Gesamtkarte der reaktiven Architektur

Die reaktive Programmierung hat sich über Bibliotheken und Frameworks hinaus zu einer Systemarchitektur-Philosophie entwickelt.

Diese Seite erklärt systematisch die Gesamtkarte der reaktiven Architektur in sieben Schichten, von der Benutzeroberfläche über Backend, Datenpipeline, IoT bis zu Steuerungssystemen.

Was ist reaktive Architektur?

Reaktive Architektur ist ein Systemdesign-Ansatz, der sich auf zeitlich veränderliche Werte (Time-Varying Values) konzentriert.

Kerngedanke

Von UI-Klicks über IoT-Sensoren und Datenströme bis zur Robotersteuerung - alles reagiert auf zeitlich veränderliche Werte

Um diese Philosophie umzusetzen, definiert das Reactive Manifesto vier wichtige Eigenschaften.

Die vier Eigenschaften des Reactive Manifesto

Das Reactive Manifesto definiert vier Eigenschaften, die ein reaktives System haben sollte.

1. Responsive (Reaktionsfähigkeit)

Das System reagiert konsistent und schnell auf Benutzereingaben und Umgebungsänderungen.

Konkrete Beispiele

Sofortiges Feedback auf UI-Operationen
Vorhersagbare API-Antwortzeiten
Echtzeit-Datenaktualisierung

2. Resilient (Widerstandsfähigkeit)

Bei Ausfällen wird das System teilweise wiederhergestellt und stoppt nicht vollständig.

Konkrete Beispiele

Fehlerbehandlung und Fallback
Service-Isolation (Microservices)
Automatische Wiederholung und Circuit Breaker

3. Elastic (Elastizität)

Effiziente Skalierung durch dynamische Ressourcenanpassung entsprechend der Last.

Konkrete Beispiele

Auto-Scaling
Lastverteilung
Backpressure-Steuerung

4. Message-Driven (Nachrichtengesteuert)

Komponenten kommunizieren über asynchrone Nachrichten für lose Kopplung.

Konkrete Beispiele

Event Bus
Message Queues (Kafka, RabbitMQ)
Observable/Subscriber-Pattern

Bedeutung des Reactive Manifesto

Diese vier Eigenschaften bilden die theoretische Grundlage der reaktiven Architektur. RxJS und ReactiveX sind nur Werkzeuge zur Umsetzung dieser Eigenschaften.

Die sieben Schichten der reaktiven Architektur

Die reaktive Architektur besteht aus den folgenden sieben Schichten.

#	Schicht	Übersicht	Typische Technologien
1	Reactive UI	UI mit sofortiger Reaktion auf Benutzereingaben	RxJS, Angular Signals, Svelte Runes, React Hooks
2	Reactive Communication	Stream-Kommunikation zwischen Client/Server	WebSocket, SSE, GraphQL Subscriptions
3	Reactive Backend	Ereignisgesteuerte, nicht-blockierende Server	Akka, Spring WebFlux, Vert.x, Node.js Streams
4	Reactive Data Pipeline	Event-Streams als erstklassiges Datenmodell	Kafka, Flink, Apache Beam, Reactor
5	Reactive IoT/Embedded	Integration und Fusion von Sensor-Streams	ROS2, RxCpp, RxRust, Zephyr
6	Reactive Control	Feedback-Schleifen von Sensoren zur Steuerung	Behavior Trees, Digital Twin, MPC
7	Reactive UX	Closed-Loop-UX über alle Schichten	Auto-Save, Echtzeit-Collaboration

Gesamtarchitektur-Diagramm

1. Reactive UI (Frontend)

Diese Schicht aktualisiert den Bildschirm in Echtzeit als Reaktion auf Benutzereingaben und asynchrone Operationen.

