[譯]RxJava 的全面介紹：Observable 型別、背壓、錯誤處理

13kmsteady發表於2019-01-28
RxJava型別

原文：www.ericdecanini.com/2019/01/07/… 作者：www.ericdecanini.com/about/

前言

RxJava 是一個不斷更新的工具庫，適用於除 Android 以外的許多平臺的開發人員（如：RxSwift）。RxJava 最大的優勢是 以不使用回撥的方式處理非同步操作。

相反，Observables 和 Observers 結合使用來發射資料（一次或多次），並且還可以通過各自包含的方法來處理每次資料發射時要做的事情。

什麼是 Observable 和 Observer

val myObservable = Observable.just(1, 2, 3)
 
val myObserver = myObservable.subscribe { receivedNumber ->
    Log.d(LOG_TAG, "Received Number $receivedNumber")
}
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Observable – 發射資料流並與接受改資料的 Observer 一起工作的物件。 Observer – 訂閱一個 Observable 讓它開始發射資料，並處理接受資料時要做的事情。

在上面的例子中，Observable.just(1, 2, 3) 將按照順序發射整數 1, 2, 3。 Observer 一旦訂閱 Observable，將以相同的順序接受這些數字。

Received Number 1
Received Number 2
Received Number 3
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Observable 的生命週期

Observable 有兩個重要的方法，來處理傳入的資料。

  • onNext - 每當發射新資料時呼叫，正如你在上面示例中的 lambda 函式看到的一樣（在 subscribe 之後呼叫）。

  • onComplete - 在沒有更多資料發射時呼叫。顧名思義，資料流完全發射完畢。

不同型別的 Observable

最基本的 Observable 會發射連續的資料流，直到呼叫 onComplete 為止，這並不總是你想要的。你可能想發射 單個值，或者發射一個 無法接受該值的值，亦或是 在執行沒有返回值的非同步任務後呼叫其他函式。

val mySingle = Single.just(1)
val singleObserver = mySingle.subscribe { data ->
    Log.d(LOG_TAG, "Received $data")
}
 
val myMaybe = Maybe.empty<Int>()
val maybeObserver = myMaybe
        .defaultIfEmpty(1)
        .subscribe { data ->
            Log.d(LOG_TAG, "Received $data")
        }
 
val myCompletable = Completable.complete()
val completableObserver = myCompletable
        .subscribe {
            Log.d(LOG_TAG, "Task completed")
        }
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Single 僅發射一個值。onNext 只呼叫一次，並且onComplete 將立即被呼叫。

Mayble 發射一個或零個值，當發射零個值時，將跳過 onNext 並立即呼叫 onComplete。可以使用 defalutIfEmpyty 函式發射預設值。

Completable 不發射任何值，你可以像沒有返回值的回撥一樣訂閱它。

Flowables 和背壓

還有一種型別的 Observable，它就是 Flowable。和 Observable 一樣，Flowable 也發射連續的資料流，直到完成為止。但有一個關鍵的區別：

想象一下，上游 Observable 資料發射的速度，大於下游 Observer 處理資料的速度，這就是 背壓。在大部分情況下，將會導致錯誤發生。Flowable 是一種包含背壓策略的 Observable，具有當背壓發生時，如何處理資料的能力。

val myFlowable = Observable.range(1, 100000).toFlowable(BackpressureStrategy.DROP)
val flowableObserver = myFlowable.subscribe {data ->
    Log.d(LOG_TAG, "Received $data")
}
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有 5 種不同的背壓策略，我們需要了解下：

  • Buffer - 在記憶體中快取事件，直到 Observer 可以處理它們。預設情況下，在錯誤發生之前，緩衝區的大小為 128 個 items。可以修改緩衝區的大小，但請注意，這將會帶來效能上的開銷。
  • Drop - 丟棄 Observer無法處理的事件。
  • Latest - 僅保留最新發射的值，直到 Observer 可以使用它並丟棄其它的值。
  • Error - 如果發生背壓，將丟擲異常。
  • Missing - 缺乏背壓策咯，如果你想在客戶端處理背壓，你可以使用它（因為背壓策咯是由 Observable 建立的）。未能說出策咯會在背壓下丟擲異常。
Observable vs Flowable

已知的是，當你明確知道發射的資料，不會導致發生背壓。你應當使用 Observable，而不是 Flowable。老實說，我還沒有發現使用 Flowable 的場景，也許 Flowables 將使用額外的記憶體？

錯誤處理

沒有任何程式碼可以避免錯誤，你已經知道，如果不處理背壓將導致錯誤發生。最重要的是，在 Observer 的 subscribe 方法中，由自己的程式碼發生的異常，都將被視為由Observer 應處理的錯誤。

高興的是，RxJava 包含了幾種處理這些錯誤的方法。

  • doOnError - 當錯誤發生，只需執行該方法
val observer = myObservable
    .doOnError { Log.e(LOG_TAG, "ErrorOccurred") }
    .subscribe()
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  • onErrorReturnItem - 如果發生錯誤，返回一個預設值
val observer = myObservable
    .onErrorReturnItem(0)
    .subscribe()
    }
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  • onErrorReturn - 和 onErrorReturnItem 一樣，但接受一個返回所需資料型別的函式（對於動態預設值）
val observer = myObservable
        .onErrorReturn{ throwable -> throwable.message}
        .subscribe()
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  • onErrorResumeNext - 如果發生錯誤，則返回一個預設資料流，也可以為動態資料採取功能。
val observer = myObservable
        .onErrorResumeNext(Observable.just(2, 4, 6))
        .subscribe()
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  • retry - 如果發生錯誤，嘗試重新訂閱 Observable，你可以設定最多的重試次數，或者設定空值以便無限次重試。
val observer = myObservable
        .retry(3)
        .subscribe()
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你也可以通過布林值，來實現 重試條件。

val observer = myObservable
        .retry{ integer, throwable -> integer > 0 }
        .subscribe()
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如果沒有使用上述的操作符，在錯誤發生時，將導致程式崩潰。

結語

到目前為止，此 部落格 的大部分內容都是關於 Firebase的。有充分的理由相信，Google 通過強大的 雲資料庫 、機器學習 和 雲服務，將推動 Firebase 成為最優秀的雲解決方案之一，並也為伺服器開發開啟了新的世界。

雖然我會回到 Firebase 上，但從現在開始，我將潛心學習 RxJava 並深入瞭解它的細節。因為它還有更多的閃光點待我去學習：修復回撥地獄、提高行能、執行緒排程.....

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