RxJava 线程模型分析

作者: fengzhizi715 | 来源:发表于2017-08-25 13:36 被阅读0次

    RxJava的被观察者在使用操作符时可以利用线程调度器--Scheduler来切换线程,例如

            Observable.just("aaa","bbb")
                    .observeOn(Schedulers.newThread())
                    .map(new Function<String, String>() {
                        @Override
                        public String apply(@NonNull String s) throws Exception {
    
                            return s.toUpperCase();
                        }
                    })
                    .subscribeOn(Schedulers.single())
                    .observeOn(Schedulers.io())
                    .subscribe(new Consumer<String>() {
                        @Override
                        public void accept(@NonNull String s) throws Exception {
    
                            System.out.println(s);
                        }
                    });
    

    被观察者(Observable、Flowable...)发射数据流之后,其操作符可以在不同的线程中加工数据流,最后被观察者在前台线程中接受并响应数据。

    下图不同的箭头颜色表示不同的线程。


    schedulers.png

    一. 线程调度器

    Schedulers 是一个静态工厂类,通过分析Schedulers的源码可以看到它有多种不同类型的Scheduler。下面是Schedulers的各个工厂方法。

    computation()用于CPU密集型的计算任务,但并不适合于IO操作。

        @NonNull
        public static Scheduler computation() {
            return RxJavaPlugins.onComputationScheduler(COMPUTATION);
        }
    

    io()用于IO密集型任务,支持异步阻塞IO操作,这个调度器的线程池会根据需要增长。对于普通的计算任务,请使用Schedulers.computation()。

        @NonNull
        public static Scheduler io() {
            return RxJavaPlugins.onIoScheduler(IO);
        }
    

    trampoline()在RxJava2中跟RxJava1的作用是不同的。在RxJava2中表示立即执行,如果当前线程有任务在执行,则会将其暂停,等插入进来的新任务执行完之后,再将原先未完成的任务接着执行。在RxJava1中表示在当前线程中等待其他任务完成之后,再执行新的任务。

        @NonNull
        public static Scheduler trampoline() {
            return TRAMPOLINE;
        }
    

    newThread()为每个任务创建一个新线程。

        @NonNull
        public static Scheduler newThread() {
            return RxJavaPlugins.onNewThreadScheduler(NEW_THREAD);
        }
    

    single()拥有一个线程单例,所有的任务都在这一个线程中执行,当此线程中有任务执行时,它的任务们将会按照先进先出的顺序依次执行。

        @NonNull
        public static Scheduler single() {
            return RxJavaPlugins.onSingleScheduler(SINGLE);
        }
    

    除此之外,还支持自定义的Executor来作为调度器。

        @NonNull
        public static Scheduler from(@NonNull Executor executor) {
            return new ExecutorScheduler(executor);
        }
    
    RxJava 线程模型.png

    Scheduler是RxJava的线程任务调度器,Worker是线程任务的具体执行者。从Scheduler源码可以看到,Scheduler在scheduleDirect()、schedulePeriodicallyDirect()方法中创建了Worker,然后会分别调用worker的schedule()、schedulePeriodically()来执行任务。

        public Disposable scheduleDirect(@NonNull Runnable run, long delay, @NonNull TimeUnit unit) {
            final Worker w = createWorker();
    
            final Runnable decoratedRun = RxJavaPlugins.onSchedule(run);
    
            DisposeTask task = new DisposeTask(decoratedRun, w);
    
            w.schedule(task, delay, unit);
    
            return task;
        }
    
        public Disposable schedulePeriodicallyDirect(@NonNull Runnable run, long initialDelay, long period, @NonNull TimeUnit unit) {
            final Worker w = createWorker();
    
            final Runnable decoratedRun = RxJavaPlugins.onSchedule(run);
    
            PeriodicDirectTask periodicTask = new PeriodicDirectTask(decoratedRun, w);
    
