这篇文章给大家介绍怎么理解异步编程RxJava,内容非常详细,感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴,希望对大家能有所帮助。
前言
前段时间写了一篇对协程的一些理解,里面提到了不管是协程还是callback,本质上其实提供的是一种异步无阻塞的编程模式;并且介绍了java中对异步无阻赛这种编程模式的支持,主要提到了Future和CompletableFuture;之后有同学在下面留言提到了RxJava,刚好最近在看微服务设计这本书,里面提到了响应式扩展(Reactive extensions,Rx),而RxJava是Rx在JVM上的实现,所有打算对RxJava进一步了解。
RxJava简介
RxJava的官网地址:https://github.com/ReactiveX/RxJava,
其中对RxJava进行了一句话描述:RxJava – Reactive Extensions for the JVM – a library for composing asynchronous and event-based programs using observable sequences for the Java VM.
大意就是:一个在Java VM上使用可观测的序列来组成异步的、基于事件的程序的库。
更详细的说明在Netflix技术博客的一篇文章中描述了RxJava的主要特点:
易于并发从而更好的利用服务器的能力。
易于有条件的异步执行。
一种更好的方式来避免回调地狱。
一种响应式方法。
与CompletableFuture对比
之前提到CompletableFuture真正的实现了异步的编程模式,一个比较常见的使用场景:
CompletableFuture<Integer> future = CompletableFuture.supplyAsync(耗时函数);Future<Integer> f = future.whenComplete((v, e) -> {System.out.println(v);System.out.println(e);});System.out.println("other...");
下面用一个简单的例子来看一下RxJava是如何实现异步的编程模式:
bservable<Long> observable = Observable.just(1, 2) .subscribeOn(Schedulers.io()).map(new Func1<Integer, Long>() {@Overridepublic Long call(Integer t) {try { Thread.sleep(1000); //耗时的操作} catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }return (long) (t * 2); } });observable.subscribe(new Subscriber<Long>() {@Overridepublic void onCompleted() { System.out.println("onCompleted"); }@Overridepublic void onError(Throwable e) { System.out.println("error" + e); }@Overridepublic void onNext(Long result) { System.out.println("result = " + result); }});System.out.println("other...");
Func1中以异步的方式执行了一个耗时的操作,Subscriber(观察者)被订阅到Observable(被观察者)中,当耗时操作执行完会回调Subscriber中的onNext方法。
其中的异步方式是在subscribeOn(Schedulers.io())中指定的,Schedulers.io()可以理解为每次执行耗时操作都启动一个新的线程。
结构上其实和CompletableFuture很像,都是异步的执行一个耗时的操作,然后在有结果的时候主动告诉我结果。那我们还需要RxJava干嘛,不知道你有没有注意,上面的例子中其实提供2条数据流[1,2],并且处理完任何一个都会主动告诉我,当然这只是它其中的一项功能,RxJava还有很多好用的功能,在下面的内容会进行介绍。
异步观察者模式
上面这段代码有没有发现特别像设计模式中的:观察者模式;首先提供一个被观察者Observable,然后把观察者Subscriber添加到了被观察者列表中;
RxJava中一共提供了四种角色:Observable、Observer、Subscriber、Subjects
Observables和Subjects是两个被观察者,Observers和Subscribers是观察者;
当然我们也可以查看一下源码,看一下jdk中的Observer和RxJava的Observer
jdk中的Observer:
public interface Observer {void update(Observable o, Object arg);}
RxJava的Observer:
public interface Observer<T> {void onCompleted();void onError(Throwable e);void onNext(T t);}
同时可以发现Subscriber是implements Observer的:
public abstract class Subscriber<T> implements Observer<T>, Subscription
可以发现RxJava中在Observer中引入了2个新的方法:onCompleted()和onError()
onCompleted():即通知观察者Observable没有更多的数据,事件队列完结
onError():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。
正是因为RxJava提供了同步和异步两种方式进行事件的处理,个人觉得异步的方式更能体现RxJava的价值,所以这里给他命名为异步观察者模式。
好了,下面正式介绍RxJava的那些灵活的操作符,这里仅仅是简单的介绍和简单的实例,具体用在什么场景下,会在以后的文章中介绍
Maven引入
<dependency><groupId>io.reactivex</groupId><artifactId>rxjava</artifactId><version>1.2.4</version></dependency>
创建Observable
create()创建一个Observable,并为它定义事件触发规则
Observable<Integer> observable = Observable .create(new Observable.OnSubscribe<Integer>() {@Overridepublic void call(Subscriber<? super Integer> observer) {for (int i = 0; i < 5; i++) { observer.onNext(i); } observer.onCompleted(); } });observable.subscribe(new Observer<Integer>() {...});
from()可以从一个列表中创建一个Observable,Observable将发射出列表中的每一个元素
