前言
RxJava 是 NetFlix 出品的 Java 框架，RxJava 在 GitHub 主页上的自我介绍是 "a library for composing asynchronous and event-based programs using observable sequences for the Java VM"（一个在 Java VM 上使用可观测的序列来组成异步的、基于事件的程序的库）。这就是 RxJava ，概括得非常精准。
csharp
a library for composing asynchronous and event-based programs using observable sequences for the Java VM。另一种翻译"使用可观察序列组成的一个异步地、基于事件的响应式编程框架"RxJava 在 Android 中一个典型的使用示范如下：
typescript
Observable.create(new ObservableOnSubscribe<String>() {
@Override
public void subscribe(ObservableEmitter<String> emitter) throws Exception {
String s = "123";
// 执行耗时任务
emitter.onNext(s);
}
}).map(new Function<String, Integer>() {
@Override
public Integer apply(String s) throws Exception {
return Integer.parseInt(s);
}
}).subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe();
RxJava 的核心是简化开发，因为它提高了围绕线程的抽象级别。也就是说，作为开发人员，您不必担心如何执行应该在不同线程上进行的操作的细节。这是特别有吸引力的，因为线程难以正确实现，如果执行不正确，可能会导致一些最困难的错误进行调试和修复。当然，这并不意味着 RxJava 在线程化方面是防弹的，了解幕后发生的事情仍然很重要。但是，RxJava 绝对可以使您的生活更轻松。
RxJava vs AsyncTask
假设我们要通过网络获取数据并更新 UI，AsyncTask 示例如下：
java
public class NetworkRequestTask extends AsyncTask<Void, Void, User> {
private final int userId;
public NetworkRequestTask(int userId) {
this.userId = userId;
}
@Override protected User doInBackground(Void... params) {
return networkService.getUser(userId);
}
@Override protected void onPostExecute(User user) {
nameTextView.setText(user.getName());
// ...set other views
}
}
private void onButtonClicked(Button button) {
new NetworkRequestTask(123).execute()
}相比之下，执行网络调用的RxJava方法可能看起来像这样：
typescript
private Subscription subscription;
private void onButtonClicked(Button button) {
subscription = networkService.getObservableUser(123)
.subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(new Action1<User>() {
@Override public void call(User user) {
nameTextView.setText(user.getName());
// ... set other views
}
});
}
@Override protected void onDestroy() {
if (subscription != null && !subscription.isUnsubscribed()) {
subscription.unsubscribe();
}
super.onDestroy();
}Android 创造的 AsyncTask ，其实都是为了让异步代码更加简洁。RxJava 的优势也是简洁，但它的简洁的与众不同之处在于，随着程序逻辑变得越来越复杂，它依然能够保持简洁。
Observable, Observer 和 Operator
在RxJava世界中，所有内容都可以建模为流。流随着时间的流逝发射项目，并且每次发射都可以消耗/观察
流的抽象是通过3个核心结构实现的，我将其称为" 3 O"。即：可观察者，观察者和操作者。 Observable发出项目（流）；观察者消耗这些物品。可观察对象的发射可以通过链接操作员调用来进一步修改，转换和操纵。
Observable
一个 Observable 是 RxJava 中的流抽象。它与 Iterator 相似，在给定序列的情况下，它会按顺序进行迭代并生成这些项。然后，消费者可以通过相同的界面消费这些物品，而不管其基础顺序如何。
在 ReactiveX 中，观察者订阅了一个 Observable。然后，该观察者对可观察对象发出的任何项目或项目序列做出反应。这种模式有助于并发操作，因为它在等待 Observable 发出对象时不需要阻塞，而是以观察者的形式创建了一个哨兵，随时准备在 Observable 以后的任何时间做出适当的反应。(例如用 RxJava 实现的 RxBus)
Observable 有很多种创建方式（Creating Observables）， 常用创建方法:
kotlin
// 1. Observable.create
val observable1 = Observable.create<Int> { emitter ->
emitter?.onNext(1)
emitter?.onNext(2)
emitter?.onNext(3)
emitter?.onComplete()
}
// 2. Observable.just
val observable2 = Observable.just(1, 2, 3)
// 3. Observable.fromArray
val observable3 = Observable.fromArray(1, 2, 3)
// 4. create 的参数是 ObservableOnSubscribe，发射器是 ObservableEmitter，异常不会抛出
