RxJava原理分析

文章目录

      • RxJava 的核心思想的理解?
      • 订阅流程
        • 1. Observer 源码
        • 2. Observable 创建过程
        • 3. subscribe 订阅过程
        • 4. 操作符 - map
      • 线程切换
        • 1. subscribeOn
        • 2. observeOn
      • 总结
        • 订阅流程
        • 线程切换

RxJava 的核心思想的理解?

​ 有一个起点和一个终点,从起点开始把我们的“事件”流向终点,只不过在流的过程中可以增加拦截,对“事件”进行改变,终点只关心它的上一个流程。

RxJava的核心:订阅流程、线程切换

源码基于 io.reactivex.rxjava2:rxjava:2.1.12;

首先看下正常的 RxJava 使用方法:

    Observable.create(new ObservableOnSubscribe<String>() {
        @Override
        public void subscribe(@NonNull ObservableEmitter<String> emitter) throws Exception {
            emitter.onNext("A");
        }
    }).subscribe(new Observer<String>() {
        @Override
        public void onSubscribe(@NonNull Disposable d) {

        }

        @Override
        public void onNext(@NonNull String s) {
						// 这里可以收到 A
        }

        @Override
        public void onError(@NonNull Throwable e) {

        }

        @Override
        public void onComplete() {

        }
    });

然后我们先后从 Observer(订阅者,观察者),Observable(发布者,被观察者),subscribe(订阅)来看下具体的流程。

订阅流程

1. Observer 源码

public interface Observer<T> {

    /**
     * 为观察者提供以同步方式(从onNext(Object) )和异步方式取消(处置)与Observable的连接(通道)的方法。
     *
     * 参数:d –可随时调用其Disposable.dispose()的Disposable实例以取消连接
     * 自从:2.0
     */
    void onSubscribe(@NonNull Disposable d);

    /**
     * 为观察者提供一个新的观察对象。
     * Observable可以多次调用此方法。
     * Observable调用onComplete或onError之后,将不会再次调用此方法。
     *
     * 参数:t –可观察对象发射的项目
     */
    void onNext(@NonNull T t);

    /**
     * 通知观察者Observable发生错误情况。
     * 如果Observable调用此方法,则此后将不再调用onNext或onComplete 。
     */
    void onError(@NonNull Throwable e);

    /**
     * 通知观察者Observable已完成基于推送的通知的发送。
     * 如果Observable调用onError则它将不会调用此方法。
     */
    void onComplete();

}

2. Observable 创建过程

首先看下 Observable.create 的代码:

    @CheckReturnValue
    @SchedulerSupport(SchedulerSupport.NONE)
    public static <T> Observable<T> create(ObservableOnSubscribe<T> source) {
        ObjectHelper.requireNonNull(source, "source is null");
        return RxJavaPlugins.onAssembly(new ObservableCreate<T>(source));
    }

ObservableCreate 中只是把自定义的 source 赋了个值,保存了一下:

public final class ObservableCreate<T> extends Observable<T> {
    final ObservableOnSubscribe<T> source;

    public ObservableCreate(ObservableOnSubscribe<T> source) {
        this.source = source;
    }
}

RxJavaPlugins.onAssembly 中什么都没做,很多操作符都会经过 onAssemly 的全局监听。传入什么就返回什么:

    /**
     * 调用关联的钩子函数。
     *
     * 参数:来源–挂钩的输入值
     * 类型参数: –值类型
     * 返回值:钩子返回的值
     */
    @SuppressWarnings({ "rawtypes", "unchecked" })
    @NonNull
    public static <T> Observable<T> onAssembly(@NonNull Observable<T> source) {
      	// f 默认都是 null
        Function<? super Observable, ? extends Observable> f = onObservableAssembly;
        if (f != null) {
            return apply(f, source);
        }
      	// 直接返回
        return source;
    }

3. subscribe 订阅过程

首先看下订阅的代码:

    @SchedulerSupport(SchedulerSupport.NONE)
    @Override
    public final void subscribe(Observer<? super T> observer) {
        ObjectHelper.requireNonNull(observer, "observer is null");
        try {
          	// 同上面 RxJavaPlugins.onAssembly 一样 原样返回
            observer = RxJavaPlugins.onSubscribe(this, observer);

            ObjectHelper.requireNonNull(observer, "Plugin returned null Observer");
						// 会跳到 ObservableCreate 的subscribeActual方法
            subscribeActual(observer);
        } catch (NullPointerException e) { // NOPMD
            throw e;
        } catch (Throwable e) {
           // 这里省略不相关的代码
            throw npe;
        }
    }

