写点什么

从根上理解 RXJava,深入 RxJava 的适用场景和使用方式(Retrofit

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observable.subscribe(subscriber);


有人可能会注意到,?subscribe()?这个方法有点怪:它看起来是『observalbe?订阅了?observer?/?subscriber』而不是『observer?/?subscriber?订阅了?observalbe』,这看起来就像『杂志订阅了读者』一样颠倒了对象关系。这让人读起来有点别扭,不过如果把 API 设计成?observer.subscribe(observable)?/?subscriber.subscribe(observable)?,虽然更加符合思维逻辑,但对流式 API 的设计就造成影响了,比较起来明显是得不偿失的。


Observable.subscribe(Subscriber)?的内部实现是这样的(仅核心代码):


// 注意:这不是 subscribe() 的源码,而是将源码中与性能、兼容性、扩展性有关的代码剔除后的核心代码。


// 如果需要看源码,可以去 RxJava 的 GitHub 仓库下载。


public Subscription subscribe(Subscriber subscriber) {


subscriber.onStart();


onSubscribe.call(subscriber);


return subscriber;


}


可以看到,subscriber()?做了 3 件事:


  1. 调用?Subscriber.onStart()?。这个方法在前面已经介绍过,是一个可选的准备方法。

  2. 调用?Observable?中的?OnSubscribe.call(Subscriber)?。在这里,事件发送的逻辑开始运行。从这也可以看出,在 RxJava 中,?Observable?并不是在创建的时候就立即开始发送事件,而是在它被订阅的时候,即当?subscribe()?方法执行的时候。

  3. 将传入的?Subscriber?作为?Subscription?返回。这是为了方便?unsubscribe().


整个过程中对象间的关系如下图:



或者可以看动图:



除了?subscribe(Observer)?和?subscribe(Subscriber)?,subscribe()?还支持不完整定义的回调,RxJava 会自动根据定义创建出?Subscriber?。形式如下:


Action1<String> onNextAction = new Action1<String>() {


// onNext()


@Override


public void call(String s) {


Log.d(tag, s);


}


};


Action1<Throwable> onErrorAction = new Action1<Throwable>() {


// onError()


@Override


public void call(Throwable throwable) {


// Error handling


}


};


Action0 onCompletedAction = new Action0() {


// onCompleted()


@Override


public void call() {


Log.d(tag, "completed");


}


};


// 自动创建 Subscriber ,并使用 onNextAction 来定义 onNext()


observable.subscribe(onNextAction);


// 自动创建 Subscriber ,并使用 onNextAction 和 onErrorAction 来定义 onNext() 和 onError()


observable.subscribe(onNextAction, onErrorAction);


// 自动创建 Subscriber ,并使用 onNextAction、 onErrorAction 和 onCompletedAction 来定义 onNext()、 onError() 和 onCompleted()


observable.subscribe(onNextAction, onErrorAction, onCompletedAction);


简单解释一下这段代码中出现的?Action1?和?Action0。?Action0?是 RxJava 的一个接口,它只有一个方法?call(),这个方法是无参无返回值的;由于?onCompleted()?方法也是无参无返回值的,因此?Action0?可以被当成一个包装对象,将?onCompleted()?的内容打包起来将自己作为一个参数传入?subscribe()?以实现不完整定义的回调。这样其实也可以看做将?onCompleted()方法作为参数传进了?subscribe(),相当于其他某些语言中的『闭包』。?Action1?也是一个接口,它同样只有一个方法?call(T param),这个方法也无返回值,但有一个参数;与?Action0?同理,由于?onNext(T obj)?和?onError(Throwable error)?也是单参数无返回值的,因此?Action1?可以将?onNext(obj)?和?onError(error)?打包起来传入?subscribe()?以实现不完整定义的回调。事实上,虽然?Action0?和?Action1?在 API 中使用最广泛,但 RxJava 是提供了多个?ActionX?形式的接口 (例如?Action2,?Action3) 的,它们可以被用以包装不同的无返回值的方法。


