1.RX依赖
compile 'io.reactivex.rxjava2:rxandroid:2.0.1'
compile 'io.reactivex.rxjava2:rxjava:2.1.0'
Github上的源码:
rxjava地址:https://github.com/ReactiveX/RxJava
rxandroid github 地址:https://github.com/ReactiveX/RxAndroid
2.RX基本概念
2.1.观察者:Observer，
监视着被观察者的行为，当被观察者某个状态改变的时候会通知观察者，观察者会执行对应的操作；
2.2.被观察者:Observable
被监视的对象，当某个状态改变的时候会通知观察者；
2.3.订阅.subscribe()
将观察者和被观察者建立联系。
2.4.举例
其实在android中也有类似的例子: textview.setOnClick(new OnClickListener()) ,在上述的例子中textview就是被观察者，OnClickListener就是观察者，setOnClick()就是把两者关联起来的桥梁，同理subscribe()就是如同setOnClick()的角色
2.5.代码介绍
观察者中的
onError():事件队列异常。在事件处理过程中出异常时，onError()会被触发，同时队列自动终止，不允许再有事件发出。
onNext():表示处理观察到的事件
onCompleted():事件队列完结
onSubscribe(Disposable d ):表示当观察者被订阅时的回调一般进行一些预处理，最开始被调用的地方,如果要截断发送事件只用调用d.dispose()，观察者就不会接收到事件了！
3.RX简写
有时候我们只关注观察者中OnNext()方法，并不关心其他方法。Subscribe()重载了多个方法，可以让我们只关注其中的onNext方法。被观察者要调用观察者的onNext()方法:如下面的代码
用ObservableEmitter对象来调用onNext方法，但是我们可以简写成:
同时我们可以将被观察者封装成List数组，用fromIterable(list)来发送事件
4.RX常用数据操作符
4.1.Filter
顾名思义就是对发送过来的数据源进行过滤，筛选出符合条件的。
4.2.Map
从上面的例子我们可以看出这个map()操作符是可以对数据进行转化
4.3.flatMap
将被观察者的事件重新解析转化成新的被观察者对象数组，但是并不保证发送的顺序
如果想要保证发送的顺序，需要用concatMap()操作符来保证！
应用场景:找到这个部门下所有警员的名字
5.RX线程切换
subscribeOn()发送事件产生的线程
observeOn()指定事件消耗的线程
Schedulers.newThread():产生一个新的线程，效率低于Schedulers.io
Schedulers.io():代表io操作的线程,通常用于网络,读写文件等io密集型的操作
AndroidSchedulers.mainThread():主线程，即UI线程
Schedulers.computation():代表CPU计算密集型的操作,例如需要大量计算的操作
同时observeOn(),subscribeOn()可以多次调用，意味着可以多次切换线程
6.解决RxJava引起的内存泄露
如果工作线程没有执行结束就退出fragment或者activity，就无法释放线程中持有的资源，比如context等，引起内存泄露。所以需要用Rxlifecycle框架来解决这个问题。需要依赖的编译:
compile 'com.trello:rxlifecycle:1.0'
compile 'com.trello:rxlifecycle-components:1.0'
Github 例子:https://github.com/trello/RxLifecycle
以上的例子是用rxlifecycle-compose
7.与Retrofit共同使用
现在主流的网络框架是Retrofit，而且Retrofit提供了RxJava完美入口。Rxjava2.x需要额外依赖
compile 'com.jakewharton.retrofit:retrofit2-rxjava2-adapter:1.0.0'
平时如果activity退出的时候我们要在onDestroy()方法中写入call.cancel();防止子线程回到主线程更新UI，这时候会引起app崩溃
但是Retrofit和RxJava结合的时候，我们要保存Disposable对象，在onDestroy时候调用dispose()方法，如果有多个Disposble(多次的网络请求)，用容器CompositeDisposable.add();
取消的时候CompositeDisposable.clear();
欢迎大家继续封装
8.背压介绍
在rxjava中会经常遇到一种情况就是被观察者发送消息太快以至于它的操作符或者订阅者不能及时处理相关的消息。那么随之而来的就是如何处理这些未处理的消息
最后，为了大家更好的理解backpressure概念，这里补充说一下Flowable。
Observable在RxJava2.0中新的实现叫做Flowable， 同时旧的Observable也保留了。因为在 RxJava1.x 中，有很多事件不被能正确的背压，从而抛出MissingBackpressureException。
举个简单的例子，在RxJava1.x 中的 observeOn， 因为是切换了消费者的线程，因此内部实现用队列存储事件。在Android中默认的 buffersize 大小是16，因此当消费比生产慢时， 队列中的数目积累到超过16个，就会抛出MissingBackpressureException， 初学者很难明白为什么会这样，使得学习曲线异常得陡峭。
而在2.0 中，Observable 不再支持背压，而Flowable 支持非阻塞式的背压。Flowable是RxJava2.0中专门用于应对背压（Backpressure）问题。所谓背压，即生产者的速度大于消费者的速度带来的问题，比如在Android中常见的点击事件，点击过快则经常会造成点击两次的效果。其中，Flowable默认队列大小为128。并且规范要求，所有的操作符强制支持背压。幸运的是， Flowable 中的操作符大多与旧有的 Observable 类似。
背压产生原因，请参考某位大神的博客:http://blog.csdn.net/jdsjlzx/article/details/52717636
。