RxJava2 源码分析

前言

很多项目使用流行的Rxjava2 + Retrofit搭建网络框架，Rxjava现在已经发展到Rxjava2，之前一直都只是再用Rxjava，但从来没有了解下Rxjava的内部实现，接下来一步步来分析Rxjava2的源码，Rxjava2分Observable和Flowable两种（无被压和有被压），我们今天先从简单的无背压的observable来分析。源码基于rxjava:2.1.1。

一、Rxjava如何创建事件源、发射事件、何时发射事件、如何将观察者和被观察者关联起来

简单的例子

先来段最简单的代码，直观的了解下整个Rxjava运行的完整流程。

private void doSomeWork() {
        Observable<String> observable =  Observable.create(new ObservableOnSubscribe<String>() {
            @Override
            public void subscribe(ObservableEmitter<String> e) throws Exception {
                e.onNext("a");
                e.onComplete();
            }
        });
        Observer observer = new Observer<String>() {

            @Override
            public void onSubscribe(Disposable d) {
                Log.i("lx", " onSubscribe : " + d.isDisposed());
            }

            @Override
            public void onNext(String str) {
                Log.i("lx", " onNext : " + str);
            }

            @Override
            public void onError(Throwable e) {
                Log.i("lx", " onError : " + e.getMessage());
            }

            @Override
            public void onComplete() {
                Log.i("lx", " onComplete");
            }
        };
        observable.subscribe(observer);
    }

 

上面代码之所以将observable和observer单独声明，最后再调用observable.subscribe(observer);
是为了分步来分析：

1. 被观察者 Observable 如何生产事件的
2. 被观察者 Observable 何时生产事件的
3. 观察者Observer是何时接收到上游事件的
4. Observable 与Observer是如何关联在一起的

Observable

Observable是数据的上游，即事件生产者
首先来分析事件是如何生成的，直接看代码 Observable.create()方法。

@SchedulerSupport(SchedulerSupport.NONE)
    public static <T> Observable<T> create(ObservableOnSubscribe<T> source) {    // ObservableOnSubscribe 是个接口，只包含subscribe方法，是事件生产的源头。
        ObjectHelper.requireNonNull(source, "source is null"); // 判空
        return RxJavaPlugins.onAssembly(new ObservableCreate<T>(source));
    }

最重要的是RxJavaPlugins.onAssembly(new ObservableCreate<T>(source));这句代码。继续跟踪进去

/**
     * Calls the associated hook function.
     * @param <T> the value type
     * @param source the hook's input value
     * @return the value returned by the hook
     */
    @SuppressWarnings({ "rawtypes", "unchecked" })
    @NonNull
    public static <T> Observable<T> onAssembly(@NonNull Observable<T> source) {
        Function<? super Observable, ? extends Observable> f = onObservableAssembly;
        if (f != null) {
            return apply(f, source);
        }
        return source;
    }

 

看注释，原来这个方法是个hook function。 通过调试得知静态对象onObservableAssembly默认为null， 所以此方法直接返回传入的参数source。
onObservableAssembly可以通过静态方法RxJavaPlugins. setOnObservableAssembly ()设置全局的Hook函数， 有兴趣的同学可以自己去试试。 这里暂且不谈，我们继续返回代码。
现在我们明白了:

 Observable<String> observable=Observable.create(new ObservableOnSubscribe<String>() {
　　...
　　...
})

 

相当于：

Observable<String> observable=new ObservableCreate(new ObservableOnSubscribe<String>() {
　　...
　　...
}))

 

好了，至此我们明白了，事件的源就是new ObservableCreate()对象，将ObservableOnSubscribe作为参数传递给ObservableCreate的构造函数。
事件是由接口ObservableOnSubscribe的subscribe方法上产的，至于何时生产事件，稍后再分析。

Observer

Observer 是数据的下游，即事件消费者
Observer是个interface，包含 ：

    void onSubscribe(@NonNull Disposable d);
    void onNext(@NonNull T t);
    void onError(@NonNull Throwable e);
    void onComplete();

