對rxJava不瞭解的同學可以先看
RxJava 和 RxAndroid 一 (基礎)
RxJava 和 RxAndroid 二（操作符的使用）
RxJava 和 RxAndroid 三（生命週期控制和記憶體優化）
RxJava 和 RxAndroid 四（RxBinding的使用）
本文將有幾個例子說明，rxjava執行緒排程的正確使用姿勢。
例1
Observable
.create(new Observable.OnSubscribe<String>() {
@Override
public void call(Subscriber<? super String> subscriber) {
Logger.v( "rx_call" , Thread.currentThread().getName() );
subscriber.onNext( "dd");
subscriber.onCompleted();
}
})
.map(new Func1<String, String >() {
@Override
public String call(String s) {
Logger.v( "rx_map" , Thread.currentThread().getName() );
return s + "88";
}
})
.subscribe(new Action1<String>() {
@Override
public void call(String s) {
Logger.v( "rx_subscribe" , Thread.currentThread().getName() );
}
}) ;
結果
/rx_call: main -- 主執行緒
/rx_map: main -- 主執行緒
/rx_subscribe: main -- 主執行緒
例2
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
Logger.v( "rx_newThread" , Thread.currentThread().getName() );
rx();
}
}).start();
void rx(){
Observable
.create(new Observable.OnSubscribe<String>() {
@Override
public void call(Subscriber<? super String> subscriber) {
Logger.v( "rx_call" , Thread.currentThread().getName() );
subscriber.onNext( "dd");
subscriber.onCompleted();
}
})
.map(new Func1<String, String >() {
@Override
public String call(String s) {
Logger.v( "rx_map" , Thread.currentThread().getName() );
return s + "88";
}
})
.subscribe(new Action1<String>() {
@Override
public void call(String s) {
Logger.v( "rx_subscribe" , Thread.currentThread().getName() );
}
}) ;
}
結果
/rx_newThread: Thread-564 -- 子執行緒
/rx_call: Thread-564 -- 子執行緒
/rx_map: Thread-564 -- 子執行緒
/rx_subscribe: Thread-564 -- 子執行緒
- 通過例1和例2，說明，Rxjava預設執行在當前執行緒中。如果當前執行緒是子執行緒，則rxjava執行在子執行緒；同樣，當前執行緒是主執行緒，則rxjava執行在主執行緒
例3
Observable
.create(new Observable.OnSubscribe<String>() {
@Override
public void call(Subscriber<? super String> subscriber) {
Logger.v( "rx_call" , Thread.currentThread().getName() );
subscriber.onNext( "dd");
subscriber.onCompleted();
}
})
.subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.map(new Func1<String, String >() {
@Override
public String call(String s) {
Logger.v( "rx_map" , Thread.currentThread().getName() );
return s + "88";
}
})
.subscribe(new Action1<String>() {
@Override
public void call(String s) {
Logger.v( "rx_subscribe" , Thread.currentThread().getName() );
}
}) ;
結果
/rx_call: RxCachedThreadScheduler-1 --io執行緒
/rx_map: main --主執行緒
/rx_subscribe: main --主執行緒
例4
Observable
.create(new Observable.OnSubscribe<String>() {
@Override
public void call(Subscriber<? super String> subscriber) {
Logger.v( "rx_call" , Thread.currentThread().getName() );
subscriber.onNext( "dd");
subscriber.onCompleted();
}
})
.map(new Func1<String, String >() {
@Override
public String call(String s) {
Logger.v( "rx_map" , Thread.currentThread().getName() );
return s + "88";
}
})
.subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(new Action1<String>() {
@Override
public void call(String s) {
Logger.v( "rx_subscribe" , Thread.currentThread().getName() );
}
}) ;
結果
/rx_call: RxCachedThreadScheduler-1 --io執行緒
/rx_map: RxCachedThreadScheduler-1 --io執行緒
/rx_subscribe: main --主執行緒
- 通過例3、例4 可以看出 .subscribeOn(Schedulers.io()) 和 .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) 寫的位置不一樣，造成的結果也不一樣。從例4中可以看出 map() 操作符預設執行在事件產生的執行緒之中。事件消費只是在 subscribe（） 裡面。
- 對於 create() , just() , from() 等 --- 事件產生
map() , flapMap() , scan() , filter() 等 -- 事件加工
subscribe() -- 事件消費
- 事件產生：預設執行在當前執行緒，可以由 subscribeOn() 自定義執行緒
事件加工：預設跟事件產生的執行緒保持一致, 可以由 observeOn() 自定義執行緒
事件消費：預設執行在當前執行緒，可以有observeOn() 自定義
例5 多次切換執行緒
Observable
.create(new Observable.OnSubscribe<String>() {
@Override
public void call(Subscriber<? super String> subscriber) {
Logger.v( "rx_call" , Thread.currentThread().getName() );
subscriber.onNext( "dd");
subscriber.onCompleted();
}
})
.observeOn( Schedulers.newThread() ) //新執行緒
