对 RxJava 的一点小小见解

当我们提到 RxJava 时会想到什么， 异步 、 事件流 、 响应式编程 、 观察者模式 、 链式编程 等等。对于 Android 开发者来说，在 kotlin 出现之前，RxJava 的编程方式的确给我们带来了 很爽 的编程体验，但是在不断的使用过程，感觉 RxJava 其实也没那么 爽 ，反而有时候会觉得不是那么的方便，或者说它并没有我们想象的那么「强大」。最近也看了几篇很好的文章，也使我进一步加深么对 RxJava 的理解，这里也推荐给大家：

RxJava 沉思录（一）：你认为 RxJava 真的好用吗？

我为什么不再推荐RxJava

More of RxJava

这里我只是简单谈一谈自己对 RxJava 的理解和自己的一些看法，欢迎大家批评指正！！

异步处理

看到很多文章都提到 RxJava 处理异步多么强大，各种线程切换的操作符很好地解决了 Android 上的主线程和子线程的数据传递。RxJava 也解决了「回调地狱（Callback Hell）」，异步处理不再需要回调一层套一层的搞，而是用链式调用的方式完成不同线程的回调。

首先我们来看下「异步」为什么这么让人头疼。很多像 Android 一样的 UI 框架都限制改变 UI 的代码必须运行在主线程，而且主线程不允许被阻塞，或者干脆就是单线程模型，这样也可以很好的解决 UI 层的同步和性能问题。但是渲染 UI 的数据往往需要进行网络、文件或数据库等 IO 操作，或者需要在拿到数据后进行较长时间的后台运算，这些操作只能放在子线程来做，主线程当然不会等着子线程完成这些，这样就需要子线程完成操作后「异步」地通知主线程，而这个「异步通知」在目前来看只能通过回调的形式实现。

而如果业务比较复杂，涉及多次异步操作，比如：(请求数据 A) -> (更新 UI) -> (请求数据 B) -> (更新 UI) -> (请求数据 C) -> (更新 UI)，那处理起来就会比较复杂。

假设我们有以下操作：

• getDataA()：请求数据 A
• doSomethingOnMainA()：在主线程执行 A 操作
• getDataB()：请求数据 B
• doSomethingOnMainB()：在主线程执行 B 操作 如果采用传统的回调嵌套方式，可能会有如下的代码：

Thread {
    val a = getDataA(1)
    runOnUiThread {
        val resultA = doSomethingOnMainA(a)
        Thread {
            val b = getDataB(resultA)
            runOnUiThread {
                val resultB = doSomethingOnMainB(b)
                log("doCallback: Result = $resultB")
            }
        }.start()
    }
}.start()
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这种方式即不容易理解，也不容易维护，如果再新增一些其他业务难免会造成「回调地狱」。当然，实际项目中估计也不会有人这么用，Android 提供的 AsyncTask 也能一定程度上解决这种问题。

而 RxJava 用链式调用的方式把上述操作串起来，然后上一级的操作完成后会自动调用下一个操作,上面的代码也可以写成这样。

Observable.just(1)
    .observeOn(Schedulers.io())
    .map { getDataA(it) }
    .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
    .map { doSomethingOnMainA(it) }
    .observeOn(Schedulers.io())
    .map { getDataB(it) }
    .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
    .map { doSomethingOnMainB(it) }
    .subscribe { log("doRxJava: Result = $it") }
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RxJava 的链式写法比单纯的回调嵌套要更加清晰，更加容易理解，也更好维护和更改代码。当然这种链接调用也不是 RxJava 独有的， Promise 也可以使用链式调用实现异步，我对 Promise 没有深入了解，这里就不多阐述了。

其实这种链式调用写异步的方式实现起来很简单，Demo 和一个不到一百行的实现可以参考下： RunList ，用起来是这样的。

RunList.runOnBackground({ integer -> getDataA(integer) }, 1)
    .runOnUiThread { string -> doSomethingOnMainA(string) }
    .runOnBackground { integer -> getDataB(integer) }
    .runOnUiThread { string -> log("doRunList: Result = ${doSomethingOnMainB(string)}") }
    .start()
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但不管怎么写，这种显式地用回调的方式都让人感觉很不舒服，让我们回归本质，这其实就是一个「串行」操作，依次调用不同的函数而已，只不过要考虑线程切换的问题，让我们用同步的代码写一下看看（暂不考虑线程切换问题）。

val a = getDataA(1)
val resultA = doSomethingOnMainA(a)
val b = getDataB(resultA)
val resultB = doSomethingOnMainB(b)
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这样当然是最简单明了的书写方式，而 kotlin 的协程就是一种 用写同步代码的方式来写异步 的工具，上面的逻辑用协程实现如下。

