В последние годы требования к приложениям значительно изменились. Десятки серверов, время отклика в несколько секунд, оффлайновое обслуживание, которое могло длиться часами, гигабайты данных — такими были большие приложения буквально несколько лет назад. Сегодня же приложения работают абсолютно на всём, начиная с простых мобильников и заканчивая кластерами из тысячи процессоров. Пользователи ожидают миллисекундного времени отклика и стопроцентного аптайма, в то время как данные выросли до петабайтов.

Первоначально эту нишу занимали крупные инновационные интернет-компании типа Google или Twitter, однако такие требования к приложениям начали всплывать во многих областях индустрии. Финансовые и телекоммуникационные компании первыми начали внедрять новые практики, чтобы удовлетворить новым требованиям, а теперь подтягиваются и остальные.

Новые требования требуют новых технологий. Предыдущие решения делали упор на управляемые сервера и контейнеры. Масштабирование достигалось засчёт покупки более крутых серверов и использования многопоточности. Для добавления новых серверов приходилось применять комплексные, неэффективные и дорогие проприетарные решения.

Однако прогресс не стоит на месте. Архитектура приложений эволюционировала в соответствии с изменившимися требованиями. Приложения, разработанные на основе этой архитектуры, мы называем Реактивными Приложениями. Такая архитектура позволяет программистам создавать событийно-ориентированные, масштабируемые, отказоустойчивые и отзывчивые приложения — приложения, работающие в реальном времени и обеспечивающие хорошее время реакции, основанные на масштабируемом и отказоустойчивом стеке и которые легко развернуть на многоядерных и облачных архитектурах. Эти особенности критически важны для реактивности.

Я хочу рассказать о современной дисциплине программирования, отвечающей растущим требованиям масштабируемости, отказоустойчивости и быстрого отклика, и незаменимой как в многоядерных средах, так и в облачных вычислениях, а также представить вам открытый онлайн-курс по ней, который начнётся всего через несколько дней.

Если вы интересуетесь клиентским программированием, то как и я, вероятно, могли слышать о Meteor, уже не новом веб-фреймворке, который относится к набирающим популярность, так называемым «фулл-стек» фреймворкам. О нем уже писали на Хабре, чтобы не дублировать информацию, можно почитать здесь или тут. Я довольно давно слышал о метеоре, но все никак не решался его пощупать. И вот, пришли очередные выходные, и я снова наткнулся на него. В этот раз я решил честно попробовать, что это такое. Может быть, этот пост даст кому-то небольшой толчок к началу изучения или хотя бы знакомства с этим инструментом. Тогда это было бы не зря.
Disclaimer: может вызвать зависимость.
Давайте же сделаем первые шаги к освоению meteorjs, добро пожаловать под кат.

Отказоустойчивость, отзывчивость, ориентированность на события и масштабируемость — четыре принципа нынче популярного реактивного программирования. Именно следуя им создаётся backend больших систем с одновременной поддержкой десятков тысяч соединений.

Отзывчивость, простота, гибкость и расширяемость кода — принципы, которые можно закрепить за реактивным UI.

Наверняка, если совместить реактивные backend и UI, то можно получить качественный продукт. Именно его мы и попытались сделать, разрабатывая 2GIS Dialer — звонилки, которая работает через API и при этом должна оставаться быстрой и удобной.

Существует много технологий для организации параллельных вычислений, одна из наиболее перспективных и простых (да-да) — модель акторов. Она позволяет частично избавится от насущных проблем параллелизма, вроде состояния гонки, блокирующих ожиданий окончания операций, бесконечных мьютексов и синхронизаций и многого иного. Так же подобный подход существенно облегчает распараллеливание кода.

Знакомится будем на примере фреймворка akka используя язык java (сам akka написан на scala).

Здравствуйте, меня зовут Дмитрий Карловский и я… клиент-сайд разработчик. За плечами у меня 8 лет поддержки самых различных сайтов и веб-приложений: от никому не известных интернет-магазинов, до таких гигантов как Яндекс. И всё это время я не только фигачу в продакшн, но и точу топор, чтобы быть на самом острие технологий. А теперь, когда вы знаете, что я не просто хрен с горы, позвольте рассказать вам про один архитектурный приём, которым я пользуюсь последний год.

Данная статья знакомит читателя с абстракцией «атом», предназначенной для автоматизации слежения за зависимостями между переменными и эффективного обновления их значений. Атомы могут быть реализованы на любом языке, но примеры в статье будут на javascript.