注:正如前面所提到的,Observer?和?Subscriber?具有相同的角色,而且?Observer?在?subscribe()?过程中最终会被转换成?Subscriber?对象,因此,从这里开始,后面的描述我将用?Subscriber?来代替?Observer?,这样更加严谨。

4) 场景示例

下面举两个例子:


为了把原理用更清晰的方式表述出来,本文中挑选的都是功能尽可能简单的例子,以至于有些示例代码看起来会有『画蛇添足』『明明不用 RxJava 可以更简便地解决问题』的感觉。当你看到这种情况,不要觉得是因为 RxJava 太啰嗦,而是因为在过早的时候举出真实场景的例子并不利于原理的解析,因此我刻意挑选了简单的情景。


a. 打印字符串数组


将字符串数组?names?中的所有字符串依次打印出来:


String[] names = ...;


Observable.from(names)


.subscribe(new Action1<String>() {


@Override


public void call(String name) {


Log.d(tag, name);


}


});


b. 由 id 取得图片并显示


由指定的一个 drawable 文件 id?drawableRes?取得图片,并显示在?ImageView?中,并在出现异常的时候打印 Toast 报错:


int drawableRes = ...;


ImageView imageView = ...;


Observable.create(new OnSubscribe<Drawable>() {


@Override


public void call(Subscriber<? super Drawable> subscriber) {


Drawable drawable = getTheme().getDrawable(drawableRes));


subscriber.onNext(drawable);


subscriber.onCompleted();


}


}).subscribe(new Observer<Drawable>() {


@Override


public void onNext(Drawable drawable) {


imageView.setImageDrawable(drawable);


}


@Override


public void onCompleted() {


}


@Override


public void onError(Throwable e) {


Toast.makeText(activity, "Error!", Toast.LENGTH_SHORT).show();


}


});


正如上面两个例子这样,创建出?Observable?和?Subscriber?,再用?subscribe()?将它们串起来,一次 RxJava 的基本使用就完成了。非常简单。


然而


在 RxJava 的默认规则中,事件的发出和消费都是在同一个线程的。也就是说,如果只用上面的方法,实现出来的只是一个同步的观察者模式。观察者模式本身的目的就是『后台处理,前台回调』的异步机制,因此异步对于 RxJava 是至关重要的。而要实现异步,则需要用到 RxJava 的另一个概念:?Scheduler?。

3. 线程控制 —— Scheduler (一)

在不指定线程的情况下, RxJava 遵循的是线程不变的原则,即:在哪个线程调用?subscribe(),就在哪个线程生产事件;在哪个线程生产事件,就在哪个线程消费事件。如果需要切换线程,就需要用到?Scheduler?(调度器)。

1) Scheduler 的 API (一)

在 RxJava 中,Scheduler?——调度器,相当于线程控制器,RxJava 通过它来指定每一段代码应该运行在什么样的线程。RxJava 已经内置了几个?Scheduler?,它们已经适合大多数的使用场景:


  • Schedulers.immediate(): 直接在当前线程运行,相当于不指定线程。这是默认的?Scheduler

  • Schedulers.newThread(): 总是启用新线程,并在新线程执行操作。

  • Schedulers.io(): I/O 操作(读写文件、读写数据库、网络信息交互等)所使用的?Scheduler。行为模式和?newThread()?差不多,区别在于?io()?的内部实现是是用一个无数量上限的线程池,可以重用空闲的线程,因此多数情况下?io()?比?newThread()?更有效率。不要把计算工作放在?io()?中,可以避免创建不必要的线程。

  • Schedulers.computation(): 计算所使用的?Scheduler。这个计算指的是 CPU 密集型计算,即不会被 I/O 等操作限制性能的操作,例如图形的计算。这个?Scheduler?使用的固定的线程池,大小为 CPU 核数。不要把 I/O 操作放在?computation()?中,否则 I/O 操作的等待时间会浪费 CPU。

