前言:
第一次接触RxJava是在前不久,一个新Android项目的启动,在评估时选择了RxJava。RxJava是一个基于事件订阅的异步执行的一个类库。听起来有点复杂,其实是要你使用过一次,就会大概明白它是怎么回事了!为是什么一个Android项目启动会联系到RxJava呢?因为在RxJava使用起来得到广泛的认可,又是基于Java语言的。自然会有善于组织和总结的开发者联想到Android!没错,RxAndroid就这样在RxJava的基础上,针对Android开发的一个库。今天我们主要是来讲解一下RxJava,在接下来的几篇博客中我会陆续带大家来认识RxAndroid,Retrofit框架的使用,这些都是目前比较火的一些技术框架!
这里是Github上RxJava的项目地址:https://github.com/ReactiveX/RxJava
技术文档Api:http://reactivex.io/RxJava/javadoc/
官方的介绍
1.支持Java6+
2.android 2.3+
3.异步的
4.基于观察者设计模式(Observer、Observable)不懂设计模式的可以移步到此:浅谈Java设计模式(十五)观察者模式(Observer)
5.Subscribe (订阅)
正式使用RxJava
用框架或者库都是为了简洁、方便,RxJava也不例外它能使你的代码逻辑更加的简洁。举个例子之前我们先来引入依赖的 gradle 代码:
compile 'io.reactivex:rxjava:1.0.14' compile 'io.reactivex:rxandroid:1.0.1'
既然是基于异步,当然要在处理比较耗时的操作上才能彰显它的优势!现在我们假设有这样一个需求:
需要实现一个多个下载的图片并且显示的功能,它的作用可以添加多个下载操作,由于下载这一过程较为耗时,需要放在后台执行,而图片的显示则必须在 UI 线程执行。常用的实现方式有多种,我这里贴出其中一种:
new Thread() {
@Override
public void run() {
super.run();
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);
}
});
}
}
}
}
}.start();里面的判断是不是看起来有点晕晕,当然这是我自己写的,我一眼就能看清楚里面的逻辑,但是如果换做是别人来阅读你的代码,这就比较的尴尬了!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 Action1<Bitmap>() {
@Override
public void call(Bitmap bitmap) {
imageCollectorView.addImage(bitmap);
}
});是不是明了,虽然说算不上简单,但是习惯了就一如既往了!
如果你使用的AndroidStudio的话,你打开Java文件的时候,你会看到被自动
Lambda 化的预览,这将让你更加清晰地看到程序逻辑:
Observable.from(folders)
.flatMap((Func1) (folder) -> { Observable.from(file.listFiles()) })
.filter((Func1) (file) -> { file.getName().endsWith(".png") })
.map((Func1) (file) -> { getBitmapFromFile(file) })
.subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe((Action1) (bitmap) -> { imageCollectorView.addImage(bitmap) });不过如果你对Java8还不是很了解的话呢这一段可以暂时忽略,但是你可以移步到这里了解一下Java8:Java8部分新特性介绍
看完代码,是不是有种相见恨晚的冲动?别急,我们来慢慢了解RxJava!
