Rxjava 2.x正式版出来已经快两个月了。在之前的项目中也在使用Rx。但却一直没有时间对整个的知识进行梳理,恰好今天抽出时间,也系统的再学习一遍RxJava/RxAndroid
RxJava的使用
一、观察者/被观察者
1、前奏:
在观察者之前就要先提下backpressure这个概念。简单来说,backpressure是在异步场景中,被观察者发送事件速度远快于观察者的处理速度时,告诉被观察者降低发送速度的策略。
2、在2.0中有以下几种观察者
- Observable/Observer
- Flowable/Subscriber
- Single/SingleObserver
- Completable/CompletableObserver
- Maybe/MaybeObserver
依次的来看一下:
Observable
Observable
.just(1, 2, 3)
.subscribe(new Observer < Integer > () {
@Override public void onSubscribe(Disposable d) {}
@Override public void onNext(Integer value) {}
@Override public void onError(Throwable e) {}
@Override public void onComplete() {}
});
这里要提的就是onSubscribe(Disposable d),disposable用于取消订阅。
就用简单的just这个操作符来分析一下。
@SuppressWarnings("unchecked")
@SchedulerSupport(SchedulerSupport.NONE)
public static < T > Observable < T > just(T item1, T item2, T item3, T item4) {
ObjectHelper.requireNonNull(item1, "The first item is null");
ObjectHelper.requireNonNull(item2, "The second item is null");
ObjectHelper.requireNonNull(item3, "The third item is null");
ObjectHelper.requireNonNull(item4, "The fourth item is null");
return fromArray(item1, item2, item3, item4);
}
@SchedulerSupport(SchedulerSupport.NONE)
public static < T > Observable < T > fromArray(T...items) {
ObjectHelper.requireNonNull(items, "items is null");
if (items.length == 0) {
return empty();
} else if (items.length == 1) {
return just(items[0]);
}
return RxJavaPlugins.onAssembly(new ObservableFromArray < T > (items));
}
@Override
public void subscribeActual(Observer < ?super T > s) {
FromArrayDisposable < T > d = new FromArrayDisposable < T > (s, array);
s.onSubscribe(d);
if (d.fusionMode) {
return;
}
d.run();
}
@Override
public void dispose() {
disposed = true;
}
@Override
public boolean isDisposed() {
return disposed;
}
void run() {
T[] a = array;
int n = a.length;
for (int i = 0; i < n && !isDisposed(); i++) {
T value = a[i];
if (value == null) {
actual.onError(new NullPointerException("The " + i + "th element is null"));
return;
}
actual.onNext(value);
}
if (!isDisposed()) {
actual.onComplete();
}
}
just实际调用了fromArray
方法,中创建了ObservableFromArray
的实例,在这个实例中实现了Observable
这个接口,在调用subscribe
方法进行绑定之后,首先调用了subscribeActual
方法,onSubscribe
就会回调。
在取消绑定是我们可以将Disposable添加到CompositeDisposable中或者直接调用Disposable的dispose() 方法在流的任意位置取消。
此外, 为了简化代码,我使用了Consumer作为观察者(可以当成1.0时候的Action1 、ActionX)subscribe
的返回值就是一个Disposable (subscribe
的返回值根据传入的参数不同,也有不同)我把这个对象添加到CompositeDisposable,并在中途取消,但发射器仍然会把所有的数据全都发射完。因为LambdaSubscriber(也就是传入Consumer 所构造的观察者)的dispose
和 isDispose
略有不同,并不是简简单单的true/false, 说实话,我没看懂Consumer的这两个方法干了什么...........尴尬
LambdaSubscriber 瞅瞅
@Override
public void dispose() {
cancel();
}
@Override
public boolean isDisposed() {
return get() == SubscriptionHelper.CANCELLED;
}
Flowable
