快速瞭解非同步程式設計 RxJava

ksfzhaohui的部落格發表於2016-12-29
非同步程式設計RxJava

前言

前段時間寫了一篇對協程的一些理解，裡面提到了不管是協程還是callback，本質上其實提供的是一種非同步無阻塞的程式設計模式；並且介紹了java中對非同步無阻賽這種程式設計模式的支援，主要提到了Future和CompletableFuture；之後有同學在下面留言提到了RxJava，剛好最近在看微服務設計這本書，裡面提到了響應式擴充套件(Reactive extensions,Rx)，而RxJava是Rx在JVM上的實現，所有打算對RxJava進一步瞭解。

RxJava簡介

RxJava的官網地址：https://github.com/ReactiveX/RxJava，

其中對RxJava進行了一句話描述：RxJava – Reactive Extensions for the JVM – a library for composing asynchronous and event-based programs using observable sequences for the Java VM.

大意就是：一個在Java VM上使用可觀測的序列來組成非同步的、基於事件的程式的庫。

更詳細的說明在Netflix技術部落格的一篇文章中描述了RxJava的主要特點：

  • 易於併發從而更好的利用伺服器的能力。
  • 易於有條件的非同步執行。
  • 一種更好的方式來避免回撥地獄。
  • 一種響應式方法。

與CompletableFuture對比

之前提到CompletableFuture真正的實現了非同步的程式設計模式，一個比較常見的使用場景：

CompletableFuture<Integer> future = CompletableFuture.supplyAsync(耗時函式);
Future<Integer> f = future.whenComplete((v, e) -> {
        System.out.println(v);
        System.out.println(e);
});
System.out.println("other...");

下面用一個簡單的例子來看一下RxJava是如何實現非同步的程式設計模式：

bservable<Long> observable = Observable.just(1, 2)
        .subscribeOn(Schedulers.io()).map(new Func1<Integer, Long>() {
            @Override
            public Long call(Integer t) {
                try {
                    Thread.sleep(1000); //耗時的操作
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                return (long) (t * 2);
            }
        });
observable.subscribe(new Subscriber<Long>() {
    @Override
    public void onCompleted() {
        System.out.println("onCompleted");
    }
    @Override
    public void onError(Throwable e) {
        System.out.println("error" + e);
    }
    @Override
    public void onNext(Long result) {
        System.out.println("result = " + result);
    }
});
System.out.println("other...");

Func1中以非同步的方式執行了一個耗時的操作，Subscriber(觀察者)被訂閱到Observable(被觀察者)中，當耗時操作執行完會回撥Subscriber中的onNext方法。

其中的非同步方式是在subscribeOn(Schedulers.io())中指定的，Schedulers.io()可以理解為每次執行耗時操作都啟動一個新的執行緒。

結構上其實和CompletableFuture很像，都是非同步的執行一個耗時的操作，然後在有結果的時候主動告訴我結果。那我們還需要RxJava幹嘛，不知道你有沒有注意，上面的例子中其實提供2條資料流[1,2]，並且處理完任何一個都會主動告訴我，當然這只是它其中的一項功能，RxJava還有很多好用的功能，在下面的內容會進行介紹。

非同步觀察者模式

上面這段程式碼有沒有發現特別像設計模式中的：觀察者模式；首先提供一個被觀察者Observable，然後把觀察者Subscriber新增到了被觀察者列表中；

RxJava中一共提供了四種角色：Observable、Observer、Subscriber、Subjects

Observables和Subjects是兩個被觀察者，Observers和Subscribers是觀察者；

當然我們也可以檢視一下原始碼，看一下jdk中的Observer和RxJava的Observer

jdk中的Observer：

public interface Observer {
    void update(Observable o, Object arg);
}

RxJava的Observer:

public interface Observer<T> {
    void onCompleted();
    void onError(Throwable e);
    void onNext(T t);
}

同時可以發現Subscriber是implements Observer的：

public abstract class Subscriber<T> implements Observer<T>, Subscription

可以發現RxJava中在Observer中引入了2個新的方法：onCompleted()和onError()

onCompleted()：即通知觀察者Observable沒有更多的資料，事件佇列完結
onError():在事件處理過程中出異常時，onError()會被觸發,同時佇列自動終止，不允許再有事件發出。

正是因為RxJava提供了同步和非同步兩種方式進行事件的處理，個人覺得非同步的方式更能體現RxJava的價值，所以這裡給他命名為非同步觀察者模式。

好了，下面正式介紹RxJava的那些靈活的操作符，這裡僅僅是簡單的介紹和簡單的例項，具體用在什麼場景下，會在以後的文章中介紹

Maven引入

<dependency>
    <groupId>io.reactivex</groupId>
    <artifactId>rxjava</artifactId>
    <version>1.2.4</version>
</dependency>

