理解 RxJava 的线程模型

来源：鸟窝，

colobu.com/2016/07/25/understanding-rxjava-thread-model/

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ReactiveX是Reactive Extensions的缩写，一般简写为Rx，最初是LINQ的一个扩展，由微软的架构师Erik Meijer领导的团队开发，在2012年11月开源，Rx是一个编程模型，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，Rx库支持.NET、JavaScript和C++，Rx近几年越来越流行了，现在已经支持几乎全部的流行编程语言了，Rx的大部分语言库由ReactiveX这个组织负责维护，比较流行的有RxJava/RxJS/Rx.NET，社区网站是 reactivex.io。

Netflix参考微软的Reactive Extensions创建了Java的实现RxJava，主要是为了简化服务器端的并发。2013年二月份,Ben Christensen 和 Jafar Husain发在Netflix技术博客的一篇文章第一次向世界展示了RxJava。

RxJava也在Android开发中得到广泛的应用。

ReactiveX

An API for asynchronous programming with observable streams.

A combination of the best ideas from the Observer pattern, the Iterator pattern, and functional programming.

虽然RxJava是为异步编程实现的库，但是如果不清楚它的使用，或者错误地使用了它的线程调度，反而不能很好的利用它的异步编程提到系统的处理速度。本文通过实例演示错误的RxJava的使用，解释RxJava的线程调度模型，主要介绍Scheduler、observeOn和subscribeOn的使用。

本文中的例子以并发发送http request请求为基础，通过性能检验RxJava的线程调度。

第一个例子，性能超好？

我们首先看第一个例子:

public static void testRxJavaWithoutBlocking(int count) throws Exception {

CountDownLatch finishedLatch = new CountDownLatch(1);

long t = System.nanoTime();

Observable.range(0, count).map(i -> {

//System.out.println("A:" + Thread.currentThread().getName());

return 200;

}).subscribe(statusCode -> {

//System.out.println("B:" + Thread.currentThread().getName());

}, error -> {

}, () -> {

finishedLatch.countDown();

});

finishedLatch.await();

t = (System.nanoTime() - t) / 1000000; //ms

System.out.println("RxJavaWithoutBlocking TPS: " + count * 1000 / t);

}

这个例子是一个基本的RxJava的使用，利用Range创建一个Observable, subscriber处理接收的数据。因为整个逻辑没有阻塞，程序运行起来很快，

输出结果为：

RxJavaWithoutBlocking TPS: 7692307 。

2 加上业务的模拟，性能超差

上面的例子是一个理想化的程序，没雨任何阻塞。我们模拟一下实际的应用，加上业务处理。

业务逻辑是发送一个http的请求，httpserver是一个模拟器，针对每个请求有30毫秒的延迟。subscriber统计请求结果：

public static void testRxJavaWithBlocking(int count) throws Exception {

URL url = new URL("http://127.0.0.1:8999/");

CountDownLatch finishedLatch = new CountDownLatch(1);

long t = System.nanoTime();

Observable.range(0, count).map(i -> {

try {

HttpURLConnection conn = (HttpURLConnection) url.openConnection();

conn.setRequestMethod("GET");

int responseCode = conn.getResponseCode();

BufferedReader in = new BufferedReader(new InputStreamReader(conn.getInputStream()));

String inputLine;

while ((inputLine = in.readLine()) != null) {

//response.append(inputLine);

}

in.close();

return responseCode;

} catch (Exception ex) {

return -1;

}

}).subscribe(statusCode -> {

}, error -> {

}, () -> {

finishedLatch.countDown();

});

finishedLatch.await();

t = (System.nanoTime() - t) / 1000000; //ms

System.out.println("RxJavaWithBlocking TPS: " + count * 1000 / t);

}

运行结果如下：

RxJavaWithBlocking TPS: 29。

性能怎么突降呢，第一个例子看起来性能超好啊，http server只增加了一个30毫秒的延迟，导致这个方法每秒只能处理29个请求。

如果我们估算一下， 29*30= 870 毫秒，大约1秒，正好和单个线程发送处理所有的请求的TPS差不多。

后面我们也会看到，实际的确是一个线程处理的，你可以在代码中加入

3 加上调度器，不起作用？

如果你对subscribeOn和observeOn方法有些印象的话，可能会尝试使用调度器去解决：

public static void testRxJavaWithBlocking(int count) throws Exception {

URL url = new URL("http://127.0.0.1:8999/");

CountDownLatch finishedLatch = new CountDownLatch(1);

long t = System.nanoTime();

Observable.range(0, count).map(i -> {

try {

HttpURLConnection conn = (HttpURLConnection) url.openConnection();

conn.setRequestMethod("GET");

int responseCode = conn.getResponseCode();

