简介:
rxjava是一个异步框架,功能和handler类似,特点是链式调用,逻辑简单。
本文内容:
- 观察者模式
- rxjava异步使用
- 操作符介绍
- rxjava背压
- rxjava源码分析
- rxjava+retrofit
观察者模式
java中的观察者模式,主要有三个关键词需要记住,被观察者(Observable),订阅(subscribe),观察者(Observer)。
核心思想:被观察者和观察者通过订阅产生一种关系,当被观察者发生一些改变,通知观察者,观察者对应做出相应的回应。
举例:小说是被观察者,读者是观察者,小说和读者之前通过subscribe产生订阅关系,小说更新了,通知读者去买新小说。
rx异步使用
- 创建被观察者(Observable)
Observable<String> story = Observable.create(new ObservableOnSubscribe<String>() {
@Override
public void subscribe(ObservableEmitter<String> emitter) throws Exception {
for (int i=1;i<4;i++){
Log.d("TAG","我是小说,我更新了第"+i+"季");
emitter.onNext(i+"");
}
}
});
调用Observable的create(),传入ObservableOnSubscribe对象,重写ObservableOnSubscribe对象的subscribe(),在subscribe()中,有一个ObservableEmitter对象,这是一个发射器,调用发射器的onNext(),把被观察者(Observable)的事件发送出去。
- 创建观察者(Observer)
Observer<String> reader = new Observer<String>() {
@Override
public void onSubscribe(Disposable d) {
Log.d("TAG","我是读者,我和小说订阅了");
}
@Override
public void onNext(String value) {
Log.d("TAG","我是读者,我拿到了小说的新版本:"+value+"版本");
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
}
@Override
public void onComplete() {
Log.d("TAG","我是读者,小说的新版本被我拿完了");
}
};
创建Observer,直接new一个Observer重写他的四个方法,
- onSubscribe():当Observer和Observable订阅的时候调用
- onNext():对Observable中的emitter.onNext()发射出来的事件进行处理,
- onError():不用多说,坏了
- onComplete():Observable发送来的事件全部处理完成,结束调用,
注意onError()和onComplete()是互斥的,只会调用一个
- 订阅
story.observeOn(Schedulers.io());
story.subscribeOn(AndroidSchedulers.mainThread());
story.subscribe(reader);
异步实现:调用Observable的observeOn和subscribeOn设置Observable发射事件和Observer处理事件的线程,
- story.observeOn(Schedulers.io());发射事件线程是io线程
- story.subscribeOn(AndroidSchedulers.mainThread());处理事件线程是main
ps:这里不要纠结为什么是读者被小说订阅了,rx里的规矩就是被观察者subscribe观察者,所以,,,,我也不知道为什么。
运行结果:
上面的三个步骤可以合起来用链式调用的方法写:
Observable.create(new ObservableOnSubscribe<String>() {
@Override
public void subscribe(ObservableEmitter<String> emitter) throws Exception {
for (int i=1;i<4;i++){
Log.d("TAG","我是小说,我更新了第"+i+"季");
emitter.onNext(i+"");
}
}
})
.observeOn(Schedulers.io())
.subscribeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(new Observer<String>() {
@Override
public void onSubscribe(Disposable d) {
Log.d("TAG","我是读者,我和小说订阅了");
}
@Override
public void onNext(String value) {
Log.d("TAG","我是读者,我拿到了小说的新版本:"+value+"版本");
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
}
@Override
public void onComplete() {
Log.d("TAG","我是读者,小说的新版本被我拿完了");
}
});
效果和上面一模一样,这种写法逻辑上更加清晰一点。
rxjava操作符使用
- 创建操作符
- 变换操作符
- 合并操作符
- 功能操作符
创建操作符
作用:创建Observable,发送事件
- just:
Observable.just("1","2","3","4");
- fromArray:
Integer[] numbers = {1,2,3,4};
Observable.fromArray(numbers);
- fromIterable
ArrayList<String> arrayList = new ArrayList<>();
arrayList.add("1");