ObservableCreatesubscribeActual 的代码如下:

    @Override
    protected void subscribeActual(Observer<? super T> observer) {
      	// 创建了一个发射器,把observer放进去
        CreateEmitter<T> parent = new CreateEmitter<T>(observer);
      	// 调用observer.onSubscribe,这就是为什么各种操作符执行前第一步都会回调onSubscribe的原因
        observer.onSubscribe(parent);

        try {
          	// 订阅完成
            source.subscribe(parent);
        } catch (Throwable ex) {
            Exceptions.throwIfFatal(ex);
            parent.onError(ex);
        }
    }

而在CreateEmitter 类中的实现如下:

    static final class CreateEmitter<T>
    extends AtomicReference<Disposable>
    implements ObservableEmitter<T>, Disposable {


        private static final long serialVersionUID = -3434801548987643227L;

        final Observer<? super T> observer;

        CreateEmitter(Observer<? super T> observer) {
            this.observer = observer;
        }

        @Override
        public void onNext(T t) {
            if (t == null) {
                onError(new NullPointerException("onNext called with null. Null values are generally not allowed in 2.x operators and sources."));
                return;
            }
          // 在这里可以看出,为什么emitter.onNext("A")后,observer的onNext 会回到结果。
            if (!isDisposed()) {
                observer.onNext(t);
            }
        }

        @Override
        public void onError(Throwable t) {
            if (!tryOnError(t)) {
                RxJavaPlugins.onError(t);
            }
        }

到这里,订阅流程就结束了,我们可以看出 RxJavaObservable发布者和Observer 订阅者之间通过 Emitter 发射器进行解耦,而这也给在 ObservableObserver 之间增加各种操作符转换带来了方便。

4. 操作符 - map

RxJava操作符实在太多了,这里我们只讲下map,其他的操作符执行流程都是一样的。
首先看下 map 操作符的使用:

    Observable.create(new ObservableOnSubscribe<String>() {
        @Override
        public void subscribe(@NonNull ObservableEmitter<String> emitter) throws Exception {
            emitter.onNext("A");
        }
    }).map(new Function<String, Integer>() {
        @Override
        public Integer apply(@NonNull String s) throws Exception {

            return 123;
        }
    }).subscribe(new Observer<Integer>() {
        @Override
        public void onSubscribe(@NonNull Disposable d) {

        }

        @Override
        public void onNext(@NonNull Integer s) {
			// s 就是 123
        }

        @Override
        public void onError(@NonNull Throwable e) {

        }

        @Override
        public void onComplete() {

        }
    });

从上面可以看到,map 操作符可以将从上层接收到的类型如 String 修改为 Integer 类型,重新发射到 Observer

map 的源码中,基本与 Observable.create差不多:

    @CheckReturnValue
    @SchedulerSupport(SchedulerSupport.NONE)
    public final <R> Observable<R> map(Function<? super T, ? extends R> mapper) {
        ObjectHelper.requireNonNull(mapper, "mapper is null");
      // 这里跟Observable.create基本一样,不过这里是将自定义的 mapper放到了ObservableMap中
        return RxJavaPlugins.onAssembly(new ObservableMap<T, R>(this, mapper));
    }

而在 ObserverMap 的代码中,是这样的:

public final class ObservableMap<T, U> extends AbstractObservableWithUpstream<T, U> {
    final Function<? super T, ? extends U> function;

    public ObservableMap(ObservableSource<T> source, Function<? super T, ? extends U> function) {
        super(source);
        this.function = function;
    }

    @Override
    public void subscribeActual(Observer<? super U> t) {
      // 将 Observer 包装为 MapObserver
        source.subscribe(new MapObserver<T, U>(t, function));
    }

    static final class MapObserver<T, U> extends BasicFuseableObserver<T, U> {
      // T 类型是上层传过来的类型,U 类型是向下层发射的类型
        final Function<? super T, ? extends U> mapper;

        MapObserver(Observer<? super U> actual, Function<? super T, ? extends U> mapper) {
            super(actual);
            this.mapper = mapper;
        }

        @Override
        public void onNext(T t) {
            // ...
            U v;

            try {
              // t 上层传过来的数据,
              // apply 方法需要我们自己实现,将 T->U 
                v = ObjectHelper.requireNonNull(mapper.apply(t), "The mapper function returned a null value.");
            } catch (Throwable ex) {
                fail(ex);
                return;
            }
          // 发射 U类型
            actual.onNext(v);
        }
      // ...
    }
  // ...
}

