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RxJava反应式编程（影印版 英文版）

RxJava反应式编程（影印版 英文版）
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作者: [美] 著
出版社: 东南大学出版社
2017-10
版次: 1
ISBN: 9787564173708
定价: 92.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 345页
正文语种: 英语
分类: 计算机与互联网
2人买过
  • 　　在今天这个手机APP驱动的时代，程序的异步性和响应性至关重要，响应式编程能帮助你编写更可靠、更易伸缩且性能更好的代码。在《RxJava反应式编程（影印版 英文版）》这本务实的书中，Java开发者首先会学习到如何用反应式视角看待问题，然后再借助这一令人兴奋的全新编程范式所提供的优秀特性构建应用程序。
    　　作者Tomasz Nurkiewicz（托马什·勒克威茨）和Ben Christensen（本·克斯藤森）引入了使用RxJava库的具体例子，解决安卓设备和服务端上的真实性能问题。你会学到RxJava如何利用并行和并发来帮助我们解决今天的问题。
    　　《RxJava反应式编程（影印版 英文版）》同时也提供了即将发布的2.0版本的预览。 Foreword
    Introduction
    1． Reactive Programming with RxJava
    Reactive Programming and RxJava
    When You Need Reactive Programming
    How RxJava Works
    Push versus Pull
    Async versus Sync
    Concurrency and Parallelism
    Lazy versus Eager
    Duality
    Cardinality
    Mechanical Sympathy： Blocking versus Nonblocking I/O
    Reactive Abstraction

    2． Reactive Extensions
    Anatomy of rx．Observable
    Subscribing to Notifications from Observable
    Capturing All Notifications by Using Observer
    Controlling Listeners by Using Subscription and Subscriber
    Creating Observables
    Mastering Observable．create0
    Infinite Streams
    Timing： timer（） and interval（）
    Hot and Cold Observables
    Use Case： From Callback API to Observable Stream
    Manually Managing Subscribers
    rx．subjects．Subject
    ConnectableObservable
    Single Subscription with publishO．refCountO
    ConnectableObservable Lifecycle
    Summary

    3． Operators and Transformations
    Core Operators： Mapping and Filtering
    1-to-1 Transformations Using map（）
    Wrapping Up Using flatMap0
    Postponing Events Using the delay（） Operator
    Order of Events After flatMap0
    Preserving Order Using concatMap0
    More Than One Observable
    Treating Several Observables as One Using merge（）
    Pairwise Composing Using zip（） and zipWith（）
    When Streams Are Not Synchronized with One Another： combineLatest（），
    withLatestFrom（）， and amb（）
    Advanced Operators： collect（）， reduce（）， scan（）， distinct（）， and groupBy（）
    Scanning Through the Sequence with Scan and Reduce
    Reduction with Mutable Accumulator： collect（）
    Asserting Observable Has Exactly One Item Using single（）
    Dropping Duplicates Using distinct（） and distinctUntilChanged（）
    Slicing and Dicing Using skip（）， takeWhile（）， and Others
    Ways of Combining Streams： concat（）， merge（）， and switchOnNext（）
    Criteria-Based Splitting of Stream Using groupBy0
    Where to Go from Here?
    Writing Customer Operators
    Reusing Operators Using compose（）
    Implementing Advanced Operators Using lift（）
    Summary

    4． Applying Reactive Programming to Existing Applications
    From Collections to Observables
    BlockingObservable： Exiting the Reactive World
    Embracing Laziness
    Composing Observables
    Lazy paging and concatenation
    Imperative Concurrency
    flatMap0 as Asynchronous Chaining Operator
    Replacing Callbacks with Streams
    Polling Periodically for Changes
    Multithreading in RxJava
    What Is a Scheduler?
    Declarative Subscription with subscribeOn（）
    subscribeOn0 Concurrency and Behavior
    Batching Requests Using groupBy（）
    Declarative Concurrency with observeOn（）
    Other Uses for Schedulers
    Summary

