RxJava框架线程切换的原理，RxJava1与RxJava2有哪些区别？

该问题主要考察面试者对流行框架RxJava的掌握情况，能否灵活运用RxJava线程切换来实现复杂的应用场景。本文将从基础原理开始讲解

线程切换

scss 复制代码

observable.subscribeOn(Schedulers.io())
     .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
     .subscribe(observer);

RxJava切换线程分为两部分：subscribeOn()和observeOn()

subscribeOn()

首先是subscribeOn()源码如下：

arduino 复制代码

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

我们传进去了一个Scheduler类，Scheduler是一个调度类，能够延时或周期性地去执行一个任务。

Scheduler有如下类型：

类型	使用方式	含义	使用场景
IoScheduler	Schedulers.io()	io操作线程	读写SD卡文件，查询数据库，访问网络等IO密集型操作
NewThreadScheduler	Schedulers.newThread()	创建新线程	耗时操作等
SingleScheduler	Schedulers.single()	单例线程	只需一个单例线程时
ComputationScheduler	Schedulers.computation()	CPU计算操作线程	图片压缩取样、xml,json解析等CPU密集型计算
TrampolineScheduler	Schedulers.trampoline()	当前线程	需要在当前线程立即执行任务时
HandlerScheduler	AndroidSchedulers.mainThread()	Android主线程	更新UI等

接着就没什么了，只是返回一个ObservableSubscribeOn对象而已。

observeOn()

首先看源码如下：

arduino 复制代码

public final Observable<T> observeOn(Scheduler scheduler) {
  return observeOn(scheduler, false, bufferSize());
}
 
public final Observable<T> observeOn(Scheduler scheduler, boolean delayError, int bufferSize) {
  ObjectHelper.requireNonNull(scheduler, "scheduler is null");
  ObjectHelper.verifyPositive(bufferSize, "bufferSize");
  return RxJavaPlugins.onAssembly(new ObservableObserveOn<T>(this, scheduler, delayError, bufferSize));
}

这里也是没什么，只是最终返回一个ObservableObserveOn对象而已。

接着还是像原来那样调用subscribe()方法进行订阅，看起来好像整体变化不大，就是封装了一些对象而已，不过着恰恰是RxJava源码的精华，当他再次调用subscribeActual()方法时，已经不是之前的ObservableCreate()里subscribeActual方法了，而是最先调用ObservableObserveOn的subscribeActual()方法，对应源码如下：

java 复制代码

protected void subscribeActual(Observer<? super T> observer) {
  if (scheduler instanceof TrampolineScheduler) {
    source.subscribe(observer);
  } else {
    Scheduler.Worker w = scheduler.createWorker();
    source.subscribe(new ObserveOnObserver<T>(observer, w, delayError, bufferSize));
  }
}

在这里有两点要讲，一点是ObserveOnObserver是执行观察者的线程，后面还会详解，然后就是source.subscribe，这个source.subscribe调的是ObservableSubscribeOn的subscribe方法，而subscribe方法因为继承的也是Observable，是Observable里的方法，所以和上面的ObservableCreate一样的方法，所以会调用ObservableSubscribeOn里的subscribeActual()方法，对应的代码如下：

java 复制代码

public void subscribeActual(final Observer<? super T> s) {
  final SubscribeOnObserver<T> parent = new SubscribeOnObserver<T>(s);
  s.onSubscribe(parent);
  parent.setDisposable(scheduler.scheduleDirect(new SubscribeTask(parent)));
}

上面代码中，首先把ObserveOnObserver返回给来的用SubscribeOnObserver"包装"起来，然后在回调Observer的onSubscribe()，就是对应模板代码的onSubscribe()方法。

接着看SubscribeTask类的源码：

java 复制代码

final class SubscribeTask implements Runnable {
  private final SubscribeOnObserver<T> parent;
  SubscribeTask(SubscribeOnObserver<T> parent) {
    this.parent = parent;
  }
  @Override
  public void run() {
    source.subscribe(parent);
  }
}