前面已经提到他是基于Java观察者设计模式的,这个模式上面有给大家链接,可以去看看,这里不不坐过多的介绍,我们来介绍一下RxJava中的观察者模式:
RxJava 的观察者模式
一、说明
1)RxJava 有四个基本概念:Observable (可观察者,即被观察者)、 Observer (观察者)、 subscribe (订阅)、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。
2)与传统观察者模式不同, RxJava 的事件回调方法除了普通事件 onNext() (相当于 onClick() / onEvent())之外,还定义了两个特殊的事件:onCompleted() 和 onError()。
3)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。
4)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。
5)在一个正确运行的事件序列中, onCompleted() 和 onError() 有且只有一个,并且是事件序列中的最后一个。需要注意的是,onCompleted() 和 onError() 二者也是互斥的,即在队列中调用了其中一个,就不应该再调用另一个。
二、实现
1) 创建 Observer
Observer 即观察者,它决定事件触发的时候将有怎样的行为。 RxJava 中的 Observer 接口的实现方式:
Observer<String> observer = new Observer<String>() {
@Override
public void onNext(String s) {
Log.d(tag, "Item: " + s);
}
@Override
public void onCompleted() {
Log.d(tag, "Completed!");
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
Log.d(tag, "Error!");
}
};除了 Observer 接口之外,RxJava 还内置了一个实现了 Observer 的抽象类:Subscriber。 Subscriber 对 Observer 接口进行了一些扩展,但他们的基本使用方式是完全一样的:Subscriber<String> subscriber = new Subscriber<String>() {
@Override
public void onNext(String s) {
Log.d(tag, "Item: " + s);
}
@Override
public void onCompleted() {
Log.d(tag, "Completed!");
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
Log.d(tag, "Error!");
}
};不仅基本使用方式一样,实质上,在 RxJava 的 subscribe 过程中,Observer 也总是会先被转换成一个 Subscriber 再使用。所以如果你只想使用基本功能,选择 Observer 和 Subscriber 是完全一样的。它们的区别对于使用者来说主要有两点:Observable observable = Observable.create(new Observable.OnSubscribe<String>() {
@Override
public void call(Subscriber<? super String> subscriber) {
subscriber.onNext("Hello");
subscriber.onNext("Hi");
subscriber.onNext("Aloha");
subscriber.onCompleted();
}
});可以看到,这里传入了一个 OnSubscribe 对象作为参数。OnSubscribe 会被存储在返回的 Observable 对象中,它的作用相当于一个计划表,当 Observable 被订阅的时候,OnSubscribe 的 call() 方法会自动被调用,事件序列就会依照设定依次触发(对于上面的代码,就是观察者Subscriber 将会被调用三次 onNext() 和一次 onCompleted())。这样,由被观察者调用了观察者的回调方法,就实现了由被观察者向观察者的事件传递,即观察者模式。create() 方法是 RxJava 最基本的创造事件序列的方法。基于这个方法, RxJava 还提供了一些方法用来快捷创建事件队列,例如:
just(T...): 将传入的参数依次发送出来。
Observable observable = Observable.just("Hello", "Hi", "Aloha");
// 将会依次调用:
// onNext("Hello");
// onNext("Hi");
// onNext("Aloha");
// onCompleted();from(T[]) / from(Iterable<? extends T>) : 将传入的数组或 Iterable 拆分成具体对象后,依次发送出来。String[] words = {"Hello", "Hi", "Aloha"};
Observable observable = Observable.from(words);
// 将会依次调用:
// onNext("Hello");
// onNext("Hi");
// onNext("Aloha");
// onCompleted();上面 just(T...) 的例子和 from(T[]) 的例子,都和之前的 create(OnSubscribe) 的例子是等价的。observable.subscribe(observer); // 或者: observable.subscribe(subscriber);Observable.subscribe(Subscriber) 的内部实现是这样的(仅核心代码):
// 注意:这不是 subscribe() 的源码,而是将源码中与性能、兼容性、扩展性有关的代码剔除后的核心代码。
// 如果需要看源码,可以去 RxJava 的 GitHub 仓库下载。
public Subscription subscribe(Subscriber subscriber) {
subscriber.onStart();
onSubscribe.call(subscriber);
return subscriber;
}可以看到,subscriber() 做了3件事:Action1<String> onNextAction = new Action1<String>() {
// onNext()
@Override
public void call(String s) {
Log.d(tag, s);
}
};
Action1<Throwable> onErrorAction = new Action1<Throwable>() {
// onError()
@Override
public void call(Throwable throwable) {
// Error handling
}
};
