前言
之前写RxJava相关文章的时候，就有人想让我谈谈RxJava2.0的新特性，说实话，一开始我是拒绝的。因为在我看来，RxJava2.0虽然是版本的重大升级，但总归还是RxJava，升级一个版本还能上天是咋的？了解一下它的更新文档不就好了么？真的有必要单出一篇文章来谈这个么？
但是详细的了解了RxJava2.0以及部分源码之后，我觉得还是有必要对RxJava2.0做一个说明，帮助大家对于RxJava有更好的认识。
铺垫
假如你还不是很熟悉RxJava，或者对于背压这个概念（2.0更新中会涉及到背压的概念）很模糊，希望你也能读一读下面两篇铺垫的文章：
- 关于RxJava最友好的文章
- 关于RxJava最友好的文章----背压
关于背压的那篇文章本来是本文的一部分，因为篇幅过大，被剥离出去了，所以建议大家有时间也一并阅读。
正文
RxJava2.0有很多的更新，一些改动甚至冲击了我之前的文章里的内容，这也是我想写这篇文章的原因之一。不过想要写这篇文章其实也是有难度的，因为相关的资料去其实是很少的，还得自己硬着头皮上....不过俗话说得好，有困难要上，没有困难创造困难也要上。
在这里，我会按照我们之前关于RxJava的文章的讲述顺序：观察者模式，操作符，线程调度，这三个方面依次看有哪些更新。
添加依赖
这个估计得放在最前面。
Android端使用RxJava需要依赖新的包名：
//RxJava的依赖包（我使用的最新版本）
compile 'io.reactivex.rxjava2:rxjava:2.0.1'
//RxAndroid的依赖包
compile 'io.reactivex.rxjava2:rxandroid:2.0.1'
观察者模式
首先声明，RxJava以观察者模式为骨架，在2.0中依然如此。
不过此次更新中，出现了两种观察者模式：
- Observable(被观察者)/Observer（观察者）
- Flowable(被观察者)/Subscriber(观察者)
RxJava2.X中，Observeable用于订阅Observer，是不支持背压的，而Flowable用于订阅Subscriber，是支持背压(Backpressure)的。
关于背压这个概念以及它在1.0版本中的缺憾在上一篇文章中我已经介绍到了，如果你不是很清楚，我在这里在做一个介绍：背压是指在异步场景中，被观察者发送事件速度远快于观察者的处理速度的情况下，一种告诉上游的被观察者降低发送速度的策略，在1.0中，关于背压最大的遗憾，就是集中在Observable这个类中，导致有的Observable支持背压，有的不支持。为了解决这种缺憾，新版本把支持背压和不支持背压的Observable区分开来。
Observable/Observer
Observable正常用法：
Observable mObservable=Observable.create(new ObservableOnSubscribe<Integer>() {
@Override
public void subscribe(ObservableEmitter<Integer> e) throws Exception {
e.onNext(1);
e.onNext(2);
e.onComplete();
}
});
Observer mObserver=new Observer<Integer>() {
//这是新加入的方法，在订阅后发送数据之前，
//回首先调用这个方法，而Disposable可用于取消订阅
@Override
public void onSubscribe(Disposable d) {
}
@Override
public void onNext(Integer value) {
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
}
@Override
public void onComplete() {
}
};
mObservable.subscribe(mObserver);
这种观察者模型是不支持背压的。
啥叫不支持背压呢？
当被观察者快速发送大量数据时，下游不会做其他处理，即使数据大量堆积，调用链也不会报MissingBackpressureException,消耗内存过大只会OOM
我在测试的时候，快速发送了100000个整形数据，下游延迟接收，结果被观察者的数据全部发送出去了，内存确实明显增加了，遗憾的是没有OOM。
所以，当我们使用Observable/Observer的时候，我们需要考虑的是，数据量是不是很大(官方给出以1000个事件为分界线，仅供各位参考)
Flowable/Subscriber
Flowable.range(0,10)
.subscribe(new Subscriber<Integer>() {
Subscription sub;
//当订阅后，会首先调用这个方法，其实就相当于onStart()，
//传入的Subscription s参数可以用于请求数据或者取消订阅
@Override
public void onSubscribe(Subscription s) {
Log.w("TAG","onsubscribe start");
sub=s;
sub.request(1);
Log.w("TAG","onsubscribe end");
}
@Override
public void onNext(Integer o) {
Log.w("TAG","onNext--->"+o);
sub.request(1);
}
@Override
public void onError(Throwable t) {
t.printStackTrace();
}
@Override
public void onComplete() {
Log.w("TAG","onComplete");
}
});
输出如下：
onsubscribe start
onNext--->0
onNext--->1
onNext--->2
...
