RxJava && Agera 从源码简要分析基本调用流程(2)
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接上篇RxJava && Agera 从源码简要分析基本调用流程(1)我们从"1.订阅过程"、“2.变换过程”进行分析,下篇文章我们继续分析"3.线程切换过程"
3.线程切换过程
从上文中我们知道了RxJava能够帮助我们对数据流进行灵活的变换,以达到链式结构操作的目的,然而它的强大不止于此。下面我们就来看看它的又一利器,调度器Scheduler
:就像我们所知道的,Scheduler
是给Observable
数据流添加多线程功能所准备的,一般我们会通过使用subscribeOn()
、observeOn()
方法传入对应的Scheduler
去指定数据流的每部分操作应该以何种方式运行在何种线程。对于我们而言,最常见的莫过于在非主线程获取并处理数据之后在主线程更新UI这样的场景了:
这是我们十分常见的调用方法,一气呵成就把不同线程之间的处理都搞定了,因为是链式所以结构也很清晰,我们现在来看看这其中的线程切换流程。
subscribeOn()
当我们调用subscribeOn()
的时候:
可以看到这里也是调用了create()
去生成一个Observable
,而OperatorSubscribeOn
则是实现了OnSubscribe
接口,同时将原始的Observable
和我们需要的scheduler
传入:
可以看出来,这里对subscriber
的处理与前文中OperatorMap
中call()
对subscriber
的处理很相似。在这里我们同样会根据传入的subscriber
构造出新的Subscribers
,不过这一系列的过程大部分都是由worker通过schedule()
去执行的,从后面setProducer()
中对于线程的判断,再结合subscribeOn()
方法的目的我们能大概推测出,这个worker在一定程度上就相当于一个新线程的代理执行者,schedule()
所实现的与Thread类中run()应该十分类似。我们现在来看看这个worker的执行过程。
首先从Schedulers.io()
进入:
这个通过hook拿到scheduler的过程我们先不管,直接进CachedThreadScheduler
,看它的createWorker()
方法:
这里的pool是一个原子变量引用AtomicReference
,所持有的则是CachedWorkerPool
,因而这个pool顾名思义就是用来保存worker的缓存池啦,我们从缓存池里拿到需要的worker并作了一层封装成为EventLoopWorker
:
在这里我们终于发现目标ThreadWorker
,它继承自NewThreadWorker
,之前的schedule()方法最终都会到这个scheduleActual()
方法里:
这里我们看到了executor线程池,我们用Schedulers.io()
最终实现的线程切换的本质就在这里了。现在再结合之前的过程我们从头梳理一下:
在subscribeOn()
时,我们会新生成一个Observable
,它的成员onSubscribe
会在目标Subscriber
订阅时使用传入的Scheduler
的worker作为线程调度执行者,在对应的线程中通知原始Observable
发送消息给这个过程中临时生成的Subscriber
,这个Subscriber
又会通知到目标Subscriber,这样就完成了subscribeOn()
的过程。observeOn()
下面我们接着来看看observeOn()
:
我们直接看最终调用的部分,可以看到这里又是一个lift()
,在这里传入了OperatorObserveOn
,它与OperatorSubscribeOn
不同,是一个Operator
(Operator
的功能我们上文中已经讲过就不赘述了),它构造出了新的观察者ObserveOnSubscriber
并实现了Action0
接口:
可以看出来,这里ObserveOnSubscriber
所有的发送给目标Subscriber child
的消息都被切换到了recursiveScheduler
的线程作处理,也就达到了将线程切回的目的。
总结observeOn()
整体流程如下:
对比subscribeOn()
和observeOn()
这两个过程,我们不难发现两者的区别:subscribeOn()
将初始Observable
的订阅事件整体都切换到了另一个线程;而observeOn()
则是将初始Observable
发送的消息切换到另一个线程通知到目标Subscriber。前者把 “订阅 + 发送” 的切换了一个线程,后者把 “发送” 切换了一个线程。所以,我们的代码中所实现的功能其实是:
这样就能很容易实现耗时任务在子线程操作,在主线程作更新操作等这些常见场景的功能啦。
4.其他角色
Subject
Subject在Rx系列是一个比较特殊的角色,它继承了Observable的同时也实现了Observer接口,也就是说它既可作为观察者,也可作为被观察者,他一般被用来作为连接多个不同Observable、Observer之间的纽带。可能你会奇怪,我们不是已经有了像map()
、flatMap()
