本文首发于掘金-关于RxJava最友好的文章
RxJava到底是什么？让我们直接跳过官方那种晦涩的追求精确的定义，其实初学RxJava只要把握两点：观察者模式和异步,就基本可以熟练使用RxJava了。
异步在这里并不需要做太多的解释，因为在概念和使用上，并没有太多高深的东西。大概就是你脑子里想能到的那些多线程，线程切换这些东西。我会在后面会讲解它的用法。
我们先把观察者模式说清楚
“按下开关，台灯灯亮”
在这个事件中，台灯作为观察者，开关作为被观察者，台灯透过电线来观察开关的状态来并做出相应的处理
观察上图，其实已经很明了了，不过需要指出一下几点（对于下面理解RxJava很重要）：
- 开关（被观察者）作为事件的产生方（生产“开”和“关”这两个事件），是主动的，是整个开灯事理流程的起点。
- 台灯（观察者）作为事件的处理方（处理“灯亮”和“灯灭”这两个事件），是被动的，是整个开灯事件流程的终点。
- 在起点和终点之间，即事件传递的过程中是可以被加工，过滤，转换，合并等等方式处理的（上图没有体现，后面对会讲到）。
我必须苦口婆心的告诉你：我们总结的这三点对于我们理解RxJava非常重要。因为上述三条分别对应了RxJava中被观察者(Observable),观察者(Observer)和操作符的职能。而观察者模式又是RxJava程序运行的骨架。
好了，我假设你已经完全理解了我上面讲述的东西。我们正式进入RxJava！
RxJava也是基于观察者模式来组建自己的程序逻辑的，就是构建被观察者（Observable），观察者（Observer/Subscriber），然后建立二者的订阅关系（就像那根电线，连接起台灯和开关）实现观察，在事件传递过程中还可以对事件做各种处理。
Tips: Observer是观察者的接口， Subscriber是实现这个接口的抽象类,因此两个类都可以被当做观察者，由于Subscriber在Observe的基础上做了一些拓展，加入了新的方法，一般会更加倾向于使用Subscriber。
创建被观察者
- 正常模式：
Observable switcher=Observable.create(new Observable.OnSubscribe<String>(){
@Override
public void call(Subscriber<? super String> subscriber) {
subscriber.onNext("On");
subscriber.onNext("Off");
subscriber.onNext("On");
subscriber.onNext("On");
subscriber.onCompleted();
}
});
这是最正宗的写法，创建了一个开关类，产生了五个事件，分别是：开，关，开，开，结束。
- 偷懒模式1
Observable switcher=Observable.just("On","Off","On","On");
- 偷懒模式2
String [] kk={"On","Off","On","On"};
Observable switcher=Observable.from(kk);
偷懒模式是一种简便的写法，实际上也都是被观察者把那些信息"On","Off","On","On"，包装成onNext（"On"）这样的事件依次发给观察者，当然，它自己补上了onComplete()事件。
以上是最常用到的创建方式，好了，我们就创建了一个开关类。
创建观察者
- 正常模式
Subscriber light=new Subscriber<String>() {
@Override
public void onCompleted() {
//被观察者的onCompleted()事件会走到这里;
Log.d("DDDDDD","结束观察...\n");
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
//出现错误会调用这个方法
}
@Override
public void onNext(String s) {
//处理传过来的onNext事件
Log.d("DDDDD","handle this---"+s)
}
这也是比较常见的写法，创建了一个台灯类。
- 偷懒模式(非正式写法)
Action1 light=new Action1<String>() {
@Override
public void call(String s) {
Log.d("DDDDD","handle this---"+s)
}
}
之所以说它是非正式写法，是因为Action1是一个单纯的人畜无害的接口，和Observer没有啥关系，只不过它可以当做观察者来使，专门处理onNext 事件，这是一种为了简便偷懒的写法。当然还有Action0，Action2,Action3...,0,1,2,3分别表示call()这个方法能接受几个参数。如果你还不懂，可以暂时跳过。后面我也会尽量使用new Subscriber方式，创建正统的观察者，便于你们理解。
订阅
现在已经创建了观察者和被观察者，但是两者还没有联系起来
switcher.subscribe(light);
我猜你看到这里应该有疑问了，为什么是开关订阅了台灯？应该是台灯订阅了开关才对啊。卧槽，到底谁观察谁啊！！
大家冷静，把刀放下，有话慢慢说，
是这样的，台灯观察开关，逻辑是没错的，而且正常来看就应该是light.subscribe(switcher)才对，之所以“开关订阅台灯”，是为了保证流式API调用风格
啥是流式API调用风格？
//这就是RxJava的流式API调用
Observable.just("On","Off","On","On")
//在传递过程中对事件进行过滤操作
.filter(new Func1<String, Boolean>() {
@Override
public Boolean call(String s) {
return s！=null;
}
})
.subscribe(mSubscriber);
上面就是一个非常简易的RxJava流式API的调用：同一个调用主体一路调用下来，一气呵成。
由于被观察者产生事件，是事件的起点，那么开头就是用Observable这个主体调用来创建被观察者，产生事件，为了保证流式API调用规则，就直接让Observable作为唯一的调用主体，一路调用下去。
