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我相信大家肯定对ReactiveX 和 RxJava 都不陌生,因为现在只要是和技术相关的网站,博客都会随处见到介绍ReactiveX和RxJava的文章。

ReactiveX

  • ReactiveX是Reactive Extensions 的缩写,即响应式编程的扩展。
  • “a library for composing asynchronous and event-based programs using observable sequences for the Java VM”(一个在 Java VM 上使用可观测的序列来组成异步的、基于事件的程序库)。
  • Rx是一种编程模型,目标是提供一致的编程接口,帮助开发者更方便的处理异步 数据流.由微软的架构师Erik Meijer领导的团队开发,在2012年11月开源。他在各个常用编程语言上都有实现。如Java,C#,PHP,Swift,Scala等等.社区网站是reactivex.io
  • ReactiveX不仅仅是一个编程接口,它是一种编程思想的突破,它影响了许多其它的程序库和框架以及编程语言。

关于响应式编程

  • 事件总线(Event buses)或咱们常见的单击事件就是一个异步事件流,你可以观察这个流,也可以基于这个流做一些自定义操作。响应式就是基于这种想法。你能够创建所有事物的数据流,而不仅仅只是单击和悬停事件数据流。 流廉价且无处不在,任何事物都可以当作一个流:变量、用户输入、属性、缓存、数据结构等等。比如,假设你的微博评论就是一个跟单击事件一样的数据流,你能够监听这个流,并做出响应。

  • 有一堆的函数能够创建(create)任何流,也能将任何流进行组合(combine)和过滤(filter)。 这正是“函数式”的魔力所在。一个流能作为另一个流的输入(input),甚至多个流也可以作为其它流的输入。你能合并(merge)两个流。你还能通过过滤(filter)一个流得到那些你感兴趣的事件。你能将一个流中的数据映射(map)到一个新的流中。

  • 响应式编程的主要组成部分是observable, operator 和 observer

  • 一般响应式编程的信息流:Observable -> Operator1 -> Operator2->...->OperatorN->Observer

  • Observable 是事件的生产者,Observer是事件的最终消费者。中间可以通过任意多个的Operator对事件进行处理和转换

  • 因为Observer通常在主线程中执行,因此设计上要求代码尽可能的简单,只对事件作出相应(不对事件或者数据进行修改,所有修改事件的工作全部由operator完成)

RxJava 和 RxAndroid

  • RxJava是ReactiveX在 Java 平台的实现,你可以将它看作一个普通的Java类库。

  • RxAndroid是RxJava的一个针对Android平台的扩展,主要用于 Android 开发。

  • RxJava就是一个做异步开发的框架,和Android系统提供的 Handler+Thread,AsyncTask,Context.runOnUiThread等是解决的是同样的问题。那么他跟系统提供的异步编程方案比,有什么好处呢。或者说他有什么样的优势值得我们花时间和精力切换到RxJava呢?

总结起来可以用两个词来概括:异步和简洁

主要概念

Observable(被观察者)

Observables 负责发出一系列的事件,这里的事件可以是任何东西,例如网络请求的结果,复杂计算处理的结果,数据库操作的结构,文件操作的结果等,事件执行结束后交给Observer的回调处理。

Observer(观察者)

进行订阅接受处理事件

Operator(操作符)中文文档

负责对事件进行各种变化和处理

Scheduler(调度器)

提供了各种调度器,是RxJava可以方便的实现异步开发

事件

这里的事件值指的是 onNext (有新数据),onComplete (所有数据处理完成),onError (事件队列异常)

RxJava的好处(为什么RxJava对于Android如此重要)

  • 轻松使用并发:让异步编程变得简单简洁.像写同步代码一样。

  • 方便的线程切换

  • 简单而完善的异常处理机制:传统的try/cache没办法处理异步中子线程产生的异常,RxJava 提供了合适的错误处理机制

  • 强大的操作符支持,函数式的风格,链式调用。

举个例子

假如现在我们有这样一个需求:界面上有一个自定义的视图 imageCollectorView ,它的作用是显示多张图片,并能使用 addImage(Bitmap) 方法来任意增加显示的图片。现在需要程序将一个给出的目录数组 File[] folders 中每个目录下的 png 图片都加载出来并显示在 imageCollectorView 中。需要注意的是,由于读取图片的这一过程较为耗时,需要放在后台执行,而图片的显示则必须在 UI 线程执行。