Action0 onCompletedAction = new Action0() {
// onCompleted()
@Override
public void call() {
Log.d(tag, "completed");
}
};
// 自动创建 Subscriber ,并使用 onNextAction 来定义 onNext()
observable.subscribe(onNextAction);
// 自动创建 Subscriber ,并使用 onNextAction 和 onErrorAction 来定义 onNext() 和 onError()
observable.subscribe(onNextAction, onErrorAction);
// 自动创建 Subscriber ,并使用 onNextAction、 onErrorAction 和 onCompletedAction 来定义 onNext()、 onError() 和 onCompleted()
observable.subscribe(onNextAction, onErrorAction, onCompletedAction);简单解释一下这段代码中出现的 Action1 和 Action0。 Action0 是 RxJava 的一个接口,它只有一个方法 call(),这个方法是无参无返回值的;由于 onCompleted() 方法也是无参无返回值的,因此 Action0 可以被当成一个包装对象,将 onCompleted() 的内容打包起来将自己作为一个参数传入 subscribe() 以实现不完整定义的回调。这样其实也可以看做将 onCompleted() 方法作为参数传进了 subscribe(),相当于其他某些语言中的『闭包』。
Action1 也是一个接口,它同样只有一个方法 call(T param),这个方法也无返回值,但有一个参数;与 Action0 同理,由于 onNext(T obj) 和 onError(Throwable error) 也是单参数无返回值的,因此 Action1 可以将 onNext(obj) 和 onError(error) 打包起来传入 subscribe() 以实现不完整定义的回调。事实上,虽然 Action0 和 Action1 在 API 中使用最广泛,但 RxJava 是提供了多个 ActionX
形式的接口 (例如 Action2, Action3) 的,它们可以被用以包装不同的无返回值的方法。
4) 场景示例
下面举两个例子:
a. 打印字符串数组
将字符串数组 names 中的所有字符串依次打印出来:
String[] names = ...;
Observable.from(names)
.subscribe(new Action1<String>() {
@Override
public void call(String name) {
Log.d(tag, name);
}
});int drawableRes = ...;
ImageView imageView = ...;
Observable.create(new OnSubscribe<Drawable>() {
@Override
public void call(Subscriber<? super Drawable> subscriber) {
Drawable drawable = getTheme().getDrawable(drawableRes));
subscriber.onNext(drawable);
subscriber.onCompleted();
}
}).subscribe(new Observer<Drawable>() {
@Override
public void onNext(Drawable drawable) {
imageView.setImageDrawable(drawable);
}
@Override
public void onCompleted() {
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
Toast.makeText(activity, "Error!", Toast.LENGTH_SHORT).show();
}
});正如上面两个例子这样,创建出 Observable 和 Subscriber ,再用 subscribe() 将它们串起来,一次 RxJava 的基本使用就完成了。非常简单。在不指定线程的情况下, RxJava 遵循的是线程不变的原则,即:在哪个线程调用 subscribe(),就在哪个线程生产事件;在哪个线程生产事件,就在哪个线程消费事件。如果需要切换线程,就需要用到 Scheduler (调度器)。
1) Scheduler 的 API (一)
在RxJava 中,Scheduler ——调度器,相当于线程控制器,RxJava 通过它来指定每一段代码应该运行在什么样的线程。RxJava 已经内置了几个 Scheduler ,它们已经适合大多数的使用场景:
Schedulers.immediate(): 直接在当前线程运行,相当于不指定线程。这是默认的 Scheduler。
Schedulers.newThread(): 总是启用新线程,并在新线程执行操作。
Schedulers.io(): I/O 操作(读写文件、读写数据库、网络信息交互等)所使用的 Scheduler。行为模式和 newThread() 差不多,区别在于 io() 的内部实现是是用一个无数量上限的线程池,可以重用空闲的线程,因此多数情况下 io() 比 newThread() 更有效率。不要把计算工作放在 io() 中,可以避免创建不必要的线程。
Schedulers.computation(): 计算所使用的 Scheduler。这个计算指的是 CPU 密集型计算,即不会被 I/O 等操作限制性能的操作,例如图形的计算。这个 Scheduler 使用的固定的线程池,大小为 CPU 核数。不要把 I/O 操作放在 computation() 中,否则 I/O 操作的等待时间会浪费 CPU。
另外, Android 还有一个专用的 AndroidSchedulers.mainThread(),它指定的操作将在 Android 主线程运行。
有了这几个 Scheduler ,就可以使用 subscribeOn() 和 observeOn() 两个方法来对线程进行控制了。 * subscribeOn(): 指定 subscribe() 所发生的线程,即 Observable.OnSubscribe 被激活时所处的线程。或者叫做事件产生的线程。 * observeOn(): 指定 Subscriber 所运行在的线程。或者叫做事件消费的线程。
代码来理解上面的文字叙述:
Observable.just(1, 2, 3, 4)
.subscribeOn(Schedulers.io()) // 指定 subscribe() 发生在 IO 线程
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) // 指定 Subscriber 的回调发生在主线程
.subscribe(new Action1<Integer>() {
@Override
public void call(Integer number) {
