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  • 环境与调度者

    函数式功能块到位后，接下来开启异步之旅。第一步我们来看调度者的部分。使用调度者前，先要确认我们能快速地创建它们。通常创建调度者开销较大，因为它们要预分配一个内存段以确保高度信号，实际上这是序言中所阐述的非常著名的运行时 VS 启动时平衡问题。 Reactor 引入了名为 环境 的特定共享上下文来管理各种调度者，来避免不恰当的创建。

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  • 函数式功能

    可重用函数块基本是你一开始使用 Reactor 就需要的核心功能。[1] 那么函数式编程酷在哪里呢? 其核心理念之一将可执行代码当作另一种数据来处理。[2]业务逻辑由原始调用者决定，这与闭包和匿名函数的理念不谋而合。函数式编程还避免了 IF/SWITCH 语句块的包袱，并清晰地分离了功能：每个代码块只负责一个独立功能，而不共享内容。

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  • 核心概述

    图 5. Doge 如何使用 Reactor-核心Reactor 核心含有如下特性：通用 IO &

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  • reactor-核心

    永远别独自展开异步工作。— Jon Brisbin在写 Reactor 1 之后 永远别独自展开异步工作。— Stephane Maldini在写 Reactor 2 之后先来看看，某项目是如何使用 Groovy 的：// 初始化上下文，获取默认调度者Environment.initialize()// RingBufferDispatcher，默认带 8192 槽容量def dispatcher = Environment.sharedDispatcher()// 创建回调Consumer<

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  • 响应式扩展

    响应式扩展，就是通常所说的 Rx，是一组定义良好的函数式 API，大规模扩展了观察者模式。

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  • 响应式数据流

    响应式数据流作为一种新的数据流规范应用于 Java 9 及其后续版本，并被多个供应商和技术企业采纳，包括包括 Netflix，Oracle，Pivotal 或 Typesafe。这一规范的定位非常清晰，旨在提供同/异步数据序列流式控制机制，并在 JVM 上首先推广。该规范由 4 个 Java 接口，1 个 TCK 和一些样例组成。在实现所需的 4 个接口之外，该规范的实质在于经由 TCK 验证的行为状态。

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  • 构架总览

    图 1. Reactor 2.0 主要模块Reactor 代码库拆分成多个子模块，便于选择所需功能，不受其他功能代码块干扰。下面举例说明，为实现异步目标，响应式技术和 Reactor 模块该如何搭配：Spring XD + Reactor-Net (Core/Stream)： 使用 Reactor 作为 Sink/Source IO 驱动。Grails | Spring + Reactor-Stream (Core)： 用 Stream 和 Promise 做后台处理。

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  • 使用前提

    使用 Reactor，Java 版本最低需要 Java 7。若要充分发挥函数组件潜力，需要 Java 8 Lambdas 支持。采用 Spring，Clojure 和 Groovy 扩展作为后备。JVM 支持非安全访问时 Reactor 可满负荷运行 (比如不是Android的情况)。若没有访问非安全策略，基于环形缓冲区的所有特性都不起作用。

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  • 关于该项目

    该项目始于 2012 年。 经过长时间的内部孵化，于 2013 年发布 Reactor 1.x 版本。 Reactor 1 在各种架构下都能成功部署，包括开源的(如 Meltdown)和商业的(如 Pivotal RTI)。2014年，我们开始与一些新兴的响应式数据流规范合作，重新设计并于 2015 年 4 月发布 Reactor 2.0 版本。

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  • 什么是 Reactor?