            Disposable d = w.schedulePeriodically(periodicTask, initialDelay, period, unit);
            if (d == EmptyDisposable.INSTANCE) {
                return d;
            }
    
            return periodicTask;
        }
    

    Worker也是一个抽象类,从上图可以看到每一种Scheduler会对应一种具体的Worker。

        public abstract static class Worker implements Disposable {
    
            public Disposable schedule(@NonNull Runnable run) {
                return schedule(run, 0L, TimeUnit.NANOSECONDS);
            }
    
            public abstract Disposable schedule(@NonNull Runnable run, long delay, @NonNull TimeUnit unit);
    
            public Disposable schedulePeriodically(@NonNull Runnable run, final long initialDelay, final long period, @NonNull final TimeUnit unit) {
                final SequentialDisposable first = new SequentialDisposable();
    
                final SequentialDisposable sd = new SequentialDisposable(first);
    
                final Runnable decoratedRun = RxJavaPlugins.onSchedule(run);
    
                final long periodInNanoseconds = unit.toNanos(period);
                final long firstNowNanoseconds = now(TimeUnit.NANOSECONDS);
                final long firstStartInNanoseconds = firstNowNanoseconds + unit.toNanos(initialDelay);
    
                Disposable d = schedule(new PeriodicTask(firstStartInNanoseconds, decoratedRun, firstNowNanoseconds, sd,
                        periodInNanoseconds), initialDelay, unit);
    
                if (d == EmptyDisposable.INSTANCE) {
                    return d;
                }
                first.replace(d);
    
                return sd;
            }
    
            public long now(@NonNull TimeUnit unit) {
                return unit.convert(System.currentTimeMillis(), TimeUnit.MILLISECONDS);
            }
    
            ...
            
        }
    

    1.1 SingleScheduler

    SingleScheduler是RxJava2新增的Scheduler。SingleScheduler中有一个属性叫executor,它是使用AtomicReference包装的ScheduledExecutorService。

    final AtomicReference<ScheduledExecutorService> executor = new AtomicReference<ScheduledExecutorService>();
    

    在SingleScheduler构造函数中,executor会调用lazySet()。

        public SingleScheduler(ThreadFactory threadFactory) {
            this.threadFactory = threadFactory;
            executor.lazySet(createExecutor(threadFactory));
        }
    

    它的createExecutor()用于创建工作线程,可以看到通过SchedulerPoolFactory来创建ScheduledExecutorService。

        static ScheduledExecutorService createExecutor(ThreadFactory threadFactory) {
            return SchedulerPoolFactory.create(threadFactory);
        }
    

    在SchedulerPoolFactory类的create(ThreadFactory factory) 中,使用newScheduledThreadPool线程池定义定时器,最大允许线程数为1。

        public static ScheduledExecutorService create(ThreadFactory factory) {
            final ScheduledExecutorService exec = Executors.newScheduledThreadPool(1, factory);
            if (exec instanceof ScheduledThreadPoolExecutor) {
                ScheduledThreadPoolExecutor e = (ScheduledThreadPoolExecutor) exec;
                POOLS.put(e, exec);
            }
            return exec;
        }
    

    在SingleScheduler中每次使用ScheduledExecutorService,其实是使用executor.get()。所以说,single拥有一个线程单例。

    SingleScheduler会创建一个ScheduledWorker,ScheduledWorker使用jdk的ScheduledExecutorService作为executor。

    下面是ScheduledWorker的schedule()方法。使用ScheduledExecutorService的submit()或schedule()来执行runnable。

            @NonNull
            @Override
            public Disposable schedule(@NonNull Runnable run, long delay, @NonNull TimeUnit unit) {
                if (disposed) {
                    return EmptyDisposable.INSTANCE;
                }
    
                Runnable decoratedRun = RxJavaPlugins.onSchedule(run);
    
                ScheduledRunnable sr = new ScheduledRunnable(decoratedRun, tasks);
                tasks.add(sr);
    
                try {
                    Future<?> f;
                    if (delay <= 0L) {
                        f = executor.submit((Callable<Object>)sr);
                    } else {
                        f = executor.schedule((Callable<Object>)sr, delay, unit);
                    }
    
                    sr.setFuture(f);
                } catch (RejectedExecutionException ex) {
                    dispose();
                    RxJavaPlugins.onError(ex);
                    return EmptyDisposable.INSTANCE;
                }
    
                return sr;
            }
    

    1.2 ComputationScheduler

    ComputationScheduler使用FixedSchedulerPool作为线程池,并且FixedSchedulerPool被AtomicReference包装了一下。

