实例讲解丨使用RxJava的最佳开发场景

Posted 2021-04-30 可能科技

Rxjava由于其基于事件流的链式调用、逻辑简洁 & 使用简单的特点，深受各大 android开发者的欢迎。

本文章主要基于 Rxjava 2.0 。为大家讲解 Rxjava的的基本使用 & 实际应用案例教学，即常见开发应用场景实现 ，并结合常用相关框架如Retrofit等。

目录

1

简介

RxJava的简介如下

2

基本使用

• Rxjava的使用方式有两种： 

方式1：分步骤实现 

方式2：基于事件流的链式调用

• 具体使用

请看文章Android RxJava：面向初学者的RxJava使用指南

http://blog.csdn.net/carson_ho/article/details/79168602

3

实际开发应用场景

RxJava的实际开发应用场景 与 其对应的操作符息息相关

• 常见的RxJava实际开发应用场景有如下：

下面实例皆结合常用框架如 Retrofit 、RxBinding、RxBus  等

3.1 网络请求轮询（无条件）

• 需求场景 

• 具体实现 

Android RxJava 实际应用讲解：（无条件）网络请求轮询

https://www.jianshu.com/p/11b3ec672812

3.2 网路请求轮询（有条件）

• 需求场景 

• 具体实现 

Android RxJava 实际应用讲解：（有条件）网络请求轮询

http://blog.csdn.net/carson_ho/article/details/78256466

3.3 网络请求出错重连

• 需求场景 

• 功能需求说明

• 功能逻辑

• 具体实现 

Android RxJava 实际应用讲解：网络请求出错重连（结合Retrofit）

http://blog.csdn.net/carson_ho/article/details/78651602

3.4 网络请求嵌套回调

• 背景 

如 先进行 用户注册 的网络请求, 待注册成功后回再继续发送 用户登录 的网络请求

• 冲突 

下面展示的是结合 Retrofit 与 RxJava的基本用法，即未用操作符前

// 发送注册网络请求的函数方法
    private void register() {
        api.register(new RegisterRequest())
                .subscribeOn(Schedulers.io())               //在IO线程进行网络请求
                .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())  //回到主线程去处理请求结果
                .subscribe(new Consumer<RegisterResponse>() {
                    @Override
                    public void accept(RegisterResponse registerResponse) throws Exception {
                        Toast.makeText(MainActivity.this, "注册成功", Toast.LENGTH_SHORT).show();
                        login();   //注册成功, 调用登录的方法
                    }
                }, new Consumer<Throwable>() {
                    @Override
                    public void accept(Throwable throwable) throws Exception {
                        Toast.makeText(MainActivity.this, "注册失败", Toast.LENGTH_SHORT).show();
                    }
                });
    }
// 发送登录网络请求的函数方法
private void login() {
        api.login(new LoginRequest())
                .subscribeOn(Schedulers.io())               //在IO线程进行网络请求
                .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())  //回到主线程去处理请求结果
                .subscribe(new Consumer<LoginResponse>() {
                    @Override
                    public void accept(LoginResponse loginResponse) throws Exception {
                        Toast.makeText(MainActivity.this, "登录成功", Toast.LENGTH_SHORT).show();
                    }
                }, new Consumer<Throwable>() {
                    @Override
                    public void accept(Throwable throwable) throws Exception {
                        Toast.makeText(MainActivity.this, "登录失败", Toast.LENGTH_SHORT).show();
                    }
                });
    }

