RxJava2 实战系列文章
RxJava2 实战知识梳理(1) - 后台执行耗时操作,实时通知 UI 更新
RxJava2 实战知识梳理(2) - 计算一段时间内数据的平均值
RxJava2 实战知识梳理(3) - 优化搜索联想功能
RxJava2 实战知识梳理(4) - 结合 Retrofit 请求新闻资讯
RxJava2 实战知识梳理(5) - 简单及进阶的轮询操作
RxJava2 实战知识梳理(6) - 基于错误类型的重试请求
RxJava2 实战知识梳理(7) - 基于 combineLatest 实现的输入表单验证
RxJava2 实战知识梳理(8) - 使用 publish + merge 优化先加载缓存,再读取网络数据的请求过程
RxJava2 实战知识梳理(9) - 使用 timer/interval/delay 实现任务调度
RxJava2 实战知识梳理(10) - 屏幕旋转导致 Activity 重建时恢复任务
RxJava2 实战知识梳理(11) - 检测网络状态并自动重试请求
RxJava2 实战知识梳理(12) - 实战讲解 publish & replay & share & refCount & autoConnect
RxJava2 实战知识梳理(13) - 如何使得错误发生时不自动停止订阅关系
RxJava2 实战知识梳理(14) - 在 token 过期时,刷新过期 token 并重新发起请求
RxJava2 实战知识梳理(15) - 实现一个简单的 MVP + RxJava + Retrofit 应用
一、前言
1.1 应用背景
在网络请求时,有时候会出现需要进行重试的情况,重试的时候,有以下几点需要注意:
- 限制重试的次数
- 根据错误类型,判断是否要重试
- 根据错误类型,等待特定的时间之后再去重试
我们先来看一下目前的一些网络框架是怎么做的?通过分析Volley
的源码,可以从BasicNetwork
的代码中看到,它是将网络请求的代码都放在一个无限的while(true)
循环当中,如果发生了异常,会在其中的catch
语句中进行处理,如果需要继续重试,那么就吞掉这个异常,并将重试次数加1
,这样就会进入下一次的while(true)
循环去访问网络;如果不需要重试,那么就抛出这个异常,退出这个无限循环。也就是实现了前面两点需求。
下面我们就来演示如何通过RxJava2
来轻松实现上面的三点需求,通过这篇文章,我们将学习retryWhen
操作符的具体用法,retryWhen
和repeatWhen
经常被大家用来比较,如果对repeatWhen
感兴趣的同学可以阅读上一篇文章 RxJava2 实战知识梳理(5) - 简单及进阶的轮询操作。
2.2 示例代码
在下面的例子中,我们一共发起了五次请求,也就是subscribe
中的代码,其中前四次请求都调用onError
方法通知下游请求失败,同时带上了自定义的错误信息wait_short
和wait_long
,第五次才返回正确的数据。
当我们收到错误之后,会根据错误的类型确定重试的时间,同时,我们还保存了当前重试的次数,避免无限次的重试请求。如果需要重试,那么通过Timer
操作符延时指定的时间,否则返回Observable.error(Throwable)
放弃重试。
public class RetryActivity extends AppCompatActivity {
private static final String TAG = RetryActivity.class.getSimpleName();
private static final String MSG_WAIT_SHORT = "wait_short";
private static final String MSG_WAIT_LONG = "wait_long";
private static final String[] MSG_ARRAY = new String[] {
MSG_WAIT_SHORT,
MSG_WAIT_SHORT,
MSG_WAIT_LONG,
MSG_WAIT_LONG
};
private TextView mTvRetryWhen;
private CompositeDisposable mCompositeDisposable;
private int mMsgIndex;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.activity_retry);
mTvRetryWhen = (TextView) findViewById(R.id.tv_retry_when);
mTvRetryWhen.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
@Override
public void onClick(View v) {
startRetryRequest();
}
});
mCompositeDisposable = new CompositeDisposable();
}
private void startRetryRequest() {
Observable<String> observable = Observable.create(new ObservableOnSubscribe<String>() {
@Override
public void subscribe(ObservableEmitter<String> e) throws Exception {
int msgLen = MSG_ARRAY.length;
doWork();
//模拟请求的结果,前四次都返回失败,并将失败信息递交给retryWhen。
if (mMsgIndex < msgLen) { //模拟请求失败的情况。
e.onError(new Throwable(MSG_ARRAY[mMsgIndex]));
mMsgIndex++;
} else { //模拟请求成功的情况。
e.onNext("Work Success");
e.onComplete();
}
}
}).retryWhen(new Function<Observable<Throwable>, ObservableSource<?>>() {
private int mRetryCount;
@Override