GlobalScope.launch(Dispatchers.Main) {
    val a = withContext(Dispatchers.IO) { getDataA(1) }
    val resultA = doSomethingOnMainA(a)
    val b = withContext(Dispatchers.IO) { getDataB(resultA) }
    val resultB = doSomethingOnMainB(b)
    log("doCoroutine: Result = $resultB")
}
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之前也说了，异步操作的回调是少不了的，但是这里为什么没有回调呢。其实协程是在编译期，用状态机的方式帮我们做了回调。上面的代码用状态机写大致如下（为了方便理解，可能与实际反编译的代码不同）。

// SuspendLambda 整块代码都是回调，通过状态机的方式，每次都执行 invoke
class SuspendLambda {
    // 表示执行到哪段代码
    int label = 0
    public void invoke(Object result) {
        switch (label) {
            case 0 :
                label++
                // 执行 getDataA
                result = getDataA(result)
                // 如果这段代码需要挂起，就直接返回，等待挂起结束会继续回调 invoke
                // 如果不挂起，就继续执行下面的，没有 break
                if (result == SUSPEND) { return }
            case 1:
                label++
                // 这里的参数就是之前上一段 getDataA 的返回值
                result = doSomethingOnMainA(result)
                if (result == SUSPEND) { return }
            case 2 :
                label++
                result = getDataB(result)
                if (result == SUSPEND) { return }
            case 3:
                label++
                result = doSomethingOnMainB(result)
                if (result == SUSPEND) { return }
        }
    }
}
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协程通过状态机的方式，将代码分段，然后执行时需要挂起就返回，等待挂起结束再次执行 invoke 就行，对于不同线程切换的问题，只需要把这段代码抛到不同的 Dispatchers 的线程上就行，可以认为整串代码就是个大的 Runnable ，然后被分段成小的 Runnable 在不同的地方回调。但是书写的时候我们可以按照串行执行的思想，不需要考虑回调的问题，清晰易懂。 kotlin 协程的解析可以参考这篇文章 了解Kotlin协程实现原理这篇就够了

RxJava 处理异步的确比嵌套回调好用，但是异步并不能算是 RxJava 的强项，他能做的别的方式也能做，甚至做得更好，而且随着链的边长，各种操作符会生成很多临时对象，这样还是挺消耗资源的。

事件流

RxJava 的强项不在异步，事件流处理才是 RxJava 厉害的地方，它以响应式的编程方式完成对各种事件流的复杂处理。RxJava 涉及的事件流处理过程简单来说可以分为：流的建立、订阅、事件处理和出错处理，下面以 Observable 为例简单分析下。

流的建立

一条 RxJava 事件流（或者说链）的建立其实就是我们在链式调用地使用各种操作符，不断往代码后面续的时候，这时候每个操作符都会生成一个对应的 Observable 来承接上下游，简图如下。

public final <R> Observable<R> map(Function<? super T, ? extends R> mapper) {
    ObjectHelper.requireNonNull(mapper, "mapper is null");
    return RxJavaPlugins.onAssembly(new ObservableMap<T, R>(this, mapper));
}
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上面是 map 操作符的代码，他生成了一个新的 ObservableMap ，保存了上游的 Observable 在这里是 this ，和一个 mapper 的转换方法。所以我们平时用的时候，如果把 RxJava 链直接放在某个函数体中的话，每次调用该函数都会重新生成这条链，会新生成一堆对象的实例，因此如果某条链频繁使用的话，可以缓存在成员变量中。

订阅

当我们对某条 RxJava 链调用 subscribe 方法时，就会触发整条链的 订阅 过程，从而从下游 subscribe 的地方开始，一级一级往上游传递 订阅 的事件，简图如下。

Observable 的 subscribe 方法时会做一些其他处理，然后调用 subscribeActual 方法，还是以 map 操作符为例，来看下 ObservableMap 在订阅过程中都做了什么。

@Override
    public void subscribeActual(Observer<? super U> t) {
        source.subscribe(new MapObserver<T, U>(t, function));
    }
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它调用了上游 source 的 subscribe 订阅自己的一个静态内部类 MapObserver ，同时也会把下游的 Observer 保存到 MapObserver 中，然后 source 也会在自己的 subscribe 方法中调 subscribeActual 方法，从将 订阅 一级一级往上游传递。和「流的建立」不同的是，不管 RxJava 链是否是缓存的，每次调用 subscribe 都会重新生成一堆新的对象实例，这也是 RxJava 被人诟病的地方之一，所以尽量不要在频繁调用的函数中使用 RxJava。

事件处理

事件处理可以说是 RxJava 的精髓所在，说简单点就是在上游 onNext 发送事件时，事件一级一级被处理，并往下游传递的过程。

public void onNext(T t) {
    ...
    U v;
    try {
        v = ObjectHelper.requireNonNull(mapper.apply(t), "The mapper function returned a null value.");
    } catch (Throwable ex) {
        fail(ex);
        return;
    }
    downstream.onNext(v);
    ...
}
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这里简单看下 MapObserver 的 onNext ，它先利用 mapper 将上游的 t 转换成 v ，然后再调用下游 downstream 的 onNext(v) 将事件往下游传递。当然 map 属于比较简单的操作符， flatMap 切换事件流、 zip 合并流、 buffer 做缓存、 sample 采样、 filter 过滤等等好用的操作符组合在一起展现了 RxJava 强大的事件流操作能力。

出错处理

RxJava 的各种回调中执行的代码都是很安全的， io.reactivex.functions 包中的各种 Function 接口基本都显示声明会 throws Exception ，RxJava 每个操作符都会增加 try...catch... 从而保证即使代码执行抛出异常也不会崩溃，只会回调到下游的 onError 中，而 onError 异常在多数情况下也会被 catch 住，这个取决于具体的操作符和 Observer 。

即使出错了，RxJava 还是会有「起死回生」的机会，它的 onErrorResumeNext 可以在上游 onError 时切换到另外一个流上， onErrorReturn 则会替换成一个新的事件继续往下游传递 onNext 。 不过「起死回生」的作用范围只能是上游，如果 onErrorResumeNext 下游出错那就没办法挽救了。

需要注意的是，RxJava 基本每个操作符出错是会断掉事件流的，还是以 map 为例来看下 MapObserver ，「事件处理」中可以看到 onNext 出错后会调用 fail 函数，而该函数中会调用 upstream.dispose() 把流断掉。这对于一次性的网络请求等操作完全可以理解，反正上游也就发一次事件，发完就结束了，出错了断掉事件流也无所谓。但是对于类似 PublishSubject 等事件源，他们可能是一致存在着的，如果因为某一次出错就把整条流断掉会导致无法再收到后续的事件，这点需要特别注意！

protected final void fail(Throwable t) {
    Exceptions.throwIfFatal(t);
    upstream.dispose();
    onError(t);
}
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RxJava 的设计模式

适配器模式

在 RxJava 的世界里，一切其他事件都可以转化成 Observable 或者更准确的说是 可观察者 （如果考虑上 Single 、 Maybe 、 Flowable 等）。

RxJava 用 just 、 merge 、 range 、 timer 、 zip 等等静态方法和 Observable 的一些子类实现了外部世界到 RxJava 世界的适配工作，还一个典型的例子就是 Retrofit 原生返回的 Call 到 Observable 的适配，具体代码在 retrofit2.adapter.rxjava2.RxJava2CallAdapter 中，核心函数 adapt() 如下。

public Object adapt(Call<R> call) {
    // 这里是做适配的代码，根据同步还是异步把 Call 适配成 Observable
    Observable<Response<R>> responseObservable = isAsync
        ? new CallEnqueueObservable<>(call)
        : new CallExecuteObservable<>(call);

    Observable<?> observable;
    // 这里根据 isResult 和 isBody 做了另一层包装
    if (isResult) {
      observable = new ResultObservable<>(responseObservable);
    } else if (isBody) {
      observable = new BodyObservable<>(responseObservable);
    } else {
      observable = responseObservable;
    }