• 解决方案 
  

结合 RxJava2中的变换操作符FlatMap（）实现嵌套网络请求

• 具体实现 

Android RxJava 实际应用讲解：网络请求嵌套回调

http://blog.csdn.net/carson_ho/article/details/78315696

3.5 从磁盘 / 内存缓存中 获取缓存数据

• 需求场景 

• 功能说明 
  

对于从磁盘 / 内存缓存中 获取缓存数据 的功能逻辑如下： 

• 具体实现 

Android RxJava 实际应用讲解：从磁盘 / 内存缓存中 获取缓存数据

http://blog.csdn.net/carson_ho/article/details/78455449

3.6 合并数据源

• 需求场景

• 功能说明 

即，同时向2个数据源获取数据 -> 合并数据 -> 统一展示到客户端

• 具体实现 

Android RxJava 实际应用讲解：合并数据源

http://blog.csdn.net/carson_ho/article/details/78455544

3.7 联合判断

• 需求场景 

如，填写表单时，需要表单里所有信息（姓名、年龄、职业等）都被填写后，才允许点击 “提交” 按钮

• 功能说明 

此处采用 填写表单 作为联合判断功能展示，即，表单里所有信息（姓名、年龄、职业等）都被填写后，才允许点击 “提交” 按钮

• 具体实现 
  

Android RxJava 实际应用讲解：联合判断

http://blog.csdn.net/carson_ho/article/details/78455624

3.8 线程控制（切换 / 调度 ）

• 需求场景 

即，新开工作线程执行耗时操作；待执行完毕后，切换到主线程实时更新 UI

• 具体实现 

Android RxJava：细说 线程控制（切换 / 调度 ）（含Retrofit实例讲解）

https://www.jianshu.com/p/5225b2baaecd

3.9 功能防抖

• 需求场景

• 功能说明

• 具体实现 

Android RxJava 实际应用讲解：功能防抖

http://blog.csdn.net/carson_ho/article/details/78849689

3.10 联想搜索优化

• 需求场景 

• 功能说明

• 具体实现 

Android RxJava 实际应用讲解：联想搜索优化

http://blog.csdn.net/carson_ho/article/details/78849661

3.11 控制被观察者发送事件 & 观察者接收事件速度：背压

a. 背景

观察者 & 被观察者 之间存在2种订阅关系：同步 & 异步。具体如下：

对于 异步订阅 关系，存在 被观察者发送事件速度 与观察者接收事件速度 不匹配的情况 

1. 发送 & 接收事件速度 = 单位时间内 发送&接收事件的数量 

2. 大多数情况，主要是 被观察者发送事件速度 ＞ 观察者接收事件速度

b. 冲突 

观察者无法及时响应 / 处理所有发送过来事件的问题，最终导致缓存区溢出、事件丢失 & OOM

举个例子：

• 被观察者的发送事件速度 = 10ms / 个

• 观察者的接收事件速度 = 5s / 个

即出现发送 & 接收事件严重不匹配的问题

Observable.create(new ObservableOnSubscribe<Integer>() {
    // 1. 创建被观察者 & 生产事件
    @Override
    public void subscribe(ObservableEmitter<Integer> emitter) throws Exception {
        for (int i = 0; ; i++) {
            Log.d(TAG, "发送了事件"+ i );
            Thread.sleep(10);
            // 发送事件速度：10ms / 个 
            emitter.onNext(i);
        }
    }
}).subscribeOn(Schedulers.io()) // 设置被观察者在io线程中进行
        .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) // 设置观察者在主线程中进行
     .subscribe(new Observer<Integer>() {
    // 2. 通过通过订阅（subscribe）连接观察者和被观察者
    @Override
    public void onSubscribe(Disposable d) {
        Log.d(TAG, "开始采用subscribe连接");
    }
    @Override
    public void onNext(Integer value) {
        try {
            // 接收事件速度：5s / 个 
            Thread.sleep(5000);
            Log.d(TAG, "接收到了事件"+ value  );
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
    @Override
    public void onError(Throwable e) {
        Log.d(TAG, "对Error事件作出响应");
    }
    @Override
    public void onComplete() {
        Log.d(TAG, "对Complete事件作出响应");
    }
});

• 结果 

由于被观察者发送事件速度 > 观察者接收事件速度，所以出现流速不匹配问题，从而导致OOM 

c. 解决方案 

采用 背压策略

• 具体实现 

Android ：全面解析RxJava 背压策略http://blog.csdn.net/carson_ho/article/details/79081407

4

总结