BufferedReader in = new BufferedReader(new InputStreamReader(conn.getInputStream()));

String inputLine;

while ((inputLine = in.readLine()) != null) {

//response.append(inputLine);

}

in.close();

return responseCode;

} catch (Exception ex) {

return -1;

}

}).subscribeOn(Schedulers.io()).observeOn(Schedulers.computation()).subscribe(statusCode -> {

}, error -> {

}, () -> {

finishedLatch.countDown();

});

finishedLatch.await();

t = (System.nanoTime() - t) / 1000000; //ms

System.out.println("RxJavaWithBlocking TPS: " + count * 1000 / t);

}

加上.subscribeOn(Schedulers.io()).observeOn(Schedulers.computation())看一下性能：

RxJavaWithBlocking TPS: 30。

性能没有改观，是时候了解一下RxJava线程调度的问题了。

4 RxJava的线程模型

首先，依照Observable Contract, onNext是顺序执行的，不会同时由多个线程并发执行。

默认情况下，它是在调用subscribe方法的那个线程中执行的。如第一个例子和第二个例子，Rx的操作和消息接收处理都是在同一个线程中执行的。一旦由阻塞，比如第二个例子，久会导致这个线程被阻塞，吞吐量下降。

但是subscribeOn可以改变Observable的运行线程。

上图中可以看到，如果你使用了subscribeOn方法，则Rx的运行将会切换到另外的线程上，而不是默认的调用线程。

需要注意的是，如果在Observable链中调用了多个subscribeOn方法，无论调用点在哪里，Observable链只会使用第一个subscribeOn指定的调度器，正所谓”一见倾情”。

但是onNext还是顺序执行的，所以第二个例子的性能依然低下。

observeOn可以中途改变Observable链的线程。前面说了，subscribeOn方法改变的源Observable的整个的运行线程，要想中途切换线程，就需要observeOn方法。

官方的一个简略晦涩的解释如下：

The SubscribeOn operator changes this behavior by specifying a different Scheduler on which the Observable should operate. The ObserveOn operator specifies a different Scheduler that the Observable will use to send notifications to its observers.

一图胜千言：

注意箭头的颜色和横轴的颜色，不同的颜色代表不同的线程。

5 Schedulers

上面我们了解了RxJava可以使用subscribeOn和observeOn可以改变和切换线程，以及onNext是顺序执行的，不是并发执行,至多也就切换到另外一个线程，如果它中间的操作是阻塞的，久会影响整个Rx的执行。

Rx是通过调度器来选择哪个线程执行的，RxJava内置了几种调度器，分别为不同的case提供线程：

• io() : 这个调度器时用于I/O操作, 它可以增长或缩减来确定线程池的大小它是使用CachedThreadScheduler来实现的。需要注意的是，它的线程池是无限制的，如果你使用了大量的线程的话，可能会导致OutOfMemory等资源用尽的异常。

• computation() : 这个是计算工作默认的调度器，它与I/O操作无关。它也是许多RxJava方法的默认调度器：buffer(), debounce(), delay(), interval(), sample(), skip()。

因为这些方法内部已经调用的调度器，所以你再调用subscribeOn是无效的，比如下面的例子总是使用computation调度器的线程。

Observable.just(1,2,3)

.delay(1, TimeUnit.SECONDS)

.subscribeOn(Schedulers.newThread())

.map(i -> {

System.out.println("map: " + Thread.currentThread().getName());

return i;

})

.subscribe(i -> {});

• immediate() :这个调度器允许你立即在当前线程执行你指定的工作。它是timeout(),timeInterval(),以及timestamp()方法默认的调度器。

• newThread() :创建一个新的线程只从。

• trampoline() :为当前线程建立一个队列，将当前任务加入到队列中依次执行。

同时，Schedulers还提供了from静态方法，用户可以定制线程池：

ExecutorService es = Executors.newFixedThreadPool(200, new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("SubscribeOn-%d").build());

Schedulers.from(es)

6 改造，异步执行

现在，我们已经了解了RxJava的线程运行，以及相关的调度器。可以看到上面的例子还是顺序阻塞执行的，即使是切换到另外的线程上，依然是顺序阻塞执行，显示它的吞吐率非常非常的低。下一步我们就要改造这个例子，让它能异步的执行。

下面是一种改造方案，我先把代码贴出来，再解释：

public static void testRxJavaWithFlatMap(int count) throws Exception {

ExecutorService es = Executors.newFixedThreadPool(200, new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("SubscribeOn-%d").build());

URL url = new URL("http://127.0.0.1:8999/");