    // 设置调度器
    if (scheduler != null) {
      observable = observable.subscribeOn(scheduler);
    }

    // Flowable、Single、Maybe 和 Completable 的包装/适配
    if (isFlowable) {
      return observable.toFlowable(BackpressureStrategy.LATEST);
    }
    if (isSingle) {
      return observable.singleOrError();
    }
    if (isMaybe) {
      return observable.singleElement();
    }
    if (isCompletable) {
      return observable.ignoreElements();
    }
    return observable;
  }
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生产消费者模式

上游不断地生产事件，然后下游一级一级地消费上游的事件。这在 Observable 上体现的不是很明显，可能用带流控的 Flowable 能更加说明这一点，上游不断地生产数据，往缓存池里放，下游则从缓存池中消费。

装饰者模式

RxJava 主要是用装饰者模式实现了整条链的建立和事件传递。

举个简单的例子， map 操作符在 建立链 的时候返回的是 ObservableMap ，和上游的源一样是 Observable 的一个子类。它在被 subscribe 的时候会去调用 subscribeActual 方法，在这里调用 source.subscribe(new MapObserver<T, U>(t, function)) ，调用到源的 subscribe 方法，从而实现 订阅 从下游往上游传递，同时也实现了自己的操作逻辑，把上游订阅给自己的一个静态内部类 MapObserver 。 MapObserver 是对下游观察者进行了一次装饰，和其他观察者一样都实现了 Observer ，在收到上游的 事件传递 onNext(T t) 时，先调用 Function<? super T, ? extends U> mapper 实现自己的逻辑，再分发给下游 downstream.onNext(v) 。

观察者模式？

用 RxJava 的基本都知道观察者模式，但从上面的分析也可以看出，不管是异步操作，还是事件流的建立和处理，和观察者模式的关系并不是很密切，这可能也是我们对 RxJava 的误解之一。

「观察者 设计模式 定义了对象间的一种一对多的组合关系，以便一个对象的状态发生变化时，所有依赖于它的对象都得到通知并自动刷新」。

我们平时用的 Observable 和观察者模式关系不大，简单的看代码就能发现， Observable 只存了一个上下游，也就是说往下游发事件只能有一个下游的接收者，这哪儿是什么观察者模式，只是套用了这一名字而已。而且我们用的基本都是些 Cold Observable ，简单点说就是「只有当有订阅者订阅的时候，Cold Observable 才开始执行发射数据流的代码，并且每个订阅者订阅的时候都独立的执行一遍数据流代码」，所以这就更说明不是观察者模式了，而 Hot Observable 则是「不管有没有订阅者订阅，他们创建后就开发发射数据流。一个比较好的示例就是 鼠标事件。不管系统有没有订阅者监听鼠标事件，鼠标事件一直在发生，当有订阅者订阅后，从订阅后的事件开始发送给这个订阅者，之前的事件这个订阅者是接受不到的；如果订阅者取消订阅了，鼠标事件依然继续发射。」(Cold/Hot Observable 的区别这里不再过多赘述)。

而在 RxJava 里真正称得上是观察者模式的就是 Subject ，大概看下简介「Represents an {@link Observer} and an {@link Observable} at the same time, allowing multicasting events from a single source to multiple child {@code Observer}s.」

我们平时用的多的 PublishSubject 实现了 Subject ，内部存储了 final AtomicReference<PublishDisposable<T>[]> subscribers 来保存所有的观察者，然后手动 onNext 时遍历 subscribers 的 onNext 将事件发送出去。

总结

简单总结一下，RxJava 的事件流处理能力很强大，但 RxJava 并不只是为了做异步的（当然 RxJava 做异步也不弱），只不过在 Android 领域，我们多数情况下只是把 RxJava 当作异步请求数据的工具，并没有发挥它的真实实力，像按钮去抖动，监听 EditText 延时请求数据等才是 RxJava 的正确使用姿势。目前来看，RxJava 「滥用」的情况还是很普遍的，很多地方都是简单做一下异步而已，随着 Kotlin 的崛起和协程的发展，这种情况一定会慢慢改善。