ReactiveX是Reactive Extensions的缩写,一般简写为Rx,最初是LINQ的一个扩展,由微软的架构师Erik Meijer领导的团队开发,在2012年11月开源,Rx是一个编程模型,目标是提供一致的编程接口,帮助开发者更方便的处理异步数据流,Rx库支持.NET、JavaScript和C++,Rx近几年越来越流行了,现在已经支持几乎全部的流行编程语言了,Rx的大部分语言库由ReactiveX这个组织负责维护,比较流行的有RxJava/RxJS/Rx.NET,社区网站是 reactivex.io。
微软给的定义是,Rx是一个函数库,让开发者可以利用可观察序列和LINQ风格查询操作符来编写异步和基于事件的程序,使用Rx,开发者可以用Observables表示异步数据流,用LINQ操作符查询异步数据流, 用Schedulers参数化异步数据流的并发处理,Rx可以这样定义:Rx = Observables + LINQ + Schedulers。
ReactiveX.io给的定义是,Rx是一个使用可观察数据流进行异步编程的编程接口,ReactiveX结合了观察者模式、迭代器模式和函数式编程的精华。
很多公司都在使用ReactiveX,例如Microsoft、Netflix、Github、Trello、SoundCloud。
ReactiveX不仅仅是一个编程接口,它是一种编程思想的突破,它影响了许多其它的程序库和框架以及编程语言。
Rx扩展了观察者模式用于支持数据和事件序列,添加了一些操作符,它让你可以声明式的组合这些序列,而无需关注底层的实现:如线程、同步、线程安全、并发数据结构和非阻塞IO。
Observable通过使用最佳的方式访问异步数据序列填补了这个间隙
单个数据 | 多个数据 | |
---|---|---|
同步 | T getData() |
Iterable |
异步 | Future |
Observable |
Rx的Observable模型让你可以像使用集合数据一样操作异步事件流,对异步事件流使用各种简单、可组合的操作。
对于单层的异步操作来说,Java中Future对象的处理方式是非常简单有效的,但是一旦涉及到嵌套,它们就开始变得异常繁琐和复杂。使用Future很难很好的组合带条件的异步执行流程(考虑到运行时各种潜在的问题,甚至可以说是不可能的),当然,要想实现还是可以做到的,但是非常困难,或许你可以用Future.get()
,但这样做,异步执行的优势就完全没有了。从另一方面说,Rx的Observable一开始就是为组合异步数据流准备的。
Rx的Observable不仅支持处理单独的标量值(就像Future可以做的),也支持数据序列,甚至是无穷的数据流。Observable
是一个抽象概念,适用于任何场景。Observable拥有它的近亲Iterable的全部优雅与灵活。
Observable是异步的双向push,Iterable是同步的单向pull,对比:
事件 | Iterable(pull) | Observable(push) |
---|---|---|
获取数据 | T next() |
onNext(T) |
异常处理 | throws Exception |
onError(Exception) |
任务完成 | !hasNext() |
onCompleted() |
Rx对于对于并发性或异步性没有任何特殊的偏好,Observable可以用任何方式实现,线程池、事件循环、非阻塞IO、Actor模式,任何满足你的需求的,你擅长或偏好的方式都可以。无论你选择怎样实现它,无论底层实现是阻塞的还是非阻塞的,客户端代码将所有与Observable的交互都当做是异步的。
Observable是如何实现的?
public Observable<data> getData();
从Observer的视角看,这些都无所谓,重要的是:使用Rx,你可以改变你的观念,你可以在完全不影响Observable程序库使用者的情况下,彻底的改变Observable的底层实现。
回调在不阻塞任何事情的情况下,解决了Future.get()
过早阻塞的问题。由于响应结果一旦就绪Callback就会被调用,它们天生就是高效率的。不过,就像使用Future一样,对于单层的异步执行来说,回调很容易使用,对于嵌套的异步组合,它们显得非常笨拙。
Rx在大量的编程语言中都有实现,并尊重实现语言的风格,而且更多的实现正在飞速增加。
Rx提供了一系列的操作符,你可以使用它们来过滤(filter)、选择(select)、变换(transform)、结合(combine)和组合(compose)多个Observable,这些操作符让执行和复合变得非常高效。
你可以把Observable当做Iterable的推送方式的等价物,使用Iterable,消费者从生产者那拉取数据,线程阻塞直至数据准备好。使用Observable,在数据准备好时,生产者将数据推送给消费者。数据可以同步或异步的到达,这种方式更灵活。
下面的例子展示了相似的高阶函数在Iterable和Observable上的应用
// Iterable
getDataFromLocalMemory()
.skip(10)
.take(5)
.map({ s -> return s + " transformed" })
.forEach({ println "next => " + it })
// Observable
getDataFromNetwork()
.skip(10)
.take(5)
.map({ s -> return s + " transformed" })
.subscribe({ println "onNext => " + it })
Observable类型给GOF的观察者模式添加了两种缺少的语义,这样就和Iterable类型中可用的操作一致了:
onCompleted
方法)onError
方法)有了这两种功能,Rx就能使Observable与Iterable保持一致了,唯一的不同是数据流的方向。任何对Iterable的操作,你都可以对Observable使用。
这里给出一些名词的翻译
在ReactiveX中,一个观察者(Observer)订阅一个可观察对象(Observable)。观察者对Observable发射的数据或数据序列作出响应。这种模式可以极大地简化并发操作,因为它创建了一个处于待命状态的观察者哨兵,在未来某个时刻响应Observable的通知,不需要阻塞等待Observable发射数据。
这篇文章会解释什么是响应式编程模式(reactive pattern),以及什么是可观察对象(Observables)和观察者(observers),其它几篇文章会展示如何用操作符组合和改变Observable的行为。
在很多软件编程任务中,或多或少你都会期望你写的代码能按照编写的顺序,一次一个的顺序执行和完成。但是在ReactiveX中,很多指令可能是并行执行的,之后他们的执行结果才会被观察者捕获,顺序是不确定的。为达到这个目的,你定义一种获取和变换数据的机制,而不是调用一个方法。在这种机制下,存在一个可观察对象(Observable),观察者(Observer)订阅(Subscribe)它,当数据就绪时,之前定义的机制就会分发数据给一直处于等待状态的观察者哨兵。
这种方法的优点是,如果你有大量的任务要处理,它们互相之间没有依赖关系。你可以同时开始执行它们,不用等待一个完成再开始下一个(用这种方式,你的整个任务队列能耗费的最长时间,不会超过任务里最耗时的那个)。
有很多术语可用于描述这种异步编程和设计模式,在在本文里我们使用这些术语:一个观察者订阅一个可观察对象 (An observer subscribes to an Observable)。通过调用观察者的方法,Observable发射数据或通知给它的观察者。
在其它的文档和场景里,有时我们也将Observer叫做Subscriber、Watcher、Reactor。这个模型通常被称作Reactor模式。
本文使用类似于Groovy的伪代码举例,但是ReactiveX有多种语言的实现。
普通的方法调用(不是某种异步方法,也不是Rx中的并行调用),流程通常是这样的:
用代码描述就是:
// make the call, assign its return value to `returnVal`
returnVal = someMethod(itsParameters);
// do something useful with returnVal
在异步模型中流程更像这样的:
用代码描述就是:
// defines, but does not invoke, the Subscriber's onNext handler
// (in this example, the observer is very simple and has only an onNext handler)
def myOnNext = { it -> do something useful with it };
// defines, but does not invoke, the Observable
def myObservable = someObservable(itsParameters);
// subscribes the Subscriber to the Observable, and invokes the Observable
myObservable.subscribe(myOnNext);
// go on about my business
Subscribe方法用于将观察者连接到Observable,你的观察者需要实现以下方法的一个子集:
onNext(T item)
Observable调用这个方法发射数据,方法的参数就是Observable发射的数据,这个方法可能会被调用多次,取决于你的实现。
onError(Exception ex)
当Observable遇到错误或者无法返回期望的数据时会调用这个方法,这个调用会终止Observable,后续不会再调用onNext和onCompleted,onError方法的参数是抛出的异常。
onComplete
正常终止,如果没有遇到错误,Observable在最后一次调用onNext之后调用此方法。
根据Observable协议的定义,onNext可能会被调用零次或者很多次,最后会有一次onCompleted或onError调用(不会同时),传递数据给onNext通常被称作发射,onCompleted和onError被称作通知。
下面是一个更完整的例子:
def myOnNext = { item -> /* do something useful with item */ };
def myError = { throwable -> /* react sensibly to a failed call */ };
def myComplete = { /* clean up after the final response */ };
def myObservable = someMethod(itsParameters);
myObservable.subscribe(myOnNext, myError, myComplete);
// go on about my business
在一些ReactiveX实现中,有一个特殊的观察者接口Subscriber,它有一个unsubscribe方法。调用这个方法表示你不关心当前订阅的Observable了,因此Observable可以选择停止发射新的数据项(如果没有其它观察者订阅)。
取消订阅的结果会传递给这个Observable的操作符链,而且会导致这个链条上的每个环节都停止发射数据项。这些并不保证会立即发生,然而,对一个Observable来说,即使没有观察者了,它也可以在一个while循环中继续生成并尝试发射数据项。
ReactiveX的每种特定语言的实现都有自己的命名偏好,虽然不同的实现之间有很多共同点,但并不存在一个统一的命名标准。
而且,在某些场景中,一些名字有不同的隐含意义,或者在某些语言看来比较怪异。
例如,有一个onEvent命名模式(onNext, onCompleted, onError),在一些场景中,这些名字可能意味着事件处理器已经注册。然而在ReactiveX里,他们是事件处理器的名字。
Observable什么时候开始发射数据序列?这取决于Observable的实现,一个"热"的Observable可能一创建完就开始发射数据,因此所有后续订阅它的观察者可能从序列中间的某个位置开始接受数据(有一些数据错过了)。一个"冷"的Observable会一直等待,直到有观察者订阅它才开始发射数据,因此这个观察者可以确保会收到整个数据序列。
在一些ReactiveX实现里,还存在一种被称作Connectable的Observable,不管有没有观察者订阅它,这种Observable都不会开始发射数据,除非Connect方法被调用。
对于ReactiveX来说,Observable和Observer仅仅是个开始,它们本身不过是标准观察者模式的一些轻量级扩展,目的是为了更好的处理事件序列。
ReactiveX真正强大的地方在于它的操作符,操作符让你可以变换、组合、操纵和处理Observable发射的数据。
Rx的操作符让你可以用声明式的风格组合异步操作序列,它拥有回调的所有效率优势,同时又避免了典型的异步系统中嵌套回调的缺点。
下面是常用的操作符列表:
这些操作符并不全都是ReactiveX的核心组成部分,有一些是语言特定的实现或可选的模块。
在RxJava中,一个实现了Observer接口的对象可以订阅(subscribe)一个Observable 类的实例。订阅者(subscriber)对Observable发射(emit)的任何数据或数据序列作出响应。这种模式简化了并发操作,因为它不需要阻塞等待Observable发射数据,而是创建了一个处于待命状态的观察者哨兵,哨兵在未来某个时刻响应Observable的通知。
RxJava(以及它派生出来的RxGroovy和RxScala)中有一个名为Single的Observable变种。
Single类似于Observable,不同的是,它总是只发射一个值,或者一个错误通知,而不是发射一系列的值。
因此,不同于Observable需要三个方法onNext, onError, onCompleted,订阅Single只需要两个方法:
Single只会调用这两个方法中的一个,而且只会调用一次,调用了任何一个方法之后,订阅关系终止。
Single也可以组合使用多种操作,一些操作符让你可以混合使用Observable和Single:
操作符 | 返回值 | 说明 |
---|---|---|
compose | Single | 创建一个自定义的操作符 |
concat and concatWith | Observable | 连接多个Single和Observable发射的数据 |
create | Single | 调用观察者的create方法创建一个Single |
error | Single | 返回一个立即给订阅者发射错误通知的Single |
flatMap | Single | 返回一个Single,它发射对原Single的数据执行flatMap操作后的结果 |
flatMapObservable | Observable | 返回一个Observable,它发射对原Single的数据执行flatMap操作后的结果 |
from | Single | 将Future转换成Single |
just | Single | 返回一个发射一个指定值的Single |
map | Single | 返回一个Single,它发射对原Single的数据执行map操作后的结果 |
merge | Single | 将一个Single(它发射的数据是另一个Single,假设为B)转换成另一个Single(它发射来自另一个Single(B)的数据) |
merge and mergeWith | Observable | 合并发射来自多个Single的数据 |
observeOn | Single | 指示Single在指定的调度程序上调用订阅者的方法 |
onErrorReturn | Single | 将一个发射错误通知的Single转换成一个发射指定数据项的Single |
subscribeOn | Single | 指示Single在指定的调度程序上执行操作 |
timeout | Single | 它给原有的Single添加超时控制,如果超时了就发射一个错误通知 |
toSingle | Single | 将一个发射单个值的Observable转换为一个Single |
zip and zipWith | Single | 将多个Single转换为一个,后者发射的数据是对前者应用一个函数后的结果 |
详细的图解可以参考英文文档:Single
Subject可以看成是一个桥梁或者代理,在某些ReactiveX实现中(如RxJava),它同时充当了Observer和Observable的角色。因为它是一个Observer,它可以订阅一个或多个Observable;又因为它是一个Observable,它可以转发它收到(Observe)的数据,也可以发射新的数据。
由于一个Subject订阅一个Observable,它可以触发这个Observable开始发射数据(如果那个Observable是"冷"的–就是说,它等待有订阅才开始发射数据)。因此有这样的效果,Subject可以把原来那个"冷"的Observable变成"热"的。
针对不同的场景一共有四种类型的Subject。他们并不是在所有的实现中全部都存在,而且一些实现使用其它的命名约定(例如,在RxScala中Subject被称作PublishSubject)。
一个AsyncSubject只在原始Observable完成后,发射来自原始Observable的最后一个值。(如果原始Observable没有发射任何值,AsyncObject也不发射任何值)它会把这最后一个值发射给任何后续的观察者。
然而,如果原始的Observable因为发生了错误而终止,AsyncSubject将不会发射任何数据,只是简单的向前传递这个错误通知。
当观察者订阅BehaviorSubject时,它开始发射原始Observable最近发射的数据(如果此时还没有收到任何数据,它会发射一个默认值),然后继续发射其它任何来自原始Observable的数据。
然而,如果原始的Observable因为发生了一个错误而终止,BehaviorSubject将不会发射任何数据,只是简单的向前传递这个错误通知。
PublishSubject只会把在订阅发生的时间点之后来自原始Observable的数据发射给观察者。需要注意的是,PublishSubject可能会一创建完成就立刻开始发射数据(除非你可以阻止它发生),因此这里有一个风险:在Subject被创建后到有观察者订阅它之前这个时间段内,一个或多个数据可能会丢失。如果要确保来自原始Observable的所有数据都被分发,你需要这样做:或者使用Create创建那个Observable以便手动给它引入"冷"Observable的行为(当所有观察者都已经订阅时才开始发射数据),或者改用ReplaySubject。
如果原始的Observable因为发生了一个错误而终止,PublishSubject将不会发射任何数据,只是简单的向前传递这个错误通知。
ReplaySubject会发射所有来自原始Observable的数据给观察者,无论它们是何时订阅的。也有其它版本的ReplaySubject,在重放缓存增长到一定大小的时候或过了一段时间后会丢弃旧的数据(原始Observable发射的)。
如果你把ReplaySubject当作一个观察者使用,注意不要从多个线程中调用它的onNext方法(包括其它的on系列方法),这可能导致同时(非顺序)调用,这会违反Observable协议,给Subject的结果增加了不确定性。
假设你有一个Subject,你想把它传递给其它的代理或者暴露它的Subscriber接口,你可以调用它的asObservable方法,这个方法返回一个Observable。具体使用方法可以参考Javadoc文档。
如果你把 Subject
当作一个 Subscriber
使用,注意不要从多个线程中调用它的onNext方法(包括其它的on系列方法),这可能导致同时(非顺序)调用,这会违反Observable协议,给Subject的结果增加了不确定性。
要避免此类问题,你可以将 Subject
转换为一个 SerializedSubject
,类似于这样:
mySafeSubject = new SerializedSubject( myUnsafeSubject );
如果你想给Observable操作符链添加多线程功能,你可以指定操作符(或者特定的Observable)在特定的调度器(Scheduler)上执行。
某些ReactiveX的Observable操作符有一些变体,它们可以接受一个Scheduler参数。这个参数指定操作符将它们的部分或全部任务放在一个特定的调度器上执行。
使用ObserveOn和SubscribeOn操作符,你可以让Observable在一个特定的调度器上执行,ObserveOn指示一个Observable在一个特定的调度器上调用观察者的onNext, onError和onCompleted方法,SubscribeOn更进一步,它指示Observable将全部的处理过程(包括发射数据和通知)放在特定的调度器上执行。
下表展示了RxJava中可用的调度器种类:
调度器类型 | 效果 |
---|---|
Schedulers.computation( ) | 用于计算任务,如事件循环或和回调处理,不要用于IO操作(IO操作请使用Schedulers.io());默认线程数等于处理器的数量 |
Schedulers.from(executor) | 使用指定的Executor作为调度器 |
Schedulers.immediate( ) | 在当前线程立即开始执行任务 |
Schedulers.io( ) | 用于IO密集型任务,如异步阻塞IO操作,这个调度器的线程池会根据需要增长;对于普通的计算任务,请使用Schedulers.computation();Schedulers.io( )默认是一个CachedThreadScheduler,很像一个有线程缓存的新线程调度器 |
Schedulers.newThread( ) | 为每个任务创建一个新线程 |
Schedulers.trampoline( ) | 当其它排队的任务完成后,在当前线程排队开始执行 |
在RxJava中,某些Observable操作符的变体允许你设置用于操作执行的调度器,其它的则不在任何特定的调度器上执行,或者在一个指定的默认调度器上执行。下面的表格个列出了一些操作符的默认调度器:
操作符 | 调度器 |
---|---|
buffer(timespan) | computation |
buffer(timespan, count) | computation |
buffer(timespan, timeshift) | computation |
debounce(timeout, unit) | computation |
delay(delay, unit) | computation |
delaySubscription(delay, unit) | computation |
interval | computation |
repeat | trampoline |
replay(time, unit) | computation |
replay(buffersize, time, unit) | computation |
replay(selector, time, unit) | computation |
replay(selector, buffersize, time, unit) | computation |
retry | trampoline |
sample(period, unit) | computation |
skip(time, unit) | computation |
skipLast(time, unit) | computation |
take(time, unit) | computation |
takeLast(time, unit) | computation |
takeLast(count, time, unit) | computation |
takeLastBuffer(time, unit) | computation |
takeLastBuffer(count, time, unit) | computation |
throttleFirst | computation |
throttleLast | computation |
throttleWithTimeout | computation |
timeInterval | immediate |
timeout(timeoutSelector) | immediate |
timeout(firstTimeoutSelector, timeoutSelector) | immediate |
timeout(timeoutSelector, other) | immediate |
timeout(timeout, timeUnit) | computation |
timeout(firstTimeoutSelector, timeoutSelector, other) | immediate |
timeout(timeout, timeUnit, other) | computation |
timer | computation |
timestamp | immediate |
window(timespan) | computation |
window(timespan, count) | computation |
window(timespan, timeshift) | computation |
除了将这些调度器传递给RxJava的Observable操作符,你也可以用它们调度你自己的任务。下面的示例展示了Scheduler.Worker的用法:
worker = Schedulers.newThread().createWorker();
worker.schedule(new Action0() {
@Override
public void call() {
yourWork();
}
});
// some time later...
