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前言
本人从一年多前开始使用rxjava，可以说是见证了这个工具越来越流行，目前许多公司的android项目也都运用这个工具。Rxjava有着其独特的优势，也经常会被提及。对于这个东西，会用的人觉得他如此的好用，不理解的人却觉得他非常难以上手。
那么本文就将对Rxjava做一次详细的探索，相信跟随着博主的思路带着自己的思考，你一定也能掌握使用这个热门技术的要领。不仅如此，我们更要深入了解其内部原理，做到知其然，并且知其所以然。那么，下面我们一起来揭开Rxjava神秘的面纱。
Rxjava的介绍
Rxjava在 GitHub 主页上的自我介绍是 "a library for composing asynchronous and event-based programs using observable sequences for the Java VM"（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）。
从本质上看，这就是一个可以实现异步操作的库。
Rxjava的优势
有的同学看完Rxjava的介绍不免产生了疑惑，异步？那为什么不用Handler，AsyncTask这些来实现呢？
Rxjava自然具备了其优势，不然不可能会得到广泛运用。
1.Rxjava符合响应式编程的思路，这让他与另一款非常流行的网络请求框架Retrofit相辅相成，可以说android中Retrofit + OkHttp 是目前最主流的网络框架。
2.其另一个特点是支持函数式编程，这保证了他的简洁性。当你的业务需求越来越多，其他实现过程会越来越乱，产生迷之缩进。RxJava提供的一些方法，比如map，flatmap，可以很好的帮我们处理复杂的逻辑。Rxjava随着程序逻辑变得越来越复杂，它依然能够保持简洁，这也是一个非常棒的优势。
3.其实第三点严格来说也是第二点用一个优势的不同体现，他对于任务的一些操作非常方便。比如非常方便我们线程的切换，无需手动创建子线程。
假设有这样一个需求：界面上有一个自定义的视图 imageCollectorView ，它的作用是显示多张图片，并能使用 addImage(Bitmap) 方法来任意增加显示的图片。现在需要程序将一个给出的目录数组 File[] folders 中每个目录下的 png 图片都加载出来并显示在 imageCollectorView 中。需要注意的是，由于读取图片的这一过程较为耗时，需要放在后台执行，而图片的显示则必须在 UI 线程执行。常用的实现方式有多种，我这里贴出其中一种：
new Thread() {
@Override
public void run() {
super.run();
for (File folder : folders) {
File[] files = folder.listFiles();
for (File file : files) {
if (file.getName().endsWith(".png")) {
final Bitmap bitmap = getBitmapFromFile(file);
getActivity().runOnUiThread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
imageCollectorView.addImage(bitmap);
}
});
}
}
}
}
}.start();而如果使用 RxJava ，实现方式是这样的：
Observable.from(folders)
.flatMap(new Func1<File, Observable<File>>() {
@Override
public Observable<File> call(File file) {
return Observable.from(file.listFiles());
}
})
.filter(new Func1<File, Boolean>() {
@Override
public Boolean call(File file) {
return file.getName().endsWith(".png");
}
})
.map(new Func1<File, Bitmap>() {
@Override
public Bitmap call(File file) {
return getBitmapFromFile(file);
}
})
.subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(new Action1<Bitmap>() {
@Override
public void call(Bitmap bitmap) {
imageCollectorView.addImage(bitmap);
}
});那位说话了：『你这代码明明变多了啊！简洁个毛啊！』大兄弟你消消气，我说的是逻辑的简洁，不是单纯的代码量少（逻辑简洁才是提升读写代码速度的必杀技对不？）。观察一下你会发现， RxJava 的这个实现，是一条从上到下的链式调用，没有任何嵌套，这在逻辑的简洁性上是具有优势的。当需求变得复杂时，这种优势将更加明显（试想如果还要求只选取前 10 张图片，常规方式要怎么办？如果有更多这样那样的要求呢？再试想，在这一大堆需求实现完两个月之后需要改功能，当你翻回这里看到自己当初写下的那一片迷之缩进，你能保证自己将迅速看懂，而不是对着代码重新捋一遍思路？）。
另外，如果你的 IDE 是 Android Studio ，其实每次打开某个 Java 文件的时候，你会看到被自动 Lambda 化的预览，这将让你更加清晰地看到程序逻辑：
Observable.from(folders)
.flatMap((Func1) (folder) -> { Observable.from(file.listFiles()) })
.filter((Func1) (file) -> { file.getName().endsWith(".png") })
.map((Func1) (file) -> { getBitmapFromFile(file) })
.subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe((Action1) (bitmap) -> { imageCollectorView.addImage(bitmap) });我们可以看到，通过Rxjava，所有代码都是链式展开的，一气呵成，思路清晰，没有了迷之缩
这里就有人会抬杠，就为了看起来简洁，我要费这么大的劲学这东西。这里我要多唠叨几句，作为一个有追求的程序员，我们应该有代码洁癖的好习惯，自己写的代码，除了能满足业务需求以外，还要追求代码的可读性，思考如何让其后期更好维护扩展，思考是否满足六大基本原则，面向对象思想￥#%@*￥%@#。。。
说了一大堆，其实，在移动端，很多功能是大家都能实现的，然而真正区分大家水平的，是看你代码实现的过程是否合理，运行起来性能是否满足要求。好的程序员写的代码傻子都能看懂，而水平差的写出来的代码只有自己能看懂。
一个刚学编程的人，你去跟他扯架构框架，设计模式，他怎么可能理解，很多时候，代码多打几行，这些自然就理解了。
Rxjava是观察者模式
初学者可能会问，什么是观察者模式？
采用注册(Register)或者称为订阅(Subscribe)的方式，告诉被观察者：我需要你的某某状态，你要在它变化的时候通知我。举个安卓中最典型的例子吧，我们空间的点击事件监听就是一种观察者模式，对设置 OnClickListener 来说， View 是被观察者， OnClickListener 是观察者，二者通过 setOnClickListener() 方法达成订阅关系。订阅之后用户点击按钮的瞬间，Android Framework 就会将点击事件发送给已经注册的 OnClickListener 。
采取这样被动的观察方式，既省去了反复检索状态的资源消耗，也能够得到最高的反馈速度。
我们来对比下OnclickListener和RxJava
Buton持有OnClickListener的引用，当Button触发了点击事件，调用OnClickListene的OnClik方法，这就是观察者的流程，相信集合上面图片的对比，你已经知道了RxJava中各部分分别对应的角色。
RxJava 有四个基本概念：Observable (可观察者，即被观察者)、 Observer (观察者)、 subscribe (订阅)、事件。Observable 和 Observer 通过 subscribe() 方法实现订阅关系，从而 Observable 可以在需要的时候发出事件来通知 Observer。
除了OnNext()之外，还有其他事件。
onCompleted(): 事件队列完结。RxJava 不仅把每个事件单独处理，还会把它们看做一个队列。RxJava 规定，当不会再有新的onNext()发出时，需要触发onCompleted()方法作为标志。onError(): 事件队列异常。在事件处理过程中出异常时，onError()会被触发，同时队列自动终止，不允许再有事件发出。- 在一个正确运行的事件序列中,
onCompleted()和onError()有且只有一个，并且是事件序列中的最后一个。需要注意的是，onCompleted()和onError()二者也是互斥的，即在队列中调用了其中一个，就不应该再调用另一个
在 RxJava 2.x 中，Observable 用于订阅 Observer，不再支持背压（1.x 中可以使用背压策略），而 Flowable 用于订阅 Subscriber ， 是支持背压（Backpressure）的。
Rxjava是装饰者模式
rxjava的所有操作，基本上都是lift实现的，运用的是装饰者模式，这里由于涉及到原理部分，不在此处展开，详情看这里
Observable
在 RxJava 1.x 中，我们最熟悉的莫过于 Observable 这个类了，在 RxJava 2.x 中创建了 一个 Observable，Subscriber 都没了，取而代之的是 ObservableEmmiter，俗称发射器。此外，由于没有了Subscriber的踪影，我们创建观察者时需使用 Observer。而 Observer 也不是我们熟悉的那个 Observer，又出现了一个 Disposable 参数。
RxJava 的三部曲
** 第一步：初始化 Observable **
** 第二步：初始化 Observer **
** 第三步：建立订阅关系 **
Observable.create(new ObservableOnSubscribe<Integer>() { // 第一步：初始化Observable
@Override
public void subscribe(@NonNull ObservableEmitter<Integer> e) throws Exception {
Log.e(TAG, "Observable emit 1" + "\n");
e.onNext(1);
Log.e(TAG, "Observable emit 2" + "\n");
e.onNext(2);
Log.e(TAG, "Observable emit 3" + "\n");
e.onNext(3);
e.onComplete();
Log.e(TAG, "Observable emit 4" + "\n" );
e.onNext(4);
}
}).subscribe(new Observer<Integer>() { // 第三步：订阅
// 第二步：初始化Observer
private int i;
private Disposable mDisposable;
@Override
public void onSubscribe(@NonNull Disposable d) {
mDisposable = d;
}
@Override
public void onNext(@NonNull Integer integer) {
i++;
if (i == 2) {
// 在RxJava 2.x 中，新增的Disposable可以做到切断的操作，让Observer观察者不再接收上游事件
mDisposable.dispose();
}
}
@Override
public void onError(@NonNull Throwable e) {
Log.e(TAG, "onError : value : " + e.getMessage() + "\n" );
