术语：什么是函数式响应式编程/RX中的"glitch"？

Question

在函数式响应式编程中，"故障"的定义是什么?

我知道在一些FRP框架中可能发生"故障"，而在其他框架中则不会发生。例如，RX不是无故障的，而ReactFX是无故障的[1]。

是否有人能给出一个非常简单的例子来说明在使用RX时如何以及何时发生故障，并在同一个例子上显示相应的ReactFX解决方案如何以及为什么没有故障?

Answer 1

定义

我最喜欢的定义:

故障是可观察状态下的暂时不一致。

定义来自Scala。处方:

在FRP上下文中，故障是数据流图中的暂时不一致。由于更新不会立即发生，而是需要时间来计算，因此在更新过程中，FRP系统中的值可能会暂时不同步。此外，根据FRP系统的性质，有可能在传播中有节点被更新不止一次。

考虑整数变量a, b。定义sum和prod，使
sum := a + b,
prod := a * b .

让我们将这个例子重写为JavaFX:

IntegerProperty a = new SimpleIntegerProperty();
IntegerProperty b = new SimpleIntegerProperty();
NumberBinding sum = a.add(b);
NumberBinding prod = a.multiply(b);

现在让我们写一点一致性检查:

InvalidationListener consistencyCheck = obs -> {
    assert sum.intValue() == a.get() + b.get();
    assert prod.intValue() == a.get() * b.get();
};
sum.addListener(consistencyCheck);
prod.addListener(consistencyCheck);
a.set(1);
b.set(2);

这段代码失败了，最后一行出现了一个断言错误，因为:

• b更新(到2)
  • sum更新(到3)
    • ' consistencyCheck '被触发，' a == 1 '， ' b == 2 '，但' prod == 0 '，因为' prod '尚未更新

这是一个小故障—prod暂时与a和b不一致

使用ReactFX消除故障

首先要注意的是，ReactFX 不是"无故障"的，但是它为您提供了消除故障的工具。除非你有意识地去使用它们，否则ReactFX不会比RX(例如rxJava)更无故障。

在ReactFX中消除故障的技术依赖于事件传播是同步的这一事实。另一方面，RX中的事件传播总是异步的，因此这些技术不能在RX系统中实现。

在上面的例子中，我们希望延迟侦听器通知，直到sum和prod都被更新。下面是如何使用ReactFX实现这一点:

import org.reactfx.Guardian;
import org.reactfx.inhibeans.binding.Binding;
IntegerProperty a = new SimpleIntegerProperty();
IntegerProperty b = new SimpleIntegerProperty();
Binding<Number> sum = Binding.wrap(a.add(b)); // Binding imported from ReactFX
Binding<Number> prod = Binding.wrap(a.multiply(b)); // Binding imported from ReactFX
InvalidationListener consistencyCheck = obs -> {
    assert sum.getValue().intValue() == a.get() + b.get();
    assert prod.getValue().intValue() == a.get() * b.get();
};
sum.addListener(consistencyCheck);
prod.addListener(consistencyCheck);
// defer sum and prod listeners until the end of the block
Guardian.combine(sum, prod).guardWhile(() -> {
    a.set(1);
    b.set(2);
});

Answer 2

简短回答:glitch =不一致/非法/无意义的状态。

这里有一个相关链接:https://social.msdn.microsoft.com/Forums/en-US/bc2c4b71-c97b-428e-ad71-324055a3cd03/another-discussion-on-glitches-and-rx?forum=rx

另外，请参阅钠的作者谈话的第29分钟的另一个答案:http://youtu.be/gaG3tIb3Lbk。

和一个相关的SOF答案:如何避免Rx中的故障

根据Tomas的回答，这是我对故障的理解。

有一个数据流图，有3个节点:a, B, C

A - B>

C ->

在这个简单的例子中，如果我更改了a，导致更改了B，但C还没有更新，就会发生故障。这是一个故障。

C与b不一致

假设B=2*A, C=2*A

如果B不等于C，那么这是一个故障

Answer 3

下面是c# RX中致命"故障"情况的一个非常简短的理论示例

var t = Observable
        .Interval(TimeSpan.FromSeconds(1))
        .Publish()
        .RefCount();
var s = t.CombineLatest(t, (t1,t2) => 1/(1-(t1-t2));

由于t1和t2都代表了热点观测t的最新值，因此可以假设t1-t2总是0。所以s应该是1。

但是当下标s时，我们确实得到1作为第一个观察值，但随后我们得到一个除零异常。在RxJS中，我们会得到NaN。

原因很简单:当a或b产生一个值时，a.CombineLatest(b, f)将做出反应，将这个新值与另一个可观测值的最后观测值结合起来。这是设计上的，但是根据我的经验，使用RX的人有时会认为这些是故障，特别是当来自其他具有不同"最新"概念的FRP库时。

这当然是一个人为的例子，只是为了说明对CombineLatest的误解。

也许CombineLatest应该被称为WhenAny在ReactiveUI库，这将澄清操作语义?