worker.unsubscribe();
要调度递归的方法调用,你可以使用schedule,然后再用schedule(this),示例:
worker = Schedulers.newThread().createWorker();
worker.schedule(new Action0() {
@Override
public void call() {
yourWork();
// recurse until unsubscribed (schedule will do nothing if unsubscribed)
worker.schedule(this);
}
});
// some time later...
worker.unsubscribe();
Worker类的对象实现了Subscription接口,使用它的isUnsubscribed和unsubscribe方法,所以你可以在订阅取消时停止任务,或者从正在调度的任务内部取消订阅,示例:
Worker worker = Schedulers.newThread().createWorker();
Subscription mySubscription = worker.schedule(new Action0() {
@Override
public void call() {
while(!worker.isUnsubscribed()) {
status = yourWork();
if(QUIT == status) { worker.unsubscribe(); }
}
}
});
Worker同时是Subscription,因此你可以(通常也应该)调用它的unsubscribe方法通知可以挂起任务和释放资源了。
你可以使用schedule(action,delayTime,timeUnit)在指定的调度器上延时执行你的任务,下面例子中的任务将在500毫秒之后开始执行:
someScheduler.schedule(someAction, 500, TimeUnit.MILLISECONDS);
使用另一个版本的schedule,schedulePeriodically(action,initialDelay,period,timeUnit)方法让你可以安排一个定期执行的任务,下面例子的任务将在500毫秒之后执行,然后每250毫秒执行一次:
someScheduler.schedulePeriodically(someAction, 500, 250, TimeUnit.MILLISECONDS);
TestScheduler让你可以对调度器的时钟表现进行手动微调。这对依赖精确时间安排的任务的测试很有用处。这个调度器有三个额外的方法:
ReactiveX的每种编程语言的实现都实现了一组操作符的集合。不同的实现之间有很多重叠的部分,也有一些操作符只存在特定的实现中。每种实现都倾向于用那种编程语言中他们熟悉的上下文中相似的方法给这些操作符命名。
本文首先会给出ReactiveX的核心操作符列表和对应的文档链接,后面还有一个决策树用于帮助你根据具体的场景选择合适的操作符。最后有一个语言特定实现的按字母排序的操作符列表。
如果你想实现你自己的操作符,可以参考这里:实现自定义操作符
用于创建Observable的操作符
Create
— 通过调用观察者的方法从头创建一个ObservableDefer
— 在观察者订阅之前不创建这个Observable,为每一个观察者创建一个新的ObservableEmpty/Never/Throw
— 创建行为受限的特殊ObservableFrom
— 将其它的对象或数据结构转换为ObservableInterval
— 创建一个定时发射整数序列的ObservableJust
— 将对象或者对象集合转换为一个会发射这些对象的ObservableRange
— 创建发射指定范围的整数序列的ObservableRepeat
— 创建重复发射特定的数据或数据序列的ObservableStart
— 创建发射一个函数的返回值的ObservableTimer
— 创建在一个指定的延迟之后发射单个数据的Observable这些操作符可用于对Observable发射的数据进行变换,详细解释可以看每个操作符的文档
Buffer
— 缓存,可以简单的理解为缓存,它定期从Observable收集数据到一个集合,然后把这些数据集合打包发射,而不是一次发射一个FlatMap
— 扁平映射,将Observable发射的数据变换为Observables集合,然后将这些Observable发射的数据平坦化的放进一个单独的Observable,可以认为是一个将嵌套的数据结构展开的过程。GroupBy
— 分组,将原来的Observable分拆为Observable集合,将原始Observable发射的数据按Key分组,每一个Observable发射一组不同的数据Map
— 映射,通过对序列的每一项都应用一个函数变换Observable发射的数据,实质是对序列中的每一项执行一个函数,函数的参数就是这个数据项Scan
— 扫描,对Observable发射的每一项数据应用一个函数,然后按顺序依次发射这些值Window
— 窗口,定期将来自Observable的数据分拆成一些Observable窗口,然后发射这些窗口,而不是每次发射一项。类似于Buffer,但Buffer发射的是数据,Window发射的是Observable,每一个Observable发射原始Observable的数据的一个子集这些操作符用于从Observable发射的数据中进行选择
Debounce
— 只有在空闲了一段时间后才发射数据,通俗的说,就是如果一段时间没有操作,就执行一次操作Distinct
— 去重,过滤掉重复数据项ElementAt
— 取值,取特定位置的数据项Filter
— 过滤,过滤掉没有通过谓词测试的数据项,只发射通过测试的First
— 首项,只发射满足条件的第一条数据IgnoreElements
— 忽略所有的数据,只保留终止通知(onError或onCompleted)Last
— 末项,只发射最后一条数据Sample
— 取样,定期发射最新的数据,等于是数据抽样,有的实现里叫ThrottleFirstSkip
— 跳过前面的若干项数据SkipLast
— 跳过后面的若干项数据Take
— 只保留前面的若干项数据TakeLast
— 只保留后面的若干项数据组合操作符用于将多个Observable组合成一个单一的Observable
And/Then/When
— 通过模式(And条件)和计划(Then次序)组合两个或多个Observable发射的数据集CombineLatest
— 当两个Observables中的任何一个发射了一个数据时,通过一个指定的函数组合每个Observable发射的最新数据(一共两个数据),然后发射这个函数的结果Join
— 无论何时,如果一个Observable发射了一个数据项,只要在另一个Observable发射的数据项定义的时间窗口内,就将两个Observable发射的数据合并发射Merge
— 将两个Observable发射的数据组合并成一个StartWith
— 在发射原来的Observable的数据序列之前,先发射一个指定的数据序列或数据项Switch
— 将一个发射Observable序列的Observable转换为这样一个Observable:它逐个发射那些Observable最近发射的数据Zip
— 打包,使用一个指定的函数将多个Observable发射的数据组合在一起,然后将这个函数的结果作为单项数据发射这些操作符用于从错误通知中恢复
Catch
— 捕获,继续序列操作,将错误替换为正常的数据,从onError通知中恢复Retry
— 重试,如果Observable发射了一个错误通知,重新订阅它,期待它正常终止一组用于处理Observable的操作符
Delay
— 延迟一段时间发射结果数据Do
— 注册一个动作占用一些Observable的生命周期事件,相当于Mock某个操作Materialize/Dematerialize
— 将发射的数据和通知都当做数据发射,或者反过来ObserveOn
— 指定观察者观察Observable的调度程序(工作线程)Serialize
— 强制Observable按次序发射数据并且功能是有效的Subscribe
— 收到Observable发射的数据和通知后执行的操作SubscribeOn
— 指定Observable应该在哪个调度程序上执行TimeInterval
— 将一个Observable转换为发射两个数据之间所耗费时间的ObservableTimeout
— 添加超时机制,如果过了指定的一段时间没有发射数据,就发射一个错误通知Timestamp
— 给Observable发射的每个数据项添加一个时间戳Using
— 创建一个只在Observable的生命周期内存在的一次性资源这些操作符可用于单个或多个数据项,也可用于Observable
All
— 判断Observable发射的所有的数据项是否都满足某个条件Amb
— 给定多个Observable,只让第一个发射数据的Observable发射全部数据Contains
— 判断Observable是否会发射一个指定的数据项DefaultIfEmpty
— 发射来自原始Observable的数据,如果原始Observable没有发射数据,就发射一个默认数据SequenceEqual
— 判断两个Observable是否按相同的数据序列SkipUntil
— 丢弃原始Observable发射的数据,直到第二个Observable发射了一个数据,然后发射原始Observable的剩余数据SkipWhile
— 丢弃原始Observable发射的数据,直到一个特定的条件为假,然后发射原始Observable剩余的数据TakeUntil
— 发射来自原始Observable的数据,直到第二个Observable发射了一个数据或一个通知TakeWhile
— 发射原始Observable的数据,直到一个特定的条件为真,然后跳过剩余的数据这些操作符可用于整个数据序列
Average
— 计算Observable发射的数据序列的平均值,然后发射这个结果Concat
— 不交错的连接多个Observable的数据Count
— 计算Observable发射的数据个数,然后发射这个结果Max
— 计算并发射数据序列的最大值Min
— 计算并发射数据序列的最小值Reduce
— 按顺序对数据序列的每一个应用某个函数,然后返回这个值Sum
— 计算并发射数据序列的和一些有精确可控的订阅行为的特殊Observable
Connect
— 指示一个可连接的Observable开始发射数据给订阅者Publish
— 将一个普通的Observable转换为可连接的RefCount
— 使一个可连接的Observable表现得像一个普通的ObservableReplay
— 确保所有的观察者收到同样的数据序列,即使他们在Observable开始发射数据之后才订阅To
— 将Observable转换为其它的对象或数据结构Blocking
阻塞Observable的操作符几种主要的需求
这个页面展示了创建Observable的各种方法。
使用一个函数从头开始创建一个Observable
你可以使用Create
操作符从头开始创建一个Observable,给这个操作符传递一个接受观察者作为参数的函数,编写这个函数让它的行为表现为一个Observable–恰当的调用观察者的onNext,onError和onCompleted方法。
一个形式正确的有限Observable必须尝试调用观察者的onCompleted正好一次或者它的onError正好一次,而且此后不能再调用观察者的任何其它方法。
RxJava将这个操作符实现为 create
方法。
建议你在传递给create
方法的函数中检查观察者的isUnsubscribed
状态,以便在没有观察者的时候,让你的Observable停止发射数据或者做昂贵的运算。
示例代码:
Observable.create(new Observable.OnSubscribe<Integer>() {
@Override
public void call(Subscriber<? super Integer> observer) {
try {
if (!observer.isUnsubscribed()) {
for (int i = 1; i < 5; i++) {
observer.onNext(i);
}
observer.onCompleted();
}
} catch (Exception e) {
observer.onError(e);
}
}
} ).subscribe(new Subscriber<Integer>() {
@Override
public void onNext(Integer item) {
System.out.println("Next: " + item);
}
@Override
public void onError(Throwable error) {
System.err.println("Error: " + error.getMessage());
}
@Override
public void onCompleted() {
System.out.println("Sequence complete.");
}
});
输出:
Next: 1
Next: 2
Next: 3
Next: 4
Sequence complete.
