения
}); 

Нет, не так быстро, приятель. Это плохо, потому что теперь у нас есть и два подписчика , которые влияют на элементы DOM предложения (второй - responseStream.subscribe () ), и на самом деле это не похоже на разделение проблем. Помните реактивную мантру?

Итак, давайте смоделируем предложение как поток, где каждое выдаваемое значение - это объект JSON, содержащий данные предложения. Мы сделаем это отдельно для каждого из 3 предложений. Вот как может выглядеть поток для предложения №1:

 var предложение1Stream = responseStream
  .map (функция (listUsers) {
    // получаем одного случайного пользователя из списка
    return listUsers [Math.этаж (Math.random () * listUsers.length)];
  }); 

Остальные, предложение2Stream и предложение3 Поток могут быть просто скопированы из offer1Stream . Это не СУХОЙ, но он будет упрощать наш пример для этого урока, плюс я думаю, что это хорошее упражнение, чтобы подумать, как избежать повторения в этом случае.

Вместо того, чтобы рендеринг происходил с помощью метода subscribe () responseStream, мы делаем это здесь:

 предложение1Stream.subscribe (функция (предложение) {
  // рендерим 1-е предложение в DOM
}); 

Вернувшись к «при обновлении, очистить предложения», мы можем просто сопоставить клики обновления с нулевыми данными предложения и включить это в предложение1Stream , как таковое:

 var предложение1Stream = responseStream
  .map (function (listUsers) {
    // получаем одного случайного пользователя из списка
    вернуть listUsers [Math.floor (Math.random () * listUsers.length)];
  })
  .merge (
    refreshClickStream.map (функция () {return null;})
  ); 

И при рендеринге мы интерпретируем null как «нет данных», таким образом скрывая его элемент пользовательского интерфейса.

 предложение1Stream.subscribe (функция (предложение) {
  if (предложение === null) {
    // скрываем первый предложенный элемент DOM
  }
  else {
    // показываем первый предложенный элемент DOM
    // и визуализируем данные
  }
}); 

Общая картина сейчас:

  refreshClickStream: ---------- o -------- o ---->
     requestStream: -r -------- r -------- r ---->
    responseStream: ---- R --------- R ------ R ->
 предложение1Stream: ---- s ----- N --- s ---- N-s ->
 предложение2Stream: ---- q ----- N --- q ---- N-q ->
 предложение3Stream: ---- t ----- N --- t ---- N-t ->
  

Где N означает null .

В качестве бонуса мы также можем отображать «пустые» предложения при запуске. Это делается путем добавления startWith (null) к потокам предложений:

 var предложение1Stream = responseStream
  .map (функция (listUsers) {
    // получаем одного случайного пользователя из списка
    вернуть listUsers [Math.floor (Math.random () * listUsers.length)];
  })
  .merge (
    refreshClickStream.map (функция () {return null;})
  )
  .startWith (ноль); 

Результат:

  refreshClickStream: ---------- o --------- o ---->
     requestStream: -r -------- r --------- r ---->
    responseStream: ---- R ---------- R ------ R ->
 предложение1Stream: -N - s ----- N ---- s ---- N-s ->
 предложение2Stream: -N - q ----- N ---- q ---- N-q ->
 предложение3Stream: -N - t ----- N ---- t ---- N-t ->
  

Закрытие предложения и использование кешированных ответов

Остается реализовать одну функцию.У каждого предложения должна быть своя собственная кнопка «x», чтобы закрыть его и загрузить вместо него другую. На первый взгляд, можно сказать, что достаточно сделать новый запрос при нажатии любой кнопки закрытия:

 var close1Button = document.querySelector ('. Close1');
var close1ClickStream = Rx.Observable.fromEvent (close1Button, 'щелкните');
// и то же самое для close2Button и close3Button

var requestStream = refreshClickStream.startWith ('запускающий щелчок')
  .merge (close1ClickStream) // мы добавили это
  .map (function () {
    var randomOffset = Math.floor (Math.random () * 500);
    вернуть 'https://api.github.com/users?since=' + randomOffset;
  }); 

Это не работает. Он закроет и перезагрузит все предложения , а не только тот, который мы выбрали. Есть несколько разных способов решить эту проблему, и, чтобы она была интересной, мы решим ее, повторно используя предыдущие ответы. Размер страницы ответа API составляет 100 пользователей, в то время как мы использовали только 3 из них, так что доступно много свежих данных.Больше не нужно запрашивать.