目录数组


File[] folders=new File[]{......};复制代码

线程方式实现(call hell)


new Thread() {
@Override
public void run() {
super.run();
try{
for (File folder : folders) {
File[] files = folder.listFiles();
for (File file : files) {
if (file.getName().endsWith(".png")) {
final Bitmap bitmap = getBitmapFromFile(file);
getActivity().runOnUiThread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
imageCollectorView.addImage(bitmap);
}
});
}
}
}
}catch(Exception e){
//error handling
//只能在这里进行异常处理
} }
}.start();复制代码

RxJava 实现


//创建Observable
Observable observable = Observable.create(new ObservableOnSubscribe<File>() {
@Override
public void subscribe(ObservableEmitter<File> e) throws Exception {
for (File file : files) {
e.onNext(file);
}
e.onComplete();
}
});
//创建Observer
Observer<Bitmap> observer = new Observer<Bitmap>() {
@Override
public void onSubscribe(Disposable disposable) { } @Override
public void onNext(Bitmap bitmap) {
imageCollectorView.addImage(bitmap);
} @Override
public void onError(Throwable throwable) {
//error handling
} @Override
public void onComplete() {
Log.i(TAG,"All images are shown");
}
};
//对事件集进行处理并连接消费者
observable.flatMap(new Func1<File, Observable<File>>() {//分别获取每个文件夹下面的文件,组合成一个Observable
@Override
public Observable<File> call(File file) {
return Observable.from(file.listFiles());
}
})
.filter(new Func1<File, Boolean>() {//过滤出所有扩展名为png的文件
@Override
public Boolean call(File file) {
return file.getName().endsWith(".png");
}
})
.map(new Func1<File, Bitmap>() {//根据File对象,获取Bitmap对象
@Override
public Bitmap call(File file) {
return getBitmapFromFile(file);
}
})
.subscribeOn(Schedulers.io())//指定Observable的所有操作符的操作在io线程中执行
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())//指定消费者在主线程中执行
.subscribe(observer);//连接观察者

有的人可能说了,你这不是代码更多,更复杂了吗?
不要着急,这只是最基础的版本,稍后会对代码进行简化。
但即使是这种情况下,代码虽然多了,但我们可以发现,他的逻辑更清晰了,也没有那么多的嵌套了。

简化代码

  • 对于一个数组,可用创建操作符“from”来创建Observable
  • 如果我们只对结果感兴趣,不关心异常处理和事件发射完成事件,我也可以将Observer用Consumer来替换

//创建Observable
Observable observable = Observable.from(folers);
//创建Observer
Consumer<Bitmap> consumer=new Consumer<Bitmap>() {
@Override
public void accept(@NonNull Bitmap bitmap) throws Exception {
imageCollectorView.addImage(bitmap);
}
};
//对事件集进行处理并连接消费者
observable.flatMap(new Func1<File, Observable<File>>() {//分别获取每个文件夹下面的文件,组合成一个Observable
@Override
public Observable<File> call(File file) {
return Observable.from(file.listFiles());
}
})
.filter(new Func1<File, Boolean>() {//过滤出所有扩展名为png的文件
@Override
public Boolean call(File file) {
return file.getName().endsWith(".png");
}
})
.map(new Func1<File, Bitmap>() {//根据File对象,获取Bitmap对象
@Override
public Bitmap call(File file) {
return getBitmapFromFile(file);
}
})
.subscribeOn(Schedulers.io())//指定Observable的所有操作符的操作在io线程中执行
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())//指定消费者在主线程中执行
.subscribe(consumer);//连接消费者

RxJava 链式调用实现


Observable.from(folders)
.flatMap(new Func1<File, Observable<File>>() {
@Override
public Observable<File> call(File file) {
return Observable.from(file.listFiles());
}
})
.filter(new Func1<File, Boolean>() {
@Override
public Boolean call(File file) {
return file.getName().endsWith(".png");
}
})
.map(new Func1<File, Bitmap>() {
@Override
public Bitmap call(File file) {
return getBitmapFromFile(file);
}
})
.subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(new Consumer<Bitmap>() {
@Override
public void accept(@NonNull Bitmap bitmap) throws Exception {
imageCollectorView.addImage(bitmap);
}
});

RxJava + lambda 实现


Observable.from(folders)
.flatMap(file -> Observable.from(file.listFiles())
.filter(file -> file.getName().endsWith(".png"))
.map( file -> getBitmapFromFile(file))
.subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(bitmap -> imageCollectorView.addImage(bitmap));//无异常处理,有异常会抛到主线程,不影响我们原来程序的crash处理

关于lambda(匿名函数,它可以包含表达式和语句)在Android中的使用:

  • 要在 Android 的较早版本中测试 Lambda 表达式、方法引用和类型注解,请前往您的 build.gradle 文件,将 compileSdkVersion 和 targetSdkVersion 设置为 23 或更低。您仍需要启用 Jack 工具链以使用这些 Java 8 功能。
  • 经测试,按照官方提供的方案配置后,虽然可以使用lambda,但编译速度变的很慢。
  • 在运行的时候,并且我测试用的项目引用改了 Bouncy Castle(轻量级加密解密工具包) 这个包报出了内存溢出的异常,所以我感觉现在还不太稳定。
  • 第三方开源的实现方案:retrolambda
  • 当然我们也可以不用lambda,这样代码看着比较多,但因其只有一层嵌套的链式调用,所以逻辑结构并不复杂。事实上 Android Studio 会自动帮我们把这部分代码折叠成lambda的形式。

更进一步,假设我们现在需要忽略掉前5张,一共显示10张


Observable.from(folders)
.flatMap(file -> Observable.from(file.listFiles())
.filter(file -> file.getName().endsWith(".png")) .skip(5)
.take(10) .map( file -> getBitmapFromFile(file))
.subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(bitmap -> imageCollectorView.addImage(bitmap));//无异常处理,有异常会抛到主线程,不影响我们原来程序的crash处理

操作符简介

创建操作

用于创建Observable的操作符

  • Create — 通过调用观察者的方法从头创建一个Observable

    create操作符是所有创建型操作符的“根”,也就是说其他创建型操作符最后都是通过create操作符来创建Observable的

  • From — 将其它的对象或数据结构转换为Observable

  • Just — 将对象或者对象集合转换为一个会发射这些对象的Observable

  • Defer — 在观察者订阅之前不创建这个Observable,为每一个观察者创建一个新的Observable

  • Empty/Never/Throw — 创建行为受限的特殊Observable

    一般用于测试

  • Interval — 创建一个定时发射整数序列的Observable

  • Range — 创建发射指定范围的整数序列的Observable

  • Repeat — 创建重复发射特定的数据或数据序列的Observable

  • Start — 创建发射一个函数的返回值的Observable

  • Timer — 创建在一个指定的延迟之后发射单个数据的Observable

变换操作

这些操作符可用于对Observable发射的数据进行变换

  • Map — 映射,通过对序列的每一项都应用一个函数变换Observable发射的数据,实质是对序列中的每一项执行一个函数,函数的参数就是这个数据项
  • Buffer — 缓存,可以简单的理解为缓存,它定期从Observable收集数据到一个集合,然后把这些数据集合打包发射,而不是一次发射一个
  • FlatMap — 扁平映射,将Observable发射的数据变换为Observables集合,然后将这些Observable发射的数据平坦化的放进一个单独的Observable,可以认为是一个将嵌套的数据结构展开的过程。
  • GroupBy — 分组,将原来的Observable分拆为Observable集合,将原始Observable发射的数据按Key分组,每一个Observable发射一组不同的数据
  • Scan — 扫描,对Observable发射的每一项数据应用一个函数,然后按顺序依次发射这些值
  • Window — 窗口,定期将来自Observable的数据分拆成一些Observable窗口,然后发射这些窗口,而不是每次发射一项。类似于Buffer,但Buffer发射的是数据,Window发射的是Observable,每一个Observable发射原始Observable的数据的一个子集
过滤操作

这些操作符用于从Observable发射的数据中进行选择,符合一定条件的发送给观察者进行处理,不符合条件的直接丢弃

  • Filter — 过滤,过滤掉没有通过谓词测试的数据项,只发射通过测试的
  • Skip — 跳过前面的若干项数据
  • SkipLast — 跳过后面的若干项数据
  • Take — 只保留前面的若干项数据
  • TakeLast — 只保留后面的若干项数据
  • Debounce — 只有在空闲了一段时间后才发射数据,通俗的说,就是如果一段时间没有操作,就执行一次操作
  • Distinct — 去重,过滤掉重复数据项
  • ElementAt — 取值,取特定位置的数据项
  • First — 首项,只发射满足条件的第一条数据
  • IgnoreElements — 忽略所有的数据,只保留/终止通知(onError或onCompleted)
  • Last — 末项,只发射最后一条数据
  • Sample — 取样,定期发射最新的数据,等于是数据抽样,有的实现里叫ThrottleFirst
组合操作

组合操作符用于将多个Observable组合成一个单一的Observable

  • And/Then/When — 通过模式(And条件)和计划(Then次序)组合两个或多个Observable发射的数据集
  • CombineLatest — 当两个Observables中的任何一个发射了一个数据时,通过一个指定的函数组合每个Observable发射的最新数据(一共两个数据),然后发射这个函数的结果
  • Join — 无论何时,如果一个Observable发射了一个数据项,只要在另一个Observable发射的数据项定义的时间窗口内,就将两个Observable发射的数据合并发射
  • Merge — 将两个Observable发射的数据组合并成一个
  • StartWith — 在发射原来的Observable的数据序列之前,先发射一个指定的数据序列或数据项
  • Switch — 将一个发射Observable序列的Observable转换为这样一个Observable:它逐个发射那些Observable最近发射的数据
  • Zip — 打包,使用一个指定的函数将多个Observable发射的数据组合在一起,然后将这个函数的结果作为单项数据发射
错误处理

这些操作符用于从错误通知中恢复

  • Catch — 捕获,继续序列操作,将错误替换为正常的数据,从onError通知中恢复
  • Retry — 重试,如果Observable发射了一个错误通知,重新订阅它,期待它正常终止
辅助操作

一组用于处理Observable的操作符

  • Delay — 延迟一段时间发射结果数据
  • Do — 注册一个动作占用一些Observable的生命周期事件,相当于Mock某个操作
  • Materialize/Dematerialize — 将发射的数据和通知都当做数据发射,或者反过来
  • ObserveOn — 指定观察者观察Observable的调度程序(工作线程)
  • SubscribeOn — 指定Observable应该在哪个调度程序上执行
  • Serialize — 强制Observable按次序发射数据并且功能是有效的
  • Subscribe — 收到Observable发射的数据和通知后执行的操作
  • TimeInterval — 将一个Observable转换为发射两个数据之间所耗费时间的Observable
  • Timeout — 添加超时机制,如果过了指定的一段时间没有发射数据,就发射一个错误通知
  • Timestamp — 给Observable发射的每个数据项添加一个时间戳
  • Using — 创建一个只在Observable的生命周期内存在的一次性资源
条件和布尔操作

这些操作符可用于单个或多个数据项,也可用于Observable

  • All — 判断Observable发射的所有的数据项是否都满足某个条件
  • Amb — 给定多个Observable,只让第一个发射数据的Observable发射全部数据
  • Contains — 判断Observable是否会发射一个指定的数据项
  • DefaultIfEmpty — 发射来自原始Observable的数据,如果原始Observable没有发射数据,就发射一个默认数据
  • SequenceEqual — 判断两个Observable是否按相同的数据序列
  • SkipUntil — 丢弃原始Observable发射的数据,直到第二个Observable发射了一个数据,然后发射原始Observable的剩余数据
  • SkipWhile — 丢弃原始Observable发射的数据,直到一个特定的条件为假,然后发射原始Observable剩余的数据
  • TakeUntil — 发射来自原始Observable的数据,直到第二个Observable发射了一个数据或一个通知
  • TakeWhile — 发射原始Observable的数据,直到一个特定的条件为真,然后跳过剩余的数据
算术和聚合操作

这些操作符可用于整个数据序列

  • Average — 计算Observable发射的数据序列的平均值,然后发射这个结果
  • Concat — 不交错的连接多个Observable的数据
  • Count — 计算Observable发射的数据个数,然后发射这个结果
  • Max — 计算并发射数据序列的最大值
  • Min — 计算并发射数据序列的最小值
  • Reduce — 按顺序对数据序列的每一个应用某个函数,然后返回这个值
  • Sum — 计算并发射数据序列的和
连接操作

一些有精确可控的订阅行为的特殊Observable

  • Connect — 指示一个可连接的Observable开始发射数据给订阅者

    • 可连接的Observable (connectable Observable)与普通的Observable差不多,不过它并不会在被订阅时开始发射数据,而是直到使用了Connect操作符时才会开始。用这个方法,你可以等待所有的观察者都订阅了Observable之后再开始发射数据。

    • RxJava中connect是ConnectableObservable接口的一个方法,使用publish操作符可以将一个普通的Observable转换为一个ConnectableObservable。

    • 举例


      ConnectableObservable<String> connectableObservable = Observable.just("a", "c", "d").publish();
      connectableObservable.subscribe(new Consumer<String>() {
      @Override
      public void accept(@NonNull String s) throws Exception {
      LogUtil.i(s);
      }
      }); LogUtil.i("subscribe end....."); Observable.timer(3, TimeUnit.SECONDS).subscribe(new Consumer<Long>() {
      @Override
      public void accept(@NonNull Long aLong) throws Exception {
      LogUtil.i("connect method called after 3 seconds.");
      connectableObservable.connect();
      }
      });复制代码

      03-20 15:54:19.328 27493-27493/me.sunbird.react_native_demo I/x_log:RxJavaActivity.testConnectableObservable(L:586): subscribe end.....
      03-20 15:54:22.378 27493-27573/me.sunbird.react_native_demo I/x_log:RxJavaActivity$34.accept(L:591): connect method called after 3 seconds.
      03-20 15:54:22.419 27493-27573/me.sunbird.react_native_demo I/x_log:RxJavaActivity$33.accept(L:582): a
      03-20 15:54:22.419 27493-27573/me.sunbird.react_native_demo I/x_log:RxJavaActivity$33.accept(L:582): c
      03-20 15:54:22.420 27493-27573/me.sunbird.react_native_demo I/x_log:RxJavaActivity$33.accept(L:582): d
  • Publish — 将一个普通的Observable转换为可连接的

  • RefCount — 使一个可连接的Observable表现得像一个普通的Observable

  • Replay — 确保所有的观察者收到同样的数据序列,即使他们在Observable开始发射数据之后才订阅

转换操作
  • To — 将Observable转换为其它的对象或数据结构
  • Blocking 阻塞Observable的操作符
操作符决策树

几种主要的需求

  • 直接创建一个Observable(创建操作)
  • 组合多个Observable(组合操作)
  • 对Observable发射的数据执行变换操作(变换操作)
  • 从Observable发射的数据中取特定的值(过滤操作)
  • 转发Observable的部分值(条件/布尔/过滤操作)
  • 对Observable发射的数据序列求值(算术/聚合操作)

Scheduler(调度器)中文文档

本质上RxJava就是一个做异步开发的框架,能使我们极其灵活的进行线程切换。
我们可以使用ObserveOn和SubscribeOn操作符,可以让Observable在一个特定的调度器上执行,ObserveOn指示一个Observable在一个特定的调度器上调用观察者的onNext, onError和onCompleted方法,SubscribeOn更进一步,它指示Observable将全部的处理过程(包括发射数据和通知)放在特定的调度器上执行。
subscribeOn 和 observeOn 两个操作符是极其容易混淆的,可以看下这篇博客来彻底分清楚这两个操作符SubscribeOn 和 ObserveOn

调度器类型 效果
Schedulers.computation( ) 用于计算任务,如事件循环或和回调处理,不要用于IO操作(IO操作请使用Schedulers.io());默认线程数等于处理器的数量
Schedulers.from(executor) 使用指定的Executor作为调度器
Schedulers.immediate( ) 在当前线程立即开始执行任务
Schedulers.io( ) 用于IO密集型任务,如异步阻塞IO操作,这个调度器的线程池会根据需要增长;对于普通的计算任务,请使用Schedulers.computation();Schedulers.io( )默认是一个CachedThreadScheduler,很像一个有线程缓存的新线程调度器
Schedulers.newThread( ) 为每个任务创建一个新线程
Schedulers.trampoline( ) 当其它排队的任务完成后,在当前线程排队开始执行

Observable.create(new ObservableOnSubscribe<String>() {
@Override
public void subscribe(ObservableEmitter<String> observableEmitter) throws Exception {
LogUtil.w("subscribe method is running in thread:" + Thread.currentThread().getName());
observableEmitter.onNext("a");
observableEmitter.onComplete();
}
}).map(new Function<String, String>() {
@Override
public String apply(@NonNull String s) throws Exception {
LogUtil.w("first map is running in thread:" + Thread.currentThread().getName());
return s;
}
}).subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(Schedulers.newThread())
.map(new Function<String, String>() {
@Override
public String apply(String s) throws Exception {
LogUtil.w("second map is running in thread:" + Thread.currentThread().getName());
return s;
}
})
.observeOn(Schedulers.io())
.map(new Function<String, String>() {
@Override
public String apply(String s) throws Exception {
LogUtil.w("third map is running in thread:" + Thread.currentThread().getName());
return s;
}
})
.observeOn(Schedulers.computation())
.map(new Function<String, String>() {
@Override
public String apply(@NonNull String s) throws Exception {
LogUtil.w("fourth map is running in thread:" + Thread.currentThread().getName());
return s;
}
})
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(new Consumer<String>() {
@Override
public void accept(String s) throws Exception {
LogUtil.w("consumer accept method is running in thread:" + Thread.currentThread().getName());
}
});

运行后我们可以得到如下结果:


03-20 11:44:23.716 8687-8723/? W/x_log:RxJavaActivity$27.subscribe(L:528): subscribe method is running in thread:RxCachedThreadScheduler-1
03-20 11:44:23.717 8687-8723/? W/x_log:RxJavaActivity$28.apply(L:535): first map is running in thread:RxCachedThreadScheduler-1
03-20 11:44:23.721 8687-8724/? W/x_log:RxJavaActivity$29.apply(L:543): second map is running in thread:RxNewThreadScheduler-1
03-20 11:44:23.726 8687-8725/? W/x_log:RxJavaActivity$30.apply(L:551): third map is running in thread:RxCachedThreadScheduler-2
03-20 11:44:23.729 8687-8726/? W/x_log:RxJavaActivity$31.apply(L:559): fourth map is running in thread:RxComputationThreadPool-1
03-20 11:44:23.836 8687-8687/? W/x_log:RxJavaActivity$32.accept(L:567): consumer accept method is running in thread:main

RxJava 的使用场景举例

复杂的数据变换

Observable.just("1", "2", "2", "3", "4", "5")//创建Observable
.map(Integer::parseInt)//对每一项执行Integer.parseInt方法
.filter(s -> s > 1)//过滤出所有值 >1 的对象
.distinct() //去重,这里也可以传递一个方法,来定义两个对象是否equals的策略,非常灵活
.take(3)//取到前3个
.reduce((sum, item) -> sum + item) //累加
.subscribe(System.out::println);//9 打印出最终累加的结果。复制代码
Retrofit结合RxJava做网络请求框架

这里不作详解,具体的介绍可以看扔物线的这篇文章,对RxJava的入门者有很大的启发。其中也讲到了RxJava和Retrofit如何结合来实现更简洁的代码

RxJava代替EventBus进行数据传递
RxBus

RxBus并不是一个库,而是一种模式,是使用了RxJava的思想来达到EventBus的数据传递效果。这篇文章把RxBus讲的比较详细。

square/Otto 对 RxBus 的态度

This project is deprecated in favor of RxJava and RxAndroid. These projects permit the same event-driven programming model as Otto, but they’re more capable and offer better control of threading.

为了支持 RxJava 和 RxAndroid,我们已经废弃了这个项目。这两个项目提供了和 Otto 一样的基于事件驱动的编程模型,而且他们更强大,并提供更好的线程控制。

If you’re looking for guidance on migrating from Otto to Rx, this post is a good start.