Kerngedanke

UI ist eine "Projektion eines sich zeitlich ändernden Zustands"

Typischer Technologie-Stack

RxJS - Stream-Verarbeitung mit Observable/Operator
Angular Signals - Reaktive Primitive in Angular 19+
Svelte Runes - $state, $derived in Svelte 5
React Hooks - Zustandsverwaltung mit useState, useEffect
Vue Reactivity - Reaktivität durch ref, reactive, computed
SolidJS - Feinkörnige Reaktivität auf Signal-Basis

Implementierungsbeispiel (RxJS)

typescript

import { fromEvent } from 'rxjs';
import { debounceTime, distinctUntilChanged, map } from 'rxjs';

// Reaktive UI für Suchfeld
const searchInput = document.querySelector<HTMLInputElement>('#search');
const resultsDiv = document.querySelector<HTMLDivElement>('#results');

const input$ = fromEvent(searchInput!, 'input').pipe(
  map(event => (event.target as HTMLInputElement).value),
  debounceTime(300),                    // 300ms warten (auf Tippende warten)
  distinctUntilChanged()                // Gleiche Werte ignorieren
);

input$.subscribe(async searchTerm => {
  if (searchTerm.length === 0) {
    resultsDiv!.innerHTML = '';
    return;
  }

  // API-Aufruf
  const results = await fetch(`/api/search?q=${encodeURIComponent(searchTerm)}`)
    .then(res => res.json());

  // UI sofort aktualisieren
  resultsDiv!.innerHTML = results
    .map((r: any) => `<div class="result">${r.title}</div>`)
    .join('');
});

Vorteile von Reactive UI

Reduzierung unnötiger API-Aufrufe durch Debounce/Throttle
Verbesserte Lesbarkeit durch deklarative Beschreibung
Einfache Integration mehrerer asynchroner Prozesse

2. Reactive Communication (Kommunikationsschicht)

Diese Schicht realisiert bidirektionales Daten-Streaming zwischen Client und Server.

Typischer Technologie-Stack

WebSocket - Vollduplex-Kommunikationsprotokoll
Server-Sent Events (SSE) - Unidirektionaler Stream vom Server zum Client
GraphQL Subscriptions - Echtzeit-Subscription-Funktion von GraphQL
tRPC - Typsicheres RPC-Framework
RxDB - Reaktive Datenbank (Offline-Unterstützung)

Implementierungsbeispiel (WebSocket + RxJS)

typescript

import { webSocket } from 'rxjs/webSocket';
import { retry, catchError } from 'rxjs';
import { of } from 'rxjs';

// WebSocket als Observable behandeln
const socket$ = webSocket<{ type: string; data: any }>({
  url: 'wss://example.com/socket',
  openObserver: {
    next: () => console.log('✅ WebSocket-Verbindung erfolgreich')
  },
  closeObserver: {
    next: () => console.log('❌ WebSocket getrennt')
  }
});

// Echtzeit-Datenempfang
socket$
  .pipe(
    retry({ count: 3, delay: 1000 }),  // Automatische Wiederverbindung
    catchError(error => {
      console.error('WebSocket-Fehler:', error);
      return of({ type: 'error', data: error });
    })
  )
  .subscribe(message => {
    switch (message.type) {
      case 'stock_price':
        updateStockChart(message.data);
        break;
      case 'notification':
        showNotification(message.data);
        break;
      // ... andere Nachrichtentypen
    }
  });

// Nachricht an Server senden
socket$.next({ type: 'subscribe', data: { symbol: 'AAPL' } });

Affinität zwischen WebSocket und Observable

Das onmessage-Event von WebSocket ist das Observable-Pattern selbst. Die webSocket-Funktion von RxJS abstrahiert dies und erleichtert Retry und Fehlerbehandlung.

3. Reactive Backend

Diese Schicht realisiert skalierbare Serverarchitektur durch ereignisgesteuerte, nicht-blockierende I/O.

