在Rxjava里面有几个角色我们需要弄明白：
Observable：
俗称被订阅者，被订阅者是事件的来源，接收订阅者(Observer)的订阅，然后通过发射器(Emitter)发射数据给订阅者。Observer：
俗称订阅者，注册过程传给被订阅者，订阅者监听开始订阅，监听订阅过程中会把Disposable传给订阅者，然后在被订阅者中的发射器(Emitter)发射数据给订阅者(Observer)。Emitter：
俗称发射器，在发射器中会接收下游的订阅者(Observer)，然后在发射器相应的方法把数据传给订阅者(Observer)。Consumer：
俗称消费器，消费器其实是Observer的一种变体，Observer的每一个方法都会对应一个Consumer，比如Observer的onNext、onError、onComplete、onSubscribe都会对应一个Consumer。Disposable：
是释放器，通常有两种方式会返回Disposable，一个是在Observer的onSubscribe方法回调回来，第二个是在subscribe订阅方法传consumer的时候会返回。
RxJava怎么通过被订阅者传给订阅者的过程是什么样的?
通常我们写一个从订阅到发送数据的示例如下:
Observable.create(new ObservableOnSubscribe<Integer>() {
@Override
public void subscribe(@NonNull ObservableEmitter<Integer> emitter) throws Throwable {
emitter.onNext(1);
emitter.onNext(2);
emitter.onNext(3);
emitter.onComplete();
}
}).subscribe(new Observer<Integer>() {
@Override
public void onSubscribe(@NonNull Disposable d) {
Log.d(TAG, "onSubscribe:" + d.getClass().getName());
}
@Override
public void onNext(@NonNull Integer integer) {
Log.d(TAG, "onNext: " + integer);
}
@Override
public void onError(@NonNull Throwable e) {
Log.d(TAG, "onError: " + e.getMessage());
}
@Override
public void onComplete() {
Log.d(TAG, "onComplete");
}
});
相信这是最简单的事件发送的示例，这没什么好说的，那它们是怎么发送数据，接收数据的呢，下面我会把代码拆分来看，因为现在是链式调用，我把代码拆分如下:
订阅过程
这里把创建observable和observer、以及发起订阅分别拆开来写，后面方便我们分析代码，首先是第一步发起订阅observable.subscribe(observer)：
@Override
public final void subscribe(@NonNull Observer<? super T> observer) {
try {
subscribeActual(observer);
} catch (NullPointerException e) { // NOPMD
throw e;
} catch (Throwable e) {
NullPointerException npe = new NullPointerException("Actually not, but can't throw other exceptions due to RS");
throw npe;
}
}
observable的订阅方法关键一句subscribeActual(observer)，这里提一句，所有的被观察者的订阅入口都是subscribeActual方法，而subscribeActual在被观察者中是抽象方法，因此看对应的observable子类实现的逻辑，在上面通过Observable.create创建的被观察者是ObservableCreate， 它是Observable的子类，我么需要明确，RxJava中的操作符都会对应一个Observable的子类，比如just操作符对应的是ObservableJust的被观察者，好了，我们看ObservableCreate的subscribeActual实现：
@Override
protected void subscribeActual(Observer<? super T> observer) {
//创建发射器，并且把下游的observer给发射器
CreateEmitter<T> parent = new CreateEmitter<>(observer);
//给下游的observer添加被订阅的监听
observer.onSubscribe(parent);
try {
//给上游的ObservableOnSubscribe添加订阅，并且把下游的observer给上游的ObservableOnSubscribe
source.subscribe(parent);
} catch (Throwable ex) {
Exceptions.throwIfFatal(ex);
parent.onError(ex);
}
}
先是创建CreateEmitter类型的发射器，把下游的observer传给发射器，注意此处的发射器是实现了Disposable接口，所以紧接着会把发射器通过下游的观察者的onSubscribe方法传给下游观察者，注意此处传的是Disposable对象。
小总结
订阅是从下游的Observer向上游的Observable发送订阅，然后在订阅的过程中，给下游的Observer发送订阅监听，并且给上游的被观察者添加订阅。
发送数据
上面我们知道在ObservableCreate的subscribeActual方法中给上游的ObservableOnSubscribe添加了onSubscribe订阅过程，并且把当前的发射器传给了ObservableOnSubscribe，而在我们上面的示例中定义的ObservableOnSubscribe内部类的subscribe方法通过传过来的发射器添加了如下代码:
emitter.onNext(1);
emitter.onNext(2);
emitter.onNext(3);
emitter.onComplete();
所以到这里可以看到是通过发射器的onNext和onComplete发送数据，而emitter是上面订阅过程传过来的CreateEmitter，所以直接看它的onNext和onComplete：
@Override
public void onNext(T t) {
if (t == null) {
onError(ExceptionHelper.createNullPointerException("onNext called with a null value."));
return;
}
//如果isDisposed为false，则可以继续发送数据
if (!isDisposed()) {
observer.onNext(t);
}
}
很简单，给observer发送数据，而当前的observer是订阅过程中传进来的下游observer，所以大家明白了吧，最终是下游的observer接收到数据。
小总结
发送主要通过上游的被观察者通知发射器，然后发射器会发送给下游的observer。
Observer处理完onComplete后会还能onNext吗?
