Rxjava 2.x正式版出来已经快两个月了。在之前的项目中也在使用Rx。但却一直没有时间对整个的知识进行梳理，恰好今天抽出时间，也系统的再学习一遍RxJava/RxAndroid

RxJava的使用

一、观察者/被观察者

1、前奏：
在观察者之前就要先提下backpressure这个概念。简单来说，backpressure是在异步场景中，被观察者发送事件速度远快于观察者的处理速度时，告诉被观察者降低发送速度的策略。

2、在2.0中有以下几种观察者

Observable/Observer
Flowable/Subscriber
Single/SingleObserver
Completable/CompletableObserver
Maybe/MaybeObserver

依次的来看一下：

Observable

Observable
.just(1, 2, 3)
.subscribe(new Observer < Integer > () {
@Override public void onSubscribe(Disposable d) {}
@Override public void onNext(Integer value) {}
@Override public void onError(Throwable e) {}
@Override public void onComplete() {}
});

这里要提的就是onSubscribe(Disposable d)，disposable用于取消订阅。
就用简单的just这个操作符来分析一下。

@SuppressWarnings("unchecked")
@SchedulerSupport(SchedulerSupport.NONE) 
public static < T > Observable < T > just(T item1, T item2, T item3, T item4) {
    ObjectHelper.requireNonNull(item1, "The first item is null");
    ObjectHelper.requireNonNull(item2, "The second item is null");
    ObjectHelper.requireNonNull(item3, "The third item is null");
    ObjectHelper.requireNonNull(item4, "The fourth item is null");

    return fromArray(item1, item2, item3, item4);
}

@SchedulerSupport(SchedulerSupport.NONE) 
public static < T > Observable < T > fromArray(T...items) {
    ObjectHelper.requireNonNull(items, "items is null");
    if (items.length == 0) {
        return empty();
    } else if (items.length == 1) {
        return just(items[0]);
    }
    return RxJavaPlugins.onAssembly(new ObservableFromArray < T > (items));
}

@Override 
public void subscribeActual(Observer < ?super T > s) {
    FromArrayDisposable < T > d = new FromArrayDisposable < T > (s, array);
    s.onSubscribe(d);
    if (d.fusionMode) {
        return;
    }
    d.run();
}

@Override 
public void dispose() {
    disposed = true;
}

@Override 
public boolean isDisposed() {
    return disposed;
}

void run() {
    T[] a = array;
    int n = a.length;
    for (int i = 0; i < n && !isDisposed(); i++) {
        T value = a[i];
        if (value == null) {
            actual.onError(new NullPointerException("The " + i + "th element is null"));
            return;
        }
        actual.onNext(value);
    }
    if (!isDisposed()) {
        actual.onComplete();
    }
}

just实际调用了fromArray方法，中创建了ObservableFromArray的实例，在这个实例中实现了Observable这个接口，在调用subscribe方法进行绑定之后，首先调用了subscribeActual方法，onSubscribe就会回调。

在取消绑定是我们可以将Disposable添加到CompositeDisposable中或者直接调用Disposable的dispose() 方法在流的任意位置取消。

此外，为了简化代码，我使用了Consumer作为观察者（可以当成1.0时候的Action1 、ActionX）subscribe的返回值就是一个Disposable (subscribe 的返回值根据传入的参数不同，也有不同)我把这个对象添加到CompositeDisposable，并在中途取消，但发射器仍然会把所有的数据全都发射完。因为LambdaSubscriber（也就是传入Consumer 所构造的观察者）的dispose 和 isDispose 略有不同，并不是简简单单的true/false，说实话，我没看懂Consumer的这两个方法干了什么...........尴尬

LambdaSubscriber 瞅瞅

@Override
public void dispose() { 
cancel();
}

@Override
public boolean isDisposed() {  
  return get() == SubscriptionHelper.CANCELLED;
}

