• 我从事Akka Streams的Scala项目已经有很多年了,我对需要提防的事情有相当好的感觉。在我当前的项目中,我们正在使用Java,并且正在使用Reactive Streams Specification的Reactor的实现。在学习该库包时,我偶然发现了许多常见的错误和不良做法,这些我
  • 众说纷纭:如果您正在寻找更好的方法,并且已经找到了CQRS/ES,那么它们是多余的。 如果actor用作聚合或事件投射,可以很好地与CQRS/ES一起工作,我过去曾在奥尔良做过。 因为这与人们被教
  • 这是优步Uber员工Gergely Orosz自己的经验分享: 两年前我加入了优步,担任移动软件工程师,有一些后端经验,我构建了带有支付功能的应用程序 - 并在后来重写了它。之后,我就晋升工程管理并领导了一个团队。这意味着需要接触更多的后端,因为我的团队负 icon
  • Bastion 是一个高可用、容错的运行时系统,具有动态的、面向调度的、轻量级的进程模型。它通过轻量级进程实现提供类似参与者模型的并发性,并有效地利用所有系统资源来保证最多一次的消息传递。特点: 基于消息的通信使这个项目成为一个精益的Actor系统网格。 icon
  • 在本文中,我将讨论其中的一些错误以及我在未来项目中尝试减轻这些错误的经验教训。这绝不是对理想解决方案的讨论,这只是我通过使用 Go 的经验学习和发展的想法: 1. Goroutines在我看来,Go 作为一种语言非常吸引人的地方(除了 icon
  • 他是Actor模型创建者,认为真正OO应该是对象之间进行消息传递,而非直接进行方法调用,他为此创建了Erlang这种分布式语言,Java中Akka等都是Actor模型的实现者。他说:面向对象语言的问题在于它带有所有隐含的环境上下文。如果你想要一个香蕉,但你得到的是拿着香蕉的大猩猩和整 icon
  • Vert.x基于轻量级actor,名为Verticles。Verticle是一个独立的工作单元,可以独立扩展。通常,actor模型要求actor具有称为“传入邮箱”的概念,该概念通常是队列(更具体地说是阻塞缓冲队列)。因此,如果一个actor想要由另一个actor完成 icon
  • 从2015年开始,我们朝着Ruby 3进行了艰苦的开发,其目标是性能、并发性和类型三方面提升。Matz特别提到性能,“ Ruby3将比Ruby2快3倍”,也就是 icon
  • 两个项目在主要重点上的区别: 奥尔良的主要重点是简化分布式计算,并允许非专家编写高效,可扩展和可靠的分布式服务。(banq注:类似EJB或JMS做法,试图隐藏网络通信的复杂性,与EJB的区别是,EJB之间通信是类似Akka之间的异步通信方式) Akka是用于构建分布式 icon
  • 可能您是第一次听说这种令人着迷的语言称为Elixir。之前您可能一直在使用Ruby开发软件。在这种情况下,Elixir似乎突然出现了,它成为您以前所有问题的解决方案。它快速 icon
  • 使用开源(OSS)vlingo/platform实现分布式,并发,被动,事件驱动和微服务架构的简化。与领域驱动设计一起,这是商业战略和现代技术相遇的十字路口。这意味着当您构建有界上下文时,vlingo/platform不会妨碍您。相反,vlingo/platform有助于您的核心业务模型的明 icon
  • Rust 的 Actor 框架。 异步和同步actor 本地/线程上下文中的 Actor 通信 使用期货进行异步消息处理 < icon
  • Actor模型是一种这样的编程结构,它对大量独立作业进行建模,以任何顺序进行处理,无需锁同步。如Java中Play!框架。在本文中,我将描述如何在 golang 中实现一个原始的 Actor 模型。我们将利用 golang 提供的工具进行并发处理——goroutine、通道和等待组。 icon
  • Nova 使构建容错和分布式 Web 应用程序变得简单。它从不同的 Web 框架中获取想法,并以 Erlang 和 BEAM 提供的功能和稳定性来实现它们。 简单的、容错、分布式 在几分钟内创建一个基本网页 使用 Erlang OTP 实现容错和分发 icon
  • 本节我们将解决并发访问的问题。. 我们的域代码非常优雅,但即使我们使用记录和一些不可变集合,它在多线程环境中也不是完全安全的。比如我们要实现在同时预定同一个座位的情况下,一个请求成功一个失败的保证。如何实施?在大多数情况下,您将在数据库级别引入某种乐观(或悲观)锁定。在这种情况下,您本身并没 icon
  • 没有并行性+量化执行+确定性行为=确定性模拟测试,不多线程去测试分布式系统,从并发系统中移除并发。像FoundationDB这样的人已 icon
  • 点击标题 黑客新闻讨论这是对软件开发社区的精彩贡献,本着《Why's Poignant Guide》和《L icon
  • 当前人们对大脑自身的认识深入促进人工智能和认知科学等方面发展,仿真人类的大脑思考模型称为启发很多创新方法研究的源泉,例如人其实是神经元交互聚合的产物,人类群体是否可视为神经元集合的延伸?如何借鉴神经元这种演进方法来研究复杂系统?维特斯坦特说:太初有为,世界是由行为互动组成=世界是由事实组成, icon