}
@Override
public void onComplete() {
Log.e(TAG, "onComplete" + "\n" );
}
});
不难看出，RxJava 2.x 与 1.x 还是存在着一些区别的。首先，创建 Observable 时，回调的是 ObservableEmitter ，字面意思即发射器，并且直接 throws Exception。其次，在创建的 Observer 中，也多了一个回调方法：onSubscribe，传递参数为Disposable，Disposable 相当于 RxJava 1.x 中的 Subscription， 用于解除订阅。可以看到示例代码中，在 i 自增到 2 的时候，订阅关系被切断。
07-03 14:24:11.663 18467-18467/com.nanchen.rxjava2examples E/RxCreateActivity: onSubscribe : false
07-03 14:24:11.664 18467-18467/com.nanchen.rxjava2examples E/RxCreateActivity: Observable emit 1
07-03 14:24:11.665 18467-18467/com.nanchen.rxjava2examples E/RxCreateActivity: onNext : value : 1
07-03 14:24:11.666 18467-18467/com.nanchen.rxjava2examples E/RxCreateActivity: Observable emit 2
07-03 14:24:11.667 18467-18467/com.nanchen.rxjava2examples E/RxCreateActivity: onNext : value : 2
07-03 14:24:11.668 18467-18467/com.nanchen.rxjava2examples E/RxCreateActivity: onNext : isDisposable : true
07-03 14:24:11.669 18467-18467/com.nanchen.rxjava2examples E/RxCreateActivity: Observable emit 3
07-03 14:24:11.670 18467-18467/com.nanchen.rxjava2examples E/RxCreateActivity: Observable emit 4
RxJava的流程是这样的
Rxjava的操作符
讲了Rxjava的基本创建，那么我们来了解下他的一些强大快捷的操作符，这也是为什么Rxjava如此流行的一个原因
subScribeOn与observeOn切换线程
这两者是我们线程切换的操作符，subScribeOn决定了被观察者所在的线程也就是subscribe() 时所发生的线程，而observeOn决定观察者所在线程也就是下游 Observer 回调发生的线程。。
线程切换需要注意的
RxJava 内置的线程调度器的确可以让我们的线程切换得心应手，但其中也有些需要注意的地方。
- 简单地说，
subscribeOn()指定的就是发射事件的线程，observerOn指定的就是订阅者接收事件的线程。 - 多次指定发射事件的线程只有第一次指定的有效，也就是说多次调用
subscribeOn()只有第一次的有效，其余的会被忽略。 - 但多次指定订阅者接收线程是可以的，也就是说每调用一次
observerOn()，下游的线程就会切换一次。
Observable.create(new ObservableOnSubscribe<Integer>() {
@Override
public void subscribe(@NonNull ObservableEmitter<Integer> e) throws Exception {
Log.e(TAG, "Observable thread is : " + Thread.currentThread().getName());
e.onNext(1);
e.onComplete();
}
}).subscribeOn(Schedulers.newThread())
.subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.doOnNext(new Consumer<Integer>() {
@Override
public void accept(@NonNull Integer integer) throws Exception {
Log.e(TAG, "After observeOn(mainThread)，Current thread is " + Thread.currentThread().getName());
}
})
.observeOn(Schedulers.io())
.subscribe(new Consumer<Integer>() {
@Override
public void accept(@NonNull Integer integer) throws Exception {
Log.e(TAG, "After observeOn(io)，Current thread is " + Thread.currentThread().getName());
}
});
输出：
07-03 14:54:01.177 15121-15438/com.nanchen.rxjava2examples E/RxThreadActivity: Observable thread is : RxNewThreadScheduler-1
07-03 14:54:01.178 15121-15121/com.nanchen.rxjava2examples E/RxThreadActivity: After observeOn(mainThread)，Current thread is main
07-03 14:54:01.179 15121-15439/com.nanchen.rxjava2examples E/RxThreadActivity: After observeOn(io)，Current thread is RxCachedThreadScheduler-2
