一张图解决RxJava中Map及Flatmap的原理

[TOC]

在看此文之前建议看下，https://www.jianshu.com/p/9ee9fa13eeef这篇文章，只有图，没有字

RxJava是什么

一个基于观察者模式的异步任务框架

好在哪？

好在用RxJava做的异步请求更简明更清晰
举例
需求：在IO线程上执行三个网络请求操作分别为query(A),query(B),query(C),且query(B)依赖于query(A)返回的结果，同样query(C)依赖于query(B)返回的结果

用android的异步框架得这么写（伪代码）：

Server server = ...;
server.makeRequest(new Query('A'), new Listener(){
        onSuccess(boolean b){
            if(b){
                server.makeRequest(new new Query('B'), new Listener(){
                    onSuccess(boolean b){
                        if(b){
                            server.makeRequest(new Query('C'), new Listener(){
                                onSuccess(boolean b){
                                }
                            })
                        }
                    }
                })
            }   
       }
 
})

用Rxjava只需要这么写（伪代码）

Observable.just("A").flatMap((s) -> {
                return makeRequest(new Query(s));
        }).flatMap((aBoolean) -> {
            if(aBoolean) return makeRequest(new Query("B"));
            return null;
        }).flatMap((aBoolean) -> {
                if(aBoolean) return makeRequest(new Query("C"));
                return null;
        }).subscribeOn(Scheduals.io);

public static Observable makeRequest(Query query){
        return Observable.just(query)
                .map(new Function() {
                    @Override
                    public Boolean apply(Query query) throws Exception {
                        //TODO
                        return true;
                    }
                });
    }

非常简洁，避免了回调地狱，之后会通过分析源码，去思考能够避免回调地狱的原因

准备知识

响应式编程

响应式编程是一种通过异步和数据流来构建事物关系的编程模型

数据流

是两个事物（在这里我们理解为函数）间关系的桥梁，且只有一个方向，即从上游实体到下游实体。举个例子f(x1)与g(x2)之间如何产生关系？x1做为f的输入，当f(x1)生成后会通过数据（事件）流通知g(x2)执行，这里的f(x1)就是上游实体，g(x2)就是下游实体。但如果有这样的需求，三个独立的函数f(x1),f(x2),f(x3)都完成后再通知g(x2)？应该怎样去构建他们的关系？就是我们接下来要讲用异步的方式去构建

异步

数据流不能完全构建出函数之间的关系。如数据流一节所说f(x1),f(x2),f(x3)是相互独立的，他们之间的关系是独立的。这种独立的关系就可以用异步来表示。所以解决上一节的问题便是让f(x1),f(x2),f(x3)在各自的线程中执行，完成后再用数据流通知给g(x)

小结

异步是为区分无关的事物，数据流是为了联系起有关的事物。那么如何实现数据流传递呢？就用到下面的观察者模式

观察者模式

观察者模式面向的需求是：A对象对B对象的某种变化高度敏感，当B对象发生变化时，A对象需要瞬间做出反应，一般实现观察者模式需要有观察者Observer即A对象，有被观察者Observable即B对象,在实现的时候B对象需要持有A对象的引用，这样当B对象发生变化时，B对象才能通过A对象的引用让A对象做出反应，android中的典型实现便是监听器事件， View是被观察者,OnClickListener 是观察者用setOnClickListener()，让View持有OnClickListener的引用，当View监听到点击事件时便通知OnClickListener进行处理。这样子就简单的实现了数据流从B->A的传递。

解决问题的模型

RxJava可以通过很多操作符（就是RxJava中的一些方法）解决许多问题模型, 尽然它是异步任务框架，我们就来看看它是怎么处理异步任务问题模型的，只解释其中两种比较典型的问题模型。

map解决的模型

image.png

由模型图可知，首先我们需要创建可观测序列，然后再用观察者模式去通知它的下游实体map操作（其实模型中的虚线基本上是由观察者模式和异步实现的），在Map操作完成后形成了另一个可观测序列，在用观察者模式去通知这个序列依次输出。这样的模型可用来解决如下需求：子线程执行一个耗时任务，执行完成后返回给主线程

通过模型图可知，创建操作后需要通知变换操作，这个通知就用观察者模式实现。而变换操作是独立的而且在子线程，所以需要通过异步来实现，且变换操作执行完成后要通知给主线程的。所以也要使用观察者模式

创建操作

如前文所述，创建操作可以看做是一个函数f(x),由于f(x)要通知下游的，所以这里的f(x)是被观察者，在RxJava里用Observable表示被观察者去发起通知。在RxJava中f为just,假设这里的输入x为"A"，所以其创建操作为Observable.just('A').

