RxJava响应式编程
相应式编程
响应式编程是一种基于异步数据流概念的编程模式
响应式编程关键性概念就是事件，在某种程度上，这并不是什么新东西。事件总线(Event buses)或咱们常见的单击事件就是一个异步事件流，你可以观察这个流，也可以基于这个流做一些自定义操作（原文：side effects，副作用，本文皆翻译为自定义操作）。响应式就是基于这种想法。你能够创建所有事物的数据流，而不仅仅只是单击和悬停事件数据流。 流廉价且无处不在，任何事物都可以当作一个流：变量、用户输入、属性、缓存、数据结构等等。比如，假设你的微博评论就是一个跟单击事件一样的数据流，你能够监听这个流，并做出响应。
最重要的是，有一堆的函数能够创建（create）任何流，也能将任何流进行组合（combine）和过滤（filter）。 这正是“函数式”的魔力所在。一个流能作为另一个流的输入(input)，甚至多个流也可以作为其它流的输入。你能合并（merge）两个流。你还能通过过滤（filter）一个流得到那些你感兴趣的事件。你能将一个流中的数据映射（map）到一个新的流中。
一个流就是一个将要发生的以时间为序的事件序列。它能发射出三种不同的东西：一个数据值（data value）(某种类型的)，一个错误（error）或者一个“完成（completed）”的信号。比如说，当前按钮所在的窗口或视图关闭时，“单击”事件流也就“完成”了。
我们只能异步地捕获这些发出的事件：定义一个针对数据值的函数，在发出一个值时，该函数就会异步地执行；针对发出错误时的函数；还有针对发出‘完成’时的函数。有时你可以省略这最后两个函数，只专注于针对数据值的函数。“监听”流的行为叫做订阅。我们定义的这些函数就是观察者。这个流就是被观察的主体(subject)（或“可观察的(observable)”）。这正是观察者设计模式。
RxJava是什么
Rx — Reactive Extensions 原来是由微软提出的一个综合了异步和基于事件驱动编程的库包，使用可观察序列和LINQ-style查询操作。
RxJava — Reactive Extension for Java。是最开始根据微软的 RX为基础，由Netflix主导做出的提供在JVM上实现响应式编程的一种方式。
RxJava是一种在JVM上实现异步数据处理的库，是基于事件的扩展的观察模式
RxJava特点
jar包很小 < 1MB
轻量级框架
支持Java 8 lambda
支持Java 6+ & Android 2.3+
支持同步和异步
使用简洁
解耦、单一化、不嵌套
扩展的观察者
onCompleted()事件
onError()事件
组合而不是嵌套，避免陷入回调地域
RxAndroid是什么
是Rxjava针对Android平台的一个扩展，用于Android开发
提供响应式扩展组建快速方便开发android应用程序
Schedulers(调度器)
Schedulers在RxAndroid中解决Android主线程问题【针对Android】，解决多线程线程问题。
在不指定特定线程的情况下，RxAndroid遵循的是线程不变原则 ，在哪个线程调用subscribe()就在哪个线程生产事件，在哪个线程生成事件就在哪个线程消费事件。如果我们要让事件切换线程就要用到Schedulers.
Observable.just(1, 2, 3, 4)
.subscribeOn(Schedulers.io()) // 指定 subscribe() 发生在 IO 线程
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) // 指定 Subscriber 的回调发生在主线程
.subscribe(new Action1() {
@Override
public void call(Integer number) {
Log.d(tag, "number:" + number);
}
});
RxJava和观察者模式
观察者模式的四大要素：
Observable 被观察者
Observer 观察者
subscribe 订阅
事件
观察者模式本质上是通过订阅将被观察者产生的事件传递给观察者
RxJava扩展的观察者模式
RxJava中相对于观察者模式多了onCompleted()和onError()两个方法，这两个互斥的方法能唯一确定事件的结束。
RxJava实践
RxJava 的 Helloword
private void testRxJava(){
//创建被观察者
Observable mObservable = Observable.create(new Observable.OnSubscribe() {
@Override
public void call(Subscriber subscriber) {
subscriber.onNext("hellowrod!");
subscriber.onCompleted();
}
});
//创建观察者
Subscriber subscriber = new Subscriber() {
@Override
public void onCompleted() {
System.out.println("onCompleted");
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
System.out.println("onError");
}
@Override
public void onNext(String s) {
System.out.println("onNext: " + s);
}
};
//订阅事件
mObservable.subscribe(subscriber);
}
可以看到，这里传入了一个 OnSubscribe 对象作为参数。OnSubscribe 会被存储在返回的 Observable 对象中，它的作用相当于一个计划表，当 Observable 被订阅的时候，OnSubscribe 的 call() 方法会自动被调用，事件序列就会依照设定依次触发（对于上面的代码，就是观察者Subscriber 将会被调用三次 onNext() 和一次 onCompleted()）。这样，由被观察者调用了观察者的回调方法，就实现了由被观察者向观察者的事件传递，即观察者模式。
RxJava中的不完整回调
Action1和Action0都是RxJava的一个接口
Action0它只有一个方法call(),这个方法无参数返回值，可以和无参数的onCompleted()结合使用。
Action1也有一个方法call(T param),这个方法有一个参数返回可以和有一个参数的onNext(T obj)和onError(Throwable error)结合使用。
Action1 onNextAction = new Action1() {
// onNext()
@Override
public void call(String s) {
Log.d(tag, s);
}
};
Action1 onErrorAction = new Action1() {
// onError()
@Override
public void call(Throwable throwable) {
// Error handling
}
};
Action0 onCompletedAction = new Action0() {
// onCompleted()
@Override
public void call() {
Log.d(tag, "completed");
}
};
// 自动创建 Subscriber ，并使用 onNextAction 来定义 onNext()
observable.subscribe(onNextAction);
// 自动创建 Subscriber ，并使用 onNextAction 和 onErrorAction 来定义 onNext() 和 onError()
observable.subscribe(onNextAction, onErrorAction);
// 自动创建 Subscriber ，并使用 onNextAction、 onErrorAction 和 onCompletedAction 来定义 onNext()、 onError() 和 onCompleted()
observable.subscribe(onNextAction, onErrorAction, onCompletedAction);
线程控制
Observable.just(1, 2, 3, 4)
.subscribeOn(Schedulers.io()) // 指定 subscribe() 发生在 IO 线程
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) // 指定 Subscriber 的回调发生在主线程
.subscribe(new Action1() {
@Override
public void call(Integer number) {
Log.d(tag, "number:" + number);
}
});