.map(new Func1<String, String >() {
@Override
public String call(String s) {
Logger.v( "rx_map" , Thread.currentThread().getName() );
return s + "88";
}
})
.observeOn( Schedulers.io() ) //io執行緒
.filter(new Func1<String, Boolean>() {
@Override
public Boolean call(String s) {
Logger.v( "rx_filter" , Thread.currentThread().getName() );
return s != null ;
}
})
.subscribeOn(Schedulers.io()) //定義事件產生執行緒：io執行緒
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) //事件消費執行緒：主執行緒
.subscribe(new Action1<String>() {
@Override
public void call(String s) {
Logger.v( "rx_subscribe" , Thread.currentThread().getName() );
}
}) ;
結果
/rx_call: RxCachedThreadScheduler-1 -- io 執行緒
/rx_map: RxNewThreadScheduler-1 -- new出來的執行緒
/rx_filter: RxCachedThreadScheduler-2 -- io執行緒
/rx_subscribe: main -- 主執行緒
例6：只規定了事件產生的執行緒
Observable
.create(new Observable.OnSubscribe<String>() {
@Override
public void call(Subscriber<? super String> subscriber) {
Log.v( "rx--create " , Thread.currentThread().getName() ) ;
subscriber.onNext( "dd" ) ;
}
})
.subscribeOn(Schedulers.io())
.subscribe(new Action1<String>() {
@Override
public void call(String s) {
Log.v( "rx--subscribe " , Thread.currentThread().getName() ) ;
}
}) ;
結果
/rx--create: RxCachedThreadScheduler-4 // io 執行緒
/rx--subscribe: RxCachedThreadScheduler-4 // io 執行緒
例:7：只規定事件消費執行緒
Observable
.create(new Observable.OnSubscribe<String>() {
@Override
public void call(Subscriber<? super String> subscriber) {
Log.v( "rx--create " , Thread.currentThread().getName() ) ;
subscriber.onNext( "dd" ) ;
}
})
.observeOn( Schedulers.newThread() )
.subscribe(new Action1<String>() {
@Override
public void call(String s) {
Log.v( "rx--subscribe " , Thread.currentThread().getName() ) ;
}
}) ;
結果
/rx--create: main -- 主執行緒
/rx--subscribe: RxNewThreadScheduler-1 -- new 出來的子執行緒
從例6可以看出，如果只規定了事件產生的執行緒，那麼事件消費執行緒將跟隨事件產生執行緒。
從例7可以看出，如果只規定了事件消費的執行緒，那麼事件產生的執行緒和 當前執行緒保持一致。
例8：執行緒排程封裝
在Android 常常有這樣的場景，後臺處理處理資料，前臺展示資料。
一般的用法：
Observable
.just( "123" )
.subscribeOn( Schedulers.io())
.observeOn( AndroidSchedulers.mainThread() )
.subscribe(new Action1() {
@Override
public void call(Object o) {
}
}) ;
但是專案中這種場景有很多，所以我們就想能不能把這種場景的排程方式封裝起來，方便呼叫。
簡單的封裝
public Observable apply( Observable observable ){
return observable.subscribeOn( Schedulers.io() )
.observeOn( AndroidSchedulers.mainThread() ) ;
}
使用
apply( Observable.just( "123" ) )
.subscribe(new Action1() {
@Override
public void call(Object o) {
}
}) ;
弊端：雖然上面的這種封裝可以做到執行緒排程的目的，但是它破壞了鏈式程式設計的結構，是程式設計風格變得不優雅。
改進：Transformers 的使用（就是轉化器的意思，把一種型別的Observable轉換成另一種型別的Observable ）
改進後的封裝
Observable.Transformer schedulersTransformer = new Observable.Transformer() {
@Override public Object call(Object observable) {
return ((Observable) observable).subscribeOn(Schedulers.newThread())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread());
}
};
使用
Observable
.just( "123" )
.compose( schedulersTransformer )
.subscribe(new Action1() {
@Override
public void call(Object o) {
}
}) ;
弊端：雖然保持了鏈式程式設計結構的完整，但是每次呼叫 .compose( schedulersTransformer ) 都是 new 了一個物件的。所以我們需要再次封裝，儘量保證單例的模式。
改進後的封裝
package lib.app.com.myapplication;
import rx.Observable;
import rx.android.schedulers.AndroidSchedulers;
import rx.schedulers.Schedulers;
/**
* Created by ${zyj} on 2016/7/1.
*/
public class RxUtil {
private final static Observable.Transformer schedulersTransformer = new Observable.Transformer() {
@Override public Object call(Object observable) {
return ((Observable) observable).subscribeOn(Schedulers.newThread())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread());
}
};
public static <T> Observable.Transformer<T, T> applySchedulers() {
return (Observable.Transformer<T, T>) schedulersTransformer;
}
}
使用
Observable
.just( "123" )
.compose( RxUtil.<String>applySchedulers() )
.subscribe(new Action1() {
@Override
public void call(Object o) {
}
}) ;