create
方法默认不在任何特定的调度器上执行。
create(OnSubscribe)
直到有观察者订阅时才创建Observable,并且为每个观察者创建一个新的Observable
Defer
操作符会一直等待直到有观察者订阅它,然后它使用Observable工厂方法生成一个Observable。它对每个观察者都这样做,因此尽管每个订阅者都以为自己订阅的是同一个Observable,事实上每个订阅者获取的是它们自己的单独的数据序列。
在某些情况下,等待直到最后一分钟(就是知道订阅发生时)才生成Observable可以确保Observable包含最新的数据。
RxJava将这个操作符实现为 defer
方法。这个操作符接受一个你选择的Observable工厂函数作为单个参数。这个函数没有参数,返回一个Observable。
defer
方法默认不在任何特定的调度器上执行。
defer(Func0)
可选包 rxjava-computation-expressions
中有一个类似的操作符。switchCase
操作符有条件的创建并返回一个可能的Observables集合中的一个。
可选包 rxjava-computation-expressions
中还有一个更简单的操作符叫ifThen
。这个操作符检查某个条件,然后根据结果,返回原始Observable的镜像,或者返回一个空Observable。
创建一个不发射任何数据但是正常终止的Observable
创建一个不发射数据也不终止的Observable
创建一个不发射数据以一个错误终止的Observable
这三个操作符生成的Observable行为非常特殊和受限。测试的时候很有用,有时候也用于结合其它的Observables,或者作为其它需要Observable的操作符的参数。
RxJava将这些操作符实现为 empty
,never
和error
。error
操作符需要一个Throwable
参数,你的Observable会以此终止。这些操作符默认不在任何特定的调度器上执行,但是empty
和error
有一个可选参数是Scheduler,如果你传递了Scheduler参数,它们会在这个调度器上发送通知。
将其它种类的对象和数据类型转换为Observable
当你使用Observable时,如果你要处理的数据都可以转换成展现为Observables,而不是需要混合使用Observables和其它类型的数据,会非常方便。这让你在数据流的整个生命周期中,可以使用一组统一的操作符来管理它们。
例如,Iterable可以看成是同步的Observable;Future,可以看成是总是只发射单个数据的Observable。通过显式地将那些数据转换为Observables,你可以像使用Observable一样与它们交互。
因此,大部分ReactiveX实现都提供了将语言特定的对象和数据结构转换为Observables的方法。
在RxJava中,from
操作符可以转换Future、Iterable和数组。对于Iterable和数组,产生的Observable会发射Iterable或数组的每一项数据。
示例代码
Integer[] items = { 0, 1, 2, 3, 4, 5 };
Observable myObservable = Observable.from(items);
myObservable.subscribe(
new Action1<Integer>() {
@Override
public void call(Integer item) {
System.out.println(item);
}
},
new Action1<Throwable>() {
@Override
public void call(Throwable error) {
System.out.println("Error encountered: " + error.getMessage());
}
},
new Action0() {
@Override
public void call() {
System.out.println("Sequence complete");
}
}
);
输出
0
1
2
3
4
5
Sequence complete
对于Future,它会发射Future.get()方法返回的单个数据。from
方法有一个可接受两个可选参数的版本,分别指定超时时长和时间单位。如果过了指定的时长Future还没有返回一个值,这个Observable会发射错误通知并终止。
from
默认不在任何特定的调度器上执行。然而你可以将Scheduler作为可选的第二个参数传递给Observable,它会在那个调度器上管理这个Future。
此外,在可选包 RxJavaAsyncUtil
中,你还可以用下面这些操作符将actions,callables,functions和runnables转换为发射这些动作的执行结果的Observable:
在这个页面 Start 查看关于这些操作符的更多信息。
注意:还有一个可选的StringObservable
类中也有一个from
方法,它将一个字符流或者一个REader转换为一个发射字节数组或字符串的Observable。
注意:这里与后面start
操作符里的runAsync
说明重复了
在单独的RxJavaAsyncUtil
包中(默认不包含在RxJava中),还有一个runAsync
函数。传递一个Action
和一个Scheduler
给runAsync
,它会返回一个StoppableObservable
,这个Observable使用Action
产生发射的数据项。
传递一个Action
和一个Scheduler
给runAsync
,它返回一个使用这个Action
产生数据的StoppableObservable
。这个Action
接受一个Observable
和一个Subscription
作为参数,它使用Subscription
检查unsubscribed
条件,一旦发现条件为真就立即停止发射数据。在任何时候你都可以使用unsubscribe
方法手动停止一个StoppableObservable
(这会同时取消订阅与这个StoppableObservable
关联的Subscription
)。
由于runAsync
会立即调用Action
并开始发射数据,在你创建StoppableObservable之后到你的观察者准备好接受数据之前这段时间里,可能会有一部分数据会丢失。如果这不符合你的要求,可以使用runAsync
的一个变体,它也接受一个Subject
参数,传递一个ReplaySubject
给它,你可以获取其它丢失的数据了。
StringObservable
类不是默认RxJava的一部分,包含一个decode
操作符,这个操作符将一个多字节字符流转换为一个发射字节数组的Observable,这些字节数组按照字符的边界划分。
创建一个按固定时间间隔发射整数序列的Observable
Interval
操作符返回一个Observable,它按固定的时间间隔发射一个无限递增的整数序列。
RxJava将这个操作符实现为interval
方法。它接受一个表示时间间隔的参数和一个表示时间单位的参数。
还有一个版本的interval
返回一个Observable,它在指定延迟之后先发射一个零值,然后再按照指定的时间间隔发射递增的数字。这个版本的interval
在RxJava 1.0.0中叫做timer
,但是那个方法已经不建议使用了,因为一个名叫interval
的操作符有同样的功能。
Javadoc: interval(long,long,TimeUnit) Javadoc: interval(long,long,TimeUnit,Scheduler)
interval
默认在computation
调度器上执行。你也可以传递一个可选的Scheduler参数来指定调度器。
创建一个发射指定值的Observable
Just将单个数据转换为发射那个数据的Observable。
Just类似于From,但是From会将数组或Iterable的数据取出然后逐个发射,而Just只是简单的原样发射,将数组或Iterable当做单个数据。
注意:如果你传递null
给Just,它会返回一个发射null
值的Observable。不要误认为它会返回一个空Observable(完全不发射任何数据的Observable),如果需要空Observable你应该使用Empty操作符。
RxJava将这个操作符实现为just
函数,它接受一至九个参数,返回一个按参数列表顺序发射这些数据的Observable。
示例代码:
Observable.just(1, 2, 3)
.subscribe(new Subscriber<Integer>() {
@Override
public void onNext(Integer item) {
System.out.println("Next: " + item);
}
@Override
public void onError(Throwable error) {
System.err.println("Error: " + error.getMessage());
}
@Override
public void onCompleted() {
System.out.println("Sequence complete.");
}
});
输出
Next: 1
Next: 2
Next: 3
Sequence complete.
创建一个发射特定整数序列的Observable
Range操作符发射一个范围内的有序整数序列,你可以指定范围的起始和长度。
RxJava将这个操作符实现为range
函数,它接受两个参数,一个是范围的起始值,一个是范围的数据的数目。如果你将第二个参数设为0,将导致Observable不发射任何数据(如果设置为负数,会抛异常)。
range
默认不在任何特定的调度器上执行。有一个变体可以通过可选参数指定Scheduler。
创建一个发射特定数据重复多次的Observable
Repeat重复地发射数据。某些实现允许你重复的发射某个数据序列,还有一些允许你限制重复的次数。
RxJava将这个操作符实现为repeat
方法。它不是创建一个Observable,而是重复发射原始Observable的数据序列,这个序列或者是无限的,或者通过repeat(n)
指定重复次数。
repeat
操作符默认在trampoline
调度器上执行。有一个变体可以通过可选参数指定Scheduler。
Javadoc: repeat() Javadoc: repeat(long) Javadoc: repeat(Scheduler) Javadoc: repeat(long,Scheduler)
还有一个叫做repeatWhen
的操作符,它不是缓存和重放原始Observable的数据序列,而是有条件的重新订阅和发射原来的Observable。
将原始Observable的终止通知(完成或错误)当做一个void
数据传递给一个通知处理器,它以此来决定是否要重新订阅和发射原来的Observable。这个通知处理器就像一个Observable操作符,接受一个发射void
通知的Observable为输入,返回一个发射void
数据(意思是,重新订阅和发射原始Observable)或者直接终止(意思是,使用repeatWhen
终止发射数据)的Observable。
repeatWhen
操作符默认在trampoline
调度器上执行。有一个变体可以通过可选参数指定Scheduler。
doWhile
属于可选包rxjava-computation-expressions
,不是RxJava标准操作符的一部分。doWhile
在原始序列的每次重复后检查某个条件,如果满足条件才重复发射。
whileDo
属于可选包rxjava-computation-expressions
,不是RxJava标准操作符的一部分。whileDo
在原始序列的每次重复前检查某个条件,如果满足条件才重复发射
返回一个Observable,它发射一个类似于函数声明的值
编程语言有很多种方法可以从运算结果中获取值,它们的名字一般叫functions, futures, actions, callables, runnables
等等。在Start
目录下的这组操作符可以让它们表现得像Observable,因此它们可以在Observables调用链中与其它Observable搭配使用。
Start
操作符的多种RxJava实现都属于可选的rxjava-async
模块。
rxjava-async
模块包含start
操作符,它接受一个函数作为参数,调用这个函数获取一个值,然后返回一个会发射这个值给后续观察者的Observable。
注意:这个函数只会被执行一次,即使多个观察者订阅这个返回的Observable。
rxjava-async
模块还包含这几个操作符:toAsync
, asyncAction
, 和asyncFunc
。它们接受一个函数或一个Action作为参数。
对于函数(functions),这个操作符调用这个函数获取一个值,然后返回一个会发射这个值给后续观察者的Observable(和start
一样)。对于动作(Action),过程类似,但是没有返回值,在这种情况下,这个操作符在终止前会发射一个null
值。
注意:这个函数或动作只会被执行一次,即使多个观察者订阅这个返回的Observable。
rxjava-async
模块还包含一个startFuture
操作符,传递给它一个返回Future
的函数,startFuture
会立即调用这个函数获取Future
对象,然后调用Future
的get()
方法尝试获取它的值。它返回一个发射这个值给后续观察者的Observable。
rxjava-async
模块还包含一个deferFuture
操作符,传递给它一个返回Future
的函数(这个Future
返回一个Observable
),deferFuture
返回一个Observable,但是不会调用你提供的函数,直到有观察者订阅它返回的Observable。这时,它立即调用Future
的get()
方法,然后镜像发射get()
方法返回的Observable发射的数据。
用这种方法,你可以在Observables调用链中包含一个返回Observable的Future
对象。
rxjava-async
模块还包含一个fromAction
操作符,它接受一个Action
作为参数,返回一个Observable,一旦Action终止,它发射这个你传递给fromAction
的数据。
rxjava-async
模块还包含一个fromCallable
操作符,它接受一个Callable
作为参数,返回一个发射这个Callable
的结果的Observable。
rxjava-async
模块还包含一个fromRunnable
操作符,它接受一个Runnable
作为参数,返回一个Observable,一旦Runnable终止,它发射这个你传递给fromRunnable
的数据。
rxjava-async
模块还包含一个forEachFuture
操作符。它其实不算Start
操作符的一个变体,而是有一些自己的特点。你传递一些典型的观察者方法(如onNext, onError和onCompleted)给它,Observable会以通常的方式调用它。但是forEachFuture
自己返回一个Future
并且在get()
方法处阻塞,直到原始Observable执行完成,然后它返回,完成还是错误依赖于原始Observable是完成还是错误。
如果你想要一个函数阻塞直到Observable执行完成,可以使用这个操作符。
rxjava-async
模块还包含一个runAsync
操作符。它很特殊,返回一个叫做StoppableObservable
的特殊Observable。
传递一个Action
和一个Scheduler
给runAsync
,它返回一个使用这个Action
产生数据的StoppableObservable
。这个Action
接受一个Observable
和一个Subscription
作为参数,它使用Subscription
检查unsubscribed
条件,一旦发现条件为真就立即停止发射数据。在任何时候你都可以使用unsubscribe
方法手动停止一个StoppableObservable
(这会同时取消订阅与这个StoppableObservable
关联的Subscription
)。
由于runAsync
会立即调用Action
并开始发射数据,在你创建StoppableObservable之后到你的观察者准备好接受数据之前这段时间里,可能会有一部分数据会丢失。如果这不符合你的要求,可以使用runAsync
的一个变体,它也接受一个Subject
参数,传递一个ReplaySubject
给它,你可以获取其它丢失的数据了。
在RxJava中还有一个版本的From
操作符可以将Future转换为Observable,与start
相似。
创建一个Observable,它在一个给定的延迟后发射一个特殊的值。
Timer
操作符创建一个在给定的时间段之后返回一个特殊值的Observable。
RxJava将这个操作符实现为timer
函数。
timer
返回一个Observable,它在延迟一段给定的时间后发射一个简单的数字0。
timer
操作符默认在computation
调度器上执行。有一个变体可以通过可选参数指定Scheduler。
这个页面展示了可用于对Observable发射的数据执行变换操作的各种操作符。
定期收集Observable的数据放进一个数据包裹,然后发射这些数据包裹,而不是一次发射一个值。
Buffer
操作符将一个Observable变换为另一个,原来的Observable正常发射数据,变换产生的Observable发射这些数据的缓存集合。Buffer
操作符在很多语言特定的实现中有很多种变体,它们在如何缓存这个问题上存在区别。
注意:如果原来的Observable发射了一个onError
通知,Buffer
会立即传递这个通知,而不是首先发射缓存的数据,即使在这之前缓存中包含了原始Observable发射的数据。
Window
操作符与Buffer
类似,但是它在发射之前把收集到的数据放进单独的Observable,而不是放进一个数据结构。
在RxJava中有许多Buffer
的变体:
buffer(count)
以列表(List)的形式发射非重叠的缓存,每一个缓存至多包含来自原始Observable的count项数据(最后发射的列表数据可能少于count项)
buffer(count, skip)
从原始Observable的第一项数据开始创建新的缓存,此后每当收到skip
项数据,用count
项数据填充缓存:开头的一项和后续的count-1
项,它以列表(List)的形式发射缓存,取决于count
和skip
的值,这些缓存可能会有重叠部分(比如skip < count时),也可能会有间隙(比如skip > count时)。
当它订阅原来的Observable时,buffer(bufferClosingSelector)
开始将数据收集到一个List
,然后它调用bufferClosingSelector
生成第二个Observable,当第二个Observable发射一个TClosing
时,buffer
发射当前的List
,然后重复这个过程:开始组装一个新的List
,然后调用bufferClosingSelector
创建一个新的Observable并监视它。它会一直这样做直到原来的Observable执行完成。
buffer(boundary)
监视一个名叫boundary
的Observable,每当这个Observable发射了一个值,它就创建一个新的List
开始收集来自原始Observable的数据并发射原来的List
。
buffer(bufferOpenings, bufferClosingSelector)
监视这个叫bufferOpenings
的Observable(它发射BufferOpening
对象),每当bufferOpenings
发射了一个数据时,它就创建一个新的List
开始收集原始Observable的数据,并将bufferOpenings
传递给closingSelector
函数。这个函数返回一个Observable。buffer
监视这个Observable,当它检测到一个来自这个Observable的数据时,就关闭List
并且发射它自己的数据(之前的那个List)。
buffer(timespan, unit)
定期以List
的形式发射新的数据,每个时间段,收集来自原始Observable的数据(从前面一个数据包裹之后,或者如果是第一个数据包裹,从有观察者订阅原来的Observale之后开始)。还有另一个版本的buffer
接受一个Scheduler
参数,默认情况下会使用computation
调度器。
每当收到来自原始Observable的count项数据,或者每过了一段指定的时间后,buffer(timespan, unit, count)
就以List
的形式发射这期间的数据,即使数据项少于count项。还有另一个版本的buffer
接受一个Scheduler
参数,默认情况下会使用computation
调度器。
buffer(timespan, timeshift, unit)
在每一个timeshift
时期内都创建一个新的List
,然后用原始Observable发射的每一项数据填充这个列表(在把这个List
当做自己的数据发射前,从创建时开始,直到过了timespan
这么长的时间)。如果timespan
长于timeshift
,它发射的数据包将会重叠,因此可能包含重复的数据项。
还有另一个版本的buffer
接受一个Scheduler
参数,默认情况下会使用computation
调度器。
你可以使用Buffer
操作符实现反压backpressure
(意思是,处理这样一个Observable:它产生数据的速度可能比它的观察者消费数据的速度快)。
Buffer操作符可以将大量的数据序列缩减为较少的数据缓存序列,让它们更容易处理。例如,你可以按固定的时间间隔,定期关闭和发射来自一个爆发性Observable的数据缓存。这相当于一个缓冲区。
示例代码
Observable<List<Integer>> burstyBuffered = bursty.buffer(500, TimeUnit.MILLISECONDS);
或者,如果你想更进一步,可以在爆发期将数据收集到缓存,然后在爆发期终止时发射这些数据,使用 Debounce
操作符给buffer
操作符发射一个缓存关闭指示器(buffer closing indicator
)可以做到这一点。
代码示例:
// we have to multicast the original bursty Observable so we can use it
// both as our source and as the source for our buffer closing selector:
Observable<Integer> burstyMulticast = bursty.publish().refCount();
// burstyDebounced will be our buffer closing selector:
Observable<Integer> burstyDebounced = burstyMulticast.debounce(10, TimeUnit.MILLISECONDS);
