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简介： 前端开发的本质是什么？响应式编程相对于 MVVM 或者 Redux 有什么优点？响应式编程的头脑是否可以应用到后端开发中？本文以一个新闻网站为例，论述在前端开发中若何使用响应式编程头脑；再以盘算电商平台双11每小时成交额为例，分享同样的头脑在实时盘算中的相同与差别之处。
人人在前端开发的历程中，可能会想过这样一个问题：前端开发究竟是在开发什么？在我看来，前端开发的本质是让网页视图能够准确地响应相关事宜。在这句话中有三个关键字："网页视图"，"准确地响应"和"相关事宜"。
"相关事宜"可能包罗页面点击，鼠标滑动，准时器，服务端请求等等，"准确地响应"意味着我们要凭据相关的事宜来修改一些状态，而"网页视图"就是我们前端开发中最熟悉的部门了。
凭据这样的看法我们可以给出这样 视图 = 响应函数(事宜) 的公式：
View = reactionFn(Event)
在前端开发中，需要被处置事宜可以归类为以下三种：
这样我们的公式就可以进一步推导为：
View = reactionFn(UserEvent | Timer | Remote API)
二 、应用中的逻辑处置
为了能够更进一步明白这个公式与前端开发的关系，我们以新闻网站举例，该网站有以下三个要求：
- 勾选刷新：勾选 Checkbox 时自动刷新，否则住手自动刷新。
- 下拉刷新：当用户从屏幕顶端下拉时刷新数据。
若是从前端的角度剖析，这三种需求划分对应着：
- 单击刷新：click -> fetch
- 勾选刷新：change -> (setInterval clearInterval) -> fetch
- 下拉刷新：(touchstart touchmove touchend) -> fetch news_app
1、 MVVM
在 MVVM 的模式下，对应上文的响应函数（reactionFn）会在 Model 与 ViewModel 或者 View 与 ViewModel 之间举行被执行，而事宜 (Event) 会在 View 与 ViewModel 之间举行处置。
MVVM 可以很好的抽象视图层与数据层，然则响应函数（reactionFn）会散落在差别的转换历程中，这会导致数据的赋值与网络历程难以举行准确追踪。另外由于事宜 (Event) 的处置在该模子中与视图部门慎密相关，导致 View 与 ViewModel 之间对事宜处置的逻辑复用难题。
2 、Redux
在 Redux 最简朴的模子下，若干个事宜 (Event) 的组合会对应到一个 Action 上，而 reducer 函数可以被直接以为与上文提到的响应函数 (reactionFn) 对应。
然则在 Redux 中：
- State 只能用于形貌中心状态，而不能形貌中心历程。
- Action 与 Event 的关系并非一一对应导致 State 难以追踪现实转变泉源。
3 、响应式编程与 RxJS
维基百科中是这样界说响应式编程：
在盘算中，响应式编程或反应式编程（英语：Reactive programming）是一种面向数据流和转变流传的声明式编程范式。这意味着可以在编程语言中很利便地表达静态或动态的数据流，而相关的盘算模子会自动将转变的值通过数据流举行流传。
以数据流维度重新思量用户使用该应用的流程：
- 点击按钮 -> 触发刷新事宜 -> 发送请求 -> 更新视图
- 勾选自动刷新
- 手指触摸屏幕
- 自动刷新距离 -> 触发刷新事宜 -> 发送请求 -> 更新视图
- 手指在屏幕上下滑
- 自动刷新距离 -> 触发刷新事宜 -> 发送请求 -> 更新视图
- 手指在屏幕上住手滑动 -> 触发下拉刷新事宜 -> 发送请求 -> 更新视图
- 自动刷新距离 -> 触发刷新事宜 -> 发送请求 -> 更新视图
- 关闭自动刷新
以 Marbles 图示意：
拆分上图逻辑，就会获得使用响应式编程开发当前新闻应用时的三个步骤：
- 界说源数据流
- 组合/转换数据流
- 消费数据流并更新视图
我们划分来举行详细形貌。
界说源数据流
使用 RxJS，我们可以很利便的界说出种种 Event 数据流。
1）单击操作
涉及 click 数据流。
click$ = fromEvent<MouseEvent>(document.querySelector('button'), 'click');
2）勾选操作
涉及 change 数据流。
change$ = fromEvent(document.querySelector('input'), 'change');
3）下拉操作
涉及 touchstart, touchmove 与 touchend 三个数据流。
touchstart$ = fromEvent<TouchEvent>(document, 'touchstart');
touchend$ = fromEvent<TouchEvent>(document, 'touchend');
touchmove$ = fromEvent<TouchEvent>(document, 'touchmove');
4）准时刷新
interval$ = interval(5000);
5）服务端请求
fetch$ = fromFetch('https://randomapi.azurewebsites.net/api/users');
组合/转换数据流
1）点击刷新事宜流
在点击刷新时，我们希望短时间内多次点击只触发最后一次，这通过 RxJS 的 debounceTime operator 就可以实现。
clickRefresh$ = this.click$.pipe(debounceTime(300));
2）自动刷新流