上游发送的事件就是再这几个方法中被消费的。上游何时发送事件、如何发送，稍后再表。

subscribe

重点来了，接下来最重要的方法来了：observable.subscribe(observer);
从这个方法的名字就知道，subscribe是订阅，是将观察者(observer)与被观察者(observable)连接起来的方法。只有subscribe方法执行后，上游产生的事件才能被下游接收并处理。其实自然的方式应该是observer订阅(subscribe) observable, 但这样会打断rxjava的链式结构。所以采用相反的方式。
接下来看源码，只列出关键代码

public final void subscribe(Observer<? super T> observer) {
        ObjectHelper.requireNonNull(observer, "observer is null");
        ......
       observer = RxJavaPlugins.onSubscribe(this, observer); // hook ，默认直接返回observer
       ......
       subscribeActual(observer);  // 这个才是真正实现订阅的方法。
       ......
    }

// subscribeActual 是抽象方法，所以需要到实现类中去看具体实现，也就是说实现是在上文中提到的ObservableCreate中
protected abstract void subscribeActual(Observer<? super T> observer);

 

接下来我们来看ObservableCreate.java：

public ObservableCreate(ObservableOnSubscribe<T> source) {
        this.source = source;  // 事件源，生产事件的接口，由我们自己实现
    }

   @Override
    protected void subscribeActual(Observer<? super T> observer) {
        CreateEmitter<T> parent = new CreateEmitter<T>(observer); // 发射器
        observer.onSubscribe(parent);  //直接回调了观察者的onSubscribe

        try {
            // 调用了事件源subscribe方法生产事件，同时将发射器传给事件源。 
            // 现在我们明白了，数据源生产事件的subscribe方法只有在observable.subscribe(observer)被执行
              后才执行的。 换言之，事件流是在订阅后才产生的。
            //而observable被创建出来时并不生产事件，同时也不发射事件。
          source.subscribe(parent);  
        } catch (Throwable ex) {
            Exceptions.throwIfFatal(ex);
            parent.onError(ex);
        }
    }

 

现在我们明白了，数据源生产事件的subscribe方法只有在observable.subscribe(observer)被执行后才执行的。 换言之，事件流是在订阅后才产生的。而observable被创建出来时并不生产事件，同时也不发射事件。
接下来我们再来看看事件是如何被发射出去，同时observer是如何接收到发射的事件的
CreateEmitter<T> parent = new CreateEmitter<T>(observer);
CreateEmitter 实现了ObservableEmitter接口，同时ObservableEmitter接口又继承了Emitter接口。
CreateEmitter 还实现了Disposable接口，这个disposable接口是用来判断是否中断事件发射的。
从名称上就能看出，这个是发射器，故名思议是用来发射事件的，正是它将上游产生的事件发射到下游的。
Emitter是事件源与下游的桥梁。
CreateEmitter 主要包括方法：

void onNext(@NonNull T value);
    void onError(@NonNull Throwable error);
    void onComplete();
    public void dispose() ;
    public boolean isDisposed();

 

是不是跟observer的方法很像？
我们来看看CreateEmitter中这几个方法的具体实现：
只列出关键代码

public void onNext(T t) {
         if (!isDisposed()) { // 判断事件是否需要被丢弃
             observer.onNext(t); // 调用Emitter的onNext，它会直接调用observer的onNext
         }
      }
      public void onError(Throwable t) {
           if (!isDisposed()) {
                try {
                    observer.onError(t); // 调用Emitter的onError，它会直接调用observer的onError
                } finally {
                    dispose();  // 当onError被触发时，执行dispose(), 后续onNext，onError， onComplete就不会继
                                    续发射事件了
                }
            }
        }

       @Override
        public void onComplete() {
            if (!isDisposed()) {
                try {
                    observer.onComplete(); // 调用Emitter的onComplete，它会直接调用observer的onComplete
                } finally {
                    dispose();  // 当onComplete被触发时，也会执行dispose(), 后续onNext，onError， onComplete
                                      同样不会继续发射事件了
                }
            }
        }

