RxJava2 实战知识梳理(3) - 优化搜索联想功能
RxJava2 实战知识梳理(3) - 优化搜索联想功能
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声明：本文是泽毛原创，已获其授权发布，未经原作者允许请勿转载
一、示例
1.1 应用场景
几乎每个应用程序都提供了搜索功能，某些应用还提供了搜索联想。对于一个搜索联想功能，最基本的实现流程为：客户端通过EditText的addTextChangedListener方法监听输入框的变化，当输入框发生变化之后就会回调afterTextChanged方法，客户端利用当前输入框内的文字向服务器发起请求，服务器返回与该搜索文字关联的结果给客户端进行展示。
在该场景下，有几个可以优化的方面：
- 在用户连续输入的情况下，可能会发起某些不必要的请求。例如用户输入了
abc，那么按照上面的实现，客户端就会发起a、ab、abc三个请求。 - 当搜索词为空时，不应该发起请求。
- 如果用户依次输入了
ab和abc，那么首先会发起关键词为ab请求，之后再发起abc的请求，但是abc的请求如果先于ab的请求返回，那么就会造成用户期望搜索的结果为abc，最终展现的结果却是和ab关联的。
1.2 示例代码
这里，我们针对上面提到的三个问题，使用RxJava2提供的三个操作符进行了优化：
- 使用
debounce操作符，当输入框发生变化时，不会立刻将事件发送给下游，而是等待200ms，如果在这段事件内，输入框没有发生变化，那么才发送该事件；反之，则在收到新的关键词后，继续等待200ms。 - 使用
filter操作符，只有关键词的长度大于0时才发送事件给下游。 - 使用
switchMap操作符，这样当发起了abc的请求之后，即使ab的结果返回了，也不会发送给下游，从而避免了出现前面介绍的搜索词和联想结果不匹配的问题。
public class SearchActivity extends AppCompatActivity {
private EditText mEtSearch;
private TextView mTvSearch;
private PublishSubject<String> mPublishSubject;
private DisposableObserver<String> DisposableObserver;
private CompositeDisposable mCompositeDisposable;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.activity_search);
mEtSearch = (EditText) findViewById(R.id.et_search);
mTvSearch = (TextView) findViewById(R.id.tv_search_result);
mEtSearch.addTextChangedListener(new TextWatcher() {
@Override
public void beforeTextChanged(CharSequence s, int start, int count, int after) {
} @Override
public void onTextChanged(CharSequence s, int start, int before, int count) {
} @Override
public void afterTextChanged(Editable s) {
startSearch(s.toString());
}
});
mPublishSubject = PublishSubject.create();
DisposableObserver = new DisposableObserver<String>() {
@Override
public void onNext(String s) {
mTvSearch.setText(s);
} @Override
public void onError(Throwable throwable) {
} @Override
public void onComplete() {
}
};
mPublishSubject.debounce(200, TimeUnit.MILLISECONDS).filter(
new Predicate<String>() {
@Override
public boolean test(String s) throws Exception {
return s.length() > 0;
}
}).switchMap(new Function<String, ObservableSource<String>>() { @Override
public ObservableSource<String> apply(String query)
throws Exception {
return getSearchObservable(query);
}
}).observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(DisposableObserver);
mCompositeDisposable = new CompositeDisposable();
mCompositeDisposable.add(mCompositeDisposable);
}
private void startSearch(String query) {
mPublishSubject.onNext(query);
}
private Observable<String> getSearchObservable(final String query) {
return Observable.create(new ObservableOnSubscribe<String>() {
@Override
public void subscribe(ObservableEmitter<String> observableEmitter)
throws Exception {
Log.d("SearchActivity", "开始请求，关键词为：" + query); try {
Thread.sleep(100 + (long) (Math.random() * 500));
} catch (InterruptedException e) {
if (!observableEmitter.isDisposed()) {
observableEmitter.onError(e);
}
}
Log.d("SearchActivity", "结束请求，关键词为：" + query);
observableEmitter.onNext("完成搜索，关键词为：" + query);
observableEmitter.onComplete();
}
}).subscribeOn(Schedulers.io());
} @Override
protected void onDestroy() {
super.onDestroy();
mCompositeDisposable.clear();
}
}运行结果为：
二、示例解析
下面，我们就来详细的介绍一下这个例子中应用到的三种操作符：
2.1 debounce
debounce的原理图如下所示：
debounce原理类似于我们在收到请求之后，发送一个延时消息给下游，如果在这段延时时间内没有收到新的请求，那么下游就会收到该消息；而如果在这段延时时间内收到来新的请求，那么就会取消之前的消息，并重新发送一个新的延时消息，以此类推。
而如果在这段时间内，上游发送了onComplete消息，那么即使没有到达需要等待的时间，下游也会立刻收到该消息。
2.2 filter
filter的原理图如下所示：
filter的原理很简单，就是传入一个Predicate函数，其参数为上游发送的事件，只有该函数返回true时，才会将事件发送给下游，否则就丢弃该事件。
2.3 switchMap
switchMap的原理是将上游的事件转换成一个或多个新的Observable，但是有一点很重要，就是如果在该节点收到一个新的事件之后，那么如果之前收到的时间所产生的Observable还没有发送事件给下游，那么下游就再也不会收到它发送的事件了。
如上图所示，该节点先后收到了红、绿、蓝三个事件，并将它们映射成为红一、红二、绿一、绿二、蓝一、蓝二，但是当蓝一发送完事件时，绿二依旧没有发送事件，而最初绿色事件在蓝色事件之前，那么绿二就不会发送给下游。