现代Web应用程序的用户数量众多，即使服务器出现故障或有新服务器上线，Web应用程序也需要继续提供服务；Web应用程序需要在资源有限的情况下，将信息提供给分布于的广大用户。“反应式应用程序”能适应部分失败以及负载变化情形，并在变化多端的分布式环境中保持即时响应性；如何做到这一点呢？诀就在于“消息驱动的架构”以及各种设计模式。&nbs; 目录
第部分&nbs; 简介
第1章&nbs; 为什么需要反应式?&nbs;&nbs; 3
1.1&nbs; 剖析反应式应用&nbs;&nbs; 5
1.2&nbs; 应对负载&nbs;&nbs; 6
1.3&nbs; 应对失败&nbs;&nbs; 7
1.4&nbs; 让系统即时响应&nbs;&nbs; 9
1.5&nbs; 避免大泥球&nbs;&nbs; 10
1.6&nbs; 整合非反应式组件&nbs;&nbs; 11
1.7&nbs; 小结&nbs;&nbs; 12
第2章&nbs; 《反应式宣言》概览&nbs;&nbs; 13
2.1&nbs; 对用户作出反应&nbs;&nbs; 13
2.1.1&nbs; 理解传统方法&nbs;&nbs; 14
2.1.2&nbs; 使用共享资源的延迟分析&nbs;&nbs; 16
2.1.3&nbs; 使用队列限制*延迟&nbs;&nbs; 17
2.2&nbs; 利用并行性&nbs;&nbs; 18
2.2.1&nbs; 通过并行化降低延迟&nbs;&nbs; 19
2.2.2&nbs; 使用可组合的Future改善并行性&nbs;&nbs; 21
2.2.3&nbs; 为序列式执行表象买单&nbs;&nbs; 22
2.3&nbs; 并行执行的限制&nbs;&nbs; 24
2.3.1&nbs; 阿姆达尔定律&nbs;&nbs; 24
2.3.2&nbs; 通用伸缩性法则&nbs;&nbs; 25
2.4&nbs; 对失败作出反应&nbs;&nbs; 26
2.4.1&nbs; 划分与隔离&nbs;&nbs; 28
2.4.2&nbs; 使用断路器&nbs;&nbs; 29
2.4.3&nbs; 监督&nbs;&nbs; 30
2.5&nbs; 放弃强一致性&nbs;&nbs; 32
2.5.1&nbs; ACID 2.0&nbs;&nbs; 33
2.5.2&nbs; 接受更新&nbs;&nbs; 34
2.6&nbs; 对反应式设计模式的需求&nbs;&nbs; 35
2.6.1&nbs; 管理复杂性&nbs;&nbs; 36
2.6.2&nbs; 使编程模型更贴近真实世界&nbs;&nbs; 37
2.7&nbs; 小结&nbs;&nbs; 38
第3章&nbs; 行业工具&nbs;&nbs; 39
3.1&nbs; 反应式的早期解决方案&nbs;&nbs; 39
3.2&nbs; 函数式编程&nbs;&nbs; 41
3.2.1&nbs; 不可变性&nbs;&nbs; 42
3.2.2&nbs; 引用透明性&nbs;&nbs; 44
3.2.3&nbs; 副作用&nbs;&nbs; 45
3.2.4&nbs; 函数作为一等公民&nbs;&nbs; 46
3.3&nbs; 即时响应用户&nbs;&nbs; 47
3.4&nbs; 对反应式设计的现有支持&nbs;&nbs; 49
3.4.1&nbs; 绿色线程&nbs;&nbs; 49
3.4.2&nbs; 事件循环&nbs;&nbs; 50
3.4.3&nbs; 通信顺序程&nbs;&nbs; 51
3.4.4&nbs; Future和romise&nbs;&nbs; 53
3.4.5&nbs; 反应式扩展工具包&nbs;&nbs; 58
3.4.6&nbs; Actor模型&nbs;&nbs; 59
3.5&nbs; 小结&nbs;&nbs; 64
第部分&nbs; 微言大义
第4章&nbs; 消息传递&nbs;&nbs; 67
4.1&nbs; 消息&nbs;&nbs; 67
4.2&nbs; 垂直伸缩&nbs;&nbs; 68
4.3 “基于事件”与“基于消息”&nbs;&nbs; 69
4.4&nbs; “同步”与“异步”&nbs;&nbs; 71
4.5&nbs; 流量控制&nbs;&nbs; 73
4.6&nbs; 送达保证&nbs;&nbs; 75
4.7&nbs; 作为消息的事件&nbs;&nbs; 77
4.8&nbs; 同步消息传递&nbs;&nbs; 79
4.9&nbs; 小结&nbs;&nbs; 79
第5章&nbs; 位置透明性&nbs;&nbs; 81
5.1&nbs; 什么是位置透明性？&nbs;&nbs; 81
5.2&nbs; 透明化远程处理的谬误&nbs;&nbs; 82
