为什么要记录
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在项目中已经用了好几个月RxJava,越用越不离手,特此记录一下,用到的一些RxJava片段。
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Observable,实现了ObservableSource接口,被观察者,我一般叫他为数据源,Observable会源源不断发出事件。类似流水线,不断生产零部件,经过多个Operators,相当于流水线的工人,不断给这些零件加工,最后交到我们的被观察者Observer。
使用Create创建
从头创建一个Observable,其实这个不是经常使用,一般都会使用RxJava的几个工厂型的静态方法创建Observable,例如Just,fromIterable等,我只在特定需要定制返回结果时使用,例如在使用RxJava封装WebSocket时,外部监听WebSocket的事件,则封装了一个WebSocketInfo消息模型时,使用到了Create操作符。
image.png
Observable.create(),需要传入一个ObservableOnSubscribe参数,可以理解为Observable被监听时的一个回调,实现subscribe()方法,该方法在被观察者观察时回调,方法传入一个ObservableEmitter的形参,代表一个发射器,调用emitter的onNext()发射数据,onError()发射异常,onComplete()发射完成事件,注意onError()和onComplete()只能有一个发送,发送后就代表这条数据源结束。
/**
* 组装数据源
*/
private final class WebSocketOnSubscribe implements ObservableOnSubscribe<WebSocketInfo> {
private String mWebSocketUrl;
private WebSocket mWebSocket;
private boolean isReconnecting = false;
public WebSocketOnSubscribe(String webSocketUrl) {
this.mWebSocketUrl = webSocketUrl;
}
@Override
public void subscribe(ObservableEmitter<WebSocketInfo> emitter) throws Exception {
initWebSocket(emitter);
}
private Request createRequest(String url) {
return new Request.Builder().get().url(url).build();
}
/**
* 初始化WebSocket
*/
private synchronized void initWebSocket(ObservableEmitter<WebSocketInfo> emitter) {
if (mWebSocket == null) {
mWebSocket = mClient.newWebSocket(createRequest(mWebSocketUrl), new WebSocketListener() {
@Override
public void onOpen(WebSocket webSocket, Response response) {
super.onOpen(webSocket, response);
//连接成功
if (!emitter.isDisposed()) {
mWebSocketPool.put(mWebSocketUrl, mWebSocket);
emitter.onNext(createConnect(webSocket));
}
isReconnecting = false;
}
@Override
public void onMessage(WebSocket webSocket, String text) {
super.onMessage(webSocket, text);
//收到消息
if (!emitter.isDisposed()) {
emitter.onNext(createReceiveStringMsg(webSocket, text));
}
}
@Override
public void onMessage(WebSocket webSocket, ByteString bytes) {
super.onMessage(webSocket, bytes);
//收到消息
if (!emitter.isDisposed()) {
emitter.onNext(createReceiveByteStringMsg(webSocket, bytes));
}
}
@Override
public void onClosed(WebSocket webSocket, int code, String reason) {
super.onClosed(webSocket, code, reason);
if (!emitter.isDisposed()) {
emitter.onNext(createClose());
}
}
@Override
public void onFailure(WebSocket webSocket, Throwable throwable, Response response) {
super.onFailure(webSocket, throwable, response);
//...
if (!emitter.isDisposed()) {
emitter.onNext(createPrepareReconnect());
//失败发送onError,让retry操作符重试
emitter.onError(new ImproperCloseException());
}
}
});
}
}
}
//最后做注册等操作
Observable.create(new WebSocketOnSubscribe(url))
.subscribe()...