CountDownLatch finishedLatch = new CountDownLatch(1);

long t = System.nanoTime();

Observable.range(0, count).subscribeOn(Schedulers.io()).flatMap(i -> {

//System.out.println("A: " + Thread.currentThread().getName());

return Observable.just(i).subscribeOn(Schedulers.from(es)).map(v -> {

//System.out.println("B: " + Thread.currentThread().getName());

try {

HttpURLConnection conn = (HttpURLConnection) url.openConnection();

conn.setRequestMethod("GET");

int responseCode = conn.getResponseCode();

BufferedReader in = new BufferedReader(new InputStreamReader(conn.getInputStream()));

String inputLine;

while ((inputLine = in.readLine()) != null) {

//response.append(inputLine);

}

in.close();

return responseCode;

} catch (Exception ex) {

return -1;

}

}

);

}

).observeOn(Schedulers.computation()).subscribe(statusCode -> {

//System.out.println("C: " + Thread.currentThread().getName());

}, error -> {

}, () -> {

finishedLatch.countDown();

});

finishedLatch.await();

t = (System.nanoTime() - t) / 1000000; //ms

System.out.println("RxJavaWithFlatMap TPS: " + count * 1000 / t);

es.shutdownNow();

}

通过flatmap可以将源Observable的元素项转成n个Observable,生成的每个Observable可以使用线程池并发的执行，同时flatmap还会将这n个Observable merge成一个Observable。你可以将其中的注释打开，看看线程的执行情况。

性能还不错：

RxJavaWithFlatMap TPS: 3906。

FlatMap — transform the items emitted by an Observable into Observables, then flatten the emissions from those into a single Observable

7 另一种解决方案

我们已经清楚了要并行执行提高吞吐率的解决办法就是创建多个Observable并且并发执行。基于这种解决方案，我们还可以有其它的解决方案。

上一方案中利用flatmap创建多个Observable,针对我们的例子，我们何不直接创建多个Observable呢？

public static void testRxJavaWithParallel(int count) throws Exception {

ExecutorService es = Executors.newFixedThreadPool(200, new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("SubscribeOn-%d").build());

URL url = new URL("http://127.0.0.1:8999/");

CountDownLatch finishedLatch = new CountDownLatch(count);

long t = System.nanoTime();

for (int k = 0; k < count; k++) {

Observable.just(k).map(i -> {

//System.out.println("A: " + Thread.currentThread().getName());

try {

HttpURLConnection conn = (HttpURLConnection) url.openConnection();

conn.setRequestMethod("GET");

int responseCode = conn.getResponseCode();

BufferedReader in = new BufferedReader(new InputStreamReader(conn.getInputStream()));

String inputLine;

while ((inputLine = in.readLine()) != null) {

//response.append(inputLine);

}

in.close();

return responseCode;

} catch (Exception ex) {

return -1;

}

}).subscribeOn(Schedulers.from(es)).observeOn(Schedulers.computation()).subscribe(statusCode -> {

}, error -> {

}, () -> {

finishedLatch.countDown();

});

}

finishedLatch.await();

t = (System.nanoTime() - t) / 1000000; //ms

System.out.println("RxJavaWithParallel TPS: " + count * 1000 / t);

es.shutdownNow();

}

性能更好一点：

RxJavaWithParallel2 TPS: 4716。

这个例子没有使用Schedulers.io()作为它的调度器，这是因为如果在大并发的情况下，可能会出现创建过多的线程导致资源不错，所以我们限定使用200个线程。

8 总结

• subscribeOn() 改变的Observable运行(operate)使用的调度器，多次调用无效。

• observeOn() 改变Observable发送notifications的调度器，会影响后续的操作，可以多次调用

• 默认情况下， 操作链使用的线程是调用subscribe()的线程

• Schedulers提供了多个调度器，可以并行运行多个Observable

• 使用RxJava可以实现异步编程，但是依然要小心线程阻塞。而且由于这种异步的编程，调试代码可能更加的困难

9 参考文档

• http://reactivex.io/documentation/contract.html

• http://reactivex.io/documentation/operators/subscribeon.html 中文翻译

• http://reactivex.io/documentation/operators/observeon.html 中文翻译

• http://reactivex.io/documentation/scheduler.html

• http://tomstechnicalblog.blogspot.com/2016/02/rxjava-understanding-observeon-and.html

• http://tomstechnicalblog.blogspot.com/2015/11/rxjava-achieving-parallelization.html

• https://medium.com/@diolor/observe-in-the-correct-thread-1939bb9bb9d2 中文翻译

• https://github.com/mcxiaoke/RxDocs