 

CreateEmitter 的onError和onComplete方法任何一个执行完都会执行dispose()中断事件发射，所以observer中的onError和onComplete也只能有一个被执行。
现在终于明白了，事件是如何被发射给下游的。当订阅成功后，数据源ObservableOnSubscribe开始生产事件，调用Emitter的onNext，onComplete向下游发射事件，

Emitter包含了observer的引用，又调用了observer onNext，onComplete，这样下游observer就接收到了上游发射的数据。

总结

Rxjava的流程大概是：

1. Observable.create 创建事件源，但并不生产也不发射事件。
2. 实现observer接口，但此时没有也无法接受到任何发射来的事件。
3. 订阅 observable.subscribe(observer)， 此时会调用具体Observable的实现类中的subscribeActual方法，
   此时会才会真正触发事件源生产事件，事件源生产出来的事件通过Emitter的onNext，onError，onComplete发射给observer对应的方法由下游observer消费掉。从而完成整个事件流的处理。

     observer中的onSubscribe在订阅时即被调用，并传回了Disposable， observer中可以利用Disposable来随时中断事件流的发射。

今天所列举的例子是最简单的一个事件处理流程，没有使用线程调度，Rxjava最强大的就是异步时对线程的调度和随时切换观察者线程，未完待续。

 

上面分析了Rxjava是如何创建事件源，如何发射事件，何时发射事件，也清楚了上游和下游是如何关联起来的。
下面着重来分析下Rxjava强大的线程调度是如何实现的。

二、RxJava的线程调度机制

简单的例子

private void doSomeWork() {
        Observable.create(new ObservableOnSubscribe<String>() {
            @Override
            public void subscribe(ObservableEmitter<String> e) throws Exception {
                Log.i("lx", " subscribe: " + Thread.currentThread().getName());
                Thread.sleep(2000);
                e.onNext("a");
                e.onComplete();
            }
        }).subscribe(new Observer<String>() {
            @Override
            public void onSubscribe(Disposable d) {
                Log.i("lx", " onSubscribe: " + Thread.currentThread().getName());
            }
            @Override
            public void onNext(String str) {
                Log.i("lx", " onNext: " + Thread.currentThread().getName());
            }
            @Override
            public void onError(Throwable e) {
                Log.i("lx", " onError: " + Thread.currentThread().getName());
            }
            @Override
            public void onComplete() {
                Log.i("lx", " onComplete: " + Thread.currentThread().getName());
            }
        });
    }

运行结果：

com.rxjava2.android.samples I/lx:  onSubscribe: main
com.rxjava2.android.samples I/lx:  subscribe: main
com.rxjava2.android.samples I/lx:  onNext: main
com.rxjava2.android.samples I/lx:  onComplete: main

 

因为此方法笔者是在main线程中调用的，所以没有进行线程调度的情况下，所有方法都运行在main线程中。但我们知道Android的UI线程是不能做网络操作，也不能做耗时操作，所以一般我们把网络或耗时操作都放在非UI线程中执行。接下来我们就来感受下Rxjava强大的线程调度能力。

private void doSomeWork() {
        Observable.create(new ObservableOnSubscribe<String>() {
            @Override
            public void subscribe(ObservableEmitter<String> e) throws Exception {
                Log.i("lx", " subscribe: " + Thread.currentThread().getName());
                Thread.sleep(2000);
                e.onNext("a");
                e.onComplete();
            }
        }).subscribeOn(Schedulers.io()) //增加了这一句
          .subscribe(new Observer<String>() {
            @Override
            public void onSubscribe(Disposable d) {
                Log.i("lx", " onSubscribe: " + Thread.currentThread().getName());
            }
            @Override
            public void onNext(String str) {
                Log.i("lx", " onNext: " + Thread.currentThread().getName());
            }
            @Override
            public void onError(Throwable e) {
                Log.i("lx", " onError: " + Thread.currentThread().getName());
            }
            @Override
            public void onComplete() {
                Log.i("lx", " onComplete: " + Thread.currentThread().getName());
            }
        });
    }