onNext--->10
onComplete
onsubscribe end
Flowable是支持背压的，也就是说，一般而言，上游的被观察者会响应下游观察者的数据请求，下游调用request(n)来告诉上游发送多少个数据。这样避免了大量数据堆积在调用链上，使内存一直处于较低水平。
当然，Flowable也可以通过creat()来创建：
Flowable.create(new FlowableOnSubscribe<Integer>() {
@Override
public void subscribe(FlowableEmitter<Integer> e) throws Exception {
e.onNext(1);
e.onNext(2);
e.onNext(3);
e.onNext(4);
e.onComplete();
}
}
//需要指定背压策略
, BackpressureStrategy.BUFFER);
Flowable虽然可以通过create()来创建，但是你必须指定背压的策略，以保证你创建的Flowable是支持背压的（这个在1.0的时候就很难保证，可以说RxJava2.0收紧了create()的权限）。
根据上面的代码的结果输出中可以看到，当我们调用subscription.request(n)方法的时候，不等onSubscribe()中后面的代码执行，就会立刻执行到onNext方法，因此，如果你在onNext方法中使用到需要初始化的类时，应当尽量在subscription.request(n)这个方法调用之前做好初始化的工作;
当然，这也不是绝对的，我在测试的时候发现，通过create（）自定义Flowable的时候，即使调用了subscription.request(n)方法，也会等onSubscribe（）方法中后面的代码都执行完之后，才开始调用onNext。
TIPS: 尽可能确保在request（）之前已经完成了所有的初始化工作，否则就有空指针的风险。
其他观察者模式
当然，除了上面这两种观察者，还有一类观察者
- Single/SingleObserver
- Completable/CompletableObserver
- Maybe/MaybeObserver
其实这三者都差不多，Maybe/MaybeObserver可以说是前两者的复合体，因此以Maybe/MaybeObserver为例简单介绍一下这种观察者模式的用法
//判断是否登陆
Maybe.just(isLogin())
//可能涉及到IO操作，放在子线程
.subscribeOn(Schedulers.newThread())
//取回结果传到主线程
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(new MaybeObserver<Boolean>() {
@Override
public void onSubscribe(Disposable d) {
}
@Override
public void onSuccess(Boolean value) {
if(value){
...
}else{
...
}
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
}
@Override
public void onComplete() {
}
});
上面就是Maybe/MaybeObserver的普通用法，你可以看到，实际上，这种观察者模式并不用于发送大量数据，而是发送单个数据，也就是说，当你只想要某个事件的结果（true or false)的时候，你可以用这种观察者模式
这是上面那些被观察者的上层接口：
//Observable接口
interface ObservableSource<T> {
void subscribe(Observer<? super T> observer);
}
//Single接口
interface SingleSource<T> {
void subscribe(SingleObserver<? super T> observer);
}
//Completable接口
interface CompletableSource {
void subscribe(CompletableObserver observer);
}
//Maybe接口
interface MaybeSource<T> {
void subscribe(MaybeObserver<? super T> observer);
}
//Flowable接口
public interface Publisher<T> {
public void subscribe(Subscriber<? super T> s);
}
其实我们可以看到，每一种观察者都继承自各自的接口，这也就把他们能完全的区分开，各自独立（特别是Observable和Flowable）,保证了他们各自的拓展或者配套的操作符不会相互影响。
例如flatMap操作符实现：
//Flowable中flatMap的定义
Flowable<R> flatMap(Function<? super T, ? extends Publisher<? extends R>> mapper);
//Observable中flatMap的定义
Observable<R> flatMap(Function<? super T, ? extends ObservableSource<? extends R>> mapper);
假如你想为Flowable写一个自定义的操作符，那么只要保证Function< Publisher >中的类型实现了Publisher接口即可。这么说可能很抽象，大家不理解其实也没关系，因为并不推荐大家自定义操作符，RxJava中的操纵符的组合已经可以满足大家的需求了。
当然，你也会注意到上面那些接口中的subscribe（）方法的返回类型为void了，在1.X中，这个方法一般会返回一个Subscription对象，用于取消订阅。现在，这个功能的对象已经被放到观察者Observer或者subscriber的内部实现方法中了，
Flowable/Subscriber
public interface Subscriber<T> {
public void onSubscribe(Subscription s);
public void onNext(T t);
public void onError(Throwable t);
public void onComplete();
}
public interface Subscription {
public void request(long n);
public void cancel();
}
上面的实例中，onSubscribe(Subscription s)传入的参数s就肩负着取消订阅的功能，当然，他也可以用于请求上游的数据。
在Observable/observer中，传入的参数是另一个对象
Observable/Observer
public interface Observer<T> {
void onSubscribe(Disposable d);
void onNext(T value);
void onError(Throwable e);
void onComplete();
}
public interface Disposable {
/**
* Dispose the resource, the operation should be idempotent.
