Meetup JUG Mainz, März 2018: Vortrag von Alex Krause (@alex0ptr, Cloud Developer bei cosee GmbH) Abstract: Reaktive Programmierung wird in Form der Reactive Streams Spezifikation nun auch in Java 9 zum offiziellen Standard. Unter anderem eignet sich das Paradigma zum Orchestrieren von Zustandsänderungen und ist hierdurch sogar einer der Gründe für die Deprecation des Observable Interfaces. In der Java Welt wird Reaktive Programmierung häufig entweder mit den Vorteilen Reaktiver Systeme nach Art des Reaktiven Manifests oder mit der besseren Effizienz durch Nutzung von nicht-blockierender Netzwerkkommunikation motiviert. Dabei bietet das Programmierparadigma ganz eigene Vorteile, die viel zu häufig vernachlässigt werden. Wir beginnen die erste Hälfte des Vortrages mit einer seichten Einführung in die Konzepte Reaktiver Programmierung und den Vorteilen gegenüber anderen Ansätzen – unabhängig von der konkreten Plattform. Im zweiten Teil zeigen wir geeignete Anwendungsmöglichkeiten und typische Stolperfallen Reaktiver Programmierung anhand von RxJava.

1. Reaktive Programmierung In Java.
Warum? Wie?
Alex Krause | cosee
alex.krause@cosee.biz | @alex0ptr

3. Worüber ich heute nicht rede 🤐…
message-driven
Reactive Manifesto
non-blocking I/O
reaktive Systeme
Skalierung
resilience
Actors
Effizienz

4. Worüber ich heute rede…
Was ist reaktive Programmierung?
Warum will ich das einsetzen?
Wie sieht das in der Praxis aus?

5. Was ist
Reaktive Programmierung? 🤔

6. Ganz am Anfang:
Functional Reactive Programming

7. Ganz am Anfang:
Functional Reactive Programming
🧐
🎓

8. Functional Reactive Programming
1. reaktive Produzenten
2. reaktive Deklaration
3. automatische Propagierung

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

10. Demo

11. Demo
Das tut mir jetzt mehr weh als euch! 😬

12. Dependency Graph
a = 1
b = 2
c = a + b
“a = 2”
=> “c == 4”
a b
c
⚙⚙

13. Was?
‣ “was” anstatt “wann”, “wie” (Reihenfolge, Abhängigkeiten)
‣ vereinfacht die Implementierung reaktiver Anwendungen
😃
💡

14. Warum will ich das einsetzen? 🤔

15. Alternativen:
Observer Pattern und Callbacks

16. Alternativen:
Observer Pattern und Callback-😈🔥

17. Maier and Odersky “Deprecating the Observer Pattern with Scala.React”
Beispiel: Linie Zeichnen

18. 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)
}

19. 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)
}
🤨

20. Datenkonsistenz
b c
d
a

21. Verständlichkeit.

22. Zeichen der Zeit

23. Zeichen der Zeit
‣ Backend, Mobile, Web, Desktop

24. Zeichen der Zeit
‣ Backend, Mobile, Web, Desktop
‣ Technology Radar: “ADOPT” ReactiveX

25. Zeichen der Zeit
‣ Backend, Mobile, Web, Desktop
‣ Technology Radar: “ADOPT” ReactiveX
‣ Java 9: JEP 266, Observable

26. Zeichen der Zeit
‣ Backend, Mobile, Web, Desktop
‣ Technology Radar: “ADOPT” ReactiveX
‣ Java 9: JEP 266, Observable
‣ Spring 5: Reactor + WebFlux

27. Wie setze ich das ein? 🤔

28. Theorie vs. Praxis

29. ReactiveX
😍

30. RxJava
RxJS
Rx.NET
RxScala
RxSwift
etc.
😍

31. Reactor
😍

32. Reactive Streams
“…is an initiative to provide a standard for asynchronous
stream processing with non-blocking backpressure.”

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

34. Reactive Streams

35. Backpressure
💪 💪

36. Backpressure
💪 😰

37. Backpressure
😴 ✋
😎4

38. 🎊 Demo 🎉

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