响应式编程

步入响应式编程篇（二）之Reactor API对于响应式编程的基于概念，以及JDK自带的落地实现，可以查看步入响应式编程篇（一）本篇将介绍Reactor API的使用：

.NET 响应式编程 System.Reactive 系列文章（三）：Subscribe 和 IDisposable 的深入理解在前两篇文章中，我们详细介绍了 IObservable<T> 和 IObserver<T> 的核心概念及交互流程。但在实际使用 System.Reactive 时，一个常见的误区是认为数据流一旦订阅，就不需要额外管理。这种认知是危险的，因为 Observable 的订阅可能是无限的，如果不管理好订阅的生命周期，很容易导致内存泄漏和资源浪费。

.NET 响应式编程 System.Reactive 系列文章（二）：深入理解 IObservable<T> 和 IObserver<T>在上一篇文章的结尾，我原本计划在本篇介绍 System.Reactive 的基础操作符，比如如何创建、转换和过滤数据流。但在撰写内容时，我意识到，对于刚接触 System.Reactive 的读者来说，直接介绍操作符可能有些仓促，因为操作符的使用必须建立在对 IObservable<T> 和 IObserver<T> 这两个核心接口的深刻理解之上。

.NET 响应式编程 System.Reactive 系列文章（一）：基础概念在现代软件开发中，处理异步事件和数据流已经成为常见的需求，比如用户输入、网络请求、传感器数据等。这些数据流通常是无限的、异步的、实时的，而传统的编程方式往往无法优雅地处理这些情况。响应式编程(Reactive Programming)为我们提供了一种新的思路，帮助开发者更自然、更高效地管理数据流和异步事件。

Swift Combine 学习（五）：Backpressure和 Scheduler在前面的文章中，已经介绍了 Combine 的基础概念、订阅机制和操作符的使用。本文将深入探讨 Combine 中的异步流程控制，包括 Backpressure 和 Scheduler。这些概念对于编写健壮的异步应用程序非常重要。

Swift Combine 学习（七）：实践应用场景举例在前面的系列文章中，我们已经深入学习了 Combine 框架的各个组成部分和使用方法。现在，是时候将这些理论知识付诸实践了。本文将通过实际的编程案例，展示 Combine 在日常开发中的应用场景，包括网络请求处理、用户界面交互、数据绑定等。通过这些实例，希望能够帮助您更好地理解如何在实际项目中使用 Combine。

在代码中写死业务计算公式与计算公式模板中选择了与某天，领导说重构系统，不出意外这是第4次重构系统了，当然去年就说了，今年年底才紧锣密鼓的执行。而我现在所在的公司，经常调整计算公式，我的后端开发们天天写死计算公式在代码里面，虽然我只负责前端开发，依然在想提高前端的开发速度，代码至简，简单的代码实现复杂的功能。

关于RxSwift中ReplaySubject，你看这个就明白了最近在复习RxSwift的操作符使用，看到ReplaySubject时，一直感觉网上很多例子讲解的很绕，今天用一个简单的例子来说明一下：

SpringBoot3 响应式编程Spring Boot 3 中的响应式编程是一个重要的特性，它允许开发者构建非阻塞、异步和基于事件的应用程序，这对于处理高并发和实时数据流的应用场景尤为重要。以下是对Spring Boot 3响应式编程的详细解析：

前端对视频自动抽帧生成预览轴，给一个URL即可最近出于个人兴趣，正在开发一个这样的视频剪辑器，等开发得差不多了，可能会开源出来。今天主要讲一讲下面轨道中的视频预览是如何实现的。

spring-boot-starter-data-redis是否支持reactive响应式编程开源项目SDK：https://github.com/mingyang66/spring-parent 个人文档：https://mingyang66.github.io/raccoon-docs/#/

响应式编程会给Java带来哪些问题？本文为稀土掘金技术社区首发签约文章，30天内禁止转载，30天后未获授权禁止转载，侵权必究！在我之前文章——这，就是响应式编程中，看到大家对响应式编程这个主题比较感兴趣，有很多评论和阅读，所以我决定在五月再继续再更新几篇响应式编程的文章，希望大家多多关注，多多点赞。

春哥的魔法书

Spring WebFlux：响应式编程在软件开发领域，随着互联网应用的规模和复杂性不断增加，传统的编程模型逐渐暴露出一些局限性，尤其是在面对高并发、大规模数据流处理等场景时。为了应对这些挑战，响应式编程（Reactive Programming）应运而生，它提供了一种更为高效、灵活的编程范式，以适应不断变化的系统需求。

响应式编程Spring Reactor探索响应式编程（Reactive Programming），简单来说是一种生产者只负责生成并发出数据/事件，消费者来监听并负责定义如何处理数据/事件的变化传递方式的编程思想。

这，就是响应式编程！（如何用更少的线程做更多的事）本文为稀土掘金技术社区首发签约文章，30天内禁止转载，30天后未获授权禁止转载，侵权必究！在实际工作场景中，我们往往要面对各种各样的优化问题：

一只爱撸猫的程序猿

Spring Boot中如何使用Reactor模型？Spring Boot使用的Reactor模型是一种基于Java的反应式编程框架，属于Spring WebFlux框架的核心部分。Reactor模型主要提供了一种在Java虚拟机上构建非阻塞应用的方式，这种方式使用了响应式编程原理，通过响应式流（Reactive Streams）标准来实现。

前端开发中的响应式编程响应式编程是一种面向数据流和变化传播的编程范式。这意味着可以在编程语言中很方便地表达静态或动态的数据流，而相关的计算模型会自动将变化的值通过数据流进行传播。

新时代码农

响应式编程：构建动态响应系统的艺术在如今这个高速发展的数字时代，软件系统面临着前所未有的挑战：用户期望获得即时反馈、数据量急剧膨胀、系统需要24/7不间断运行。在这样的背景下，响应式编程（Reactive Programming）应运而生，它不仅应对了现代软件开发的需求，还为处理复杂的数据流、构建高效的异步应用提供了新的思路。

小金子同志

Android 响应式架构AndroidReactive 是一个开源的 Android 响应式的业务框架. 帮助你在项目开始之初, 快速的搭建可以编写业务代码的响应式基础业务层的架构

如何在 React 中使用 SolidJS 的 Signal？Signal 的概念在社区已经讨论了一段时间了，作为细粒度的响应式概念，Signal 给前端领域带来了不少新内容，如 SolidJS、Preact Signals 等等。而翻看 SolidJS 和 Preact Signals 的源码会发现，在 Signal 的实现上两者并没有太大差异，甚至于和早期用 JavaScript 实现 Signal 的 S.js 也没有太大差异。Signal 的实现如此稳定的原因在于，Signal 本身的概念非常成熟且稳定。