Observable.unsafeCreate(object : ObservableSource<String> {
override fun subscribe(observer: Observer<in String>?) {
observer?.onNext("1")
observer?.onNext(null)
observer?.onComplete()
}
}).subscribe({
Log.d(TAG, "------ onNext($it)")
}, {
Log.d(TAG, "------ onError() ${it?.message}")
})
Observable 支持发送 Action、Callable、Future 等任务
kotlin
//1. fromAction 没有返回值执行任务
Observable.fromAction<Int>(object : Action {
override fun run() {
Thread.sleep(1000)
Log.d(TAG, "------ current thread=" + Thread.currentThread())
}
}).subscribeOn(IoScheduler())
.observeOn(SingleScheduler())
.subscribe({
}, {
Log.d(TAG, "------ onError() ${it?.message}")
}, {
Log.d(TAG, "------ onComplete() thread=" + Thread.currentThread())
})
kotlin
//2. fromCallable 有返回值执行任务
Observable.fromCallable(object : Callable<Int> {
override fun call(): Int {
Thread.sleep(1000)
Log.d(TAG, "------ current thread=" + Thread.currentThread())
return 1
}
}).subscribeOn(IoScheduler())
.observeOn(SingleScheduler())
.subscribe({
Log.d(TAG, "------ onNext($it)")
}, {
Log.d(TAG, "------ onError() ${it?.message}")
}, {
Log.d(TAG, "------ onComplete() current thread=" + Thread.currentThread())
})
kotlin
//3. fromFuture 用于观测一个 future
val executor = Executors.newSingleThreadExecutor()
val future = executor.submit(object : Runnable {
override fun run() {
Thread.sleep(1000)
Log.d(TAG, "------ executor.submit current thread=" + Thread.currentThread())
}
}, 1)
Observable.fromFuture(future)
.subscribeOn(IoScheduler())
.observeOn(SingleScheduler())
.subscribe({
Log.d(TAG, "------ onNext($it)")
}, {
Log.d(TAG, "------ onError() ${it?.message}")
}, {
Log.d(TAG, "------ onComplete() current thread=" + Thread.currentThread())
})Observer
Observable 流的下一个组件是已预订的 Observer（一个或多个 Observer）。每当流中发生"有趣"的事情时，便会通知观察者。通过以下事件通知观察者。
Observer#onNext(T)- 从流中发出项目时调用Observable#onError(Throwable)-流中发生错误时调用Observable#onCompleted()- 当流完成发送项目时调用
要订阅流，只需调用 Observable#subscribe(...) 并传入一个 Observer 实例即可
kotlin
// 订阅者
val observer = object : Observer<Int?> {
override fun onSubscribe(d: @NonNull Disposable?) {
}
override fun onNext(integer: @NonNull Int?) {
Log.d(TAG, "------ onNext($integer)")
}
override fun onError(e: @NonNull Throwable?) {
Log.d(TAG, "------ onError() ${e?.message}")
}
override fun onComplete() {
Log.d(TAG, "------ onComplete()")
}
}
// 可观察者
val observable = Observable.just(1, 2, 3)
observable.subscribe(observer)在 JVM 中，需要操作取消订阅避免内存泄漏。
kotlin
// 1. 在 onSubscribe 获取 Disposable 对象
var disposable1: Disposable? = null
val observer1 = object : Observer<Int?> {
override fun onSubscribe(d: @NonNull Disposable?) {
disposable1 = d
}
override fun onNext(integer: @NonNull Int?) {
Log.d(TAG, "------ onNext($integer)")
if (integer == 1) {
disposable1?.dispose()
}
}
override fun onError(e: @NonNull Throwable?) {
Log.d(TAG, "------ onError() ${e?.message}")
}
override fun onComplete() {
Log.d(TAG, "------ onComplete()")
}
}
Observable.just(1, 2, 3).subscribe(observer1)
scss
// 2. subscribe 时返回了 disposable
