响应式网站程序-响应式编程在后端领域的应用

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基于响应式编程，我们可以简单地实现请求获取和手动重试：

import { ajax } from "rxjs/ajax";import { map, retry, catchError } from "rxjs/operators";
const apiData = ajax("/api/data").pipe(  // 可以在 catchError 之前使用 retry 操作符。它会订阅到原始的来源可观察对象，此处为重新发起 HTTP 请求  retry(3), // 失败前会重试最多 3 次  map((res) => {    if (!res.response) {      throw new Error("Value expected!");    }    return res.response;  }),  catchError((err) => of([])));
apiData.subscribe({  next(x) {    console.log("data: ", x);  },  error(err) {    console.log("errors already caught... will not run");  },});

用户输入

对应一些用户交互，还可以通过订阅方式获取所需信息：

const observable = Rx.Observable.fromEvent(input, "input") // 监听 input 元素的 input 事件  .map((e) => e.target.value) // 一旦发生，把事件对象 e 映射成 input 元素的值  .filter((value) => value.length >= 1) // 接着过滤掉值长度小于 1 的  .distinctUntilChanged() // 如果该值和过去最新的值相等，则忽略  .subscribe(    // subscribe 拿到数据    (x) => console.log(x),    (err) => console.error(err)  );// 订阅observable.subscribe((x) => console.log(x));

在用户频繁交互的情况下，数据流使我们能够轻松限制和集中精力。此外，模块之间的呼叫和风波通信也可以通过这些方法进行处理。

比较其他技术

当接触到响应式编程的概念时，大多数人都会被它弄糊涂，很容易与承诺和事件订阅的设计混淆。我看看。

承诺

答应我相信你们都熟悉它，这里的比较显然更多的是将 Rxjs 中的可观察性与它进行比较。这两者似乎非常不同：

风暴

同样，基于观察者模型，我相信很多人对风暴和反应式编程之间的关系更加盲目。根据具体的设计实现，风波和响应式编程模式可以实现高度的相似性。

一个明显的区别是，由于响应式编程面向数据流和变化传播，这意味着我们可以配置数据流以在将其传递给风波处理器之前对其进行转换。也因为流，响应式编程可以清晰地表示一个包含一堆异步/风波的组合，从头到尾与流的算子，而原来的风波反弹只能表示一堆相邻节点的关系，数据流的方向和过程可以进一步掌握。

同时，结合响应式编程的组合流、缓存和其他功能，我们可以获得更多。

响应式编程如何提供服务

说了很多，我相信你对响应式编程的概念和使用有一定的了解。现在，让我们上去看看它能为我们做什么。

热观察与冷观察

在Rxjs中，有热观察和冷观察的概念。区别：

let liveStreaming$ = Rx.Observable.interval(1000).take(5);
liveStreaming$.subscribe(  data => console.log('subscriber from first second')  err => console.log(err),  () => console.log('completed'))
setTimeout(() => {  liveStreaming$.subscribe(    data => console.log('subscriber from 2nd second')    err => console.log(err),    () => console.log('completed')  )}, 2000)// 事实上两个订阅者接收到的值都是 0,1,2,3,4，此处为冷观察

在 Rxjs 中，Observable 默认为冷观察，通过 publish（）和 connect（），您可以将冷 Observable 转换为热：

let publisher$ = Rx.Observable.interval(1000).take(5).publish();
publisher$.subscribe(  data => console.log('subscriber from first minute',data),  err => console.log(err),  () => console.log('completed'))
setTimeout(() => {    publisher$.subscribe(        data => console.log('subscriber from 2nd minute', data),        err => console.log(err),        () => console.log('completed')    )}, 3000)
publisher$.connect();// 第一个订阅者输出的是0,1,2,3,4，而第二个输出的是3,4，此处为热观察

热观测和

冷观测根据具体场景的不同，可能会有不同的要求，Observable 提供的缓存能力也可以解决很多业务场景。例如，如果我们想在群后手动同步之前的聊天记录，我们可以通过冷观察来完成。同样，热观测也非常通用。

合流

流的处理可能是响应式编程中最有趣的部分。通常，有两种形式的汇合：

# 1. merge
--1----2-----3--------4---
----a-----b----c---d------
           merge
--1-a--2--b--3-c---d--4---

# 2. combine
--1----2-----3--------4---
----a-----b-----c--d------
         combine
----1a-2a-2b-3b-3c-3d-4d--

那么，这种形式的汇合可以具体应用于哪里呢？例如，合并

表单可以在群聊和聊天室中使用，一些多人协作场景和公众号订阅场景可以通过这种方法进行合并，最后按照顺序显示相应的操作记录。

作为另一个反例，我们估计 Excel 中两个条纹 A1 和 B2 的乘以函数。在这些情况下，使用 combine 方法合并流是预期的，因此我们可以订阅如：

const streamA1 = Rx.Observable.fromEvent(inputA1, "input"); // 监听 A1 单元格的 input 事件const streamB2 = Rx.Observable.fromEvent(inputB2, "input"); // 监听 B2 单元格的 input 事件
const subscribe = combineLatest(streamA1, streamB2).subscribe((valueA1, valueB2) => {  // 从 streamA1 和 streamB2 中获取最新发出的值    return valueA1 + valaueB2;});// 获取函数计算结果observable.subscribe((x) => console.log(x));

在小型后端应用中响应式网站程序，一般分为渲染层、数据层、网络层等多个功能模块。即使按照功能结构对服务进行拆分响应式网站程序，仍然会出现服务之间的调用导致复杂的依赖、事件触发和窃听等情况，在这些情况下，上下游数据流和信息流只能通过全局搜索关键字来找到，通过一个节点和一个又一个的关键字搜索，可以大致梳理出数据源。

这样，如果使用响应式编程，我们可以通过各种收敛方法和订阅分发方法，将应用程序中的数据流从头到尾串在一起。这样，我们可以清楚地看到当前节点上的数据来自哪里，是用户的行为还是来自网络请求。

其他使用方式

它

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