こんにちは！Smalgoの來田です。 注意：タイトルは過激ですが内容至って普通なチュートリアル記事です。 仕事でWorkerを作った時に使ってみてめっちゃ便利だと思ったのでAkka Streamsについて書きたいと思います！ まだまだ中の実装の深いところまで追えてるわけじゃないので間違っていたら教えてください。 Akka Streamsとは Reactive Streams（ノンブロッキングでback pressureな非同期ストリーム処理の標準仕様）のAkka実装 Back Pressureとは 非同期なストリーム処理の場合下記の問題が起きる Publisher側の処理が早い場合Subscriber側のバッファーが溢れてしまう Subscriberに遠慮してPublisher側の処理を抑えた場合は無駄が多くなってしまう それをSubscriberが自分が処理できる量をPublisherに
original: The introduction to Reactive Programming you've been missing (by @andrestaltz) (translated by @ninjinkun, reviewed by @ma0e) あなたはリアクティブプログラミングと呼ばれる新しい方法が気になっている。 勉強するのは大変で、良い教材がないのでさらに難しい。私が勉強を始めたときは、まずチュートリアルを探した。見つけたのは一握りの実践的なガイドだけ、しかもそれらは表面をなぞっているだけで、リアクティブプログラミングのアーキテクチャ全体像を構築しようとしてはいなかった。ある関数を理解するのに、ライブラリのドキュメントは役に立たないことがある。 これを見て欲しい。 Rx.Observable.prototype.flatMapLatest(selector,
- + 最近の小学校では、「お父さん・お母さんの名前をグーグルで検索してみましょう」という、世にも恐ろしい授業があるらしい。・・・。 — 丹 洋介 (@yosuke_tan) January 25, 2015
Reactive Streamsというのはノンブロッキングなback pressure可能な非同期ストリーム処理の標準的な仕様を提供しようというもので、実装としてはAkka Streams、RxJava、Reactor Composable、Ratpackなどがあります。 Reactive StreamsについてはAkkaのコミッタであるKonrad Malawskiさんの以下のスライドがとてもわかりやすいです。 2014 akka-streams-tokyo-japanese from Konrad Malawski ストリーム処理（というか非同期メッセージング全般に言えることですが）では受信側の処理能力を超えるデータを送信し続けるといずれキャパシティを超えてオーバーフローが発生してしまうため、送信側に比べて受信側の処理能力が低い場合は送信側が手加減してデータを送信する必要があります。な
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