arrayList.add("2");
arrayList.add("3");
arrayList.add("4");
Observable.fromIterable(arrayList);
- never:不发送任何事件
- empty:只发送Complete事件,即emitter.complete()
- error():发送一个异常,传入error()中
延时创建:定时操作&周期性操作
- defer:直到有观察者(Observer )订阅时,才动态创建被观察者对象(Observable) & 发送事件
- timer: 延迟指定时间后,发送1个数值0,默认是在新线程中执行
Observable.timer(2, TimeUnit.SECONDS)
本质 = 延迟指定时间后,调用一次 onNext(0)
- interval:
// 参数1 = 第1次延迟时间;
// 参数2 = 间隔时间数字;
// 参数3 = 时间单位;
Observable.interval(3,1,TimeUnit.SECONDS)
变换操作符
待扩展(* ̄︶ ̄)
合并操作符
待扩展(* ̄︶ ̄)
功能操作符
待扩展(* ̄︶ ̄)
背压
问题:在异步情况中,被观察者发送事件的速率和观察者接收事件的速率不一样,会导致缓冲区溢&oom
对策:背压策略(back pressure strategy)————控制事件流速
原理:
- 反馈控制:被观察者根据观察者接收事件的能力发送事件
- 响应式拉取:根据观察者自身情况接收事件
- 缓冲区:对超出缓冲区的事件进行丢弃,覆盖,报错
具体使用:Flowable
在flowable用法中,被观察者变成了Flowable类,观察者变成了Subscriber类,其他用法和规则不变
-
响应式拉取(控制观察者)
Flowable.create(new FlowableOnSubscribe<Integer>() {
@Override
public void subscribe(FlowableEmitter<Integer> emitter) throws Exception {
Log.d("TAG", "发送事件 1");
emitter.onNext(1);
Log.d("TAG", "发送事件 2");
emitter.onNext(2);
Log.d("TAG", "发送事件 3");
emitter.onNext(3);
Log.d("TAG", "发送完成");
emitter.onComplete();
}
}, BackpressureStrategy.ERROR)
.subscribeOn(Schedulers.io()) // 设置被观察者在io线程中进行
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) // 设置观察者在主线程中进行
.subscribe(new Subscriber<Integer>() {
// 步骤2:创建观察者 = Subscriber & 建立订阅关系
@Override
public void onSubscribe(Subscription s) {
// 对比Observer传入的Disposable参数,Subscriber此处传入的参数 = Subscription
// 相同点:Subscription参数具备Disposable参数的作用,
// 即Disposable.dispose()切断连接, 同样的调用Subscription.cancel()切断连接
// 不同点:Subscription增加了void request(long n)
// 作用:决定观察者能够接收多少个事件
// 如设置了s.request(3),这就说明观察者能够接收3个事件(多出的事件存放在缓存区)
// 官方默认推荐使用Long.MAX_VALUE,即s.request(Long.MAX_VALUE);
Log.d("TAG", "onSubscribe");
s.request(3);
/**如果在异步的情况中request()没有参数,则认为观察者不接受事件
* 被观察者可以继续发送事件存到缓存区(缓存区大小=128)
* */
}
@Override
public void onNext(Integer integer) {
Log.d("TAG", "接收到了事件" + integer);
}
@Override
public void onError(Throwable t) {
Log.w("TAG", "onError: ", t);
}
@Override
public void onComplete() {
Log.d("TAG", "onComplete");
}
});
-
反馈控制(控制被观察者)
在反馈控制中,同步和异步是不同的,先介绍反馈控制的同步实现方法
- 反馈控制实现(同步)
Flowable.create(new FlowableOnSubscribe<Integer>() {
@Override
public void subscribe(FlowableEmitter<Integer> emitter) throws Exception {
// 调用emitter.requested()获取当前观察者需要接收的事件数量
long n = emitter.requested();
Log.d(TAG, "观察者可接收事件" + n);
// 根据emitter.requested()的值,即当前观察者需要接收的事件数量来发送事件
for (int i = 0; i < n; i++) {
Log.d(TAG, "发送了事件" + i);
emitter.onNext(i);
}
}
}, BackpressureStrategy.ERROR)
.subscribe(new Subscriber<Integer>() {
@Override
public void onSubscribe(Subscription s) {
Log.d(TAG, "onSubscribe");
// 设置观察者每次能接受10个事件
s.request(10);
}
@Override
public void onNext(Integer integer) {