    从ComputationScheduler的源码中可以看出,MAX_THREADS是CPU的数目。FixedSchedulerPool可以理解为拥有固定数量的线程池,数量为MAX_THREADS。

    static { 
         MAX_THREADS = cap(Runtime.getRuntime().availableProcessors(), Integer.getInteger(KEY_MAX_THREADS, 0));
         ......
    }
    
    static int cap(int cpuCount, int paramThreads) {
         return paramThreads <= 0 || paramThreads > cpuCount ? cpuCount : paramThreads;
    }
    

    ComputationScheduler会创建一个EventLoopWorker。

        @NonNull
        @Override
        public Worker createWorker() {
            return new EventLoopWorker(pool.get().getEventLoop());
        }
    

    其中,getEventLoop()是FixedSchedulerPool中的方法,返回了FixedSchedulerPool中的一个PoolWorker。

            public PoolWorker getEventLoop() {
                int c = cores;
                if (c == 0) {
                    return SHUTDOWN_WORKER;
                }
                // simple round robin, improvements to come
                return eventLoops[(int)(n++ % c)];
            }
    

    PoolWorker继承自NewThreadWorker,它也是线程数为1的ScheduledExecutorService。

    1.3 IoScheduler

    IoScheduler使用CachedWorkerPool作为线程池,并且CachedWorkerPool也是被AtomicReference包装了一下。

    CachedWorkerPool是基于RxThreadFactory这个ThreadFactory来创建的。

    static {
            ......
            WORKER_THREAD_FACTORY = new RxThreadFactory(WORKER_THREAD_NAME_PREFIX, priority);
            ......
            NONE = new CachedWorkerPool(0, null, WORKER_THREAD_FACTORY);
           ......
    }
    

    在RxThreadFactory中,由 prefix 和 incrementAndGet() 来创建新线程的名称。

        @Override
        public Thread newThread(Runnable r) {
            StringBuilder nameBuilder = new StringBuilder(prefix).append('-').append(incrementAndGet());
    
            String name = nameBuilder.toString();
            Thread t = nonBlocking ? new RxCustomThread(r, name) : new Thread(r, name);
            t.setPriority(priority);
            t.setDaemon(true);
            return t;
        }
    

    IoScheduler创建的线程数是不固定的,可以通过IoScheduler 的 size() 来获得当前的线程数。而ComputationScheduler的线程数一般情况等于CPU的数目。

        public int size() {
            return pool.get().allWorkers.size();
        }
    

    特别需要的是 ComputationScheduler 和 IoScheduler 都是依赖线程池来维护线程的,区别就是 IoScheduler 线程池中的个数是无限的,由 prefix 和 incrementAndGet() 产生的递增值来决定线程的名字;而 ComputationScheduler 中则是一个固定线程数量的线程池,数据为CPU的数目,并且不要把 I/O 操作放在 computation() 中,否则 I/O 操作的等待时间会浪费 CPU。

    同样,IoScheduler也会创建EventLoopWorker。

        @NonNull
        @Override
        public Worker createWorker() {
            return new EventLoopWorker(pool.get());
        }
    

    但是这个EventLoopWorker是IoScheduler的内部类,跟ComputationScheduler创建的EventLoopWorker是不一样的,只是二者的名称相同罢了。

    1.4 NewThreadScheduler

    NewThreadScheduler会创建NewThreadWorker。我们看到NewThreadWorker的构造函数也是使用SchedulerPoolFactory。

        public NewThreadWorker(ThreadFactory threadFactory) {
            executor = SchedulerPoolFactory.create(threadFactory);
        }
    

    跟SingleScheduler不同的是,SingleScheduler的executor是使用AtomicReference包装的ScheduledExecutorService。每次使用时,会调用executor.get()。