  • 另外, Android 还有一个专用的?AndroidSchedulers.mainThread(),它指定的操作将在 Android 主线程运行。


有了这几个?Scheduler?,就可以使用?subscribeOn()?和?observeOn()?两个方法来对线程进行控制了。 *?subscribeOn(): 指定?subscribe()?所发生的线程,即?Observable.OnSubscribe?被激活时所处的线程。或者叫做事件产生的线程。 *?observeOn(): 指定?Subscriber?所运行在的线程。或者叫做事件消费的线程。


文字叙述总归难理解,上代码:


Observable.just(1, 2, 3, 4)


.subscribeOn(Schedulers.io()) // 指定 subscribe() 发生在 IO 线程


.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) // 指定 Subscriber 的回调发生在主线程


.subscribe(new Action1<Integer>() {


@Override


public void call(Integer number) {


Log.d(tag, "number:" + number);


}


});


上面这段代码中,由于?subscribeOn(Schedulers.io())?的指定,被创建的事件的内容?1234?将会在 IO 线程发出;而由于?observeOn(AndroidScheculers.mainThread()) 的指定,因此?subscriber?数字的打印将发生在主线程 。事实上,这种在?subscribe()?之前写上两句?subscribeOn(Scheduler.io())和?observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())?的使用方式非常常见,它适用于多数的 『后台线程取数据,主线程显示』的程序策略。


而前面提到的由图片 id 取得图片并显示的例子,如果也加上这两句:


int drawableRes = ...;


ImageView imageView = ...;


Observable.create(new OnSubscribe<Drawable>() {


@Override


public void call(Subscriber<? super Drawable> subscriber) {


Drawable drawable = getTheme().getDrawable(drawableRes));


subscriber.onNext(drawable);


subscriber.onCompleted();


}


})


.subscribeOn(Schedulers.io()) // 指定 subscribe() 发生在 IO 线程


.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) // 指定 Subscriber 的回调发生在主线程


.subscribe(new Observer<Drawable>() {


@Override


public void onNext(Drawable drawable) {


imageView.setImageDrawable(drawable);


}


@Override


public void onCompleted() {


}


@Override


public void onError(Throwable e) {


Toast.makeText(activity, "Error!", Toast.LENGTH_SHORT).show();


}


});


那么,加载图片将会发生在 IO 线程,而设置图片则被设定在了主线程。这就意味着,即使加载图片耗费了几十甚至几百毫秒的时间,也不会造成丝毫界面的卡顿。

2) Scheduler 的原理 (一)

RxJava 的 Scheduler API 很方便,也很神奇(加了一句话就把线程切换了,怎么做到的?而且?subscribe()?不是最外层直接调用的方法吗,它竟然也能被指定线程?)。然而 Scheduler 的原理需要放在后面讲,因为它的原理是以下一节《变换》的原理作为基础的。


好吧这一节其实我屁也没说,只是为了让你安心,让你知道我不是忘了讲原理,而是把它放在了更合适的地方。

4. 变换

终于要到牛逼的地方了,不管你激动不激动,反正我是激动了。


RxJava 提供了对事件序列进行变换的支持,这是它的核心功能之一,也是大多数人说『RxJava 真是太好用了』的最大原因。**所谓变换,就是将事件序列中的对象或整个序列进行加工处理,转换成不同的事件或事件序列。**概念说着总是模糊难懂的,来看 API。

1) API

首先看一个?map()?的例子:


Observable.just("images/logo.png") // 输入类型 String


.map(new Func1<String, Bitmap>() {


@Override


public Bitmap call(String filePath) { // 参数类型 String


return getBitmapFromPath(filePath); // 返回类型 Bitmap


}


})


.subscribe(new Action1<Bitmap>() {


@Override


public void call(Bitmap bitmap) { // 参数类型 Bitmap


showBitmap(bitmap);


}


});


这里出现了一个叫做?Func1?的类。它和?Action1?非常相似,也是 RxJava 的一个接口,用于包装含有一个参数的方法。?Func1?和?Action?的区别在于,?Func1?包装的是有返回值的方法。另外,和?ActionX?一样,?FuncX?也有多个,用于不同参数个数的方法。FuncX?和?ActionX?的区别在?FuncX?包装的是有返回值的方法。