Осторожно: чтение может вызвать вывих мозга, приступ холивара, а также бессонные ночи рефакторинга.

Введение

В данной статье я хочу рассмотреть разработку клиентской библиотеки к условному api сервису. В качестве такого сервиса я буду использовать воображаемый Rest-api Хабрахабра.

Чтобы такая рутинная задача стала немного интереснее, мы усложним требования, добавив кэширование и приправим всё это библиотекой Reactive Extensions.

Всех заинтересовавшихся приглашаю под кат.

Введение

Добро пожаловать в третью часть серии статей «Изучаем React». Сегодня мы будем изучать, как устроена архитектура Facebook Flux, и как использовать ее в своих проектах.

React.js позволяет очень эффективно и быстро работать с DOM-ом, активно развивается и с каждым днем набирает все больше популярности. Недавно открыл для себя концепцию реактивного программирования, в частности, не менее популярную библиотеку Rx.js. Данная библиотека выводит на новый уровень работу с событиями и асинхронным кодом, которого в UI логике javascript приложений предостаточно. Пришла идея объединить мощь данных библиотек в одно целое и посмотреть что из этого выйдет. В этой статье вы узнаете о том как удалось подружить Rx.js и React.js.

Снижаем количество вычислений и продлеваем жизнь мобильного устройства. Допустим, у пользователя открыта страница сайта на которой воспроизводится видео, проигрывается музыка, запущено приложение с 3d-графикой, но в данный момент он не смотрит на нее пользуется другим приложением, просматривает другую вкладку в браузере, или отвлекся на телефонный разговор и т.д., долгом разработчика является улучшить UX и/или продлить жизнь мобильного устройства пользователя.

В последнее время мы часто слышим о реактивном программировании и видим различные баззворды: message-driven архитектура, event-sourcing, CQRS. К сожалению, на Хабре об этом пишут довольно мало, поэтому я решил исправить ситуацию и поделиться своими знаниями со всеми желающими.

В этой статье мы узнаем об основных особенностях реактивных приложений, рассмотрим, как паттерны CQRS и EventSourcing помогут нам в их создании, а чтобы не было скучно, мы с вами шаг за шагом сделаем свой мессенджер с вебсокетом и акторами, соответствующий всем канонам реактивного программирования. Для реализации всего этого добра, мы будем использовать замечательный язык Scala вместе с не менее превосходной библиотекой Akkа, реализующей модель акторов. Еще, мы будем использовать Play Framework для написания веб-составляющей нашего приложения. Итак, приступим.

Статья предназначена для тех, кто уже знаком со Scala и слышал о модели акторов. Все остальные тоже приглашаются к прочтению, принципы реактивного программирования можно применять вне зависимости от языка и фреймворка.

Задача: на входе сигналы с клавиатуры (keyup, keydown) — на выходе буквы и слова декодированные по азбуке Морзе. О том, как декларативно решить данную задачу используя FRP подход, в частности Rx.js — ниже под катом. (Зачем? Because we can)

Этот цикл статей предназначен для знакомства начинающего реактивного программиста с мощью библиотеки RxJava ˜— реализации принципов реактивного программирования для JVM. Это перевод обширного туториала по RxJava Крисса Фруссиоса, основанного на IntroToRx для Rx.NET.

Для следования этой обучающей программе от вас не потребуются знания реактивного или функционального программирования, однако, предполагается наличие базовых знаний Java.

Материал этих статей расчитан на прочтение от начала до конца. Его обьем больше, чем среднего туториала, но меньше чем реальной книги. Мы начнем с самых основ и от раздела к разделу будем переходить к всё более продвинутым сценариям и концепциям. Каждый раздел задумывался самодостаточным и лаконичным для того, чтобы к нему можно было вернуться в будущем.

В вводной статье мы рассмотрели преимущества реактивного подхода в программировании на Java, а также ситуации в которых библиотека Rx бывает более или менее полезной. В этой части мы рассмотрим основные типы, на которых базируется концепция реактивного программирования и несколько дополнительных классов, которые помогут нам в понимании принципов работы библиотеки.

Одна из главных идей, лежащих в основе Rx, заключается в том, что неизвестно когда именно последовательность выдаст новое значение или завершится. Однако, у нас есть возможность управлять временем в которое мы начнем или закончим получать эти значения. К тому же, если наши подписчики используют внешние ресурсы, то мы вероятно захотим освободить их по окончанию некой последовательности.

