这篇文章基于RxJava2.0
RxJava是什么?
官网说RxJava是一个可观测的序列来组成异步的额,基于事件的库,简单来说,它就是一个实现异步的库,可以代替Android的API如AsyncTask ,Handler等等。
RxJava为什么好?
RxJava其实就是提供一套异步编程的API,这套API是基于观察者模式的,而且是链式调用的,所以使用RxJava编写的代码逻辑会非常简洁。
观察者模式:
定义:对象间一种一对多的关系,使得每当一个对象改变,则所有依赖于它的对象都会得到通知并被自动更新。
作用:解耦,UI层与具体的业务逻辑解耦。
官方支持时间?
官方支持更新到2020年12月31日,没关系的,还有Rxjava3。
使用场景?
可以进行数据库的写入,大图片的载入,文件压缩和解压等各种需要放在后台工作的耗时操作,都可以使用RxJava来实现,可以使用RxJava来实现响应式编程。
如何使用?
添加依赖:
//RxJava2
implementation 'io.reactivex.rxjava2:rxjava:2.2.0'
implementation 'io.reactivex.rxjava2:rxandroid:2.0.2'
通过RxJava最简单的一个例子引出它的三个基本元素:观察者,被观察者和订阅。
被观察者
Observable observable = Observable.create(new ObservableOnSubscribe() {
@Override
public void subscribe(ObservableEmitter emitter) throws Exception {
emitter.onNext("Hello");//发送事件时,观察者会回调onNext方法
emitter.onComplete();//这个顺序不能颠倒,如果onNext方法放在最后,onNext就不会执行了
}
}).subscribeOn(Schedulers.io())//实际项目中网络请求在io线程
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread());//这里意为观察者在主线程更新UI
create是RXJava中最基本的操作符,
观察者
Observer observer = new Observer() {
@Override
public void onSubscribe(Disposable d) {//这个方法在订阅前就会被调用
Log.i("log", "onSubscribe->" + d);
//d.dispose();//取消发射事件
}
@Override
public void onNext(String s) {
Log.i("log", "onNext->" + s);
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
}
@Override
public void onComplete() {
}
};
订阅观察者:
observable.subscribe(observer);
被观察者订阅观察者后,observable中的方法会被立刻回调 。
除了Observable,还有其它4个被观察者可以操作,一共5种
接下来看看其它4种被观察者是如何使用的
被观察者(背压)Flowable
Flowable flowable = Flowable.create(new FlowableOnSubscribe() {
@Override
public void subscribe(FlowableEmitter emitter) throws Exception {
for (int i = 0; i < 1000000000; i++) {
emitter.onNext(i);
//这里还是发射了20条数据
Log.d("log", "subscribe: " + i);
}
emitter.onComplete();
}
}, BackpressureStrategy.BUFFER).subscribeOn(Schedulers.io());
观察者(背压)
Subscriber subscriber = new Subscriber() {
@Override
public void onSubscribe(Subscription s) {
Log.d("log", "onSubscribe");
//这里体现的是响应式拉取
//s.request(Long.MAX_VALUE);//指定下游(观察者)接收数据的最大值
s.request(10);
}
@Override
public void onNext(Integer integer) {
//拉取10条数据
Log.d("log", "onNext: " + integer);
}
@Override
public void onError(Throwable t) {
}
@Override
public void onComplete() {
Log.d("log", "onComplete");
}
};
被观察者(Single)
Single.create(new SingleOnSubscribe() {
@Override
public void subscribe(SingleEmitter emitter) throws Exception {
emitter.onSuccess("消息");
}
}).subscribe(new SingleObserver() {
@Override
public void onSubscribe(Disposable d) {
}
@Override
public void onSuccess(String s) {
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
}
});
被观察者(Completable)
Completable.create(new CompletableOnSubscribe() {
