RxJava的使用之Scheduler

作者: 小和尚恋红尘 | 来源:发表于2018-06-22 17:13 被阅读0次

    Scheduler为调度器,也可以叫做线程控制器。RxJava通过它来指定每一段代码在那个线程中运行。在不指定线程的情况下,RxJava遵循线程不变的原则,即:在那个线程调用subscribe(),就在那个线程生产事件;在那个线程生产事件,就在那个线程消耗事件。如果需要切换线程,就需要使用Scheduler来进行控制。
    RxJava提供了几种内置的Scheduler,可以满足我们大部分场景的使用:

    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。
    AndroidSchedulers.mainThread():它指定的操作将在 Android 主线程运行。

    有了上面的几种Scheduler就可以使用subscribeOn()observeOn()进行线程控制了。

    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。 subscribeOn() 的位置放在哪里都可以,但它是只能调用一次的。
    observeOn():指定 Subscriber 所运行在的线程。或者叫做事件消费的线程。

    下面具体看个例子:

            //创建观察者一
            Observer<String> observer = new Observer<String>() {
                @Override
                public void onCompleted() {
                    Log.e("LHC", "RxJava-->onCompleted");
                }
    
                @Override
                public void onError(Throwable e) {
                    e.printStackTrace();
                    Log.e("LHC", "RxJava-->onError");
                }
    
                @Override
                public void onNext(String s) {
                    Log.e("LHC", "Observer:"+Thread.currentThread().getName());
                    Log.e("LHC", "RxJava-->onNext:" + s);
                    tvRxJava.setText(s);
                }
            };
    
            //创建被观察者,方法一
            Observable<String> observable = Observable.create(new Observable.OnSubscribe<String>() {
                @Override
                public void call(Subscriber<? super String> subscriber) {
                    Log.e("LHC", "Observable.OnSubscribe:"+Thread.currentThread().getName());
                    subscriber.onNext("Hello RxJava!");
                    subscriber.onCompleted();
                }
            }).subscribeOn(Schedulers.io())
                    .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread());
    
    
            observable.subscribe(observer);
    

    输出结果为:

            E/LHC: Observable.OnSubscribe:RxIoScheduler-2
            E/LHC: Observer:main
    

    subscribeOn设置的是Schedulers.io(),因此Observable.OnSubscribe就运行在IO线程中,即事件生产于此线程中;observeOn设置的是AndroidSchedulers.mainThread(),因此Subscriber就运行在主线程中,即事件消耗于此线程。这个实例是为了方便查看程序运行在那个线程中,才采用分步式的写法。
    在看加载本地图片的示例:

           Observable.just("image/1.png")
                    .map(new Func1<String, Bitmap>() {//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。
                        @Override
                        public Bitmap call(String s) {
                            Log.e("LHC", "Observable.OnSubscribe:"+Thread.currentThread().getName());
                            return BitmapUtils.getBitmapFromPath(s);
                        }
                    }).subscribeOn(Schedulers.io())
                    .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
                    .subscribe(new Action1<Bitmap>() {
                @Override
                public void call(Bitmap bitmap) {
                    Log.e("LHC", "subscribe:"+Thread.currentThread().getName());
                    if (bitmap == null) {
                        ToastUtils.showShort("图片加载失败");
                        return;
                    }
                    ivShow.setVisibility(View.VISIBLE);
                    ivShow.setImageBitmap(bitmap);
                }
            });
    

    输出结果为:

            E/LHC: Observable.OnSubscribe:RxIoScheduler-3
            E/LHC: subscribe:main
    

    可以看出获取图片的操作是放在io线程中,这样不管加载多大图片,都不会对主线程造成卡顿影响。

    上面的两个示例都是切换一次线程,那么能不能进行多次线程切换呢?可以。因为observeOn指定的是Subscriber的线程,而这个线程是 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。看示例代码:

            Observable.from(students)
                    .subscribeOn(Schedulers.newThread())
                    .observeOn(Schedulers.io())
                    .map(new Func1<Student, List<Course>>() {
                        @Override
                        public List<Course> call(Student student) {
                            Log.e("LHC", "map1->Observable.OnSubscribe:"+Thread.currentThread().getName());
                            return student.getCourseList();
                        }
                    }).observeOn(Schedulers.newThread())
                    .map(new Func1<List<Course>, String>() {
                @Override
                public String call(List<Course> courses) {
                    Log.e("LHC", "map2->Observable.OnSubscribe:"+Thread.currentThread().getName());
                    StringBuilder sb = new StringBuilder();
                    for (Course course : courses) {
                        sb.append(course.getCourseName());
                    }
                    return sb.toString();
                }
            }).observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
                    .subscribe(new Action1<String>() {
                @Override
                public void call(String s) {
                    Log.e("LHC", "courses:"+ s);
                    Log.e("LHC", "subscribe:"+Thread.currentThread().getName());
                }
            });
    
    

    输出结果:

            E/LHC: map1->Observable.OnSubscribe:RxIoScheduler-2
            E/LHC: map2->Observable.OnSubscribe:RxNewThreadScheduler-1
            E/LHC: subscribe:main
    

    subscribeOn指定了from运行在新线程中,也就是Observable.OnSubscribe就运行在新线程中,即事件生产于此线程中;第一个observeOn设置的是Schedulers.io()也就是第一个map操作运行于io线程中;第二个observeOn设置的是Schedulers.newThread()也就是第二个map操作运行于新建线程中;第三个observeOn设置的是AndroidSchedulers.mainThread()也就是Subscriber就运行在主线程中,即事件消耗于此线程。

    RxJava的使用之简单用法
    RxJava的使用之变换

    参考:http://gank.io/post/560e15be2dca930e00da1083

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