    5． Reactive from Top to Bottom
    Beating the C1Ok Problem
    Traditional Thread-Based HTTP Servers
    Nonblocking HTTP Server with Netty and RxNetty
    Benchmarking Blocking versus Reactive Server
    Reactive HTTP Servers Tour
    HTTP Client Code
    Nonblocking HTTP Client with RxNetty
    Relational Database Access
    NOTIFY AND LISTEN on PostgreSQL Case Study
    CompletableFuture and Streams
    A Short Introduction to CompletableFuture
    Interoperability with CompletableFuture
    Observable versus Single
    Creating and Consuming Single
    Combining Responses Using zip， merge， and concat
    Interoperability with Observable and CompletableFuture
    When to Use Single?
    Summary

    6． Flow Control and Backpressure
    Flow Control
    Taking Periodic Samples and Throttling
    Buffering Events to a List
    Moving window
    Skipping Stale Events by Using debounce（）
    Backpressure
    Backpressure in RxJava
    Built-in Backpressure
    Producers and Missing Backpressure
    Honoring the Requested Amount of Data
    Summary

    7． Testing and Troubleshooting
    Error Handling
    Where Are My Exceptions?
    Declarative try-catch Replacement
    Timing Out When Events Do Not Occur
    Retrying After Failures
    Testing and Debugging
    Virtual Time
    Schedulers in Unit Testing
    Unit Testing
    Monitoring and Debugging
    doOn．．．（） Callbacks
    Measuring and Monitoring
    Summary

    8． Case Studies
    Android Development with RxJava
    Avoiding Memory Leaks in Activities
    Retrofit with Native RxJava Support
    Schedulers in Android
    UI Events as Streams
    Managing Failures with Hystrix
    The First Steps with Hystrix
    Nonblocking Commands with HystrixObservableCommand
    Bulkhead Pattern and Fail-Fast
    Batching and Collapsing Commands
    Monitoring and Dashboards
    Querying NoSQL Databases
    Couchbase Client API
    MongoDB Client API
    Camel Integration
    Consuming Files with Camel
    Receiving Messages from Kafka
    Java 8 Streams and CompletableFuture
    Usefulness of Parallel Streams
    Choosing the Appropriate Concurrency Abstraction
    When to Choose Observable?
    Memory Consumption and Leaks
    Operators Consuming Uncontrolled Amounts of Memory
    Summary

    9． Future Directions
    Reactive Streams
    Observable and Flowable
    Performance
    Migration
    A． More HTTP Server Examples
    B． A Decision Tree of Observable Operators
    Index
  • 内容简介:
    　　在今天这个手机APP驱动的时代，程序的异步性和响应性至关重要，响应式编程能帮助你编写更可靠、更易伸缩且性能更好的代码。在《RxJava反应式编程（影印版 英文版）》这本务实的书中，Java开发者首先会学习到如何用反应式视角看待问题，然后再借助这一令人兴奋的全新编程范式所提供的优秀特性构建应用程序。
    　　作者Tomasz Nurkiewicz（托马什·勒克威茨）和Ben Christensen（本·克斯藤森）引入了使用RxJava库的具体例子，解决安卓设备和服务端上的真实性能问题。你会学到RxJava如何利用并行和并发来帮助我们解决今天的问题。
    　　《RxJava反应式编程（影印版 英文版）》同时也提供了即将发布的2.0版本的预览。
  • 目录:
    Foreword
    Introduction
    1． Reactive Programming with RxJava
    Reactive Programming and RxJava
    When You Need Reactive Programming
    How RxJava Works
    Push versus Pull
    Async versus Sync
    Concurrency and Parallelism
    Lazy versus Eager
    Duality
    Cardinality
    Mechanical Sympathy： Blocking versus Nonblocking I/O
    Reactive Abstraction

    2． Reactive Extensions
    Anatomy of rx．Observable
    Subscribing to Notifications from Observable
    Capturing All Notifications by Using Observer
    Controlling Listeners by Using Subscription and Subscriber
    Creating Observables
    Mastering Observable．create0
    Infinite Streams
    Timing： timer（） and interval（）
    Hot and Cold Observables
    Use Case： From Callback API to Observable Stream
    Manually Managing Subscribers
    rx．subjects．Subject
    ConnectableObservable
    Single Subscription with publishO．refCountO
    ConnectableObservable Lifecycle
    Summary

