RxJava中多种场景的实现总结_JAVA教程

一、推迟执行动作

可以使用timer+map方法实现.代码如下:

									Observable.timer(5, TimeUnit.MILLISECONDS).map(value->{

									   return doSomething();

									  }).subscribe(System.out::println);

									 }

二、推迟发送执行的结果

这种场景要求产生数据的动作是马上执行,但是结果推迟发送.这和上面场景的是不一样的.

这种场景可以使用Observable.zip来实现.

zip操作符将多个Observable发射的数据按顺序组合起来，每个数据只能组合一次，而且都是有序的。最终组合的数据的数量由发射数据最少的Observable来决定。

对于各个observable相同位置的数据,需要相互等待,也就说,第一个observable第一个位置的数据产生后,要等待第二个observable第一个位置的数据产生,等各个Observable相同位置的数据都产生后,才能按指定规则进行组合.这真是我们要利用的.

zip有很多种声明,但大致上是一样的,就是传入几个observable,然后指定一个规则,对每个observable对应位置的数据进行处理,产生一个新的数据, 下面是其中一个最简单的:

1	`public` `static` `<T1, T2, R> Observable<R> zip(Observable<?` `extends` `T1> o1, Observable<?` `extends` `T2> o2,` `final` `Func2<?` `super` `T1, ?` `super` `T2, ?` `extends` `R> zipFunction);`

用zip实现推送发送执行结果如下:

									Observable.zip(Observable.timer(5,TimeUnit.MILLISECONDS)

									        ,Observable.just(doSomething()), (x,y)->y)

									  .subscribe(System.out::println));

三、使用defer在指定线程里执行某种动作

如下面的代码,虽然我们指定了线程的运行方式,但是doSomething()这个函数还是在当前代码调用的线程中执行的.

									Observable.just(doSomething())

									    .subscribeOn(Schedulers.io())

									    .observeOn(Schedulers.computation())

									    .subscribe(v->Utils.printlnWithThread(v.toString()););

通常我们采用下面的方法达到目的:

									Observable.create(s->{s.onNext(doSomething());})

									   .subscribeOn(Schedulers.io())

									   .observeOn(Schedulers.computation())

									   .subscribe(v->{

									    Utils.printlnWithThread(v.toString());

									 });

但其实我们采用defer也能达到相同的目的.

关于defer

defer 操作符与create、just、from等操作符一样，是创建类操作符，不过所有与该操作符相关的数据都是在订阅是才生效的。

声明:

1	`public` `static` `<T> Observable<T> defer(Func0<Observable<T>> observableFactory);`

defer的Func0里的Observable是在订阅(subscribe)的时候才创建的.

作用:

Do not create the Observable until an Observer subscribes; create a fresh Observable on each subscription.

也就说observable是在订阅的时候才创建的.

上面的问题用defer实现:

									Observable.defer(()->Observable.just(doSomething()))

									   .subscribeOn(Schedulers.io())

									   .observeOn(Schedulers.computation())

									   .subscribe(v->{Utils.printlnWithThread(v.toString());

									 });

四、使用compose不要打断链式结构

我们经常看到下面的代码:

									Observable.just(doSomething())

									   .subscribeOn(Schedulers.io())

									    .observeOn(Schedulers.computation())

									   .subscribe(v->{Utils.printlnWithThread(v.toString());

上面的代码中,subscribeOn(xxx).observeOn(xxx)可能在很多地方都是一样的, 如果我们打算把它统一在某一个地方实现, 我们可以这么写:

									private static <T> Observable<T> applySchedulers(Observable<T> observable) {

									 return observable.subscribeOn(Schedulers.io())

									   .observeOn(Schedulers.computation());

									}

但是这样每次我们需要调用上面的方法, 大致会像下面这样,最外面是一个函数,等于打破了链接结构:

									applySchedulers(Observable.from(someSource).map(new Func1<Data, Data>() {

									  @Override public Data call(Data data) {

									  return manipulate(data);

									  }

									 })

									).subscribe(new Action1<Data>() {

									 @Override public void call(Data data) {

									 doSomething(data);

									 }

									});

可以使用compose操作符达到不打破链接结构的目的.

compose的申明如下:

1	`public` `Observable compose(Transformer<?` `super` `T, ?` `extends` `R> transformer);`

它的入参是一个Transformer接口,输出是一个Observable. 而Transformer实际上就是一个Func1<Observable<T>, Observable<R>> ，换言之就是：可以通过它将一种类型的Observable转换成另一种类型的Observable.

简单的说,compose可以通过指定的转化方式(输入参数transformer),将原来的observable转化为另外一种Observable.

通过compose, 采用下面方式指定线程方式:

									private static <T> Transformer<T, T> applySchedulers() {

									  return new Transformer<T, T>() {

									   @Override

									   public Observable<T> call(Observable<T> observable) {

									    return observable.subscribeOn(Schedulers.io())

									      .observeOn(Schedulers.computation());

									   }

									  };

									 }

									Observable.just(doSomething()).compose(applySchedulers())

									   .subscribe(v->{Utils.printlnWithThread(v.toString());

									  });

函数applySchedulers可以使用lambda表达式进一步简化为下面为:

									private static <T> Transformer<T, T> applySchedulers() { 

									 return observable->observable.subscribeOn(Schedulers.io())

									   .observeOn(Schedulers.computation());

									}

五、按优先级使用不同的执行结果

上面这个标题估计没表达清楚我想表达的场景. 其实我想表达的场景类似于平常的获取网络数据场景:如果缓存有,从缓存获取,如果没有,再从网络获取.

这里要求,如果缓存有,不会做从网络获取数据的动作.

这个可以采用concat+first实现.

concat将几个Observable合并成一个Observable,返回最终的一个Observable. 而那些数据就像从一个Observable发出来一样. 参数可以是多个Observable,也可以是包含Observalbe的Iterator.

新的observable内的数据排列按原来concat里的observable顺序排列,即新结果内的数据是按原来的顺序排序的.

下面是上述需求的实现:

									Observable.concat(getDataFromCache(),getDataFromNetwork()).first()

									   .subscribe(v->System.out.println("result:"+v));

									//从缓存获取数据

									private static Observable<String> getDataFromCache(){

									 return Observable.create(s -> {

									  //dosomething to get data

									  int value = new Random().nextInt();

									  value = value%2;

									  if (value!=0){

									   s.onNext("data from cache:"+value); //产生数据

									  }

									  //s.onError(new Throwable("none"));

									  s.onCompleted();

									 }

									   );

									}

									//从网络获取数据

									private static Observable<String> getDataFromNetwork(){

									 return Observable.create(s -> {

									  for (int i = 0; i < 10; i++) {

									   Utils.println("obs2 generate "+i);

									   s.onNext("data from network:" + i); //产生数据

									  }

									  s.onCompleted();

									 }

									   );

									}

上面的实现,如果getDataFromCache有数据, getDataFromNetwork这里的代码是不会执行的, 这正是我们想要的.

上面实现有几个需要注意:

1、有可能从两个地方都获取不到数据, 这种场景下使用first会抛出异常NoSuchElementException,如果是这样的场景,需要用firstOrDefault替换上面的first.

2、上面getDataFromCache()里,如果没有数据,我们直接调用onCompleted,如果不调用onCompleted,而是调用onError,则上述采用concat是得不到任何结果的.因为concat在收到任何一个error,合并就会停止.所以,如果要用onError, 则需要用concatDelayError替代concat.concatDelayError会先忽略error,将error推迟到最后在处理.

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流。