这类的操作符去变化 Observable数据流了吗,为什么还要引入Subject这个东西呢?这是因为Subject所承担的工作并非是针对Observable数据流内容的转换连接,而是数据流本身在Observable、Observer之间的调度。光这么说可能还是很模糊,我们举个《RxJava Essentials》中的例子:
我们通过create()
创建了一个PublishSubject,观察者成功订阅了这个subject,然而这个subject却没有任何数据要发送,我们只是知道他未来会发送的会是String值而已。之后,当我们调用subject.onNext()
时,消息才被发送,Observer的onNext()
被触发调用,输出了"Hello World"。
这里我们注意到,当订阅事件发生时,我们的subject是没有产生数据流的,直到它发射了"Hello World",数据流才开始运转,试想我们如果将订阅过程和subject.onNext()
调换一下位置,那么Observer就一定不会接受到"Hello World"了(这不是废话吗- -|||),因而这也在根本上反映了Observable的冷热区别。
一般而言,我们的Observable都属于Cold Observables,就像看视频,每次点开新视频我们都要从头开始播放;而Subject
则默认属于Hot Observables,就像看直播,视频数据永远都是新的。
基于这种属性,Subject
自然拥有了对接收到的数据流进行选择调度等的能力了,因此,我们对于Subject
的使用也就通常基于如下的思路:
在前面的例子里我们用到的是PublishSubject,它只会把在订阅发生的时间点之后来自原始Observable的数据发射给观察者。等一下,这功能听起来是不是有些似曾相识呢?
没错,就是EventBus和Otto。(RxJava的出现慢慢让Otto退出了舞台,现在Otto的Repo已经是Deprecated状态了,而EventBus依旧坚挺)基于RxJava的观察订阅取消的能力和PublishSubject的功能,我们十分容易就能写出实现了最基本功能的简易事件总线框架:
当然Subject还有其他如BehaviorSubject
、ReplaySubject
、AsyncSubject
等类型,大家可以去看官方文档,写得十分详细,这里就不介绍了。
三.后记
前面相信最近这段日子里,提到RxJava,大家就会想到Google最近刚刚开源的Agera。Agera作为专门为Android打造的Reactive Programming框架,难免会被拿来与RxJava做对比。本文前面RxJava的主体流程分析已近尾声,现在我们再来看看Agera这东东又是怎么一回事。
首先先上结论:
Agera最初是为了Google Play Movies而开发的一个内部框架,现在开源出来了,它虽然是在RxJava之后才出现,但是完全独立于RxJava,与它没有任何关系(只不过开源的时间十分微妙罢了233333)。 与RxJava比起来,Agera更加专注于Android的生命周期,而RxJava则更加纯粹地面向Java平台而非Android。
也许你可能会问:“那么RxAndroid呢,不是还有它吗?”事实上,RxAndroid早在1.0版本的时候就进行了很大的重构,很多模块被拆分到其他的项目中去了,同时也删除了部分代码,仅存下来的部分多是和Android线程相关的部分,比如AndroidSchedulers
、MainThreadSubscription
等。鉴于这种情况,我们暂且不去关注RxAndroid,先把目光放在Agera上。
同样也是基于观察者模式,Agera和RxJava的角色分类大致相似,在Agera中,主要角色有两个:Observable
(被观察者)、Updatable
(观察者)。
是的,相较于RxJava中的Observable
,Agera中的Observable
只是一个简单的接口,也没有范性的存在,Updatable亦是如此,这样我们要如何做到消息的传递呢?这就需要另外一个接口了:
终于看到了泛型T,我们的消息的传递能力就是依赖于此接口了。所以我们将这个接口和基础的Observable
结合一下:
这里的Repository<T>
在一定程度上就是我们想要的RxJava中的Observable<T>
啦。类似地,Repository也有两种类型的实现:
Direct - 所包含的数据总是可用的或者是可被同步计算出来的;一个Direct的Repository总是处于活跃(active)状态下
Deferred - 所包含的数据是异步计算或拉去所得;一个Deffered的Repository直到有Updatable被添加进来之前都会是非活跃(inactive)状态下
是不是感到似曾相识呢?没错,Repository也是有冷热区分的,不过我们现在暂且不去关注这一点。回到上面接着看,既然现在发数据的角色有了,那么我们要如何接收数据呢?答案就是Receiver
:
相信看到这里,大家应该也隐约感觉到了:在Agera的世界里,数据的传输与事件的传递是相互隔离开的,这是目前Agera与Rx系列的最大本质区别。Agera所使用的是一种push event, pull data的模型,这意味着event并不会携带任何data,Updatable
在需要更新时,它自己会承担起从数据源拉取数据的任务。这样,提供数据的责任就从Observable
中拆分了出来交给了Repository
,让其自身能够专注于发送一些简单的事件如按钮点击、一次下拉刷新的触发等等。
那么,这样的实现有什么好处呢?