一句话，背后的真实的逻辑依然是台灯订阅了开关，但是在表面上，我们让开关“假装”订阅了台灯，以便于保持流式API调用风格不变。
好了，现在分解动作都完成了，已经架构了一个基本的RxJava事件处理流程。
我们再来按照观察者模式的运作流程和流式Api的写法复习一遍：
流程图如下：
结合流程图的相应代码实例如下：
//创建被观察者，是事件传递的起点
Observable.just("On","Off","On","On")
//这就是在传递过程中对事件进行过滤操作
.filter(new Func1<String, Boolean>() {
@Override
public Boolean call(String s) {
return s！=null;
}
})
//实现订阅
.subscribe(
//创建观察者，作为事件传递的终点处理事件
new Subscriber<String>() {
@Override
public void onCompleted() {
Log.d("DDDDDD","结束观察...\n");
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
//出现错误会调用这个方法
}
@Override
public void onNext(String s) {
//处理事件
Log.d("DDDDD","handle this---"+s)
}
);
嗯，基本上我们就把RxJava的骨架就讲完了，总结一下：
- 创建被观察者，产生事件
- 设置事件传递过程中的过滤，合并，变换等加工操作。
- 订阅一个观察者对象，实现事件最终的处理。
Tips: 当调用订阅操作（即调用Observable.subscribe()方法）的时候，被观察者才真正开始发出事件。
现在开始讲异步操作？别着急，事件的产生起点和处理的终点我们都比较详细的讲解了，接下来我们好好讲讲事件传递过程中发生的那些事儿...
RxJava的操作符
即使你已经看了我上面那段讲解，Rxjava可能还打动不了你，没关系，事件产生的起点和消费的终点其实没那么吸引人，真正有意思的是事件传递过程中的那些鬼斧神工的操作。
由于篇幅的限制，我只讲两三个操作，其他的操作请看我的RxJava操作的Demo（记得在github给我点star或者follow一下,不然我就坐在地上不起来，哼）
变换
Map操作
比如被观察者产生的事件中只有图片文件路径；,但是在观察者这里只想要bitmap,那么就需要类型变换。
Observable.just(getFilePath()
//使用map操作来完成类型转换
.map(new Func1<String, Bitmap>() {
@Override
public Bitmap call(String s) {
//显然自定义的createBitmapFromPath(s)方法，是一个极其耗时的操作
return createBitmapFromPath(s);
}
})
.subscribe(
//创建观察者，作为事件传递的终点处理事件
new Subscriber<Bitmap>() {
@Override
public void onCompleted() {
Log.d("DDDDDD","结束观察...\n");
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
//出现错误会调用这个方法
}
@Override
public void onNext(Bitmap s) {
//处理事件
showBitmap(s)
}
);
- 实际上在使用map操作时，new Func1<String, Bitmap>() 就对应了类型的转你方向，String是原类型，Bitmap是转换后的类型。在call()方法中，输入的是原类型，返回转换后的类型
你认真看完上面的代码就会觉得，何必在过程中变换类型呢？我直接在事件传递的终点,在观察者中变换就行咯。老实说，你这个想法没毛病，但实际上，上面写的代码是不合理的。
我在代码中也提到，读取文件，创建bitmap可能是一个耗时操作，那么就应该在子线程中执行，主线程应该仅仅做展示。那么线程切换一般就会是比较复杂的事情了。但是在Rxjava中，是非常方便的。
Observable.just(getFilePath()
//指定了被观察者执行的线程环境
.subscribeOn(Schedulers.newThread())
//将接下来执行的线程环境指定为io线程
.observeOn(Schedulers.io())
//使用map操作来完成类型转换
.map(new Func1<String, Bitmap>() {
@Override
public Bitmap call(String s) {
//显然自定义的createBitmapFromPath(s)方法，是一个极其耗时的操作
return createBitmapFromPath(s);
}
})
//将后面执行的线程环境切换为主线程
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(
//创建观察者，作为事件传递的终点处理事件
new Subscriber<Bitmap>() {
@Override
public void onCompleted() {
Log.d("DDDDDD","结束观察...\n");
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
//出现错误会调用这个方法
}
@Override
public void onNext(Bitmap s) {
//处理事件
showBitmap(s)
}
);
由上面的代码可以看到，使用操作符将事件处理逐步分解，通过线程调度为每一步设置不同的线程环境，完全解决了你线程切换的烦恼。可以说线程调度+操作符，才真正展现了RxJava无与伦比的魅力。
flatmap操作
先提出一个需求，查找一个学校每个班级的每个学生，并打印出来。
如果用老办法：先读出所有班级的数据，循环每个班级。再循环中再读取每个班级中每个学生，然后循环打印出来。
还是得说，这种想法，没毛病，就是嵌套得有点多。
Rxjava说：我不是针对谁...
