+ lib > client, server, private, public 즉, lib가 가장 먼저 로드된다.
+ private은 Assets API를 통해 : 미리 fixture로 데이터를 등록할 때 사용한다.
+ packages폴더 : 공통 컴포넌트들
Reactivity
엑셀의 예를 생각 하면된다. 위키의 Reactive Programming을 봐도 엑셀에 대한 예로 설명되어 있다. 엑셀에서 데이터를 넣은 셀을 미티어에서는 Reactive Data Source라고 하고 엑셀의 더하기 sum(c1, c2)를 적용한 셀을 Reactive Computation이라 한다.
- Reactive Computation : 쉘의 펑션 sum(c1, c2)
- Reactive Data Source : 쉘의 밸류 c1, c2
이것을 도형으로 그리면 다음과 같이 Reactive Data Source를 Reactive Computation이 감싸서 감시를하고 변경 발생시 변경을 알리게 된다. 변경은 또한 변경을 감지하는 Reactive Computation으로 전파(Transition)되어 변경을 반영한다. 예로 하위의 Reactive Data Source를 하위 Reactive Computation에서 감지하고 다시 Template에서 변경을 감지하고 DOM을 변경한다.
미티어에서 이야기하는 Reactive Data Source와 Reactive Computation에 대한 대표적인 예를 보면 Reactive Data Source는 Reactive Computation에 감쌓여 있어야 반응을 한다는 것이다.
- mini-mongo (data source) <-> template.helpers list (list도 computation 이고) -> blaze의 {{#each list}} (list의 computation이 전이되어 each computation으로 와서 변경이 이루어진다)
- 필요악 : session, mini-mongo cursor, pub/sub의 ready() 는 전부 computation이 이루어 진다.
- 데이터 소스를 직접 만들기는 ReactiveVar 를 사용한다. Computation은 Tracker.autorun으로 구현
템플릿
미티어에서 Blaze는 기본 템플릿 엔진이지만 템플릿이 모두 컴포넌트로 바뀐다. 단순 템플릿 스트링 이기 보다. React처럼 템플릿이 인스턴스로 변환이 되고 OnCreated, OnDestroyed, OnRendered가 인스턴스별로 호출이된다. 그러나 Template.<templateName>.helpers / events / rendered : 안에서 this는 Template 이므로 주의를 한다.
- Blaze : 서버의 데이터 변경에 따른 화면의 변경을 보여주기
- {{> }} 의 > 은 인스턴스를 만드는 것이다.
- 템플릿 레벨에서 라우팅을 하는 것으로 패턴이 바뀜
- Computation의 전이(Transition)를 통해 다이나믹하게 화면을 변경할 수 있다.
Meteor는 Modern Application Platform이기도 하면서 Reactive Manifesto에서 이야기하는 User Responsive를 위한 Resilient와 Scalable을 갖추고 있다. 그래서 Meteor를 Realtime Modern Application을 위한 Reactive Platform이라 이야기를 해도 좋을 것 같다. 하지만 정작 Reactive라고 이야기를 해놓고 Reactive의 개념이 와닿지 않는 것은 거시적, 미시적 이해가 없기 때문이다. 최근에 각광 받고 있는 AngularJS는 Reactive Templating을 지원한다. Reactive라 붙일 수 있는 이유는 Reactive Programming에 대해 위키에서 찾아보면 액셀 예를 통해 어떤것을 의미하는지 이해를 할 수 있다. 다수의 b가 a를 의존할 때 a의 변화에 b가 종속이 되고, 옵저버 패턴(Observer Pattern)으로 보면 다수의 의존하는 Observer(소비자)가 데이터를 제공하는 Observerable(생산자)에 의존하는 것으로 a에 상태변경(이벤트 발생)에 대해 b에도 상태값을 알려주는 구조이다. Reactive Programming(RP)의 관건은 Asynchronous Data Flow관점에서 프로래밍을 하고 Functional Reactive Programming으로 오면 filter, map, reduce와 같은 블럭을 통해 Reactive Programming을 한다.
리액티브 프로그래밍(RP)은 비동기와 이벤트 기반의 데이터 스트리밍(Asynchronous and Event-based Data Streaming)을 Observable Sequences로 변환해 개발하는 프로그래밍 방식이다.
Reactive 거시적, 미시적 이해
Reactive Manifesto 의 내용을 이해할 필요가 있다. 왜 Reactive 해야 하는지 이유는 본 글에 잘 설명되어 있다. 현재는 인터넷 보급과 모바일 기기의 보급으로 365일 24시간 무정지의 끊김없는 빠른 서비스를 제공해야 한다. 이를 위해서는 장애(Failure)에 빨리 복구(Resilient)되고, 서비스의 수평적 확장이(Scalable) 용이해야 하며, Resilient와 Scalable 바탕에는 느슨한 결합(loose coupling)의 메세지 기반(Message Driven) 아키텍처가 기반이 되어야 한다.