// and this, finally, is the Observable of buffers we're interested in:
Observable<List<Integer>> burstyBuffered = burstyMulticast.buffer(burstyDebounced);
FlatMap
将一个发射数据的Observable变换为多个Observables,然后将它们发射的数据合并后放进一个单独的Observable
FlatMap
操作符使用一个指定的函数对原始Observable发射的每一项数据执行变换操作,这个函数返回一个本身也发射数据的Observable,然后FlatMap
合并这些Observables发射的数据,最后将合并后的结果当做它自己的数据序列发射。
这个方法是很有用的,例如,当你有一个这样的Observable:它发射一个数据序列,这些数据本身包含Observable成员或者可以变换为Observable,因此你可以创建一个新的Observable发射这些次级Observable发射的数据的完整集合。
注意:FlatMap
对这些Observables发射的数据做的是合并(merge
)操作,因此它们可能是交错的。
在许多语言特定的实现中,还有一个操作符不会让变换后的Observables发射的数据交错,它按照严格的顺序发射这些数据,这个操作符通常被叫作ConcatMap
或者类似的名字。
RxJava将这个操作符实现为flatMap
函数。
注意:如果任何一个通过这个flatMap
操作产生的单独的Observable调用onError
异常终止了,这个Observable自身会立即调用onError
并终止。
这个操作符有一个接受额外的int
参数的一个变体。这个参数设置flatMap
从原来的Observable映射Observables的最大同时订阅数。当达到这个限制时,它会等待其中一个终止然后再订阅另一个。
还有一个版本的flatMap
为原始Observable的每一项数据和每一个通知创建一个新的Observable(并对数据平坦化)。
它也有一个接受额外int
参数的变体。
还有一个版本的flatMap
会使用原始Observable的数据触发的Observable组合这些数据,然后发射这些数据组合。它也有一个接受额外int
参数的版本。
flatMapIterable
这个变体成对的打包数据,然后生成Iterable而不是原始数据和生成的Observables,但是处理方式是相同的。
还有一个concatMap
操作符,它类似于最简单版本的flatMap
,但是它按次序连接而不是合并那些生成的Observables,然后产生自己的数据序列。
RxJava还实现了switchMap
操作符。它和flatMap
很像,除了一点:当原始Observable发射一个新的数据(Observable)时,它将取消订阅并停止监视产生执之前那个数据的Observable,只监视当前这一个。
在特殊的StringObservable
类(默认没有包含在RxJava中)中还有一个split
操作符。它将一个发射字符串的Observable转换为另一个发射字符串的Observable,只不过,后者将原始的数据序列当做一个数据流,使用一个正则表达式边界分割它们,然后合并发射分割的结果。
将一个Observable分拆为一些Observables集合,它们中的每一个发射原始Observable的一个子序列
GroupBy
操作符将原始Observable分拆为一些Observables集合,它们中的每一个发射原始Observable数据序列的一个子序列。哪个数据项由哪一个Observable发射是由一个函数判定的,这个函数给每一项指定一个Key,Key相同的数据会被同一个Observable发射。
RxJava实现了groupBy
操作符。它返回Observable的一个特殊子类GroupedObservable
,实现了GroupedObservable
接口的对象有一个额外的方法getKey
,这个Key用于将数据分组到指定的Observable。
有一个版本的groupBy
允许你传递一个变换函数,这样它可以在发射结果GroupedObservable
之前改变数据项。
注意:groupBy
将原始Observable分解为一个发射多个GroupedObservable
的Observable,一旦有订阅,每个GroupedObservable
就开始缓存数据。因此,如果你忽略这些GroupedObservable
中的任何一个,这个缓存可能形成一个潜在的内存泄露。因此,如果你不想观察,也不要忽略GroupedObservable
。你应该使用像take(0)
这样会丢弃自己的缓存的操作符。
如果你取消订阅一个GroupedObservable
,那个Observable将会终止。如果之后原始的Observable又发射了一个与这个Observable的Key匹配的数据,groupBy
将会为这个Key创建一个新的GroupedObservable
。
groupBy
默认不在任何特定的调度器上执行。
对Observable发射的每一项数据应用一个函数,执行变换操作
Map
操作符对原始Observable发射的每一项数据应用一个你选择的函数,然后返回一个发射这些结果的Observable。
RxJava将这个操作符实现为map
函数。这个操作符默认不在任何特定的调度器上执行。
cast
操作符将原始Observable发射的每一项数据都强制转换为一个指定的类型,然后再发射数据,它是map
的一个特殊版本。
encode
在StringObservable
类中,不是标准RxJava的一部分,它也是一个特殊的map
操作符。encode
将一个发射字符串的Observable变换为一个发射字节数组(这个字节数组按照原始字符串中的多字节字符边界划分)的Observable。
byLine
同样在StringObservable
类中,也不是标准RxJava的一部分,它也是一个特殊的map
操作符。byLine
将一个发射字符串的Observable变换为一个按行发射来自原始Observable的字符串的Observable。
连续地对数据序列的每一项应用一个函数,然后连续发射结果
Scan
操作符对原始Observable发射的第一项数据应用一个函数,然后将那个函数的结果作为自己的第一项数据发射。它将函数的结果同第二项数据一起填充给这个函数来产生它自己的第二项数据。它持续进行这个过程来产生剩余的数据序列。这个操作符在某些情况下被叫做accumulator
。
RxJava实现了scan
操作符。
示例代码:
Observable.just(1, 2, 3, 4, 5)
.scan(new Func2<Integer, Integer, Integer>() {
@Override
public Integer call(Integer sum, Integer item) {
return sum + item;
}
}).subscribe(new Subscriber<Integer>() {
@Override
public void onNext(Integer item) {
System.out.println("Next: " + item);
}
@Override
public void onError(Throwable error) {
System.err.println("Error: " + error.getMessage());
}
@Override
public void onCompleted() {
System.out.println("Sequence complete.");
}
});
输出
Next: 1
Next: 3
Next: 6
Next: 10
Next: 15
Sequence complete.
有一个scan
操作符的变体,你可以传递一个种子值给累加器函数的第一次调用(Observable发射的第一项数据)。如果你使用这个版本,scan
将发射种子值作为自己的第一项数据。注意:传递null
作为种子值与不传递是不同的,null
种子值是合法的。
这个操作符默认不在任何特定的调度器上执行。
定期将来自原始Observable的数据分解为一个Observable窗口,发射这些窗口,而不是每次发射一项数据
Window
和Buffer
类似,但不是发射来自原始Observable的数据包,它发射的是Observables,这些Observables中的每一个都发射原始Observable数据的一个子集,最后发射一个onCompleted
通知。
和Buffer
一样,Window
有很多变体,每一种都以自己的方式将原始Observable分解为多个作为结果的Observable,每一个都包含一个映射原始数据的window
。用Window
操作符的术语描述就是,当一个窗口打开(when a window “opens”)意味着一个新的Observable已经发射(产生)了,而且这个Observable开始发射来自原始Observable的数据;当一个窗口关闭(when a window “closes”)意味着发射(产生)的Observable停止发射原始Observable的数据,并且发射终止通知onCompleted
给它的观察者们。
在RxJava中有许多种Window
操作符的变体。
window
的这个变体会立即打开它的第一个窗口。每当它观察到closingSelector
返回的Observable发射了一个对象时,它就关闭当前打开的窗口并立即打开一个新窗口。用这个方法,这种window
变体发射一系列不重叠的窗口,这些窗口的数据集合与原始Observable发射的数据是一一对应的。
无论何时,只要window
观察到windowOpenings
这个Observable发射了一个Opening
对象,它就打开一个窗口,并且同时调用closingSelector
生成一个与那个窗口关联的关闭(closing)Observable。当这个关闭(closing)Observable发射了一个对象时,window
操作符就会关闭那个窗口。对这个变体来说,由于当前窗口的关闭和新窗口的打开是由单独的Observable管理的,它创建的窗口可能会存在重叠(重复某些来自原始Observable的数据)或间隙(丢弃某些来自原始Observable的数据)。
这个window
的变体立即打开它的第一个窗口。每当当前窗口发射了count
项数据,它就关闭当前窗口并打开一个新窗口。如果从原始Observable收到了onError
或onCompleted
通知它也会关闭当前窗口。这种window
变体发射一系列不重叠的窗口,这些窗口的数据集合与原始Observable发射的数据是一一对应的。
这个window
的变体立即打开它的第一个窗口。原始Observable每发射skip
项数据它就打开一个新窗口(例如,如果skip
等于3,每到第三项数据,它会打开一耳光新窗口)。每当当前窗口发射了count
项数据,它就关闭当前窗口并打开一个新窗口。如果从原始Observable收到了onError
或onCompleted
通知它也会关闭当前窗口。如果skip=count
,它的行为与window(source, count)
相同;如果skip < count
,窗口可会有count - skip
个重叠的数据;如果skip > count
,在两个窗口之间会有skip - count
项数据被丢弃。
这个window
的变体立即打开它的第一个窗口。每当过了timespan
这么长的时间它就关闭当前窗口并打开一个新窗口(时间单位是unit
,可选在调度器scheduler
上执行)。如果从原始Observable收到了onError
或onCompleted
通知它也会关闭当前窗口。这种window
变体发射一系列不重叠的窗口,这些窗口的数据集合与原始Observable发射的数据也是一一对应的。
这个window
的变体立即打开它的第一个窗口。这个变体是window(count)
和window(timespan, unit[, scheduler])
的结合,每当过了timespan
的时长或者当前窗口收到了count
项数据,它就关闭当前窗口并打开另一个。如果从原始Observable收到了onError
或onCompleted
通知它也会关闭当前窗口。这种window
变体发射一系列不重叠的窗口,这些窗口的数据集合与原始Observable发射的数据也是一一对应的。
buffer(timespan, timeshift, unit)
在每一个timeshift
时期内都创建一个新的List
,然后用原始Observable发射的每一项数据填充这个列表(在把这个List
当做自己的数据发射前,从创建时开始,直到过了timespan
这么长的时间)。如果timespan
长于timeshift
,它发射的数据包将会重叠,因此可能包含重复的数据项。
这个window
的变体立即打开它的第一个窗口。随后每当过了timeshift
的时长就打开一个新窗口(时间单位是unit
,可选在调度器scheduler
上执行),当窗口打开的时长达到timespan
,它就关闭当前打开的窗口。如果从原始Observable收到了onError
或onCompleted
通知它也会关闭当前窗口。窗口的数据可能重叠也可能有间隙,取决于你设置的timeshift
和timespan
的值。
这个变体的window
默认在computation
调度器上执行它的定时器。
你可以使用Window
操作符实现反压backpressure
(意思是,处理这样一个Observable:它产生数据的数据可能比它的观察者消费数据的数据快)。
Window操作符可以将大量的数据序列缩减为较少的数据窗口序列,让它们更容易处理。例如,你可以按固定的时间间隔,定期关闭和发射来自一个爆发性Observable的数据窗口。
示例代码
Observable<Observable<Integer>> burstyWindowed = bursty.window(500, TimeUnit.MILLISECONDS);
你还可以选择每当收到爆发性Observable的N项数据时发射一个新的数据窗口。
示例代码
Observable<Observable<Integer>> burstyWindowed = bursty.window(5);
这个页面展示的操作符可用于过滤和选择Observable发射的数据序列。
仅在过了一段指定的时间还没发射数据时才发射一个数据
Debounce
操作符会过滤掉发射速率过快的数据项。
RxJava将这个操作符实现为throttleWithTimeout
和debounce
。
注意:这个操作符会会接着最后一项数据发射原始Observable的onCompleted
通知,即使这个通知发生在你指定的时间窗口内(从最后一项数据的发射算起)。也就是说,onCompleted
通知不会触发限流。
throtleWithTimeout/debounce
的一个变体根据你指定的时间间隔进行限流,时间单位通过TimeUnit
参数指定。
这种操作符默认在computation
调度器上执行,但是你可以通过第三个参数指定。
debounce
操作符的一个变体通过对原始Observable的每一项应用一个函数进行限流,这个函数返回一个Observable。如果原始Observable在这个新生成的Observable终止之前发射了另一个数据,debounce
会抑制(suppress)这个数据项。
debounce
的这个变体默认不在任何特定的调度器上执行。
抑制(过滤掉)重复的数据项
Distinct
的过滤规则是:只允许还没有发射过的数据项通过。
在某些实现中,有一些变体允许你调整判定两个数据不同(distinct
)的标准。还有一些实现只比较一项数据和它的直接前驱,因此只会从序列中过滤掉连续重复的数据。
RxJava将这个操作符实现为distinct
函数。
示例代码
Observable.just(1, 2, 1, 1, 2, 3)
.distinct()
.subscribe(new Subscriber<Integer>() {
@Override
public void onNext(Integer item) {
System.out.println("Next: " + item);
}
@Override
public void onError(Throwable error) {
System.err.println("Error: " + error.getMessage());
}
@Override
public void onCompleted() {
System.out.println("Sequence complete.");
}
});
输出
Next: 1
Next: 2
Next: 3
Sequence complete.
这个操作符有一个变体接受一个函数。这个函数根据原始Observable发射的数据项产生一个Key,然后,比较这些Key而不是数据本身,来判定两个数据是否是不同的。
RxJava还是实现了一个distinctUntilChanged
操作符。它只判定一个数据和它的直接前驱是否是不同的。
和distinct(Func1)
一样,根据一个函数产生的Key判定两个相邻的数据项是不是不同的。
distinct
和distinctUntilChanged
默认不在任何特定的调度器上执行。
只发射第N项数据
ElementAt
操作符获取原始Observable发射的数据序列指定索引位置的数据项,然后当做自己的唯一数据发射。
RxJava将这个操作符实现为elementAt
,给它传递一个基于0的索引值,它会发射原始Observable数据序列对应索引位置的值,如果你传递给elementAt
的值为5,那么它会发射第六项的数据。
如果你传递的是一个负数,或者原始Observable的数据项数小于index+1
,将会抛出一个IndexOutOfBoundsException
异常。
RxJava还实现了elementAtOrDefault
操作符。与elementAt
的区别是,如果索引值大于数据项数,它会发射一个默认值(通过额外的参数指定),而不是抛出异常。但是如果你传递一个负数索引值,它仍然会抛出一个IndexOutOfBoundsException
异常。
elementAt
和elementAtOrDefault
默认不在任何特定的调度器上执行。
只发射通过了谓词测试的数据项
Filter
操作符使用你指定的一个谓词函数测试数据项,只有通过测试的数据才会被发射。
RxJava将这个操作符实现为filter
函数。
示例代码
Observable.just(1, 2, 3, 4, 5)
.filter(new Func1<Integer, Boolean>() {
@Override
public Boolean call(Integer item) {
return( item < 4 );
}
}).subscribe(new Subscriber<Integer>() {
@Override
public void onNext(Integer item) {
System.out.println("Next: " + item);
}
@Override
public void onError(Throwable error) {
System.err.println("Error: " + error.getMessage());
}
@Override
public void onCompleted() {
System.out.println("Sequence complete.");
}
});
输出
Next: 1
Next: 2
Next: 3
Sequence complete.
filter
默认不在任何特定的调度器上执行。
ofType
是filter
操作符的一个特殊形式。它过滤一个Observable只返回指定类型的数据。
ofType
默认不在任何特定的调度器上指定。
只发射第一项(或者满足某个条件的第一项)数据
如果你只对Observable发射的第一项数据,或者满足某个条件的第一项数据感兴趣,你可以使用First
操作符。
在某些实现中,First
没有实现为一个返回Observable的过滤操作符,而是实现为一个在当时就发射原始Observable指定数据项的阻塞函数。在这些实现中,如果你想要的是一个过滤操作符,最好使用Take(1)
或者ElementAt(0)
。
在一些实现中还有一个Single
操作符。它的行为与First
类似,但为了确保只发射单个值,它会等待原始Observable终止(否则,不是发射那个值,而是以一个错误通知终止)。你可以使用它从原始Observable获取第一项数据,而且也确保只发射一项数据。
在RxJava中,这个操作符被实现为first
,firstOrDefault
和takeFirst
。
可能容易混淆,BlockingObservable
也有名叫first
和firstOrDefault
的操作符,它们会阻塞并返回值,不是立即返回一个Observable。
还有几个其它的操作符执行类似的功能。
不发射任何数据,只发射Observable的终止通知
IgnoreElements
操作符抑制原始Observable发射的所有数据,只允许它的终止通知(onError
或onCompleted
)通过。
如果你不关心一个Observable发射的数据,但是希望在它完成时或遇到错误终止时收到通知,你可以对Observable使用ignoreElements
操作符,它会确保永远不会调用观察者的onNext()
方法。
RxJava将这个操作符实现为ignoreElements
。
ignoreElements
默认不在任何特定的调度器上执行。
只发射最后一项(或者满足某个条件的最后一项)数据
如果你只对Observable发射的最后一项数据,或者满足某个条件的最后一项数据感兴趣,你可以使用Last
操作符。
在某些实现中,Last
没有实现为一个返回Observable的过滤操作符,而是实现为一个在当时就发射原始Observable指定数据项的阻塞函数。在这些实现中,如果你想要的是一个过滤操作符,最好使用TakeLast(1)
。
在RxJava中的实现是last
和lastOrDefault
。
可能容易混淆,BlockingObservable
也有名叫last
和lastOrDefault
的操作符,它们会阻塞并返回值,不是立即返回一个Observable。
只发射最后一项数据,使用没有参数的last
操作符。
示例代码
Observable.just(1, 2, 3)
.last()
.subscribe(new Subscriber<Integer>() {
@Override
public void onNext(Integer item) {
System.out.println("Next: " + item);
}
@Override
public void onError(Throwable error) {
System.err.println("Error: " + error.getMessage());
}
@Override
public void onCompleted() {
System.out.println("Sequence complete.");
}
});
输出
Next: 3
Sequence complete.