//创建被观察者，获取所有班级
Observable.from(getSchoolClasses())
.flatMap(new Func1<SingleClass, Observable<Student>>() {
@Override
public Observable<Student> call(SingleClass singleClass) {
//将每个班级的所有学生作为一列表包装成一列Observable<Student>，将学生一个一个传递出去
return Observable.from(singleClass.getStudents());
}
})
.subscribe(
//创建观察者，作为事件传递的终点处理事件
new Subscriber<Student>() {
@Override
public void onCompleted() {
Log.d("DDDDDD","结束观察...\n");
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
//出现错误会调用这个方法
}
@Override
public void onNext(Student student) {
//接受到每个学生类
Log.d("DDDDDD",student.getName())
}
);
好了，基本上按照RxJava的骨架搭起来就能完成需求。你说棒不棒？？
其实FlatMap是比较难懂的一个操作符，作为初学者其实会用就好，所以我推荐的对于FlatMap的解释是：将每个Observable产生的事件里的信息再包装成新的Observable传递出来，
那么为什么FlatMap可以破除嵌套难题呢？
就是因为FlatMap可以再次包装新的Observable,而每个Observable都可以使用from(T[])方法来创建自己，这个方法接受一个列表，然后将列表中的数据包装成一系列事件。
异步（线程调度）
异步是相对于主线程来讲的子线程操作，在这里我们不妨使用线程调度这个概念更加贴切。
首先介绍一下RxJava的线程环境有哪些选项：
在讲解Map操作符时，已经提到了线程调度，在这里我用更加简介的代码代替：
//new Observable.just()执行在新线程
Observable.just(getFilePath()
//指定在新线程中创建被观察者
.subscribeOn(Schedulers.newThread())
//将接下来执行的线程环境指定为io线程
.observeOn(Schedulers.io())
//map就处在io线程
.map(mMapOperater)
//将后面执行的线程环境切换为主线程，
//但是这一句依然执行在io线程
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
//指定线程无效，但这句代码本身执行在主线程
.subscribeOn(Schedulers.io())
//执行在主线程
.subscribe(mSubscriber);
实际上线程调度只有subscribeOn（）和observeOn（）两个方法。对于初学者，只需要掌握两点：
-
subscribeOn（）它指示Observable在一个指定的调度器上创建（只作用于被观察者创建阶段）。只能指定一次，如果指定多次则以第一次为准
-
observeOn（）指定在事件传递（加工变换）和最终被处理（观察者）的发生在哪一个调度器。可指定多次，每次指定完都在下一步生效。
线程调度掌握到这个程度，在入门阶段时绝对够用的了。
结尾
好了，对于RxJava整个入门文章到这里就完全结束了，现在再来回看RxJava，你会发现，它就是在观察者模式的骨架下，通过丰富的操作符和便捷的异步操作来完成对于复杂业务的处理。
我相信你对于整个RxJava的骨架，以及执行流程应该有了相当的了解，现在就只需要多练习一下操作符的用法了。
本文没有介绍太多的操作符，很多没来得及介绍的操作符的用法实例都放在github上的RxJavaDemo项目上了，后期还会继续加上更多操作符的使用，欢迎大家上去看看，对照代码，手机运行一下。
大家多给点star！！顺便follow一下，接下来，我也会慢慢整理出一些别的有用的项目分享给大家。
勘误
暂无
后记
如果你还有不太理解，或者觉得文章在某些地方还有提升的空间，欢迎在下方留言，帮助我一起把这篇文章改得更加简单，生动，透彻，实用。这也是我写Blog一直追求的目标。
而且，我希望这篇文章能成为RxJava入门上手最好的文章。
附源码
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网友评论
//使用map操作来完成类型转换
.map
这个。。是不是写错了哇
Observable.create(new Observable.just(getFilePath())
//指定在新线程中创建被观察者
.subscribeOn(Schedulers.newThread())
//将接下来执行的线程环境指定为io线程
.observeOn(Schedulers.io())
//map就处在io线程
.map(mMapOperater)
//将后面执行的线程环境切换为主线程，
//但是这一句依然执行在io线程
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
//指定线程无效，但这句代码本身执行在主线程
.subscribeOn(Schedulers.io())
//执行在主线程
.subscribe(mSubscriber);
哦……我好像理解了，observeOn(Schedulers.io()) 切换的是下面map操作符的线程。
那楼主，如果把map操作符的代码移到subscribeOn(Schedulers.newThread())上面是不是可行？这样是不是observeOn(Schedulers.io()) 可以省略了？
service.login(phone, password)
.subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(...)