List<Integer> items = new ArrayList<Integer>();for (int i = 0; i < 5; i++) { items.add(i);}Observable<Integer> observable = Observable.from(items);observable.subscribe(new Observer<Integer>() {...});
just()将传入的参数依次发送出来
Observable<Integer> observable = Observable.just(1, 2, 3);observable.subscribe(new Observer<Integer>() {...});
过滤Observable
filter()来过滤我们观测序列中不想要的值
List<Integer> items = new ArrayList<Integer>();for (int i = 0; i < 5; i++) { items.add(i);}Observable<Integer> observable = Observable.from(items).filter(new Func1<Integer, Boolean>() {@Overridepublic Boolean call(Integer t) {return t == 1; } });observable.subscribe(new Observer<Integer>() {...});
take()和taskLast()分别取前几个元素和后几个元素
List<Integer> items = new ArrayList<Integer>();for (int i = 0; i < 5; i++) { items.add(i);}Observable<Integer> observable = Observable.from(items).take(3);observable.subscribe(new Observer<Integer>() {...});
Observable<Integer> observable = Observable.from(items).takeLast(2);
distinct()和distinctUntilChanged()
distinct()过滤掉重复的值
List<Integer> items = new ArrayList<Integer>();items.add(1);items.add(10);items.add(10);Observable<Integer> observable = Observable.from(items).distinct();observable.subscribe(new Observer<Integer>() {...});
distinctUntilChanged()列发射一个不同于之前的一个新值时让我们得到通知
List<Integer> items = new ArrayList<Integer>();items.add(1);items.add(100);items.add(100);items.add(200);Observable<Integer> observable = Observable.from(items).distinctUntilChanged();observable.subscribe(new Observer<Integer>() {...});
first()和last()分别取***个元素和***一个元素
List<Integer> items = new ArrayList<Integer>();for (int i = 0; i < 5; i++) { items.add(i);}// Observable<Integer> observable = Observable.from(items).first();Observable<Integer> observable = Observable.from(items).last();observable.subscribe(new Observer<Integer>() {...});
skip()和skipLast()分别从前或者后跳过几个元素
List<Integer> items = new ArrayList<Integer>();for (int i = 0; i < 5; i++) { items.add(i);}// Observable<Integer> observable = Observable.from(items).skip(2);Observable<Integer> observable = Observable.from(items).skipLast(2);observable.subscribe(new Observer<Integer>() {...});
elementAt()取第几个元素进行发射
List<Integer> items = new ArrayList<Integer>();for (int i = 0; i < 5; i++) { items.add(i);}Observable<Integer> observable = Observable.from(items).elementAt(2);observable.subscribe(new Observer<Integer>() {...});
sample()指定发射间隔进行发射
List<Integer> items = new ArrayList<Integer>();for (int i = 0; i < 50000; i++) { items.add(i);}Observable<Integer> observable = Observable.from(items).sample(1,TimeUnit.MICROSECONDS);observable.subscribe(new Observer<Integer>() {...});
timeout()设定的时间间隔内如果没有得到一个值则发射一个错误
List<Integer> items = new ArrayList<Integer>();for (int i = 0; i < 5; i++) { items.add(i);}Observable<Integer> observable = Observable.from(items).timeout(1,TimeUnit.MICROSECONDS);observable.subscribe(new Observer<Integer>() {...onError()...});
debounce()在一个指定的时间间隔过去了仍旧没有发射一个,那么它将发射***的那个
List<Integer> items = new ArrayList<Integer>();for (int i = 0; i < 5; i++) { items.add(i);}Observable<Integer> observable = Observable.from(items).debounce(1,TimeUnit.MICROSECONDS);observable.subscribe(new Observer<Integer>() {...});
转换Observable
map()接收一个指定的Func对象然后将它应用到每一个由Observable发射的值上
List<Integer> items = new ArrayList<Integer>();for (int i = 0; i < 5; i++) { items.add(i);}Observable<Integer> observable = Observable.from(items).map(new Func1<Integer, Integer>() {@Overridepublic Integer call(Integer t) {return t * 2; } });observable.subscribe(new Observer<Integer>() {...});
flatMap()函数提供一种铺平序列的方式,然后合并这些Observables发射的数据
final Scheduler scheduler = Schedulers.from(Executors.newFixedThreadPool(3));List<Integer> items = new ArrayList<Integer>();for (int i = 0; i < 5; i++) { items.add(i);}Observable<Integer> observable = Observable.from(items).flatMap(new Func1<Integer, Observable<? extends Integer>>() { @Overridepublic Observable<? extends Integer> call(Integer t) {List<Integer> items = new ArrayList<Integer>(); items.add(t); items.add(99999);return Observable.from(items).subscribeOn(scheduler); } });observable.subscribe(new Observer<Integer>() {...});
重要的一点提示是关于合并部分:它允许交叉。这意味着flatMap()不能够保证在最终生成的Observable中源Observables确切的发射
顺序。
concatMap()函数解决了flatMap()的交叉问题,提供了一种能够把发射的值连续在一起的铺平函数,而不是合并它们。
示例代码同上,将flatMap替换为concatMap,输出的结果来看是有序的
switchMap()和flatMap()很像,除了一点:每当源Observable发射一个新的数据项(Observable)时,它将取消订阅并停止监视之前那个数据项产生的Observable,并开始监视当前发射的这一个。
示例代码同上,将flatMap替换为switchMap,输出的结果只剩***一个值
scan()是一个累积函数,对原始Observable发射的每一项数据都应用一个函数,计算出函数的结果值,并将该值填充回可观测序列,等待和下一次发射的数据一起使用。
List<Integer> items = new ArrayList<Integer>();for (int i = 0; i < 5; i++) { items.add(i);}Observable<Integer> observable = Observable.from(items).scan(new Func2<Integer, Integer, Integer>() { @Override public Integer call(Integer t1, Integer t2) { System.out.println(t1 + "+" + t2);return t1 + t2; } });observable.subscribe(new Observer<Integer>() {...});
groupBy()来分组元素
List<Integer> items = new ArrayList<Integer>();for (int i = 0; i < 5; i++) { items.add(i);}Observable<GroupedObservable<Integer, Integer>> observable = Observable .from(items).groupBy(new Func1<Integer, Integer>() {@Overridepublic Integer call(Integer t) {return t % 3; } });observable.subscribe(new Observer<GroupedObservable<Integer, Integer>>() {@Overridepublic void onNext(final GroupedObservable<Integer, Integer> t) { t.subscribe(new Action1<Integer>() {@Overridepublic void call(Integer value) { System.out.println("key:" + t.getKey()+ ", value:" + value); } });});
buffer()函数将源Observable变换一个新的Observable,这个新的Observable每次发射一组列表值而不是一个一个发射。
List<Integer> items = new ArrayList<Integer>();for (int i = 0; i < 5; i++) { items.add(i);}Observable<List<Integer>> observable = Observable.from(items).buffer(2);observable.subscribe(new Observer<List<Integer>>() {...});
window()函数和 buffer()很像,但是它发射的是Observable而不是列表
List<Integer> items = new ArrayList<Integer>();for (int i = 0; i < 5; i++) { items.add(i);}Observable<Observable<Integer>> observable = Observable.from(items).window(2);observable.subscribe(new Observer<Observable<Integer>>() {@Overridepublic void onNext(Observable<Integer> t) { t.subscribe(new Action1<Integer>() {@Overridepublic void call(Integer t) { System.out.println("this Action1 = " + this+ ",result = " + t); } });//onCompleted和onError});
cast()它将源Observable中的每一项数据都转换为新的类型,把它变成了不同的Class
List<Father> items = new ArrayList<Father>();items.add(new Son());items.add(new Son());items.add(new Father());items.add(new Father());Observable<Son> observable = Observable.from(items).cast(Son.class);observable.subscribe(new Observer<Son>() {...});class Father {}class Son extends Father {}
组合Observables
merge()方法将帮助你把两个甚至更多的Observables合并到他们发射的数据项里
