Ti spiego perché l’Observable Pattern non è “solo eventi”

La differenza principale rispetto al tradizionale sistema a callback è che non si gestisce una singola risposta, ma un vero e proprio stream di eventi. L’idea è passare da “quando arriva il dato, esegui questa azione” a “ogni volta che il dato cambia, reagisci in questo modo”. Sebbene il concetto possa sembrarti sottile, il suo impatto è enorme: si sposta il focus dall’azione isolata al comportamento continuo nel tempo, rendendo il codice più adatto a scenari di interazione prolungata.

Tuttavia, questa potenza non è gratuita. Un flusso di eventi può diventare difficile da leggere se non progettato con attenzione: è necessario tenere traccia delle sottoscrizioni, del loro ciclo di vita e delle possibili cancellazioni. Senza una buona disciplina, il risultato è una rete di reazioni opaca che rende complicato il debugging e può portare a bug insidiosi. Una progettazione consapevole è quindi fondamentale per sfruttare al meglio l’Observable Pattern senza cadere in una “fossa di eventi”.

Perché Angular ha scelto Observable e cosa c’entra RxJS con le fetch

Angular ha deciso di adottare gli Observable come meccanismo principale per gestire i flussi asincroni, incluse le chiamate HTTP. Questa scelta è strettamente legata a RxJS, la libreria che fornisce l’implementazione concreta degli Observable e una vasta collezione di operatori per trasformare, combinare e controllare i dati in tempo reale.

Le Promise sono ottime per rappresentare un risultato unico nel tempo, come una fetch che restituisce un dato una sola volta. Angular però ha optato per gli Observable perché consentono di modellare non solo una risposta, ma una sequenza di eventi: retry automatici, cancellazioni, streaming di dati progressivi, combinazione di più sorgenti asincrone e gestione centralizzata degli errori. Inoltre, gli Observable permettono di annullare una sottoscrizione quando un componente viene distrutto, evitando perdite di memoria e chiamate inutili.

Nel contesto di un frontend complesso, le richieste HTTP non sono semplici “dammi questo JSON”. Possono essere ripetute, concatenate, interrotte se l’utente cambia vista, o riavviate in caso di fallimento. Con le Promise queste funzionalità richiederebbero soluzioni ad hoc, mentre con gli Observable diventano parte integrante del modello di base. Certo, la curva di apprendimento è più ripida e la complessità mentale aumenta, ma il risultato è un controllo più fine sul tempo e sugli eventi del tuo applicativo.

Observable Pattern in JavaScript

Questo esempio mostra il pattern nella sua forma più pura. Un Subject mantiene una lista di osservatori e li notifica ogni volta che riceve nuovi dati. La semplicità del codice rende immediato capire dove possono nascere i problemi: se non controlli chi si iscrive e chi si disiscrive, rischi di accumulare osservatori “zombies” che reagiscono senza il tuo consenso.

Il vantaggio principale è la leggibilità: il flusso di dati è esplicito e ogni operazione di subscription è evidente. Tuttavia, quando un’applicazione cresce, è facile perdere di vista le dipendenze tra soggetti e osservatori, creando una rete di reazioni difficile da tracciare. Per mitigare questo rischio, è consigliabile adottare pattern di gestione del ciclo di vita, come l’utilizzo di takeUntil o la cancellazione delle sottoscrizioni al momento opportuno.

Infine, l’implementazione di base fornisce un ottimo punto di partenza per sperimentare operatori più avanzati di RxJS, come map, filter o debounceTime, che arricchiscono il flusso con trasformazioni e logiche di throttling. Questo rende l’Observable Pattern estremamente flessibile, sia per progetti piccoli che per architetture enterprise.

Observable Pattern in C

Nel mondo desktop o backend, il pattern è spesso utilizzato per notificare cambiamenti di stato senza creare dipendenze strette tra i moduli. La classe Subject espone metodi di subscription e notifica, permettendo a diverse parti dell’applicazione di reagire a eventi senza conoscere i dettagli dell’origine.