运行结果：

com.rxjava2.android.samples I/lx:  onSubscribe: main
com.rxjava2.android.samples I/lx:  subscribe: RxCachedThreadScheduler-1
com.rxjava2.android.samples I/lx:  onNext: RxCachedThreadScheduler-1
com.rxjava2.android.samples I/lx:  onComplete: RxCachedThreadScheduler-1

只增加了subscribeOn这一句代码， 就发生如此神奇的现象，除了onSubscribe方法还运行在main线程（订阅发生的线程）其它方法全部都运行在一个名为RxCachedThreadScheduler-1的线程中。我们来看看rxjava是怎么完成这个线程调度的。

线程调度subscribeOn

首先我们先分析下Schedulers.io()这个东东。

 @NonNull
    public static Scheduler io() {
        return RxJavaPlugins.onIoScheduler(IO); // hook function
        // 等价于
        return IO;
    }

再看看IO是什么， IO是个static变量，初始化的地方是

IO = RxJavaPlugins.initIoScheduler(new IOTask()); // 又是hook function
// 等价于
IO = callRequireNonNull(new IOTask());
// 等价于
IO = new IOTask().call();

继续看看IOTask

static final class IOTask implements Callable<Scheduler> {
        @Override
        public Scheduler call() throws Exception {
            return IoHolder.DEFAULT;
            // 等价于
            return new IoScheduler();
        }
    }

代码层次很深，为了便于记忆，我们再回顾一下：

Schedulers.io()等价于 new IoScheduler()

    // Schedulers.io()等价于
    @NonNull
    public static Scheduler io() {
        return new IoScheduler();
    }

好了，排除了其他干扰代码，接下来看看IoScheduler()是什么东东了

IoScheduler看名称就知道是个IO线程调度器，根据代码注释得知，它就是一个用来创建和缓存线程的线程池。看到这个豁然开朗了，原来Rxjava就是通过这个调度器来调度线程的，至于具体怎么实现我们接着往下看

public IoScheduler() {
        this(WORKER_THREAD_FACTORY);
    }
    
    public IoScheduler(ThreadFactory threadFactory) {
        this.threadFactory = threadFactory;
        this.pool = new AtomicReference<CachedWorkerPool>(NONE);
        start();
    }

    @Override
    public void start() {
        CachedWorkerPool update = new CachedWorkerPool(KEEP_ALIVE_TIME, KEEP_ALIVE_UNIT, threadFactory);
        if (!pool.compareAndSet(NONE, update)) {
            update.shutdown();
        }
    }
    
    CachedWorkerPool(long keepAliveTime, TimeUnit unit, ThreadFactory threadFactory) {
            this.keepAliveTime = unit != null ? unit.toNanos(keepAliveTime) : 0L;
            this.expiringWorkerQueue = new ConcurrentLinkedQueue<ThreadWorker>();
            this.allWorkers = new CompositeDisposable();
            this.threadFactory = threadFactory;

            ScheduledExecutorService evictor = null;
            Future<?> task = null;
            if (unit != null) {
                evictor = Executors.newScheduledThreadPool(1, EVICTOR_THREAD_FACTORY);
                task = evictor.scheduleWithFixedDelay(this, this.keepAliveTime, this.keepAliveTime, TimeUnit.NANOSECONDS);
            }
            evictorService = evictor;
            evictorTask = task;
        }

从上面的代码可以看出，new IoScheduler()后Rxjava会创建CachedWorkerPool的线程池，同时也创建并运行了一个名为RxCachedWorkerPoolEvictor的清除线程，主要作用是清除不再使用的一些线程。