如果你正在寻找从 Otto 迁移到 Rx 的教程,阅读这篇文章将会是一个很好的开始。

一个网络请求依赖另外一个网络请求返回的结果。例如:登录之后,根据拿到的token去获取消息列表。
@GET("/token")
public Observable<String> getToken(); @GET("/user")
public Observable<User> getUser(@Query("token") String token, @Query("userId") String userId); ... getToken()
.flatMap(new Func1<String, Observable<User>>() {
@Override
public Observable<User> call(String token) {
return getUser(token, userId);
})
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(new Observer<User>() {
@Override
public void onNext(User user) {
userView.setUser(user);
} @Override
public void onCompleted() {
} @Override
public void onError(Throwable error) {
// Error handling
...
}
});
同一个页面同事发起两个以上的请求,此时对页面中的ProgressBar进行管理,即两个请求只能展示一个ProgressBar,并且所有的请求都结束后,ProgressBar 才能消失

@GET("/date1")
public Observable<String> getDate1(); @GET("/data2")
public Observable<String> getData2() ... progressDialog.show()
Observable.merge(getData1(), getData2())
.subscribeOn(Schedulers.newThread())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(new Observer() {
@Override
public void onSubscribe(Disposable disposable) { } @Override
public void onNext(String s) {
// 这里进行结果处理
} @Override
public void onError(Throwable throwable) {
//error handling
progressDialog.dismiss();
} @Override
public void onComplete() {
progressDialog.dismiss();
}
});
使用throttleFirst(throttle:节流阀)防止按钮重复点击

RxView.clicks(button)
.throttleFirst(1, TimeUnit.SECONDS)
.subscribe(new Observer<Object>() {
@Override
public void onCompleted() {
log.d ("completed");
} @Override
public void onError(Throwable e) {
log.e("error");
} @Override
public void onNext(Object o) {
log.d("button clicked");
}
});复制代码
使用debounce(去抖动)做textSearch

用简单的话讲就是当N个结点发生的时间太靠近(即发生的时间差小于设定的值T),debounce就会自动过滤掉前N-1个结点。
比如在做百度地址联想的时候,可以使用debounce减少频繁的网络请求。避免每输入(删除)一个字就做一次联想

RxTextView.textChangeEvents(inputEditText)
.debounce(400, TimeUnit.MILLISECONDS)
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(new Observer<TextViewTextChangeEvent>() {
@Override
public void onCompleted() {
log.d("onComplete");
} @Override
public void onError(Throwable e) {
log.d("Error");
} @Override
public void onNext(TextViewTextChangeEvent onTextChangeEvent) {
log.d(format("Searching for %s", onTextChangeEvent.text().toString()));
}
});

RxJava 的生态

  • rx-preferences -使SharedPreferences支持RxJava

  • RxAndroid -RxJava的Android拓展

  • RxLifecycle -帮助使用了RxJava的安卓应用控制生命周期

  • RxBinding -安卓UI控件的RxJava绑定API

  • Android-ReactiveLocation -Google Play Service API wrapped in RxJava

  • storio -支持RxJava的数据库

  • retrofit -支持RxJava的网络请求库

  • sqlbrite -支持RxJava的sqlite数据库

  • RxPermissions -RxJava实现的Android运行时权限控制

  • reark -RxJava architecture library for Android

  • frodo -Android Library for Logging RxJava Observables and Subscribers.

RxJava 的现况

  • RxJava 最新版 2.0.7(注:不兼容1.x 的版本) 大小 2.1M
  • RxAndroid 大小 10k
  • 支持Java6以上,Android2.3以上
  • github star 22511

RxJava 的未来展望

通用的数据流,强大的操作符,灵活的线程调度,简单完善的异常处理机制,函数式编程等等特性,奠定了RxJava的强大地位。
Android 系统中到处都是异步,比如网络请求,文件读写,数据库查询,系统服务或者第三方SDK服务等,这些异步请求非常耗时,需要在非UI线程中执行,而对UI的修改又必须要在主线程中执行。如果再包含多个异步执行嵌套的话,就会让我们的代码显得凌乱。通过RxJava提供的强大而通用的异步处理机制,可以使我们的代码逻辑更清晰,便于后期的维护。并且现在RxJava的生态越来越大,个人认为,以后所有的涉及异步操作的系统服务,第三方库,第三方服务SDK都会以Observable或类Observable的方式提供给我们调用,而不是像现在这样,让我们传递一个又一个的listener。

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  • 新文件,修改文件提示
  • 自动测量
  • 标注评论
  • 支持pohtoshop和sketch
  • 第一个项目免费
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  • 简单已用,功能强大
  • focus 某一个域名下的请求,方便查找
  • 对某个请求修改参数,重新请求,方便调试
  • 各种格式良好的response解析
  • copy出cURL 格式的请求,方便传递个任何人进行请求模拟

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