Berlin Expert Days / BED-Con 2018, Berlin: Vortrag von Alex Krause (@alex0ptr, Senior Softwareingenieur bei QAware) Abstract: Reaktive Programmierung, reaktive Systeme und das Reactive Manifesto rücken im Moment immer stärker in den Fokus der Java Community. Der Begriff Reaktive Programmierung wird hierbei häufig synonym mit Reaktiven Systemen verwendet, dabei ist Reaktive Programmierung eher ein gutes Werkzeug, um diese zu implementieren. Reaktive Programmierung eignet sich darüber hinaus ausgezeichnet für parallele Programmierung, UI-Applikationen und das Managen von Applikationszuständen. Der Vorteil liegt hierbei in dem verständlicheren Code, der eine bessere Wiederverwendbarkeit aufweist. Ein häufig angenommener Nachteil ist die initial steilere Lernkurve. In dem Vortrag geht es darum, die Grundlagen Reaktiver Programmierung leicht verdaulich zu erklären und die Vorteile gegenüber Alternativen deutlich zu machen. Die zweite Hälfte des Vortrags besteht aus Praxisbeispielen und Tipps für den Einstieg in die Nutzung von konkreten Implementierungen, die den Reactive-Streams-Standard (JEP 266) implementieren. Hierbei verwenden wir zur Demonstration das Reactor Framework, welches auch die reaktive Kernkomponente von Spring 5 und Spring Webflux ist.

1. Alex Krause
alex.krause@qaware.de
@alex0ptr
Reaktive Programmierung
in verständlichen Worten

2. @alex0ptr

3. Worüber ich heute nicht
rede… 🤐
Effizienz
Skalierung
non-Blocking I/O
message-driven
Aktoren
Resilience
Reaktive Systeme
Reactive Manifesto
@alex0ptr

4. Worüber wir heute reden.
Wie sieht das im Einsatz aus?
Was ist Reaktive Programmierung?
Wo liegt der Nutzen?
@alex0ptr

5. Was ist Reaktive
Programmierung? 🤔
@alex0ptr

6. Ganz am Anfang:
Functional Reactive Programming
🧐
🎓
@alex0ptr

7. Functional Reactive Programming
1. reaktive Produzenten
2. reaktive Deklaration
3. automatische Propagierung
@alex0ptr

8. Reactive Producers
Behaviours, Signals
‣ (zeit-)kontinuerlich sich ändernde Werte
‣ erzeugen Wertänderungen
Events, Streams, Sequences (of Events)
‣ zeitdiskret, potentiell nicht endlich
‣ erzeugen Ereignisse
@alex0ptr

9. Demo
@alex0ptr
Das tut mir jetzt mehr weh als euch! 😬

10. Dependency Graph ⚙
a = 1
b = 2
c = a + b
“a = 2”
=> “c == 4”
@alex0ptr
a b
c

11. Was ist Reaktive Programmierung? ✔
“was” (deklarativ) anstatt “wann”, “wie” (Reihenfolge,
Abhängigkeiten)
@alex0ptr

12. Wo liegt der Nutzen? 🤔
@alex0ptr

13. Alternativen:
Observer Pattern und Callbacks
@alex0ptr

14. Alternativen:
Observer Pattern und Callback-😈🔥
@alex0ptr

15. Beispiel: Linie zeichnen
@alex0ptr
Maier and Odersky “Deprecating the Observer Pattern with Scala.React”

16. @alex0ptr
Seiteneffekte
Kapselung
Komposition
Resourcen Management
Separation of Concerns
Semantische Distanz
Uniformität
Abstraktion
Datenkonsistenz
var path: Path = null
val moveObserver = { (event: MouseEvent) =>
path.lineTo(event.position)
draw(path)
}
control.addMouseDownObserver { event =>
path = new Path(event.position)
control.addMouseMoveObserver(moveObserver)
}
control.addMouseUpObserver { event =>
control.removeMouseMoveObserver(moveObserver)
path.close()
draw(path)
}

17. Ausblick
@alex0ptr
app.mouseDown()
.map(position -> new Line(position, position))
.flatMap(line -> app.mouseMove()
.takeUntilOther(app.mouseUp())
.map(position -> new LineEndChanged(line, position)))
.subscribe(Examples ::updateLine); // side effects

18. @alex0ptr
Verständlichkeit.

19. Zeichen der Zeit 🗞
‣ Frontend, Mobile, Desktop, Backend
‣ Technology Radar: “ADOPT” ReactiveX
‣ Java 9: JEP 266, Observable
‣ Spring 5: Reactor + WebFlux
@alex0ptr

20. Wie sieht das im Einsatz
aus? 🤔
@alex0ptr

21. Praxisrelevante (JVM) Lösungen
@alex0ptr

22. @alex0ptr
ReactiveX

23. @alex0ptr
RxJava
RxJS
Rx.NET
RxScala
RxSwift
etc.

24. @alex0ptr
Reactor

25. Reactive Streams
@alex0ptr
“…is an initiative to provide a standard for asynchronous
stream processing with non-blocking backpressure.”
Ratpack Play Framework
ElasticSearch
Akka Streams
MongoDB
Vert.x
RxJava
Redis
Slick
Reactor Cassandra
Spring
Micronaut

26. Reactive Streams
@alex0ptr
public interface Publisher<T> {
public void subscribe(Subscriber<? super T> s);
}
public interface Subscriber<T> {
public void onSubscribe(Subscription s);
public void onNext(T t);
public void onError(Throwable t);
public void onComplete();
}
public interface Processor<T, R>
extends Subscriber<T>, Publisher<R> {}
public interface Subscription {
public void request(long n);
public void cancel();
}

27. Backpressure
@alex0ptr
💪 💪

28. Backpressure
@alex0ptr
💪 😰

29. Backpressure
@alex0ptr
💪 😎✋
4

30. 🎊 Demo 🎉
@alex0ptr
https://github.com/alex0ptr/reactive-talk

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