使用 RxJS 的 switchMap 与之前界说好的 interval$ 数据流配合。
autoRefresh$ = change$.pipe(
switchMap(enabled => (enabled ? interval$ : EMPTY))
);
3）下拉刷新流
连系之前界说好的 touchstart$touchmove$ 与 touchend$ 数据流。
pullRefresh$ = touchstart$.pipe(
switchMap(touchStartEvent =>
touchmove$.pipe(
map(touchMoveEvent => touchMoveEvent.touches[0].pageY - touchStartEvent.touches[0].pageY),
takeUntil(touchend$)
),
filter(position => position >= 300),
take(1),
repeat()
);
最后，我们通过 merge 函数将界说好的 clickRefresh$autoRefresh$ 与 pullRefresh$ 合并，就获得了刷新数据流。
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refresh$ = merge(clickRefresh$, autoRefresh$, pullRefresh$));
消费数据流并更新视图
将刷新数据流直接通过 switchMap 打平到在第一步到界说好的 fetch$，我们就获得了视图数据流。
可以通过在 Angular 框架中可以直接 async pipe 将视图流直接映射为视图：
<div *ngFor="let user of view$ | async">
</div>
在其他框架中可以通过 subscribe 获得数据流中的真实数据，再更新视图。
至此，我们就使用响应式编程完整的开发完成了当前新闻应用，示例代码[1]由 Angular 开发，行数不跨越 160 行。
我们总结一下，使用响应式编程头脑开发前端应用时履历的三个历程与第一节中公式的对应关系：
View = reactionFn(UserEvent | Timer | Remote API)
1）形貌源数据流
与事宜UserEvent | Timer | Remote API 对应，在 RxJS 中对应函数划分是：
- UserEvent: fromEvent
- Timer: interval, timer
- Remote API: fromFetch, webSocket
2）组合转换数据流
与响应函数(reactionFn)对应，在 RxJS 中对应的部门方式是：
- COMBINING: merge, combineLatest, zip
- MAPPING: map
- FILTERING: filter
- REDUCING: reduce, max, count, scan
- TAKING: take, takeWhile
- SKIPPING: skip, skipWhile, takeLast, last
- TIME: delay, debounceTime, throttleTime
3）消费数据流更新视图
与 View 对应，在 RxJS 及 Angular 中可以使用：
- subscribe
- async pipe
响应式编程相对于 MVVM 或者 Redux 有什么优点呢？
- 形貌事宜发生的自己，而非盘算历程或者中心状态。
- 提供了组合和转换数据流的方式，这也意味着我们获得了复用连续转变数据的方式。
- 由于所有数据流均由层层组合与转换获得，这也就意味着我们可以准确追踪事宜及数据转变的泉源。
若是我们将 RxJS 的 Marbles 图的时间轴模糊，并在每次视图更新时增添纵切面，我们就会发现这样两件有趣的事情：
- Action 是 EventStream 的简化。
- State 是 Stream 在某个时刻的对应。
难怪我们可以在 Redux 官网中有这样一句话：若是你已经使用了 RxJS，很可能你不再需要 Redux 了。
The question is: do you really need Redux if you already use Rx? Maybe not. It's not hard to re-implement Redux in Rx. Some say it's a two-liner using Rx.scan() method. It may very well be!
写到这里，我们对网页视图能够准确地响应相关事宜这句话是否可以举行进一步的抽象呢？
所有事宜 -- 找到 --> 相关事宜 -- 做出 --> 响应
而按时间顺序发生的事宜，本质上就是数据流，进一步拓展就可酿成：
源数据流 -- 转换 --> 中心数据流 -- 订阅 --> 消费数据流
这正是响应式编程在前端能够完善事情的基础头脑。然则该头脑是否只在前端开发中有所应用呢？
谜底是否认的，该头脑不仅可以应用于前端开发，在后端开发甚至实时盘算中都有着普遍的应用。
三、 打破信息之墙
在前后端开发者之间，通常由一面叫 REST API 的信息之墙离隔，REST API 隔离了前后端开发者的职责，提升了开发效率。但它同样让前后端开发者的眼界被这面墙离隔，让我们试着来推倒这面信息之墙，一窥同样的头脑在实时盘算中的应用。
1 、实时盘算 与 Apache Flink
在最先下一部门之前，让我们先先容一下 Flink。Apache Flink 是由 Apache 软件基金会开发的开源流处置框架，用于在无界限和有界限数据流上举行有状态的盘算。它的数据流编程模子在有限和无限数据集上提供单次事宜（event-at-a-time）处置能力。