Log.d(tag, "number:" + number);
}
});上面这段代码中,由于 subscribeOn(Schedulers.io()) 的指定,被创建的事件的内容 1、2、3、4 将会在 IO 线程发出;而由于 observeOn(AndroidScheculers.mainThread()) 的指定,因此 subscriber 数字的打印将发生在主线程 。事实上,这种在 subscribe() 之前写上两句 subscribeOn(Scheduler.io()) 和 observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
的使用方式非常常见,它适用于多数的 『后台线程取数据,主线程显示』的程序策略。int drawableRes = ...;
ImageView imageView = ...;
Observable.create(new OnSubscribe<Drawable>() {
@Override
public void call(Subscriber<? super Drawable> subscriber) {
Drawable drawable = getTheme().getDrawable(drawableRes));
subscriber.onNext(drawable);
subscriber.onCompleted();
}
})
.subscribeOn(Schedulers.io()) // 指定 subscribe() 发生在 IO 线程
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) // 指定 Subscriber 的回调发生在主线程
.subscribe(new Observer<Drawable>() {
@Override
public void onNext(Drawable drawable) {
imageView.setImageDrawable(drawable);
}
@Override
public void onCompleted() {
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
Toast.makeText(activity, "Error!", Toast.LENGTH_SHORT).show();
}
});那么,加载图片将会发生在 IO 线程,而设置图片则被设定在了主线程。这就意味着,即使加载图片耗费了几十甚至几百毫秒的时间,也不会造成丝毫界面的卡顿。Observable.just("images/logo.png") // 输入类型 String
.map(new Func1<String, Bitmap>() {
@Override
public Bitmap call(String filePath) { // 参数类型 String
return getBitmapFromPath(filePath); // 返回类型 Bitmap
}
})
.subscribe(new Action1<Bitmap>() {
@Override
public void call(Bitmap bitmap) { // 参数类型 Bitmap
showBitmap(bitmap);
}
});这里出现了一个叫做 Func1 的类。它和 Action1 非常相似,也是 RxJava 的一个接口,用于包装含有一个参数的方法。 Func1 和 Action 的区别在于, Func1 包装的是有返回值的方法。另外,和 ActionX 一样, FuncX 也有多个,用于不同参数个数的方法。FuncX 和 ActionX 的区别在 FuncX 包装的是有返回值的方法。Student[] students = ...;
Subscriber<String> subscriber = new Subscriber<String>() {
@Override
public void onNext(String name) {
Log.d(tag, name);
}
...
};
Observable.from(students)
.map(new Func1<Student, String>() {
@Override
public String call(Student student) {
return student.getName();
}
})
.subscribe(subscriber);很简单。那么再假设:如果要打印出每个学生所需要修的所有课程的名称呢?(需求的区别在于,每个学生只有一个名字,但却有多个课程。)首先可以这样实现:Student[] students = ...;
Subscriber<Student> subscriber = new Subscriber<Student>() {
@Override
public void onNext(Student student) {
List<Course> courses = student.getCourses();
for (int i = 0; i < courses.size(); i++) {
Course course = courses.get(i);
Log.d(tag, course.getName());
}
}
...
};
Observable.from(students)
.subscribe(subscriber);依然很简单。那么如果我不想在 Subscriber 中使用 for 循环,而是希望 Subscriber 中直接传入单个的 Course 对象呢(这对于代码复用很重要)?用 map() 显然是不行的,因为 map() 是一对一的转化,而我现在的要求是一对多的转化。那怎么才能把一个 Student 转化成多个 Course 呢?Student[] students = ...;
Subscriber<Course> subscriber = new Subscriber<Course>() {
@Override
public void onNext(Course course) {
Log.d(tag, course.getName());
}
...
};
Observable.from(students)
.flatMap(new Func1<Student, Observable<Course>>() {
@Override
public Observable<Course> call(Student student) {
return Observable.from(student.getCourses());
}
})
.subscribe(subscriber);从上面的代码可以看出, flatMap() 和 map() 有一个相同点:它也是把传入的参数转化之后返回另一个对象。但需要注意,和 map() 不同的是, flatMap() 中返回的是个 Observable 对象,并且这个 Observable 对象并不是被直接发送到了 Subscriber 的回调方法中。 flatMap() 的原理是这样的:1. 使用传入的事件对象创建一个 Observable 对象;2. 并不发送这个 Observable, 而是将它激活,于是它开始发送事件;3.