但目前只创建了线程池并没有实际的thread，所以Schedulers.io()相当于只做了线程调度的前期准备。

OK，终于可以开始分析Rxjava是如何实现线程调度的。回到Demo来看subscribeOn()方法的内部实现：

public final Observable<T> subscribeOn(Scheduler scheduler) {
        ObjectHelper.requireNonNull(scheduler, "scheduler is null");
        return RxJavaPlugins.onAssembly(new ObservableSubscribeOn<T>(this, scheduler));
    }

很熟悉的代码RxJavaPlugins.onAssembly,上一篇已经分析过这个方法，就是个hook function， 等价于直接return new ObservableSubscribeOn<T>(this, scheduler);， 现在知道了这里的scheduler其实就是IoScheduler。

跟踪代码进入ObservableSubscribeOn，
可以看到这个ObservableSubscribeOn 继承自Observable，并且扩展了一些属性，增加了scheduler。 各位看官，这不就是典型的装饰模式嘛，Rxjava中大量用到了装饰模式，后面还会经常看到这种wrap类。

上篇文章我们已经知道了Observable.subscribe()方法最终都是调用了对应的实现类的subscribeActual方法。我们重点分析下subscribeActual:

@Override
    public void subscribeActual(final Observer<? super T> s) {
        final SubscribeOnObserver<T> parent = new SubscribeOnObserver<T>(s);

        // 没有任何线程调度，直接调用的，所以下游的onSubscribe方法没有切换线程， 
        //本文demo中下游就是观察者，所以我们明白了为什么只有onSubscribe还运行在main线程
        s.onSubscribe(parent);

        parent.setDisposable(scheduler.scheduleDirect(new SubscribeTask(parent)));
    }

SubscribeOnObserver也是装饰模式的体现， 是对下游observer的一个wrap，只是添加了Disposable的管理。

接下来分析最重要的scheduler.scheduleDirect(new SubscribeTask(parent))

// 这个类很简单，就是一个Runnable，最终运行上游的subscribe方法
    final class SubscribeTask implements Runnable {
        private final SubscribeOnObserver<T> parent;

        SubscribeTask(SubscribeOnObserver<T> parent) {
            this.parent = parent;
        }

        @Override
        public void run() {
            source.subscribe(parent);
        }
    }
    @NonNull
    public Disposable scheduleDirect(@NonNull Runnable run, long delay, @NonNull TimeUnit unit) {
        // IoSchedular 中的createWorker()
        final Worker w = createWorker();
        // hook decoratedRun=run;
        final Runnable decoratedRun = RxJavaPlugins.onSchedule(run);
        // decoratedRun的wrap，增加了Dispose的管理
        DisposeTask task = new DisposeTask(decoratedRun, w);
        // 线程调度
        w.schedule(task, delay, unit);

        return task;
    }

回到IoSchedular

public Worker createWorker() {
        // 工作线程是在此时创建的
        return new EventLoopWorker(pool.get());
    }
    
    public Disposable schedule(@NonNull Runnable action, long delayTime, @NonNull TimeUnit unit) {
            if (tasks.isDisposed()) {
                // don't schedule, we are unsubscribed
                return EmptyDisposable.INSTANCE;
            }
            // action 中就包含上游subscribe的runnable
            return threadWorker.scheduleActual(action, delayTime, unit, tasks);
        }

最终线程是在这个方法内调度并执行的。

public ScheduledRunnable scheduleActual(final Runnable run, long delayTime, @NonNull TimeUnit unit, @Nullable DisposableContainer parent) {
        // decoratedRun = run, 包含上游subscribe方法的runnable
        Runnable decoratedRun = RxJavaPlugins.onSchedule(run);

        // decoratedRun的wrap，增加了dispose的管理
        ScheduledRunnable sr = new ScheduledRunnable(decoratedRun, parent);

        if (parent != null) {
            if (!parent.add(sr)) {
                return sr;
            }
        }