变换操作 f

同理这里的变换操作为map，需要运行在子线程，要用Handler实现。

通知操作

而子线程的通知操作也要用观察者模式实现，其需要引用一个观察者，这个观察者需要自己定义，也就是说某个耗时的转换操作在子线程运行完成后，要发送到你自己定义的主线程的观察者中

flatMap解决模型

flatmap分析.png

从模型图我们可以看到，FlatMap里面的数据有两个特点:

数据被分成了n个
这n个数据也在可观测的序列上
对应的，它能解决两个基本需求：
原始的单个数据是集合类，比如List，FlatMap可以把它们变成一个个String.
这每个String都在可观测序列上，所以也能有通知操作的能力
所以对于第一点他能够简单遍历二维数据，举个例子：需求是遍历所有学生选的课程

final List list = ...
 Disposable disposable = Observable.fromIterable(list)
                /*将学生的课程发送出去，从学生实例得到课程实例，再发射出去*/
                .flatMap(new Function>() {
  @Override
public ObservableSource apply(Student student) throws Exception {
                        //Log.d(TAG,"flatmap student name = "+student.name);
                        return Observable.fromIterable(student.getCourseList());
                    }
                })
                /*接受到学生的课程*/
                .subscribe(new Consumer() {
                    @Override
                    public void accept(Student.Course course) throws Exception {
                        System.out.printf("Consumer accept course = " + course.getName());
                    }

                });
    }

对于第二点，它能够解决的是，网络请求嵌套的问题。举个例子(该例子引用自https://blog.csdn.net/jdsjlzx/article/details/51493552)：需求是queryA 和 queryB. 并且queryB的运行依赖于queryA的结果

image.png

image.png

RxJava中主要类介绍

Observable

相当于观察者模式中的被观察者

Observer

相当于观察者模式中的观察者

主要类图

image.png

RxJava中的是如何实现两个模型的？

先以map为例

创建可观测序列Observable

just : Observable observable = Observable.just(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9);

创建变换后的可观测序列

map:

Observable observable2 = observable.map(new Function() {
                    @Override
                    public Integer apply(Integer integer) throws Exception {
                        //模拟网络请求
                        Thread.sleep(5000);
                        return 1;
                    }
                })

创建观察者Observer

Consumer consumer = new Consumer() {
                    @Override
                    public void accept(Integer integer) throws Exception {
                        //TODO
                    }
                }, new Consumer() {
                    @Override
                    public void accept(Throwable throwable) throws Exception {

                    }
                };

如何关联被观察者与观察者，形成数据流。

在RxJava中，subscribe()这里既是订阅，其默认状态也发生了变化. 我们可以用链式调用把他们串起来

observable2.subscribe(consumer);

上述代码实现了在主线程传递序列，但实际上可以理解为循环了上述序列，但这只是一个同步的实现。而RxJava是一个异步框架，能够很方便的进行线程切换，只需要在合适的位置加上subscrieOn,observeOn即可，接着上面的例子

observable2
 .subscribeOn(Schedulers.io())
 .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
subscribe(consumer);

该例子实现了map操作在子线程运行，然后切换回主线程通知观察者执行. 下面深入具体的源码去分析一下上面这个例子

模型一需求解决方案

需求

请求网络，有结果返回主线程

重贴一下上面的代码

 Observable.just(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)
                .map(new Function() {
                    @Override
                    public Integer apply(Integer integer) throws Exception {
                        //模拟网络请求
                        Thread.sleep(5000);
                        return 1;
                    }
                }) .subscribeOn(Schedulers.io())
                 .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
                .subscribe(new Consumer() {
                    @Override
                    public void accept(Integer integer) throws Exception {
                        //TODO
                    }
                }, new Consumer() {
                    @Override
                    public void accept(Throwable throwable) throws Exception {

                    }
                });