    然而,NewThreadScheduler每次都会创建一个新的线程。

    1.5 TrampolineScheduler

    TrampolineScheduler会创建TrampolineWorker,在TrampolineWorker内部维护着一个PriorityBlockingQueue。任务进入该队列之前,会先用TimedRunnable封装一下。

        static final class TimedRunnable implements Comparable<TimedRunnable> {
            final Runnable run;
            final long execTime;
            final int count; // In case if time between enqueueing took less than 1ms
    
            volatile boolean disposed;
    
            TimedRunnable(Runnable run, Long execTime, int count) {
                this.run = run;
                this.execTime = execTime;
                this.count = count;
            }
    
            @Override
            public int compareTo(TimedRunnable that) {
                int result = ObjectHelper.compare(execTime, that.execTime);
                if (result == 0) {
                    return ObjectHelper.compare(count, that.count);
                }
                return result;
            }
        }
    

    我们可以看到TimedRunnable实现了Comparable接口,会比较任务的execTime和count。

    任务在进入queue之前,count每次都会+1。

    final TimedRunnable timedRunnable = new TimedRunnable(action, execTime, counter.incrementAndGet());
    queue.add(timedRunnable);
    

    所以,使用TrampolineScheduler时,每次新的任务都会优先执行。

    二. 线程调度

    在默认情况下不做任何线程处理,Observable和Observer是处于同一线程中的。如果想要切换线程的话,可以使用subscribeOn()和observeOn()。

    2.1 线程调度subscribeOn

    subscribeOn通过接收一个Scheduler参数,来指定对数据的处理运行在特定的线程调度器Scheduler上。

    若多次执行subscribeOn,则只有一次起作用。

    点击subscribeOn()的源码可以看到,每次调用subscribeOn()都会创建一个ObservableSubscribeOn对象。

        public final Observable<T> subscribeOn(Scheduler scheduler) {
            ObjectHelper.requireNonNull(scheduler, "scheduler is null");
            return RxJavaPlugins.onAssembly(new ObservableSubscribeOn<T>(this, scheduler));
        }
    

    ObservableSubscribeOn真正发生订阅的方法是subscribeActual(Observer<? super T> observer)。

        @Override
        public void subscribeActual(final Observer<? super T> s) {
            final SubscribeOnObserver<T> parent = new SubscribeOnObserver<T>(s);
    
            s.onSubscribe(parent);
    
            parent.setDisposable(scheduler.scheduleDirect(new SubscribeTask(parent)));
        }
    

    其中,SubscribeOnObserver是下游的Observer通过装饰器模式生成的。它实现了Observer、Disposable接口。

    接下来,在上游的线程中执行下游Observer的onSubscribe(Disposable disposabel)方法。

    s.onSubscribe(parent);
    

    然后,将子线程的操作加入Disposable管理中,加入Disposable后可以方便上下游的统一管理。

    parent.setDisposable(scheduler.scheduleDirect(new SubscribeTask(parent)));
    

    在这里,已经调用对应scheduler的scheduleDirect()方法。scheduleDirect() 传入的是一个Runnable,也就是下面的SubscribeTask。

        final class SubscribeTask implements Runnable {
            private final SubscribeOnObserver<T> parent;
    
            SubscribeTask(SubscribeOnObserver<T> parent) {
                this.parent = parent;
            }
    
            @Override
            public void run() {
                source.subscribe(parent);
            }
        }
    

    SubscribeTask会执行run()对上游的Observable进行订阅。

    此时,已经在对应的Scheduler线程中运行了。

    source.subscribe(parent);
    

    在RxJava的链式操作中,数据的处理是自下而上,这点跟数据发射正好相反。如果多次调用subscribeOn,最上面的线程切换最晚执行,所以变成了只有第一次切换线程才有效。