这个版本的last
也是接受一个谓词函数,返回一个发射原始Observable中满足条件的最后一项数据的Observable。
lastOrDefault
与last
类似,不同的是,如果原始Observable没有发射任何值,它发射你指定的默认值。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-JZJlgG8S-1614927483379)(https://mcxiaoke.gitbooks.io/rxdocs/content/images/operators/lastOrDefault.p.png)]
这个版本的lastOrDefault
可以接受一个谓词函数,如果有数据满足条件,返回的Observable就发射原始Observable满足条件的最后一项数据,否则发射默认值。
last
和lastOrDefault
默认不在任何特定的调度器上执行。
定期发射Observable最近发射的数据项
Sample
操作符定时查看一个Observable,然后发射自上次采样以来它最近发射的数据。
在某些实现中,有一个ThrottleFirst
操作符的功能类似,但不是发射采样期间的最近的数据,而是发射在那段时间内的第一项数据。
RxJava将这个操作符实现为sample
和throttleLast
。
注意:如果自上次采样以来,原始Observable没有发射任何数据,这个操作返回的Observable在那段时间内也不会发射任何数据。
sample
(别名throttleLast
)的一个变体按照你参数中指定的时间间隔定时采样(TimeUnit
指定时间单位)。
sample
的这个变体默认在computation
调度器上执行,但是你可以使用第三个参数指定其它的调度器。
sample
的这个变体每当第二个Observable发射一个数据(或者当它终止)时就对原始Observable进行采样。第二个Observable通过参数传递给sample
。
sample
的这个变体默认不在任何特定的调度器上执行。
throttleFirst
与throttleLast/sample
不同,在每个采样周期内,它总是发射原始Observable的第一项数据,而不是最近的一项。
throttleFirst
操作符默认在computation
调度器上执行,但是你可以使用第三个参数指定其它的调度器。
抑制Observable发射的前N项数据
使用Skip
操作符,你可以忽略Observable’发射的前N项数据,只保留之后的数据。
RxJava中这个操作符叫skip
。skip
的这个变体默认不在任何特定的调度器上执行。
skip
的这个变体接受一个时长而不是数量参数。它会丢弃原始Observable开始的那段时间发射的数据,时长和时间单位通过参数指定。
skip
的这个变体默认在computation
调度器上执行,但是你可以使用第三个参数指定其它的调度器。
抑制Observable发射的后N项数据
使用SkipLast
操作符修改原始Observable,你可以忽略Observable’发射的后N项数据,只保留前面的数据。
使用SkipLast
操作符,你可以忽略原始Observable发射的后N项数据,只保留之前的数据。注意:这个机制是这样实现的:延迟原始Observable发射的任何数据项,直到它发射了N项数据。
skipLast
的这个变体默认不在任何特定的调度器上执行。
还有一个skipLast
变体接受一个时长而不是数量参数。它会丢弃在原始Observable的生命周期内最后一段时间内发射的数据。时长和时间单位通过参数指定。
注意:这个机制是这样实现的:延迟原始Observable发射的任何数据项,直到自这次发射之后过了给定的时长。
skipLast
的这个变体默认在computation
调度器上执行,但是你可以使用第三个参数指定其它的调度器。
只发射前面的N项数据
使用Take
操作符让你可以修改Observable的行为,只返回前面的N项数据,然后发射完成通知,忽略剩余的数据。
RxJava将这个操作符实现为take
函数。
如果你对一个Observable使用take(n)
(或它的同义词limit(n)
)操作符,而那个Observable发射的数据少于N项,那么take
操作生成的Observable不会抛异常或发射onError
通知,在完成前它只会发射相同的少量数据。
示例代码
Observable.just(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8)
.take(4)
.subscribe(new Subscriber<Integer>() {
@Override
public void onNext(Integer item) {
System.out.println("Next: " + item);
}
@Override
public void onError(Throwable error) {
System.err.println("Error: " + error.getMessage());
}
@Override
public void onCompleted() {
System.out.println("Sequence complete.");
}
});
输出
Next: 1
Next: 2
Next: 3
Next: 4
Sequence complete.
take(int)
默认不任何特定的调度器上执行。
take
的这个变体接受一个时长而不是数量参数。它会丢发射Observable开始的那段时间发射的数据,时长和时间单位通过参数指定。
take
的这个变体默认在computation
调度器上执行,但是你可以使用第三个参数指定其它的调度器。
发射Observable发射的最后N项数据
使用TakeLast
操作符修改原始Observable,你可以只发射Observable’发射的后N项数据,忽略前面的数据。
使用takeLast
操作符,你可以只发射原始Observable发射的后N项数据,忽略之前的数据。注意:这会延迟原始Observable发射的任何数据项,直到它全部完成。
takeLast
的这个变体默认不在任何特定的调度器上执行。
还有一个takeLast
变体接受一个时长而不是数量参数。它会发射在原始Observable的生命周期内最后一段时间内发射的数据。时长和时间单位通过参数指定。
注意:这会延迟原始Observable发射的任何数据项,直到它全部完成。
takeLast
的这个变体默认在computation
调度器上执行,但是你可以使用第三个参数指定其它的调度器。
还有一个操作符叫takeLastBuffer
,它和takeLast
类似,,唯一的不同是它把所有的数据项收集到一个List
再发射,而不是依次发射一个。
这个页面展示的操作符可用于组合多个Observables。
rxjava-joins
) 通过模式和计划组合多个Observables发射的数据集合(
rxjava-joins
) — 表示这个操作符当前是可选的rxjava-joins
包的一部分,还没有包含在标准的RxJava操作符集合里
使用Pattern和Plan作为中介,将两个或多个Observable发射的数据集合并到一起
And/Then/When操作符组合的行为类似于zip
,但是它们使用一个中间数据结构。接受两个或多个Observable,一次一个将它们的发射物合并到Pattern
对象,然后操作那个Pattern
对象,变换为一个Plan
。随后将这些Plan
变换为Observable的发射物。
它们属于rxjava-joins
模块,不是核心RxJava包的一部分
当两个Observables中的任何一个发射了数据时,使用一个函数结合每个Observable发射的最近数据项,并且基于这个函数的结果发射数据。
CombineLatest
操作符行为类似于zip
,但是只有当原始的Observable中的每一个都发射了一条数据时zip
才发射数据。CombineLatest
则在原始的Observable中任意一个发射了数据时发射一条数据。当原始Observables的任何一个发射了一条数据时,CombineLatest
使用一个函数结合它们最近发射的数据,然后发射这个函数的返回值。
RxJava将这个操作符实现为combineLatest
,它接受二到九个Observable作为参数,或者单个Observables列表作为参数。它默认不在任何特定的调度器上执行。
withLatestFrom
操作符还在开发中,不是1.0版本的一部分。类似于combineLatest
,但是只在单个原始Observable发射了一条数据时才发射数据。
任何时候,只要在另一个Observable发射的数据定义的时间窗口内,这个Observable发射了一条数据,就结合两个Observable发射的数据。
Join
操作符结合两个Observable发射的数据,基于时间窗口(你定义的针对每条数据特定的原则)选择待集合的数据项。你将这些时间窗口实现为一些Observables,它们的生命周期从任何一条Observable发射的每一条数据开始。当这个定义时间窗口的Observable发射了一条数据或者完成时,与这条数据关联的窗口也会关闭。只要这条数据的窗口是打开的,它将继续结合其它Observable发射的任何数据项。你定义一个用于结合数据的函数。
很多ReactiveX实现还有一个类似的GroupJoin
操作符。
Most ReactiveX implementations that have a Join operator also have a GroupJoin operator that is similar, except that the function you define to combine items emitted by the two Observables pairs individual items emitted by the source Observable not with an item from the second Observable, but with an Observable that emits items from the second Observable that fall in the same window.
The join
operator takes four parameters:
join
默认不在任何特定的调度器上执行。
The groupJoin
operator takes four parameters:
groupJoin
默认不在任何特定的调度器上执行。
可选的StringObservable
类中也有一个join
操作符。它将一个发射字符串序列的Observable转换为一个发射单个字符串的Observable,join
操作符使用指定的定界符将全部单独的字符串连接起来。
合并多个Observables的发射物
使用Merge
操作符你可以将多个Observables的输出合并,就好像它们是一个单个的Observable一样。
Merge
可能会让合并的Observables发射的数据交错(有一个类似的操作符Concat
不会让数据交错,它会按顺序一个接着一个发射多个Observables的发射物)。
正如图例上展示的,任何一个原始Observable的onError
通知会被立即传递给观察者,而且会终止合并后的Observable。
在很多ReactiveX实现中还有一个叫MergeDelayError
的操作符,它的行为有一点不同,它会保留onError
通知直到合并后的Observable所有的数据发射完成,在那时它才会把onError
传递给观察者。
RxJava将它实现为merge
, mergeWith
和mergeDelayError
。
示例代码
Observable<Integer> odds = Observable.just(1, 3, 5).subscribeOn(someScheduler);
Observable<Integer> evens = Observable.just(2, 4, 6);
Observable.merge(odds, evens)
.subscribe(new Subscriber<Integer>() {
@Override
public void onNext(Integer item) {
System.out.println("Next: " + item);
}
@Override
public void onError(Throwable error) {
System.err.println("Error: " + error.getMessage());
}
@Override
public void onCompleted() {
System.out.println("Sequence complete.");
}
});
输出
Next: 1
Next: 3
Next: 5
Next: 2
Next: 4
Next: 6
Sequence complete.
除了传递多个Observable给merge
,你还可以传递一个Observable列表List
,数组,甚至是一个发射Observable序列的Observable,merge
将合并它们的输出作为单个Observable的输出:
如果你传递一个发射Observables序列的Observable,你可以指定merge
应该同时订阅的Observable’的最大数量。一旦达到订阅数的限制,它将不再订阅原始Observable发射的任何其它Observable,直到某个已经订阅的Observable发射了onCompleted
通知。
merge
是静态方法,mergeWith
是对象方法,举个例子,Observable.merge(odds,evens)
等价于odds.mergeWith(evens)
。
如果传递给merge
的任何一个的Observable发射了onError
通知终止了,merge
操作符生成的Observable也会立即以onError
通知终止。如果你想让它继续发射数据,在最后才报告错误,可以使用mergeDelayError
。
mergeDelayError
behaves much like merge
. The exception is when one of the Observables being merged terminates with an onError notification. If this happens with merge, the merged Observable will immediately issue an onError
notification and terminate. mergeDelayError
, on the other hand, will hold off on reporting the error until it has given any other non-error-producing Observables that it is merging a chance to finish emitting their items, and it will emit those itself, and will only terminate with an onError
notification when all of the other merged Observables have finished.
Because it is possible that more than one of the merged Observables encountered an error, mergeDelayError
may pass information about multiple errors in the onError notification (it will never invoke the observer’s onError
method more than once). For this reason, if you want to know the nature of these errors, you should write your observers’ onError methods so that they accept a parameter of the class CompositeException
.
mergeDelayError
has fewer variants. You cannot pass it an Iterable or Array of Observables, but you can pass it an Observable that emits Observables or between one and nine individual Observables as parameters. There is not an instance method version of mergeDelayError
as there is for merge
.