可以看到,map()?方法将参数中的?String?对象转换成一个?Bitmap?对象后返回,而在经过?map()?方法后,事件的参数类型也由?String?转为了?Bitmap。这种直接变换对象并返回的,是最常见的也最容易理解的变换。不过 RxJava 的变换远不止这样,它不仅可以针对事件对象,还可以针对整个事件队列,这使得 RxJava 变得非常灵活。我列举几个常用的变换:



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    map(): 事件对象的直接变换,具体功能上面已经介绍过。它是 RxJava 最常用的变换。 ??map()?的示意图:?[图片上传失败…(image-abb086-1609379969792)]


    • flatMap(): 这是一个很有用但非常难理解的变换,因此我决定花多些篇幅来介绍它。 首先假设这么一种需求:假设有一个数据结构『学生』,现在需要打印出一组学生的名字。实现方式很简单:


    Student[] students = ...;


    Subscriber<String> subscriber = new Subscriber<String>() {


    @Override


    public void onNext(String name) {


    Log.d(tag, name);


    }


    ...


    };


    Observable.from(students)


    .map(new Func1<Student, String>() {


    @Override


    public String call(Student student) {


    return student.getName();


    }


    })


    .subscribe(subscriber);


    很简单。那么再假设:如果要打印出每个学生所需要修的所有课程的名称呢?(需求的区别在于,每个学生只有一个名字,但却有多个课程。)首先可以这样实现:


    Student[] students = ...;


    Subscriber<Student> subscriber = new Subscriber<Student>() {


    @Override


    public void onNext(Student student) {


    List<Course> courses = student.getCourses();


    for (int i = 0; i < courses.size(); i++) {


    Course course = courses.get(i);


    Log.d(tag, course.getName());


    }


    }


    ...


    };


    Observable.from(students)


    .subscribe(subscriber);


    依然很简单。那么如果我不想在?Subscriber?中使用 for 循环,而是希望?Subscriber?中直接传入单个的?Course?对象呢(这对于代码复用很重要)?用?map()?显然是不行的,因为?map()?是一对一的转化,而我现在的要求是一对多的转化。那怎么才能把一个 Student 转化成多个 Course 呢?


    这个时候,就需要用?flatMap()?了:


    Student[] students = ...;


    Subscriber<Course> subscriber = new Subscriber<Course>() {


    @Override


    public void onNext(Course course) {


    Log.d(tag, course.getName());


    }


    ...


    };


    Observable.from(students)


    .flatMap(new Func1<Student, Observable<Course>>() {


    @Override


    public Observable<Course> call(Student student) {


    return Observable.from(student.getCourses());


    }


    })


    .subscribe(subscriber);


    从上面的代码可以看出,?flatMap()?和?map()?有一个相同点:它也是把传入的参数转化之后返回另一个对象。但需要注意,和?map()?不同的是,?flatMap()?中返回的是个?Observable?对象,并且这个?Observable?对象并不是被直接发送到了?Subscriber?的回调方法中。?flatMap()?的原理是这样的:1. 使用传入的事件对象创建一个?Observable?对象;2. 并不发送这个?Observable, 而是将它激活,于是它开始发送事件;3. 每一个创建出来的?Observable?发送的事件,都被汇入同一个?Observable?,而这个?Observable?负责将这些事件统一交给?Subscriber?的回调方法。这三个步骤,把事件拆成了两级,通过一组新创建的?Observable?将初始的对象『铺平』之后通过统一路径分发了下去。而这个『铺平』就是?flatMap()?所谓的 flat。


    flatMap()?示意图:



    扩展:由于可以在嵌套的?Observable?中添加异步代码,?flatMap()?也常用于嵌套的异步操作,例如嵌套的网络请求。示例代码(Retrofit + RxJava):


    networkClient.token() // 返回 Observable<String>,在订阅时请求 token,并在响应后发送 token


    .flatMap(new Func1<String, Observable<Messages>>() {


    @Override


    public Observable<Messages> call(String token) {


    // 返回 Observable<Messages>,在订阅时请求消息列表,并在响应后发送请求到的消息列表


    return networkClient.messages();