Синопсис

Эта статья основана на опыте разработки, приложения системы конструирующей типовые Landing-page по заранее заданным в панели управления параметрами. В статье будет описано почему для разработки приложения был выбран Mithril, его свойства, преимущества и какие подводные камни можно встретить при использовании этого замечательного инструмента.

Кому может быть интересна данная статья?

Данная статья может заинтересовать тех кто изучает использование микро-фреймворков для решения определенных задач в которых нужен удобный поддерживаемый инструментарий, с легкой и практичной архитектурой, и не нагруженной общей оболочкой. К тому же Mithril как инструмент несмотря на малый размер обладает высокой производительностью — что также является не маловажным фактором при выборе нужного инструмента разработки. Интересно?

Существует бесчисленное множество статей относительно шаблона MVVM в iOS, но немного о RxSwift, и мало кто акцентирует внимание на том, как выглядит паттерн MVVM на практике и как его реализовать.



ReactiveX — библиотека для создания асинхронных и основанных на событии программ при помощи наблюдаемой последовательности.  — reactivex.io

RxSwift — относительно молодой фреймворк, который позволяет "реактивно программировать". Если Вы ничего о нем не знаете, тогда наведите справки, потому что функциональное реактивное программирование (FRP) набирает обороты, и не собирается останавливаться.

Уважаемые хабравчане.

Поскольку дискуссия вокруг статьи идет весьма активно, Жан-Жак Дюбре (он читает комментарии) решил организовать чаты в gitter.

Вы можете пообщаться с ним лично в следующих чатах:
https://gitter.im/jdubray/sam
https://gitter.im/jdubray/sam-examples
https://gitter.im/jdubray/sam-architecture

Также автор статьи разместил примеры кода здесь: https://bitbucket.org/snippets/jdubray/

По поводу кода он оставил следующий комментарий:

I don't code for a living, so I am not the best developer, but people can get a sense of how the pattern works and that you can do the exact same thing as React + Redux + Relay with plain JavaScript functions, no need for all these bloated library (and of course you don't need GraphQL).

Представляю вашему вниманию перевод статьи Tailing the MongoDB Replica Set Oplog with Scala and Akka Streams.

Введение

В этой статье я попробую объяснить, как следить за обновлениями в MongoDB Oplog при помощи Scala драйвера MongoDB и Akka Streams.
Примеры, приведенные в данной статье не следует рассматривать и использовать в продакшн среде.
Каждый из нас знает Unix команду tail -f, Tailable Cursor имеет тот же концепт. MongoDB предоставляет возможность использовать эту функцию по умолчанию и не требует дополнительных библиотек и инструментов. Что касается Oplog — это такая же коллекция, как и все остальные и ничего нового не требуется.
Если вы хотите узнать больше об Oplog и Tailable Cursor, то вы можете найти больше информации в документации MongoDB:

• Replica Set Oplog
• Create Tailable Cursor

Проект созданный в данной статье удобно расположился на Github.

Введение

Эта статья является продолжением предыдущей опубликованной статьи Tailing the MongoDB Replica Set Oplog with Scala and Akka Streams.
Как мы обсуждали прежде, слежение за обновлениями в MongoDB Sharded Cluster Oplog имеет свои подводные камни по сравнению с Replica Set. Данная статья попытается раскрыть некоторые аспекты темы.
В блоге команды MongoDB имеются очень хорошие статьи, полностью покрывающие тему слежения за обновлениями из MongoDB Oplog в Sharded Clusters. Вы можете найти их по следующим ссылкам:

• Tailing the MongoDB Oplog on Sharded Clusters
• Pitfalls and Workarounds for Tailing the Oplog on a MongoDB Sharded Cluster

Так же вы можете найти информацию об MongoDB Sharded Cluster в документации.
Примеры, приведенные в данной статье не следует рассматривать и использовать в продакшн среде. Проект с примерами доступен на github.

MongoDB Sharded Cluster

Из документации MongoDB:

Sharding, или горизонтальное масштабирование, разделение и распределение данных на нескольких серверах или сегментах (shards). Каждый сегмент является независимой базой данных, и в совокупности все сегменты составляют единую локальную базу данных.

В продакшин среде каждый узел является Replica Set: