使用RxJava從多個資料來源獲取資料

試想，需要一些動態資料的時候，只要每次都請求網路就可以了。但是，更有效率的做法是，把聯網得到的資料，快取到磁碟或記憶體。

具體的說，計劃如下：

1. 偶爾的聯網操作，只為獲取最新資料。
2. 儘可能快的讀取到資料（通過獲取之前快取的網路資料）。

我將通過使用 RxJava ，來實現這個計劃。

基本模式

為每一個資料來源（網路，磁碟和記憶體）建立Observable，使用concat()和first()操作符，構造一個簡單的實現方式。

concat() 操作符持有多個Observable物件，並將它們按順序串聯成佇列。 first() 操作符只從串聯佇列中取出併傳送第一個事件。因此，如果使用concat().first()，無論多少個資料來源，只有第一個事件會被檢索出併傳送。

// Our sources (left as an exercise for the reader)
Observable memory = ...;  
Observable disk = ...;  
Observable network = ...;

// Retrieve the first source with data
Observable source = Observable  
  .concat(memory, disk, network)
  .first();

// Our sources (left as an exercise for the reader)
Observablememory = ...;  
Observabledisk = ...;  
Observablenetwork = ...;

// Retrieve the first source with data
Observablesource = Observable  
  .concat(memory, disk, network)
  .first();

這種模式的關鍵在於concat()操作符只有需要資料的時候才會訂閱所有的Observable資料來源。由於first()操作符會較早的停止檢索佇列，所以，如果存在快取資料，就沒有必要訪問較慢的資料來源。 也就是說，如果memory返回結果，就不必擔心disk和network會被訪問。相反地，如果記憶體和磁碟都沒有資料，才執行網路請求。

注意concat()所持有的Observable資料來源，是按照一個接一個的順序被檢索的。

持久化資料

很明顯，下一步是快取資料。如果不把網路請求後的結果快取到磁碟，磁碟訪問後的結果快取到記憶體，那麼這根本不就不叫快取。接下來要寫的程式碼就是，網路資料的持久化操作。

我的解決方案是，讓每個資料來源在傳送完事件後，都儲存或者快取資料。

Observable networkWithSave = network.doOnNext(new Action1() {
 @Override public void call(Data data) {
 saveToDisk(data);
 cacheInMemory(data);
 }
});

 Observable diskWithCache = disk.doOnNext(new Action1() {
 @Override public void call(Data data) {
  cacheInMemory(data);
 }
});

 ObservablenetworkWithSave = network.doOnNext(new Action1() {
 @Overridepublic void call(Datadata) {
 saveToDisk(data);
 cacheInMemory(data);
 }
});

 ObservablediskWithCache = disk.doOnNext(new Action1() {
 @Overridepublic void call(Datadata) {
  cacheInMemory(data);
 }
});

現在，如果你使用networkWithSave和diskWithCache，資料將會在載入後自動儲存。

（這個策略的另一個優勢在於networkWithSave和diskWithCache可以在任何地方被使用，不侷限於我們的多資料模式下。）

陳舊的資料

不幸的，現在我們儲存資料的那些程式碼，執行的有點過頭了。無論資料是否過時，它總是返回相同的資料。我們希望做到，偶爾連線伺服器抓取最新的資料。

解決方法在於，使用first()操作符進行過濾。就是設定它拒絕接收毫無價值的資料。

Observable source = Observable
    .concat(memory, diskWithCache, networkWithSave)
    .first(new Func1() {
      @Override public Boolean call(Data data) {
        return data.isUpToDate();
      }
    });

Observablesource = Observable
    .concat(memory, diskWithCache, networkWithSave)
    .first(new Func1() {
      @Overridepublic Boolean call(Datadata) {
        return data.isUpToDate();
      }
    });

現在，我們只需要傳送被斷定為最新資料的事件就OK了。因此，只要有一個資料來源的資料過期，就繼續檢索下一個資料來源，直到找到最新資料為止。

first()和takeFirst()操作符的比較

對於這種設計模式，first()和takeFirst()操作符可以二選其一。

兩種呼叫方式的區別在於，如果所有資料來源的資料均過期，沒有任何的有效資料作為事件傳送，first()會丟擲NoSuchElementException異常（譯者注：first()操作符均return false），而takeFirst()操作符則直接呼叫完成操作，不會丟擲任何異常。

使用哪個操作符，完全取決於是否需要明確處理缺失的資料。

程式碼示例

可以從這裡檢出，以上所有程式碼的實現示例： https://github.com/dlew/rxjava-multiple-sources-sample 。

如果需要一個真實示例，檢出 Gfycat App ，它在獲取資料的時候使用了這種模式。專案並沒有使用以上展示的所有功能（因為不需要），但是，示範了concat().first()的基本用法。