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。这三个步骤,把事件拆成了两级,通过一组新创建的 Observable 将初始的对象『铺平』之后通过统一路径分发了下去。而这个『铺平』就是 flatMap() 所谓的 flat。networkClient.token() // 返回 Observable<String>,在订阅时请求 token,并在响应后发送 token
.flatMap(new Func1<String, Observable<Messages>>() {
@Override
public Observable<Messages> call(String token) {
// 返回 Observable<Messages>,在订阅时请求消息列表,并在响应后发送请求到的消息列表
return networkClient.messages();
}
})
.subscribe(new Action1<Messages>() {
@Override
public void call(Messages messages) {
// 处理显示消息列表
showMessages(messages);
}
});传统的嵌套请求需要使用嵌套的 Callback 来实现。而通过 flatMap() ,可以把嵌套的请求写在一条链中,从而保持程序逻辑的清晰。public <R> Observable<R> lift(Operator<? extends R, ? super T> operator) {
return Observable.create(new OnSubscribe<R>() {
@Override
public void call(Subscriber subscriber) {
Subscriber newSubscriber = operator.call(subscriber);
newSubscriber.onStart();
onSubscribe.call(newSubscriber);
}
});
}这段代码很有意思:它生成了一个新的 Observable 并返回,而且创建新 Observable 所用的参数 OnSubscribe 的回调方法 call() 中的实现竟然看起来和前面讲过的 Observable.subscribe() 一样!然而它们并不一样哟~不一样的地方关键就在于第二行 onSubscribe.call(subscriber) 中的 onSubscribe 所指代的对象不同(高能预警:接下来的几句话可能会导致身体的严重不适)——observable.lift(new Observable.Operator<String, Integer>() {
@Override
public Subscriber<? super Integer> call(final Subscriber<? super String> subscriber) {
// 将事件序列中的 Integer 对象转换为 String 对象
return new Subscriber<Integer>() {
@Override
public void onNext(Integer integer) {
subscriber.onNext("" + integer);
}
@Override
public void onCompleted() {
subscriber.onCompleted();
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
subscriber.onError(e);
}
};
}
});observable1
.lift1()
.lift2()
.lift3()
.lift4()
.subscribe(subscriber1);
observable2
.lift1()
.lift2()
.lift3()
.lift4()
.subscribe(subscriber2);
observable3
.lift1()
.lift2()
.lift3()
.lift4()
.subscribe(subscriber3);
observable4
.lift1()
.lift2()
.lift3()
.lift4()
.subscribe(subscriber1);你觉得这样太不软件工程了,于是你改成了这样:private Observable liftAll(Observable observable) {
return observable
.lift1()
.lift2()
.lift3()
.lift4();
}
...
liftAll(observable1).subscribe(subscriber1);
liftAll(observable2).subscribe(subscriber2);
liftAll(observable3).subscribe(subscriber3);
liftAll(observable4).subscribe(subscriber4);可读性、可维护性都提高了。可是 Observable 被一个方法包起来,这种方式对于 Observale 的灵活性似乎还是增添了那么点限制。怎么办?这个时候,就应该用 compose() 来解决了:public class LiftAllTransformer implements Observable.Transformer<Integer, String> {
@Override
public Observable<String> call(Observable<Integer> observable) {
return observable
.lift1()
.lift2()
.lift3()
.lift4();
}
}
...
Transformer liftAll = new LiftAllTransformer();
observable1.compose(liftAll).subscribe(subscriber1);
observable2.compose(liftAll).subscribe(subscriber2);
observable3.compose(liftAll).subscribe(subscriber3);
observable4.compose(liftAll).subscribe(subscriber4);像上面这样,使用 compose() 方法,Observable 可以利用传入的 Transformer 对象的 call 方法直接对自身进行处理,也就不必被包在方法的里面了。Observable.just(1, 2, 3, 4) // IO 线程,由 subscribeOn() 指定
.subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(Schedulers.newThread())
.map(mapOperator) // 新线程,由 observeOn() 指定
.observeOn(Schedulers.io())
.map(mapOperator2) // IO 线程,由 observeOn() 指定
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread)
.subscribe(subscriber); // Android 主线程,由 observeOn() 指定如上,通过 observeOn() 的多次调用,程序实现了线程的多次切换。Observable.create(onSubscribe)
.subscribeOn(Schedulers.io())
.doOnSubscribe(new Action0() {
@Override
public void call() {
progressBar.setVisibility(View.VISIBLE); // 需要在主线程执行
}
})
.subscribeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) // 指定主线程
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(subscriber);如上,在 doOnSubscribe()的后面跟一个 subscribeOn() ,就能指定准备工作的线程了。
原文:http://blog.csdn.net/caihongdao123/article/details/51897793