​ 从整体来看,Observer 从终点往上会依次包裹封装,上面例子来看会从 Observer --> MapObserver --> … --> Emitter。随着操作符的增加,包裹的层数越来越多。而流程从上往下执行的时候会从Emitter 依次的解包裹,最终达到最后的 Observer。流程图如下:

RxJava原理分析_第1张图片

线程切换

1. subscribeOn

首先,再来看下RxJava 线程切换的代码例子:

    Disposable disposable = Observable.create(new ObservableOnSubscribe<String>() {
        @Override
        public void subscribe(@NonNull ObservableEmitter<String> emitter) throws Exception {
            emitter.onNext("A");
        }
    }).map(new Function<String, Integer>() {
        @Override
        public Integer apply(@NonNull String s) throws Exception {

            return 123;
        }
    })
      // 设置上面代码的线程
            .subscribeOn(Schedulers.io())
      // 设置下面代码的线程
            .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
            .subscribe(new Consumer<Integer>() {
                @Override
                public void accept(Integer integer) throws Exception {

                }
            }); 

Schedulers 代码中:

public static Scheduler io() {
    return RxJavaPlugins.onIoScheduler(IO);
}

// 很多的策略...
    static {
        SINGLE = RxJavaPlugins.initSingleScheduler(new SingleTask());

        COMPUTATION = RxJavaPlugins.initComputationScheduler(new ComputationTask());

        IO = RxJavaPlugins.initIoScheduler(new IOTask());

        TRAMPOLINE = TrampolineScheduler.instance();

        NEW_THREAD = RxJavaPlugins.initNewThreadScheduler(new NewThreadTask());
    }

// 跟之前的 Observable.create 一样的套路。用于hook
    public static Scheduler onIoScheduler(@NonNull Scheduler defaultScheduler) {
        Function<? super Scheduler, ? extends Scheduler> f = onIoHandler;
        if (f == null) {
            return defaultScheduler;
        }
        return apply(f, defaultScheduler);
    }

// IOTask
    static final class IOTask implements Callable<Scheduler> {
        @Override
        public Scheduler call() throws Exception {
            return IoHolder.DEFAULT;
        }
    }
// IoHolder
    static final class IoHolder {
        static final Scheduler DEFAULT = new IoScheduler();
    }

大致的流程:Schedulers.io() --> IO --> new IOTask() --> new IoScheduler() --> 线程池。其他的策略都一样。

subscribeOn 中的代码如下:

    public final Observable<T> subscribeOn(Scheduler scheduler) {
        ObjectHelper.requireNonNull(scheduler, "scheduler is null");
        return RxJavaPlugins.onAssembly(new ObservableSubscribeOn<T>(this, scheduler));
    }

嗯?是不是很熟悉,对,就是跟前面的 Observable.create 一样的套路。把 scheduler 放到ObservableSubscribeOn中进行一个赋值。然后在执行 subscribeActual 的时候又会对 Observer 封装为一个SubscribeOnObserver 也就是上层代码 ,从上面Map的流程我们可以看到 对 Observer 包裹的过程是从下层往上层封装的,而 Scheduler 会在线程中对 SubscribeOnObserver 进行执行,也就是上层代码。

public final class ObservableSubscribeOn<T> extends AbstractObservableWithUpstream<T, T> {
    final Scheduler scheduler;

    public ObservableSubscribeOn(ObservableSource<T> source, Scheduler scheduler) {
        super(source);
      // 赋值 = 上面的例子是IO线程
        this.scheduler = scheduler;
    }

    @Override
    public void subscribeActual(final Observer<? super T> s) {
      // 封装包裹 parent 就是上层,s是下层
        final SubscribeOnObserver<T> parent = new SubscribeOnObserver<T>(s);
		  // 订阅
        s.onSubscribe(parent);
			// 这里面会把 SubscribeTask也就是Runnable 丢给线程池执行
        parent.setDisposable(scheduler.scheduleDirect(new SubscribeTask(parent)));
    }

    static final class SubscribeOnObserver<T> extends AtomicReference<Disposable> implements Observer<T>, Disposable {

        private static final long serialVersionUID = 8094547886072529208L;
        final Observer<? super T> actual;

        final AtomicReference<Disposable> s;
// ...
      