其中的source.subscribe(parent)，就是我们执行子线程的回调方法，对应我们模板代码里的被观察者的subscribe()方法。它放在run()方法里，并且继承Runnable,说明这个类主要是线程运行。接着看scheduler.scheduleDirect()方法对应的源码如下：

less 复制代码

public Disposable scheduleDirect(@NonNull Runnable run) {
  return scheduleDirect(run, 0L, TimeUnit.NANOSECONDS);
}
 
public Disposable scheduleDirect(@NonNull Runnable run, long delay, @NonNull TimeUnit unit) {
  final Worker w = createWorker();
  final Runnable decoratedRun = RxJavaPlugins.onSchedule(run);
  DisposeTask task = new DisposeTask(decoratedRun, w);
  w.schedule(task, delay, unit);
  return task;
}

在这里，createWorker()也是一个抽象方法，调用的是我们的调度类对应的Schedulers类里面的方法，这里是IoScheduler类:

scala 复制代码

public final class IoScheduler extends Scheduler{
 
  final AtomicReference<CachedWorkerPool> pool;
 
  //省略....
 
  public Worker createWorker() {
    return new EventLoopWorker(pool.get());
  }
 
  static final class EventLoopWorker extends Scheduler.Worker {
    private final CompositeDisposable tasks;
    private final CachedWorkerPool pool;
    private final ThreadWorker threadWorker;
 
    final AtomicBoolean once = new AtomicBoolean();
 
    EventLoopWorker(CachedWorkerPool pool) {
      this.pool = pool;
      this.tasks = new CompositeDisposable();
      this.threadWorker = pool.get();
    }
 
    //省略....
 
    @NonNull
    @Override
    public Disposable schedule(@NonNull Runnable action, long delayTime, @NonNull TimeUnit unit) {
      if (tasks.isDisposed()) {
        // don't schedule, we are unsubscribed
        return EmptyDisposable.INSTANCE;
      }
      return threadWorker.scheduleActual(action, delayTime, unit, tasks);
    }
  }
 
}
 
 static final class CachedWorkerPool implements Runnable {
 
  //省略....
 
  ThreadWorker get() {
    if (allWorkers.isDisposed()) {
      return SHUTDOWN_THREAD_WORKER;
    }
    while (!expiringWorkerQueue.isEmpty()) {
      ThreadWorker threadWorker = expiringWorkerQueue.poll();
      if (threadWorker != null) {
        return threadWorker;
      }
    }
 
    ThreadWorker w = new ThreadWorker(threadFactory);
    allWorkers.add(w);
    return w;
   }
   //省略....
}

这就是IoScheduler的createWorker()的方法，其实最主要的意思就是获取线程池，以便于生成子线程，让SubscribeTask()可以运行。然后直接调用 w.schedule(task, delay, unit)方法让它在线程池里执行。上面中那ThreadWorker的源码如下：

scala 复制代码

static final class ThreadWorker extends NewThreadWorker {
  private long expirationTime;
  ThreadWorker(ThreadFactory threadFactory) {
    super(threadFactory);
    this.expirationTime = 0L;
  }
 
  //省略代码....
 }
 
public class NewThreadWorker extends Scheduler.Worker implements Disposable {
  private final ScheduledExecutorService executor;
 
  public NewThreadWorker(ThreadFactory threadFactory) {
    executor = SchedulerPoolFactory.create(threadFactory);
  }
 
  public ScheduledRunnable scheduleActual(final Runnable run, long delayTime, @NonNull TimeUnit unit, @Nullable DisposableContainer parent) {
    Runnable decoratedRun = RxJavaPlugins.onSchedule(run);
 
    ScheduledRunnable sr = new ScheduledRunnable(decoratedRun, parent);
 
    if (parent != null) {
      if (!parent.add(sr)) {
        return sr;
      }
    }
 
    Future<?> f;
    try {
      if (delayTime <= 0) {
        f = executor.submit((Callable<Object>)sr);
      } else {
        f = executor.schedule((Callable<Object>)sr, delayTime, unit);
      }
      sr.setFuture(f);
    } catch (RejectedExecutionException ex) {
      if (parent != null) {
        parent.remove(sr);
      }
      RxJavaPlugins.onError(ex);
    }
 
    return sr;
  }
}

可以看到，这就调了原始的java API来进行线程池操作。

然后最后一环在子线程调用source.subscribe(parent)方法，然后回调刚开始创建的ObservableCreate的subscribeActual(),既：

scss 复制代码

protected void subscribeActual(Observer<? super T> observer) {
    CreateEmitter<T> parent = new CreateEmitter<T>(observer);
    observer.onSubscribe(parent);
    try {
      source.subscribe(parent);
    } catch (Throwable ex) {
      Exceptions.throwIfFatal(ex);
      parent.onError(ex);
    }
}

