作者：老赵

来源：http://blog.zhaojie.me/2010/09/async-programming-and-reactive-framework.html 

前言

异步操作是强大的，它是许多高伸缩性架构的基石。异步操作在许多情况下是必须的，例如在客户端保持用户界面的响应能力，以及在日益兴起的云计算场景中。但是，异步编程又是十分困难的，它让这让许多程序员敬而远之。因此，越来越多的编程语言都对异步编程提供了相当程度的支持，其中的典型代表便是F#中的异步工作流以及Scala的Actor模型。不过目前的一些主流编程语言，如C#或是JavaScript，它们在设计之时并没有在异步编程上考虑太多，我们便会根据它们的语言特性，提供合适的异步编程模型及其实现。而本文介绍的便是其中一例：响应式编程（Reactive Programming）模型及响应式框架（Reactive Framework，简称Rx）。

异步编程的难点

异步编程之所以困难，主要有三大难点。

首先是对于状态的维护。在普通编程中，我们已经习惯了根据各种状态采取不同做法的编程方式。在异步编程中，状态对于操作的影响则往往更为复杂。例如，我们在编写一个鼠标“拖动及绘图”的行为时，一般会采用这样的逻辑：

1. 在MouseDown事件中将isDragging标记设为true，表示“拖动开始”，并记录当前鼠标位置prevPos。
2. 在MouseUp事件中将isDragging标记设为false，表示“拖动结束”。
3. 在MouseMove事件中检查isDragging标记，如果为true，根据鼠标当前位置currPos和之前记录的prevPos进行绘图，并将currPos的值写入prevPos。

仅在这样一个最基本的场景中，我们便需要编写三个事件处理器（Event Handler），控制isDragging，prevPos等外部状态，并根据这些状态决定事件触发时的效果。这样的例子数不胜数，尤其是在各式拖放操作中，几乎都会涉及大量状态的控制（例如，判断物体是否进入某个特定区域）。

异步编程的另一个难点，在于异步操作之间的组合及交互。例如在如上的简单拖放操作中，我们便涉及到了MouseDown，MouseUp及MouseMove三个事件。从某些角度来说，客户端的UI事件还是比较容易处理的，因为它们往往都是在单一线程上依次执行。但是在另外一些场景中，如云计算时，我们往往会同时发起多个异步操作，并根据这些操作的结果进行后续处理，甚至还会有一个额外的超时监控，这样便很有可能会出现并发操作的竞争（Race）情况，这将会成为程序复杂度的灾难。

此外，异步操作还会破坏“代码局部性（Code Locality）”，这可能也是异步操作中最为常见的阻碍。程序员早已习惯了“线性”地表达逻辑，但即便是多个顺序执行的异步操作，也会因为大量的回调函数而将算法拆得支离破碎，更何况还会出现各种循环及条件判断。同时，在线性的代码中，我们可以使用“局部变量”保存状态，而在编写异步代码时则需要手动地在多个函数中传递状态。此外，由于逻辑被拆分至多个方法，因此我们也无法使用传统的try/catch进行统一异常处理。

推模型与拉模型

平时我们使用最多的便是“交互式（Interactive）”的编程方式，采用的是组件之间的相互调用来表现逻辑。例如，对象A向对象B请求数据并等待返回，待对象B完成并返还数据之后A才继续进行后面的操作。交互式编程的一个典型应用便是GoF23中的迭代器（Iterator）模式，它在.NET中的实现为IEnumerable及IEnumerator接口，例如：

void Traverse(IEnumerable<int> source)
{
    var etor = source.GetEnumerator();
    while (etor.MoveNext())
    {
        Console.WriteLine(etor.Current);
    }
}

为了更好地说明问题，这里我们将标准的foreach操作展开为传统的迭代器使用形式，并省略了using语句。在使用时，我们先调用一个IEnumerable对象的GetEnumerator方法，获得一个迭代器，再根据MoveNext及Current进行遍历。在调用MoveNext时，迭代器会去“准备”下一个元素，并根据存在与否返回true或者false。试想，如果其中某个MoveNext的“准备”工作涉及到一个耗时较长的操作，则迭代器的使用者也必须眼巴巴地等待其返回。

这是一种“拉（Pull）”模型，数据由消费者（Consumer）从生产者（Producer）那里主动“拉”来。这是一种同步的交互方式，数据消费者会依赖于数据生产者的表现。这就好比我们去食堂吃饭时必须主动去取餐，此时则必须从队伍的最后排起，我们什么时候能结束等待并进行下一步操作（即“吃饭”），则要看食堂的生产速度如何。很显然，有些时候这种交互方式是不可接受的，例如我们在实现一个搜索引擎的“关键字提示”功能时，不可能让用户在输入一个字符后，必须等待远程的提示请求返回才能继续输入下一个字符。

