前言

RxJava可能有些小伙伴没有听过是什么东西，可能是因为大家平时在做业务需求的时候对异步编程了解得比较少，而RxJava就是这么一个响应式编程框架，RxJava在安卓上面用得非常多，做安卓的朋友肯定对它很熟悉。那我这里为什么要讲这个呢？因为spring cloud中服务治理框架Hystrix中大量用到了RxJava的响应式编程，为了便于理解，这里也简单给大家介绍一下。这里介绍的版本是RxJava 1.X版本的， 而在去年的早些时候，官方便宣布，将在一段时间后不再对 RxJava 1.x 进行维护，推出了RxJava2.X版本，既然有新的，为什么不介绍新的呢？因为目前最新的Hystrix版本1.5.12中使用的RxJava是1.2版本的，而2.X版本的api改动还是比较大的，所以为了大家能更加简单的理解Hystrix，所以这里是对1.X版本的介绍。

响应式编程是什么

响应式编程是一种基于异步数据流概念的编程模式，有点类似于JAVA里面的lambda表达式，相信大家都很熟悉lambda吧。数据流，stream，大家肯定不陌生，我们可以对stream有很多操作，filter、map、reduce 等常见操作。然后响应式中的核心就是响应二字，响应什么呢？响应的是事件，event 。 而流就是一个按照时间进行排序的事件序列。RxJava里面的事件是基于观察者模式，事件流将从上往下，从订阅源传递到观察者。

RxJava中重要概念

RxJava 有四个基本概念：Observable (可观察者，即被观察者)、 Observer (观察者)、 Subscriber (订阅，是Observer的抽象实现类，本质上使用是一样的)、事件。Observable 和 Observer 通过 subscribe() 方法实现订阅关系，从而 Observable 可以在需要的时候发出事件来通知 Observer。Observable 就像是一个生产者，在不断的生产消息，而Subscriber 和 Observer 就像是一个消费者，在不断的消费消息

另外， RxJava 的事件回调方法还定义了两个特殊的事件，在Hystrix中用得也非常多：onCompleted() 和 onError()。

  • onCompleted(): 事件队列完结。RxJava 不仅把每个事件单独处理，还会把它们看做一个队列。RxJava 规定，当不会再有新的 onNext() 发出时，需要触发 onCompleted() 方法作为标志。
  • onError(): 事件队列异常。在事件处理过程中出异常时，onError() 会被触发，同时队列自动终止，不允许再有事件发出。

怎么做

说了这么多概念，估计大家都是一头雾水，我们直接来些实际的，加深大家的印象理解。用多的自然而然就会了，就懂了，这里说得可能不是最全的，但是说的都是Hystrix中用得很多的一些操作符，加深大家对Hystrix的理解，看源码就会容易一些。

例子

Observable<String> producer = Observable.create(new Observable.OnSubscribe<String>() {
            @Override
            public void call(Subscriber<? super String> subscriber) {
                subscriber.onNext("apple");
                subscriber.onNext("orange");
                subscriber.onCompleted();
            }
        });
Subscriber<String> consumer = new Subscriber<String>() {
            @Override
            public void onNext(String s) {
                LOG.info("我收到的水果有 = {}" , s);
            }
            @Override
            public void onCompleted() {
            }
            @Override
            public void onError(Throwable e) {
            }
        };
producer.subscribe(consumer);

先来一个简单的例子给大家直观的介绍下Observable 和 Subscriber 做了些什么，Observable 使用了onNext方法生产了2个水果，Apple和orange ，然后调用了onCompleted方法结束了这次生产， 消费者用onnext方法收到了2个水果，所以消费者就将收到的水果打印出来了，没有做任何处理

执行结果如下：

2018-04-27 10:21:11.440 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :我收到的水果有 = apple
2018-04-27 10:21:11.440 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :我收到的水果有 = orange

然后再给大家介绍一下Hystrix中用得非常多的操作符

create

Observable.create(new Observable.OnSubscribe<String>() {
        @Override
        public void call(Subscriber<? super String> subscriber) {
            subscriber.onNext("item1");
            subscriber.onNext("item2");
            subscriber.onCompleted();
        }
});
//在上面的例子中已经跟大家讲过了，create就是创建一个Observable，来生产消息

from

List<String> fruitList = Arrays.asList("apple","orange");
        Observable.from(fruitList).subscribe(new Action1<String>() {
            @Override
            public void call(String fruit) {
                LOG.info("fruit = {}" , fruit);
            }
        });