    }


    })


    .subscribe(new Action1<Messages>() {


    @Override


    public void call(Messages messages) {


    // 处理显示消息列表


    showMessages(messages);


    }


    });


    传统的嵌套请求需要使用嵌套的 Callback 来实现。而通过?flatMap()?,可以把嵌套的请求写在一条链中,从而保持程序逻辑的清晰。


    • throttleFirst(): 在每次事件触发后的一定时间间隔内丢弃新的事件。常用作去抖动过滤,例如按钮的点击监听器:RxView.clickEvents(button) // RxBinding 代码,后面的文章有解释 ? ? .throttleFirst(500, TimeUnit.MILLISECONDS) // 设置防抖间隔为 500ms ? ? .subscribe(subscriber);? ? 妈妈再也不怕我的用户手抖点开两个重复的界面啦。


    此外, RxJava 还提供很多便捷的方法来实现事件序列的变换,这里就不一一举例了。

    2) 变换的原理:lift()

    这些变换虽然功能各有不同,但实质上都是针对事件序列的处理和再发送。而在 RxJava 的内部,它们是基于同一个基础的变换方法:?lift(Operator)。首先看一下?lift()?的内部实现(仅核心代码):


    // 注意:这不是 lift() 的源码,而是将源码中与性能、兼容性、扩展性有关的代码剔除后的核心代码。


    // 如果需要看源码,可以去 RxJava 的 GitHub 仓库下载。


    public <R> Observable<R> lift(Operator<? extends R, ? super T> operator) {


    return Observable.create(new OnSubscribe<R>() {


    @Override


    public void call(Subscriber subscriber) {


    Subscriber newSubscriber = operator.call(subscriber);


    newSubscriber.onStart();


    onSubscribe.call(newSubscriber);


    }


    });


    }


    这段代码很有意思:它生成了一个新的?Observable?并返回,而且创建新?Observable?所用的参数?OnSubscribe?的回调方法?call()?中的实现竟然看起来和前面讲过的?Observable.subscribe()?一样!然而它们并不一样哟~不一样的地方关键就在于第二行?onSubscribe.call(subscriber)?中的?onSubscribe?所指代的对象不同(高能预警:接下来的几句话可能会导致身体的严重不适)——


    • subscribe()?中这句话的?onSubscribe?指的是?Observable?中的?onSubscribe?对象,这个没有问题,但是?lift()?之后的情况就复杂了点。

    • 当含有?lift()?时:


    1.lift()?创建了一个?Observable?后,加上之前的原始?Observable,已经有两个?Observable?了;


    2.而同样地,新?Observable?里的新?OnSubscribe?加上之前的原始?Observable?中的原始?OnSubscribe,也就有了两个?OnSubscribe


    3.当用户调用经过?lift()?后的?Observable?的?subscribe()?的时候,使用的是?lift()?所返回的新的?Observable?,于是它所触发的?onSubscribe.call(subscriber),也是用的新?Observable?中的新?OnSubscribe,即在?lift()?中生成的那个?OnSubscribe


    4.而这个新?OnSubscribe?的?call()?方法中的?onSubscribe?,就是指的原始?Observable?中的原始?OnSubscribe?,在这个?call()?方法里,新?OnSubscribe?利用?operator.call(subscriber)?生成了一个新的?SubscriberOperator?就是在这里,通过自己的?call()?方法将新?Subscriber?和原始?Subscriber?进行关联,并插入自己的『变换』代码以实现变换),然后利用这个新?Subscriber?向原始?Observable?进行订阅。


    这样就实现了?lift()?过程,有点像一种代理机制,通过事件拦截和处理实现事件序列的变换。


    精简掉细节的话,也可以这么说:在?Observable?执行了?lift(Operator)?方法之后,会返回一个新的?Observable,这个新的?Observable?会像一个代理一样,负责接收原始的?Observable?发出的事件,并在处理后发送给?Subscriber