    2.2 线程调度observeOn

    observeOn同样接收一个Scheduler参数,用来指定下游操作运行在特定的线程调度器Scheduler上。

    若多次执行observeOn,则每次均起作用,线程会一直切换。

    点击observeOn()的源码可以看到,每次调用observeOn()都会创建一个ObservableObserveOn对象。

        public final Observable<T> observeOn(Scheduler scheduler) {
            return observeOn(scheduler, false, bufferSize());
        }
    
        public final Observable<T> observeOn(Scheduler scheduler, boolean delayError, int bufferSize) {
            ObjectHelper.requireNonNull(scheduler, "scheduler is null");
            ObjectHelper.verifyPositive(bufferSize, "bufferSize");
            return RxJavaPlugins.onAssembly(new ObservableObserveOn<T>(this, scheduler, delayError, bufferSize));
        }
    

    ObservableObserveOn真正发生订阅的方法是subscribeActual(Observer<? super T> observer)。

        @Override
        protected void subscribeActual(Observer<? super T> observer) {
            if (scheduler instanceof TrampolineScheduler) {
                source.subscribe(observer);
            } else {
                Scheduler.Worker w = scheduler.createWorker();
    
                source.subscribe(new ObserveOnObserver<T>(observer, w, delayError, bufferSize));
            }
        }
    

    如果scheduler是TrampolineScheduler,上游事件和下游事件会立即产生订阅。

    如果不是的话,scheduler会创建自己的Worker,然后上游事件和下游事件产生订阅,生成一个ObserveOnObserver对象包装了下游真正的Observer。

    ObserveOnObserver是ObservableObserveOn的内部类,实现了Observer、Runnable接口。跟SubscribeOnObserver不同的是,SubscribeOnObserver实现了Observer、Disposable接口。

    在ObserveOnObserver的onNext()中,schedule()执行了具体调度的方法。

            @Override
            public void onNext(T t) {
                if (done) {
                    return;
                }
    
                if (sourceMode != QueueDisposable.ASYNC) {
                    queue.offer(t);
                }
                schedule();
            }
    
            void schedule() {
                if (getAndIncrement() == 0) {
                    worker.schedule(this);
                }
            }
    

    其中,worker是当前scheduler创建的Worker,this指的是当前的ObserveOnObserver对象,this实现了Runnable接口。

    然后,我们看看Runnable接口的实现方法run(),这个方法是在worker对应的线程里执行的。drainNormal()会取出 ObserveOnObserver 的 queue 里的数据进行发送。

            @Override
            public void run() {
                if (outputFused) {
                    drainFused();
                } else {
                    drainNormal();
                }
            }
    

    下游多次调用observeOn()的话,线程会一直切换。每一次切换线程,都会把对应的Observer对象的各个方法的处理执行在指定的线程中。

    三. 示例

    举一个多次调用subscribeOn、observeOn的例子。

            Observable.just("HELLO WORLD")
                    .subscribeOn(Schedulers.single())
                    .map(new Function<String, String>() {
                        @Override
                        public String apply(@NonNull String s) throws Exception {
    
                            s = s.toLowerCase();
                            L.i("map1",s);
                            return s;
                        }
                    })
                    .observeOn(Schedulers.io())
                    .map(new Function<String, String>() {
    
                        @Override
                        public String apply(String s) throws Exception {
    
                            s = s+" tony.";
                            L.i("map2",s);
                            return s;
                        }
                    })
                    .subscribeOn(Schedulers.computation())
                    .map(new Function<String, String>() {
    
                        @Override
                        public String apply(String s) throws Exception {
    
                            s = s+"it is a test.";
                            L.i("map3",s);
                            return s;
                        }
                    })
                    .observeOn(Schedulers.newThread())
                    .subscribe(new Consumer<String>() {
                        @Override
                        public void accept(@NonNull String s) throws Exception {
    
                            L.i("subscribe",s);
                            System.out.println(s);
                        }
                    });
    
    执行结果.png

    四. 总结

    了解RxJava的线程模型、线程调度器、线程调度是非常有意义的。能够帮助我们更合理地使用RxJava。另外,RxJava的线程切换结合链式调用非常方便,比起Java使用线程操作实在是简单太多了。

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        本文标题:RxJava 线程模型分析

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