И снова давайте думать потоками. Когда происходит событие щелчка «close1», мы хотим использовать ответ , отправленный последним в ответ на responseStream , чтобы получить одного случайного пользователя из списка в ответе. Как таковое:

  поток запроса: --r --------------->
   responseStream: ------ R ----------->
close1ClickStream: ------------ c ----->
предложение1Stream: ------ s ----- s ----->
  

В Rx * есть функция комбинатора под названием combLatest , которая, кажется, делает то, что нам нужно.Он принимает два потока A и B в качестве входных данных, и всякий раз, когда какой-либо из потоков выдает значение, combLatest объединяет два последних отправленных значения a и b из обоих потоков и выводит значение c = f (x, y ) , где f - определяемая вами функция. Лучше пояснить диаграмму:

  поток A: --a ----------- e -------- i -------->
поток B: ----- b ---- c -------- d ------- q ---->
          vvvvvvvv combLatest (f) vvvvvvv
          ---- AB --- AC - EC --- ED - ID - IQ ---->

где f - заглавная функция
  

Мы можем применить CombineLatest () к close1ClickStream и responseStream , так что всякий раз, когда нажимается кнопка закрытия 1, мы получаем последний отправленный ответ и генерируем новое значение для offer1Stream . С другой стороны, combLatest () является симметричным: всякий раз, когда новый ответ выдается на responseStream , он будет объединяться с последним щелчком «закрыть 1», чтобы создать новое предложение. Это интересно, потому что это позволяет нам упростить наш предыдущий код для advice1Stream , например:

 var предложение1Stream = close1ClickStream
  .combineLatest (responseStream,
    function (click, listUsers) {
      вернуть listUsers [Math.floor (Math.random () * listUsers.длина)];
    }
  )
  .merge (
    refreshClickStream.map (функция () {return null;})
  )
  .startWith (ноль); 

В головоломке все еще не хватает одного фрагмента. CombineLatest () использует самый последний из двух источников, но если один из этих источников еще ничего не испустил, combLatest () не может создать событие данных в потоке вывода. Если вы посмотрите на диаграмму ASCII выше, вы увидите, что на выходе ничего нет, когда первый поток передал значение a . Только когда второй поток передал значение b , он мог произвести выходное значение.

Существуют разные способы решения этой проблемы, и мы остановимся на самом простом, который имитирует нажатие кнопки «закрыть 1» при запуске:

 var offer1Stream = close1ClickStream.startWith ('startup click') // мы добавили это
  .combineLatest (responseStream,
    функция (клик, listUsers) {l
      вернуть listUsers [Math.floor (Math.random () * listUsers.length)];
    }
  )
  .merge (
    refreshClickStream.map (функция () {return null;})
  )
  .startWith (ноль); 

Завершение

И мы закончили.Полный код для всего этого был:

 var refreshButton = document.querySelector ('. Обновить');
var refreshClickStream = Rx.Observable.fromEvent (refreshButton, 'щелкните');

var closeButton1 = document.querySelector ('. close1');
var close1ClickStream = Rx.Observable.fromEvent (closeButton1, 'щелкните');
// и та же логика для close2 и close3

var requestStream = refreshClickStream. startWith ('запускающий щелчок')
  .map (function () {
    var randomOffset = Math.floor (Math.random () * 500);
    верните https: // api.github.com/users?since= '+ randomOffset;
  });

var responseStream = requestStream
  .flatMap (функция (requestUrl) {
    return Rx.Observable.fromPromise ($. ajax ({url: requestUrl}));
  });

var предложение1Stream = close1ClickStream.startWith ('запускающий щелчок')
  .combineLatest (responseStream,
    function (click, listUsers) {
      вернуть listUsers [Math.floor (Math.random () * listUsers.length)];
    }
  )
  .merge (
    refreshClickStream.map (функция () {return null;})
  )
  .startWith (ноль);
// и та же логика для предложений2Stream и Suggestion3Stream

предложение1Stream.подписаться (функция (предложение) {
  if (предложение === null) {
    // скрываем первый предложенный элемент DOM
  }
  else {
    // показываем первый предложенный элемент DOM
    // и визуализируем данные
  }
}); 

Внутри функции handleClick все, что нам нужно сделать, это изменить значение count :

  function handleClick () {
счетчик + = 1;
}  

Svelte "инструментирует" это назначение с помощью некоторого кода, который сообщает ему, что DOM необходимо обновить.

Покажи мне

  пусть count = 0;
$: удвоено = количество * 2;  

  
 {count} doubled is {doubled}