上面订阅者的代码被我简化了，直接new 一个Action1， 是subscribe支持的一种订阅方式，跟Subscriber是一样的道理，只是更加简化。然后我们再用lambda表达式简化一下就是这样的了

List<String> fruitList = Arrays.asList("apple","orange");
        Observable.from(fruitList).subscribe(fruit -> LOG.info("fruit = {}" , fruit));

执行结果如下：

2018-04-27 10:30:59.030 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :fruid = apple
2018-04-27 10:30:59.030 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :fruid = orange

defer

只有当订阅者订阅才创建Observable，为每个订阅创建一个新的Observable。内部通过OnSubscribeDefer在订阅时调用Func0创建Observable

List<String> fruitList = Arrays.asList("apple","orange");
        Observable.defer(new Func0<Observable<String>>() {
            @Override
            public Observable<String> call() {
                return Observable.from(fruitList);
            }
        }).subscribe(new Action1<String>() {
            @Override
            public void call(String fruit) {
                LOG.info("defer fruit = {}" , fruit);
            }
        });

不知道大家理解了没有，每次生产消息都会生产一个新的消息生产者

执行结果如下：

2018-04-27 10:37:26.209 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :defer fruit = apple
2018-04-27 10:37:26.209 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :defer fruit = orange

startWith

在生产的第一个消息前加上一个或者一些消息，看例子比较直观

 List<String> fruitList = Arrays.asList("apple","orange");
        Observable.from(fruitList)
                .startWith("before apple","before apple2")
                .subscribe(fruit->LOG.info("fruit = {}" , fruit));

执行结果如下:

2018-04-27 10:40:52.221 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :fruit = before apple
2018-04-27 10:40:52.221 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :fruit = before apple2
2018-04-27 10:40:52.222 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :fruit = apple
2018-04-27 10:40:52.222 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :fruit = orange

Filter

跟lambda里面的filter很像，也是用来筛选数据的，filter接收的Func1第二个参数是Boolean，定死的

List<Integer> list = Arrays.asList(10, 5, 3, 2, 1, 0);
Observable.from(list)
                .filter(new Func1<Integer, Boolean>() {
                    @Override
                    public Boolean call(Integer integer) {
                        return integer>4;
                    }
                })
                .subscribe(num->LOG.info("比4大的num = {}" , num));

Map

Map是将需要生产的数据经过Func1进行变换之后，然后在发送给消费者。第二个参数是Object类型的，可以转化成一个Object对象

List<Integer> list = Arrays.asList(10, 5, 3, 2, 1, 0);
        Observable.from(list)
                .map(new Func1<Integer, Object>() {
                    @Override
                    public Object call(Integer integer) {
                        return integer+"变成str";
                    }
                })
                .subscribe(s -> LOG.info("s = {}" , s));

输出如下：

2018-04-27 11:08:02.743 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :s = 10变成str
2018-04-27 11:08:02.747 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :s = 5变成str
2018-04-27 11:08:02.747 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :s = 3变成str
2018-04-27 11:08:02.748 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :s = 2变成str
2018-04-27 11:08:02.748 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :s = 1变成str
2018-04-27 11:08:02.748 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :s = 0变成str

FlatMap

跟map有些类似，但是也有很大的区别，map是一个对象变成另外一个对象，而flatMap可以把一个对象转化为多个对象 , 其实FlatMap是将一个对象转成了一个Observable 对象，转完之后，最开始的生产者并不发送这个 Observable, 而是将它激活，于是它开始发送事件，每一个创建出来的 Observable 发送的事件，都被汇入同一个 Observable ，而这个 Observable 负责将这些事件统一交给 Subscriber 的回调方法，这样也就产生了一对多的概念，就像是把对象铺平了一样，flat

我会跟lambda的flatMap做一个对比，还是很像的

List<Integer> list = Arrays.asList(10, 5, 3, 2, 1, 0);
List<Object> flatMapcollect = list.stream().flatMap(new Function<Integer, Stream<?>>() {
            @Override
            public Stream<?> apply(Integer integer) {
                //通过list里面的元素创建一个list返回回去
                List<Integer> list1 = Arrays.asList(integer, integer + 10, integer + 100, integer + 1000);
                return list1.stream();
            }
        }).collect(Collectors.toList());
        flatMapcollect.forEach(s->LOG.info("complex integer  = {}" , s));

打印的结果是一开始的每个元素10 ，5等都被加上了10 100 1000 然后输出了，相当于平铺了

2018-04-27 11:50:21.186 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :complex integer  = 10   // 10本来数字
2018-04-27 11:50:21.191 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :complex integer  = 20   //加上10之后
2018-04-27 11:50:21.191 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :complex integer  = 110  //加上100之后
2018-04-27 11:50:21.191 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :complex integer  = 1010  //加上1000之后
2018-04-27 11:50:21.191 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :complex integer  = 5
2018-04-27 11:50:21.191 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :complex integer  = 15
2018-04-27 11:50:21.191 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :complex integer  = 105
2018-04-27 11:50:21.191 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :complex integer  = 1005
//限于篇幅，后面的略，都是 源数 加上10 100 1000后输出的

RxJava里面的flatMap， 我乘以10，乘以100然后加下|转成一个String

List<Integer> list = Arrays.asList(10, 5, 3, 2, 1, 0);

        Observable.from(list).flatMap(new Func1<Integer, Observable<?>>() {
            @Override
            public Observable<?> call(Integer num) {
                List<String> strings = Arrays.asList("|" + num + "|", "|" + num * 10 + "|", "|" + num * 100 + "|");
                return Observable.from(strings);
            }
        }).subscribe(new Action1<Object>() {
            @Override
            public void call(Object o) {
                LOG.info("新转化后的字符串是 = {}" , o);
            }
        });

输出如下：

2018-04-27 11:57:13.316 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :新转化后的字符串是 = |10|
2018-04-27 11:57:13.320 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :新转化后的字符串是 = |100|
2018-04-27 11:57:13.320 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :新转化后的字符串是 = |1000|
2018-04-27 11:57:13.320 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :新转化后的字符串是 = |5|
2018-04-27 11:57:13.320 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :新转化后的字符串是 = |50|
2018-04-27 11:57:13.320 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :新转化后的字符串是 = |500|
2018-04-27 11:57:13.320 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :新转化后的字符串是 = |3|
2018-04-27 11:57:13.321 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :新转化后的字符串是 = |30|
2018-04-27 11:57:13.321 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :新转化后的字符串是 = |300|

reduce

reduce是一个聚合函数，接收上次运算的结果，放在下次的参数中，然后输出最后的结果，结果只输出一次。有点类似于递归。跟scan操作符很像，但是有区别，大家看下scan的输出就知道是什么区别了。

RxJava里面的reduce

Observable.from(list).reduce(new Func2<Integer, Integer, Integer>() {
                    @Override
                    public Integer call(Integer result, Integer num) {
                        LOG.info("开始前： result {}, num = {}" , result,num);
                        result+=num;
                        return result;
                    }
                }).subscribe(new Action1<Integer>() {
                    @Override
                    public void call(Integer result) {
                        LOG.info("result = {}" , result);
                    }
                });

打印结果如下：

2018-04-27 13:47:29.237 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :开始前： result 10, num = 5
2018-04-27 13:47:29.241 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :开始前： result 15, num = 3
2018-04-27 13:47:29.241 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :开始前： result 18, num = 2
2018-04-27 13:47:29.241 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :开始前： result 20, num = 1
2018-04-27 13:47:29.241 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :开始前： result 21, num = 0
2018-04-27 13:47:29.241 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :result = 21

lambda里面的reduce

List<Integer> list = Arrays.asList(10, 5, 3, 2, 1, 0);

        Integer sum = list.stream().reduce((result, sum1) -> {
            result += sum1;
            return result;
        }).get();
        LOG.info("sum = {}" , sum);
//sum是21，就是累加起来

scan

scan和reduce都是把上一次操作的结果做为第二次的参数传递给第二次Observable使用，但是scan每次操作之后先把数据输出，然后在调用scan的回调函数进行第二次操作，看例子

Observable.from(list)
                .scan(new Func2<Integer, Integer, Integer>() {
                    @Override
                    public Integer call(Integer result, Integer num) {
                        LOG.info("开始前： result {}, num = {}" , result,num);
                        result+=num;
                        return result;
                    }
                }).subscribe(new Action1<Integer>() {
                    @Override
                    public void call(Integer result) {
                        LOG.info("result = {}" , result);
                    }
                });
2018-04-27 13:47:29.245 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :result = 10
2018-04-27 13:47:29.245 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :开始前： result 10, num = 5
2018-04-27 13:47:29.245 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :result = 15
2018-04-27 13:47:29.245 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :开始前： result 15, num = 3
2018-04-27 13:47:29.245 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :result = 18
2018-04-27 13:47:29.245 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :开始前： result 18, num = 2
2018-04-27 13:47:29.245 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :result = 20
2018-04-27 13:47:29.245 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :开始前： result 20, num = 1
2018-04-27 13:47:29.245 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :result = 21
2018-04-27 13:47:29.245 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :开始前： result 21, num = 0
2018-04-27 13:47:29.245 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :result = 21