在数据序列的开头插入一条指定的项
如果你想要一个Observable在发射数据之前先发射一个指定的数据序列,可以使用StartWith
操作符。(如果你想一个Observable发射的数据末尾追加一个数据序列可以使用Concat
操作符。)
可接受一个Iterable或者多个Observable作为函数的参数。
你也可以传递一个Observable给startWith
,它会将那个Observable的发射物插在原始Observable发射的数据序列之前,然后把这个当做自己的发射物集合。这可以看作是Concat
的反转。
将一个发射多个Observables的Observable转换成另一个单独的Observable,后者发射那些Observables最近发射的数据项
Switch
订阅一个发射多个Observables的Observable。它每次观察那些Observables中的一个,Switch
返回的这个Observable取消订阅前一个发射数据的Observable,开始发射最近的Observable发射的数据。注意:当原始Observable发射了一个新的Observable时(不是这个新的Observable发射了一条数据时),它将取消订阅之前的那个Observable。这意味着,在后来那个Observable产生之后到它开始发射数据之前的这段时间里,前一个Observable发射的数据将被丢弃(就像图例上的那个黄色圆圈一样)。
Java将这个操作符实现为switchOnNext
。它默认不在任何特定的调度器上执行。
通过一个函数将多个Observables的发射物结合到一起,基于这个函数的结果为每个结合体发射单个数据项。
Zip
操作符返回一个Obversable,它使用这个函数按顺序结合两个或多个Observables发射的数据项,然后它发射这个函数返回的结果。它按照严格的顺序应用这个函数。它只发射与发射数据项最少的那个Observable一样多的数据。
RxJava将这个操作符实现为zip
和zipWith
。
zip
的最后一个参数接受每个Observable发射的一项数据,返回被压缩后的数据,它可以接受一到九个参数:一个Observable序列,或者一些发射Observable的Observables。
zipWith
操作符总是接受两个参数,第一个参数是一个Observable或者一个Iterable。
zip
和zipWith
默认不在任何特定的操作符上执行。
很多操作符可用于对Observable发射的onError
通知做出响应或者从错误中恢复,例如,你可以:
这是操作符列表:
从onError
通知中恢复发射数据
Catch
操作符拦截原始Observable的onError
通知,将它替换为其它的数据项或数据序列,让产生的Observable能够正常终止或者根本不终止。
在某些ReactiveX的实现中,有一个叫onErrorResumeNext
的操作符,它的行为与Catch
相似。
RxJava将Catch
实现为三个不同的操作符:
onErrorReturn
让Observable遇到错误时发射一个特殊的项并且正常终止。
onErrorResumeNext
让Observable在遇到错误时开始发射第二个Observable的数据序列。
onExceptionResumeNext
让Observable在遇到错误时继续发射后面的数据项。
onErrorReturn
方法返回一个镜像原有Observable行为的新Observable,后者会忽略前者的onError
调用,不会将错误传递给观察者,作为替代,它会发发射一个特殊的项并调用观察者的onCompleted
方法。
onErrorResumeNext
方法返回一个镜像原有Observable行为的新Observable,后者会忽略前者的onError
调用,不会将错误传递给观察者,作为替代,它会开始镜像另一个,备用的Observable。
和onErrorResumeNext
类似,onExceptionResumeNext
方法返回一个镜像原有Observable行为的新Observable,也使用一个备用的Observable,不同的是,如果onError
收到的Throwable
不是一个Exception
,它会将错误传递给观察者的onError
方法,不会使用备用的Observable。
如果原始Observable遇到错误,重新订阅它期望它能正常终止
Retry
操作符不会将原始Observable的onError
通知传递给观察者,它会订阅这个Observable,再给它一次机会无错误地完成它的数据序列。Retry
总是传递onNext
通知给观察者,由于重新订阅,可能会造成数据项重复,如上图所示。
RxJava中的实现为retry
和retryWhen
。
无论收到多少次onError
通知,无参数版本的retry
都会继续订阅并发射原始Observable。
接受单个count
参数的retry
会最多重新订阅指定的次数,如果次数超了,它不会尝试再次订阅,它会把最新的一个onError
通知传递给它的观察者。
还有一个版本的retry
接受一个谓词函数作为参数,这个函数的两个参数是:重试次数和导致发射onError
通知的Throwable
。这个函数返回一个布尔值,如果返回true
,retry
应该再次订阅和镜像原始的Observable,如果返回false
,retry
会将最新的一个onError
通知传递给它的观察者。
retry
操作符默认在trampoline
调度器上执行。
retryWhen
和retry
类似,区别是,retryWhen
将onError
中的Throwable
传递给一个函数,这个函数产生另一个Observable,retryWhen
观察它的结果再决定是不是要重新订阅原始的Observable。如果这个Observable发射了一项数据,它就重新订阅,如果这个Observable发射的是onError
通知,它就将这个通知传递给观察者然后终止。
retryWhen
默认在trampoline
调度器上执行,你可以通过参数指定其它的调度器。
示例代码
Observable.create((Subscriber<? super String> s) -> {
System.out.println("subscribing");
s.onError(new RuntimeException("always fails"));
}).retryWhen(attempts -> {
return attempts.zipWith(Observable.range(1, 3), (n, i) -> i).flatMap(i -> {
System.out.println("delay retry by " + i + " second(s)");
return Observable.timer(i, TimeUnit.SECONDS);
});
}).toBlocking().forEach(System.out::println);
输出
subscribing
delay retry by 1 second(s)
subscribing
delay retry by 2 second(s)
subscribing
delay retry by 3 second(s)
subscribing
这个页面列出了很多用于Observable的辅助操作符
延迟一段指定的时间再发射来自Observable的发射物
Delay
操作符让原始Observable在发射每项数据之前都暂停一段指定的时间段。效果是Observable发射的数据项在时间上向前整体平移了一个增量。
RxJava的实现是 delay
和delaySubscription
。
第一种delay
接受一个定义时长的参数(包括数量和单位)。每当原始Observable发射一项数据,delay
就启动一个定时器,当定时器过了给定的时间段时,delay
返回的Observable发射相同的数据项。
注意:delay
不会平移onError
通知,它会立即将这个通知传递给订阅者,同时丢弃任何待发射的onNext
通知。然而它会平移一个onCompleted
通知。
delay
默认在computation
调度器上执行,你可以通过参数指定使用其它的调度器。
另一种delay
不实用常数延时参数,它使用一个函数针对原始Observable的每一项数据返回一个Observable,它监视返回的这个Observable,当任何那样的Observable终止时,delay
返回的Observable就发射关联的那项数据。
这种delay
默认不在任何特定的调度器上执行。
这个版本的delay
对每一项数据使用一个Observable作为原始Observable的延时定时器。
这种delay
默认不在任何特定的调度器上执行。
还有一个操作符delaySubscription
让你你可以延迟订阅原始Observable。它结合搜一个定义延时的参数。
delaySubscription
默认在computation
调度器上执行,你可以通过参数指定使用其它的调度器。
还有一个版本的delaySubscription
使用一个Obseable而不是一个固定的时长来设置订阅延时。
这种delaySubscription
默认不在任何特定的调度器上执行。
注册一个动作作为原始Observable生命周期事件的一种占位符
你可以注册回调,当Observable的某个事件发生时,Rx会在与Observable链关联的正常通知集合中调用它。Rx实现了多种操作符用于达到这个目的。
RxJava实现了很多Do
操作符的变体。
doOnEach
操作符让你可以注册一个回调,它产生的Observable每发射一项数据就会调用它一次。你可以以Action
的形式传递参数给它,这个Action接受一个onNext
的变体Notification
作为它的唯一参数,你也可以传递一个Observable给doOnEach
,这个Observable的onNext
会被调用,就好像它订阅了原始的Observable一样。
doOnNext
操作符类似于doOnEach(Action1)
,但是它的Action不是接受一个Notification
参数,而是接受发射的数据项。
示例代码
Observable.just(1, 2, 3)
.doOnNext(new Action1<Integer>() {
@Override
public void call(Integer item) {
if( item > 1 ) {
throw new RuntimeException( "Item exceeds maximum value" );
}
}
}).subscribe(new Subscriber<Integer>() {
@Override
public void onNext(Integer item) {
System.out.println("Next: " + item);
}
@Override
public void onError(Throwable error) {
System.err.println("Error: " + error.getMessage());
}
@Override
public void onCompleted() {
System.out.println("Sequence complete.");
}
});
输出
Next: 1
Error: Item exceeds maximum value
doOnSubscribe
操作符注册一个动作,当观察者订阅它生成的Observable它就会被调用。
doOnUnsubscribe
操作符注册一个动作,当观察者取消订阅它生成的Observable它就会被调用。
doOnCompleted
操作符注册一个动作,当它产生的Observable正常终止调用onCompleted
时会被调用。
doOnError
操作符注册一个动作,当它产生的Observable异常终止调用onError
时会被调用。
doOnTerminate
操作符注册一个动作,当它产生的Observable终止之前会被调用,无论是正常还是异常终止。
finallyDo
操作符注册一个动作,当它产生的Observable终止之后会被调用,无论是正常还是异常终止。
Materialize
将数据项和事件通知都当做数据项发射,Dematerialize
刚好相反。
一个合法的有限的Obversable将调用它的观察者的onNext
方法零次或多次,然后调用观察者的onCompleted
或onError
正好一次。Materialize
操作符将这一系列调用,包括原来的onNext
通知和终止通知onCompleted
或onError
都转换为一个Observable发射的数据序列。
RxJava的materialize
将来自原始Observable的通知转换为Notification
对象,然后它返回的Observable会发射这些数据。
materialize
默认不在任何特定的调度器 (Scheduler
) 上执行。
Dematerialize
操作符是Materialize
的逆向过程,它将Materialize
转换的结果还原成它原本的形式。
dematerialize
反转这个过程,将原始Observable发射的Notification
对象还原成Observable的通知。
dematerialize
默认不在任何特定的调度器 (Scheduler
) 上执行。
指定一个观察者在哪个调度器上观察这个Observable
很多ReactiveX实现都使用调度器 "Scheduler
"来管理多线程环境中Observable的转场。你可以使用ObserveOn
操作符指定Observable在一个特定的调度器上发送通知给观察者 (调用观察者的onNext
, onCompleted
, onError
方法)。
注意:当遇到一个异常时ObserveOn
会立即向前传递这个onError
终止通知,它不会等待慢速消费的Observable接受任何之前它已经收到但还没有发射的数据项。这可能意味着onError
通知会跳到(并吞掉)原始Observable发射的数据项前面,正如图例上展示的。
SubscribeOn
操作符的作用类似,但它是用于指定Observable本身在特定的调度器上执行,它同样会在那个调度器上给观察者发通知。
RxJava中,要指定Observable应该在哪个调度器上调用观察者的onNext
, onCompleted
, onError
方法,你需要使用observeOn
操作符,传递给它一个合适的Scheduler
。
强制一个Observable连续调用并保证行为正确
一个Observable可以异步调用它的观察者的方法,可能是从不同的线程调用。这可能会让Observable行为不正确,它可能会在某一个onNext
调用之前尝试调用onCompleted
或onError
方法,或者从两个不同的线程同时调用onNext
方法。使用Serialize
操作符,你可以纠正这个Observable的行为,保证它的行为是正确的且是同步的。
RxJava中的实现是serialize
,它默认不在任何特定的调度器上执行。
操作来自Observable的发射物和通知
Subscribe
操作符是连接观察者和Observable的胶水。一个观察者要想看到Observable发射的数据项,或者想要从Observable获取错误和完成通知,它首先必须使用这个操作符订阅那个Observable。
Subscribe
操作符的一般实现可能会接受一到三个方法(然后由观察者组合它们),或者接受一个实现了包含这三个方法的接口的对象(有时叫做Observer
或Subscriber
):
onNext
每当Observable发射了一项数据它就会调用这个方法。这个方法的参数是这个Observable发射的数据项。
onError
Observable调用这个方法表示它无法生成期待的数据或者遇到了其它错误。这将停止Observable,它在这之后不会再调用onNext
或onCompleted
。onError
方法的参数是导致这个错误的原因的一个表示(有时可能是一个Exception或Throwable对象,其它时候也可能是一个简单的字符串,取决于具体的实现)。
onCompleted
如果没有遇到任何错误,Observable在最后一次调用onCompleted
之后会调用这个方法。
如果一个Observable直到有一个观察者订阅它才开始发射数据项,就称之为"冷"的Observable;如果一个Observable可能在任何时刻开始发射数据,就称之为"热"的Observable,一个订阅者可能从开始之后的某个时刻开始观察它发射的数据序列,它可能会错过在订阅之前发射的数据。
RxJava中的实现是subscribe
方法。
如果你使用无参数的版本,它将触发对Observable的一个订阅,但是将忽略它的发射物和通知。这个操作会激活一个"冷"的Observable。
你也可以传递一到三个函数给它,它们会按下面的方法解释:
onNext
onNext
和onError
onNext
, onError
和onCompleted
最后,你还可以传递一个Observer
或Subscriber
接口给它,Observer
接口包含这三个以on
开头的方法。Subscriber
接口也实现了这三个方法,而且还添加了几个额外的方法,用于支持使用反压操作(reactive pull backpressure
),这让Subscriber
可以在Observable完成前取消订阅。
subscribe
方法返回一个实现了Subscription
接口的对象。这个接口包含unsubscribe
方法,任何时刻你都可以调用它来断开subscribe
方法建立的Observable和观察者之间的订阅关系。
forEach
方法是简化版的subscribe
,你同样可以传递一到三个函数给它,解释和传递给subscribe
时一样。
不同的是,你无法使用forEach
返回的对象取消订阅。也没办法传递一个可以用于取消订阅的参数。因此,只有当你明确地需要操作Observable的所有发射物和通知时,你才应该使用这个操作符。
BlockingObservable
类中也有一个类似的叫作forEach
的方法。详细的说明见 BlockingObservable
指定Observable自身在哪个调度器上执行
很多ReactiveX实现都使用调度器 "Scheduler
"来管理多线程环境中Observable的转场。你可以使用SubscribeOn
操作符指定Observable在一个特定的调度器上运转。
ObserveOn
操作符的作用类似,但是功能很有限,它指示Observable在一个指定的调度器上给观察者发通知。
在某些实现中还有一个UnsubscribeOn
操作符。
将一个发射数据的Observable转换为发射那些数据发射时间间隔的Observable
TimeInterval
操作符拦截原始Observable发射的数据项,替换为发射表示相邻发射物时间间隔的对象。
RxJava中的实现为timeInterval
,这个操作符将原始Observable转换为另一个Observable,后者发射一个标志替换前者的数据项,这个标志表示前者的两个连续发射物之间流逝的时间长度。新的Observable的第一个发射物表示的是在观察者订阅原始Observable到原始Observable发射它的第一项数据之间流逝的时间长度。不存在与原始Observable发射最后一项数据和发射onCompleted
通知之间时长对应的发射物。
timeInterval
默认在immediate
调度器上执行,你可以通过传参数修改。
对原始Observable的一个镜像,如果过了一个指定的时长仍没有发射数据,它会发一个错误通知
如果原始Observable过了指定的一段时长没有发射任何数据,Timeout
操作符会以一个onError
通知终止这个Observable。
RxJava中的实现为timeout
,但是有好几个变体。
第一个变体接受一个时长参数,每当原始Observable发射了一项数据,timeout
就启动一个计时器,如果计时器超过了指定指定的时长而原始Observable没有发射另一项数据,timeout
就抛出TimeoutException
,以一个错误通知终止Observable。
这个timeout
默认在computation
调度器上执行,你可以通过参数指定其它的调度器。
这个版本的timeout
在超时时会切换到使用一个你指定的备用的Observable,而不是发错误通知。它也默认在computation
调度器上执行。
这个版本的timeout
使用一个函数针对原始Observable的每一项返回一个Observable,如果当这个Observable终止时原始Observable还没有发射另一项数据,就会认为是超时了,timeout
就抛出TimeoutException
,以一个错误通知终止Observable。
这个timeout
默认在immediate
调度器上执行。
这个版本的timeout
同时指定超时时长和备用的Observable。它默认在immediate
调度器上执行。
这个版本的time
除了给每一项设置超时,还可以单独给第一项设置一个超时。它默认在immediate
调度器上执行。
同上,但是同时可以指定一个备用的Observable。它默认在immediate
调度器上执行。
给Observable发射的数据项附加一个时间戳
RxJava中的实现为timestamp
,它将一个发射T类型数据的Observable转换为一个发射类型为Timestamped
的数据的Observable,每一项都包含数据的原始发射时间。
timestamp
默认在immediate
调度器上执行,但是可以通过参数指定其它的调度器。
创建一个只在Observable生命周期内存在的一次性资源
Using
操作符让你可以指示Observable创建一个只在它的生命周期内存在的资源,当Observable终止时这个资源会被自动释放。
using
操作符接受三个参数:
当一个观察者订阅using
返回的Observable时,using
将会使用Observable工厂函数创建观察者要观察的Observable,同时使用资源工厂函数创建一个你想要创建的资源。当观察者取消订阅这个Observable时,或者当观察者终止时(无论是正常终止还是因错误而终止),using
使用第三个函数释放它创建的资源。
using
默认不在任何特定的调度器上执行。
将Observable转换为另一个对象或数据结构
ReactiveX的很多语言特定实现都有一种操作符让你可以将Observable或者Observable发射的数据序列转换为另一个对象或数据结构。它们中的一些会阻塞直到Observable终止,然后生成一个等价的对象或数据结构;另一些返回一个发射那个对象或数据结构的Observable。
在某些ReactiveX实现中,还有一个操作符用于将Observable转换成阻塞式的。一个阻塞式的Ogbservable在普通的Observable的基础上增加了几个方法,用于操作Observable发射的数据项。
getIterator
操作符只能用于BlockingObservable
的子类,要使用它,你首先必须把原始的Observable转换为一个BlockingObservable
。可以使用这两个操作符:BlockingObservable.from
或the Observable.toBlocking
。
这个操作符将Observable转换为一个Iterator
,你可以通过它迭代原始Observable发射的数据集。
toFuture
操作符也是只能用于BlockingObservable
