可观察对象(Observables)

观察者(observers)

如果你把 Subject 当作一个 Subscriber 使用，注意不要从多个线程中调用它的onNext方法（包括其它的on系列方法），这可能导致同时（非顺序）调用，这会违反Observable协议，给Subject的结果增加了不确定性。

要避免此类问题，你可以将 Subject 转换为一个 SerializedSubject ，类似于这样：

mySafeSubject = new SerializedSubject( myUnsafeSubject );

RxJava示例

调度器的种类

下表展示了RxJava中可用的调度器种类：

调度器类型	效果
Schedulers.computation( )	用于计算任务，如事件循环或和回调处理，不要用于IO操作(IO操作请使用Schedulers.io())；默认线程数等于处理器的数量
Schedulers.from(executor)	使用指定的Executor作为调度器
Schedulers.immediate( )	在当前线程立即开始执行任务
Schedulers.io( )	用于IO密集型任务，如异步阻塞IO操作，这个调度器的线程池会根据需要增长；对于普通的计算任务，请使用 Schedulers.computation()；
Schedulers.io( )	默认是一个CachedThreadScheduler，很像一个有线程缓存的新线程调度器
Schedulers.newThread( )	为每个任务创建一个新线程
Schedulers.trampoline( )	当其它排队的任务完成后，在当前线程排队开始执行

[Creating 创建型]
Create, Defer, Empty/Never/Throw, From, Interval, Just, Range, Repeat, Start, Timer
[Transforming 变换型]
Buffer, FlatMap, GroupBy, Map, Scan, Window
[Filtering 过滤型]
Debounce, Distinct, ElementAt, Filter, First, IgnoreElements, Last, Sample, Skip, SkipLast, Take, TakeLast
[Combining 组合型]
And/Then/When, CombineLatest, Join, Merge, StartWith, Switch, Zip
[Error Handling 容错型]
Catch, Retry
[Utility 辅助操作工具型]
Delay, Do, Materialize/Dematerialize, ObserveOn, Serialize, Subscribe, SubscribeOn, TimeInterval, Timeout, Timestamp, Using
[Conditional and Boolean 条件与布尔操作条件型]
All/Amb/Contains, DefaultIfEmpty, SequenceEqual, SkipUntil/SkipWhile, TakeUntil/TakeWhile
[Mathematical and Aggregate 算术与聚合操作聚合型]
Average/Concat/Reduce, Max/Min/Count/Sum
[Async 异步操作] Start,ToAsync,StartFuture,FromAction,FromCallable,RunAsync
[Connect 连接操作]
Connect,Publish,RefCount,Replay
[Convert 转换型]
ToFuture,ToList,ToMap,ToIterable,toMultiMap
[Blocking 阻塞操作]
ForEach,First,Last,MostRecent,Next,Single,Latest
[String 字符串操作]
ByLine,Decode,Encode,From,Join,Split,StringConcat

Observable/Flowable/Single/Completable/Maybe 对象转换成另一个Observable/Flowable/Single/Completable/Maybe 对象

RxJava1.x 版本就有了Observable.Transformer、Single.Transformer和Completable.Transformer
RxJava2.x版本中变成了ObservableTransformer、SingleTransformer、CompletableTransformer、FlowableTransformer和MaybeTransformer。其中，FlowableTransformer和MaybeTransformer是新增的。

compose()是唯一一个能够从数据流中得到原始Observable<T>的操作符，所以，那些需要对整个数据流产生作用的操作（比如，subscribeOn()和observeOn()）需要使用compose()来实现。
flatMap()中使用subscribeOn()或者observeOn()，那么它仅仅对在flatMap()中创建的Observable起作用，而不会对剩下的流产生影响
当创建Observable流的时候，compose()会立即执行，犹如已经提前写好了一个操作符一样，
而flatMap()则是在onNext()被调用后执行，onNext()的每一次调用都会触发flatMap()，
也就是说，flatMap()转换每一个事件，而compose()转换的是整个数据流。
因为每一次调用onNext()后，都不得不新建一个Observable，所以flatMap()的效率较低。事实上，compose()操作符只在主干数据流上执行操作。