1. 网络调用之间的依赖: flatMap

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有一种情况:
如图所示, 在很懂情况下您需要进行这种链接操作, 例如, 通过FirstNetwork URL获取网络请求, 然后使用SecondNetwork URL获取另外一个网络请求, Second依赖First请求第二个网络请求.

我们可以使用flatMap

val disposable = firstNetworkCall()
    .flatMap{ secondNetworkCall(it) }
    .subscribeOn(Schedulers.io())
    .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
    .subscribe { it -> doSomethingWithResonse($it) }

2. 使用mergeWith 合并请求并指向相同的观察者

把不同的任务merge到一起，在所有任务执行完毕并且发送完结果之后，在同一个subscriber里面发送onComplete()

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假设我们从两个互不依赖的网络中获取数据，但希望将结果提供给同一观察者。

我们可以使用mergeWith

val disposable = firstNetworkCall()
    .mergeWith(secondNetworkCall())
    .subscribeOn(Schedulers.io())
    .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
    .subscribe { it -> doSomethingWithIndividualResponse($it) }

这样，将观察来自firstNetworkCall的数据以及观察接下来的secondNetworkCall数据进行mergeWith,最后交于同一观察者观察。

3. 将网络请求组合在一起: zipWith

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有时，我们不希望将单个结果发送给观察者，而是希望将它们合并后再发送给观察者。当我们不必担心观察者端等待和同步时，这将非常有用。

我们可以使用zipWith实现这一目标

val disposable = firstNetworkCall()
    .zipWith(secondNetworkCall(), 
        BiFunction{ 
          firstResonse: ResponseOneType, 
          secondResponse: ResponseTwoType -> 
          combineResult(firstResponse, secondResponse) })
    .subscribeOn(Schedulers.io())
    .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
    .subscribe { it -> doSomethingWithCombinedResponse($it) }

与mergeWith非常相似，zipWith函数还接受第一个可观察的链接和第二个可观察的链接。订阅后，它首先获得firstResponse，之后是secondResponse。之后，使用BiFunction收集两个结果，然后可以将结果组合起来（例如，一个功能CombineResult），然后再将其传递给Observer。

这三种方式实现方式很不错,但是也有缺点

使用flatMap，mergeWith和zipWith，我们现在可以轻松地链接网络调用，然后再发送给使用它的观察者函数。
这很棒。但是有一个缺点-它们仍然需要按顺序进行。例如。如果firstNetworkCall花费5秒，secondsecondNetworkCall花费5秒，则总过程为到达观察者之前的10秒。
对于场景1，这很有意义，因为一个依赖另一个。但是对于方案2和3，应该可以同时调用两个网络调用。