每次运算后都会调用订阅者

window

Hystrix 滑动窗口的核心用的就是window操作符，那么window有什么作用呢？他能将Observable的数据分拆成一些Observable窗口，然后把Observable窗口推送给订阅者，而不是一个数据，是一个Observable。来点例子更加直白

window(int count, int skip)
List<Integer> list = Arrays.asList(10, 5, 3, 2, 1, 0);
        Observable.from(list).window(2, 2).subscribe(new Action1<Observable<Integer>>() {
            @Override
            public void call(Observable<Integer> integerObservable) {
                integerObservable.reduce((sum, num) -> sum+=num).subscribe(new Action1<Integer>() {
                    @Override
                    public void call(Integer integer) {
                        LOG.info("我被2个打印一次 = {}" , integer);
                    }
                });
            }
        });

window里面有2个参数，第一个参数2 表示 选取2个事件，比如说10,5 5,3 等，第二个参数是skip，表示跳跃2个事件，来选取，所以是3组窗口，里面是 （10,5）（3,2）（1,0）

输出：

2018-04-27 14:06:08.703 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :我被2个打印一次 = 15
2018-04-27 14:06:08.707 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :我被2个打印一次 = 5
2018-04-27 14:06:08.707 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :我被2个打印一次 = 1
window(long timespan, TimeUnit unit)
CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1);
        Observable inputEventStream = Observable.create(new Observable.OnSubscribe<Object>() {
            @Override
            public void call(Subscriber<? super Object> subscriber) {
                subscriber.onNext("我是生产者.........");
            }
        });
        inputEventStream.window(1000,TimeUnit.MILLISECONDS).subscribe(new Action1() {
            @Override
            public void call(Object o) {
                Calendar calendar = Calendar.getInstance();
                int i = calendar.get(Calendar.SECOND);
                LOG.info("我会{}就被唤醒触发...",i);
            }
        });
        countDownLatch.await();

输出：

2018-04-27 14:26:18.721 INFO  [#][#] <RxComputationScheduler-1> com.dzy.learn.other.NormalTest :我会18就被唤醒触发...
2018-04-27 14:26:19.722 INFO  [#][#] <RxComputationScheduler-1> com.dzy.learn.other.NormalTest :我会19就被唤醒触发...
2018-04-27 14:26:20.721 INFO  [#][#] <RxComputationScheduler-1> com.dzy.learn.other.NormalTest :我会20就被唤醒触发...
2018-04-27 14:26:21.721 INFO  [#][#] <RxComputationScheduler-1> com.dzy.learn.other.NormalTest :我会21就被唤醒触发...
2018-04-27 14:26:22.722 INFO  [#][#] <RxComputationScheduler-1> com.dzy.learn.other.NormalTest :我会22就被唤醒触发...
2018-04-27 14:26:23.721 INFO  [#][#] <RxComputationScheduler-1> com.dzy.learn.other.NormalTest :我会23就被唤醒触发...
2018-04-27 14:26:24.721 INFO  [#][#] <RxComputationScheduler-1> com.dzy.learn.other.NormalTest :我会24就被唤醒触发...
2018-04-27 14:26:25.721 INFO  [#][#] <RxComputationScheduler-1> com.dzy.learn.other.NormalTest :我会25就被唤醒触发...
.....
...
..

这里用CountDownLatch 阻塞了主线程的关闭，如果不用锁，那么主线程关闭了之后，你就看不到定时输出了。

第二个demo，用到了window另外的一个函数，第一个参数是缓存在这个window的间隔时间，第二个参数是时间单位 , 1s内收到的所有的生产消息都会缓存到window里面，然后统一发出给订阅者。就好像一个时间轴上面，有个窗子在收集数据，1s钟之后收集好了之后，就发送出去，然后到了第二个窗子，这就是Hystrix滑动窗口的精髓所在。

