RxJava-读书笔记


RxJava-Essentials.jpg

Rx的概念最先是在学习Angular的Rxjs时候接触到的,那时候看的有点囫囵吞枣,硬记下怎么用,具体逻辑并没有深究。这次既然是要看spring-cloud,可就不能这么搞,于是安下心找了找资料。
目前介绍性的文章已经比较多了(见参考),这里就整理一下《Rxjava Essentials》书的读书笔记。

第一章 Rx从.NET到Java

  1. 响应式编程是一种基于异步数据流概念的编程模式。响应式编程的关键概念是事件,事件可以被等待,可以被触发,也可以触发其他事件。UI和网络调用是响应式编程最通用的应用场景。响应式编程按照数据的使用方式,解耦为生产者、消费者。双方并不直接通讯(调用),而是通过事件机制获取数据
  2. 最初由微软在.NET上应用,而java版由Netflix主导(所有用在spring-cloud顺理成章)
  3. RxJava的不同之处有:
  • 生产者可以在没有更多数据时,主动发出onComplete()事件
  • 生产者在发生错误时,主动发出onError()事件
  • RxJava Observables能够组合而不是嵌套,从而避免开发者陷入回调地狱。
  • 与Intrables相比,能有效访问异步数据序列。

第二章 为什么是Observables

  1. GOF的观察者模式
  • Observables、Subjects为“生产”实体
  • Observers、Subcribers为“消费”实体
  • “生产者”与“消费者”之间通过subscribe()操作进行关联
  1. Observables声明周期事件
Observable-lifecycle.png
  1. 热Observables和冷Observables区别在于发送时间不同,冷的必须有人subscribe后才发送。
  2. Observable的创建(生产者)
  • create()
  • from()
  • just()
  • 特殊类:empty()、nerver()、throw()
  • 有其他Observable转换(注意,并不改变原Observable)
  1. 通过Observable的api查看,内部保存了一个OnSubscribe<T>变量作为发送逻辑的控制器,有其决定何时onNext(),onCompleted(),onError(e)。
  2. Observer的创建(消费者)
  • Observer是个接口,并不是实体类。
  • 消费者的逻辑比较简单,就是对上述三个事件数据到达时如何调用对应的业务逻辑。例如:
    //Subscriber是个抽象类,需要覆盖3个方法
    Subscriber subscriber = new Subscriber<Integer>() {
        //Observable发送了完成事件
        public void onCompleted() {
            System.out.println("Observable complete");
        }
        //Observable发送了错误事件
        public void onError(Throwable e) {
            System.out.println("Observable Raise error");
        }
       //Observable发送一个数据
        public void onNext(Integer integer) {
            System.out.println("Next:" + integer);
        }
    };
  • Observer都是最后才加入到链式操作的。
  1. Subject = Obsrverable + Observer
  2. 其类声明如下:
public abstract class Subject<T, R> extends Observable<R> implements Observer<T> {}

一个是抽象类,一个是接口,巧妙地绕开了java对于单继承的限制。

  1. 从流的角度来看,它既是接收者,又是发送者。接收<T>类型数据,转换后发送<R>类型数据。
    主要的实现子类有:
  • PublishSubject<T>:

相当于一个中继器,接收到什么,就广播给订阅自己的那些观察者。

  • BehaviorSubject:

有个保底值,只要订阅该主题,就会收到最新的一个对象(或初始值),也就是说观察者的onNext()一定会调用到。所以构造该Subject必须传一个初始值进去。

  • ReplaySubject:

a. 会保存订阅(发送过)的数据,订阅它就和订阅时间无关,总能收到完整的数据流
b. 有个creatWithSize()方法,可以预估一个数据流大小。

  • AsyncSubject:

只保留最后一个数据,前面传递过来的都忽略掉,

  • SerializedSubject:

序列化的主题,在多个线程同时调用on××()方法是,能严格保证顺序安全性。

  • UnicastSubject:

单播主题,

第三章 响应式“hello world”

是一个Android项目,除了RxJava,还有用到Lombok和Butter Knife类库。观察者的动作都是一样的,有区别的是,根据不同的应用需求,改变Observerable的生成,转换。

第四章 过滤Observables

从这章开始,就是大部头的Observables各种变换操作了,虽然很有趣,但是真心记不住,具体场景也不懂怎么应用,和lambda一样,并不是看懂这些操作就可以,必须在脑中有流式编程的思维才行。

这些操作的说明,《RxJava中文文档》里面的珠串图更清楚,推荐看那个。

  • filter()
  • take()和takeLast()
  • distinct()和distinctUntilsChanged()
  • first()和last()
  • skip()和skipLast()
  • elementAt()
  • sample():指定时间间隔里面有Observable发射最后一次的数值
  • timeout():现实的Observable,如果数据发送,就好发送onError()
  • debounce()

第五章 转换Observables

  • map()
  • flatMap(): 必须发射源本身是Observable时才用,顺序不保证,会交叉
  • concatMap(): 吧发生的值连续在一起平铺
  • flatMapIterable(): 将数据源两两结对生成Iterable,而不是生成Observables
  • switchMap():多路复用的Map,铺平时仅维持一路通畅
  • scan(): 一个累计函数,会回填累加项
  • groupBy(): 返回的是GroupObservable<K,T>,外加一个Key值变量,表明其Group的分组类别,但是subscribe的时候,并没法获得这个K啊?
  • Buffer():打包成[]数组发送
  • window(): 相当于flatMap()的反操作,组成成子Observables
  • cast(): 特殊的map,转换类型

第六章 组合Observables

  • merge():两个相加,其中一个出错,,即发送onError()终止。
  • mergeDelayError(): 解决上面一个问题,出现错误,即记录下来,等另一个结束时候再发送onError()。
  • zip(): 两个Observable一边拿一个,进行运算
  • join(): 四个参数,复杂
    a. 第二个 b. 源Observerable与第二个配合的部分
    c. 第二个Observerable与源配合的部分
    d. 新的Observerable和源如何结合的部分
  • combineLatest: zip()的特殊形式
  • And,then,when:
  • switch(): 开关,自动取消前一个订阅,适配后一个订阅
  • startWith(): 填充

第七章 Schedulers-解决Andriod主线程问题

  1. Android的StrictMode模式
  2. 避免阻塞I/O的操作
  3. Schedulers:Rxjava提供的调度器,根据不同的使用场景放到不同的线程上执行。
  • io()
  • computation()
  • immediate()
  • newThread()
  • trampoline()
scheduler.png
  1. SubscribeOn和ObserveOn:这两个可以分别声明生产者,消费者工作的调度器,避免线程限制。
  2. 耗时computation()和网络操作io()

第八章 与Rest无缝结合-Rxjava和Retrofit

Retrofit是给Andriod的专用网络库,忽略之。


总结一下:
RxJava需要关注的地方有:

  1. 模型概念:Observerable、Observer、Subject、Subscription、Scheduler
  2. Observerable的流特性,如何进行创建、过滤、转换的操作符
  3. 只有如何转换为流式编程思维?多看代码,特别是多看好代码。

参考

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