Typischer Technologie-Stack

Akka (Scala/Java) - Actor-Model-basiertes Framework
Vert.x (JVM) - Polyglott-reaktives Toolkit
Spring WebFlux (Java) - Nicht-blockierendes Web-Framework auf Project Reactor-Basis
Node.js Streams - Stream-basierte I/O-Verarbeitung
Elixir/Phoenix LiveView - Echtzeit-Framework auf BEAM VM

Konzept des Actor-Modells

Das Actor-Modell ist ein Nebenläufigkeitsmodell, das Isolation und asynchrones Message-Passing kombiniert.

Implementierungsbeispiel (Akka - Scala)

scala

import akka.actor.{Actor, ActorRef, Props}

// Sensor-Actor
class SensorActor extends Actor {
  def receive: Receive = {
    case SensorData(value) =>
      // Daten verarbeiten
      val processed = transform(value)
      // An Parent-Actor senden
      context.parent ! ProcessedData(processed)

    case ErrorOccurred(error) =>
      // Fehlerbehandlung
      context.parent ! FailureReport(error)
  }

  private def transform(value: Double): Double = {
    // Datentransformationslogik
    value * 2.0
  }
}

// Supervisor Actor
class SupervisorActor extends Actor {
  val sensor1: ActorRef = context.actorOf(Props[SensorActor], "sensor1")
  val sensor2: ActorRef = context.actorOf(Props[SensorActor], "sensor2")

  def receive: Receive = {
    case StartMonitoring =>
      sensor1 ! SensorData(10.5)
      sensor2 ! SensorData(20.3)

    case ProcessedData(value) =>
      println(s"Empfangene Daten: $value")
      // Aggregationsverarbeitung etc.
  }
}

// Nachrichtendefinitionen
case class SensorData(value: Double)
case class ProcessedData(value: Double)
case object StartMonitoring
case class ErrorOccurred(error: Throwable)
case class FailureReport(error: Throwable)

Vorteile des Actor-Modells

Fehler-Isolation - Wenn ein Actor ausfällt, sind andere nicht betroffen
Skalierbarkeit - Actors sind leichtgewichtig, Millionen können gestartet werden
Nachrichtengesteuert - Entspricht den Prinzipien des Reactive Manifesto

4. Reactive Data Pipeline (Datenpipeline)

Diese Schicht behandelt Event-Streams als erstklassiges Datenmodell.

Kerngedanke

"Event Stream is the new Database" (Event-Streams sind die neue Datenbank)

Ein Paradigmenwechsel von traditioneller datenbankzentrierter Architektur zu Event-Stream-zentrierter Architektur.

Typischer Technologie-Stack

Apache Kafka - Verteilte Event-Streaming-Plattform
Apache Flink - Stream-Processing-Engine
Apache Beam - Einheitliches Batch/Stream-Verarbeitungsmodell
Apache NiFi - Datenfluss-Automatisierung
Project Reactor - Reaktive Bibliothek auf JVM
Reactive Streams API - JVM-Stream-Processing-Standard

Datenpipeline-Pattern

Event Source → Parse → Validate → Enrich → Aggregate → Store/Forward

Implementierungsbeispiel (Pseudocode)

typescript

// Kafka + Flink-ähnliche Stream-Pipeline
stream
  .map(event => parseJSON(event))           // Parsen
  .filter(data => isValid(data))            // Validierung
  .map(data => enrichWithMetadata(data))    // Metadaten hinzufügen
  .groupBy(data => data.sensorId)           // Nach Sensor-ID gruppieren
  .window(10.seconds)                       // 10-Sekunden-Fenster
  .reduce((acc, value) => aggregate(acc, value))  // Aggregieren
  .sink(database)                           // In Datenbank speichern

RxJS-Entsprechung

typescript

import { interval } from 'rxjs';
import { map, filter, groupBy, bufferTime, mergeMap } from 'rxjs';

interface SensorEvent {
  sensorId: string;
  value: number;
  timestamp: number;
}