在现实的应用中，Flink 通常用于开发以下三种应用：
- 事宜驱动型应用 事宜驱动型应用从一个或多个事宜流提取数据，并凭据到来的事宜触发盘算、状态更新或其他外部动作。场景包罗基于规则的报警，异常检测，反敲诈等等。
- 数据剖析应用 数据剖析义务需要从原始数据中提取有价值的信息和指标。例如双十一成交额盘算，网络质量监测等等。
- 数据管道(ETL)应用 提取-转换-加载（ETL）是一种在存储系统之间举行数据转换和迁徙的常用方式。ETL 作业通常会周期性地触发，将数据从事务型数据库拷贝到剖析型数据库或数据仓库。
我们这里以盘算电商平台双十一每小时成交额为例，看下我们在之前章节获得方案是否仍然可以继续使用。
在这个场景中我们首先要获取用户购物下单数据，随后盘算每小时成交数据，然后将每小时的成交数据转存到数据库并被 Redis 缓存，最终通过接口获取后展示在页面中。
在这个链路中的数据流处置逻辑为：
用户下单数据流 -- 转换 --> 每小时成交数据流 -- 订阅 --> 写入数据库
与之前章节中先容的：
源数据流 -- 转换 --> 中心数据流 -- 订阅 --> 消费数据流
头脑完全一致。
若是我们用 Marbles 形貌这个历程，就会获得这样的效果，看起来很简朴，似乎使用 RxJS 的 window operator 也可以完成同样的功效，然则事实真的云云吗？
2 、被隐藏的复杂度
真实的实时盘算比前端中响应式编程的复杂度要高许多，我们在这里举几个例子：
事宜乱序
在前端开发历程中，我们也会碰着事宜乱序的情形，最经典的情形先提议的请求后收到响应，可以用如下的 Marbles 图示意。这种情形在前端有许多种设施举行处置，我们在这里就略过不讲。
我们今天想先容的是数据处置时面临的时间乱序情形。在前端开发中，我们有一个很主要的条件，这个条件大幅度降低了开发前端应用的复杂度，那就是：前端事宜的发生时间和处置时间相同。
想象一下，若是用户执行页面动作，例如 click, mousemove 等事宜都酿成了异步事宜，而且响应时间未知，那整个前端的开发复杂度会若何。
然则事宜的发生时间与处置时间差别，在实时盘算领域是一个主要的条件。我们仍以每小时成交额盘算为例，当原始数据流经由层层传输之后，在盘算节点的数据的先后顺很可能已经乱序了。
若是我们仍然以数据的到来时间来举行窗口划分，最后的盘算效果就会发生错误：
为了让 window2 的窗口的盘算效果准确，我们需要守候 late event 到来之后举行盘算，然则这样我们就面临了一个两难问题：
- 无限等下去：late event 可能在传输历程中丢失，window2 窗口永远没有数据产出。
- 守候时间太短：late event 还没有到来，盘算效果错误。
Flink 引入了 Watermark 机制来解决这个问题，Watermark 界说了什么时刻不再守候 late event，本质上提供了实时盘算的准确性和实时性的折中方案。
关于 Watermark 有个形象的比喻：上学的时刻，先生会将班级的门关上，然后说：“从这个点之厥后的同砚都算迟到了，一切罚站“。在 Flink 中，Watermark 充当了先生关门的这个动作。
数据反压
在浏览器中使用 RxJS 时，不知道人人有没有思量这样一种情形：observable 发生的速率快于 operator 或者 observer 消费的速率时，会发生大量的未消费的数据被缓存在内存中。这种情形被称为反压，幸运的是，在前端发生数据反压只会导致浏览器内存被大量占用，除此之外不会有更严重的结果。
然则在实时盘算中，当数据发生的速率高于中心节点处置能力，或者跨越了下游数据的消费能力时，应当若何处置？
对于许多流应用程序来说，数据丢失是不能接受的，为了保证这一点，Flink 设计了这样一种机制：
- 在理想情形，在一个持久通道中缓冲数据。
- 当数据发生的速率高于中心节点处置能力，或者跨越了下游数据的消费能力时，速率较慢的接收器会在行列的缓冲作用耗尽后立刻降低发送器的速率。更形象的比喻是，在数据流流速变慢时，将整个管道从水槽“回压”到水源，并对水源举行节省，以便将速率调整到最慢的部门，从而到达稳固状态。
Checkpoint
实时盘算领域，每秒钟处置的数据可能有数十亿条，这些数据的处置不能能由单台机械自力完成。事实上，在 Flink 中，operator 运算逻辑会由差别的 subtask 在 差别的 taskmanager 上执行，这时我们就面临了另外一个问题，当某台机械发生问题时，整体的运算逻辑与状态该若何处置才气保证最后运算效果的准确性？
Flink 中引入了 checkpoint 机制用于保证可以对作业的状态和盘算位置举行恢复，checkpoint 使 Flink 的状态具有优越的容错性。Flink 使用了 Chandy-Lamport algorithm 算法的一种变体，称为异步 barrier 快照（asynchronous barrier snapshotting）。
当最先 checkpoint 时，它会让所有 sources 纪录它们的偏移量，并将编号的 checkpoint barriers 插入到它们的流中。这些 barriers 会经由每个 operator 时标注每个 checkpoint 前后的流部门。
当发生错误时，Flink 可以凭据 checkpoint 存储的 state 举行状态恢复，保证最终效果的准确性。
冰山一角
由于篇幅的关系，今天先容的部门只能是冰山一角，不外
源数据流 -- 转换 --> 中心数据流 -- 订阅 --> 消费数据流
的模子无论在响应式编程照样实时盘算都是通用的，希望这篇文章能够让人人对数据流的头脑有更多的思索。
作者：开发者小助手_LS