源码分析

可观测序列的创建操作

just(item):时序图为

 
调用just的类 -> Observable : just(items)
Observable -> Observable : fromArray(items) 
Observable -> RxJavaPlugins : onAssembly(new ObservableFromArray(items))

这里的onAssembly方法解释如下
new ObservableFromArray(items),就是ObservableFromArray这个被观察者中保存items这个数组
- map()：存储了ObservableFromArray（map的上游实体）的引用,我们用ofa_this表示,与Function对象的引用我们用fun1表示
- subscribeOn():存储了其上游被观察者ObservableMap的引用map_this和IO调度器
- observeOn()：存储了ObservableSubscribeOn的上游的引用sub_this和UI线程调度器
- 思考：为什么当前对象要存储之前对象所对应的Observable引用？
> 因为后面需要用到这些引用去订阅对应的观察者Observer，如下图

image.png

订阅操作：

思考：上游如何通知下游呢？

分析模型一可知，因为中间有线程切换操作加数据转换操作，所以数据流必须流经这两个实体。所以如果想让顶层通知到最后的底层的话，必须要经过中间层，让数据流一层一层传递。又根据观察者模式，需要下游的observer订阅上游的observable,才能让数据从上游流向下游。

源码中的解决方案

image.png

上图步骤1的源码如下，2，3的原理同1：

public final Disposable subscribe(Consumer onNext, Consumer onError, Action onComplete, Consumer onSubscribe) {
  //subscribe(observer)中的observer即是LambdaObserver
    LambdaObserver ls = new LambdaObserver(onNext, onError, onComplete, onSubscribe);
    subscribe(ls);
    return ls;
}
 @SchedulerSupport(SchedulerSupport.NONE)
@Override
public final void subscribe(Observer observer) {
    observer = RxJavaPlugins.onSubscribe(this, observer);
        ObjectHelper.requireNonNull(observer, "Plugin returned null Observer");
        subscribeActual(observer);
}
//ObservableSubscribeOn.java
@Override
protected void subscribeActual(Observer observer) {
    if (scheduler instanceof TrampolineScheduler) {
        source.subscribe(observer);
    } else {
        Scheduler.Worker w = scheduler.createWorker();
        //ObserveOnObserver存储了LambdaObserver的实例ls，且在订阅前操作中存储的ObserveOnObserver订阅被观察者者source
        source.subscribe(new ObserveOnObserver(observer, w, delayError, bufferSize));
    }
}

通知操作：RxJava中订阅完成后，因为之前已经订阅过，所以上游可以调用onNext方法直接通知下游

image.png

在mapObserver.onNext()操作中会执行如下代码：

 @Override
        public void onNext(T t) {
            if (done) {
                return;
            }

            if (sourceMode != NONE) {
                actual.onNext(null);
                return;
            }

            U v;

            try {
//回调map中定义的函数，mapper即上文存储的函数
                v = ObjectHelper.requireNonNull(mapper.apply(t), "The mapper function returned a null value.");
            } catch (Throwable ex) {
                fail(ex);
                return;
            }
//利用之前保存的actual实例调用其下游的onNext
            actual.onNext(v);
        }

最后在执行LambdaObserver的onNext中执行消费者函数：

 @Override
    public void onNext(T t) {
        if (!isDisposed()) {
            try {
//可以看到回调了观察者内部定义的函数
                onNext.accept(t);
            } catch (Throwable e) {
                Exceptions.throwIfFatal(e);
                get().dispose();
                onError(e);
            }
        }
    }

另一个结合reforit的例子，一图以蔽之，其中bodyObservale和callExecuteObservale都是reforit中的被观察者，省略了网络请求的创建被观察者创操作，代码如下：

disposable = Network.getGankApi()
                .getBeauties(10, page)
                .map(new Function>() {
                    @Override
                    public List apply(GankBeautyResult gankBeautyResult) throws Exception {
                        return null;
                    }
                })
                .subscribeOn(Schedulers.io())
                .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
                .subscribe(new Consumer>() {
                    @Override
                    public void accept(@NonNull List items) throws Exception {
                        swipeRefreshLayout.setRefreshing(false);
                        pageTv.setText(getString(R.string.page_with_number, MapFragment.this.page));
                        adapter.setItems(items);
                    }
                }, new Consumer() {
                    @Override
                    public void accept(@NonNull Throwable throwable) throws Exception {
                        swipeRefreshLayout.setRefreshing(false);
                        Toast.makeText(getActivity(), R.string.loading_failed, Toast.LENGTH_SHORT).show();
                    }
                });