    如果你更喜欢具象思维,可以看图:



    或者可以看动图:



    两次和多次的?lift()?同理,如下图:



    举一个具体的?Operator?的实现。下面这是一个将事件中的?Integer?对象转换成?String?的例子,仅供参考:


    observable.lift(new Observable.Operator<String, Integer>() {


    @Override


    public Subscriber<? super Integer> call(final Subscriber<? super String> subscriber) {


    // 将事件序列中的 Integer 对象转换为 String 对象


    return new Subscriber<Integer>() {


    @Override


    public void onNext(Integer integer) {


    subscriber.onNext("" + integer);


    }


    @Override


    public void onCompleted() {


    subscriber.onCompleted();


    }


    @Override


    public void onError(Throwable e) {


    subscriber.onError(e);


    }


    };


    }


    });


    讲述?lift()?的原理只是为了让你更好地了解 RxJava ,从而可以更好地使用它。然而不管你是否理解了?lift()?的原理,RxJava 都不建议开发者自定义?Operator?来直接使用?lift(),而是建议尽量使用已有的?lift()?包装方法(如?map()?flatMap()?等)进行组合来实现需求,因为直接使用 lift() 非常容易发生一些难以发现的错误。

    3) compose: 对 Observable 整体的变换

    除了?lift()?之外,?Observable?还有一个变换方法叫做?compose(Transformer)。它和?lift()?的区别在于,?**lift()?是针对事件项和事件序列的,而?compose()?是针对?Observable?自身进行变换。**举个例子,假设在程序中有多个?Observable?,并且他们都需要应用一组相同的?lift()?变换。你可以这么写:


    observable1


    .lift1()


    .lift2()


    .lift3()


    .lift4()


    .subscribe(subscriber1);


    observable2


    .lift1()


    .lift2()


    .lift3()


    .lift4()


    .subscribe(subscriber2);


    observable3


    .lift1()


    .lift2()


    .lift3()


    .lift4()


    .subscribe(subscriber3);


    observable4


    .lift1()


    .lift2()


    .lift3()


    .lift4()


    .subscribe(subscriber1);


    你觉得这样太不软件工程了,于是你改成了这样:


    private Observable liftAll(Observable observable) {


    return observable


    .lift1()


    .lift2()


    .lift3()


    .lift4();


    }


    ...


    liftAll(observable1).subscribe(subscriber1);


    liftAll(observable2).subscribe(subscriber2);


    liftAll(observable3).subscribe(subscriber3);


    liftAll(observable4).subscribe(subscriber4);


    可读性、可维护性都提高了。可是?Observable?被一个方法包起来,这种方式对于?Observale?的灵活性似乎还是增添了那么点限制。怎么办?这个时候,就应该用?compose()?来解决了:


    public class LiftAllTransformer implements Observable.Transformer<Integer, String> {


    @Override


    public Observable<String> call(Observable<Integer> observable) {


    return observable


    .lift1()


    .lift2()


    .lift3()


    .lift4();


    }


    }


    ...


    Transformer liftAll = new LiftAllTransformer();


    observable1.compose(liftAll).subscribe(subscriber1);


    observable2.compose(liftAll).subscribe(subscriber2);


    observable3.compose(liftAll).subscribe(subscriber3);


    observable4.compose(liftAll).subscribe(subscriber4);


    像上面这样,使用?compose()?方法,Observable?可以利用传入的?Transformer?对象的?call?方法直接对自身进行处理,也就不必被包在方法的里面了。


    compose()?的原理比较简单,不附图喽。

    5. 线程控制:Scheduler (二)

    除了灵活的变换,RxJava 另一个牛逼的地方,就是线程的自由控制。

    1) Scheduler 的 API (二)

    前面讲到了,可以利用?subscribeOn()?结合?observeOn()?来实现线程控制,让事件的产生和消费发生在不同的线程。可是在了解了?map()?flatMap()?等变换方法后,有些好事的(其实就是当初刚接触 RxJava 时的我)就问了:能不能多切换几次线程?


