RXJAVA
简介：
https://www.jianshu.com/p/414f755983f1
rxjava是一个异步框架，功能和handler类似，特点是链式调用，逻辑简单。
本文内容：
- 观察者模式
- rxjava异步使用
- 操作符介绍
- rxjava背压
- rxjava源码分析
- rxjava+retrofit
观察者模式
java中的观察者模式，主要有三个关键词需要记住，被观察者（Observable），订阅（subscribe），观察者（Observer）。
核心思想：被观察者和观察者通过订阅产生一种关系，当被观察者发生一些改变，通知观察者，观察者对应做出相应的回应。
举例：小说是被观察者，读者是观察者，小说和读者之前通过subscribe产生订阅关系，小说更新了，通知读者去买新小说。
rx异步使用
- 创建被观察者（Observable）
Observable story = Observable.create(new ObservableOnSubscribe() {
@Override
public void subscribe(ObservableEmitter emitter) throws Exception {
for (int i=1;i<4;i++){
Log.d("TAG","我是小说，我更新了第"+i+"季");
emitter.onNext(i+"");
}
}
});
调用Observable的create（），传入ObservableOnSubscribe对象，重写ObservableOnSubscribe对象的subscribe（），在subscribe（）中，有一个ObservableEmitter对象，这是一个发射器，调用发射器的onNext()，把被观察者（Observable）的事件发送出去。
- 创建观察者（Observer）
Observer reader = new Observer() {
@Override
public void onSubscribe(Disposable d) {
Log.d("TAG","我是读者，我和小说订阅了");
}
@Override
public void onNext(String value) {
Log.d("TAG","我是读者，我拿到了小说的新版本："+value+"版本");
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
}
@Override
public void onComplete() {
Log.d("TAG","我是读者，小说的新版本被我拿完了");
}
};
创建Observer，直接new一个Observer重写他的四个方法，
- onSubscribe（）：当Observer和Observable订阅的时候调用
- onNext（）：对Observable中的emitter.onNext（）发射出来的事件进行处理，
- onError（）：不用多说，坏了
- onComplete（）：Observable发送来的事件全部处理完成，结束调用，
注意onError（）和onComplete（）是互斥的，只会调用一个
- 订阅
story.observeOn(Schedulers.io());
story.subscribeOn(AndroidSchedulers.mainThread());
story.subscribe(reader);
异步实现：调用Observable的observeOn和subscribeOn设置Observable发射事件和Observer处理事件的线程，
- story.observeOn(Schedulers.io());发射事件线程是io线程
- story.subscribeOn(AndroidSchedulers.mainThread());处理事件线程是main
ps：这里不要纠结为什么是读者被小说订阅了，rx里的规矩就是被观察者subscribe观察者，所以，，，，我也不知道为什么。
运行结果：
上面的三个步骤可以合起来用链式调用的方法写：
Observable.create(new ObservableOnSubscribe() {
@Override
public void subscribe(ObservableEmitter emitter) throws Exception {
for (int i=1;i<4;i++){
Log.d("TAG","我是小说，我更新了第"+i+"季");
emitter.onNext(i+"");
}
}
})
.observeOn(Schedulers.io())
.subscribeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(new Observer() {
@Override
public void onSubscribe(Disposable d) {
Log.d("TAG","我是读者，我和小说订阅了");
}
@Override
public void onNext(String value) {
Log.d("TAG","我是读者，我拿到了小说的新版本："+value+"版本");
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
}
@Override
public void onComplete() {
Log.d("TAG","我是读者，小说的新版本被我拿完了");
}
});
效果和上面一模一样，这种写法逻辑上更加清晰一点。
rxjava操作符使用
- 创建操作符
- 变换操作符
- 合并操作符
- 功能操作符
创建操作符
作用：创建Observable，发送事件
- just：
Observable.just("1","2","3","4");
- fromArray:
Integer[] numbers = {1,2,3,4};
Observable.fromArray(numbers);
- fromIterable
ArrayList arrayList = new ArrayList<>();
arrayList.add("1");