而与交互式编程对应的便是“响应式（Reactive）”编程。响应式编程是一种基于“改变”的编程方式。例如在交互式编程中，A = B + C这样的表达式意味着将B与C之和赋给A，而此后B与C的改变都与A无关。而在响应式编程中，A会去“响应”B或C的变化，即一旦B或C改变之后，A的值也会随之变化。响应式编程的一个典型应用便是GoF23中的观察者（Observer）模式。与迭代器的IEnumerable/IEnumerator不同，在之前的.NET框架中并没有对这样一种编程模型指定“标准化（Formallized）”接口，不过在.NET 4.0的基础类库中增加了IObservable及IObserver接口，签名如下：

public interface IObservable<out T>
{
    IDisposable Subscribe(IObserver<T> observer);
}

public interface IObserver<in T>
{
    void OnCompleted();
    void OnError(Exception error);
    void OnNext(T value);
}

如果我们仔细比较“迭代器”与“观察者”的标准化接口，则会发现它们是完全“对偶（dual）”的：

• IEnumerable.GetEnumerator方法“输出”一个IEnumerater对象；IObservable.Subscribe方法“输入”一个IObserver对象。
• 在遍历元素用尽时，IEnumerator.MoveNext方法返回false；在响应内容用尽时，IObserver.OnCompleted方法被调用。
• 在有新元素需要遍历时，IEnumerator.MoveNext方法返回true，并通过Current属性“输出”；在有新元素需要响应时，IObserver.OnNext方法被调用，并通过参数“输入”。
• 在出现错误时，IEnumerator.MoveNext方法会“抛出”一个异常；在出现错误时，IObserver.OnError方法会被调用，并通过参数“接受”异常信息。

至于IObservable.Subscribe方法返回的IDisposable对象，则用于“退定”操作，即让输入的IObserver对象再也不需要继续响应IObservable对象的新元素了。

从比较中可以看出，如果说IEnumerator对象是由数据消费者使用的话，那么IObserver对象则是由数据的生产者，即IObservable对象使用的。换句话说，数据是由数据的生产者“推”给数据消费者的，是一种“推（Push）”模型。在这种异步的交互方式中，数据消费者不必依赖于数据生产者的表现。这就好比我们去饭店吃饭，点菜后便可坐下和同伴聊聊天或是用手机上上网，而作为菜品的生产者，饭店，则会在产出之后主动端上桌来。这么做无疑解放了数据的消费者，例如用户可以在文本框里不断地输入字符，而只需等远程服务器将提示结果“推”给客户端后再显示即可。

许多模型都可以统一至标准的生产者接口IObservable上，如MouseMove事件便可以认做是“永不停止的MouseEventArgs对象的生产者”。而另一方面，单个异步操作则可以被视为“只产出单个数据便结束的生产者”。

LINQ to Observable

在许多人眼中，C# 3.0中新增的LINQ特性只是一种用于操作数据的DSL，它的主要作用也仅仅是针对IEnumerable或是IQueryable的数据操作。事实上，LINQ本身的能力远不止此。LINQ是一种非常简单的语言特性，编译器只是将LINQ查询语句转化为“字面等价”的“LINQ标准方法”调用（如Where，Select等等）和“和Lambda表达式”参数（如x => x > 0）而已。但是这里的关键便是“字面等价”四个字，LINQ本身并不规定“LINQ标准方法”是对象的实例方法还是扩展方法，“Lambda表达式”是构造出一个匿名函数还是表达式树，这一切都是由利用LINQ的类库来决定的。因此，微软能够基于LINQ实现了PLINQ这样的并行类库。直到最近的访谈中，LINQ的设计者Erik Meijer依旧认为LINQ还是被低估了，他们自己也还在继续挖掘LINQ的更多能力。