    答案是:能。因为?observeOn()?指定的是?Subscriber?的线程,而这个?Subscriber?并不是(严格说应该为『不一定是』,但这里不妨理解为『不是』)subscribe()?参数中的?Subscriber?,而是?observeOn()?执行时的当前?Observable?所对应的?Subscriber?,即它的直接下级?Subscriber?。换句话说,observeOn()?指定的是它之后的操作所在的线程。因此如果有多次切换线程的需求,只要在每个想要切换线程的位置调用一次?observeOn()?即可。上代码:


    Observable.just(1, 2, 3, 4) // IO 线程,由 subscribeOn() 指定


    .subscribeOn(Schedulers.io())


    .observeOn(Schedulers.newThread())


    .map(mapOperator) // 新线程,由 observeOn() 指定


    .observeOn(Schedulers.io())


    .map(mapOperator2) // IO 线程,由 observeOn() 指定


    .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread)?


    .subscribe(subscriber);? // Android 主线程,由 observeOn() 指定


    如上,通过?observeOn()?的多次调用,程序实现了线程的多次切换。


    不过,不同于?observeOn()?,?subscribeOn()?的位置放在哪里都可以,但它是只能调用一次的。


    又有好事的(其实还是当初的我)问了:如果我非要调用多次?subscribeOn()?呢?会有什么效果?


    这个问题先放着,我们还是从 RxJava 线程控制的原理说起吧。

    2) Scheduler 的原理(二)

    其实,?subscribeOn()?和?observeOn()?的内部实现,也是用的?lift()。具体看图(不同颜色的箭头表示不同的线程):


    subscribeOn()?原理图:



    observeOn()?原理图:



    从图中可以看出,subscribeOn()?和?observeOn()?都做了线程切换的工作(图中的 “schedule…” 部位)。不同的是,?subscribeOn()?的线程切换发生在?OnSubscribe?中,即在它通知上一级?OnSubscribe?时,这时事件还没有开始发送,因此?subscribeOn()?的线程控制可以从事件发出的开端就造成影响;而?observeOn()?的线程切换则发生在它内建的?Subscriber?中,即发生在它即将给下一级?Subscriber?发送事件时,因此?observeOn()?控制的是它后面的线程。


    最后,我用一张图来解释当多个?subscribeOn()?和?observeOn()?混合使用时,线程调度是怎么发生的(由于图中对象较多,相对于上面的图对结构做了一些简化调整):



    图中共有 5 处含有对事件的操作。由图中可以看出,①和②两处受第一个?subscribeOn()?影响,运行在红色线程;③和④处受第一个?observeOn()?的影响,运行在绿色线程;⑤处受第二个?onserveOn()?影响,运行在紫色线程;而第二个?subscribeOn()?,由于在通知过程中线程就被第一个?subscribeOn()?截断,因此对整个流程并没有任何影响。这里也就回答了前面的问题:当使用了多个?subscribeOn()?的时候,只有第一个?subscribeOn()?起作用。

    3) 延伸:doOnSubscribe()

    然而,虽然超过一个的?subscribeOn()?对事件处理的流程没有影响,但在流程之前却是可以利用的。


    在前面讲?Subscriber?的时候,提到过?Subscriber?的?onStart()?可以用作流程开始前的初始化。然而?onStart()?由于在?subscribe()?发生时就被调用了,因此不能指定线程,而是只能执行在?subscribe()?被调用时的线程。这就导致如果?onStart()?中含有对线程有要求的代码(例如在界面上显示一个 ProgressBar,这必须在主线程执行),将会有线程非法的风险,因为有时你无法预测?subscribe()?将会在什么线程执行。


    而与?Subscriber.onStart()?相对应的,有一个方法?Observable.doOnSubscribe()?。它和?Subscriber.onStart()?同样是在?subscribe()?调用后而且在事件发送前执行,但区别在于它可以指定线程。默认情况下,?doOnSubscribe()?执行在?subscribe()?发生的线程;而如果在?doOnSubscribe()?之后有?subscribeOn()?的话,它将执行在离它最近的?subscribeOn()所指定的线程。


