响应式编程

叫我阿柒啊

从Java全栈到Vue3实战：一次真实面试的深度复盘面试官：一位经验丰富的技术负责人，专注于企业级系统架构设计与前后端协同开发。他善于通过提问引导候选人深入思考，并在关键点上提出挑战性问题。

喝拿铁写前端

为什么数据变了界面却不动？——Vue / React / Angular 常见渲染“失效”场景全解析在现代前端框架中，数据驱动视图已经是标配。理论上，数据一变，UI 就应该自动更新。然而，实际开发中，不论是 Vue、React 还是 Angular，都可能出现“数据改了但界面没动”的情况。

WebFlux响应式编程基础工程搭建最近接到公司升级 jdk21&响应式编程的需求，研究了几天，带大家简单使用一下吧，由于多数公司使用的还是 jdk1.8，这篇文章我们就用 jdk1.8 来展示

深入理解 Kotlin Flow：异步数据流处理的艺术在现代应用开发中，异步操作和数据流处理已成为核心需求。无论是处理网络请求、数据库操作，还是响应用户交互，都需要高效、可靠的异步处理机制。Kotlin Flow 作为 Kotlin 协程生态的重要组成部分，为开发者提供了一种简洁、强大的方式来处理异步数据流。本文将从基础概念到高级应用，全面剖析 Kotlin Flow 的方方面面，帮助你掌握这一现代化的数据流处理工具。

在未来等你

JDK21深度解密 Day 9：响应式编程模型重构在JDK21中，虚拟线程的引入彻底改变了传统的异步编程模型。作为"JDK21深度解密"系列的第91天，我们将聚焦于响应式编程模型重构这一关键主题。通过本篇文章，您将获得以下核心收益：

CompletableFuture典型错误 -- 代码出自某大厂某团技术文章《CompletableFuture原理与实践-外卖商家端API的异步化》文中存在对于CompletableFuture错误用法，我们先来看其表述：

Project Reactor源码解析通过一个最简单的发布订阅流程探究底层机制我们将从 subscribe 方法开始，详细分析订阅关系如何构建，层层嵌套形成完整的订阅链。

响应式编程之Project ReactorProject Reactor作为响应式编程范式的核心实现框架，严格遵循Reactive Streams规范体系，其架构设计完整包含了规范定义的四个核心组件：Publisher（数据源）、Subscriber（订阅者）、Subscription（订阅关系）和Processor（处理节点）。在该框架中，Flux和Mono不仅实现了Publisher接口的标准语义，更构建了完整的响应式数据流处理范式：通过订阅关系建立生产-消费通道，基于事件驱动机制实现非阻塞式数据推送，同时通过背压（backpressure）

糖心何包蛋爱编程

（六）Reactive-Stream 响应式流基于异步、消息驱动的全事件回调系统：响应式系统Reactive Streams（响应式流）是一种处理异步数据流的规范和模式。它具有以下特点和优势：

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（二）Reactor核心-前置知识1本章是Reactor核心-前置知识（第一期），主要讲解Lambda表达式。回忆上一章我们学习了什么是响应式编程、基础概念、必读知识。一篇文章我不想写得太长了，文章不像是视频或者图片比较生动，文章太长了容易犯困。所以我直接上干货，能插图的地方我尽量插图，希望您能坚持看完。觉得有用的话点赞加藏关注，这就是我文思泉涌的动力。

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（四）Reactor核心-前置知识3本章是Reactor核心-前置知识（第三期），主要讲解StreamAPI。Stream流可以抽象为工厂的流水线，整条流水线走完，数据就处理完了。StreamAPI可以抽象为流水线上的各种操作，比如筛选、转换、组合等。本文章只适合有基础或从业人员进行学习。如果觉得文章有用，就点赞加藏关注支持一下吧。

刘同学有点忙

浏览器内置响应式编程？用 TC39 Signals 提案实现 TodoList你还在为 Vue 的 ref()、React 的 useState()、Solid 的 createSignal() 疯狂切脑吗？

🔥 Vue3响应式源码深度解剖：从Proxy魔法到依赖收集，手把手教你造轮子！🚀大家好，我是某大三前端预备役选手🐶，最近闭关修炼Vue3响应式源码，不仅手撕了reactive、shallowReactive、ref等核心API，还顺带偷师了尤大团队的代码设计哲学！今天就用大长文+灵魂图解，带大家深入Vue3响应式的灵魂腹地！（文末有手写代码GitHub仓库哦～）

响应式编程之Reactive Streams介绍Reactive Streams 是一种用于‌异步流处理的标准化规范，旨在解决传统异步编程中的背压管理、资源消耗及响应速度等问题‌。

响应式编程_03响应式编程在Netflix Hystrix 、Spring Cloud Gateway、Spring WebFlux中的应用本质上，我们可以认为响应式编程并不仅仅是一种编程技术，而更是一种架构设计的系统方法，因此可以应用于任何地方。它既可以用于简单的 Web 应用系统，也可以用于大型企业解决方案。当然，对于响应式数据流，我们也完全可以基于它来构建流式系统或大数据系统。

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。