Flowable

是2.0之后用的最多的观察者了，他与上一个的区别在于支持背压，也就是说，下游会知道上游有多少数据，所以他Subscriber会是这样

Flowable
.just(1, 2, 3, 4)
.subscribe(new Subscriber < Integer > () {
@Override public void onSubscribe(Subscription s) {
  s.request(Long.MAX_VALUE);
}
@Override public void onNext(Integer integer) {}
@Override public void onError(Throwable t) {}
@Override public void onComplete() {}
});

onSubscribe 这个回调传出了一个Subscription，我们要指定他传出数据的大小，调用他的request() 方法。如没有要求可以传入一个Long的最大数值Long.MAX_VALUE。
要说明一下，request这个方法若不调用,下游的onNext与OnComplete都不会调用；若你写的数量小于，只会传你的个数，但是不会调用onComplete方法,可以看下FlowableFromArray的slowPath方法

@Override void slowPath(long r) {
    long e = 0;
    T[] arr = array;
    int f = arr.length;
    int i = index;
    Subscriber < ?super T > a = actual;
    for (;;) {
        while (e != r && i != f) {
            if (cancelled) {
                return;
            }
            T t = arr[i];
            if (t == null) {
                a.onError(new NullPointerException("array element is null"));
                return;
            } else {
                a.onNext(t);
            }
            e++;
            i++;
        }
        if (i == f) {
            if (!cancelled) {
                a.onComplete();
            }
            return;
        }
        r = get();
        if (e == r) {
            index = i;
            r = addAndGet( - e);
            if (r == 0L) {
                return;
            }
            e = 0L;
        }
    }
}
}

需要if (i == f) f 是这个数据的大小，i是当前发送数据的个数,所以不会调用onComplete

休息一下

这是几种被观察者实现的接口

Observable 接口 ObservableSource
Flowable 接口 Publisher
Single 接口 SingleSource
Completable 接口 CompletableSource
Maybe 接口 MaybeSource

梳理完了两个被观察者，发现Flowable支持背压，父类是Publisher；Observable不支持背压，父类是ObservableSource，他们的实现方式，与其的操作符，到最后的观察者，都有些不同，他们是完全独立开的。各自之间也互不影响。

Single

单值相应的模式: 就是只有一个值呗？

Completable

表示没有任何值但仅指示完成或异常的延迟计算。

Maybe

maybe 可以当成上面两个的合体吧！

后面的三种，就不细掰了，我就是这么不求甚解。

二、操作符

操作符基本就没有改变，但还是会发现，我擦，from没了，可以使用fromIterable
之前的actionx 也替换了Action \ Consumer \ BiConsumer
Func也跟action一样，名字改变了Function

感觉这样是正经Rx了。

三、线程切换

当然现场切换没有发生改变，用法还是一样，但是之前没有看过源码，不知道怎样神奇的把线程切换了，难道是来自东方的神秘力量。趁着还有时间，撸一下代码。
在调用subscribeOn(Schedulers.io())之后，会创建ObservableSubscribeOn

parent.setDisposable(scheduler.scheduleDirect(new Runnable() {
@Override
public void run() {
        source.subscribe(parent);
    }
}
));

在这个过程中，会把source也就是ObservableSource在线程中订阅，同时也把把传入的Observer变成SubscribeOnObserver。若指定的是io线程，可以在IoScheduler中看见对线程的管理
在调用observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())时，会产生一个ObservableObserveOn，同时还会把Observer变成ObserveOnObserver，可以发现在HandlerScheduler，在ui线程调用了ObserveOnObserver的run方法

四、Rxjava的数据传递

Rxjava是我在工作这几个月最喜欢的框架，没有之一。完全解决了我这个有洁癖的人在打代码时的玻璃心。
虽然重复造轮轮子是没有必要的（我也造不出来），但是为了全面的了解Rxjava，我也准备简单的实现一下，数据在每个操作符之中传输的整个过程。

在实现之前先猜想一下大概的过程吧：
我的需求是在一个static方法中产生一个数值，并且通过一层层的接口传递下去，下面的操作符的人参是上一个的返回值，最后输出，我就模仿着Rx的 Maybe 的名字实现吧。

首先我要一直‘点’下去的话Maybe 一定要返回自己
接口要一层层的传进去，这样的话就可以在发射数据时，发原始数据传入这个一堆的接口，然后每个接口计算自己的实现。
最后返回结果