        // 最终decoratedRun被调度到之前创建或从线程池中取出的线程，
        // 也就是说在RxCachedThreadScheduler-x运行
        Future<?> f;
        try {
            if (delayTime <= 0) {
                f = executor.submit((Callable<Object>)sr);
            } else {
                f = executor.schedule((Callable<Object>)sr, delayTime, unit);
            }
            sr.setFuture(f);
        } catch (RejectedExecutionException ex) {
            if (parent != null) {
                parent.remove(sr);
            }
            RxJavaPlugins.onError(ex);
        }

        return sr;
    }

至此我们终于明白了Rxjava是如何调度线程并执行的，通过subscribeOn方法将上游生产事件的方法运行在指定的调度线程中。

com.rxjava2.android.samples I/lx:  onSubscribe: main
com.rxjava2.android.samples I/lx:  subscribe: RxCachedThreadScheduler-1
com.rxjava2.android.samples I/lx:  onNext: RxCachedThreadScheduler-1
com.rxjava2.android.samples I/lx:  onComplete: RxCachedThreadScheduler-1

从上面的运行结果来看，因为上游生产者已被调度到RxCachedThreadScheduler-1线程中，同时发射事件并没有切换线程，所以发射后消费事件的onNext onErro onComplete也在RxCachedThreadScheduler-1线程中。

总结

1. Schedulers.io()等价于 new IoScheduler()。
2. new IoScheduler() Rxjava创建了线程池，为后续创建线程做准备，同时创建并运行了一个清理线程RxCachedWorkerPoolEvictor，定期执行清理任务。
3. subscribeOn()返回一个ObservableSubscribeOn对象，它是Observable的一个装饰类，增加了scheduler。
4. 调用subscribe()方法，在这个方法调用后，subscribeActual()被调用，才真正执行了IoSchduler中的createWorker()创建线程并运行，最终将上游Observable的subscribe()方法调度到新创建的线程中运行。

现在了解了被观察者执行线程是如何被调度到指定线程中执行的，但很多情况下，我们希望观察者（事件下游）处理事件最好在UI线程执行，比如更新UI操作等。下面分析下游何时调度，如何调度由于篇幅问题。

三、Rxjava如何对观察者线程进行调度

简单的例子

private void doSomeWork() {
        Observable.create(new ObservableOnSubscribe<String>() {
            @Override
            public void subscribe(ObservableEmitter<String> e) throws Exception {
                Log.i("lx", " subscribe: " + Thread.currentThread().getName());
                e.onNext("a");
                e.onComplete();
            }
        }).subscribeOn(Schedulers.io())
          .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
          .subscribe(new Observer<String>() {
            @Override
            public void onSubscribe(Disposable d) {
                Log.i("lx", " onSubscribe: " + Thread.currentThread().getName());
            }
            @Override
            public void onNext(String str) {
                Log.i("lx", " onNext: " + Thread.currentThread().getName());
            }
            @Override
            public void onError(Throwable e) {
                Log.i("lx", " onError: " + Thread.currentThread().getName());
            }
            @Override
            public void onComplete() {
                Log.i("lx", " onComplete: " + Thread.currentThread().getName());
            }
        });
    }

看看运行结果：

com.rxjava2.android.samples I/lx:  onSubscribe: main
com.rxjava2.android.samples I/lx:  subscribe: RxCachedThreadScheduler-1
com.rxjava2.android.samples I/lx:  onNext: main
com.rxjava2.android.samples I/lx:  onComplete: main

从结果可以看出，事件的生产线程运行在RxCachedThreadScheduler-1中，而事件的消费线程则被调度到了main线程中。关键代码是因为这句.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())。 下面我们着重分析下这句代码都做了哪些事情。

AndroidSchedulers.mainThread()

先来看看AndroidSchedulers.mainThread()是什么？贴代码

 /** A {@link Scheduler} which executes actions on the Android main thread. */
    public static Scheduler mainThread() {
        return RxAndroidPlugins.onMainThreadScheduler(MAIN_THREAD);
    }