Empty操作符,创建一个不发事件,直接发送onComplete()事件的数据源。
看似没什么用,一开始我也是这么觉得的,不发onNext(),没有事件输出,那这条数据源有什么用?直到我使用它做了一件事,才知道,原来是可以这么用的~
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项目中有一个搜索功能,界面很常见,第一个Item是热门搜索,第二Item是历史记录。2个都是异步操作,所以肯定要开子线程,一异步操作就肯定有接口回调,多个接口回调就容易形成回调地域,RxJava就能化解这种情况。多个数据联合我们会用到concat()操作符,这里先简单理解为将多个数据源的发射的数据按顺序返回。
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所以就有了以下代码~
Observable. concat(
//热门搜索
mClient.requestTagsInObservable(TAG)
.filter(new Predicate<HttpModel<List<SearchTagModel>>>() {
@Override
public boolean test(HttpModel<List<SearchTagModel>> httpModel) throws Exception {
return httpModel.getData() != null && httpModel.getData().size() > 0;
}
})
.map(new Function<HttpModel<List<SearchTagModel>>, BaseSearchModel>() {
@Override
public BaseSearchModel apply(HttpModel<List<SearchTagModel>> httpModel) throws Exception {
return new HotSearchModel(httpModel.getData());
}
}), //本地历史
mClient.getHistoryTagsInObservable()
.filter(new Predicate<List<SearchTagModel>>() {
@Override
public boolean test(List<SearchTagModel> tagModels) throws Exception {
return tagModels.size() > 0;
}
})
//线程切换,子线程执行,主线程回调
.compose(RxSchedulerUtil.ioToMain())
.map(new Function<List<SearchTagModel>, HistorySearchModel>() {
@Override
public HistorySearchModel apply(List<SearchTagModel> tagModels) throws Exception {
mHistoryTagList.clear();
mHistoryTagList.addAll(tagModels);
return new HistorySearchModel(tagModels);
}
})
//聚合在一起为List接口再一起发射
.toList()
- 最后满心欢喜,的确能实现~结果一关网络,纳尼?怎么全没了,debug一看,回调到了error的回调,一看Throwable对象,则是AddressNoFound的异常,才恍然大悟,没有网络,连不放地址,抛异常直接为Rx抓到异常直接回调了!
经过查看Rx的文档,发现Rx提供了异常处理的操作,例如这里用到的onErrorResumeNext(),意识就是当抛出onError()时,拦截掉,再回调onErrorResumeNext(),onErrorResumeNext()传入一个ObservableSource对象,其实就是Observable,就是一个数据源,那我么那就可以使用Observable.empty(),创建一个正常结束的Observable,来结束这个热门搜索的Observable,这样就能保证最后数据中就算没有热门搜索,也肯定有本地历史~
Observable. concat(
//热门搜索
mClient.requestTagsInObservable(TAG)
.filter(new Predicate<HttpModel<List<SearchTagModel>>>() {
@Override
public boolean test(HttpModel<List<SearchTagModel>> httpModel) throws Exception {
return httpModel.getData() != null && httpModel.getData().size() > 0;
}
})
.map(new Function<HttpModel<List<SearchTagModel>>, BaseSearchModel>() {
@Override
public BaseSearchModel apply(HttpModel<List<SearchTagModel>> httpModel) throws Exception {
return new HotSearchModel(httpModel.getData());
}
}), //本地历史
mClient.getHistoryTagsInObservable()
.filter(new Predicate<List<SearchTagModel>>() {
@Override
public boolean test(List<SearchTagModel> tagModels) throws Exception {
return tagModels.size() > 0;
}
})
//线程切换,子线程执行,主线程回调
.compose(RxSchedulerUtil.ioToMain())
.map(new Function<List<SearchTagModel>, HistorySearchModel>() {
@Override
public HistorySearchModel apply(List<SearchTagModel> tagModels) throws Exception {
mHistoryTagList.clear();
mHistoryTagList.addAll(tagModels);
return new HistorySearchModel(tagModels);
}
})
.onErrorResumeNext(Observable.empty())
//聚合在一起为List接口再一起发射
.toList()
never\error操作符,和empty类似,empty为只发送一个onComplete()事件,正常结束序列,never为创建一个不发送事件也不结束的数据源,error则是创建一个只发送onError()事件的数据源。
- never项目中还没用到过,error()倒是有,例如flatMap中,我们判断到传入的数据为null,需要返回一个Observable,则可以使用Observable.error()生成一个发送error事件的数据源,来发送onError()。
from操作符。
就是前面说create()方法时的工厂方法,from操作符有多个变种
image.png- fromIterable(),传入一个Iterable迭代器接口,最常用就是传入List集合对象,它的作用就是遍历,就是forEach。一般我会使用它来配合flatMap操作符来发送多次事件。它的作用和create()其实是一样的,create()需要我们手动控制什么时候onNext(),什么时候onComplete。其实一般情况,我们不需要每次都控制得这么仔细,只需要正常发送,正常结束,这时候from系列的操作符就是一个很好的帮手那from操作符什么时候onNext(),什么时候onComplete呢?其实很显而易见了,遍历时onNext,遍历结束后onComplete
例如我遇到的一个很常见的场景,多张图片压缩,一起压缩,再一张张上传,最后输出一批返回结果~
Observable.just(filePaths)
.flatMap(new Function<List<String>, ObservableSource<String>>() {