5.3&nbs; 基于显式消息传递的纠正方案&nbs;&nbs; 83
5.4&nbs; 优化本地消息传递&nbs;&nbs; 84
5.5&nbs; 消息丢失&nbs;&nbs; 85
5.6&nbs; 水扩展性&nbs;&nbs; 87
5.7&nbs; 位置透明性使测试更加简单&nbs;&nbs; 88
5.8&nbs; 动态组合&nbs;&nbs; 88
5.9&nbs; 小结&nbs;&nbs; 90
第6章&nbs; 分而治之&nbs;&nbs; 91
6.1&nbs; 分层拆解问题&nbs;&nbs; 92
6.2 “依赖”与“子模块”&nbs;&nbs; 94
6.3&nbs; 构建你自己的大公司&nbs;&nbs; 96
6.4&nbs; 规范和测试的优点&nbs;&nbs; 97
6.5&nbs; 水扩展性和垂直伸缩性&nbs;&nbs; 98
6.6&nbs; 小结&nbs;&nbs; 99
第7章&nbs; 原则性失败处理&nbs;&nbs; 101
7.1&nbs; 所有权意味着承诺&nbs;&nbs; 101
7.2&nbs; 所有权隐含生命周期控制&nbs;&nbs; 103
7.3&nbs; 所有级别上的回弹性&nbs;&nbs; 104
7.4&nbs; 小结&nbs;&nbs; 105
第8章&nbs; 有界一致性&nbs;&nbs; 107
8.1&nbs; 封装模块纠正方案&nbs;&nbs; 108
8.2&nbs; 根据事务边界对数据和行为行分组&nbs;&nbs; 109
8.3&nbs; 跨事务边界建模工作流&nbs;&nbs; 109
8.4&nbs; 失败单元即一致性单元&nbs;&nbs; 110
8.5&nbs; 分离职责&nbs;&nbs; 111
8.6&nbs; 坚持一致性的隔离范围&nbs;&nbs; 113
8.7&nbs; 小结&nbs;&nbs; 114
第9章&nbs; 按需使用非确定性&nbs;&nbs; 115
9.1&nbs; 逻辑编程和声明式数据流&nbs;&nbs; 115
9.2&nbs; 函数式反应式编程&nbs;&nbs; 117
9.3&nbs; 不共享简化并发&nbs;&nbs; 118
9.4&nbs; 共享状态的并发&nbs;&nbs; 119
9.5&nbs; 如何窘境突围？&nbs;&nbs; 119
9.6&nbs; 小结&nbs;&nbs; 121
第10章&nbs; 消息流&nbs;&nbs; 123
10.1&nbs; 推动数据向前流动&nbs;&nbs; 123
10.2&nbs; 模型化领域流程&nbs;&nbs; 125
10.3&nbs; 认清回弹性的局限性&nbs;&nbs; 125
10.4&nbs; 估计速率和部署规模&nbs;&nbs; 126
10.5&nbs; 为流量控制行规划&nbs;&nbs; 127
10.6&nbs; 小结&am;n......《反应式设计模式》介绍反应式应用程序设计的原则、模式和经典实践，讲述如何用断路器模式将运行缓慢的组件与其他组件隔开、如何用事务序列(Saga)模式实现多阶段事务以及如何通过分片模式来划分数据集，分析如何保持源代码的可读性以及系统的可测试性(即使在存在许多潜在交互和失败点的情况下)。主要内容? “反应式宣言”指南? 流量控制、有界一致性、容错等模式? 得之不易的关于“什么行不通”的经验? 在巨大的负载下保持伸缩性的架构......Roland Kuhn博士曾在慕尼黑工业大学学习物理专业，获得了博士学位；在欧洲核子研究中心(瑞士日内瓦)的高能粒子物理实验中，发表了关于核子的胶子自旋结构测量的博士专题论文。该实验需要使用和实现大型计算集群以及快速的数据处理网络，这也为Roland透彻理解分布式计算奠定了基础。此后，Roland博士在德国空间运营中心工作了4年，负责建设军事卫星的控制中心和地面基础设施。再后来，他加入Lightbend(之前叫做Tyesafe)公司，在2012年11月到2016年3月期间负责带领Akka团队。在此期间，他与Martin Odersky和Erik Meijer一起在Coursera台上讲授rinciles of Reactive rogramming课程，这门课程的学员超过12万人。Roland与Jonas Bonér等人共同撰写了*版的《反应式宣言》，该宣言于2013年6月发表。目前，Roland是Actyx的首席技术官及联合创始人，Actyx是一家总部位于慕尼黑的公司，致力于使欧洲的各类中小型制造企业享受到现代反应式系统的福泽。
Brian Hanafee在加利福尼亚大学伯克利分校获得电气工程与计算机科学学士学位，现任富国银行的首席系统架构师，负责设计网上银行和支付系统，并长期引领公司的技术门槛提升。此前，Brian曾