Un vantaggio chiave è la flessibilità: è possibile aggiungere o rimuovere osservatori a runtime, adattando il comportamento del sistema in base alle esigenze operative. Tuttavia, come nel caso JavaScript, la gestione dell’ordine di notifica e dei possibili effetti collaterali può diventare insidiosa se non documentata adeguatamente.

Per evitare sorprese, è buona pratica includere meccanismi di logging o di monitoraggio delle sottoscrizioni, in modo da avere visibilità su chi è attivo e quando. Questo aiuta a prevenire scenari in cui un osservatore inappropriato interferisce con il flusso di dati, garantendo un’architettura più robusta e manutenibile.

Observable Pattern in Kotlin

Kotlin offre una sintassi concisa e leggibile per implementare il pattern. La classe Subject gestisce una lista mutabile di lambda che ricevono una stringa, consentendo di aggiungere e rimuovere osservatori con poche righe di codice. Questo rende il pattern particolarmente adatto a progetti Android o server‑side basati su JVM.

Anche qui, la potenza deriva dalla capacità di modellare flussi di eventi come entità di prima classe, facilitando l’interazione tra UI e logica di dominio. Tuttavia, la vera sfida rimane la documentazione: se non chiari quali eventi sono emessi e chi dovrebbe ascoltarli, il sistema può evolvere in una rete di dipendenze implicite difficile da gestire.

Per sfruttare al meglio Kotlin, è possibile combinare l’Observable Pattern con Coroutine Flow, ottenendo una gestione reattiva ancora più integrata con il linguaggio. In questo modo si ottengono vantaggi come la cancellazione automatica e la composizione di flussi senza dover scrivere boilerplate aggiuntivo.

Observable Pattern in Go

In Go il pattern è implementato con funzioni di tipo Observer e una struttura Subject che gestisce una slice di observer. La lingua enfatizza la chiarezza e la semplicità, ma richiede una gestione manuale dell’identità delle funzioni per poterle rimuovere correttamente, come mostrato nel metodo Unsubscribe.

Questo approccio evidenzia il costo reale del pattern: non basta creare un flusso di eventi, bisogna anche occuparsi esplicitamente del ciclo di vita degli osservatori, evitando perdite di memoria o chiamate non desiderate. La trasparenza di Go rende questi aspetti più visibili, ma richiede attenzione da parte dello sviluppatore.

Se il tuo progetto Go necessita di notifiche in tempo reale—ad esempio per aggiornamenti di stato in un server di gioco o per propagare eventi di configurazione—l’Observable Pattern può essere una soluzione efficace. In alternativa, per scenari più lineari, potresti preferire canali (chan) nativi di Go, che già offrono un meccanismo di comunicazione asincrono più integrato.

Quando l’Observable Pattern è una scelta intelligente e quando ti stai scavando la fossa

L’Observable Pattern è ideale quando il dominio presenta flussi di eventi reali: interazioni utente continue, aggiornamenti di stato da più fonti, dati in streaming che arrivano nel tempo. In questi casi, modellare il problema come un stream osservabile rende il codice più aderente alla realtà, migliorando leggibilità e manutenibilità.

Diventa una cattiva scelta quando si tenta di applicarlo a tutti i cambiamenti di stato. Se ogni modulo ascolta ogni altro modulo, il sistema si trasforma in un groviglio di reazioni implicite, difficile da analizzare e da testare. In queste situazioni, è più prudente utilizzare approcci più tradizionali, come le Promise o l’invocazione diretta di metodi, per mantenere il flusso dei dati esplicito e controllato.

La decisione di Angular di basarsi sugli Observable non è un dogma da replicare a tutti i costi; è una risposta architetturale a un frontend ricco di asincronia, con componenti che hanno cicli di vita complessi e interazioni utente intense. In un backend semplice o in un’applicazione con flussi lineari, introdurre lo stesso modello mentale può rappresentare un onere inutile. La chiave è valutare se il problema che stai cercando di risolvere corrisponde a quello per cui l’Observable Pattern è stato concepito. Quando c’è corrispondenza, il pattern è una potente alleanza; quando manca, rischi di scavare la tua stessa fossa.