注释已经说的很明白了，是一个在主线程执行任务的scheduler，接着看

private static final Scheduler MAIN_THREAD = RxAndroidPlugins.initMainThreadScheduler(
            new Callable<Scheduler>() {
                @Override public Scheduler call() throws Exception {
                    return MainHolder.DEFAULT;
                }
            });
            
    public static Scheduler initMainThreadScheduler(Callable<Scheduler> scheduler) {
    if (scheduler == null) {
        throw new NullPointerException("scheduler == null");
    }
    Function<Callable<Scheduler>, Scheduler> f = onInitMainThreadHandler;
    if (f == null) {
        return callRequireNonNull(scheduler);
    }
    return applyRequireNonNull(f, scheduler);
    }

代码很简单，这个AndroidSchedulers.mainThread()想当于new HandlerScheduler(new Handler(Looper.getMainLooper())),原来是利用Android的Handler来调度到main线程的。

我们再看看HandlerScheduler，它与我们上节分析的IOScheduler类似，都是继承自Scheduler,所以AndroidSchedulers.mainThread()其实就是是创建了一个运行在main thread上的scheduler。
好了，我们再回过头来看observeOn方法。

observeOn

public final Observable<T> observeOn(Scheduler scheduler) {
        return observeOn(scheduler, false, bufferSize());
    }
    
    public final Observable<T> observeOn(Scheduler scheduler, boolean delayError, int bufferSize) {
        ObjectHelper.requireNonNull(scheduler, "scheduler is null");
        ObjectHelper.verifyPositive(bufferSize, "bufferSize");
        return RxJavaPlugins.onAssembly(new ObservableObserveOn<T>(this, scheduler, delayError, bufferSize));
    }
    

重点是这个new ObservableObserveOn,看名字是不是有种似成相识的感觉，还记得上篇的ObservableSubscribeOn吗？ 它俩就是亲兄弟，是继承自同一个父类。

重点还是这个方法，我们前文已经提到了，Observable的subscribe方法最终都是调用subscribeActual方法。下面看看这个方法的实现：

　　@Override
    protected void subscribeActual(Observer<? super T> observer) {
        // scheduler 就是前面提到的 HandlerScheduler，所以进入else分支
        if (scheduler instanceof TrampolineScheduler) {
            source.subscribe(observer);
        } else {
            // 创建 HandlerWorker
            Scheduler.Worker w = scheduler.createWorker();
            // 调用上游Observable的subscribe，将订阅向上传递
            source.subscribe(new ObserveOnObserver<T>(observer, w, delayError, bufferSize));
        }
    }

从上面代码可以看到使用了ObserveOnObserver类对observer进行装饰，好了，我们再来看看ObserveOnObserver。

我们已经知道了，事件源发射的事件，是通过observer的onNext,onError,onComplete发射到下游的。所以看看ObserveOnObserver的这三个方法是如何实现的。
由于篇幅问题，我们只分析onNext方法，onError和onComplete方法有兴趣的同学可以自己分析下。

@Override
    public void onNext(T t) {
        if (done) {
            return;
        }
        
        // 如果是非异步方式，将上游发射的时间加入到队列
        if (sourceMode != QueueDisposable.ASYNC) {
            queue.offer(t);
        }
        schedule();
    }
    
    void schedule() {
        // 保证只有唯一任务在运行
        if (getAndIncrement() == 0) {
            // 调用的就是HandlerWorker的schedule方法
            worker.schedule(this);
        }
    }
    
        @Override
        public Disposable schedule(Runnable run, long delay, TimeUnit unit) {
            if (run == null) throw new NullPointerException("run == null");
            if (unit == null) throw new NullPointerException("unit == null");

            if (disposed) {
                return Disposables.disposed();
            }

            run = RxJavaPlugins.onSchedule(run);

            ScheduledRunnable scheduled = new ScheduledRunnable(handler, run);

            Message message = Message.obtain(handler, scheduled);
            message.obj = this; // Used as token for batch disposal of this worker's runnables.

            handler.sendMessageDelayed(message, Math.max(0L, unit.toMillis(delay)));