Log.d(TAG, "接收到了事件" + integer);
}
@Override
public void onError(Throwable t) {
Log.w(TAG, "onError: ", t);
}
@Override
public void onComplete() {
Log.d(TAG, "onComplete");
}
});
在被观察者发送的时候,我们拿到emitter.requested()的值,这个值和观察者s.request(10)设置的值相同,为10,观察者设置的能接收多少事件,被观察者就发送多少事件
- 反馈控制(异步)
在异步的情况下emitter.requested()的值和观察者s.request()的值不相同,即 被观察者不能根据 观察者自身接收事件的能力 控制发送事件的速度
被观察者FlowableEmitter.requested()的返回值由RxJava内部决定,并且只会返回128,96,0三种情况,
RxJava内部调用request(n)(n = 128、96、0)的逻辑
大概就是开始request(128),当缓冲区<=32的时候,request(96),
// 被观察者:一共需要发送500个事件,但真正开始发送事件的前提 = FlowableEmitter.requested()返回值 ≠ 0
// 观察者:每次接收事件数量 = 48(点击按钮)
Flowable.create(new FlowableOnSubscribe<Integer>() {
@Override
public void subscribe(FlowableEmitter<Integer> emitter) throws Exception {
Log.d(TAG, "观察者可接收事件数量 = " + emitter.requested());
boolean flag; //设置标记位控制
// 被观察者一共需要发送500个事件
for (int i = 0; i < 500; i++) {
flag = false;
// 若requested() == 0则不发送
while (emitter.requested() == 0) {
if (!flag) {
Log.d(TAG, "不再发送");
flag = true;
}
}
// requested() ≠ 0 才发送
Log.d(TAG, "发送了事件" + i + ",观察者可接收事件数量 = " + emitter.requested());
emitter.onNext(i);
}
}
}, BackpressureStrategy.ERROR).subscribeOn(Schedulers.io()) // 设置被观察者在io线程中进行
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) // 设置观察者在主线程中进行
.subscribe(new Subscriber<Integer>() {
@Override
public void onSubscribe(Subscription s) {
Log.d(TAG, "onSubscribe");
mSubscription = s;
// 初始状态 = 不接收事件;通过点击按钮接收事件
}
@Override
public void onNext(Integer integer) {
Log.d(TAG, "接收到了事件" + integer);
}
@Override
public void onError(Throwable t) {
Log.w(TAG, "onError: ", t);
}
@Override
public void onComplete() {
Log.d(TAG, "onComplete");
}
});
// 点击按钮才会接收事件 = 48 / 次
btn = (Button) findViewById(R.id.btn);
btn.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
@Override
public void onClick(View view) {
mSubscription.request(48);
// 点击按钮 则 接收48个事件
}
});
通过分析上面的例子来理解反馈控制(异步)的原理
- 被观察者:一共需要发送500个事件,真正开始发送事件的前提 = FlowableEmitter.requested()返回值 ≠ 0
- 观察者:每次接收事件数量 = 48(点击按钮)
- Flowable发送500个事件,开始RxJava内部会设置FlowableEmitter.requested()返回128,没有点击btn,所以Subscriber默认接收的数量为0,这128个事件被存放到缓冲区,Flowable还有(500-128=372)个事件
- 点击btn,Subscriber对象可以接收48个事件,此时缓存区是(128-48=80),Subscriber对象处理了48个对象,Flowable还是(500-128=372)个事件
- 再次点击,Subscriber可以接收(48+48=96)个事件,缓冲区(128-48-48=32), 此时缓冲区满足<=32条件,RxJava内部调用request(96),Flowable(500-128-96=276),缓存区(32+96=128),
剩下的以此类推,就完整的完成了反馈控制的异步展示
-
缓冲区
在创建Flowable的时候,会传入第二个参数,BackpresureStrategy.ERROR
直接传入参数即可
- ERROR: 当缓冲区满了会抛出异常MissingBackpressureException
- MISSING:当缓冲区满了会提示:QUEUE is full
- BUFFER: 将缓存区大小设置成无限大(要注意内存,防止oom)
- DROP:超过缓冲区的事件会被丢掉
- LATEST: 只保留最后1个事件和第1到第128个事件,(一共129个)
rxjava源码
rxjava+retrofit
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