List<Integer> items1 = new ArrayList<Integer>();for (int i = 0; i < 5; i++) { items1.add(i);}List<Integer> items2 = new ArrayList<Integer>();for (int i = 5; i < 10; i++) { items2.add(i);}Observable<Integer> observable1 = Observable.from(items1);Observable<Integer> observable2 = Observable.from(items2);Observable<Integer> observableMerge = Observable.merge(observable1,observable2);observable.subscribe(new Observer<Integer>() {...});
zip()合并两个或者多个Observables发射出的数据项,根据指定的函数 Func* 变换它们,并发射一个新值
List<Integer> items1 = new ArrayList<Integer>();for (int i = 0; i < 5; i++) { items1.add(i);}List<Integer> items2 = new ArrayList<Integer>();for (int i = 5; i < 10; i++) { items2.add(i);}Observable<Integer> observable1 = Observable.from(items1);Observable<Integer> observable2 = Observable.from(items2);Observable<Integer> observableZip = Observable.zip(observable1, observable2, new Func2<Integer, Integer, Integer>() { @Override public Integer call(Integer t1, Integer t2) {return t1 * t2; } });observable.subscribe(new Observer<Integer>() {...});
combineLatest()把两个Observable产生的结果进行合并,这两个Observable中任意一个Observable产生的结果,都和另一个Observable***产生的结果,按照一定的规则进行合并。
Observable<Long> observable1 = Observable.interval(1000,TimeUnit.MILLISECONDS);Observable<Long> observable2 = Observable.interval(1000,TimeUnit.MILLISECONDS);Observable.combineLatest(observable1, observable2,new Func2<Long, Long, Long>() {@Overridepublic Long call(Long t1, Long t2) { System.out.println("t1 = " + t1 + ",t2 = " + t2);return t1 + t2; } }).subscribe(new Observer<Long>() {...});Thread.sleep(100000);
join()类似combineLatest(),但是join操作符可以控制每个Observable产生结果的生命周期,在每个结果的生命周期内,可以与另一个Observable产生的结果按照一定的规则进行合并
Observable<Long> observable1 = Observable.interval(1000, TimeUnit.MILLISECONDS); Observable<Long> observable2 = Observable.interval(1000, TimeUnit.MILLISECONDS); observable1.join(observable2, new Func1<Long, Observable<Long>>() {@Overridepublic Observable<Long> call(Long t) { System.out.println("left=" + t);return Observable.just(t).delay(1000, TimeUnit.MILLISECONDS); } }, new Func1<Long, Observable<Long>>() {@Overridepublic Observable<Long> call(Long t) { System.out.println("right=" + t);return Observable.just(t).delay(1000, TimeUnit.MILLISECONDS); } }, new Func2<Long, Long, Long>() {@Overridepublic Long call(Long t1, Long t2) {return t1 + t2; } }).subscribe(new Observer<Long>() {@Overridepublic void onCompleted() { System.out.println("Observable completed"); }@Overridepublic void onError(Throwable e) { System.out.println("Oh,no! Something wrong happened!"); }@Overridepublic void onNext(Long t) { System.out.println("[result=]" + t); } }); Thread.sleep(100000);
switchOnNext()把一组Observable转换成一个Observable,对于这组Observable中的每一个Observable所产生的结果,如果在同一个时间内存在两个或多个Observable提交的结果,只取***一个Observable提交的结果给订阅者
Observable<Observable<Long>> observable = Observable.interval(2, TimeUnit.SECONDS) .map(new Func1<Long, Observable<Long>>() {@Overridepublic Observable<Long> call(Long aLong) {return Observable.interval(1, TimeUnit.MILLISECONDS).take(5); } }).take(2);Observable.switchOnNext(observable).subscribe(new Observer<Long>() {...});Thread.sleep(1000000);
startWith()在Observable开始发射他们的数据之前,startWith()通过传递一个参数来先发射一个数据序列
Observable.just(1000, 2000).startWith(1, 2).subscribe(new Observer<Integer>() {...})
主要对rxjava进行了简单的介绍,从异步编程这个角度对rxjava进行了分析;并且针对Observable的过滤,转换,组合的API进行了简单的介绍,当然我们更关心的是rxjava有哪些应用场景。
关于怎么理解异步编程RxJava就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。