上面我们看到emitter.onNext三次完了后，会发送onComplete事件，那onComplete处理啥呢：
@Override
public void onComplete() {
if (!isDisposed()) {
try {
observer.onComplete();
} finally {
dispose();
}
}
}
这是发射器中onComplete的定义，dispose方法是控制是否还能发送数据，其实这里的 CreateEmitter它是一个AtomicReference<Disposable>原子类包装Disposable的实现类，而我们dispose方法正是将该原子类添加了常量的DISPOSED，而在onNext方法中通过判断isDisposed是否为false才能继续发送数据。而isDisposed什么时候为false呢？当AtomicReference<Disposable>中的包装对象不是DISPOSED。所以我们的onComplete是用来控制不能发送数据的。
可以通过如下代码测试：
emitter.onNext(1);
emitter.onNext(2);
emitter.onComplete();
emitter.onNext(3);
看看下游的observer是否还能收到3的数据。
小总结
onComplete是用来控制不能发送数据的，也就是不能onNext了，包括onError也是不能再发送onNext数据了，该方法中也是调用了dispose方法。
RxJava中map、flatMap的区别，你还用过其他哪些操作符?
map和flatMap是我们经常用的转换操作，我们先看看map如何使用：
Observable<Integer> createObservable = Observable.create(new ObservableOnSubscribe<Integer>() {
@Override
public void subscribe(@NonNull ObservableEmitter<Integer> emitter) throws Throwable {
emitter.onNext(1);
emitter.onNext(2);
emitter.onNext(3);
emitter.onComplete();
}
});
Observable<String> mapObservable = createObservable.map(new Function<Integer, String>() {
@Override
public String apply(Integer integer) throws Throwable {
return String.valueOf(integer + 1);
}
});
Observer<String> observer = new Observer<String>() {
@Override
public void onSubscribe(@NonNull Disposable d) {
Log.d(TAG, "onSubscribe:" + d.getClass().getName());
}
@Override
public void onNext(@NonNull String string) {
Log.d(TAG, "onNext: " + string);
}
@Override
public void onError(@NonNull Throwable e) {
Log.d(TAG, "onError: " + e.getMessage());
}
@Override
public void onComplete() {
Log.d(TAG, "onComplete");
}
};
mapObservable.subscribe(observer);
}
通过createObservable的map操作生成了一个mapObservable的被观察者，最终通过mapObservable与observer形成订阅关系，通过createObservable的map操作生成了一个mapObservable的被观察者，最终通过mapObservable与observer形成订阅关系，
Observable<Integer> flatMapObservable = mapObservable.flatMap(new Function<String, ObservableSource<Integer>>() {
@Override
public ObservableSource<Integer> apply(String s) throws Throwable {
return Observable.create(new ObservableOnSubscribe<Integer>() {
@Override
public void subscribe(@NonNull ObservableEmitter<Integer> emitter) throws Throwable {
emitter.onNext(Integer.valueOf(s)+1);
emitter.onComplete();
}
});
}
});
flatMapObservable.subscribe(observer);
在上面的mapObservable基础上通过flatMap返回flatMapObservable，最后通过flatMapObservable订阅observer。flatMap的Function第二个泛型是ObservableSource类型的，Observable的父类是ObservableSource类型，因此第二个参数返回Observable也可以。
从上面可以看出map是通过原始数据类型返回另外一种数据类型，而flatMap是通过原始数据类型返回另外一种被观察者。
关于面试也有问flatMap和concatMap的区别，下面我通过一个例子来演示他们的区别:
Observable<String> createObservable = Observable.just("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9");
Observable<Integer> flatMapObservable = createObservable.flatMap(new Function<String, ObservableSource<Integer>>() {