arrayList.add("2");
arrayList.add("3");
arrayList.add("4");
Observable.fromIterable(arrayList);
- never:不发送任何事件
- empty:只发送Complete事件，即emitter.complete()
- error():发送一个异常，传入error（）中
延时创建：定时操作&周期性操作
- defer：直到有观察者（Observer ）订阅时，才动态创建被观察者对象（Observable） & 发送事件
- timer: 延迟指定时间后，发送1个数值0,默认是在新线程中执行
Observable.timer(2, TimeUnit.SECONDS)
本质 = 延迟指定时间后，调用一次 onNext(0)
- interval：
// 参数1 = 第1次延迟时间；
// 参数2 = 间隔时间数字；
// 参数3 = 时间单位；
Observable.interval(3,1,TimeUnit.SECONDS)
变换操作符
待扩展(*￣︶￣)
合并操作符
待扩展(*￣︶￣)
功能操作符
待扩展(*￣︶￣)
背压
问题：在异步情况中，被观察者发送事件的速率和观察者接收事件的速率不一样，会导致缓冲区溢&oom
对策：背压策略（back pressure strategy）————控制事件流速
原理：
- 反馈控制：被观察者根据观察者接收事件的能力发送事件
- 响应式拉取：根据观察者自身情况接收事件
- 缓冲区：对超出缓冲区的事件进行丢弃，覆盖，报错
具体使用：Flowable
在flowable用法中，被观察者变成了Flowable类，观察者变成了Subscriber类,其他用法和规则不变
-
响应式拉取（控制观察者）
Flowable.create(new FlowableOnSubscribe() {
@Override
public void subscribe(FlowableEmitter emitter) throws Exception {
Log.d("TAG", "发送事件 1");
emitter.onNext(1);
Log.d("TAG", "发送事件 2");
emitter.onNext(2);
Log.d("TAG", "发送事件 3");
emitter.onNext(3);
Log.d("TAG", "发送完成");
emitter.onComplete();
}
}, BackpressureStrategy.ERROR)
.subscribeOn(Schedulers.io()) // 设置被观察者在io线程中进行
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) // 设置观察者在主线程中进行
.subscribe(new Subscriber() {
// 步骤2：创建观察者 = Subscriber & 建立订阅关系
@Override
public void onSubscribe(Subscription s) {
// 对比Observer传入的Disposable参数，Subscriber此处传入的参数 = Subscription
// 相同点：Subscription参数具备Disposable参数的作用，
// 即Disposable.dispose()切断连接, 同样的调用Subscription.cancel()切断连接
// 不同点：Subscription增加了void request(long n)
// 作用：决定观察者能够接收多少个事件
// 如设置了s.request(3)，这就说明观察者能够接收3个事件（多出的事件存放在缓存区）
// 官方默认推荐使用Long.MAX_VALUE，即s.request(Long.MAX_VALUE);
Log.d("TAG", "onSubscribe");
s.request(3);
/**如果在异步的情况中request（）没有参数，则认为观察者不接受事件
* 被观察者可以继续发送事件存到缓存区（缓存区大小=128）
* */
}
@Override
public void onNext(Integer integer) {
Log.d("TAG", "接收到了事件" + integer);
}
@Override
public void onError(Throwable t) {
Log.w("TAG", "onError: ", t);
}
@Override
public void onComplete() {
Log.d("TAG", "onComplete");
}
});
-
反馈控制（控制被观察者）
在反馈控制中，同步和异步是不同的，先介绍反馈控制的同步实现方法
- 反馈控制实现（同步）
Flowable.create(new FlowableOnSubscribe() {
@Override
public void subscribe(FlowableEmitter emitter) throws Exception {
// 调用emitter.requested()获取当前观察者需要接收的事件数量
long n = emitter.requested();
Log.d(TAG, "观察者可接收事件" + n);
// 根据emitter.requested()的值，即当前观察者需要接收的事件数量来发送事件
for (int i = 0; i < n; i++) {
Log.d(TAG, "发送了事件" + i);
emitter.onNext(i);
}
}
}, BackpressureStrategy.ERROR)
.subscribe(new Subscriber() {
@Override
public void onSubscribe(Subscription s) {
Log.d(TAG, "onSubscribe");
// 设置观察者每次能接受10个事件
s.request(10);
}
@Override
public void onNext(Integer integer) {
Log.d(TAG, "接收到了事件" + integer);
}
@Override
