使用RxJava优化EditText#onTextChanged回调

onTextChanged

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EditText是常用的文字输入控件，但是其回调接口设计的不友好，需要实现三个接口，而大多数场景我只关心onTextChanged

editText.addTextChangedListener(object : TextWatcher {
    override fun afterTextChanged(s: Editable?) {
    }

    override fun beforeTextChanged(s: CharSequence?, start: Int, count: Int, after: Int) {
    }

    override fun onTextChanged(s: CharSequence?, start: Int, before: Int, count: Int) {
        Log.d(TAG, "query: ${s}")
    }
})

而即使是最关心的onTextChanged，由于其语义太过简单（每次发生变化就会回调），在某些业务场景不能达到预期效果，例如常见的实时搜索场景，希望能够在输入框中输入关键字时进行实时的联想或搜索，此时使用EditText#onTextChanged的话会遇到很多问题：

多次回调

例如，上面代码中，依次输入 a b c d e，得到以下日志

query: a
query: ab
query: ab
query: abc
query: abcd
query: abcd

其中ab和abcd出现了两次。经调查，与EditText的设置有关
android – TextWatcher events are being fired multiple times – Stack Overflow
当然，这个问题并非值出现在实时搜索这个场景，其也反映出了这个控件是有多坑

频繁触发

虽然希望输入的反馈能够有实时的效果，但又不希望太敏锐（人类真难伺候|||），当快速输入一个组合时，例如“a” “aa” “aaa” “aaaa”，说明我们的目的性很强，只对最后的”aaaa“`出结果就好了

异步结果不正确

由于输入后出发了一个异步调用，那么有可能连续多次异步请求的结果回调时机不符合预期，例如 输入 “a” “aa” ，触发两个异步请求，但是有可能“a”的结果后返回，而输入框中已经停留到了“aa”状态。

使用RxJava优化

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以上种种问题，都是由于EditText#onTextChanged的回调语义不能满足预期业务场景所致，此时可以使用RxJava对其进行优化

回调多次

val queryPublisher = PublishSubject.create<String>()

editText.addTextChangedListener(object : TextWatcher {
    override fun afterTextChanged(s: Editable?) {
    }

    override fun beforeTextChanged(s: CharSequence?, start: Int, count: Int, after: Int) {
    }

    override fun onTextChanged(s: CharSequence?, start: Int, before: Int, count: Int) {
        queryPublisher.onNext(s.toString())
    }
})

queryPublisher.distinctUntilChanged().subscribe({
    Log.d(TAG, "query: ${it}")
})

PublishSubject提供了一个Stream的管道，接受onTextChanged的原始回调，
distinctUntilChanged用来保证每个value只回调一次

query: a
query: ab
query: abc
query: abcd

频发触发

queryPublisher.distinctUntilChanged()
        .debounce(500, TimeUnit.MILLISECONDS)
        .subscribe({
            Log.d(TAG, "query: ${it}")
        })

使用debounce添加防抖。需要注意的是throttleLast虽然也是类似功能的操作符，但效果上不符合本需求的预期，下面对比一下两者的不同：

• debounce
  发送数据后一段时间内，没有新数据，则把这个数据真正发送出去；如果在这段时间内有新的数据发送，则以这个数据作为将要发送的数据项，并重新计时。
  

• throttleLast
  将每个时间段内最后一个数据进行发送。用户在连续输入的中途可能会发生结果请求，不符合预期。
  

异步结果不正确

有两种解决方案：

dipose

private var searchDisposable: Disposable? = null

override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
	// 略...

    queryPublisher.distinctUntilChanged()
            .debounce(500, TimeUnit.MILLISECONDS)
            .subscribe({
                Log.d(TAG, "query: ${it}")
                searchDisposable?.dispose()
                searchDisposable = search(query = it)
                        .subscribe({
                            // 搜索结果显示
                        })
            })
}

/**
 * 结果请求
 */
fun search(query: String?): Observable<ArrayList<String>> {
    // 略...
    return Observable.empty<ArrayList<String>>()
}

到得到新的输入时，将前一次异步请求手动停止

switchMap

switchMap操作符相对于dispose的方式更加优雅

RxJava also implements the switchMap operator. It behaves much like flatMap, except that whenever a new item is emitted by the source Observable, it will unsubscribe to and stop mirroring the Observable that was generated from the previously-emitted item, and begin only mirroring the current one.

switchMap与flatMap类似，也可用来进行Stream的切换，但当switchMap切换新Stream时，旧stream会自动停止。通过和flatMap的对比，体会一下其含义：

• flatMap
  

• switchMap
  

上述例子，经switchMap改造后，代码坚决许多：

override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
    // 略...

    queryPublisher.distinctUntilChanged()
            .debounce(500, TimeUnit.MILLISECONDS)
            .switchMap { search(it) }
            .subscribe({
                // 搜索结果显示
                Log.d(TAG, "result: ${it}")
            })
}