@Override
public ObservableSource<Integer> apply(String s) throws Throwable {
if (s.equals("2")) {
return Observable.create(new ObservableOnSubscribe<Integer>() {
@Override
public void subscribe(@NonNull ObservableEmitter<Integer> emitter) throws Throwable {
emitter.onNext(Integer.valueOf(s) + 1);
emitter.onComplete();
}
}).delay(500, TimeUnit.MILLISECONDS);
} else {
return Observable.create(new ObservableOnSubscribe<Integer>() {
@Override
public void subscribe(@NonNull ObservableEmitter<Integer> emitter) throws Throwable {
emitter.onNext(Integer.valueOf(s) + 1);
emitter.onComplete();
}
});
}
}
});
Observable<Integer> observeOnObservable = flatMapObservable.subscribeOn(Schedulers.io()).observeOn(AndroidSchedulers.mainThread());
Observer<Integer> observer = new Observer<Integer>() {
@Override
public void onSubscribe(@NonNull Disposable d) {
Log.d(TAG, "onSubscribe:" + d.getClass().getName());
}
@Override
public void onNext(@NonNull Integer string) {
Log.d(TAG, "onNext: " + string);
}
@Override
public void onError(@NonNull Throwable e) {
Log.d(TAG, "onError: " + e.getMessage());
}
@Override
public void onComplete() {
Log.d(TAG, "onComplete");
}
};
observeOnObservable.subscribe(observer);
在上面flatMap操作过程中为了演示flatMap和concatMap的区别，在数据为2的时候让返回的observable延迟500毫秒，我们看到的结果如下:
上面例子中3是由2的发射数据发射过来的，而正好数据为2的时候让延迟了500毫秒，那如果换成concatMap结果是按照发射数据的顺序来返回的。
concatMap和flatMap的功能是一样的， 将一个发射数据的Observable变换为多个Observables，然后将它们发射的数据放进一个单独的Observable。只不过最后合并ObservablesflatMap采用的merge，而concatMap采用的是连接(concat)。
他们的区别在于：concatMap是有序的，flatMap是无序的，concatMap最终输出的顺序与原序列保持一致，而flatMap则不一定，有可能出现交错。
关于其他的操作符比如merge、concat、zip都是合并，interval是周期执行，timer是延迟发送数据。
Maybe、Observer、Single、Flowable、Completable几种观察者的区别，以及他们在什么场景用？
其实想知道它们的区别，我们直接看对应的Observer的方法有哪些:
- Maybe
Maybe从字面意思是可能的意思，看下MaybeObserver接口：
public interface MaybeObserver<@NonNull T> {
void onSubscribe(@NonNull Disposable d);
void onSuccess(@NonNull T t);
void onError(@NonNull Throwable e);
void onComplete();
}
它没有onNext方法，也就是说不能发多条数据，如果回调到onSuccess再不能发消息了，如果直接回调onComplete相当于没发数据，也就是说Maybe可能不发送数据，如果发送数据只会发送单条数据
Observer
这个不用多说了，它是能发送多条数据的，直到发送onError或onComplete才不会再发送数据了，当然它也是可以不发送数据的，直接发送onError或onComplete。Single
public interface SingleObserver<@NonNull T> {
void onSubscribe(@NonNull Disposable d);
void onSuccess(@NonNull T t);
void onError(@NonNull Throwable e);
}
single也是发送单条数据，单是它要么成功要么失败。
Flowable
Flowable没有FlowableObserver接口，它是由FlowableSubscriber代表观察者，Flowable在后面被压的时候讲，我们只要知道它是被压策略的一个被观察者。Completable
public interface CompletableObserver {
void onSubscribe(@NonNull Disposable d);
void onComplete();
void onError(@NonNull Throwable e);
}
Completable不发送数据，只会发送成功或失败的事件，当然这个用得很少。
小总结
从上面各个对应的observer接口来看，如果只想发一条数据，或者不发数据就用Maybe，如果想法多条数据或者不发数据就用Observable，如果只发一条数据或者失败就用Single，如果想用背压策略使用Flowable，如果不发数据就用Completable。
RxJava切换线程是怎么回事?