。这个操作符将Observable转换为一个返回单个数据项的Future
,如果原始Observable发射多个数据项,Future
会收到一个IllegalArgumentException
;如果原始Observable没有发射任何数据,Future
会收到一个NoSuchElementException
。
如果你想将发射多个数据项的Observable转换为Future
,可以这样用:myObservable.toList().toBlocking().toFuture()
。
toFuture
操作符也是只能用于BlockingObservable
。这个操作符将Observable转换为一个Iterable
,你可以通过它迭代原始Observable发射的数据集。
通常,发射多项数据的Observable会为每一项数据调用onNext
方法。你可以用toList
操作符改变这个行为,让Observable将多项数据组合成一个List
,然后调用一次onNext
方法传递整个列表。
如果原始Observable没有发射任何数据就调用了onCompleted
,toList
返回的Observable会在调用onCompleted
之前发射一个空列表。如果原始Observable调用了onError
,toList
返回的Observable会立即调用它的观察者的onError
方法。
toList
默认不在任何特定的调度器上执行。
toMap
收集原始Observable发射的所有数据项到一个Map(默认是HashMap)然后发射这个Map。你可以提供一个用于生成Map的Key的函数,还可以提供一个函数转换数据项到Map存储的值(默认数据项本身就是值)。
toMap
默认不在任何特定的调度器上执行。
toMultiMap
类似于toMap
,不同的是,它生成的这个Map同时还是一个ArrayList
(默认是这样,你可以传递一个可选的工厂方法修改这个行为)。
toMultiMap
默认不在任何特定的调度器上执行。
toSortedList
类似于toList
,不同的是,它会对产生的列表排序,默认是自然升序,如果发射的数据项没有实现Comparable
接口,会抛出一个异常。然而,你也可以传递一个函数作为用于比较两个数据项,这是toSortedList
不会使用Comparable
接口。
toSortedList
默认不在任何特定的调度器上执行。
nest
操作符有一个特殊的用途:将一个Observable转换为一个发射这个Observable的Observable。
这个页面的操作符可用于根据条件发射或变换Observables,或者对它们做布尔运算:
rxjava-computation-expressions
) doWhile( ) — 发射原始Observable的数据序列,然后重复发射这个序列直到不满足这个条件为止rxjava-computation-expressions
) ifThen( ) — 只有当某个条件为真时才发射原始Observable的数据序列,否则发射一个空的或默认的序列rxjava-computation-expressions
) switchCase( ) — 基于一个计算结果,发射一个指定Observable的数据序列rxjava-computation-expressions
) whileDo( ) — 如果条件为true
,则发射源Observable数据序列,并且只要条件保持为true
就重复发射此数据序列(
rxjava-computation-expressions
) — 表示这个操作符当前是可选包rxjava-computation-expressions
的一部分,还没有包含在标准RxJava的操作符集合里
判定是否Observable发射的所有数据都满足某个条件
传递一个谓词函数给All
操作符,这个函数接受原始Observable发射的数据,根据计算返回一个布尔值。All
返回一个只发射一个单个布尔值的Observable,如果原始Observable正常终止并且每一项数据都满足条件,就返回true;如果原始Observable的任何一项数据不满足条件就返回False。
RxJava将这个操作符实现为all
,它默认不在任何特定的调度器上执行。
给定两个或多个Observables,它只发射首先发射数据或通知的那个Observable的所有数据
当你传递多个Observable给Amb
时,它只发射其中一个Observable的数据和通知:首先发送通知给Amb
的那个,不管发射的是一项数据还是一个onError
或onCompleted
通知。Amb
将忽略和丢弃其它所有Observables的发射物。
RxJava的实现是amb
,有一个类似的对象方法ambWith
。例如,Observable.amb(o1,o2)
和o1.ambWith(o2)
是等价的。
这个操作符默认不在任何特定的调度器上执行。
判定一个Observable是否发射一个特定的值
给Contains
传一个指定的值,如果原始Observable发射了那个值,它返回的Observable将发射true,否则发射false。
相关的一个操作符IsEmpty
用于判定原始Observable是否没有发射任何数据。
contains
默认不在任何特定的调度器上执行。
RxJava中还有一个exists
操作符,它通过一个谓词函数测试原始Observable发射的数据,只要任何一项满足条件就返回一个发射true的Observable,否则返回一个发射false的Observable。
exists
默认不在任何特定的调度器上执行。
isEmpty
默认不在任何特定的调度器上执行。
发射来自原始Observable的值,如果原始Observable没有发射任何值,就发射一个默认值
DefaultIfEmpty
简单的精确地发射原始Observable的值,如果原始Observable没有发射任何数据正常终止(以onCompleted
d的形式),DefaultIfEmpty
返回的Observable就发射一个你提供的默认值。
RxJava将这个操作符实现为defaultIfEmpty
。它默认不在任何特定的调度器上执行。
还有一个新的操作符switchIfEmpty
,不在RxJava 1.0.0版中,它和defaultIfEmtpy
类似,不同的是,如果原始Observable没有发射数据,它发射一个备用Observable的发射物。
判定两个Observables是否发射相同的数据序列。
传递两个Observable给SequenceEqual
操作符,它会比较两个Observable的发射物,如果两个序列是相同的(相同的数据,相同的顺序,相同的终止状态),它就发射true,否则发射false。
它还有一个版本接受第三个参数,可以传递一个函数用于比较两个数据项是否相同。
这个操作符默认不在任何特定的调度器上执行。
丢弃原始Observable发射的数据,直到第二个Observable发射了一项数据
SkipUntil
订阅原始的Observable,但是忽略它的发射物,直到第二个Observable发射了一项数据那一刻,它开始发射原始Observable。
RxJava中对应的是skipUntil
,它默认不在任何特定的调度器上执行。
丢弃Observable发射的数据,直到一个指定的条件不成立
SkipWhile
订阅原始的Observable,但是忽略它的发射物,直到你指定的某个条件变为false的那一刻,它开始发射原始Observable。
skipWhile
默认不在任何特定的调度器上执行。
当第二个Observable发射了一项数据或者终止时,丢弃原始Observable发射的任何数据
TakeUntil
订阅并开始发射原始Observable,它还监视你提供的第二个Observable。如果第二个Observable发射了一项数据或者发射了一个终止通知,TakeUntil
返回的Observable会停止发射原始Observable并终止。
RxJava中的实现是takeUntil
。注意:第二个Observable发射一项数据或一个onError
通知或一个onCompleted
通知都会导致takeUntil
停止发射数据。
takeUntil
默认不在任何特定的调度器上执行。
还有一个版本的takeUntil
,不在RxJava 1.0.0版中,它使用一个谓词函数而不是第二个Observable来判定是否需要终止发射数据,它的行为类似于takeWhile
。
发射Observable发射的数据,直到一个指定的条件不成立
TakeWhile
发射原始Observable,直到你指定的某个条件不成立的那一刻,它停止发射原始Observable,并终止自己的Observable。
RxJava中的takeWhile
操作符返回一个镜像原始Observable行为的Observable,直到某一项数据你指定的函数返回false
那一刻,这个新的Observable发射onCompleted
终止通知。
takeWhile
默认不在任何特定的调度器上执行。
本页展示的操作符用于对整个序列执行算法操作或其它操作,由于这些操作必须等待数据发射完成(通常也必须缓存这些数据),它们对于非常长或者无限的序列来说是危险的,不推荐使用。
rxjava-math
模块的操作符计算原始Observable发射数字的平均值并发射它
Average
操作符操作符一个发射数字的Observable,并发射单个值:原始Observable发射的数字序列的平均值。
这个操作符不包含在RxJava核心模块中,它属于不同的rxjava-math
模块。它被实现为四个操作符:averageDouble
, averageFloat
, averageInteger
, averageLong
。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-mGxdDcbh-1614927483435)(https://mcxiaoke.gitbooks.io/rxdocs/content/images/operators/average.f.png)]
如果原始Observable不发射任何数据,这个操作符会抛异常:IllegalArgumentException
。
发射原始Observable的最小值
Min
操作符操作一个发射数值的Observable并发射单个值:最小的那个值。
RxJava中,min
属于rxjava-math
模块。
min
接受一个可选参数,用于比较两项数据的大小,如果最小值的数据超过一项,min
会发射原始Observable最近发射的那一项。
minBy
类似于min
,但是它发射的不是最小值,而是发射Key最小的项,Key由你指定的一个函数生成。
发射原始Observable的最大值
Max
操作符操作一个发射数值的Observable并发射单个值:最大的那个值。
RxJava中,max
属于rxjava-math
模块。
max
接受一个可选参数,用于比较两项数据的大小,如果最大值的数据超过一项,max
会发射原始Observable最近发射的那一项。
maxBy
类似于max
,但是它发射的不是最大值,而是发射Key最大的项,Key由你指定的一个函数生成。
计算原始Observable发射物的数量,然后只发射这个值
Count
操作符将一个Observable转换成一个发射单个值的Observable,这个值表示原始Observable发射的数据的数量。
如果原始Observable发生错误终止,Count
不发射数据而是直接传递错误通知。如果原始Observable永远不终止,Count
既不会发射数据也不会终止。
RxJava的实现是count
和countLong
。
示例代码
String[] items = new String[] { "one", "two", "three" };
assertEquals( new Integer(3), Observable.from(items).count().toBlocking().single() );
计算Observable发射的数值的和并发射这个和
Sum
操作符操作一个发射数值的Observable,仅发射单个值:原始Observable所有数值的和。
RxJava的实现是sumDouble
, sumFloat
, sumInteger
, sumLong
,它们不是RxJava核心模块的一部分,属于rxjava-math
模块。
你可以使用一个函数,计算Observable每一项数据的函数返回值的和。
在StringObservable
类(这个类不是RxJava核心模块的一部分)中有一个stringConcat
操作符,它将一个发射字符串序列的Observable转换为一个发射单个字符串的Observable,后者这个字符串表示的是前者所有字符串的连接。
StringObservable
类还有一个join
操作符,它将一个发射字符串序列的Observable转换为一个发射单个字符串的Observable,后者这个字符串表示的是前者所有字符串以你指定的分界符连接的结果。
不交错的发射两个或多个Observable的发射物
Concat
操作符连接多个Observable的输出,就好像它们是一个Observable,第一个Observable发射的所有数据在第二个Observable发射的任何数据前面,以此类推。
直到前面一个Observable终止,Concat
才会订阅额外的一个Observable。注意:因此,如果你尝试连接一个"热"Observable(这种Observable在创建后立即开始发射数据,即使没有订阅者),Concat
将不会看到也不会发射它之前发射的任何数据。
在ReactiveX的某些实现中有一种ConcatMap
操作符(名字可能叫concat_all
, concat_map
, concatMapObserver
, for
, forIn/for_in
, mapcat
, selectConcat
或selectConcatObserver
),他会变换原始Observable发射的数据到一个对应的Observable,然后再按观察和变换的顺序进行连接操作。
StartWith
操作符类似于Concat
,但是它是插入到前面,而不是追加那些Observable的数据到原始Observable发射的数据序列。
Merge
操作符也差不多,它结合两个或多个Observable的发射物,但是数据可能交错,而Concat
不会让多个Observable的发射物交错。
RxJava中的实现叫concat
。
还有一个实例方法叫concatWith
,这两者是等价的:Observable.concat(a,b)
和a.concatWith(b)
。
按顺序对Observable发射的每项数据应用一个函数并发射最终的值
Reduce
操作符对原始Observable发射数据的第一项应用一个函数,然后再将这个函数的返回值与第二项数据一起传递给函数,以此类推,持续这个过程知道原始Observable发射它的最后一项数据并终止,此时Reduce
返回的Observable发射这个函数返回的最终值。
在其它场景中,这种操作有时被称为累积
,聚集
,压缩
,折叠
,注射
等。
注意如果原始Observable没有发射任何数据,reduce
抛出异常IllegalArgumentException
。
reduce
默认不在任何特定的调度器上执行。
还有一个版本的reduce
额外接受一个种子参数。注意传递一个值为null
的种子是合法的,但是与不传种子参数的行为是不同的。如果你传递了种子参数,并且原始Observable没有发射任何数据,reduce
操作符将发射这个种子值然后正常终止,而不是抛异常。
提示:不建议使用reduce
收集发射的数据到一个可变的数据结构,那种场景你应该使用collect
。
collect
与reduce
类似,但它的目的是收集原始Observable发射的所有数据到一个可变的数据结构,collect
生成的这个Observable会发射这项数据。它需要两个参数:
collect
默认不在任何特定的调度器上执行。
下面的这些操作符属于单独的rxjava-async
模块,它们用于将同步对象转换为Observable。
这一节解释ConnectableObservable
和它的子类以及它们的操作符:
一个可连接的Observable与普通的Observable差不多,除了这一点:可连接的Observable在被订阅时并不开始发射数据,只有在它的connect()
被调用时才开始。用这种方法,你可以等所有的潜在订阅者都订阅了这个Observable之后才开始发射数据。
The following example code shows two Subscribers subscribing to the same Observable. In the first case, they subscribe to an ordinary Observable; in the second case, they subscribe to a Connectable Observable that only connects after both Subscribers subscribe. Note the difference in the output: 下面的示例代码展示了两个订阅者订阅同一个Observable的情况。第一种情形,它们订阅一个普通的Observable;第二种情形,它们订阅一个可连接的Observable,并且在两个都订阅后再连接。注意输出的不同:
示例 #1:
def firstMillion = Observable.range( 1, 1000000 ).sample(7, java.util.concurrent.TimeUnit.MILLISECONDS);
firstMillion.subscribe(
{ println("Subscriber #1:" + it); }, // onNext
{ println("Error: " + it.getMessage()); }, // onError
{ println("Sequence #1 complete"); } // onCompleted
);
firstMillion.subscribe(
{ println("Subscriber #2:" + it); }, // onNext
{ println("Error: " + it.getMessage()); }, // onError
{ println("Sequence #2 complete"); } // onCompleted
);
Subscriber #1:211128
Subscriber #1:411633
Subscriber #1:629605
Subscriber #1:841903
Sequence #1 complete
Subscriber #2:244776
Subscriber #2:431416
Subscriber #2:621647
Subscriber #2:826996
Sequence #2 complete
示例 #2:
def firstMillion = Observable.range( 1, 1000000 ).sample(7, java.util.concurrent.TimeUnit.MILLISECONDS).publish();
firstMillion.subscribe(
{ println("Subscriber #1:" + it); }, // onNext
{ println("Error: " + it.getMessage()); }, // onError
{ println("Sequence #1 complete"); } // onCompleted
);
firstMillion.subscribe(
{ println("Subscriber #2:" + it); }, // onNext
{ println("Error: " + it.getMessage()); }, // onError
{ println("Sequence #2 complete"); } // onCompleted
);
firstMillion.connect();
Subscriber #2:208683
Subscriber #1:208683
Subscriber #2:432509
Subscriber #1:432509
Subscriber #2:644270
Subscriber #1:644270
Subscriber #2:887885
Subscriber #1:887885
Sequence #2 complete
Sequence #1 complete
让一个可连接的Observable开始发射数据给订阅者
可连接的Observable (connectable Observable)与普通的Observable差不多,不过它并不会在被订阅时开始发射数据,而是直到使用了Connect
操作符时才会开始。用这个方法,你可以等待所有的观察者都订阅了Observable之后再开始发射数据。
RxJava中connect
是ConnectableObservable
接口的一个方法,使用publish
操作符可以将一个普通的Observable转换为一个ConnectableObservable
。
调用ConnectableObservable
的connect
方法会让它后面的Observable开始给发射数据给订阅者。
connect
方法返回一个Subscription
对象,可以调用它的unsubscribe
方法让Observable停止发射数据给观察者。
即使没有任何订阅者订阅它,你也可以使用connect
方法让一个Observable开始发射数据(或者开始生成待发射的数据)。这样,你可以将一个"冷"的Observable变为"热"的。
将普通的Observable转换为可连接的Observable
可连接的Observable (connectable Observable)与普通的Observable差不多,不过它并不会在被订阅时开始发射数据,而是直到使用了Connect
操作符时才会开始。用这种方法,你可以在任何时候让一个Observable开始发射数据。
RxJava的实现为publish
。
有一个变体接受一个函数作为参数。这个函数用原始Observable发射的数据作为参数,产生一个新的数据作为ConnectableObservable
给发射,替换原位置的数据项。实质是在签名的基础上添加一个Map
操作。
让一个可连接的Observable行为像普通的Observable
可连接的Observable (connectable Observable)与普通的Observable差不多,不过它并不会在被订阅时开始发射数据,而是直到使用了Connect
操作符时才会开始。用这种方法,你可以在任何时候让一个Observable开始发射数据。
RefCount
操作符把从一个可连接的Observable连接和断开的过程自动化了。它操作一个可连接的Observable,返回一个普通的Observable。当第一个订阅者订阅这个Observable时,RefCount
连接到下层的可连接Observable。RefCount
跟踪有多少个观察者订阅它,直到最后一个观察者完成才断开与下层可连接Observable的连接。
RxJava中的实现为refCount
,还有一个操作符叫share
,它的作用等价于对一个Observable同时应用publish
和refCount
操作。
保证所有的观察者收到相同的数据序列,即使它们在Observable开始发射数据之后才订阅