虽然LINQ本身在语法上只是一些方法调用，但是它在语义上是针对数据流的一系列操作，因此LINQ to Object，LINQ to SQL以及PLINQ可以认为是最自然，最符合LINQ语义的应用。如今，微软的“云编程能力团队（Cloud Programmability Team）”在其“响应式框架（Reactive Framework，简称Rx）”提供了LINQ to Observable，这又是另一个LINQ的经典使用案例。IObservable本身可以被认为是一股“推送数据”的数据流，因此也可以对其进行“过滤”或是“投影”等操作，这便是LINQ的应用场景，LINQ to Observable是对IObservable接口实现的一系列LINQ标准方法。因此，我们可以认为，LINQ to Observable是一套与LINQ to Object对偶的类库，事实上在响应式框架中，还有一套与LINQ to Queryable对偶的LINQ to Qbservable，请注意第一个字母是Q，我们可以把它看作是LINQ to Observable的“远程查询”版本。

利用LINQ to Object可以编写出声明式（表示“做什么”）的代码，其可读性往往远高于等价的命令式（表示“怎么做”）代码。LINQ to Observable也有类似的效果。假设现在有一个需求：利用ADWS键控制小球的位置。传统的写法可能是这样的：

void OnKeyPress(object sender, KeyPressEventArgs e)
{
    // 如果游戏已经开始
    if (isPlaying) 
    {
        // 向左且小球没有超出边界
        if (e.KeyChar == 'a' && ball.Left > 0)
        {
            ball.Left -= 5;
        }
        // 向上且小球没有超出边界
        else if (e.KeyChar == 'w' && ball.Top > 0)
        {
            ball.Top -= 5;
        }
        else ... 
    }
    else ...
}

由于KeyPress事件总是不断触发，因此我们只能它的事件处理器中进行判断各种状态，采取不同措施。而如果我们利用LINQ to Observable，则几乎是另外一种思维方式：

// 过滤出isPlaying时的keyPress事件
var keyPress = GetKeyPress().Where(_ => isPlaying);

// 过滤出向左移动的事件
var moveLeft = from ev in keyPress
               where ev.EventArgs.KeyChar == 'a'
               where ball.Left > 0
               select ev;
moveLeft.Subscribe(_ => ball.Left -= 5);

// 过滤出向上移动的事件
var moveTop = from ev in keyPress
              where ev.EventArgs.KeyChar == 'w'
              where ball.Top > 0
              select ev;
moveTop.Subscribe(_ => ball.Top -= 5);

我们可以将“KeyPress事件”视为“推送KeyPressEventArgs对象”这一数据流的数据源（由GetKeyPress方法返回），那么如今的代码便是使用LINQ过滤出“需要”的数据，并针对真正需要的那部分进行响应。这么做，便将“条件”与“操作”解耦，显著增强了代码的语义表达能力。事实上，只要补充一些辅助方法，可以利用LINQ表示更为完整复杂的逻辑。例如，微软咨询师Matthew Podwysocki便在博客中展示过一段代码，基于LINQ to Observable实现了创建一个WebRequest对象，设置属性，异步发送及下载数据的一系列操作。

更多扩展

.NET基础类库针对IEnumerable定义了大量的函数式的辅助方法，开发人员可以直接将它们组合运用在项目中。除了标准的LINQ操作方法之外，响应式框架中同样定义了大量辅助方法，可以配合LINQ to Observable组合使用。例如本文开头所设想的鼠标“拖动及绘图”功能，便可以使用如下代码完成：

var mouseMove = GetMouseMove();
var mouseDiff = mouseMove.Zip(mouseMove.Skip(1), (prev, curr) =>
    new
    {
        PrevPos = new Point(prev.EventArgs.X, prev.EventArgs.Y),
        CurrPos = new Point(curr.EventArgs.X, curr.EventArgs.Y)
    });

var mouseDrag = from _ in GetMouseDown()
                from diff in mouseDiff.TakeUntil(GetMouseUp())
                select diff;
mouseDrag.Subscribe(diff => DrawLine(diff.PrevPos, diff.CurrPos));

在这段代码中，我们首先将mouseMove事件使用Skip跳开一项，再与自身通过Zip方法组合成mouseDiff，这是一个输出相邻两次MouseMove事件坐标的数据源；接着，我们利用LINQ从触发MouseDown事件开始，向mouseDiff数据源获取每一项diff，直至（TakeUntil）触发MouseUp事件，以此生成最终的mouseDrag；最后再将绘图功能订阅至这个数据源上。您会发现此时我们已经无须手动维护操作过程中的各种状态了，从事件的“开始”到“结束”均使用响应式框架的辅助方法“声明”而来。