*/
void dispose();
/**
* Returns true if this resource has been disposed.
* @return true if this resource has been disposed
*/
boolean isDisposed();
}
在Observer接口中，onSubscribe(Disposable d)方法传入的Disposable也是用于取消订阅，基本功能是差不多的，只不过命名不一致，大家知道就好。
其实这种设计可以说还是符合逻辑的，因为取消订阅这个动作就只有观察者（Observer等）才能做的，现在把它并入到观察者内部，也算顺理成章吧。
最后再提一点更新，就是被观察者不再接收null作为数据源了。
操作符相关
这一块其实可以说没什么改动，大部分之前你用过的操作符都没变，即使有所变动，也只是包名或类名的改动。大家可能经常用到的就是Action和Function。
Action相关
之前我在文章里介绍过关于Action这类接口，在1.0中，这类接口是从Action0，Action1...往后排（数字代表可接受的参数），现在做出了改动
Rx1.0-----------Rx2.0
Action1--------Action
Action1--------Consumer
Action2--------BiConsumer
后面的Action都去掉了，只保留了ActionN
Function相关
同上，也是命名方式的改变
上面那两个类，和RxJava1.0相比，他们都增加了throws Exception，也就是说，在这些方法做某些操作就不需要try-catch。
例如：
Flowable.just("file.txt")
.map(name -> Files.readLines(name))
.subscribe(lines -> System.out.println(lines.size()), Throwable::printStackTrace);
Files.readLines(name)这类io方法本来是需要try-catch的，现在直接抛出异常，就可以放心的使用lambda ，保证代码的简洁优美。
doOnCancel/doOnDispose/unsubscribeOn
以doOnCancel为例，大概就是当取消订阅时，会调用这个方法，例如：
Flowable.just(1, 2, 3)
.doOnCancel(() -> System.out.println("Cancelled!"))
.take(2)
.subscribe(System.out::println);
take新操符会取消后面那些还未被发送的事件，因而会触发doOnCancel
其他的一些操作符基本没变，或者只是改变了名字，在这里就不一一介绍了，需要提一下的是，很多操作符都有两套，一套用于Observable，一套用于Flowable。
线程调度
可以说这一块儿基本也没有改动，如果一定要说的话。
- 那就是去掉了Schedulers.immediate()这个线程环境
- 移除的还有Schedulers.test()（我好像从来没用过这个方法）
- io.reactivex.Scheduler这个抽象类支持直接调度自定义线程任务（这个我也没怎么用）
补充
如果你想把自己的RxJava1.0的迁移到2.0的版本，可以使用这个库RxJava2Interop ,在github上可以找到，它可以在Rxjava1.0和2.0之间相互转换，也就是说，不仅可以把1.0的代码迁移到2.0，你还可以把2.0的代码迁移到1.0,哈哈。
补充2
在RxJava1.0中，有的人会使用CompositeSubscription来收集Subscription，来统一取消订阅，现在在RxJava2.0中，由于subscribe()方法现在返回void，那怎么办呢？
其实在RxJava2.0中，Flowable提供了subscribeWith这个方法可以返回当前订阅的观察者，并且通过ResourceSubscriber DisposableSubscriber等观察者来提供 Disposable的接口。
所以，如果想要达成RxJava1.0的效果，现在应该是这样做：
CompositeDisposable composite = new CompositeDisposable();
composite.add(Flowable.range(1, 8).subscribeWith(subscriber));
这个subscriber 应该是 ResourceSubscriber 或者 DisposableSubscriber 的实例。
结尾
其实从整篇文章的分析来看，改动最大的还是观察者模式的实现，被拆分和细化了，主要分成了Observable和Flowable两大类，当然还有与之相关联的其他变动，总体来看这一版本可以说是对于观察者和被观察者的重构。
RxJava2.0的范例代码我没精力去写了，也正巧有位外国朋友已经写了RxJava2.0的demo,下面是他的项目地址：
在github上搜索：RxJava2-Android-Samples
当然，学习2.0 的过程中有什么问题也可以在这里留言讨论。
附录
下面我截图展示一下2.0相对于1.0的一些改动的细节，仅做参考。
其实这些都是官方给出的列表，截图在这里只是方便大家观摩。
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