5 repository-uri
Patterns for managing and recovering from errors that occur within asynchronous event streams.
Distinct from Deferred Error Handling: Existing candidates focus on deferred functions, stderr handles, or type-safe containers, not error event subscriptions within reactive streams.
Explore 5 awesome GitHub repositories matching software engineering & architecture · Asynchronous Error Handling. Refine with filters or upvote what's useful.
Bacon.js is a JavaScript functional reactive programming library used for coordinating complex asynchronous data flows. It functions as an observable event stream framework and an asynchronous data flow orchestrator, allowing developers to model events as declarative streams and properties. The library distinguishes itself through its ability to manage reactive state and synchronize timing across multiple sources. It provides specialized mechanisms for atomic state synchronization to prevent glitches in derived properties and offers advanced coordination strategies such as asynchronous stream
Allows subscribing to error events within a stream to perform recovery or logging actions.
Gevent is a Python coroutine concurrency library and asynchronous task manager designed for high-concurrency I/O tasks. It provides a cooperative networking framework for building asynchronous TCP, UDP, and HTTP servers, as well as a WSGI web server implementation for hosting web applications. The project is distinguished by its standard library monkey-patching tool, which replaces blocking synchronous functions with cooperative versions to enable asynchronous behavior in third-party code. This allows for a cooperative multitasking workflow where the system yields execution during I/O waits t
Implements custom overrides for processing exceptions that occur within the asynchronous event loop.
Effector is a reactive state management library and data flow orchestrator designed for building complex, event-driven applications. It models application logic as a directed acyclic graph, where state updates and asynchronous side effects propagate automatically through declarative pipelines. By decoupling business logic from user interface layers, it allows developers to maintain state in independent containers that communicate via standard interfaces, ensuring the system remains framework-agnostic. The library distinguishes itself through its robust support for isolated execution scopes, w
Captures exceptions thrown during execution and routes them to dedicated failure events for centralized reporting.
NCCL este o bibliotecă de comunicare de înaltă performanță și un framework de calcul distribuit pe GPU, conceput pentru executarea schimburilor de date colective și punct-la-punct pe mai multe GPU-uri în sisteme cu un singur nod sau multi-nod. Servește ca strat de transport RDMA pentru GPU și orchestrator de memorie, facilitând sincronizarea cu lățime de bandă mare a datelor și a gradienților de model pentru antrenarea și inferența distribuită pe GPU. Biblioteca se distinge prin capacitatea sa de a executa primitive de comunicare direct din kernel-urile GPU, eliminând CPU-ul gazdă din calea critică. Utilizează selecția de căi conștientă de topologie pentru a optimiza mișcarea datelor și folosește transportul de rețea bazat pe RDMA, inclusiv InfiniBand și NVLink, pentru a permite accesul la memorie zero-copy între dispozitive pe diferite noduri fizice. Proiectul acoperă o gamă largă de tipare de comunicare colectivă, inclusiv reduceri, broadcast-uri, gather-uri și schimburi all-to-all, alături de accesul la memorie la distanță punct-la-punct. Oferă gestionare cuprinzătoare a comunicatorului pentru inițializarea, partiționarea și redimensionarea grupurilor GPU, precum și gestionarea specializată a memoriei pentru înregistrarea bufferelor și coordonarea memoriei partajate a dispozitivului. Sistemul include o suită de instrumente de monitorizare și observabilitate pentru urmărirea stării, logarea diagnostică și monitorizarea evenimentelor în timp real, precum și interfețe de integrare pentru framework-uri de machine learning, CUDA graphs, MPI și Python.
Handles network or process failures within asynchronous communication streams to facilitate system recovery.
Acest proiect este un șablon de referință pentru o aplicație Android în Kotlin și un set de implementări demonstrative ale principiilor Clean Architecture. Oferă un design structural care izolează regulile de business de bază de interfața utilizator și sursele de date în module distincte, stratificate. Implementarea se concentrează pe pattern-ul Model-View-ViewModel (MVVM) pentru a decupla logica UI de modelele de date. Utilizează un framework de dependency injection pentru a automatiza crearea obiectelor și a gestiona ciclurile de viață ale componentelor, folosind în același timp un pattern de tip repository pentru a abstractiza cererile de date din memorie, disc și surse cloud. Arhitectura încorporează organizarea pachetelor bazată pe funcționalități și configurații de build modulare pentru a menține consistența în cadrul proiectului. Include, de asemenea, o strategie de testare cuprinzătoare care combină teste unitare pentru logica de business cu instrumentare pentru UI și module mock pentru validarea stratului de date.
Provides patterns for managing and propagating errors occurring within asynchronous data flows.