@Override
public ObservableSource<String> apply(List<String> strings) throws Exception {
//1、压缩图片,得到压缩文件的path,遍历
List<String> compressFilePaths = Flora
.with(activity)
.bitmapConfig(Bitmap.Config.ARGB_8888)
.compressTaskNum(filePaths.size())
.load(filePaths)
.compressSync();
return Observable.fromIterable(compressFilePaths);
}
})
.flatMap(new Function<String, ObservableSource<Images>>() {
@Override
public ObservableSource<Images> apply(String path) throws Exception {
//2、对每张压缩图片进行上传
return startUploadImage(tag, path, otherParams);
}
})
//3、结果堆积为List
.toList()
.toObservable();
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fromArray,传入一个数组,和fromIterable作用一样,只是参数为数组。
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fromFuture\fromCallable,Java多线程框架中提供的有参返回值的接口,对应无返回值就是我们的Runnable接口,我很少使用,这里不细讲。
interval操作符,按固定时间间隔,发送整数序列的Observable。
image.png很常见的一个场景,定时器!或者是倒计时功能,还记得我们用Handler来倒计时的日子吗~
/**
* Rx倒计时
*
* @param startDelayTime 开始前的延时时间,例如开始前有1秒缓冲
* @param cycle 周期,每隔多久重复执行,例如1秒执行一次的倒计时功能
* @param time 执行多久,例如倒计时3秒,则为3
* @param unit 时间单位,倒计时3秒,单位为秒
*/
public static Observable<Integer> countdown(long startDelayTime, long cycle, int time, TimeUnit unit) {
final int countTime = time < 0 ? 0 : time;
return Observable.interval(startDelayTime, cycle, unit)
.subscribeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.map(new Function<Long, Integer>() {
@Override
public Integer apply(Long increaseTime) throws Exception {
return countTime - increaseTime.intValue();
}
})
//take指定到多少次就停止,这里指定到时间后就结束
.take(countTime + 1);
}
timer操作符。
延时执行,效果就是new Handler().postDelayed()。
image.png/**
* 延时操作
*/
public static Observable<Long> delayed(int time, TimeUnit unit) {
return Observable.timer(time, unit);
}
Just操作符
相比from系列,最常用就是Just了,相当于发送一个值,或多个值,Just有多个重载方法,最多支持10个,效果相当于调用onNext()发送传入的数据,发送完毕再调用onComplete()。
image.png- 还是上传图片的例子,我们一般会现有一个文件的file地址,要开启一个数据源可以直接使用just发送这个file的path,再map、flatMap转换,就不需要使用create()操作符了,create在这种简单场景真的没必要~
Observable
.just(path)
.map(new Function<String, File>() {
@Override
public File apply(String path) throws Exception {
return new File(path);
}
})
.map(new Function<File, File>() {
@Override
public File apply(File file) throws Exception {
String compressFile = Flora.with(activity)
.bitmapConfig(Bitmap.Config.ARGB_8888)
.load(file).compressSync();
return new File(compressFile);
}
})...
range操作符。
指定开始位置和结束位置,发射这个区间的Int或Long值,这个操作符我不是很多用,不过range可以用来结合遍历,range(0, list.size-1),再结合zip操作符来配对组合,就可以拿到遍历时的位置,为什么这么干呢?因为有时候需要过滤某个位置的数据时,fromIterable只能拿到数据不能拿到遍历的角标,所以这种情况,我们可以range配合zip配合使用。
image.png- 例如遍历一个Items集合,过滤角标为15的数据,最后输出~
//包裹数据和角标位置的模型,一般用于Rx,遍历数据,过滤指定类型数据后,需要用到数据和角标的情况
public class DataIndexModel<T> {
private T data;
private int index;
public DataIndexModel(T data, int index) {
this.data = data;
this.index = index;
}
public T getData() {
return data;
}
public int getIndex() {
return index;
}
}
Observable.zip(Observable.range(0, mItems.size() - 1), Observable.fromIterable(mItems),
new BiFunction<Integer, Object, DataIndexModel<Object>>() {
@Override
public DataIndexModel<Object> apply(Integer index, Object data) throws Exception {
return new DataIndexModel<>(data, index);
}
})
.filter(new Predicate<DataIndexModel<Object>>() {
@Override
public boolean test(DataIndexModel<Object> model) throws Exception {
return model.getIndex() != 15;
}
})
.map(new Function<DataIndexModel<Object>, Object>() {
@Override
public Object apply(DataIndexModel<Object> model) throws Exception {
return model.getData();
}
})
.subscribe();
repeat操作符。
指定重复次数,重复发送数据源的数据。
image.png- 例如发送1,2,3,3个数据,鬼畜5次,哈哈~平时可能有这种需求,发送一批,数据重复发送多少次,再结束。
Observable.fromArray(1,2,3)
.repeat(5)
.subscribe();
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