之后就是仿造源码完成这段需求了，当然这些方法也都简单写了，就是为了弄清楚思路：

1、创建一个MaybeSource，我们的Maybe 和各个操作符都会实现它。

public interface MaybeSource {
     void subscribe(MaybeObserver observer);
}

2、创建一个MaybeObserver，这就是最后绑定的时候的接口

public interface MaybeObserver {
    void onSuccess(int value);
}

3、创建Function，这个在操作符中用于实现

public interface Function {
    int apply(int t);
}

4、当然少不了Maybe，这里就实现just和map两个方法吧

public abstract class Maybe implements MaybeSource {
    public static Maybe just(int item) {
        return new MaybeJust(item);
    }

    public final Maybe map(Function mapper) {
        return new MaybeMap(this, mapper);
    }
}

5、just实际返回的对象是MaybeJust，他的父类是Maybe

public class MaybeJust extends Maybe {
    final int value;

    public MaybeJust(int value) {
        this.value = value;
    }

    @Override
    public void subscribe(MaybeObserver observer) {
        observer.onSuccess(value);
    }
}

6、map实际返回的对象是MaybeMap，他的父类是Maybe

public class MaybeMap extends Maybe {
    final Function mapper;
    final MaybeSource source;

    public MaybeMap(MaybeSource source, Function mapper) {
        this.source = source;
        this.mapper = mapper;
    }

    @Override
    public void subscribe(MaybeObserver observer) {
        source.subscribe(new MapMaybeObserver(observer, mapper));
    }

    static final class MapMaybeObserver implements MaybeObserver {
        final MaybeObserver actual;

        final Function mapper;

        MapMaybeObserver(MaybeObserver actual, Function mapper) {
            this.actual = actual;
            this.mapper = mapper;
        }

        @Override
        public void onSuccess(int value) {
            this.actual.onSuccess(this.mapper.apply(value));
        }
    }
}

7、在main中可以这么运行

Maybe
.just(1)
.map(new Function() {

    @Override
    public int apply(int t) {
        return t + 1;
    }
}).map(new Function() {

    @Override
    public int apply(int t) {
        return t * 4;
    }
}).subscribe(new MaybeObserver() {

    @Override
    public void onSuccess(int value) {
        System.out.println(value);
    }
});

8、运行结果，传入1，先+1，在 * 4，最后结果应该是8

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得到了期望的结果

RxJava 2.0 + Retrofit 2 .0

之前做过一个项目，没用什么架构，也没什么封装。但对我帮助最大的是，之前是不能接受这样的代码的，感觉看上去脑袋都大了。但看习惯了，也就习惯了。
但平时自己弄个小项目还是使用mvp，自己的洁癖可能更加强烈一点

在Retrofit 中选择了Flowable作为返回值，支持背压，在2.0之后应该最为常用

@GET("/")  
Flowable getText();

在RxJava 2.0 中使用CompositeDisposable做解除绑定的操作， Consumer 回调中使用了三个Consumer，作为成功、失败、完成的回调

    public  void addSubscription(Flowable flowable,
        final RxSubscriber subscriber) {
        if (mCompositeDisposable == null) {
            mCompositeDisposable = new CompositeDisposable();
        }

        if (subscriber == null) {
            Log.e(TAG, "rx callback is null");

            return;
        }

        Disposable disposable = flowable.subscribeOn(Schedulers.io())
                                        .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
                                        .subscribe(new Consumer() {
                    @Override
                    public void accept(T o) throws Exception {
                        subscriber.onNext(o);
                    }
                },
                new Consumer() {
                    @Override
                    public void accept(Throwable throwable)
                        throws Exception {
                        subscriber.onError(throwable);
                    }
                },
                new Action() {
                    @Override
                    public void run() throws Exception {
                        subscriber.onComplete();
                    }
                });

此外，之前的项目后台接口也是奇葩，同一个人写的接口，接口的返回格式更是多种多样，还不改，没办法，客户端只能将就着服务端，谁叫我们是新来的呢。遇到这种问题，就不直接转成对象格式了，先转成ResponseBody得到Body，再拿出string来。
okhttp中response的body对象就是这个ResponseBody，他的string() 方法就可以获得整个body，然后再做json解析吧

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RxAndroid 2.0 学习笔记

RxJava的使用

一、观察者/被观察者

Observable

Flowable

休息一下

Single

Completable

Maybe

二、操作符

三、线程切换

四、Rxjava的数据传递

RxJava 2.0 + Retrofit 2 .0

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