@Override
public void subscribe(CompletableEmitter emitter) throws Exception {
emitter.onComplete();
emitter.onError(new Exception());
}
});
被观察者(Maybe)
Maybe.create(new MaybeOnSubscribe() {
@Override
public void subscribe(MaybeEmitter emitter) throws Exception {
emitter.onSuccess("消息");
emitter.onComplete();
emitter.onError(new Exception());
}
});
操作符:操作符包括创建操作符,转换操作符,组合操作符,功能操作符,过滤操作符,条件操作符。
举个just的例子
just和creat一样,也是创建,只是最多不能超过10个参数
//可以传入多个参数
//Observable.just("a",1,2,"b").subscribe(new Observer
public int getNumber() {
return 1;
}
//组合操作符
Observable.concat(Observable.just(1, 2),
Observable.just(5, 6),
Observable.just(3, 4),
Observable.just(7, 8)).subscribe(new Observer() {
@Override
public void onSubscribe(Disposable d) {
}
@Override
public void onNext(Integer integer) {
Log.i("log", "" + integer);
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
}
@Override
public void onComplete() {
}
});
输出结果为:1,2,5,6,3,4,7,8
Observable.just(1, 2)
.subscribeOn(Schedulers.io())
.filter(new Predicate() {
@Override
public boolean test(Integer integer) throws Exception {
return integer < 2;//发送数字小于2的消息
}
})
.subscribe(new Observer() {
@Override
public void onSubscribe(Disposable d) {
}
@Override
public void onNext(Integer integer) {
Log.i("log", "" + integer);
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
}
@Override
public void onComplete() {
}
});
RxJava的线程切换是如何实现的?
来了解下线程切换的代码实现
Observable observable = Observable.create(new ObservableOnSubscribe() {
@Override
public void subscribe(ObservableEmitter emitter) throws Exception {
emitter.onNext("Hello");
emitter.onComplete();
}
}).subscribeOn(Schedulers.io())//网络请求在io线程
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread());//这里意为观察者在主线程更新UI
RxJava的线程切换是通过Scheduler(线程调度器)来实现的,Scheduler的作用是简化了异步操作。
subscribeOn:通过接收一个Schedule参数,来指定对数据的处理运行在特定的调度器Schedule上,若多次设定,则只有一次起作用。
observeOn:接收一个Schedule参数,来指定下游(RxJava官网把观察者称为下游)操作运行在特定的线程调度器Schedule上,若多次设定,每次均起作用。
Schedule的种类如下:
1)Schedules.io()
用于IO密集型的操作,例如读写SD卡文件,查询数据库,访问网络等,具有线程缓存机制,在此调度器接收到任务后,先检查线程缓存池中,是否有空闲的线程,如果有,则复用,如果没有则创建新的线程,并加入到线程池中,如果每次都没有空闲线程使用,可以无上限的创建新线程。
2)Schedulers.newThread( )
在每执行一个任务时创建一个新的线程,不具有线程缓存机制,因为创建一个新的线程比复用一个线程更耗时耗力,虽然使用Schedulers.io( )的地方,都可以使用Schedulers.newThread( ),但是,Schedulers.newThread( )的效率没有Schedulers.io( )高。
3)Schedulers.computation()
用于CPU 密集型计算任务,即不会被 I/O 等操作限制性能的耗时操作,例如xml,json文件的解析,Bitmap图片的压缩取样等,具有固定的线程池,大小为CPU的核数。不可以用于I/O操作,因为I/O操作的等待时间会浪费CPU。
4)Schedulers.trampoline()
在当前线程立即执行任务,如果当前线程有任务在执行,则会将其暂停,等插入进来的任务执行完之后,再将未完成的任务接着执行。
5)Schedulers.single()
拥有一个线程单例,所有的任务都在这一个线程中执行,当此线程中有任务执行时,其他任务将会按照先进先出的顺序依次执行。