对应的解释图如下：

image.png

模型二解决方案

需求

假设有一个数据结构『学生』，要打印出每个学生所需要修的所有课程的名称呢？

代码

final List list = ...
 Disposable disposable = Observable.fromIterable(list)
                /*将学生的课程发送出去，从学生实例得到课程实例，再发射出去*/
                .flatMap(new Function>() {
  @Override
public ObservableSource apply(Student student) throws Exception {
                        //Log.d(TAG,"flatmap student name = "+student.name);
                        return Observable.fromIterable(student.getCourseList());
                    }
                })
                /*接受到学生的课程*/
                .subscribe(new Consumer() {
                    @Override
                    public void accept(Student.Course course) throws Exception {
                        System.out.printf("Consumer accept course = " + course.getName());
                    }

                });
    }

源码分析

订阅前的操作

image.png
订阅操作

image.png

通知操作

fro_this通知在订阅操作订阅的观察者MergeObserver
MergeObserver收到通知，执行订阅前操作的里面的fun2，代码如下，其返回的p是一个Observable类型，这样就实现了相当于把转换后的数据放入了对应的可观测序列，根据模型二可知，下一步就是要将每个可观测序列中的菱形数据提出来在放入一个Observable进行输出。这个提出来的过程就是subscribeInner实现的。可以理解为做了一个map操作。这个过程逻辑有点复杂，因为涉及到并发控制，所以略过。

 @Override
      public void onNext(T t) {
        // safeguard against misbehaving sources
        if (done) {
            return;
        }
        ObservableSource p;
        try {
        //执行fun2函数
            p = ObjectHelper.requireNonNull(mapper.apply(t), "The mapper returned a null ObservableSource");
        } catch (Throwable e) {
            Exceptions.throwIfFatal(e);
            s.dispose();
            onError(e);
            return;
        }
        if (maxConcurrency != Integer.MAX_VALUE) {
            synchronized (this) {
                if (wip == maxConcurrency) {
                    sources.offer(p);
                    return;
                }
                wip++;
            }
        }
        //内部订阅
        subscribeInner(p);
          }

线程控制

从模型一中我们可以总计如下：

subscribeOn()切换子线程是在订阅过程中切换的
observerOn()切换成主线程是在通知的过程中
所以上面两个一个操纵订阅过程的线程，一个操纵通知过程的线程，猜测可以产生出任何一种你想要的线程切换功能

举个栗子理解一下：

 Observable
 .map                    // 操作1
 .flatMap                // 操作2
 .subscribeOn(io)//操作3
 .map       //操作4             
 .flatMap   //操作5             
 .observeOn(main)//操作6
 .map             //操作7       
 .flatMap               //操作8
 .subscribeOn(io)        //操作9
 .subscribe(handleData)

上述操作简单画图如下

image.png

我们可以发现，第一个操作9的线程切换没有产生效果,所以总结如下：subscribeOn只能调用一次，因为如果有多次，只会有一次有效果，observeOn()可以多次调用实现了你想要的线程的多次切换。

其他操作符

当然还有其他操作符，留给后面继续讨论，不过掌握了map和flatmap后，后面的有些操作符应该就不会特别难理解，具体的可见官网

一张图解决RxJava中Map及Flatmap的原理

RxJava是什么

好在哪？

准备知识

响应式编程

数据流

异步

小结

观察者模式

解决问题的模型

map解决的模型

创建操作

变换操作 f

通知操作

flatMap解决模型

RxJava中主要类介绍

Observable

Observer

主要类图

RxJava中的是如何实现两个模型的？

创建可观测序列Observable

创建变换后的可观测序列

创建观察者Observer

如何关联被观察者与观察者，形成数据流。

模型一需求解决方案

需求

重贴一下上面的代码

源码分析

模型二解决方案

需求

代码

源码分析

线程控制

其他操作符

你可能感兴趣的:(一张图解决RxJava中Map及Flatmap的原理)