    3． Operators and Transformations
    Core Operators： Mapping and Filtering
    1-to-1 Transformations Using map（）
    Wrapping Up Using flatMap0
    Postponing Events Using the delay（） Operator
    Order of Events After flatMap0
    Preserving Order Using concatMap0
    More Than One Observable
    Treating Several Observables as One Using merge（）
    Pairwise Composing Using zip（） and zipWith（）
    When Streams Are Not Synchronized with One Another： combineLatest（），
    withLatestFrom（）， and amb（）
    Advanced Operators： collect（）， reduce（）， scan（）， distinct（）， and groupBy（）
    Scanning Through the Sequence with Scan and Reduce
    Reduction with Mutable Accumulator： collect（）
    Asserting Observable Has Exactly One Item Using single（）
    Dropping Duplicates Using distinct（） and distinctUntilChanged（）
    Slicing and Dicing Using skip（）， takeWhile（）， and Others
    Ways of Combining Streams： concat（）， merge（）， and switchOnNext（）
    Criteria-Based Splitting of Stream Using groupBy0
    Where to Go from Here?
    Writing Customer Operators
    Reusing Operators Using compose（）
    Implementing Advanced Operators Using lift（）
    Summary

    4． Applying Reactive Programming to Existing Applications
    From Collections to Observables
    BlockingObservable： Exiting the Reactive World
    Embracing Laziness
    Composing Observables
    Lazy paging and concatenation
    Imperative Concurrency
    flatMap0 as Asynchronous Chaining Operator
    Replacing Callbacks with Streams
    Polling Periodically for Changes
    Multithreading in RxJava
    What Is a Scheduler?
    Declarative Subscription with subscribeOn（）
    subscribeOn0 Concurrency and Behavior
    Batching Requests Using groupBy（）
    Declarative Concurrency with observeOn（）
    Other Uses for Schedulers
    Summary

    5． Reactive from Top to Bottom
    Beating the C1Ok Problem
    Traditional Thread-Based HTTP Servers
    Nonblocking HTTP Server with Netty and RxNetty
    Benchmarking Blocking versus Reactive Server
    Reactive HTTP Servers Tour
    HTTP Client Code
    Nonblocking HTTP Client with RxNetty
    Relational Database Access
    NOTIFY AND LISTEN on PostgreSQL Case Study
    CompletableFuture and Streams
    A Short Introduction to CompletableFuture
    Interoperability with CompletableFuture
    Observable versus Single
    Creating and Consuming Single
    Combining Responses Using zip， merge， and concat
    Interoperability with Observable and CompletableFuture
    When to Use Single?
    Summary

    6． Flow Control and Backpressure
    Flow Control
    Taking Periodic Samples and Throttling
    Buffering Events to a List
    Moving window
    Skipping Stale Events by Using debounce（）
    Backpressure
    Backpressure in RxJava
    Built-in Backpressure
    Producers and Missing Backpressure
    Honoring the Requested Amount of Data
    Summary

    7． Testing and Troubleshooting
    Error Handling
    Where Are My Exceptions?
    Declarative try-catch Replacement
    Timing Out When Events Do Not Occur
    Retrying After Failures
    Testing and Debugging
    Virtual Time
    Schedulers in Unit Testing
    Unit Testing
    Monitoring and Debugging
    doOn．．．（） Callbacks
    Measuring and Monitoring
    Summary

    8． Case Studies
    Android Development with RxJava
    Avoiding Memory Leaks in Activities
    Retrofit with Native RxJava Support
    Schedulers in Android
    UI Events as Streams
    Managing Failures with Hystrix
    The First Steps with Hystrix
    Nonblocking Commands with HystrixObservableCommand
    Bulkhead Pattern and Fail-Fast
    Batching and Collapsing Commands
    Monitoring and Dashboards
    Querying NoSQL Databases
    Couchbase Client API
    MongoDB Client API
    Camel Integration
    Consuming Files with Camel
    Receiving Messages from Kafka
    Java 8 Streams and CompletableFuture
    Usefulness of Parallel Streams
    Choosing the Appropriate Concurrency Abstraction
    When to Choose Observable?
    Memory Consumption and Leaks
    Operators Consuming Uncontrolled Amounts of Memory
    Summary

    9． Future Directions
    Reactive Streams
    Observable and Flowable
    Performance
    Migration
    A． More HTTP Server Examples
    B． A Decision Tree of Observable Operators
    Index
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