建立Observable

1.create()建立一個Observable，併為它定義事件觸發規則

Observable<Integer> observable = Observable
            .create(new Observable.OnSubscribe<Integer>() {
                @Override
                public void call(Subscriber<? super Integer> observer) {
                    for (int i = 0; i < 5; i++) {
                        observer.onNext(i);
                    }
                    observer.onCompleted();
                }
            });
observable.subscribe(new Observer<Integer>() {...});

2.from()可以從一個列表中建立一個Observable，Observable將發射出列表中的每一個元素

List<Integer> items = new ArrayList<Integer>();
for (int i = 0; i < 5; i++) {
    items.add(i);
}
Observable<Integer> observable = Observable.from(items);
observable.subscribe(new Observer<Integer>() {...});

3.just()將傳入的引數依次傳送出來

Observable<Integer> observable = Observable.just(1, 2, 3);
observable.subscribe(new Observer<Integer>() {...});

過濾Observable

1.filter()來過濾我們觀測序列中不想要的值

List<Integer> items = new ArrayList<Integer>();
for (int i = 0; i < 5; i++) {
    items.add(i);
}
Observable<Integer> observable = Observable.from(items).filter(
        new Func1<Integer, Boolean>() {
            @Override
            public Boolean call(Integer t) {
                return t == 1;
            }
        });
observable.subscribe(new Observer<Integer>() {...});

2.take()和taskLast()分別取前幾個元素和後幾個元素

List<Integer> items = new ArrayList<Integer>();
for (int i = 0; i < 5; i++) {
    items.add(i);
}
Observable<Integer> observable = Observable.from(items).take(3);
observable.subscribe(new Observer<Integer>() {...});
Observable<Integer> observable = Observable.from(items).takeLast(2);

3.distinct()和distinctUntilChanged()

distinct()過濾掉重複的值

List<Integer> items = new ArrayList<Integer>();
items.add(1);
items.add(10);
items.add(10);
Observable<Integer> observable = Observable.from(items).distinct();
observable.subscribe(new Observer<Integer>() {...});

distinctUntilChanged()列發射一個不同於之前的一個新值時讓我們得到通知

List<Integer> items = new ArrayList<Integer>();
items.add(1);
items.add(100);
items.add(100);
items.add(200);
Observable<Integer> observable = Observable.from(items).distinctUntilChanged();
observable.subscribe(new Observer<Integer>() {...});

4.first()和last()分別取第一個元素和最後一個元素

List<Integer> items = new ArrayList<Integer>();
for (int i = 0; i < 5; i++) {
    items.add(i);
}
// Observable<Integer> observable = Observable.from(items).first();
Observable<Integer> observable = Observable.from(items).last();
observable.subscribe(new Observer<Integer>() {...});

5.skip()和skipLast()分別從前或者後跳過幾個元素

List<Integer> items = new ArrayList<Integer>();
for (int i = 0; i < 5; i++) {
    items.add(i);
}
// Observable<Integer> observable = Observable.from(items).skip(2);
Observable<Integer> observable = Observable.from(items).skipLast(2);
observable.subscribe(new Observer<Integer>() {...});

6.elementAt()取第幾個元素進行發射

List<Integer> items = new ArrayList<Integer>();
for (int i = 0; i < 5; i++) {
    items.add(i);
}
Observable<Integer> observable = Observable.from(items).elementAt(2);
observable.subscribe(new Observer<Integer>() {...});

7.sample()指定發射間隔進行發射

List<Integer> items = new ArrayList<Integer>();
for (int i = 0; i < 50000; i++) {
    items.add(i);
}
Observable<Integer> observable = Observable.from(items).sample(1,TimeUnit.MICROSECONDS);
observable.subscribe(new Observer<Integer>() {...});

8.timeout()設定的時間間隔內如果沒有得到一個值則發射一個錯誤

List<Integer> items = new ArrayList<Integer>();
for (int i = 0; i < 5; i++) {
    items.add(i);
}
Observable<Integer> observable = Observable.from(items).timeout(1,TimeUnit.MICROSECONDS);
observable.subscribe(new Observer<Integer>() {...onError()...});

9.debounce()在一個指定的時間間隔過去了仍舊沒有發射一個，那麼它將發射最後的那個

List<Integer> items = new ArrayList<Integer>();
for (int i = 0; i < 5; i++) {
    items.add(i);
}
Observable<Integer> observable = Observable.from(items).debounce(1,TimeUnit.MICROSECONDS);
observable.subscribe(new Observer<Integer>() {...});