public void onError(Throwable t) {
Log.w(TAG, "onError: ", t);
}
@Override
public void onComplete() {
Log.d(TAG, "onComplete");
}
});
在被观察者发送的时候，我们拿到emitter.requested()的值，这个值和观察者s.request(10)设置的值相同，为10，观察者设置的能接收多少事件，被观察者就发送多少事件
- 反馈控制（异步）
在异步的情况下emitter.requested()的值和观察者s.request()的值不相同，即 被观察者不能根据 观察者自身接收事件的能力 控制发送事件的速度
被观察者FlowableEmitter.requested()的返回值由RxJava内部决定，并且只会返回128,96,0三种情况，
RxJava内部调用request(n)（n = 128、96、0）的逻辑
大概就是开始request（128），当缓冲区<=32的时候，request（96），
// 被观察者：一共需要发送500个事件，但真正开始发送事件的前提 = FlowableEmitter.requested()返回值 ≠ 0
// 观察者：每次接收事件数量 = 48（点击按钮）
Flowable.create(new FlowableOnSubscribe() {
@Override
public void subscribe(FlowableEmitter emitter) throws Exception {
Log.d(TAG, "观察者可接收事件数量 = " + emitter.requested());
boolean flag; //设置标记位控制
// 被观察者一共需要发送500个事件
for (int i = 0; i < 500; i++) {
flag = false;
// 若requested() == 0则不发送
while (emitter.requested() == 0) {
if (!flag) {
Log.d(TAG, "不再发送");
flag = true;
}
}
// requested() ≠ 0 才发送
Log.d(TAG, "发送了事件" + i + "，观察者可接收事件数量 = " + emitter.requested());
emitter.onNext(i);
}
}
}, BackpressureStrategy.ERROR).subscribeOn(Schedulers.io()) // 设置被观察者在io线程中进行
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) // 设置观察者在主线程中进行
.subscribe(new Subscriber() {
@Override
public void onSubscribe(Subscription s) {
Log.d(TAG, "onSubscribe");
mSubscription = s;
// 初始状态 = 不接收事件；通过点击按钮接收事件
}
@Override
public void onNext(Integer integer) {
Log.d(TAG, "接收到了事件" + integer);
}
@Override
public void onError(Throwable t) {
Log.w(TAG, "onError: ", t);
}
@Override
public void onComplete() {
Log.d(TAG, "onComplete");
}
});
// 点击按钮才会接收事件 = 48 / 次
btn = (Button) findViewById(R.id.btn);
btn.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
@Override
public void onClick(View view) {
mSubscription.request(48);
// 点击按钮 则 接收48个事件
}
});
通过分析上面的例子来理解反馈控制（异步）的原理
- 被观察者：一共需要发送500个事件，真正开始发送事件的前提 = FlowableEmitter.requested()返回值 ≠ 0
- 观察者：每次接收事件数量 = 48（点击按钮）
- Flowable发送500个事件，开始RxJava内部会设置FlowableEmitter.requested()返回128，没有点击btn，所以Subscriber默认接收的数量为0，这128个事件被存放到缓冲区，Flowable还有（500-128=372）个事件
- 点击btn，Subscriber对象可以接收48个事件，此时缓存区是（128-48=80），Subscriber对象处理了48个对象，Flowable还是（500-128=372）个事件
- 再次点击，Subscriber可以接收（48+48=96）个事件，缓冲区（128-48-48=32）， 此时缓冲区满足<=32条件，RxJava内部调用request（96），Flowable（500-128-96=276），缓存区（32+96=128），
剩下的以此类推，就完整的完成了反馈控制的异步展示
-
缓冲区
在创建Flowable的时候，会传入第二个参数，BackpresureStrategy.ERROR
直接传入参数即可
- ERROR： 当缓冲区满了会抛出异常MissingBackpressureException
- MISSING：当缓冲区满了会提示：QUEUE is full
- BUFFER： 将缓存区大小设置成无限大（要注意内存，防止oom）
- DROP：超过缓冲区的事件会被丢掉
- LATEST： 只保留最后1个事件和第1到第128个事件，（一共129个）
rxjava源码
rxjava+retrofit
作者：leap_
链接：https://www.jianshu.com/p/414f755983f1
来源：简书
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