进行消息的订阅绑定。

当我们在调用 emitter.onNext(内容)时，是在io线程里的，那回调的onNext()又是什么时候切换的？那就是前面为了整个流程流畅性没讲的在observeOn()里的ObserveOnObserver是执行观察者的线程的过程。

ini 复制代码

class ObserveOnObserver<T> extends BasicIntQueueDisposable<T>
  implements Observer<T>, Runnable {
 
    //省略代码....
 
    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 onSubscribe(Disposable s) {
      if (DisposableHelper.validate(this.s, s)) {
        this.s = s;
        if (s instanceof QueueDisposable) {
          @SuppressWarnings("unchecked")
          QueueDisposable<T> qd = (QueueDisposable<T>) s;
          int m = qd.requestFusion(QueueDisposable.ANY | QueueDisposable.BOUNDARY);
          if (m == QueueDisposable.SYNC) {
            sourceMode = m;
            queue = qd;
            done = true;
            actual.onSubscribe(this);
            schedule();
            return;
          }
          if (m == QueueDisposable.ASYNC) {
            sourceMode = m;
            queue = qd;
            actual.onSubscribe(this);
            return;
          }
        }
        queue = new SpscLinkedArrayQueue<T>(bufferSize);
        actual.onSubscribe(this);
      }
    }
 
    @Override
    public void onNext(T t) {
      if (done) {
        return;
      }
      if (sourceMode != QueueDisposable.ASYNC) {
        queue.offer(t);
      }
      schedule();
    }  
 
    void schedule() {
      if (getAndIncrement() == 0) {
        worker.schedule(this);
      }
    }
    //省略代码....
  }

当调用emitter.onNext(内容)方法，会调用上面的onNext()方法，然后在这个方法里会把数据压入一个队列，然后执行worker.schedule(this)方法，work是什么呢，还记得AndroidSchedulers.mainThread()吗，这个对应这个HandlerScheduler这个类，所以createWorker()对应着：

arduino 复制代码

private static final class MainHolder {
    static final Scheduler DEFAULT = new HandlerScheduler(new Handler(Looper.getMainLooper()));
}
 
 
public Worker createWorker() {
  return new HandlerWorker(handler);
}
 
private static final class HandlerWorker extends Worker {
    private final Handler handler;
    private volatile boolean disposed;
 
    HandlerWorker(Handler handler) {
      this.handler = handler;
    }
 
    @Override
    public Disposable schedule(Runnable run, long delay, TimeUnit unit) {
      if (run == null) throw new NullPointerException("run == null");
      if (unit == null) throw new NullPointerException("unit == null");
      if (disposed) {
        return Disposables.disposed();
      }
      run = RxJavaPlugins.onSchedule(run);
      ScheduledRunnable scheduled = new ScheduledRunnable(handler, run);
      Message message = Message.obtain(handler, scheduled);
      message.obj = this; // Used as token for batch disposal of this worker's runnables.
      handler.sendMessageDelayed(message, unit.toMillis(delay));
      if (disposed) {
        handler.removeCallbacks(scheduled);
        return Disposables.disposed();
      }
      return scheduled;
    }
}

在next()方法里，运用android自带的Handler消息机制，通过把方法包裹在Message里，同通过handler.sendMessageDelayed()发送消息，就会在ui线程里回调Next()方法，从而实现从子线程切换到android主线程的操作。我们在主线程拿到数据就可以进行各种在主线程的操作了。

RxJava1和RxJava2区别

RxJava 2.0 不再支持 null 值

csharp 复制代码

Observable.just(null);
Single.just(null);
Flowable.just(null);

RxJava 2.0 所有的函数接口(Function/Action/Consumer)均设计为可抛出Exception，解决编译异常需要转换问题；
RxJava 1.0 中Observable不能很好支持背压，在RxJava2.0 中将Oberservable彻底实现成不支持背压，而新增 Flowable 来支持背压。

背压是指在异步场景下，被观察者发送事件速度远快于观察者处理的速度，从而导致下游的buffer溢出。

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