1. 定义
RxJava在GitHub的介绍：
RxJava：a library for composing asynchronous and event-based programs using observable sequences for the Java VM // 翻译：RxJava 是一个在 Java VM 上使用可观测的序列来组成异步的、基于事件的程序的库
- 总结：
RxJava是一个 基于事件流、实现异步操作的库。
2. 原理
-
RxJava：基于 一种扩展的观察者模式 RxJava的扩展观察者模式中有4个角色：
| 角色 | 作用 |
|---|---|
| 被观察者（Observable） | 产生事件 |
| 观察者（Observer） | 接收事件，并给出响应动作 |
| 订阅（Subscribe） | 连接 被观察者 & 观察者， 相当于注册监听 |
| 事件（Event） | 被观察者 & 观察者 沟通的载体 |
- 这里用两根水管代替观察者和被观察者, 用通俗易懂的话把它们的关系解释清楚, 在这里我将从事件流这个角度来说明RxJava的基本工作原理。
先假设有两根水管：上面一根水管为事件产生的水管，叫它上游吧，下面一根水管为事件接收的水管叫它下游吧。
两根水管通过一定的方式连接起来，使得上游每产生一个事件，下游就能收到该事件。
这里的上游和下游就分别对应着RxJava中的Observable和Observer，它们之间的连接就对应着subscribe()，因此这个关系用RxJava来表示就是：
ChapterOne： public static void case1() { Observable.create(new ObservableOnSubscribe<Integer>() { @Override public void subscribe(ObservableEmitter<Integer> emitter) throws Exception { emitter.onNext(1); emitter.onNext(2); emitter.onNext(3); emitter.onComplete(); } }).subscribe(new Observer<Integer>() { @Override public void onSubscribe(Disposable d) { Log.d(TAG, "onSubscribe"); } @Override public void onNext(Integer value) { Log.d(TAG, "onNext: value = " + value); } @Override public void onError(Throwable e) { Log.d(TAG, "onError: " + e.toString()); } @Override public void onComplete() { Log.d(TAG, "onComplete"); } }); }
打印结果如下：
08-05 17:00:05.072 24086 24086 D ChapterOne: onSubscribe
08-05 17:00:05.073 24086 24086 D ChapterOne: onNext: value = 1
08-05 17:00:05.073 24086 24086 D ChapterOne: onNext: value = 2
08-05 17:00:05.073 24086 24086 D ChapterOne: onNext: value = 3
08-05 17:00:05.073 24086 24086 D ChapterOne: onComplete
注意: 只有当上游和下游建立连接之后, 上游才会开始发送事件. 也就是调用了subscribe() 方法之后才开始发送事件.
- 接下来解释一下其中两个陌生的玩意：
ObservableEmitter和Disposable.
ObservableEmitter： Emitter是发射器的意思，那就很好猜了，这个就是用来发出事件的，它可以发出三种类型的事件，通过调用emitter的
onNext(T value)、onComplete()和onError(Throwable error)就可以分别发出next事件、complete事件和error事件。但是，请注意，并不意味着你可以随意乱七八糟发射事件，需要满足一定的规则：
(1) 上游可以发送无限个onNext, 下游也可以接收无限个onNext.
(2) 当上游发送了一个onComplete后, 上游onComplete之后的事件将会继续发送, 而下游收到onComplete事件之后将不再继续接收事件.
(3) 当上游发送了一个onError后, 上游onError之后的事件将继续发送, 而下游收到onError事件之后将不再继续接收事件.
(4) 上游可以不发送onComplete或onError.
(5) 最为关键的是onComplete和onError必须唯一并且互斥, 即不能发多个onComplete, 也不能发多个onError, 也不能先发一个onComplete, 然后再发一个onError, 反之亦然
注: 关于onComplete和onError唯一并且互斥这一点, 是需要自行在代码中进行控制, 如果你的代码逻辑中违背了这个规则, **并不一定会导致程序崩溃.
