RxJava - 冷数据流与热数据流

一、冷数据流（Cold Observable）

1、基本介绍

1. 订阅时才开始产生数据。每个订阅者都收到独立且完整的数据序列

2. 常见场景：数据库查询、网络请求、文件读取

3. 类比：点播视频。每次播放都从头开始

4. Retrofit 的网络请求被适配成 Observable 后，它就是一个标准的冷数据流

5. 在 RxJava 的实际开发中，90% 以上接触到的都是冷数据流，因为冷数据流的思维模型更符合我们日常编写代码的习惯，调用函数，返回结果

2、演示

Observable<Long> coldObservable = Observable.interval(1, TimeUnit.SECONDS);

coldObservable.subscribe(
        value -> System.out.println("订阅者1 收到: " + value),
        Throwable::printStackTrace,
        () -> System.out.println("订阅者1 完成")
);

try {
    Thread.sleep(3 * 1000);
} catch (InterruptedException e) {
    e.printStackTrace();
}

coldObservable.subscribe(
        value -> System.out.println("订阅者2 收到: " + value),
        Throwable::printStackTrace,
        () -> System.out.println("订阅者2 完成")
);

try {
    Thread.sleep(3 * 1000);
} catch (InterruptedException e) {
    e.printStackTrace();
}

• 输出结果

  订阅者1 收到: 0
  订阅者1 收到: 1
  订阅者1 收到: 2
  订阅者1 收到: 3
  订阅者2 收到: 0
  订阅者1 收到: 4
  订阅者2 收到: 1
  订阅者1 收到: 5
  订阅者2 收到: 2

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二、热数据流（Hot Observable）

1、基本介绍

1. 创建时就开始产生数据，无论有无订阅。所有订阅者收到的是同一份数据流，可能不完整

2. 常见场景：鼠标点击事件、股票行情推送、传感器数据

3. 类比：现场直播。订阅时，节目已经播到哪就听到哪

2、演示

Observable<Long> coldObservable = Observable.interval(1, TimeUnit.SECONDS);

ConnectableObservable<Long> hotObservable = coldObservable.publish();

hotObservable.connect();

hotObservable.subscribe(
        value -> System.out.println("订阅者1 收到: " + value),
        Throwable::printStackTrace,
        () -> System.out.println("订阅者1 完成")
);

try {
    Thread.sleep(3 * 1000);
} catch (InterruptedException e) {
    e.printStackTrace();
}

hotObservable.subscribe(
        value -> System.out.println("订阅者2 收到: " + value),
        Throwable::printStackTrace,
        () -> System.out.println("订阅者2 完成")
);

try {
    Thread.sleep(3 * 1000);
} catch (InterruptedException e) {
    e.printStackTrace();
}

• 输出结果

  订阅者1 收到: 0
  订阅者1 收到: 1
  订阅者1 收到: 2
  订阅者1 收到: 3
  订阅者2 收到: 3
  订阅者1 收到: 4
  订阅者2 收到: 4
  订阅者1 收到: 5
  订阅者2 收到: 5