RxJava2｜Flowable以及背压

RxJava2 Flowable以及背压

前述

java-1.8

maven-3

rxjava-2.2.3

背压

背压是指在异步场景中，被观察者发送事件速度远快于观察者的处理速度的情况下，一种告诉上游的被观察者降低发送速度的策略。

----https://www.jianshu.com/p/0cd258eecf60

Flowable的官方介绍:

io.reactivex.Flowable: 0..N flows, supporting Reactive-Streams and backpressure

0...N flows, 支持响应式流和背压(backpressure)

只有在需要处理背压问题时，才需要使用Flowable。

由于只有在上下游运行在不同的线程中，且上游发射数据的速度大于下游接收处理数据的速度时，才会产生背压问题；
所以，如果能够确定：

1. 上下游运行在同一个线程中，

2. 上下游工作在不同的线程中，但是下游处理数据的速度不慢于上游发射数据的速度，

3. 上下游工作在不同的线程中，但是数据流中只有一条数据
   则不会产生背压问题，就没有必要使用Flowable，以免影响性能。

   由于基于Flowable发射的数据流，以及对数据加工处理的各操作符都添加了背压支持，附加了额外的逻辑，其运行效率要比Observable慢得多。

此段出处: https://www.jianshu.com/p/ff8167c1d191

示例(Flowable简单使用)

Flowable逻辑类 - HelloFlowable.java

package yag;


import io.reactivex.*;
import org.reactivestreams.Subscriber;
import org.reactivestreams.Subscription;


public class HelloFlowable {

    public void helloFlowable(){
        // 基本上和Observable一样.
        Flowable
                .create((FlowableOnSubscribe<Integer>) flowableEmitter -> {
                    Integer i = 0;
                    while ( i < 7) {
                        i++;
                        flowableEmitter.onNext(i);
                    }
                }, BackpressureStrategy.ERROR/* 背压 */)

                .subscribe(new Subscriber<Integer>() {

                    private Subscription subscription;
                    @Override
                    public void onSubscribe(Subscription subscription) {
                        subscription.request(Long.MAX_VALUE);
                        this.subscription = subscription;
                    }

                    @Override
                    public void onNext(Integer i) {
                        if (i == 5){
                            // 退出接收
                            subscription.cancel();
                        }else {
                            System.out.println("现在接收到的信号是: 第" + i + "信号");
                        }
                    }

                    @Override
                    public void onError(Throwable throwable) {

                    }

                    @Override
                    public void onComplete() {

                    }
                });


    }
}

执行者 - Runner.java

package yag;

public class Runner {

    public static void main(String[] args){
        HelloFlowable helloFlowable = new HelloFlowable();
        helloFlowable.helloFlowable();
    }
}

执行结果

现在接收到的信号是: 第1信号
现在接收到的信号是: 第2信号
现在接收到的信号是: 第3信号
现在接收到的信号是: 第4信号

Process finished with exit code 0

小结

request()

subscription.request(Long.MAX_VALUE);

这个方法就是用来向生产者申请可以消费的事件数量。这样我们便可以根据本身的消费能力进行消费事件。

当调用了request()方法后，生产者便发送对应数量的事件供消费者消费。

BackpressureStrategy.ERROR

参考: https://www.jianshu.com/p/1f4867ce3c01

这是一个背压操作策略. (BackpressureStrategy - 背压策略)

在ERROR策略下，如果缓存池溢出，就会立刻抛出MissingBackpressureException异常。即保证在异步操作中，事件累积不能超过128，超过即出现异常。消费者不能再接收事件了，但生产者并不会停止。

其他

• BUFFER - 所谓BUFFER就是把RxJava中默认的只能存128个事件的缓存池换成一个大的缓存池，支持存很多很多的数据。消费者通过request()即使传入一个很大的数字，生产者也会生产事件，并将处理不了的事件缓存。

  比较消耗内存, 除非是我们比较了解消费者的消费能力，能够把握具体情况，不会产生OOM。(OutOfMemoryError)

• DROP - 当消费者处理不了事件，就丢弃。

• LATEST - 消费者通过request()传入其需求n，然后生产者把n个事件传递给消费者供其消费。其他消费不掉的事件就丢掉。
  唯一的区别就是LATEST总能使消费者能够接收到生产者产生的最后一个事件。

个人补充:

• MISSING - 写入过程中没有任何缓冲或丢弃, 即不操作.