** 比如发送多个onComplete是可以正常运行的, 依然是收到第一个onComplete就不再接收了, 但若是发送多个onError, 则收到第二个onError事件会导致程序会崩溃.
| 只发送onNext事件 |
 |
| 发送onComplete事件 |
 |
| 发送onError事件 |
 |
-
介绍了ObservableEmitter, 接下来介绍Disposable, 这个单词的字面意思是一次性用品,用完即可丢弃的. 那么在RxJava中怎么去理解它呢, 对应于上面的水管的例子, 我们可以把它理解成两根管道之间的一个机关, 当调用它的
dispose()方法时, 它就会将两根管道切断, 从而导致下游收不到事件. 相当于我们平时注册监听后，用完了，要反注册监听。
注意: 调用dispose()并不会导致上游不再继续发送事件, 上游会继续发送剩余的事件.
ChapterOne： public static void case2() { Observable.create(new ObservableOnSubscribe<Integer>() { @Override public void subscribe(ObservableEmitter<Integer> emitter) throws Exception { Log.d(TAG, "emit 1"); emitter.onNext(1); Log.d(TAG, "emit 2"); emitter.onNext(2); Log.d(TAG, "emit 3"); emitter.onNext(3); Log.d(TAG, "emit onComplete"); emitter.onComplete(); Log.d(TAG, "emit 4"); emitter.onNext(4); } }).subscribe(new Observer<Integer>() { private Disposable mDisposable; private int mCount = 0; @Override public void onSubscribe(Disposable d) { Log.d(TAG, "onSubscribe"); mDisposable = d; } @Override public void onNext(Integer value) { Log.d(TAG, "onNext: value = " + value); mCount++; if (mCount == 2) { Log.d(TAG, "dispose"); mDisposable.dispose(); Log.d(TAG, "isDisposed : " + mDisposable.isDisposed()); } } @Override public void onError(Throwable e) { Log.d(TAG, "onError: " + e.toString()); } @Override public void onComplete() { Log.d(TAG, "onComplete"); } }); }
打印结果如下：
08-05 17:06:53.809 24399 24399 D ChapterOne: onSubscribe 08-05 17:06:53.809 24399 24399 D ChapterOne: emit 1 08-05 17:06:53.809 24399 24399 D ChapterOne: onNext: value = 1 08-05 17:06:53.809 24399 24399 D ChapterOne: emit 2 08-05 17:06:53.809 24399 24399 D ChapterOne: onNext: value = 2 08-05 17:06:53.809 24399 24399 D ChapterOne: dispose 08-05 17:06:53.809 24399 24399 D ChapterOne: isDisposed : true 08-05 17:06:53.809 24399 24399 D ChapterOne: emit 3 08-05 17:06:53.809 24399 24399 D ChapterOne: emit onComplete 08-05 17:06:53.809 24399 24399 D ChapterOne: emit 4
- 另外,
subscribe()有多个重载的方法:
public final Disposable subscribe() {} public final Disposable subscribe(Consumer<? super T> onNext) {} public final Disposable subscribe(Consumer<? super T> onNext, Consumer<? super Throwable> onError) {} public final Disposable subscribe(Consumer<? super T> onNext, Consumer<? super Throwable> onError, Action onComplete) {} public final Disposable subscribe(Consumer<? super T> onNext, Consumer<? super Throwable> onError, Action onComplete, Consumer<? super Disposable> onSubscribe) {} public final void subscribe(Observer<? super T> observer) {}
3. 线程调度
- 正常情况下, 上游和下游是工作在同一个线程中的, 也就是说上游在哪个线程发事件, 下游就在哪个线程接收事件.
