System.reactive 反应式编程的底线在哪里

我已经在我的项目中使用RxJava大约一年了。 随着时间的推移，我变得非常喜欢它-现在我想可能太多了

我现在写的大多数方法都有某种形式的Rx，这太棒了！（直到它不是）。 我现在注意到，有些方法需要大量的工作来组合不同的可观测生成方法。 我有一种感觉，虽然我理解了我现在写的东西，但下一个程序员将很难理解我的代码

在我讲到底线之前，让我直接从Kotlin中的代码中给出一个示例（不要深入探讨）：

private fun getCachedEntities(
getManyFunc:（）->可观察，
getFromNetwork:（）->可观察，
getFunc：（字符串）->可观察，
insertFunc：（T）->单位，
updateFunc：（T）->单位，
deleteFunc：（字符串）->单位）
=concat(
getManyFunc（）.filter{isNew（it.timestampMillis）}
.map{ListResult（it.value，“”）}，
getFromNetwork（）.doOnNext{
与存储同步（it.entities、getFunc、insertFunc、updateFunc、deleteFunc）
}).first（）
.onErrorResumeNext{e->//如果发生网络错误，请返回缓存的数据和错误
concat（getManyFunc（）.map{ListResult（it.value，“”）}，错误（e））
}

简单地说，它的作用是：

• 从存储器中检索一些时间戳数据
  • 如果数据不是新的，则从网络获取数据
    • 再次将网络数据与存储器同步（以更新）
  • 如果发生网络错误，请再次检索旧数据和错误

我的实际问题来了： 反应式编程提供了一些非常强大的概念。但正如我们所知，权力越大，责任越大

我们的底线在哪里？用令人敬畏的反应式OneLiner填满我们的整个程序可以吗？还是我们应该把它保存起来，只用于真正平凡的操作

显然，这是非常主观的，但我希望有更多经验的人能够分享他的知识和陷阱。 让我说得更清楚些

我如何设计我的代码，使之既能反应又易于阅读

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我发现在编写Rx（或任何稍微复杂的/新技术）时，有两件事我会牢记在心

我能测试一下吗

我能很容易地雇用一个能维护它的人吗。不是挣扎着去维护它，而是独自去维护它会好吗

为此，我还发现，仅仅因为你可以，并不总是意味着你应该。作为指导，我尽量避免创建超过7行代码的查询。如果查询比这个大，我会尝试将其分解为我编写的子查询

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如果您提供的代码是代码库的核心，并且处于复杂性的极端末端，那么它可能是好的。然而，如果你发现你所有的Rx代码都那么复杂，你可能会创建一个很难使用的代码库。

当你拿起Rx时，它会变得非常闪亮，一切看起来都像生锈的钉子，只等着你插进去

就我个人而言，我认为最大的线索在于名称，反应式框架。给定一个需求，您需要考虑反应式解决方案是否真正有意义

在任何Rx方案中，您都希望引入一个或多个事件流，并针对事件执行一些操作

我认为有两个关键问题需要问：

• 您是否控制事件流
• 您必须以事件流的速率在多大程度上完成响应

如果无法控制事件流，并且必须以事件流的速率响应，则Rx是一个很好的候选

在任何其他情况下，这可能是一个糟糕的选择

我见过很多例子，人们为了证明Rx的合理性而跳出圈套，制造出一种缺乏控制的错觉——这在我看来似乎很疯狂。为什么要放弃你的控制权

一些例子：

您必须从固定的文件列表中提取数据并将其存储在数据库中。您决定将每个文件名推送到一个主题中，并创建一个反应式管道，打开每个文件并投影数据，然后以某种方式处理数据，最后将其写入数据库

这使控制测试和速率测试失败。迭代文件并将其拉入并尽可能快地处理它们会容易得多。“决定推动”这句话是这里的赠品

您需要显示证券交易所的股票价格

显然，这是Rx的一个好选择。如果你总的来说跟不上价格，你就完蛋了。您可能会将价格混为一谈（可能是每秒钟只提供一次更新），但这仍然符合保持价格不变的条件。你不能做的一件事就是要求证券交易所放慢速度

这些（现实世界的）例子几乎落在光谱的两端，并没有太多的灰色区域。但是有很多灰色地带控制不清楚

有时，在客户机/服务器系统中，您戴着客户机帽子，很容易落入牺牲控制的陷阱，或者将控制放在错误的位置，这可以通过正确的设计很容易解决。考虑这一点：

客户端应用程序显示来自服务器的新闻更新

• 新闻更新可随时提交到服务器，并以大容量创建
• 应按客户端设置的间隔刷新客户端
• 刷新间隔可以随时更改，用户始终可以请求立即刷新
• 客户端仅显示由用户指定的带有特定关键字标记的更新
• 新闻更新有时很长，客户端不应存储新闻更新的全部内容，而应显示

  private fun <T : Entity> getCachedEntities(
        getManyFunc: () -> Observable<Timestamped<List<T>>>,
        getFromNetwork: () -> Observable<ListResult<T>>,
        getFunc: (String) -> Observable<Timestamped<T>>,
        insertFunc: (T) -> Unit,
        updateFunc: (T) -> Unit,
        deleteFunc: (String) -> Unit)
        = concat(
        getManyFunc().filter { isNew(it.timestampMillis) }
            .map { ListResult(it.value, "") },
        getFromNetwork().doOnNext {
          syncWithStorage(it.entities, getFunc, insertFunc, updateFunc, deleteFunc)
        }).first()
        .onErrorResumeNext { e ->  // If a network error occurred, return the cached data and the error
          concat(getManyFunc().map { ListResult(it.value, "") }, error(e))
        }