// Event-Stream-Simulation
const eventStream$ = interval(100).pipe(
  map((): SensorEvent => ({
    sensorId: `sensor-${Math.floor(Math.random() * 3)}`,
    value: Math.random() * 100,
    timestamp: Date.now()
  }))
);

// Datenpipeline
eventStream$
  .pipe(
    // Validierung
    filter(event => event.value >= 0 && event.value <= 100),

    // Nach Sensor-ID gruppieren
    groupBy(event => event.sensorId),

    // Jede Gruppe alle 10 Sekunden puffern
    mergeMap(group$ =>
      group$.pipe(
        bufferTime(10000),
        filter(events => events.length > 0),
        map(events => ({
          sensorId: events[0].sensorId,
          avgValue: events.reduce((sum, e) => sum + e.value, 0) / events.length,
          count: events.length,
          timestamp: Date.now()
        }))
      )
    )
  )
  .subscribe(aggregated => {
    console.log('Aggregierte Daten:', aggregated);
    // In Datenbank speichern
    saveToDatabase(aggregated);
  });

function saveToDatabase(data: any): void {
  // Datenbankspeicherlogik
}

Beziehung zu Event Sourcing

Event Sourcing ist ein Designmuster, das den Systemzustand als Ereignishistorie aufzeichnet. In Kombination mit Event-Streaming-Plattformen wie Kafka können leistungsstarke reaktive Datenpipelines erstellt werden.

5. Reactive IoT/Embedded (IoT/Eingebettet)

Diese Schicht realisiert die Integration und Echtzeit-Fusion von Sensor-Streams.

Typischer Technologie-Stack

ROS2 (Robot Operating System 2) - Robotik-Entwicklungsplattform
RxCpp - C++ ReactiveX
RxRust - Rust ReactiveX
Zephyr RTOS - IoT Echtzeit-Betriebssystem
TinyOS - Sensornetzwerk-OS

Unterschied zur UI

Aspekt	Reactive UI	Reactive IoT
Reaktivitätsziel	Benutzereingaben, API-Antworten	Sensorwerte, Steuersignale
Echtzeitanforderung	Millisekunden (UX-fokussiert)	Mikrosekunden (Steuerung-fokussiert)
Hauptverarbeitung	Anzeige, Validierung	Filterung, Fusion, Steuerung

Implementierungsbeispiel (ROS2 - Python)

python

import rclpy
from rclpy.node import Node
from sensor_msgs.msg import LaserScan
from geometry_msgs.msg import Twist

class ObstacleAvoidance(Node):
    def __init__(self):
        super().__init__('obstacle_avoidance')

        # LiDAR-Sensordaten abonnieren
        self.subscription = self.create_subscription(
            LaserScan,
            '/scan',
            self.laser_callback,
            10
        )

        # Geschwindigkeitsbefehle veröffentlichen
        self.velocity_publisher = self.create_publisher(
            Twist,
            '/cmd_vel',
            10
        )

    def laser_callback(self, msg: LaserScan):
        # Sensordatenverarbeitung (reaktiv)
        min_distance = min(msg.ranges)

        # Reaktion auf Hinderniserkennung
        if min_distance < 0.5:  # Hindernis innerhalb von 50cm
            self.get_logger().warn(f'⚠️ Hindernis erkannt: {min_distance:.2f}m')
            self.stop_robot()
        else:
            self.move_forward()

    def stop_robot(self):
        twist = Twist()
        twist.linear.x = 0.0
        twist.angular.z = 0.0
        self.velocity_publisher.publish(twist)

    def move_forward(self):
        twist = Twist()
        twist.linear.x = 0.3  # 0.3 m/s vorwärts
        twist.angular.z = 0.0
        self.velocity_publisher.publish(twist)

def main(args=None):
    rclpy.init(args=args)
    node = ObstacleAvoidance()
    rclpy.spin(node)
    rclpy.shutdown()

if __name__ == '__main__':
    main()

Sensorfusion und Reaktivität

Die "Sensorfusion", die Daten von mehreren Sensoren (LiDAR, Kamera, IMU, GPS) integriert, ist dasselbe Konzept wie combineLatest oder merge in RxJS.