    示例代码:


    Observable.create(onSubscribe)


    .subscribeOn(Schedulers.io())


    .doOnSubscribe(new Action0() {


    @Override


    public void call() {


    progressBar.setVisibility(View.VISIBLE); // 需要在主线程执行


    }


    })


    .subscribeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) // 指定主线程


    .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())


    .subscribe(subscriber);


    如上,在?doOnSubscribe()的后面跟一个?subscribeOn()?,就能指定准备工作的线程了。

    RxJava 的适用场景和使用方式

    1. 与 Retrofit 的结合

    Retrofit 是 Square 的一个著名的网络请求库。没有用过 Retrofit 的可以选择跳过这一小节也没关系,我举的每种场景都只是个例子,而且例子之间并无前后关联,只是个抛砖引玉的作用,所以你跳过这里看别的场景也可以的。


    Retrofit 除了提供了传统的?Callback?形式的 API,还有 RxJava 版本的?Observable?形式 API。下面我用对比的方式来介绍 Retrofit 的 RxJava 版 API 和传统版本的区别。


    以获取一个?User?对象的接口作为例子。使用 Retrofit 的传统 API,你可以用这样的方式来定义请求:


    @GET("/user")


    public void getUser(@Query("userId") String userId, Callback<User> callback);


    在程序的构建过程中, Retrofit 会把自动把方法实现并生成代码,然后开发者就可以利用下面的方法来获取特定用户并处理响应:


    getUser(userId, new Callback<User>() {


    @Override


    public void success(User user) {


    userView.setUser(user);


    }


    @Override


    public void failure(RetrofitError error) {


    // Error handling


    ...


    }


    };


    而使用 RxJava 形式的 API,定义同样的请求是这样的:


    @GET("/user")


    public Observable<User> getUser(@Query("userId") String userId);


    使用的时候是这样的:


    getUser(userId)


    .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())


    .subscribe(new Observer<User>() {


    @Override


    public void onNext(User user) {


    userView.setUser(user);


    }


    @Override


    public void onCompleted() {


    }


    @Override


    public void onError(Throwable error) {


    // Error handling


    ...


    }


    });


    看到区别了吗?


    当 RxJava 形式的时候,Retrofit 把请求封装进?Observable?,在请求结束后调用?onNext()?或在请求失败后调用?onError()


    对比来看,?Callback?形式和?Observable?形式长得不太一样,但本质都差不多,而且在细节上?Observable?形式似乎还比?Callback?形式要差点。那 Retrofit 为什么还要提供 RxJava 的支持呢?


    因为它好用啊!从这个例子看不出来是因为这只是最简单的情况。而一旦情景复杂起来,?Callback形式马上就会开始让人头疼。比如:


    假设这么一种情况:你的程序取到的?User?并不应该直接显示,而是需要先与数据库中的数据进行比对和修正后再显示。使用?Callback?方式大概可以这么写:


    getUser(userId, new Callback<User>() {


    @Override


    public void success(User user) {


    processUser(user); // 尝试修正 User 数据


    userView.setUser(user);


    }


    @Override


    public void failure(RetrofitError error) {


    // Error handling


    ...


    }


    };


    有问题吗?


    很简便,但不要这样做。为什么?因为这样做会影响性能。数据库的操作很重,一次读写操作花费 10~20ms 是很常见的,这样的耗时很容易造成界面的卡顿。所以通常情况下,如果可以的话一定要避免在主线程中处理数据库。所以为了提升性能,这段代码可以优化一下:


    getUser(userId, new Callback<User>() {


    @Override


    public void success(User user) {


    new Thread() {


    @Override


    public void run() {


    processUser(user); // 尝试修正 User 数据


    runOnUiThread(new Runnable() { // 切回 UI 线程

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    还未添加个人签名 2021.10.31 加入

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    从根上理解RXJava,深入RxJava 的适用场景和使用方式(Retrofit