是2.0之后用的最多的观察者了,他与上一个的区别在于支持背压,也就是说,下游会知道上游有多少数据,所以他Subscriber会是这样
Flowable
.just(1, 2, 3, 4)
.subscribe(new Subscriber < Integer > () {
@Override public void onSubscribe(Subscription s) {
s.request(Long.MAX_VALUE);
}
@Override public void onNext(Integer integer) {}
@Override public void onError(Throwable t) {}
@Override public void onComplete() {}
});
onSubscribe
这个回调传出了一个Subscription, 我们要指定他传出数据的大小, 调用他的request()
方法。如没有要求可以传入一个Long的最大数值Long.MAX_VALUE
。
要说明一下,request这个方法若不调用,下游的onNext与OnComplete都不会调用;若你写的数量小于,只会传你的个数,但是不会调用onComplete方法,可以看下FlowableFromArray
的slowPath
方法
@Override void slowPath(long r) {
long e = 0;
T[] arr = array;
int f = arr.length;
int i = index;
Subscriber < ?super T > a = actual;
for (;;) {
while (e != r && i != f) {
if (cancelled) {
return;
}
T t = arr[i];
if (t == null) {
a.onError(new NullPointerException("array element is null"));
return;
} else {
a.onNext(t);
}
e++;
i++;
}
if (i == f) {
if (!cancelled) {
a.onComplete();
}
return;
}
r = get();
if (e == r) {
index = i;
r = addAndGet( - e);
if (r == 0L) {
return;
}
e = 0L;
}
}
}
}
需要if (i == f) f 是这个数据的大小,i是当前发送数据的个数,所以不会调用onComplete
休息一下
这是几种被观察者实现的接口
- Observable 接口 ObservableSource
- Flowable 接口 Publisher
- Single 接口 SingleSource
- Completable 接口 CompletableSource
- Maybe 接口 MaybeSource
梳理完了两个被观察者,发现Flowable支持背压,父类是Publisher;Observable不支持背压,父类是ObservableSource,他们的实现方式,与其的操作符,到最后的观察者,都有些不同,他们是完全独立开的。各自之间也互不影响。
Single
单值相应的模式: 就是只有一个值呗?
Completable
表示没有任何值但仅指示完成或异常的延迟计算。
Maybe
maybe 可以当成上面两个的合体吧!
后面的三种,就不细掰了,我就是这么不求甚解。
二、操作符
操作符基本就没有改变,但还是会发现,我擦,from没了,可以使用fromIterable
之前的actionx 也替换了Action \ Consumer \ BiConsumer
Func也跟action一样, 名字改变了Function
感觉这样是正经Rx了。
三、线程切换
当然现场切换没有发生改变,用法还是一样,但是之前没有看过源码,不知道怎样神奇的把线程切换了,难道是来自东方的神秘力量。趁着还有时间,撸一下代码。
在调用subscribeOn(Schedulers.io())
之后,会创建ObservableSubscribeOn
parent.setDisposable(scheduler.scheduleDirect(new Runnable() {
@Override
public void run() {
source.subscribe(parent);
}
}
));
在这个过程中,会把source也就是ObservableSource在线程中订阅,同时也把把传入的Observer变成SubscribeOnObserver。若指定的是io线程,可以在IoScheduler
中看见对线程的管理
在调用observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
时,会产生一个ObservableObserveOn,同时还会把Observer变成ObserveOnObserver,可以发现在HandlerScheduler
,在ui线程调用了ObserveOnObserver的run
方法
四、Rxjava的数据传递
Rxjava是我在工作这几个月最喜欢的框架,没有之一。完全解决了我这个有洁癖的人在打代码时的玻璃心。
虽然重复造轮轮子是没有必要的(我也造不出来),但是为了全面的了解Rxjava,我也准备简单的实现一下,数据在每个操作符之中传输的整个过程。
在实现之前先猜想一下大概的过程吧:
我的需求是在一个static方法中产生一个数值,并且通过一层层的接口传递下去,下面的操作符的人参是上一个的返回值,最后输出,我就模仿着Rx的 Maybe 的名字实现吧。
- 首先我要一直‘点’下去的话Maybe 一定要返回自己
- 接口要一层层的传进去,这样的话就可以在发射数据时,发原始数据传入这个一堆的接口,然后每个接口计算自己的实现。
- 最后返回结果
之后就是仿造源码完成这段需求了,当然这些方法也都简单写了,就是为了弄清楚思路:
1、创建一个MaybeSource,我们的Maybe 和 各个操作符都会实现它。
public interface MaybeSource {
void subscribe(MaybeObserver observer);
}
2、创建一个MaybeObserver, 这就是最后绑定的时候的接口