以上便是一个利用了Skip，Zip，TakeUntil等辅助方法的例子。当然，这些辅助方法在IEnumerable上都有语义相同的对应操作，而在响应式框架中还有更多辅助方法是针对特性异步场景的。假设我们现在要编写一个即时翻译功能，同时发起三个请求，将中文分别翻译至英语、法语及西班牙语，并显示最先返回的两个结果（真是个奇怪的需求）。此外，我们不会在用户输入每个字符的时候便发起一个远程请求，而是在用户停止输入0.5秒之后才根据当前的输入框中的文字进行提示。于是我们可以编写这样的代码：

var limit = TimeSpan.FromSeconds(0.5);
var translate =
    from _ in GetKeyPress().Throttle(limit)
    let text = this.txtInput.Text
    where text.Length > 0
    let english = Bing.Translate(text, "en")
    let french = Bing.Translate(text, "fr")
    let spanish = Bing.Translate(text, "es")
    from result in Observable.Join(
       english.And(french).Then((en, fr) =>
           new { English = en, French = fr, Spanish = "" }),
       english.And(spanish).Then((en, es) =>
           new { English = en, French = "", Spanish = es }),
       french.And(spanish).Then((fr, es) =>
           new { English = "", French = fr, Spanish = es }))
    select result;

translate.Subscribe(...);

这里用到了Throottle方法，它会过滤某个数据源的输出，确保在该数据源“静默”特定时间之后，才将最近的一条数据推送至外部。此外，这里还使用了Observable.Join方法控制多个数据源，根据返回结果的先后获得合适的结果。响应式框架提供了大量针对某种异步场景的辅助方法，例如用于定期推送数据的Interval方法，从一个数据源根据特定条件进行采样的Sample方法，合并多个数据源的ForkJoin方法，以及表示流程控制的For，While，If等等。这些方法内部会维护各种所需要的状态，为我们打理各种复杂的竞争情况，以此节省了开发人员的精力。

如果这些还不能满足我们的要求，我们也可以根据自己的需要开发特定的辅助方法，就像我们在使用LINQ to Object时为IEnumerable所作的各种扩展那样。响应式框架也提供了一系列Subject类型，简化了IObservable自定义扩展的开发过程。由于响应式框架尚未正式发布，微软目前建立了一个Wiki，用于展示关于各辅助方法及Subject类的使用示例及其他相关信息。

响应式框架的JavaScript版本

响应式编程的重要使用场景之一便是与用户交互的GUI界面。例如，Silverlight禁止任何阻塞的IO操作，换言之Silverlight中的所有网络操作都是异步的，微软也正是出于简化异步开发的目的才设计了响应式框架（事实上响应式框架已经集成到Silverlight Toolkit中）。不过与Silverlight相比，基于浏览器的原生JavaScript应用程序无疑使用地更为广泛。对于这样的应用程序来说，动画是异步的，AJAX请求也是异步的，我们几乎可以断言，如果有一套面向JavaScirpt应用程序的响应式框架，一定会比面向Silverlight的框架更有意义得多。

微软也想到了这一点。之前我们讨论的“响应式框架”，其实只是响应式编程模型的一种实现。更确切地说，我们只是讨论了这套框架的.NET版本，微软还提供了JavaScript版本的响应式框架。JavaScript版本的API与.NET版本几乎完全一致，例如我们之前讨论的拖放操作，使用JavaScript即可写作：

var target = $("#dragTarget");
var mouseMove = target.toObservable("mousemove");
var mouseDiff = mouseMove.Zip(mouseMove.Skip(1), 
    function(prev, curr) {
        return {
            PrevPos: { x: prev.clientX, y: prev.clientY },
            CurrPos: { x: curr.clientX, y: curr.clientY }
        };
    });

var mouseDown = target.toObservable("mousedown");
var mouseUp = target.toObservable("mouseup");
var mouseDrag = mouseDown.SelectMany(function() {
    mouseDiff.TakeUntil(mouseUp);
});

mouseDrag.Subscribe(...);

由于没有C#中的LINQ查询语言，我们只能直接使用展开后的方法，如SelectMany来编写逻辑。JavaScript版本的响应式框架还提供了一系列的“胶合”层，能够与jQuery，Dojo，MooTools，Prototype等流行框架同时使用。例如，上一段代码中的toObservable便是在jQuery根对象上扩展的方法。

总结

异步编程在用户交互式界面及一些云计算场景中尤其重要。微软的云编程能力团队针对.NET平台和JavaScirpt分别提供了一套响应式框架，希望以此简化异步程序的开发。不过，这套响应式框架所表现出的理念是通用的。而且，事实上只要是拥有匿名函数及闭包的语言，例如Scala，Python，Ruby等等，实现这样一套框架其实都不是十分困难的事情。