            // Re-check disposed state for removing in case we were racing a call to dispose().
            if (disposed) {
                handler.removeCallbacks(scheduled);
                return Disposables.disposed();
            }

            return scheduled;
        }

schedule方法将传入的run调度到对应的handle所在的线程来执行，这个例子里就是有main线程来完成。 再回去看看前面传入的run吧。

回到ObserveOnObserver中的run方法：

@Override
    public void run() {
        // 此例子中代码不会进入这个分支，至于这个drainFused是什么，后面章节再讨论。
        if (outputFused) {
            drainFused();
        } else {
            drainNormal();
        }
    }
    
    void drainNormal() {
        int missed = 1;

        final SimpleQueue<T> q = queue;
        final Observer<? super T> a = actual;

        for (;;) {
            if (checkTerminated(done, q.isEmpty(), a)) {
                return;
            }

            for (;;) {
                boolean d = done;
                T v;

                try {
                    // 从队列中queue中取出事件
                    v = q.poll();
                } catch (Throwable ex) {
                    Exceptions.throwIfFatal(ex);
                    s.dispose();
                    q.clear();
                    a.onError(ex);
                    worker.dispose();
                    return;
                }
                boolean empty = v == null;

                if (checkTerminated(d, empty, a)) {
                    return;
                }

                if (empty) {
                    break;
                }
                //调用下游observer的onNext将事件v发射出去
                a.onNext(v);
            }

            missed = addAndGet(-missed);
            if (missed == 0) {
                break;
            }
        }
    }

至此我们明白了RXjava是如何调度消费者线程了。

消费者线程调度流程概括

Rxjava调度消费者现在的流程，以observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())为例。

1. AndroidSchedulers.mainThread()先创建一个包含handler的Scheduler, 这个handler是主线程的handler。
2. observeOn方法创建ObservableObserveOn,它是上游Observable的一个装饰类，其中包含前面创建的Scheduler和bufferSize等.
3. 当订阅方法subscribe被调用后，ObservableObserveOn的subscribeActual方法创建Scheduler.Worker并调用上游的subscribe方法，同时将自身接收的参数'observer'用装饰类ObserveOnObserver装饰后传递给上游。
4. 当上游调用被ObserveOnObserver的onNext、onError和onComplete方法时，ObserveOnObserver将上游发送的事件通通加入到队列queue中，然后再调用scheduler将处理事件的方法调度到对应的线程中（本例会调度到main thread）。 处理事件的方法将queue中保存的事件取出来，调用下游原始的observer再发射出去。
5. 经过以上流程，下游处理事件的消费者线程就运行在了observeOn调度后的thread中。

总结

经过前面两节的分析，我们已经明白了Rxjava是如何对线程进行调度的。

• Rxjava的subscribe方法是由下游一步步向上游进行传递的。会调用上游的subscribe，直到调用到事件源。
  如： source.subscribe(xxx);

而上游的source往往是经过装饰后的Observable, Rxjava就是利用ObservableSubscribeOn将subscribe方法调度到了指定线程运行，生产者线程最终会运行在被调度后的线程中。但多次调用subscribeOn方法会怎么样呢？ 我们知道因为subscribe方法是由下而上传递的，所以事件源的生产者线程最终都只会运行在第一次执行subscribeOn所调度的线程中，换句话就是多次调用subscribeOn方法，只有第一次有效。

• Rxjava发射事件是由上而下发射的，上游的onNext、onError、onComplete方法会调用下游传入的observer的对应方法。往往下游传递的observer对象也是经过装饰后的observer对象。Rxjava就是利用ObserveOnObserver将执行线程调度后，再调用下游对应的onNext、onError、onComplete方法，这样下游消费者就运行再了指定的线程内。 那么多次调用observeOn调度不同的线程会怎么样呢？ 因为事件是由上而下发射的，所以每次用observeOn切换完线程后，对下游的事件消费都有效，比如下游的map操作符。最终的事件消费线程运行在最后一个observeOn切换后线程中。
• 另外通过源码可以看到onSubscribe运行在subscribe的调用线程中,这个就不具体分析了。