6. Reactive Control (Steuerungssysteme)

Diese Schicht realisiert Feedback-Schleifen von Sensoren zur Steuerung.

Typischer Technologie-Stack

Behavior Trees - Verhaltensauswahl für Roboter/Spiel-KI
Digital Twin - Digitale Replikate physischer Systeme
Model Predictive Control (MPC) - Prädiktive Steuerung
Cyber-Physical Systems (CPS) - Cyber-physische Systeme

Behavior Tree-Struktur

Verhalten:

Batteriestand über 20% → Zum Ziel bewegen
Batteriestand unter 20% → Zur Ladestation bewegen

Reaktive Darstellung von Zustandsübergängen

Behavior Tree-Zustandsübergänge können mit scan oder switchMap in RxJS dargestellt werden.

typescript

import { interval, Subject } from 'rxjs';
import { map, scan, switchMap } from 'rxjs';

type BatteryLevel = number; // 0-100
type RobotState = 'IDLE' | 'MOVING_TO_GOAL' | 'MOVING_TO_CHARGER' | 'CHARGING';

interface RobotStatus {
  state: RobotState;
  batteryLevel: BatteryLevel;
}

// Batteriestand-Simulation
const batteryLevel$ = interval(1000).pipe(
  scan((level, _) => Math.max(0, level - 1), 100) // Jede Sekunde 1% Abnahme
);

// Behavior Tree-Logik
const robotState$ = batteryLevel$.pipe(
  map((batteryLevel): RobotStatus => {
    // Selector (ODER)-Logik
    if (batteryLevel > 20) {
      // Sequence (UND)-Bedingung erfüllt
      return { state: 'MOVING_TO_GOAL', batteryLevel };
    } else {
      // Laden erforderlich
      return { state: 'MOVING_TO_CHARGER', batteryLevel };
    }
  })
);

robotState$.subscribe(status => {
  console.log(`State: ${status.state}, Battery: ${status.batteryLevel}%`);

  switch (status.state) {
    case 'MOVING_TO_GOAL':
      console.log('→ Bewege zum Ziel');
      break;
    case 'MOVING_TO_CHARGER':
      console.log('⚠️ Niedriger Batteriestand! Bewege zur Ladestation');
      break;
  }
});

Steuerungssysteme und Reaktivität

Die "Feedback-Schleife" in der Regelungstechnik ist im Wesentlichen dasselbe wie "ereignisgesteuert" in der reaktiven Programmierung. Je nach Änderung der Sensorwerte werden Steuerbefehle dynamisch geändert.

7. Reactive UX (Closed-Loop UX)

Die höchste Schicht, die Closed-Loop UX über alle Schichten hinweg realisiert.

Kerngedanke

Die Reaktionsfähigkeit des gesamten Systems schafft ein konsistentes Benutzererlebnis

Typische Beispiele

Service	Reactive UX-Merkmale
Google Docs	Auto-Save, Echtzeit-Collaboration
Figma	Multi-User-Live-Collaboration
Firebase	Echtzeit-Datensynchronisation
Slack	Sofortige Nachrichtenzustellung/Anzeige
Notion	Offline-Bearbeitung und nahtlose Synchronisation

Implementierungsbeispiel: Auto-Save-Funktion

typescript

import { fromEvent, Subject } from 'rxjs';
import { debounceTime, distinctUntilChanged, switchMap, catchError } from 'rxjs';
import { of } from 'rxjs';

// Editor-Inhaltsänderungsereignis
const editor = document.querySelector<HTMLTextAreaElement>('#editor');
const statusDiv = document.querySelector<HTMLDivElement>('#status');

const editorChange$ = fromEvent(editor!, 'input').pipe(
  map(event => (event.target as HTMLTextAreaElement).value)
);