实例代码中，分别用 Schedulers.newThread() 和 Schedulers.io() 对发射线程进行切换，并采用 observeOn(AndroidSchedulers.mainThread() 和 Schedulers.io() 进行了接收线程的切换。可以看到输出中发射线程仅仅响应了第一个 newThread，但每调用一次 observeOn() ，线程便会切换一次，因此如果我们有类似的需求时，便知道如何处理了。
RxJava 中，已经内置了很多线程选项供我们选择，例如有：
Schedulers.io()代表io操作的线程, 通常用于网络,读写文件等io密集型的操作；Schedulers.computation()代表CPU计算密集型的操作, 例如需要大量计算的操作；Schedulers.newThread()代表一个常规的新线程；AndroidSchedulers.mainThread()代表Android的主线程
这些内置的 Scheduler 已经足够满足我们开发的需求，因此我们应该使用内置的这些选项，而 RxJava 内部使用的是线程池来维护这些线程，所以效率也比较高。
其他操作符
map实现关系转换
map 操作符可以将一个 Observable 对象通过某种关系转换为另一个Observable 对象。在 2.x 中和 1.x 中作用几乎一致，不同点在于：2.x 将 1.x 中的 Func1 和 Func2 改为了 Function 和 BiFunction。
采用 map 操作符进行网络数据解析
想必大家都知道，很多时候我们在使用 RxJava 的时候总是和 Retrofit 进行结合使用，而为了方便演示，这里我们就暂且采用 OkHttp3 进行演示，配合 map，doOnNext ，线程切换进行简单的网络请求：
1）通过 Observable.create() 方法，调用 OkHttp 网络请求；
2）通过 map 操作符集合 gson，将 Response 转换为 bean 类；
3）通过 doOnNext() 方法，解析 bean 中的数据，并进行数据库存储等操作；
4）调度线程，在子线程中进行耗时操作任务，在主线程中更新 UI ；
5）通过 subscribe()，根据请求成功或者失败来更新 UI 。
Observable.create(new ObservableOnSubscribe<Response>() {
@Override
public void subscribe(@NonNull ObservableEmitter<Response> e) throws Exception {
Builder builder = new Builder()
.url("http://api.avatardata.cn/MobilePlace/LookUp?key=ec47b85086be4dc8b5d941f5abd37a4e&mobileNumber=13021671512")
.get();
Request request = builder.build();
Call call = new OkHttpClient().newCall(request);
Response response = call.execute();
e.onNext(response);
}
}).map(new Function<Response, MobileAddress>() {
@Override
public MobileAddress apply(@NonNull Response response) throws Exception {
if (response.isSuccessful()) {
ResponseBody body = response.body();
if (body != null) {
Log.e(TAG, "map:转换前:" + response.body());
return new Gson().fromJson(body.string(), MobileAddress.class);
}
}
return null;
}
}).observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.doOnNext(new Consumer<MobileAddress>() {
@Override
public void accept(@NonNull MobileAddress s) throws Exception {
Log.e(TAG, "doOnNext: 保存成功：" + s.toString() + "\n");
}
}).subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(new Consumer<MobileAddress>() {
@Override
public void accept(@NonNull MobileAddress data) throws Exception {
Log.e(TAG, "成功:" + data.toString() + "\n");
}, new Consumer<Throwable>() {
@Override
public void accept(@NonNull Throwable throwable) throws Exception {
Log.e(TAG, "失败：" + throwable.getMessage() + "\n");
}
});
flatMap()实现链式编程
flatMap(): 这是一个很有用但非常难理解的变换，因此我决定花多些篇幅来介绍它。 首先假设这么一种需求：假设有一个数据结构『学生』，现在需要打印出一组学生的名字。实现方式很简单：
Student[] students = ...;
Subscriber<String> subscriber = new Subscriber<String>() {
@Override
public void onNext(String name) {
Log.d(tag, name);
}
...