val disposable2 = Observable.just(1, 2, 3).subscribe({
Log.d(TAG, "------ onNext($it)")
}, {
Log.d(TAG, "------ onError() ${it?.message}")
})
disposable2.dispose()
// 2.1 也可以使用 CompositeDisposable 组合管理 disposable
var compositeDisposable: CompositeDisposable = CompositeDisposable()
compositeDisposable.add(disposable2)
compositeDisposable.clear()
kotlin
// 3. DisposableObserver 对象，借助 CompositeDisposable
val disposableObserver: DisposableObserver<Int> = object : DisposableObserver<Int>() {
override fun onNext(integer: @NonNull Int) {
Log.d(TAG, "------ onNext($integer)")
}
override fun onError(e: @NonNull Throwable?) {}
override fun onComplete() {}
}
var compositeDisposable: CompositeDisposable = CompositeDisposable()
compositeDisposable.add(disposableObserver)
compositeDisposable.clear()
Observable.just(1, 2, 3).subscribe(disposableObserver)Operator
Observable 发出的项目可以在通知订阅的 Observer 对象之前通过运算符进行转换，修改和过滤。在函数式编程中发现的一些最常见的操作（例如，map, filter, reduce,filter 等）也可以应用于可观察流。
kotlin
// map
Observable.just(1, 2, 3)
.map(object : Function<Int, String> {
override fun apply(t: Int?): String {
return "map sfter " + t.toString()
}
})
.subscribe({
Log.d(TAG, "------ onNext($it)")
})
kotlin
// flatMap
Observable.just(1, 2, 3)
.flatMap(object : Function<Int, ObservableSource<String>> {
override fun apply(t: Int?): ObservableSource<String> {
return object : ObservableSource<String> {
override fun subscribe(observer: Observer<in String>?) {
observer?.onNext("flatMap after " + t.toString())
observer?.onComplete()
}
}
}
}).subscribe({
Log.d(TAG, "------ onNext($it)")
}, {}, {
Log.d(TAG, "------ onComplete()")
})
kotlin
// filter 返回 true 才能往下传递
Observable.just(1, 2, 3)
.filter(object : Predicate<Int> {
override fun test(t: Int): Boolean {
return t % 2 == 0
}
}).subscribe({
Log.d(TAG, "------ onNext($it)")
}, {}, {
Log.d(TAG, "------ onComplete()")
})线程调度
kotlin
Observable.fromCallable(object : Callable<Int> {
override fun call(): Int {
Thread.sleep(1000)
Log.d(TAG, "------ call thread=" + Thread.currentThread().name)
return 1
}
})
.subscribeOn(NewThreadScheduler())
.map(object : Function<Int, String> {
override fun apply(t: Int?): String {
Log.d(TAG, "------ map thread=" + Thread.currentThread().name)
return "map after " + t.toString()
}
})
.subscribeOn(IoScheduler())
.flatMap(object : Function<String, ObservableSource<String>> {
override fun apply(t: String?): ObservableSource<String> {
return object : ObservableSource<String> {
override fun subscribe(observer: Observer<in String>?) {
Log.d(TAG, "------ flatMap thread=" + Thread.currentThread().name)
observer?.onNext("flatMap after " + t)
observer?.onComplete()
}
}
}
})
.observeOn(IoScheduler())
.observeOn(SingleScheduler())
.subscribe({
Log.d(TAG, "------ onNext($it) thread=" + Thread.currentThread().name)
}, {
Log.d(TAG, "------ onError() ${it?.message}")
}, {
Log.d(TAG, "------ onComplete() thread=" + Thread.currentThread().name)
})线程调度原理
参考 一张图看懂 Rxjava 的原理 这篇博客，从构建流、订阅流、观察者回调流三个方面讲述 RxJava 线程调度原理，深入浅出。学习技术原理，怎么读源码，这篇博客提供一个很好模版。