轉換Observable

1.map()接收一個指定的Func物件然後將它應用到每一個由Observable發射的值上

List<Integer> items = new ArrayList<Integer>();
for (int i = 0; i < 5; i++) {
    items.add(i);
}
Observable<Integer> observable = Observable.from(items).map(
        new Func1<Integer, Integer>() {
            @Override
            public Integer call(Integer t) {
                return t * 2;
            }
        });
observable.subscribe(new Observer<Integer>() {...});

2.flatMap()函式提供一種鋪平序列的方式，然後合併這些Observables發射的資料

final Scheduler scheduler = Schedulers.from(Executors.newFixedThreadPool(3));
List<Integer> items = new ArrayList<Integer>();
for (int i = 0; i < 5; i++) {
    items.add(i);
}
Observable<Integer> observable = Observable.from(items).flatMap(
        new Func1<Integer, Observable<? extends Integer>>() {
            @Override
            public Observable<? extends Integer> call(Integer t) {
                List<Integer> items = new ArrayList<Integer>();
                items.add(t);
                items.add(99999);
                return Observable.from(items).subscribeOn(scheduler);
            }
        });
observable.subscribe(new Observer<Integer>() {...});

重要的一點提示是關於合併部分：它允許交叉。這意味著flatMap()不能夠保證在最終生成的Observable中源Observables確切的發射
順序。

3.concatMap()函式解決了flatMap()的交叉問題，提供了一種能夠把發射的值連續在一起的鋪平函式，而不是合併它們。
示例程式碼同上，將flatMap替換為concatMap，輸出的結果來看是有序的

4.switchMap()和flatMap()很像，除了一點：每當源Observable發射一個新的資料項（Observable）時，它將取消訂閱並停止監視之前那個資料項產生的Observable，並開始監視當前發射的這一個。
示例程式碼同上，將flatMap替換為switchMap，輸出的結果只剩最後一個值

5.scan()是一個累積函式，對原始Observable發射的每一項資料都應用一個函式，計算出函式的結果值，並將該值填充回可觀測序列，等待和下一次發射的資料一起使用。

List<Integer> items = new ArrayList<Integer>();
for (int i = 0; i < 5; i++) {
    items.add(i);
}
Observable<Integer> observable = Observable.from(items).scan(
        new Func2<Integer, Integer, Integer>() {

            @Override
            public Integer call(Integer t1, Integer t2) {
                System.out.println(t1 + "+" + t2);
                return t1 + t2;
            }
        });
observable.subscribe(new Observer<Integer>() {...});

6.groupBy()來分組元素

List<Integer> items = new ArrayList<Integer>();
for (int i = 0; i < 5; i++) {
    items.add(i);
}
Observable<GroupedObservable<Integer, Integer>> observable = Observable
                .from(items).groupBy(new Func1<Integer, Integer>() {
                    @Override
                    public Integer call(Integer t) {
                        return t % 3;
                    }
                });
observable.subscribe(new Observer<GroupedObservable<Integer, Integer>>() {
        @Override
        public void onNext(final GroupedObservable<Integer, Integer> t) {
            t.subscribe(new Action1<Integer>() {
                @Override
                public void call(Integer value) {
                    System.out.println("key:" + t.getKey()+ ", value:" + value);
                }
            });

});

7.buffer()函式將源Observable變換一個新的Observable，這個新的Observable每次發射一組列表值而不是一個一個發射。

List<Integer> items = new ArrayList<Integer>();
for (int i = 0; i < 5; i++) {
    items.add(i);
}
Observable<List<Integer>> observable = Observable.from(items).buffer(2);
observable.subscribe(new Observer<List<Integer>>() {...});

8.window()函式和 buffer()很像，但是它發射的是Observable而不是列表

List<Integer> items = new ArrayList<Integer>();
for (int i = 0; i < 5; i++) {
    items.add(i);
}
Observable<Observable<Integer>> observable = Observable.from(items).window(2);
observable.subscribe(new Observer<Observable<Integer>>() {
    @Override
    public void onNext(Observable<Integer> t) {
        t.subscribe(new Action1<Integer>() {
            @Override
            public void call(Integer t) {
                System.out.println("this Action1 = " + this+ ",result = " + t);
            }
        });
        //onCompleted和onError
});