6)Scheduler.from(@NonNull Executor executor)
指定一个线程调度器,由此调度器来控制任务的执行策略。
7)AndroidSchedulers.mainThread()
在Android UI线程中执行任务,为Android开发定制。
RxJava中的背压
背压出现的原因:
当上下游在不同的线程中,通过Observable发射,处理,响应数据流时,如果上游发射数据的速度快于下游接收处理数据的速度,这样对于那些没来得及处理的数据就会造成积压,这些数据既不会丢失,也不会被垃圾回收机制回收,而是存放在一个异步缓存池中,如果缓存池中的数据一直得不到处理,越积越多,最后就会造成内存溢出,这便是响应式编程中的背压(backpressure)问题
背压策略的解决思路:
利用响应式拉取,响应式拉取是观察者主动去被观察者那里拉取事件,而被观察者则是被动等待通知再发射事件。
BackpressureStrategy背压策略:
1)MISSING
MissingEmitter:在此策略下,通过Create方法创建的Flowable相当于没有指定背压策略,不会对通过onNext发射的数据做缓存或丢弃处理,需要下游通过背压操作符。
2)ERROR
ErrorAsyncEmitter:在此策略下,如果放入Flowable的异步缓存池中的数据超限了,则会抛出MissingBackpressureException异常。
3)BUFFER
BufferAsyncEmitter:部维护了一个缓存池SpscLinkedArrayQueue,其大小不限,此策略下,如果Flowable默认的异步缓存池满了,会通过此缓存池暂存数据,它与Observable的异步缓存池一样,可以无限制向里添加数据,不会抛出MissingBackpressureException异常,但会导致OOM
4)DROP
DropAsyncEmitter:在此策略下,如果Flowable的异步缓存池满了,会丢掉上游发送的数据。
5)LATEST
LatestAsyncEmitter:与Drop策略一样,如果缓存池满了,会丢掉将要放入缓存池中的数据,不同的是,不管缓存池的状态如何,LATEST都会将最后一条数据强行放入缓存池中,来保证观察者在接收到完成通知之前,能够接收到Flowable最新发射的一条数据
RxJava的生命周期
为什么要关注RxJava的生命周期?
来看一个小例子
MainActivity.java
Flowable flowable = Flowable.create(new FlowableOnSubscribe() {
@Override
public void subscribe(FlowableEmitter emitter) throws Exception {
for (int i = 0; i < 1000000000; i++) {
emitter.onNext(i);
Log.d("log", "subscribe: " + i);
}
emitter.onComplete();
}
}, BackpressureStrategy.BUFFER)
.subscribeOn(Schedulers.io());
比如我们这里有一个按钮,从MainActivity跳转到MainActivity2中,当跳到MainActivity2的时候,可以通过log看到日志中还是输出打印,这样是很不友好的,更重要的是会造成内存溢出,所以这就是为什么要对RxJava的生命周期进行管理了。
RxLifecycle的github地址:
https://github.com/trello/RxLifecycle
我这里用的是3.0的Rxlifecycle,需要依赖依androidx,Rxlifecycle和androidx的配置如下:
dependencies {
implementation fileTree(dir: 'libs', include: ['*.jar'])
implementation 'androidx.appcompat:appcompat:1.0.2'
implementation 'androidx.constraintlayout:constraintlayout:2.0.0-alpha2'
testImplementation 'junit:junit:4.12'
androidTestImplementation 'androidx.test:runner:1.1.0'
androidTestImplementation 'androidx.test.espresso:espresso-core:3.1.0'
//RxJava2
implementation 'io.reactivex.rxjava2:rxjava:2.2.0'
implementation 'io.reactivex.rxjava2:rxandroid:2.0.2'
//3.0这个是基于androidx的
implementation 'com.trello.rxlifecycle3:rxlifecycle:3.0.0'
implementation 'com.trello.rxlifecycle3:rxlifecycle-android:3.0.0'
implementation 'com.trello.rxlifecycle3:rxlifecycle-components:3.0.0'
}
然后让我们的Activity继承RxAppCompatActivity即可。
Observable.interval(1, TimeUnit.SECONDS).doOnDispose(new Action() {
@Override
public void run() throws Exception {
}
})
.compose(this.bindUntilEvent(ActivityEvent.PAUSE));
这里我设置的是在pause的时候取消订阅,需要结合rxlifecycle使用,当然也可以设置别的状态来管理,比如onPause,onDestroy等。