当这两种处理分发逻辑分离开时,Updatable
就不必观察到来自Repository
的完整数据变化的历史,毕竟在大多数场景下,尤其是更新UI的场景下,最新的数据往往才是有用的数据。
但是我就是需要看到变化的历史数据,怎么办?
不用担心,这里我们再请出一个角色Reservoir
:
顾名思义,Reservoir
就是我们用来存储变化中的数据的地方,它继承了Receiver
、Repository
,也就相当于同时具有了接收数据,发送数据的能力。通过查看其具体实现我们可以知道它的本质操作都是使用内部的Queue实现的:通过accept()接收到数据后入列,通过get()
拿到数据后出列。若一个Updatable
观察了此Reservoir
,其队列中发生调度变化后即将出列的下一个数据如果是可用的(非空),就会通知该Updatable,进一步拉取这个数据发送给Receiver
。
现在,我们已经大概了解了这几个角色的功能属性了,接下来我们来看一段官方示例代码:
是不是有些云里雾里的感觉呢?多亏有注释,我们大概能够猜出到底上面都做了什么:使用需要的图片规格作为参数拼接到url中,拉取对应的图片并用ImageView显示出来。我们结合API来看看整个过程:
Repositories.repositoryWithInitialValue(Result.absent())
创建一个可运行(抑或说执行)的repository。
初始化传入值是Result,它用来概括一些诸如apply()
、merge()
的操作的结果的不可变对象,并且存在两种状态succeeded()
、failed()
。
返回REventSourceobserve()
用于添加新的Observable作为更新我们的图片的Event source,本例中不需要。
返回RFrequency
onUpdatesPerLoop()
在每一个Looper Thread loop中若有来自多个Event Source的update()处理时,只需开启一个数据处理流。
返回RFlowgetFrom(new Supplier(…))
忽略输入值,使用来自给定Supplier的新获取的数据作为输出值。
返回RFlowgoTo(executor)
切换到给定的executor继续数据处理流。attemptTransform(function())
使用给定的function()变换输入值,若变换失败,则终止数据流;若成功,则取新的变换后的值作为当前流指令的输出。
返回RTerminationorSkip()
若前面的操作检查为失败,就跳过剩下的数据处理流,并且不会通知所有已添加的Updatable。thenTransform(function())
与attemptTransform(function())相似,区别在于当必要时会发出通知。
返回RConfigonDeactivation(SEND_INTERRUPT)
用于明确repository不再active时的行为。
返回RConfigcompile()
执行这个repository。
返回Repository
整体流程乍看起来并没有什么特别的地方,但是真正的玄机其实藏在执行每一步的返回值里:
初始的REventSource<T, T>
代表着事件源的开端,它从传入值接收了T initialValue
,这里的中,第一个T是当前repository的数据的类型,第二个T则是数据处理流开端的时候的数据的类型。
之后,当observe()调用后,我们传入事件源给REventSource
,相当于设定好了需要的事件源和对应的开端,这里返回的是RFrequency<T, T>
,它继承自REventSource
,为其添加了事件源的发送频率的属性。
之后,我们来到了onUpdatesPerLoop()
,这里明确了所开启的数据流的个数(也就是前面所讲的频率)后,返回了RFlow,这里也就意味着我们的数据流正式生成了。同时,这里也是流式调用的起点。
拿到我们的RFlow之后,我们就可以为其提供数据源了,也就是前面说的Supplier
,于是调用getFrom()
,这样我们的数据流也就真正意义拥有了数据“干货”。
有了数据之后我们就可以按具体需要进行数据转换了,这里我们可以直接使用transform()
,返回RFlow,以便进一步进行流式调用;也可以调用attemptTransform()来对可能出现的异常进行处理,比如orSkip()、orEnd()之后继续进行流式调用。
经过一系列的流式调用之后,我们终于对数据处理完成啦,现在我们可以选择先对成型的数据在做一次最后的包装thenTransform()
,或是与另一个Supplier合并thenMergeIn()
等。这些处理之后,我们的返回值也就转为了RConfig,进入了最终配置和repository声明结束的状态。