学以致用

/**
     * 两个数字相加，reduce，scan用
     */
    public static final Func2<Integer, Integer, Integer> PUBLIC_SUM =
            (integer, integer2) -> integer + integer2;

    public static final Func1<Observable<Integer>, Observable<Integer>> WINDOW_SUM =
            //跳过第一个数据，因为给了scan一个默认值0，这个值需要跳过，如果不设置就不需要跳过
            window -> window.scan(0, PUBLIC_SUM).skip(1);

    public static final Func1<Observable<Integer>, Observable<Integer>> INNER_BUCKET_SUM =
            integerObservable -> integerObservable.reduce(0, PUBLIC_SUM);

    @Test
    public void testWindowSlide() throws InterruptedException {
        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1);
        BehaviorSubject<Integer> behaviorSubject = BehaviorSubject.create();
        behaviorSubject
                // 1秒作为一个基本块,横向移动
                .window(1000, TimeUnit.MILLISECONDS)
                //将flatMap汇总平铺成一个事件,然后累加成一个Observable<Integer>对象，比如说1s内有10个对象，被累加起来
                .flatMap(INNER_BUCKET_SUM)
                //对这个对象2个发送，步长为1
                .window(2,1)
                //对窗口里面的进行求和,用的scan, 每次累加都会打印出来
                .flatMap(WINDOW_SUM)
                .subscribe((Integer integer) ->
                        // 输出统计数据到日志
                        LOG.info("[{}] call ...... {}",
                                Thread.currentThread().getName(), integer));

        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            //200ms生产一个数据，
            behaviorSubject.onNext(i);
            LOG.info("i = {}" ,i);
            Thread.sleep(200);
        }
        countDownLatch.await();
    }

输出：

2018-04-27 15:46:06.547 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :i = 0
2018-04-27 15:46:06.756 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :i = 1
2018-04-27 15:46:07.010 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :i = 2
2018-04-27 15:46:07.211 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :i = 3
2018-04-27 15:46:07.411 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :i = 4
2018-04-27 15:46:07.517 INFO  [#][#] <RxComputationScheduler-1> com.dzy.learn.other.NormalTest :[RxComputationScheduler-1] call ...... 10
2018-04-27 15:46:07.517 INFO  [#][#] <RxComputationScheduler-1> com.dzy.learn.other.NormalTest :[RxComputationScheduler-1] call ...... 10
2018-04-27 15:46:07.611 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :i = 5
2018-04-27 15:46:07.811 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :i = 6
2018-04-27 15:46:08.011 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :i = 7
2018-04-27 15:46:08.211 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :i = 8
2018-04-27 15:46:08.411 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :i = 9
2018-04-27 15:46:08.517 INFO  [#][#] <RxComputationScheduler-1> com.dzy.learn.other.NormalTest :[RxComputationScheduler-1] call ...... 45
2018-04-27 15:46:08.517 INFO  [#][#] <RxComputationScheduler-1> com.dzy.learn.other.NormalTest :[RxComputationScheduler-1] call ...... 35
2018-04-27 15:46:08.611 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :i = 10
2018-04-27 15:46:08.811 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :i = 11
2018-04-27 15:46:09.011 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :i = 12
2018-04-27 15:46:09.211 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :i = 13
2018-04-27 15:46:09.411 INFO  [#][#] <main> com.dzy.learn.other.NormalTest :i = 14
2018-04-27 15:46:09.517 INFO  [#][#] <RxComputationScheduler-1> com.dzy.learn.other.NormalTest :[RxComputationScheduler-1] call ...... 95
2018-04-27 15:46:09.517 INFO  [#][#] <RxComputationScheduler-1> com.dzy.learn.other.NormalTest :[RxComputationScheduler-1] call ...... 60

解析，第一个window产生了一个滑动窗口，每秒钟就会把生产者生产的消息累加起来，第二个window是积累2个对象，然后进行发送，每次跳一个数字，第二个window是建立在第一个windows累加之后的基础上的，可能有点难理解，我们来看第一个window产生的序列如下：

0  10  35  60  85  ......

有的同学可能会问，你怎么知道，我看的log日志，打印出来的序列是 10 10 、 45 35 、95 60 、 145 85 、因为这里用的scan，每次累加之后都会把源数打印一遍，所以是0 10 35 60 85 。第二个window就在这个基础上进行累加 0+10 10+35 35+60 60+85，这样就完成了一个滑动窗口的监控过程

结语

这里总结的也许不是最全的，也许不是最新的版本，但是是Hystrix中用到的，结合Hystrix进行针对性讲解，对Hystrix的理解更加深刻，如有错误，望加以斧正，谢谢。

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