};
Observable.from(students)
.map(new Func1<Student, String>() {
@Override
public String call(Student student) {
return student.getName();
}
})
.subscribe(subscriber);很简单。那么再假设：如果要打印出每个学生所需要修的所有课程的名称呢？（需求的区别在于，每个学生只有一个名字，但却有多个课程。）首先可以这样实现：
Student[] students = ...;
Subscriber<Student> subscriber = new Subscriber<Student>() {
@Override
public void onNext(Student student) {
List<Course> courses = student.getCourses();
for (int i = 0; i < courses.size(); i++) {
Course course = courses.get(i);
Log.d(tag, course.getName());
}
}
...
};
Observable.from(students)
.subscribe(subscriber);依然很简单。那么如果我不想在 Subscriber 中使用 for 循环，而是希望 Subscriber 中直接传入单个的 Course 对象呢（这对于代码复用很重要）？用 map() 显然是不行的，因为 map() 是一对一的转化，而我现在的要求是一对多的转化。那怎么才能把一个 Student 转化成多个 Course 呢？
这个时候，就需要用 flatMap() 了：
Student[] students = ...;
Subscriber<Course> subscriber = new Subscriber<Course>() {
@Override
public void onNext(Course course) {
Log.d(tag, course.getName());
}
...
};
Observable.from(students)
.flatMap(new Func1<Student, Observable<Course>>() {
@Override
public Observable<Course> call(Student student) {
return Observable.from(student.getCourses());
}
})
.subscribe(subscriber);从上面的代码可以看出， flatMap() 和 map() 有一个相同点：它也是把传入的参数转化之后返回另一个对象。但需要注意，和 map() 不同的是， flatMap() 中返回的是个 Observable 对象，并且这个 Observable 对象并不是被直接发送到了 Subscriber 的回调方法中。 flatMap() 的原理是这样的：1. 使用传入的事件对象创建一个 Observable 对象；2. 并不发送这个 Observable, 而是将它激活，于是它开始发送事件；3. 每一个创建出来的 Observable 发送的事件，都被汇入同一个 Observable ，而这个 Observable 负责将这些事件统一交给 Subscriber 的回调方法。这三个步骤，把事件拆成了两级，通过一组新创建的 Observable 将初始的对象『铺平』之后通过统一路径分发了下去。而这个『铺平』就是 flatMap() 所谓的 flat。
它可以把一个发射器 Observable 通过某种方法转换为多个 Observables，然后再把这些分散的 Observables装进一个单一的发射器 Observable。但有个需要注意的是，flatMap 并不能保证事件的顺序，如果需要保证，需要用到我们下面要讲的 ConcatMap。
flatMap() 示意图：
flatMap 的实际应用
实现多个网络请求依次依赖
举个例子。用户注册成功后需要自动登录，我们只需要先通过注册接口注册用户信息，注册成功后马上调用登录接口进行自动登录即可。
我们的 flatMap 恰好解决了这种应用场景，flatMap 操作符可以将一个发射数据的 Observable 变换为多个 Observables ，然后将它们发射的数据合并后放到一个单独的 Observable，利用这个特性，我们很轻松地达到了我们的需求。
Rx2AndroidNetworking.get("http://www.tngou.net/api/food/list")
.addQueryParameter("rows", 1 + "")
.build()
.getObjectObservable(FoodList.class) // 发起获取食品列表的请求，并解析到FootList
.subscribeOn(Schedulers.io()) // 在io线程进行网络请求
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) // 在主线程处理获取食品列表的请求结果
.doOnNext(new Consumer<FoodList>() {
@Override
public void accept(@NonNull FoodList foodList) throws Exception {
// 先根据获取食品列表的响应结果做一些操作
Log.e(TAG, "accept: doOnNext :" + foodList.toString());
mRxOperatorsText.append("accept: doOnNext :" + foodList.toString()+"\n");
}
})
.observeOn(Schedulers.io()) // 回到 io 线程去处理获取食品详情的请求
.flatMap(new Function<FoodList, ObservableSource<FoodDetail>>() {
@Override
public ObservableSource<FoodDetail> apply(@NonNull FoodList foodList) throws Exception {