public ObservableSource<?> apply(Observable<Throwable> throwableObservable) throws Exception {
return throwableObservable.flatMap(new Function<Throwable, ObservableSource<?>>() {
@Override
public ObservableSource<?> apply(Throwable throwable) throws Exception {
String errorMsg = throwable.getMessage();
long waitTime = 0;
switch (errorMsg) {
case MSG_WAIT_SHORT:
waitTime = 2000;
break;
case MSG_WAIT_LONG:
waitTime = 4000;
break;
default:
break;
}
Log.d(TAG, "发生错误,尝试等待时间=" + waitTime + ",当前重试次数=" + mRetryCount);
mRetryCount++;
return waitTime > 0 && mRetryCount <= 4 ? Observable.timer(waitTime, TimeUnit.MILLISECONDS) : Observable.error(throwable);
}
});
}
});
DisposableObserver<String> disposableObserver = new DisposableObserver<String>() {
@Override
public void onNext(String value) {
Log.d(TAG, "DisposableObserver onNext=" + value);
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
Log.d(TAG, "DisposableObserver onError=" + e);
}
@Override
public void onComplete() {
Log.d(TAG, "DisposableObserver onComplete");
}
};
observable.subscribeOn(Schedulers.io()).observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()).subscribe(disposableObserver);
mCompositeDisposable.add(disposableObserver);
}
private void doWork() {
long workTime = (long) (Math.random() * 500) + 500;
try {
Log.d(TAG, "doWork start, threadId=" + Thread.currentThread().getId());
Thread.sleep(workTime);
Log.d(TAG, "doWork finished");
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
上述代码的运行结果为,红框中的间隔就是每次等待重试的时间:
二、示例解析
2.1 retryWhen 介绍
retryWhen
的原理图如下所示:
retryWhen
提供了 重订阅 的功能,对于retryWhen
来说,它的重订阅触发有两点要素:
- 上游通知
retryWhen
本次订阅流已经完成,询问其是否需要重订阅,该询问是以onError
事件触发的。 -
retryWhen
根据onError
的类型,决定是否需要重订阅,它通过返回一个ObservableSource<?>
来通知,如果该ObservableSource
返回onComplete/onError
,那么不会触发重订阅;如果发送onNext
,那么会触发重订阅。
实现retryWhen
的关键在于如何定义它的Function
参数:
-
Function
的输入是一个Observable<Throwable>
,输出是一个泛型ObservableSource<?>
。如果我们接收Observable<Throwable>
发送的消息,那么就可以得到上游发送的错误类型,并根据该类型进行响应的处理。 - 如果输出的
Observable
发送了onComplete
或者onError
则表示不需要重订阅,结束整个流程;否则触发重订阅的操作。也就是说,它 仅仅是作为一个是否要触发重订阅的通知,onNext
发送的是什么数据并不重要。 -
对于每一次订阅的数据流 Function 函数只会回调一次,并且是在
onError(Throwable throwable)
的时候触发,它不会收到任何的onNext
事件。 - 在
Function
函数中,必须对输入的 Observable<Object>进行处理,这里我们使用的是flatMap
操作符接收上游的数据,对于flatMap
的解释,大家可以参考 RxJava2 实战知识梳理(4) - 结合 Retrofit 请求新闻资讯 。
2.2 retryWhen 和 repeatWhen 对比
在 RxJava2 实战知识梳理(5) - 简单及进阶的轮询操作 中我们已经对repeatWhen
进行了介绍,让我们再来看一下它的原理图:
可以看到,
retryWhen
和repeatWhen
最大的不同就是:retryWhen
是收到onError
后触发是否要重订阅的询问,而repeatWhen
是通过onComplete
触发。
2.3 根据 Throwable 的类型选择响应的重试策略
由于上游可以通过onError(Throwable throwable)
中的异常通知retryWhen
,那么我们就可以根据异常的类型来决定重试的策略。
就像我们在上面例子中做的那样,我们通过flatMap
操作符获取到异常的类型,然后根据异常的类型选择动态地决定延迟重试的时间,再用Timer
操作符实现延迟重试;当然,对于一些异常,我们可以直接选择不重试,即直接返回Observable.empty
或者Observable.error(Throwable throwable)
。
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