      	void setDisposable(Disposable d) {
            DisposableHelper.setOnce(this, d);
        }
// ...
    }
// 这里是一个Runnable 供线程执行
    final class SubscribeTask implements Runnable {
        private final SubscribeOnObserver<T> parent;

        SubscribeTask(SubscribeOnObserver<T> parent) {
            this.parent = parent;
        }

        @Override
        public void run() {
          // source就是 ObservableCreate 或者上层发布者,所以subscribeOn 是控制上层的执行线程
            source.subscribe(parent);
        }
    }
}

2. observeOn

首先看下 AndroidScheduler.mainThread() 方法的代码:

public final class AndroidSchedulers {

    private static final class MainHolder {
// 最终Scheduler里面装了个主线程执行的handler
        static final Scheduler DEFAULT = new HandlerScheduler(new Handler(Looper.getMainLooper()));
    }

    private static final Scheduler MAIN_THREAD = RxAndroidPlugins.initMainThreadScheduler(
            new Callable<Scheduler>() {
                @Override public Scheduler call() throws Exception {
                    return MainHolder.DEFAULT;
                }
            });

    /** A {@link Scheduler} which executes actions on the Android main thread. */
    public static Scheduler mainThread() {
        return RxAndroidPlugins.onMainThreadScheduler(MAIN_THREAD);
    }
}

observeOn 方法,直接把sourcescheduler 传到了ObservableObserveOn 对象中,我们可以看下ObservableObserveOnsubscribeActual的代码执行:

    protected void subscribeActual(Observer<? super T> observer) {
        if (scheduler instanceof TrampolineScheduler) {
            source.subscribe(observer);
        } else {
          // scheduler 就是带有主线程handler的调度器,worker里边具体的实现就是handler发送消息
            Scheduler.Worker w = scheduler.createWorker();
				// 把 Observer 和 worker 放到ObserveOnObserver对象中 进行一层包裹
            source.subscribe(new ObserveOnObserver<T>(observer, w, delayError, bufferSize));
        }
    }

ObserveOnObserver 代码中:

    static final class ObserveOnObserver<T> extends BasicIntQueueDisposable<T>
    implements Observer<T>, Runnable {

        final Observer<? super T> actual;
        final Scheduler.Worker worker;
 // ...
        ObserveOnObserver(Observer<? super T> actual, Scheduler.Worker worker, boolean delayError, int bufferSize) {
            this.actual = actual;
            this.worker = worker;
            this.delayError = delayError;
            this.bufferSize = bufferSize;
        }
// ...
      
        @Override
        public void onNext(T t) {
            if (done) {
                return;
            }
					// ...
          
            schedule();
        }
// ...

        void schedule() {
            if (getAndIncrement() == 0) {
              // 实现runnable 接口,这里会执行 run() 方法
                worker.schedule(this);
            }
        }
      
        @Override
        public void run() {
            if (outputFused) {
                drainFused();
            } else {
              // 执行这里
                drainNormal();
            }
        }

        void drainNormal() {
            int missed = 1;

            final SimpleQueue<T> q = queue;
          // a 是观察者
            final Observer<? super T> a = actual;

            for (;;) {
                if (checkTerminated(done, q.isEmpty(), a)) {
                    return;
                }

                for (;;) {
                    boolean d = done;
                    T v;

                    try {
                        v = q.poll();
                    } catch (Throwable ex) {
                        Exceptions.throwIfFatal(ex);
                        s.dispose();
                        q.clear();
                        a.onError(ex);
                        worker.dispose();
                        return;
                    }
                    boolean empty = v == null;

                    if (checkTerminated(d, empty, a)) {
                        return;
                    }

                    if (empty) {
                        break;
                    }
									// a 是下层Observer,运行在主线程中 
                    a.onNext(v);
                }

                missed = addAndGet(-missed);
                if (missed == 0) {
                    break;
                }
            }
        }
    }

从上面的代码分析可以看出,当调用 observeOn 设置线程时,最终会在oberver 也就是下层代码执行时起作用。

总结


订阅流程

第一步,RxJava 的订阅流程,会在订阅的时候,在 ObserveronSubscribe() 方法中发送一个回调,表示订阅成功。

第二步,会从订阅流程的最下层observer 开始向上一层一层封装。

第三步,执行流程会从最上层往下执行,然后一层一层解封observer,直到最底层observer

线程切换

subscribeOn 设置线程,只会对它上层的代码起作用。

observeOn 设置线程, 只会对它下层的代码起作用。

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