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Selecting the correct concurrency architecture has a significant impact on the design and performance of your applications. Concurrent design patterns help you understand the different characteristics of parallel architecture to make your code faster and more efficient.This book will help Java developers take a hands-on approach to building scalable and distributed apps by following step-by-step explanations of essential concepts and practical examples. You’ll begin with basic concurrency concepts and delve into the patterns used for explicit locking, lock-free programming, futures, and actors.You’ll explore coding with multithreading design patterns, including master, slave, leader, follower, and map-reduce, and then move on to solve problems using synchronizer patterns. You'll even discover the rationale for these patterns in distributed and parallel applications, and understand how future composition, immutability, and the monadic flow help you create more robust code.By the end of the book, you’ll be able to use concurrent design patterns to build high performance applications confidently.
Learning Functional Data Structures and Algorithms. Click here to enter text
Atul S. Khot, Raju Kumar Mishra
Functional data structures have the power to improve the codebase of an application and improve efficiency. With the advent of functional programming and with powerful functional languages such as Scala, Clojure and Elixir becoming part of important enterprise applications, functional data structures have gained an important place in the developer toolkit. Immutability is a cornerstone of functional programming. Immutable and persistent data structures are thread safe by definition and hence very appealing for writing robust concurrent programs. How do we express traditional algorithms in functional setting? Won’t we end up copying too much? Do we trade performance for versioned data structures? This book attempts to answer these questions by looking at functional implementations of traditional algorithms. It begins with a refresher and consolidation of what functional programming is all about. Next, you’ll get to know about Lists, the work horse data type for most functional languages. We show what structural sharing means and how it helps to make immutable data structures efficient and practical. Scala is the primary implementation languages for most of the examples. At times, we also present Clojure snippets to illustrate the underlying fundamental theme. While writing code, we use ADTs (abstract data types). Stacks, Queues, Trees and Graphs are all familiar ADTs. You will see how these ADTs are implemented in a functional setting. We look at implementation techniques like amortization and lazy evaluation to ensure efficiency.By the end of the book, you will be able to write efficient functional data structures and algorithms for your applications.
Scala Functional Programming Patterns. Grok and perform effective functional programming in Scala
Scala is used to construct elegant class hierarchies for maximum code reuse and extensibility and to implement their behavior using higher-order functions. Its functional programming (FP) features are a boon to help you design “easy to reason about” systems to control the growing software complexities. Knowing how and where to apply the many Scala techniques is challenging. Looking at Scala best practices in the context of what you already know helps you grasp these concepts quickly, and helps you see where and why to use them. This book begins with the rationale behind patterns to help you understand where and why each pattern is applied. You will discover what tail recursion brings to your table and will get an understanding of how to create solutions without mutations. We then explain the concept of memorization and infinite sequences for on-demand computation. Further, the book takes you through Scala’s stackable traits and dependency injection, a popular technique to produce loosely-coupled software systems.You will also explore how to currying favors to your code and how to simplify it by de-construction via pattern matching. We also show you how to do pipeline transformations using higher order functions such as the pipes and filters pattern. Then we guide you through the increasing importance of concurrent programming and the pitfalls of traditional code concurrency. Lastly, the book takes a paradigm shift to show you the different techniques that functional programming brings to your plate.This book is an invaluable source to help you understand and perform functional programming and solve common programming problems using Scala’s programming patterns.