Transformando fluxos

O Akka Streams fornece um conjunto abrangente de operadores em Source e Flow que refletem a API de coleções do Scala, mas são executados de forma assíncrona e respeitam a contrapressão.

Cada operador retorna um novo esquema, portanto as transformações são compostas de forma declarativa antes mesmo de o fluxo ser executado.

map aplica uma função síncrona a cada elemento; filter descarta os elementos que não satisfazem um predicado. Esses operadores são os principais recursos para transformações elemento a elemento.

Ambos preservam a ordem e propagam a conclusão e as falhas para os estágios seguintes.

Quando uma entrada deve produzir várias saídas, use mapConcat. Ele recebe uma função que retorna um iterável e achata os resultados no fluxo.

Retornar uma coleção vazia efetivamente descarta o elemento.

grouped(n) agrupa elementos consecutivos em uma Seq com até n itens, o que é útil para gravações em massa no banco de dados. sliding(n) emite janelas sobrepostas.

O agrupamento reduz o custo por elemento em pipelines com muitas operações de E/S.

scan emite o acumulador em execução após cada elemento, criando um fluxo de estado em evolução. fold emite apenas o valor acumulado final, uma vez que a origem tenha sido concluída.

Use scan para contadores em tempo real e fold para agregações terminais.

mapAsync(parallelism) chama uma função que retorna um Future e emite os resultados na ordem, executando simultaneamente até parallelism futures.

Use-o para chamadas assíncronas, como consultas ao banco de dados ou solicitações HTTP, quando a ordem for importante.

mapAsyncUnordered se comporta como mapAsync, mas emite cada resultado assim que ele é concluído, ignorando a ordem da entrada.

Ele pode melhorar o desempenho quando o estágio seguinte não depende da ordem, pois um future lento deixa de bloquear os mais rápidos.

Para transformações por elemento que precisam de estado local mutável, statefulMapConcat cria um novo estado a cada materialização e retorna um iterável de saídas.

Essa é a forma segura de manter contadores ou buffers sem compartilhar estado entre as execuções do fluxo.

Os fluxos podem transformar dados com base no tempo, além do conteúdo. throttle limita a taxa de emissão, groupedWithin agrupa por tamanho ou tempo decorrido, e takeWithin limita a duração.

Eles são essenciais para limitar a taxa de APIs externas.

Uma exceção lançada dentro de um operador, por padrão, faz todo o fluxo falhar. Uma estratégia de supervisão pode, em vez disso, executar resume (descartar o elemento inválido) ou restart o estágio.

Anexe a estratégia com withAttributes ao Flow.

Flows pequenos podem ser compostos em outros maiores com via, produzindo um único Flow reutilizável. Isso mantém cada transformação concentrada e permite testá-la de forma independente.

O Flow composto tem o tipo de entrada do primeiro e o tipo de saída do último.

Considere as transformações assíncronas e suas garantias de ordenação.

Você explorou operadores de transformação: map/filter elemento a elemento, mapConcat de um para muitos, agrupamento com grouped, acumulação com scan e fold, e trabalho assíncrono por meio de mapAsync.

Você também conheceu transformações com estado, operadores baseados em tempo, como throttle, estratégias de supervisão para erros e a composição de Flows com via. A seguir: como a contrapressão mantém esses estágios seguros.