if (foodList != null && foodList.getTngou() != null && foodList.getTngou().size() > 0) {
return Rx2AndroidNetworking.post("http://www.tngou.net/api/food/show")
.addBodyParameter("id", foodList.getTngou().get(0).getId() + "")
.build()
.getObjectObservable(FoodDetail.class);
}
return null;
}
})
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(new Consumer<FoodDetail>() {
@Override
public void accept(@NonNull FoodDetail foodDetail) throws Exception {
Log.e(TAG, "accept: success ：" + foodDetail.toString());
mRxOperatorsText.append("accept: success ：" + foodDetail.toString()+"\n");
}
}, new Consumer<Throwable>() {
@Override
public void accept(@NonNull Throwable throwable) throws Exception {
Log.e(TAG, "accept: error :" + throwable.getMessage());
mRxOperatorsText.append("accept: error :" + throwable.getMessage()+"\n");
}
});
zip 实现多个接口数据共同更新 UI
在实际应用中，我们极有可能会在一个页面显示的数据来源于多个接口，这时候我们的 zip 操作符为我们排忧解难。
zip 操作符可以将多个 Observable 的数据结合为一个数据源再发射出去。
Observable<MobileAddress> observable1 = Rx2AndroidNetworking.get("http://api.avatardata.cn/MobilePlace/LookUp?key=ec47b85086be4dc8b5d941f5abd37a4e&mobileNumber=13021671512")
.build()
.getObjectObservable(MobileAddress.class);
Observable<CategoryResult> observable2 = Network.getGankApi()
.getCategoryData("Android",1,1);
Observable.zip(observable1, observable2, new BiFunction<MobileAddress, CategoryResult, String>() {
@Override
public String apply(@NonNull MobileAddress mobileAddress, @NonNull CategoryResult categoryResult) throws Exception {
return "合并后的数据为：手机归属地："+mobileAddress.getResult().getMobilearea()+"人名："+categoryResult.results.get(0).who;
}
}).subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(new Consumer<String>() {
@Override
public void accept(@NonNull String s) throws Exception {
Log.e(TAG, "accept: 成功：" + s+"\n");
}
}, new Consumer<Throwable>() {
@Override
public void accept(@NonNull Throwable throwable) throws Exception {
Log.e(TAG, "accept: 失败：" + throwable+"\n");
}
});
concat决定逻辑顺序
concat 可以做到不交错的发射两个甚至多个 Observable 的发射事件，并且只有前一个 Observable 终止(onComplete) 后才会订阅下一个 Observable。
采用 concat 操作符先读取缓存再通过网络请求获取数据
想必在实际应用中，很多时候（对数据操作不敏感时）都需要我们先读取缓存的数据，如果缓存没有数据，再通过网络请求获取，随后在主线程更新我们的UI。
concat 操作符简直就是为我们这种需求量身定做。
利用 concat 的必须调用 onComplete 后才能订阅下一个 Observable 的特性，我们就可以先读取缓存数据，倘若获取到的缓存数据不是我们想要的，再调用 onComplete() 以执行获取网络数据的 Observable，如果缓存数据能应我们所需，则直接调用 onNext()，防止过度的网络请求，浪费用户的流量。
Observable<FoodList> cache = Observable.create(new ObservableOnSubscribe<FoodList>() {
@Override
public void subscribe(@NonNull ObservableEmitter<FoodList> e) throws Exception {
Log.e(TAG, "create当前线程:"+Thread.currentThread().getName() );
FoodList data = CacheManager.getInstance().getFoodListData();
