ReactiveX-简介
ReactiveX是一个API，它有很多实现。
Observable补充了异步遍历的空白
| single items | multiple items | |
| synchronous | T getData() | Iterable<T> getData() |
| asynchronous | Future<T> getData() | Observable<T> getData() |
如果将Iterable看成是pull模式（因为是consumer阻塞向producer拉数据），Observable则是push模式（producer主动推数据给consumer）
| event | Iterable (pull) | Observable (push) |
| retrieve data | T next() | onNext(T) |
| discover error | throws Exception | onError(Exception) |
| complete | !hasNext() | onCompleted() |
对于下例getData方法来说，Observable可以有很多实现，但对于Observer来说如何实现并不重要。
public Observable<data> getData();
Iterable代码示例
getDataFromLocalMemory() .skip(10) .take(5) .map({ s -> return s + " transformed" }) .forEach({ println "next => " + it })
Observable代码示例
getDataFromNetwork() .skip(10) .take(5) .map({ s -> return s + " transformed" }) .subscribe({ println "onNext => " + it })
来简单看一下java8的
java8带来了Stream接口，其拥有的方法比如：filter、skip、map、reduce等
1 List<Double> origin = Arrays.asList(10.0, 20.0,30.0); 2 //java8中Collection接口新增了stream方法，它有default逻辑 3 //return StreamSupport.stream(spliterator(), false); 4 //可以猜测返回的Stream对象中会存在一个spliterator关联 5 Stream<Double> stream = origin.stream(); 6 //map操作并不会立即执行，而是会将原Stream包装成一个新的stream，该stream中就含有map逻辑 7 Stream<Double> mapStream = stream.map(x -> x + x * 0.05); 8 //reduce属于终端操作，此时就会完成之前的stream操作，最终产生结果。 9 //可以猜测，Stream内部会有一个数据源（spliterator），还应该通过一个链式结构维护着每一个流的中间操作，在调用终端操作时，会顺着这个链来执行。 10 Optional<Double> reduce = mapStream.reduce((sum, x) -> sum + x); 11 double result = reduce.orElse(0.0);
参考：http://reactivex.io/intro.html