// Auto-Save-Logik
const autoSave$ = editorChange$.pipe(
  debounceTime(2000),                    // 2 Sekunden Eingabepause abwarten
  distinctUntilChanged(),                // Bei gleichem Inhalt nicht speichern
  switchMap(content => {
    // Speicheranzeige
    statusDiv!.textContent = '💾 Speichern...';

    // API-Aufruf
    return fetch('/api/save', {
      method: 'POST',
      headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
      body: JSON.stringify({ content })
    }).then(res => {
      if (!res.ok) throw new Error('Speichern fehlgeschlagen');
      return res.json();
    });
  }),
  catchError(error => {
    statusDiv!.textContent = '❌ Speichern fehlgeschlagen';
    return of(null);
  })
);

autoSave$.subscribe(result => {
  if (result) {
    statusDiv!.textContent = '✅ Gespeichert';
    setTimeout(() => {
      statusDiv!.textContent = '';
    }, 2000);
  }
});

Echtzeit-Collaboration-Mechanismus

Wesen von Reactive UX

Reactive UX wird erreicht, wenn alle Schichten konsistent reaktiv sind - von UI über Kommunikation, Backend, Datenpipeline, IoT bis zur Steuerung. Wenn nur eine Schicht reaktiv ist, kann echte Reactive UX nicht erreicht werden.

Integration zwischen Schichten und die Rolle von ReactiveX

Die sieben Schichten erscheinen unabhängig, werden aber durch ReactiveX als gemeinsame Sprache nahtlos integriert.

Integration durch ReactiveX

Gemeinsame Konzepte:

Observable/Stream - Zeitlich veränderliche Werte
Operator/Transformation - Datentransformation/Filterung
Subscribe/Consume - Ereignisverbrauch
Backpressure - Laststeuerung
Error Handling - Fehlerausbreitung und -behandlung

Wert von ReactiveX

ReactiveX ermöglicht es, alles mit demselben Konzept (Observable) zu behandeln - von UI-Klicks über IoT-Sensoren, Datenströme bis zur Robotersteuerung. Dadurch können Full-Stack-Entwickler das gesamte System mit einem konsistenten Denkmodell entwerfen.

Vorteile der reaktiven Architektur

1. Konsistentes Konzeptmodell

Dasselbe Konzept kann in verschiedenen Domänen (UI, Backend, Daten, IoT) verwendet werden.

Traditionell:

UI: Event Listener
Backend: Callbacks
Daten: Batch-Verarbeitung
IoT: Polling

Reaktiv:

Alles: Observable/Stream

2. Einheitliche Behandlung asynchroner Verarbeitung

Promise, Callback, Event, Stream können zu Observable vereinheitlicht werden.

typescript

import { from, fromEvent, ajax } from 'rxjs';

// Promise zu Stream
const promise$ = from(fetch('/api/data'));

// Event zu Stream
const click$ = fromEvent(button, 'click');

// Ajax-Aufruf zu Stream
const api$ = ajax('/api/endpoint');

// Alle gleich behandelbar
promise$.subscribe(/*...*/);
click$.subscribe(/*...*/);
api$.subscribe(/*...*/);

3. Skalierbarkeit und Fehlertoleranz

Durch die vier Eigenschaften des Reactive Manifesto:

Responsive - Konsistente Antwortzeiten
Resilient - Fehlerisolation und Wiederherstellung
Elastic - Dynamische Skalierung nach Last
Message-Driven - Lose gekoppelte Komponenten

4. Verbesserte Echtzeitfähigkeit

Durch ereignisgesteuerte Architektur können Datenänderungen sofort propagiert werden.