9.cast()它將源Observable中的每一項資料都轉換為新的型別，把它變成了不同的Class

List<Father> items = new ArrayList<Father>();
items.add(new Son());
items.add(new Son());
items.add(new Father());
items.add(new Father());
Observable<Son> observable = Observable.from(items).cast(Son.class);
observable.subscribe(new Observer<Son>() {...});

class Father {
}

class Son extends Father {
}

組合Observables

1.merge()方法將幫助你把兩個甚至更多的Observables合併到他們發射的資料項裡

List<Integer> items1 = new ArrayList<Integer>();
for (int i = 0; i < 5; i++) {
    items1.add(i);
}
List<Integer> items2 = new ArrayList<Integer>();
for (int i = 5; i < 10; i++) {
    items2.add(i);
}
Observable<Integer> observable1 = Observable.from(items1);
Observable<Integer> observable2 = Observable.from(items2);
Observable<Integer> observableMerge = Observable.merge(observable1,observable2);
observable.subscribe(new Observer<Integer>() {...});

2.zip()合併兩個或者多個Observables發射出的資料項，根據指定的函式 Func* 變換它們，併發射一個新值

List<Integer> items1 = new ArrayList<Integer>();
for (int i = 0; i < 5; i++) {
    items1.add(i);
}
List<Integer> items2 = new ArrayList<Integer>();
for (int i = 5; i < 10; i++) {
    items2.add(i);
}
Observable<Integer> observable1 = Observable.from(items1);
Observable<Integer> observable2 = Observable.from(items2);
Observable<Integer> observableZip = Observable.zip(observable1,
        observable2, new Func2<Integer, Integer, Integer>() {
            @Override
            public Integer call(Integer t1, Integer t2) {
                return t1 * t2;
            }
        });
observable.subscribe(new Observer<Integer>() {...});

3.combineLatest()把兩個Observable產生的結果進行合併，這兩個Observable中任意一個Observable產生的結果，都和另一個Observable最後產生的結果，按照一定的規則進行合併。

Observable<Long> observable1 = Observable.interval(1000,TimeUnit.MILLISECONDS);
Observable<Long> observable2 = Observable.interval(1000,TimeUnit.MILLISECONDS);
Observable.combineLatest(observable1, observable2,
        new Func2<Long, Long, Long>() {
            @Override
            public Long call(Long t1, Long t2) {
                System.out.println("t1 = " + t1 + ",t2 = " + t2);
                return t1 + t2;
            }
        }).subscribe(new Observer<Long>() {...});
Thread.sleep(100000);

4.join()類似combineLatest()，但是join操作符可以控制每個Observable產生結果的生命週期，在每個結果的生命週期內，可以與另一個Observable產生的結果按照一定的規則進行合併

Observable<Long> observable1 = Observable.interval(1000,
                TimeUnit.MILLISECONDS);
        Observable<Long> observable2 = Observable.interval(1000,
                TimeUnit.MILLISECONDS);
        observable1.join(observable2, new Func1<Long, Observable<Long>>() {
            @Override
            public Observable<Long> call(Long t) {
                System.out.println("left=" + t);
                return Observable.just(t).delay(1000, TimeUnit.MILLISECONDS);
            }
        }, new Func1<Long, Observable<Long>>() {
            @Override
            public Observable<Long> call(Long t) {
                System.out.println("right=" + t);
                return Observable.just(t).delay(1000, TimeUnit.MILLISECONDS);
            }
        }, new Func2<Long, Long, Long>() {
            @Override
            public Long call(Long t1, Long t2) {
                return t1 + t2;
            }
        }).subscribe(new Observer<Long>() {
            @Override
            public void onCompleted() {
                System.out.println("Observable  completed");
            }

            @Override
            public void onError(Throwable e) {
                System.out.println("Oh,no!  Something   wrong   happened！");
            }

            @Override
            public void onNext(Long t) {
                System.out.println("[result=]" + t);
            }
        });

        Thread.sleep(100000);

5.switchOnNext()把一組Observable轉換成一個Observable，對於這組Observable中的每一個Observable所產生的結果，如果在同一個時間記憶體在兩個或多個Observable提交的結果，只取最後一個Observable提交的結果給訂閱者

Observable<Observable<Long>> observable = Observable.interval(2, TimeUnit.SECONDS)
        .map(new Func1<Long, Observable<Long>>() {
            @Override
            public Observable<Long> call(Long aLong) {
                return Observable.interval(1, TimeUnit.MILLISECONDS).take(5);
            }
        }).take(2);

Observable.switchOnNext(observable).subscribe(new Observer<Long>() {...});
Thread.sleep(1000000);

6.startWith()在Observable開始發射他們的資料之前，startWith()通過傳遞一個引數來先發射一個資料序列

Observable.just(1000, 2000).startWith(1, 2).subscribe(new Observer<Integer>() {...});

總結

本文主要對rxjava進行了簡單的介紹，從非同步程式設計這個角度對rxjava進行了分析；並且針對Observable的過濾，轉換，組合的API進行了簡單的介紹，當然我們更關心的是rxjava有哪些應用場景。

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