    现在你要了解下 Reactor，不妨在你喜欢的搜索引擎里输入 Reactive，Spring+Reactive，Asynchronous+Java 之类的关键词，或者直接输入 Reactor是什么货？。简单说，Reactor 是一个轻量级 JVM 基础库，帮助你的服务或应用高效，异步地传递消息。"高效"是指什么?消息从 A传递到 B 时，产生很少的内存垃圾，甚至不产生。

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  • Reactor 介绍

    Reactor 是一个基础库，可用它构建时效性流式数据应用，或者有低延迟和容错性要求的微/纳/皮级服务。 前言 PrefaceTL;DR

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  • Reactor 指南中文版

    说明简介Reactor 是一个基于 JVM 之上的异步应用基础库。为 Java 、Groovy 和其他 JVM 语言提供了构建基于事件和数据驱动应用的抽象库。Reactor 性能相当高，在最新的硬件平台上，使用无堵塞分发器每秒钟可处理 1500 万事件。

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  • 7. 后记

    对之前混乱的文章给广大读者带来的困扰表示致歉，对重新写就后的本文即将给读者带来的清晰表示欣慰。希望大部分的初学者，甚至少部分的非计算机专业读者也能看懂此文。有任何问题，欢迎随时批评指正，thanks。July、二零一四年八月二十二日晚九点。

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  • 6. 参考文献

    《算法导论》的第十二章：字符串匹配；本文中模式串“ABCDABD”的部分图来自于此文：http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/05/Knuth%E2%80%93Morris%E2%80%93Pratt_algorithm.html；本文 3.3.7 节中有限状态自动机的图由微博网友@龚陆安 绘制：http://d.pr/i/NEiz；北京 7 月暑假班邹博半小时KMP视频：http://www.julyedu.com/video/play/id/5；

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  • 5. 扩展 2：Sunday 算法

    上文中，我们已经介绍了 KMP 算法和 BM 算法，这两个算法在最坏情况下均具有线性的查找时间。但实际上，KMP 算法并不比最简单的 c 库函数 strstr() 快多少，而 BM 算法虽然通常比 KMP 算法快，但 BM 算法也还不是现有字符串查找算法中最快的算法，本文最后再介绍一种比 BM 算法更快的查找算法即 Sunday 算法。Sunday 算法由 Daniel M.

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  • 4. 扩展 1：BM 算法

    KMP 的匹配是从模式串的开头开始匹配的，而 1977 年，德克萨斯大学的 Robert S. Boyer 教授和 J Strother Moore 教授发明了一种新的字符串匹配算法：Boyer-Moore 算法，简称 BM 算法。该算法从模式串的尾部开始匹配，且拥有在最坏情况下 O(N) 的时间复杂度。在实践中，比 KMP 算法的实际效能高。

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  • 3. KMP 算法

    3.1 定义Knuth-Morris-Pratt 字符串查找算法，简称为 “KMP 算法”，常用于在一个文本串 S 内查找一个模式串 P 的出现位置，这个算法由 Donald Knuth、Vaughan Pratt、James H. Morris 三人于 1977 年联合发表，故取这三人的姓氏命名此算法。

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  • 2. 暴力匹配算法

    假设现在我们面临这样一个问题：有一个文本串 S，和一个模式串 P，现在要查找 P 在 S 中的位置，怎么查找呢？如果用暴力匹配的思路，并假设现在文本串 S 匹配到 i 位置，模式串 P 匹配到 j 位置，则有：如果当前字符匹配成功（即 S[i] == P[j]），则 i++，j++，继续匹配下一个字符；如果失配（即 S[i]! = P[j]），令 i = i - (j - 1)，j = 0。

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  • 1. 引言

    本 KMP 原文最初写于 2 年多前的 2011 年 12 月，因当时初次接触 KMP，思路混乱导致写也写得混乱。所以一直想找机会重新写下 KMP，但苦于一直以来对 KMP 的理解始终不够，故才迟迟没有修改本文。

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  • 从头到尾彻底理解 KMP

    本文出自 七月在线科技创始人兼 CEO，结构之法算法之道 blog 之博主。版权信息作者：July时间：最初写于 2011 年 12 月，2014 年 7 月 21 日晚 10 点 全部删除重写成此文，随后的半个多月不断反复改进。原文链接：http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7041827

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个人简介

  1. 欢马劈雪

  2. 纵马驰骋迎雪而行

  3. 获得 161620 积分

  4. https://nowjava.com/creator/10001

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