ChapterOne： public static void case3() { Observable.create(new ObservableOnSubscribe<Integer>() { @Override public void subscribe(ObservableEmitter<Integer> emitter) throws Exception { Log.d(TAG, "subscribe: thread = " + Thread.currentThread()); emitter.onNext(1); emitter.onComplete(); } }).subscribe(new Consumer<Integer>() { @Override public void accept(Integer integer) throws Exception { Log.d(TAG, "accept: thread = " + Thread.currentThread()); } }); }
打印结果如下：
08-05 19:27:09.926 29640 29640 D ChapterOne: subscribe: thread = Thread[main,5,main]
08-05 19:27:09.926 29640 29640 D ChapterOne: accept: thread = Thread[main,5,main]
- 对于一般的需求场景，需要在子线程中实现耗时的操作；然后回到主线程实现
UI操作。怎么办？
解决方案：采用 RxJava内置的线程调度器（ Scheduler ），即通过 功能性操作符subscribeOn（） & observeOn（）实现。
作用：线程控制，即指定 被观察者 （Observable） / 观察者（Observer） 的工作线程类型
线程类型：
| 类型 | 含义 | 应用场景 |
|---|---|---|
| Schedulers.immediate() | 当前线程 = 不指定线程 | 默认 |
| AndroidSchedulers.mainThread() | Android主线程 | 操作UI |
| Schedulers.newThread() | 常规新线程 | 耗时等操作 |
| Schedulers.io() | io操作线程 | 网络请求、读写文件等io密集型操作 |
| Schedulers.computation() | CPU计算操作线程 | 大量计算操作 |
- 具体使用
public static void case4() { Observable.create(new ObservableOnSubscribe<Integer>() { @Override public void subscribe(ObservableEmitter<Integer> emitter) throws Exception { Log.d(TAG, "subscribe: thread = " + Thread.currentThread()); emitter.onNext(1); emitter.onComplete(); } }) .subscribeOn(Schedulers.io()) .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) .subscribe(new Consumer<Integer>() { @Override public void accept(Integer integer) throws Exception { Log.d(TAG, "accept: thread = " + Thread.currentThread()); } }); }
特殊注意：（1） 若Observable.subscribeOn（）多次指定被观察者 生产事件的线程，则只有第一次指定有效，其余的指定线程无效。
（2） 若Observable.observeOn（）多次指定观察者 接收 & 响应事件的线程，则每次指定均有效，即每指定一次，就会进行一次线程的切换。
ChapterOne： public static void case5() { Observable.create(new ObservableOnSubscribe<Integer>() { @Override public void subscribe(ObservableEmitter<Integer> emitter) throws Exception { Log.d(TAG, "subscribe: thread = " + Thread.currentThread()); emitter.onNext(1); emitter.onComplete(); } }) .subscribeOn(Schedulers.io()) .subscribeOn(Schedulers.newThread()) .doOnNext(new Consumer<Integer>() { @Override public void accept(Integer integer) throws Exception { Log.d(TAG, "doOnNext accept: thread = " + Thread.currentThread()); } }) .observeOn(Schedulers.computation()) .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) .subscribe(new Consumer<Integer>() { @Override public void accept(Integer integer) throws Exception { Log.d(TAG, "onNext: accept: thread = " + Thread.currentThread()); } }); }
- 实例：读写数据库
public Observable<List<Record>> readAllRecords() { return Observable.create(new ObservableOnSubscribe<List<Record>>() { @Override public void subscribe(ObservableEmitter<List<Record>> emitter) throws Exception { Cursor cursor = null; try { cursor = getReadableDatabase().rawQuery("select * from " + TABLE_NAME, new String[]{}); List<Record> result = new ArrayList<>(); while (cursor.moveToNext()) { result.add(Db.Record.read(cursor)); } emitter.onNext(result); emitter.onComplete(); } finally { if (cursor != null) { cursor.close(); } } } }).subscribeOn(Schedulers.io()).observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()); } readAllRecords().subscribe(new Consumer<List<Record>>() { @Override public void accept(List<Record> recordList) throws Exception { } })
4. RxJava相关的库
本系列文章参考：
1、RxJava操作符（一）Creating Observables