大家都知道RxJava切换线程使用subscribeOn指定被观察者的在哪个线程执行，使用observeOn指定观察者在哪个线程执行，通常我们写法如下:
subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
subscribeOn会返回一个ObservableSubscribeOn，它是一个Observable，根据前面介绍的订阅流程，我们直接看ObservableSubscribeOn的subscribeActual操作：
@Override
public void subscribeActual(final Observer<? super T> observer) {
//创建了内部的Observer，其实这里类似上面介绍的Observable.create创建的发射器，只不过发射器是Emitter
final SubscribeOnObserver<T> parent = new SubscribeOnObserver<>(observer);
//给下游的observer添加订阅的监听
observer.onSubscribe(parent);
//给SubscribeOnObserver设置disposable对象
parent.setDisposable(scheduler.scheduleDirect(new SubscribeTask(parent)));
}
创建了SubscribeOnObserver对象，它是Observer类型的，其实类似上面介绍的Observable.create创建的发射器，只不过发射器是Emitter类型。接着给下游的observer添加订阅的监听，最后是给SubscribeOnObserver设置disposable对象，还记得在observable.create最后一步是给上游的ObservableOnSubscribe添加订阅吗，那我们看看此处是如果给上游的observable添加订阅的，首先scheduler是Schedulers.io()，最终它是一个IoScheduler对象，里面是通过CachedWorkerPool内部类创建了线程池，创建线程池如下:
evictor = Executors.newScheduledThreadPool(1, EVICTOR_THREAD_FACTORY);
到了最后还是通过线程池执行Runnable来添加上游Observable的订阅，并且把当前创建的SubscribeOnObserver传给了上游的observable，这个跟我们上面介绍Observable.create中给上游的ObservableOnSubscribe添加订阅是一样的。
小总结
subscribeOn实际是创建了ObservableSubscribeOn的Observable，它的订阅方法里面创建了SubscribeOnObserver，通过线程池执行Runnable来达到上游Observable的订阅在子线程中执行，这就是为什么subscribeOn能控制observable在哪个线程中执行的原因。
observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
同样如此observeOn也会有对应的observable，它是ObservableObserveOn，我们直接看它订阅的方法：
我们的重点不在下游的observer订阅监听这，在ObserveOnObserver的onNext方法中，会调用schedule方法，最终是通过HandlerWorker的schedule执行ObserveOnObserver，因为ObserveOnObserver也是一个runnable实现类，HandlerWorker中的schedule方法是通过主线程的Handler给主线程发送了一个Message，所以我们回到ObserveOnObserver的run方法，在run方法中会执行下游的onNext、onError等方法，所以这就是为什么observeOn能让observer能在主线程中执行。
小总结
observeOn实际是创建了ObservableObserveOn的Observable，它的订阅方法里面创建了ObserveOnObserver，而ObserveOnObserver是实现了Runnable接口，把它包装成message给主线程的Handler发送一条消息，而ObserveOnObserver的run方法中会给下游的Observer发送数据。所以这就是observeOn能让observer在哪个线程中执行。
RxJava的subscribeOn只有第一次生效？
如果你理解了订阅的过程，其实该问题很好理解，subscribeOn是规定上游的observable在哪个线程中执行，如果我们执行多次的subscribeOn的话，从下游的observer到上游的observable的订阅过程，最开始调用的subscribeOn返回的observable会把后面执行的subscribeOn返回的observable给覆盖了，因此我们感官的是只有第一次的subscribeOn能生效。
那如何才能知道它实际在里面生效了呢，我们可以通过doOnSubscribe来监听切实发生线程切换了
RxJava的observeOn多次调用哪个有效?
上面分析了observeOn是指定下游的observer在哪个线程中执行，所以这个更好理解，看observeOn下一个observer是哪一个，所以多次调用observeOn肯定是最后一个observeOn控制有效。
RxJava1.0、RxJava2.0、RxJava3.0有什么区别？
RxJava2.0相比于RxJava1.0
- 添加背压的策略Flowable
- 添加Observer的变体consumer
- ActionN 和 FuncN 改名（Action0 改名成Action，Action1改名成Consumer，而Action2改名成了BiConsumer，而Action3 - Action9都不再使用了，ActionN变成了Consumer<Object[]> 。Func改名成Function，Func2改名成BiFunction，Func3 - Func9 改名成 Function3 - Function9，FuncN 由 Function<Object[], R> 取代。）
- Observable.OnSubscribe 变成 ObservableOnSubscribe
- ObservableOnSubscribe 中使用 ObservableEmitter 发射数据给 Observer，在RxJava中使用Subscriber发射数据。
- Subscription 改名为 Disposable
RxJava3.0相比与RxJava2.0
- 提供Java 8 lambda友好的API
- 删除Maybe.toSingle(T)
- 删除Flowable.subscribe(4 args)
- 删除Observable.subscribe(4 args)
- 删除Single.toCompletable()
RxJava内存泄漏问题？
在页面销毁后，Observable仍然还有事件等待发送和处理，这个时候会导致Activity回收失败，从而内存泄漏。
解决rxjava内存泄漏的主要方式是在页面关闭之前取消所有的订阅。
a.使用Disposable，关闭页面时调用dispose()取消订阅
b.使用CompositeDisposable，添加一组Disposable，在关闭页面时同时取消订阅。使用框架自定义取消订阅，其原理是跟Activity生命周期进行绑定，在摧毁是取消订阅。（RxLifeCycle）