在最终的这个配置过程中,我们调用了onDeactivation()
,为这个repository明确了最终进入非活跃状态时的行为,如果不需要其他多余的配置的话,我们就可以进入最终的compile()
方法了。当我们调用compile()
时,就会按照前面所走过的所有流程与配置去执行并生成这个repository。到此,我们的repository才真正被创建了出来。
以上就是repository从无到有的全过程。当repository诞生后,我们也就可以传输需要的数据啦。再回到上面的示例代码:
我们在onResume()
、onPause()
这两个生命周期下分别添加、移除了Updatable。相较于RxJava中通过Subscription去取消订阅的做法,Agera的这种写法显然更为清晰也更为整洁。我们的Activity实现了Updatable和Receiver接口,直接看其实现方法:
可以看到这里repository
将数据发送给了receiver
,也就是自己,在对应的accept()方法中接收到我们想要的bitmap后,这张图片也就显示出来了,示例代码中的完整流程也就结束了。
总结一下上述过程:
首先
Repositories.repositoryWithInitialValue()
生成原点REventSource。配置完Observable之后进入RFrequency状态,接着配置数据流的流数。
前面配置完成后,数据流RFlow生成,之后通过
getFrom()
、mergeIn()
、transform()等方法可进一步进行流式调用;也可以使用attemptXXX()
方法代替原方法,后面接着调用orSkip()
、orEnd()
进行error handling
处理。当使用attemptXXX()
方法时,数据流状态会变为RTermination,它代表此时的状态已具有终结数据流的能力,是否终结数据流要根据failed check触发,结合后面跟着调用的orSkip()
、orEnd()
,我们的数据流会从RTermination
再次切换为RFlow
,以便进行后面的流式调用。经过前面一系列的流式处理,我们需要结束数据流时,可以选择调用
thenXXX()
方法,对数据流进行最终的处理,处理之后,数据流状态会变为 RConfig;也可以为此行为添加error handling处理,选择thenAttemptXXX()
方法,后面同样接上orSkip()
、orEnd()
即可,最终数据流也会转为Rconfig状态。此时,我们可以在结束前按需要选择对数据流进行最后的配置,例如:调用
onDeactivation()
配置从“订阅”到“取消订阅”的过程是否需要继续执行数据流等等。一切都部署完毕后,我们
compile()
这个RConfig,得到最终的成型的Repository,它具有添加Updatable、发送数据通知Receiver的能力。我们根据需要添加
Updatable
,repository
在数据流处理完成后会通过update()
发送event通知Updatable
。Updatable收到通知后则会拉取repository的成果数据,并将数据通过accept()发送给Receiver。完成 Push event, pull data 的流程。
以上就是一次Agera的流式调用的内部基本流程。可以看到,除了 Push event, pull data 这一特点、goLazy的加载模式(本文未介绍)等,依托于较为精简的方法,Agera的流式调用过程同样也能够做到过程清晰,并且上手难度相较于RxJava也要简单一些,开源作者是Google的团队也让一些G粉对其好感度提升不少。不过Agera在本文撰写时则是 agera-1.0.0-rc2,未来的版本还有很多不确定因素,相比之下Rx系列发展了这么久,框架已经相对成熟。究竟用Agera还是RxJava,大家按自己的喜好选择吧。
新人处女作,文章中难免会有错误遗漏以及表述不清晰的地方,希望大家多多批评指正,谢谢!
参考&拓展:
RxJava Wiki
Agera Wiki
给 Android 开发者的 RxJava 详解
Google Agera vs. ReactiveX
When Iron Man becomes reactive
Top 7 Tips for RxJava on Android
How to Keep your RxJava Subscribers from Leaking
RxJava – the production line
文章来源公众号:QQ空间终端开发团队(qzonemobiledev)
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