RxScala Observables vs Play Framework Enumerators

Question

如何使用Play Frameworks Enumerators，Iteratees和Enumeratees，与使用RxScalas Observables，Subscriptions等进行比较，以获得异步数据流？

在什么类型的场景中你会选择使用RxScala，何时选择Play？

如果你的流中有大量数据会影响你的决定吗？

Answer 1

这取决于你想做什么。如果你想做组合式样解析，Iteratees会发光。它们非常简单 - 它们有一个叫做fold的方法，迭代中的所有其他方法，枚举器和枚举只是调用fold的东西。但对于许多人来说，流式处理的功能性方法对于学习它们来说过于精力投入，因此更为迫切的方法（如RX）可能更适合。由于这个原因，游戏本身正在转移到Akka流。

Answer 2

这个问题很有意思，因为它比较了两种完全不同的做同样事情的方法。我一直在与EPFL的Martin Odersky一起研究这些图书馆的差异。

请注意，这项工作是在Play转移到Akka流之前完成的，所以当我们现在和将来看时，James Roper的反应是好的。但是，由于你真的在问两者之间的差异，我可以试着在这里给出一个见解。

如果您熟悉面向对象编程（大部分时间都是如此），Rx很容易使用。播放迭代来自纯粹的功能世界（见Haskell Enumerator and Iteratee）并且不那么直观。因此，相同应用程序的编写非常不同。但是，可以完成Iteratees和Observables之间的映射（参见下面的GitHub链接）。但它有其局限性。

我们可以确定的主要问题是Iteratees原生支持背压，Observables不支持。实际上，如果数据流太大，Rx将数据存储在对象中（即在堆栈上）。在这种情况下，这可能会导致内存问题。但是，由于Iteratees纯粹是功能性的，因此折叠操作中的每个数据都将由函数使用。从这个意义上说，如果第一个元素仍然没有被消耗（第二个元素仍然不存在！），则第二个元素不能被赋予Iteratee。这就是我们所说的压力，因为数据生产者已经了解了消费者利率，并且流量问题被传播回数据生产者。

作为结论，如果您对两个库完全满意并且想要在两者之间进行选择，则可以考虑应用程序的用途。如果你永远不会有大流量，你可以使用Rx。在另一种情况下，我建议使用Iteratees。

了解Akka Streams的背压会很有趣。本地，因为它是一个消息传递库，问题应该与Rx相同。但是，域中似乎有一些有趣的工作，比如使用TCP来解决问题的article。

请查看GitHub或全文：Observables for Play!