可连接的Observable (connectable Observable)与普通的Observable差不多,不过它并不会在被订阅时开始发射数据,而是直到使用了Connect
操作符时才会开始。用这种方法,你可以在任何时候让一个Observable开始发射数据。
如果在将一个Observable转换为可连接的Observable之前对它使用Replay
操作符,产生的这个可连接Observable将总是发射完整的数据序列给任何未来的观察者,即使那些观察者在这个Observable开始给其它观察者发射数据之后才订阅。
RxJava的实现为replay
,它有多个接受不同参数的变体,有的可以指定replay
的最大缓存数量,有的还可以指定调度器。
有一种 replay
返回一个普通的Observable。它可以接受一个变换函数为参数,这个函数接受原始Observable发射的数据项为参数,返回结果Observable要发射的一项数据。因此,这个操作符其实是replay
变换之后的数据项。
你可以实现你自己的Observable操作符,本文展示怎么做。
如果你的操作符是被用于创造一个Observable,而不是变换或者响应一个Observable,使用 create( )
方法,不要试图手动实现 Observable
。另外,你可以按照下面的用法说明创建一个自定义的操作符。
如果你的操作符是用于Observable发射的单独的数据项,按照下面的说明做:Sequence Operators 。如果你的操作符是用于变换Observable发射的整个数据序列,按照这个说明做:Transformational Operators 。
提示: 在一个类似于Groovy的语言Xtend中,你可以以 extension methods 的方式实现你自己的操作符 ,不使用本文的方法,它们也可以链式调用。详情参见 RxJava and Xtend
下面的例子向你展示了怎样使用lift( )
操作符将你的自定义操作符(在这个例子中是 myOperator
)与标准的RxJava操作符(如ofType
和map
)一起使用:
fooObservable = barObservable.ofType(Integer).map({it*2}).lift(new MyOperator<T>()).map({"transformed by myOperator: " + it});
下面这部分向你展示了你的操作符的脚手架形式,以便它能正确的与lift()
搭配使用。
将你的自定义操作符定义为实现了 Operator
接口的一个公开类, 就像这样:
public class MyOperator<T> implements Operator<T> {
public MyOperator( /* any necessary params here */ ) {
/* 这里添加必要的初始化代码 */
}
@Override
public Subscriber<? super T> call(final Subscriber<? super T> s) {
return new Subscriber<t>(s) {
@Override
public void onCompleted() {
/* 这里添加你自己的onCompleted行为,或者仅仅传递完成通知: */
if(!s.isUnsubscribed()) {
s.onCompleted();
}
}
@Override
public void onError(Throwable t) {
/* 这里添加你自己的onError行为, 或者仅仅传递错误通知:*/
if(!s.isUnsubscribed()) {
s.onError(t);
}
}
@Override
public void onNext(T item) {
/* 这个例子对结果的每一项执行排序操作,然后返回这个结果 */
if(!s.isUnsubscribed()) {
transformedItem = myOperatorTransformOperation(item);
s.onNext(transformedItem);
}
}
};
}
}
下面的例子向你展示了怎样使用 compose( )
操作符将你得自定义操作符(在这个例子中,是一个名叫myTransformer
的操作符,它将一个发射整数的Observable转换为发射字符串的)与标准的RxJava操作符(如ofType
和map
)一起使用:
fooObservable = barObservable.ofType(Integer).map({it*2}).compose(new MyTransformer<Integer,String>()).map({"transformed by myOperator: " + it});
下面这部分向你展示了你的操作符的脚手架形式,以便它能正确的与compose()
搭配使用。
将你的自定义操作符定义为实现了 Transformer
接口的一个公开类,就像这样:
public class MyTransformer<Integer,String> implements Transformer<Integer,String> {
public MyTransformer( /* any necessary params here */ ) {
/* 这里添加必要的初始化代码 */
}
@Override
public Observable<String> call(Observable<Integer> source) {
/*
* 这个简单的例子Transformer应用一个map操作,
* 这个map操作将发射整数变换为发射整数的字符串表示。
*/
return source.map( new Func1<Integer,String>() {
@Override
public String call(Integer t1) {
return String.valueOf(t1);
}
} );
}
}
在发射任何数据(或者通知)给订阅者之前,你的序列操作符可能需要检查它的 Subscriber.isUnsubscribed( )
状态,如果没有订阅者了,没必要浪费时间生成数据项。
请注意:你的序列操作符必须复合Observable协议的核心原则:
onNext( )
方法任意次,但是这些调用必须是不重叠的。onCompleted( )
或 onError( )
正好一次,但不能都调用,而且不能在这之后调用订阅者的 onNext( )
方法。serialize( )
操作符,它会强制保持正确的行为。请关注这里 Issue #1962 &mdash;需要有一个计划创建一个测试脚手架,你可以用它来写测试验证你的新操作符遵从了Observable协议。
不要让你的操作符阻塞别的操作。
When possible, you should compose new operators by combining existing operators, rather than implementing them with new code. RxJava itself does this with some of its standard operators, for example:
如果可能,你应该组合现有的操作符创建你的新操作符,而不是从零开始实现它。RxJava自身的标准操作符也是这样做的,例如:
first( )
被定义为 take(1).single( )
ignoreElements( )
被定义为 filter(alwaysFalse( ))
reduce(a)
被定义为 scan(a).last( )
如果你的操作符使用了函数或者lambda表达式作为参数,请注意它们可能是异常的来源,而且要准备好捕获这些异常,并且使用
onError()
通知订阅者。
onError()
毫无意义,那样或者是无用的,或者只是对问题的妥协。你可以使用 Exceptions.throwIfFatal(throwable)
方法过滤掉这些致命的异常,并重新抛出它们,而不是试图发射关于它们的通知。一般说来,一旦发生错误应立即通知订阅者,而不是首先尝试发射更多的数据。
请注意 null
可能是Observable发射的一个合法数据。频繁发生错误的一个来源是:测试一些变量并且将持有一个非 null
值作为是否发射了数据的替代。一个值为 null
的数据仍然是一个发射数据项,它与没有发射任何东西是不能等同的。
想让你的操作符在反压(backpressure)场景中变得得好可能会非常棘手。可以参考Dávid Karnok的博客 Advanced RxJava,这里有一个涉及到的各种因素和怎样处理它们的很值得看的讨论。
插件让你可以用多种方式修改RxJava的默认行为:
这个插件让你可以使用你选择的调度器覆盖默认的计算、IO和新线程调度 (Scheduler
),要做到这些,需要继承 RxJavaSchedulersHook
类并覆写这些方法:
Scheduler getComputationScheduler( )
Scheduler getIOScheduler( )
Scheduler getNewThreadScheduler( )
Action0 onSchedule(action)
然后是下面这些步骤:
RxJavaSchedulersHook
子类的对象。RxJavaPlugins.getInstance( )
获取全局的RxJavaPlugins对象。RxJavaPlugins
的 registerSchedulersHook( )
方法。完成这些后,RxJava会开始使用你的方法返回的调度器,而不是内置的默认调度器。
这个插件让你可以注册一个函数处理传递给 Subscriber.onError(Throwable)
的错误。要做到这一点,需要继承 RxJavaErrorHandler
类并覆写这个方法:
void handleError(Throwable e)
然后是下面这些步骤:
RxJavaErrorHandler
子类的对象。RxJavaPlugins.getInstance( )
获取全局的RxJavaPlugins对象。RxJavaPlugins
的 registerErrorHandler( )
方法。完成这些后,RxJava会开始使用你的错误处理器处理传递给 Subscriber.onError(Throwable)
的错误。
这个插件让你可以注册一个函数用于记录日志或者性能数据收集,RxJava在某些常规活动时会调用它。要做到这一点,需要继承 RxJavaObservableExecutionHook
类并覆写这些方法:
方法 | 何时调用 |
---|---|
onCreate( ) |
在 Observable.create( ) 方法中 |
onSubscribeStart( ) |
在 Observable.subscribe( ) 之前立刻 |
onSubscribeReturn( ) |
在 Observable.subscribe( ) 之后立刻 |
onSubscribeError( ) |
在Observable.subscribe( ) 执行失败时 |
onLift( ) |
在Observable.lift( ) 方法中 |
然后是下面这些步骤:
RxJavaObservableExecutionHook
子类的对象。RxJavaPlugins.getInstance( )
获取全局的RxJavaPlugins对象。RxJavaPlugins
的 registerObservableExecutionHook( )
方法。When you do this, RxJava will begin to call your functions when it encounters the specific conditions they were designed to take note of. 完成这些后,在满足某些特殊的条件时,RxJava会开始调用你的方法。
背压是指在异步场景中,被观察者发送事件速度远快于观察者的处理速度的情况下,一种告诉上游的被观察者降低发送速度的策略
简而言之,背压是流速控制的一种策略。
需要强调两点:
首先我们回忆之前那篇《关于Rxjava最友好的文章》,里面其实提到,在RxJava的观察者模型中,被观察者是主动的推送数据给观察者,观察者是被动接收的。而响应式拉取则反过来,观察者主动从被观察者那里去拉取数据,而被观察者变成被动的等待通知再发送数据。
结构示意图如下:
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-lkxSu2k4-1614927483448)(https://camo.githubusercontent.com/9fdb9f312a133e65f0a104f908e3dc505f0b4872/68747470733a2f2f646e2d6d686b65306b75762e71626f782e6d652f34356161613135356633623465643937366136352e706e67)]
观察者可以根据自身实际情况按需拉取数据,而不是被动接收(也就相当于告诉上游观察者把速度慢下来),最终实现了上游被观察者发送事件的速度的控制,实现了背压的策略。
public class FlowableOnBackpressureBufferStategy{
...
@Override
public void onNext(T t) {
if (done) {
return;
}
boolean callOnOverflow = false;
boolean callError = false;
Deque dq = deque;
synchronized (dq) {
if (dq.size() == bufferSize) {
switch (strategy) {
case DROP_LATEST:
dq.pollLast();
dq.offer(t);
callOnOverflow = true;
break;
case DROP_OLDEST:
dq.poll();
dq.offer(t);
callOnOverflow = true;
break;
default:
// signal error
callError = true;
break;
}
} else {
dq.offer(t);
}
}
if (callOnOverflow) {
if (onOverflow != null) {
try {
onOverflow.run();
} catch (Throwable ex) {
Exceptions.throwIfFatal(ex);
s.cancel();
onError(ex);
}
}
} else if (callError) {
s.cancel();
onError(new MissingBackpressureException());
} else {
drain();
}
}
...
}
在这段源码中,根据不同的背压策略进行了不同的处理措施,当然这只是列举了一段关于buffer背压策略的例子。
产生背压问题的根源就是上游发送速度与下游的处理速度不均导致的,所以如果想要解决这个问题就需要通过匹配两个速率达到解决这个背压根源的措施。
通常有两个策略可供使用:
Flowable upstream = Flowable.create(new FlowableOnSubscribe() {
@Override
public void subscribe(FlowableEmitter emitter) throws Exception {
Log.d(TAG, "emit 1");
emitter.onNext(1);
Log.d(TAG, "emit 2");
emitter.onNext(2);
Log.d(TAG, "emit 3");
emitter.onNext(3);
Log.d(TAG, "emit complete");
emitter.onComplete();
}
}, BackpressureStrategy.ERROR); //增加了一个参数
Subscriber downstream = new Subscriber() {
@Override
public void onSubscribe(Subscription s) {
Log.d(TAG, "onSubscribe");
s.request(Long.MAX_VALUE); //注意这句代码
}
@Override
public void onNext(Integer integer) {
Log.d(TAG, "onNext: " + integer);
}
@Override
public void onError(Throwable t) {
Log.w(TAG, "onError: ", t);
}
@Override
public void onComplete() {
Log.d(TAG, "onComplete");
}
};
upstream.subscribe(downstream);
我们注意到这次和Observable
有些不同. 首先是创建Flowable
的时候增加了一个参数, 这个参数是用来选择背压,也就是出现上下游流速不均衡的时候应该怎么处理的办法, 这里我们直接用BackpressureStrategy.ERROR
这种方式, 这种方式会在出现上下游流速不均衡的时候直接抛出一个异常,这个异常就是著名的MissingBackpressureException
. 其余的策略后面再来讲解.
另外的一个区别是在下游的onSubscribe
方法中传给我们的不再是Disposable
了, 而是Subscription
, 它俩有什么区别呢, 首先它们都是上下游中间的一个开关, 之前我们说调用Disposable.dispose()
方法可以切断水管, 同样的调用Subscription.cancel()
也可以切断水管, 不同的地方在于Subscription
增加了一个void request(long n)
方法, 这个方法有什么用呢, 在上面的代码中也有这么一句代码:
s.request(Long.MAX_VALUE);
这是因为Flowable
在设计的时候采用了一种新的思路也就是响应式拉取
的方式来更好的解决上下游流速不均衡的问题, 与我们之前所讲的控制数量
和控制速度
不太一样, 这种方式用通俗易懂的话来说就好比是叶问打鬼子
, 我们把上游
看成小日本
, 把下游
当作叶问
, 当调用Subscription.request(1)
时, 叶问
就说我要打一个!
然后小日本
就拿出一个鬼子
给叶问, 让他打, 等叶问打死这个鬼子之后, 再次调用request(10)
, 叶问就又说我要打十个!
然后小日本又派出十个鬼子
给叶问, 然后就在边上看热闹, 看叶问能不能打死十个鬼子, 等叶问打死十个鬼子后再继续要鬼子接着打…
所以我们把request当做是一种能力, 当成下游处理事件
的能力, 下游能处理几个就告诉上游我要几个, 这样只要上游根据下游的处理能力来决定发送多少事件, 就不会造成一窝蜂的发出一堆事件来, 从而导致OOM. 这也就完美的解决之前我们所学到的两种方式的缺陷, 过滤事件会导致事件丢失, 减速又可能导致性能损失. 而这种方式既解决了事件丢失的问题, 又解决了速度的问题, 完美 !
Observable.create(new ObservableOnSubscribe() {
@Override
public void subscribe(ObservableEmitter emitter) throws Exception {
for (int i = 0; ; i++) { //无限循环发事件
emitter.onNext(i);
}
}
}).subscribe(new Consumer() {
@Override
public void accept(Integer integer) throws Exception {
Thread.sleep(2000);
Log.d(TAG, "" + integer);
}
});
当上下游工作在同一个线程
中时, 这时候是一个同步
的订阅关系, 也就是说上游
每发送一个事件必须
等到下游
接收处理完了以后才能接着发送下一个事件.
同步与异步的区别就在于有没有缓存发送事件的缓冲区。
通过subscribeOn和observeOn来确定对应的线程,达到异步的效果,异步时会有一个对应的缓存区来换从从上游发送的事件。
public enum BackpressureStrategy {
/**
* OnNext events are written without any buffering or dropping.
* Downstream has to deal with any overflow.
* Useful when one applies one of the custom-parameter onBackpressureXXX operators.
*/
MISSING,
/**
* Signals a MissingBackpressureException in case the downstream can't keep up.
*/
ERROR,
/**
* Buffers all onNext values until the downstream consumes it.
*/
BUFFER,
/**
* Drops the most recent onNext value if the downstream can't keep up.
*/
DROP,
/**
* Keeps only the latest onNext value, overwriting any previous value if the
* downstream can't keep up.
*/
LATEST
}
背压策略:
上游从哪里得知下游的处理能力呢?我们来看看上游最重要的部分,肯定就是FlowableEmitter
了啊,我们就是通过它来发送事件的啊,来看看它的源码吧(别紧张,它的代码灰常简单):
public interface FlowableEmitter extends Emitter {
void setDisposable(Disposable s);
void setCancellable(Cancellable c);
/**
* The current outstanding request amount.
* This method is thread-safe.
* @return the current outstanding request amount
*/
long requested();
boolean isCancelled();
FlowableEmitter serialize();
}
FlowableEmitter是个接口,继承Emitter,Emitter里面就是我们的onNext(),onComplete()和onError()三个方法。我们看到FlowableEmitter中有这么一个方法:
long requested();
同步request.png
这张图的意思就是当上下游在同一个线程中的时候,在下游
调用request(n)就会直接改变上游
中的requested的值,多次调用便会叠加这个值,而上游每发送一个事件之后便会去减少这个值,当这个值减少至0的时候,继续发送事件便会抛异常了。
异步request.png
可以看到,当上下游工作在不同的线程里时,每一个线程里都有一个requested,而我们调用request(1000)时,实际上改变的是下游主线程中的requested,而上游中的requested的值是由RxJava内部调用request(n)去设置的,这个调用会在合适的时候自动触发。