// 在操作符 concat 中，只有调用 onComplete 之后才会执行下一个 Observable
if (data != null){ // 如果缓存数据不为空，则直接读取缓存数据，而不读取网络数据
isFromNet = false;
Log.e(TAG, "\nsubscribe: 读取缓存数据:" );
runOnUiThread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
mRxOperatorsText.append("\nsubscribe: 读取缓存数据:\n");
}
});
e.onNext(data);
}else {
isFromNet = true;
runOnUiThread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
mRxOperatorsText.append("\nsubscribe: 读取网络数据:\n");
}
});
Log.e(TAG, "\nsubscribe: 读取网络数据:" );
e.onComplete();
}
}
});
Observable<FoodList> network = Rx2AndroidNetworking.get("http://www.tngou.net/api/food/list")
.addQueryParameter("rows",10+"")
.build()
.getObjectObservable(FoodList.class);
// 两个 Observable 的泛型应当保持一致
Observable.concat(cache,network)
.subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(new Consumer<FoodList>() {
@Override
public void accept(@NonNull FoodList tngouBeen) throws Exception {
Log.e(TAG, "subscribe 成功:"+Thread.currentThread().getName() );
if (isFromNet){
mRxOperatorsText.append("accept : 网络获取数据设置缓存: \n");
Log.e(TAG, "accept : 网络获取数据设置缓存: \n"+tngouBeen.toString() );
CacheManager.getInstance().setFoodListData(tngouBeen);
}
mRxOperatorsText.append("accept: 读取数据成功:" + tngouBeen.toString()+"\n");
Log.e(TAG, "accept: 读取数据成功:" + tngouBeen.toString());
}
}, new Consumer<Throwable>() {
@Override
public void accept(@NonNull Throwable throwable) throws Exception {
Log.e(TAG, "subscribe 失败:"+Thread.currentThread().getName() );
Log.e(TAG, "accept: 读取数据失败："+throwable.getMessage() );
mRxOperatorsText.append("accept: 读取数据失败："+throwable.getMessage()+"\n");
}
});
有时候我们的缓存可能还会分为 memory 和 disk ，实际上都差不多，无非是多写点 Observable ，然后通过 concat 合并即可。
采用 interval 操作符实现心跳间隔任务
这里就简单的意思一下轮训。
private Disposable mDisposable;
@Override
protected void doSomething() {
mDisposable = Flowable.interval(1, TimeUnit.SECONDS)
.doOnNext(new Consumer<Long>() {
@Override
public void accept(@NonNull Long aLong) throws Exception {
Log.e(TAG, "accept: doOnNext : "+aLong );
}
})
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(new Consumer<Long>() {
@Override
public void accept(@NonNull Long aLong) throws Exception {
Log.e(TAG, "accept: 设置文本 ："+aLong );
mRxOperatorsText.append("accept: 设置文本 ："+aLong +"\n");
}
});
}
/**
* 销毁时停止心跳
*/
@Override
protected void onDestroy() {
super.onDestroy();
if (mDisposable != null){
mDisposable.dispose();
}
}
补充
到这里，你就了解了Rxjava的基本特性以及它的一些操作技巧，相信认真看完，你也就能感受到Rxjava的强大之处。
而且，Rxjava配合Retrofit来使用，更能发挥它响应式编程的特点，此外，RxBinding，RxBus也是一些不错的扩展，这里由于篇幅有限不做展开。
当然，作为一个有抱负的程序员，我们不应仅仅满足于会用，还要去了解他的内部实现原理，从中看出其包涵的一些编程思想，去学习他们对设计模式的一些运用。这里由于篇幅太长了，关于Rxjava的原理部分我会另写一篇，带你透彻理解Rxjava是如何实现线程的切换，以及如何通过map，flatmap这些操作符来包装我们的业务逻辑。
本文部分借鉴 https://www.jianshu.com/p/0cd258eecf60