public interface MaybeObserver {
void onSuccess(int value);
}
3、创建Function, 这个在操作符中用于实现
public interface Function {
int apply(int t);
}
4、当然少不了Maybe, 这里就实现just和map两个方法吧
public abstract class Maybe implements MaybeSource {
public static Maybe just(int item) {
return new MaybeJust(item);
}
public final Maybe map(Function mapper) {
return new MaybeMap(this, mapper);
}
}
5、just实际返回的对象是MaybeJust,他的父类是Maybe
public class MaybeJust extends Maybe {
final int value;
public MaybeJust(int value) {
this.value = value;
}
@Override
public void subscribe(MaybeObserver observer) {
observer.onSuccess(value);
}
}
6、map实际返回的对象是MaybeMap,他的父类是Maybe
public class MaybeMap extends Maybe {
final Function mapper;
final MaybeSource source;
public MaybeMap(MaybeSource source, Function mapper) {
this.source = source;
this.mapper = mapper;
}
@Override
public void subscribe(MaybeObserver observer) {
source.subscribe(new MapMaybeObserver(observer, mapper));
}
static final class MapMaybeObserver implements MaybeObserver {
final MaybeObserver actual;
final Function mapper;
MapMaybeObserver(MaybeObserver actual, Function mapper) {
this.actual = actual;
this.mapper = mapper;
}
@Override
public void onSuccess(int value) {
this.actual.onSuccess(this.mapper.apply(value));
}
}
}
7、在main中可以这么运行
Maybe
.just(1)
.map(new Function() {
@Override
public int apply(int t) {
return t + 1;
}
}).map(new Function() {
@Override
public int apply(int t) {
return t * 4;
}
}).subscribe(new MaybeObserver() {
@Override
public void onSuccess(int value) {
System.out.println(value);
}
});
8、运行结果,传入1,先+1, 在 * 4,最后结果应该是8
得到了期望的结果
RxJava 2.0 + Retrofit 2 .0
之前做过一个项目,没用什么架构,也没什么封装。但对我帮助最大的是,之前是不能接受这样的代码的,感觉看上去脑袋都大了。但看习惯了, 也就习惯了。
但平时自己弄个小项目还是使用mvp,自己的洁癖可能更加强烈一点
在Retrofit 中选择了Flowable作为返回值,支持背压,在2.0之后应该最为常用
@GET("/")
Flowable<ResponseBody> getText();
在RxJava 2.0 中使用CompositeDisposable做解除绑定的操作, Consumer 回调中使用了三个Consumer,作为成功、失败、完成的回调
public <T> void addSubscription(Flowable flowable,
final RxSubscriber<T> subscriber) {
if (mCompositeDisposable == null) {
mCompositeDisposable = new CompositeDisposable();
}
if (subscriber == null) {
Log.e(TAG, "rx callback is null");
return;
}
Disposable disposable = flowable.subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(new Consumer<T>() {
@Override
public void accept(T o) throws Exception {
subscriber.onNext(o);
}
},
new Consumer<Throwable>() {
@Override
public void accept(Throwable throwable)
throws Exception {
subscriber.onError(throwable);
}
},
new Action() {
@Override
public void run() throws Exception {
subscriber.onComplete();
}
});
此外,之前的项目后台接口也是奇葩,同一个人写的接口,接口的返回格式更是多种多样,还不改,没办法,客户端只能将就着服务端,谁叫我们是新来的呢。遇到这种问题,就不直接转成对象格式了,先转成ResponseBody得到Body,再拿出string来。
okhttp中response的body对象就是这个ResponseBody,他的string() 方法就可以获得整个body,然后再做json解析吧