RxJava快速入門

北冥有鱼要继续奋斗發表於2024-07-18
RxJava

簡單來說RxJava是一個實現響應式程式設計的類庫。

那什麼是響應式程式設計？

響應式程式設計的核心思想是"資料流是第一等公民”，程式的邏輯建立在資料流的變化之上。

響應式程式設計的幾個核心概念:
（1）資料流：在響應式程式設計中，資料以流(Streans)的形式存在。流就像一條河，源源不斷。比如一個陣列或集合可以看作一個資料流，陣列或集合中的每個元素視為資料流中的資料項。

（2）非同步處理：傳統的同步程式設計模型中，當執行一個耗時的操作時，主執行緒會被阻塞，直到操作完成才能繼續執行後續的程式碼。這種模型存在一個問題，即當一個操作耗時很長，主執行緒被阻塞時，整個應用程式就會感覺不夠靈活和響應遲緩。
響應式程式設計則透過非同步處理來解決這個問題。在響應式程式設計中，當需要執行一個可能耗時的操作時，不會讓主執行緒直接等待其完成。相反，這個操作會被放到一個單獨的執行執行緒（通常是執行緒池中的一個執行緒）中去執行，同時主執行緒可以繼續執行其他任務而不被阻塞。一旦非同步操作完成，會透過回撥函式、觀察者模式或者其他機制通知應用程式，以便在未來某個時間點處理操作結果。

（3）變化傳播：當資料來源發生變化時，響應式程式設計模型會自動將變化傳播到依賴這些資料來源的地方。這種傳播是自動的，不需要顯式呼叫。

什麼是RxJava？

Rxlava是基於觀察者模式實現的，分別有觀察者和被觀察者兩個角色，被觀察者會實時傳輸資料流，觀察者可以觀測到這些資料流。基於傳輸和觀察的過程，使用者可以透過一些操作方法對資料進行轉換或其他處理。在RxJava中，觀察者就是Observer，被觀察者是Observable和Flowable。

Observable適合處理相對較小的、可控的、不會迅速產生大量資料的場景。它不具備背壓處理能力，也就是說，當資料生產速度超過資料消費速度時，可能會導致記憶體溢位或其他效能問題。

Fowable是針對背壓(反向壓力)問題而設計的可觀測型別。背壓問題出現於資料生產速度超過資料消費速度的場景。Flowable 提供了多種背壓策略來處理這種情況，確保系統在處理大量資料時仍然能夠保持穩定。

被觀察者. subscribe(觀察者)，它們之間就會建立訂閱關係，被觀察者傳輸的資料或者發出的事件會被觀察者觀察到。

前面提到使用者可以透過一些方法對資料進行轉換或其他處理，RxJava提供了很多運算子供我們使用，這塊其實和Java8的Stream類似，概念上都是一樣的。

運算子主要可以分為以下幾大類:

變換類運算子，對資料流進行變換，如map、flatMap 等。比如利用map將int型別轉為string

Flowable<String> flowable = Flowable.range(0,Integer.MAX_VALUE)
    .map(i->String.valueOf(i))

聚合類運算子，對資料流進行聚合，如toList、toMap等

Flowable.range(0,Integer.MAX_VALUE).toList()

過濾運算子，過濾或者跳過一些運算子，如fliter、skip等

Flowable.range(0,Integer.MAX_VALUE).fliter(i->i>10).toList();

連線運算子，將多個資料流連線到一起，如concat、zip等

//建立兩個Flowable，透過concat連線得到一個被觀察者，進行統一處理
//建立兩個Flowable 物件
Flowable<String> flowable1 = Flowable.just( "A"，"B"，"C");
Flowable<String> flowable2 = Flowable.just("D"，"E"，"F");
//使用concat運算子將兩個Flowable合併
Flowable<String> flowable = Flowable.concat(flowable1，flowable2);

排序運算子，對資料流內的資料進行排序，如sorted

Flowable<String> flowable = Flowable.concat(flowable1，flowable2).sorted();

RxJava也是一個基於事件驅動的框架，我們來看看一共有哪些事件，分別在什麼時候觸發:

  1. onNext，被觀察者每傳送一次資料，就會觸發此事件。
  2. onError，如果傳送資料過程中產生意料之外的錯誤，那麼被觀察者可以傳送此事件。
  3. onComplete，如果沒有發生錯誤，那麼被觀察者在最後一次呼叫onNext,之後傳送此事件表示完成資料傳輸。對應的觀察者得到這些事件後，可以進行一定處理，例如:
flowable.observeon( Schedulers.io())
.doOnNext( item -> {
System.out.println("來資料啦"+ item.toString());})
.doOnError(e -> {
system.out.println("出錯啦"+e.getMessage( ));})
.doonComplete(( ->{
system.out.println("資料處理完啦");}).subscribe();

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