Traditionell (Polling):

Client → [Regelmäßige Anfragen] → Server

Reaktiv (Push):

Client ← [Sofortige Benachrichtigung bei Änderung] ← Server

5. Verbesserte Entwicklererfahrung

Durch deklarative Beschreibung wird die Absicht des Codes klar.

typescript

// ❌ Imperativ: Absicht schwer zu lesen
let lastValue = '';
input.addEventListener('input', (e) => {
  const value = e.target.value;
  if (value !== lastValue) {
    setTimeout(() => {
      if (value.length > 0) {
        fetch(`/api/search?q=${value}`)
          .then(/*...*/);
      }
    }, 300);
    lastValue = value;
  }
});

// ✅ Deklarativ: Absicht auf einen Blick klar
fromEvent(input, 'input')
  .pipe(
    map(e => e.target.value),
    debounceTime(300),
    distinctUntilChanged(),
    filter(value => value.length > 0),
    switchMap(value => ajax(`/api/search?q=${value}`))
  )
  .subscribe(/*...*/);

Zusammenfassung

Reaktive Architektur ist eine Systemdesign-Philosophie, die sich auf zeitlich veränderliche Werte konzentriert.

Rollen der sieben Schichten

Schicht	Rolle	ReactiveX-Nutzung
1. Reactive UI	Sofortige Reaktion auf Benutzereingaben	RxJS, Signals
2. Reactive Communication	Client/Server-Streaming	WebSocket Observable
3. Reactive Backend	Ereignisgesteuerte Server	Akka, Reactor
4. Reactive Data Pipeline	Event-Stream-Verarbeitung	Kafka, Flink
5. Reactive IoT/Embedded	Sensor-Stream-Integration	RxCpp, ROS2
6. Reactive Control	Feedback-Schleifen-Steuerung	Behavior Trees
7. Reactive UX	Konsistente Erfahrung über alle Schichten	Integration aller oben genannten

Bedeutung des Reactive Manifesto

Vier Eigenschaften

Responsive (Reaktionsfähigkeit) - Konsistent schnelle Reaktion
Resilient (Widerstandsfähigkeit) - Teilweise Wiederherstellung bei Ausfällen
Elastic (Elastizität) - Dynamische Skalierung nach Last
Message-Driven (Nachrichtengesteuert) - Asynchrones Messaging

Wesen von ReactiveX

ReactiveX ist eine schichtübergreifende gemeinsame Sprache.

Von UI-Klicks über IoT-Sensoren, Datenströme bis zur Robotersteuerung - alles reagiert auf zeitlich veränderliche Werte

Dieses einheitliche Konzept ermöglicht Full-Stack-Entwicklern, das gesamte System mit einem konsistenten Denkmodell zu entwerfen.

Nächste Schritte

Um das Verständnis reaktiver Architektur zu vertiefen:

Klein anfangen - Erst eine Schicht (Reactive UI) praktisch umsetzen
Schrittweise erweitern - Zur Kommunikations- und Backend-Schicht ausweiten
Von echten Services lernen - Verhalten von Google Docs, Figma etc. beobachten
Reactive Manifesto lesen - Theoretische Grundlagen verstehen

Referenzen

GitHub Discussions - Gesamtkarte der reaktiven Architektur
Reactive Manifesto - Definition reaktiver Systeme
RxJS Offizielle Dokumentation
Akka Offizielle Dokumentation
Apache Kafka Offizielle Dokumentation
ROS2 Offizielle Dokumentation

