函数响应式编程(Functional Reactive Programming:FRP)是一种和事件流有关的编程方式，其角度类似EventSoucing，关注导致状态值改变的行为事件，一系列事件组成了事件流。
FRP是更加有效率地处理事件流，而无需显式去管理状态。
具体来说，FRP包括两个核心观点：
1.事件流，离散事件序列
2.属性properties, 代表模型连续的值。
一系列事件是导致属性值发生变化的原因。FRP非常类似于GOF的观察者模式。
为什么需要FRP?
FRP的需求来源于对于多个值发生改变，以javascript为例子，如下：
var a = function (b,c) { return b + c } // a = b + c
其中a实际代表b与c之和，如果b或c持续不断在被改变，如何触发a值也跟着变化呢？
也就是说，上述代码只是一种表达式，并没有指定a值的变化依赖b和c。
使用Reactive.js可以达到指定这种依赖关系，代码如下：
//A = B + C
var reactiveA = $R(function (b, c) { return b + c });
var reactiveB = $R.state(2);
var reactiveC = $R.state(1);
reactiveA.bindTo(reactiveB, reactiveC);
reactiveA(); //-> 3
reactiveB(5); //Set reactiveB to 5
reactiveC(10); //Set reactiveC to 10
reactiveA(); //-> 15
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我们将b和c可以看成是被观察者，而a作为观察者，如果随着时间推移，b和c的值不断变化，如何将这种变化传导到a呢？
我们将导致b和c被观察者发生变化的一系列事件组成事件流，可以用集合来表达事件流，那么FRP框架所要做的就是，遍历这个事件流集合，将导致b和c的变化的事件重新播放，获得a的一系列值结果。
事件流被称为被观察者序列(observable sequences)，其实被观察者是一种Monads。
当存在重复的事件流怎么办？只能选取一个，事件流如果很多，需要进行压缩，所有这些针对事件流(被观察者序列)的额外加工处理需要专门框架实现，RxJava和RxJS分别这样的框架，RxJava是视频巨头Netflix推出的Functional reactive框架。支持java 8的lambda，支持 Groovy, Clojure, Scala 和 JRuby语言。
根据云视频巨头Netflix的Functional Reactive in the Netflix API with RxJava一文：
RxJava作为一个Functional reactive框架，可以提供了如下对被观察者的集合(事件流)处理能力：进行filtering, selecting, transforming, combining 和composing 。
在对被观察的数据类型进行遍历中，消费者(consumer也就是被观察者自身)从生产者(producer观察者)那里拉取poll数值，然后，线程会堵塞等待直到这些数值真正到达获取。反过来说，生产者(producer观察者)在数值可用时，则是将数值推送push给消费者。这样的方式更加灵活，因为数值的获取可以是同步或异步。
以RxJava/groovy代码为例子：
/**
* Asynchronously calls 'customObservableNonBlocking' and defines
* a chain of operators to apply to the callback sequence.
*/
def simpleComposition() {
// fetch an asynchronous Observable<String>
// that emits 75 Strings of 'anotherValue_#'
customObservableNonBlocking()
// skip the first 10
.skip(10)
// take the next 5
.take(5)
// transform each String with the provided function
.map({ stringValue -> return stringValue + "_transformed"})
// subscribe to the sequence and print each transformed String
.subscribe({ println "onNext => " + it})
}
上述代码是对事件流集合中从第10个开始5个 事件进行订阅。
// output
onNext => anotherValue_10_transformed
onNext => anotherValue_11_transformed
onNext => anotherValue_12_transformed
onNext => anotherValue_13_transformed
onNext => anotherValue_14_transformed
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使用Clojure 实现如下：
(defn simpleComposition []
"Asynchronously calls 'customObservableNonBlocking' and defines a
chain of operators to apply to the callback sequence."
(->
; fetch an asynchronous Observable<String>
; that emits 75 Strings of 'anotherValue_#'
(customObservableNonBlocking)
; skip the first 10
(.skip 10)
; take the next 5
(.take 5)
; transform each String with the provided function
(.map #(str % "_transformed"))
; subscribe to the sequence and print each transformed String
(.subscribe #(println "onNext =>" %))))
; output
onNext => anotherValue_10_transformed
onNext => anotherValue_11_transformed
onNext => anotherValue_12_transformed
onNext => anotherValue_13_transformed
onNext => anotherValue_14_transformed
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值得注意的是，Java JDK提供的Futures并不能很好完成FRP，因为进行嵌套组合时带来了复杂性。
FRP的Javascript框架RxJS：https://github.com/Reactive-Extensions/RxJS
还有：Reactive.js: Functional Reactive Programming in Javascript
FRP的Java框架RxJava：https://github.com/Netflix/RxJava
Functional Reactive Programming in Dart
Functional Reactive Programming in Clojurescript