函数响应式编程

函数响应式编程的思维是将问题抽象为数据加工，一切问题都是数据源发出数据的问题，所以用函数响应式编程需要先将问题抽象出下面的模型:

数据生产者，即数据源，数据是从哪儿生成的
原始数据：数据源发出的原始数据
最终数据: 数据最终形态
数据加工：原始数据是如何变成最终形态的数据

如要在界面上显示在线用户的年龄，可以分解为:

网络获取用户的出生日期
对出生日期加工为年龄

RxJava2

有了抽象模型， RxJava 中要做的很简单:

构建一个原始数据源
构建加工器，放置在数据源的出口上，形成一个新的数据源

第一步，构建一个出生日期的数据源:

Observable.create{emitter -> 
    val birthDate = getBirthDateFromNetwork()
    emitter.onNext(birthDate)
}

第二步，对数据源加工为新的数据源:

Observable.create(...).map {birthDate ->
    now.getYear()-birthDate.getYear()
}

RxJava 的事件

一个数据在流动的过程中，理想的情况是最终按照预期的变成最终的数据。但是现实总会很残酷，始上边的例子中，网络就很易出问题。所以 RxJava 中将事件抽象为下边几种:

数据事件: next, 事件带一个数据参数
错误事件: error, 对应数据流动过程中出现的各种异常情况
完成事件: complete, 指示不会再有 next 事件了

在一个数据流中，通常是0到多个 next 事件，然后1个complete 或 1 个 error 事件.

用 RxJava 的事件来重写上边例子，加入了error事件和 complete 事件:

Observable.create{emitter -> 
    try {
        val birthDate = getBirthDateFromNetwork()
        emitter.onNext(birthDate)
        emitter.onComplete()
    }catch {error ->
        emitter.onError(error)
    }
}.map {birthDate ->
    now.getYear()-birthDate.getYear()
}

RxJava 中根据事件将数据源 Observable 分为下边几类:

数据源类	说明
Observable	0或多个next + 1个 [complete 或 error]
Single	1 个 [next 或 error]
Maybe	1 个 [complete 或 error], 注意 complete 是带一个数据参数的
Completable	1 个 [complete 或 error]