system.reactive - RX 故障的解决方法？

Question

我正在各种平台上试验 Reactive Extensions，让我有点恼火的一件事是故障。

即使对于 UI 代码，这些故障可能 not be that problematic ，通常可以找到一个可以解决它们的运算符，但我仍然发现在出现故障的情况下调试代码更加困难:中间结果对调试并不重要，但我不知道结果何时是中间或“最终” .

在 Haskell 和同步数据流系统中使用纯功能 FRP 进行了一些工作，它也“感觉”错误，但这当然是主观的。

但是当将 RX 连接到非 UI 执行器(如电机或开关)时，我认为故障会更成问题。如何确保只有正确的值被发送到外部执行器？

也许这可以通过一些“调度程序”来解决，该调度程序知道某个“外部传感器”何时触发了启动事件，以便在将最终结果转发给执行器之前处理所有内部事件。类似于 flapjax paper 中描述的内容.

我希望得到答案的问题是:

RX 中是否有某些东西无法修复同步通知的故障？

如果没有，是否存在用于修复同步故障的 RX(最好是生产质量的)库或方法？特别是对于单线程 Javascript 这可能有意义吗？

如果不存在通用解决方案，那么如何使用 RX 来控制外部传感器/执行器而不会在执行器上出现故障？

让我举个例子吧

假设我想打印一系列元组 (a,b)契约(Contract)在哪里

a=n    b=10 * floor(n/10)

n 是自然数流 = 0,1,2....

所以我期待以下顺序

(a=0, b=0)
(a=1, b=0)
(a=2, b=0)
...
(a=9, b=0)
(a=10, b=10)
(a=11, b=10)
...

在 RX 中，为了让事情更有趣，我将使用过滤器来计算 b 流

var n = Observable
        .Interval(TimeSpan.FromSeconds(1))
        .Publish()
        .RefCount();

var a = n.Select(t => "a=" + t);

var b = n.Where(t => t % 10 == 0)
        .Select(t => "b=" + t);

var ab = a.CombineLatest(b, Tuple.Create);

ab.Subscribe(Console.WriteLine);

这给出了我认为是一个小故障(暂时违反不变量/契约(Contract)):

(a=0, b=0)
(a=1, b=0)
(a=2, b=0)
...
(a=10, b=0) <-- glitch?
(a=10, b=10)
(a=11, b=10)

我意识到这是 CombineLatest 的正确行为，但我也认为这被称为故障，因为在真正的纯 FRP 系统中，您不会得到这些违反中间不变性的结果。

请注意，在此示例中，我将无法使用 Zip，而且 WithLatestFrom 也会给出不正确的结果。

当然，我可以将这个例子简化为一个 monadic 计算，从不多播 n 个流事件(这意味着不能过滤而只能映射)，但这不是重点:IMO 在 RX 中你总是得到一个“小故障” ' 每当您拆分并重新加入可观察流时:

    s
   / \
  a   b
   \ /
    t

例如，在 FlapJAX 中你不会遇到这些问题。

这是否有意义？

非常感谢，
彼得

Answer 1

更新:让我尝试在 RX 上下文中回答我自己的问题。

首先，我对“故障”的理解似乎是错误的。从纯 FRP 的角度来看，在我看来 RX 中的小故障，在 RX 中实际上似乎是正确的行为。

所以我想在 RX 中，我们需要明确我们期望驱动传感器组合值的“时间”。

在我自己的例子中，执行器是控制台，传感器是间隔 n .

所以如果我改变我的代码

ab.Subscribe(Console.WriteLine);

进入

ab.Sample(n).Subscribe(Console.WriteLine);

然后只打印“正确”的值。

这确实意味着，当我们得到一个组合来自传感器的值的可观察序列时，我们必须知道所有原始传感器，将它们全部合并，并在将任何值发送到执行器之前用合并的信号对值进行采样......

因此，另一种方法是将 IObservable “提升”为“感知”结构，该结构可以记住并合并原始传感器，例如:

public struct Sensed<T>
{
    public IObservable<T> Values;
    public IObservable<Unit> Sensors;

    public Sensed(IObservable<T> values, IObservable<Unit> sensors)
    {
        Values = values;
        Sensors = sensors;
    }

    public IObservable<Unit> MergeSensors(IObservable<Unit> sensors)
    {
        return sensors == Sensors ? Sensors : Sensors.Merge(sensors);
    }

    public IObservable<T> MergeValues(IObservable<T> values)
    {
        return values == Values ? Values : Values.Merge(values);
    }
}

然后我们必须将所有 RX 方法转移到这个“感知”结构:

public static class Sensed
{
    public static Sensed<T> Sensor<T>(this IObservable<T> source)
    {
        var hotSource = source.Publish().RefCount();
        return new Sensed<T>(hotSource, hotSource.Select(_ => Unit.Default));
    }

    public static Sensed<long> Interval(TimeSpan period)
    {
        return Observable.Interval(period).Sensor();
    }

    public static Sensed<TOut> Lift<TIn, TOut>(this Sensed<TIn> source, Func<IObservable<TIn>, IObservable<TOut>> lifter)
    {
        return new Sensed<TOut>(lifter(source.Values), source.Sensors);
    }

    public static Sensed<TOut> Select<TIn, TOut>(this Sensed<TIn> source, Func<TIn, TOut> func)
    {
        return source.Lift(values => values.Select(func));
    }

    public static Sensed<T> Where<T>(this Sensed<T> source, Func<T, bool> func)
    {
        return source.Lift(values => values.Where(func));
    }

    public static Sensed<T> Merge<T>(this Sensed<T> source1, Sensed<T> source2)
    {
        return new Sensed<T>(source1.MergeValues(source2.Values), source1.MergeSensors(source2.Sensors));
    }

    public static Sensed<TOut> CombineLatest<TIn1, TIn2, TOut>(this Sensed<TIn1> source1, Sensed<TIn2> source2, Func<TIn1, TIn2, TOut> func)
    {
        return new Sensed<TOut>(source1.Values.CombineLatest(source2.Values, func), source1.MergeSensors(source2.Sensors));
    }

    public static IDisposable Actuate<T>(this Sensed<T> source, Action<T> next) 
    {
        return source.Values.Sample(source.Sensors).Subscribe(next);
    }
}

我的例子然后变成:

var n = Sensed.Interval(TimeSpan.FromMilliseconds(100));
var a = n.Select(t => "a=" + t);
var b = n.Where(t => t % 10 == 0).Select(t => "b=" + t);
var ab = a.CombineLatest(b, Tuple.Create);
ab.Actuate(Console.WriteLine);

同样，只有“期望的”值会传递给执行器，但通过这种设计，原始传感器会在 Sensed 结构中记住。

我不确定这些是否“有意义”(双关语)，也许我应该放弃对纯 FRP 的渴望，并接受它。毕竟，时间是相对的 ;-)

彼得