Gesamtkarte der reaktiven Architektur ​

Was ist reaktive Architektur? ​

Kerngedanke ​

Die vier Eigenschaften des Reactive Manifesto ​

1. Responsive (Reaktionsfähigkeit) ​

2. Resilient (Widerstandsfähigkeit) ​

3. Elastic (Elastizität) ​

4. Message-Driven (Nachrichtengesteuert) ​

Die sieben Schichten der reaktiven Architektur ​

Gesamtarchitektur-Diagramm ​

1. Reactive UI (Frontend) ​

Kerngedanke ​

Typischer Technologie-Stack ​

Implementierungsbeispiel (RxJS) ​

2. Reactive Communication (Kommunikationsschicht) ​

Typischer Technologie-Stack ​

Implementierungsbeispiel (WebSocket + RxJS) ​

3. Reactive Backend ​

Typischer Technologie-Stack ​

Konzept des Actor-Modells ​

Implementierungsbeispiel (Akka - Scala) ​

4. Reactive Data Pipeline (Datenpipeline) ​

Kerngedanke ​

Typischer Technologie-Stack ​

Datenpipeline-Pattern ​

Implementierungsbeispiel (Pseudocode) ​

RxJS-Entsprechung ​

5. Reactive IoT/Embedded (IoT/Eingebettet) ​

Typischer Technologie-Stack ​

Unterschied zur UI ​

Implementierungsbeispiel (ROS2 - Python) ​

6. Reactive Control (Steuerungssysteme) ​

Typischer Technologie-Stack ​

Behavior Tree-Struktur ​

Reaktive Darstellung von Zustandsübergängen ​

7. Reactive UX (Closed-Loop UX) ​

Kerngedanke ​

Typische Beispiele ​

Implementierungsbeispiel: Auto-Save-Funktion ​

Echtzeit-Collaboration-Mechanismus ​

Integration zwischen Schichten und die Rolle von ReactiveX ​

Integration durch ReactiveX ​

Vorteile der reaktiven Architektur ​

1. Konsistentes Konzeptmodell ​

2. Einheitliche Behandlung asynchroner Verarbeitung ​

3. Skalierbarkeit und Fehlertoleranz ​

4. Verbesserte Echtzeitfähigkeit ​

5. Verbesserte Entwicklererfahrung ​

Zusammenfassung ​

Rollen der sieben Schichten ​

Bedeutung des Reactive Manifesto ​

Wesen von ReactiveX ​

Nächste Schritte ​

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Referenzen ​

Gesamtkarte der reaktiven Architektur

Was ist reaktive Architektur?

Kerngedanke

Die vier Eigenschaften des Reactive Manifesto

1. Responsive (Reaktionsfähigkeit)

2. Resilient (Widerstandsfähigkeit)

3. Elastic (Elastizität)

4. Message-Driven (Nachrichtengesteuert)

Die sieben Schichten der reaktiven Architektur

Gesamtarchitektur-Diagramm

1. Reactive UI (Frontend)

Kerngedanke

Typischer Technologie-Stack

Implementierungsbeispiel (RxJS)

2. Reactive Communication (Kommunikationsschicht)

Typischer Technologie-Stack

Implementierungsbeispiel (WebSocket + RxJS)

3. Reactive Backend

Typischer Technologie-Stack

Konzept des Actor-Modells

Implementierungsbeispiel (Akka - Scala)

4. Reactive Data Pipeline (Datenpipeline)

Kerngedanke

Typischer Technologie-Stack

Datenpipeline-Pattern

Implementierungsbeispiel (Pseudocode)

RxJS-Entsprechung

5. Reactive IoT/Embedded (IoT/Eingebettet)

Typischer Technologie-Stack

Unterschied zur UI

Implementierungsbeispiel (ROS2 - Python)

6. Reactive Control (Steuerungssysteme)

Typischer Technologie-Stack

Behavior Tree-Struktur

Reaktive Darstellung von Zustandsübergängen

7. Reactive UX (Closed-Loop UX)

Kerngedanke

Typische Beispiele

Implementierungsbeispiel: Auto-Save-Funktion

Echtzeit-Collaboration-Mechanismus

Integration zwischen Schichten und die Rolle von ReactiveX

Integration durch ReactiveX

Vorteile der reaktiven Architektur

1. Konsistentes Konzeptmodell

2. Einheitliche Behandlung asynchroner Verarbeitung

3. Skalierbarkeit und Fehlertoleranz

4. Verbesserte Echtzeitfähigkeit

5. Verbesserte Entwicklererfahrung

Zusammenfassung

Rollen der sieben Schichten

Bedeutung des Reactive Manifesto

Wesen von ReactiveX

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