关于RxJava2.0你不知道的事（一）

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2017年的首篇文章，本次依旧带来一叶飘舟的开年之作，新的一年祝大家事业有成，爱情美满！

Rxjava 已经于2016年11月12日正式发布了2.0.1版本。 RxJava 2.0 已经按照Reactive-Streams specification规范完全的重写了。RxJava2.0 已经独立于RxJava 1.x而存在。 RxJava2.0相比RxJava1.x，它的改动还是很大的，下面我将带大家了解这些改动。

RxJava2.0与1.x的区别

Maven地址

为了让 RxJava 1.x 和 RxJava 2.x 相互独立，我们把RxJava 2.x 被放在了maven io.reactivex.rxjava2:rxjava:2.x.y 下，类放在了 io.reactivex 包下用户从 1.x 切换到 2.x 时需要导入的相应的包，但注意不要把1.x和2.x混淆了。

接口变化

RxJava2.0 是遵循 Reactive Streams Specification 的规范完成的，新的特性依赖其提供的4个基础接口。分别是：

• Publisher
• Subscriber
• Subscription
• Processor

在后边的介绍中我们会涉及到。

Javadoc文档

官方2.0的 Java 文档 http://reactivex.io/RxJava/2.x/javadoc/

添加依赖

Android端使用RxJava需要依赖新的包名：

//RxJava的依赖包
compile 'io.reactivex.rxjava2:rxjava:2.0.3'
//RxAndroid的依赖包
compile 'io.reactivex.rxjava2:rxandroid:2.0.1'

Nulls

RxJava1.x中，支持 null 值，如下代码所示：

Observable.just(null);
Single.just(null);

RxJava 2.0不再支持 null 值，如果传入一个null会抛出 NullPointerException

Observable and Flowable

在本节开始之前，我们先了解下RxJava背压（Backpressure）机制的问题。

什么是背压（Backpressure）

在RxJava中，可以通过对Observable连续调用多个Operator组成一个调用链，其中数据从上游向下游传递。当上游发送数据的速度大于下游处理数据的速度时，就需要进行Flow Control了。如果不进行Flow Control，就会抛出MissingBackpressureException异常。

这就像小学做的那道数学题：一个水池，有一个进水管和一个出水管。如果进水管水流更大，过一段时间水池就会满（溢出）。这就是没有Flow Control导致的结果。

再举个例子，在 RxJava1.x 中的 observeOn， 因为是切换了消费者的线程，因此内部实现用队列存储事件。在 Android 中默认的 buffersize 大小是16，因此当消费比生产慢时， 队列中的数目积累到超过16个，就会抛出MissingBackpressureException。

如果你想了解更多关于背压的知识，请参考：

http://blog.csdn.net/jdsjlzx/article/details/52717636 http://www.jianshu.com/p/2c4799fa91a4

下面我们通过一段代码来“感受”一下背压。

Flow Control有哪些思路呢？大概是有四种:

1. 背压（Backpressure）；
2. 节流（Throttling）；
3. 打包处理；
4. 调用栈阻塞（Callstack blocking）。

这里限于篇幅的问题，我们就不再一一介绍了，请移步：https://gold.xitu.io/post/58535b5161ff4b0063aa6b10

如何让Observable支持Backpressure？

在RxJava 1.x中，有些Observable是支持Backpressure的，而有些不支持。但不支持Backpressure的Observable可以通过一些operator来转化成支持Backpressure的Observable。这些operator包括：

• onBackpressureBuffer
• onBackpressureDrop
• onBackpressureLatest
• onBackpressureBlock（已过期）

它们转化成的Observable分别具有不同的Backpressure策略。

而在RxJava2.0 中，Observable 不再支持背压，而是改用Flowable 支持非阻塞式的背压。Flowable是RxJava2.0中专门用于应对背压（Backpressure）问题而新增的（抽象）类。其中，Flowable默认队列大小为128。并且规范要求，所有的操作符强制支持背压。幸运的是， Flowable 中的操作符大多与旧有的 Observable 类似。

上面提到的四种operator的前三种分别对应Flowable的三种Backpressure策略：

• BackpressureStrategy.BUFFER
• BackpressureStrategy.DROP
• BackpressureStrategy.LATEST

onBackpressureBuffer是不丢弃数据的处理方式。把上游收到的全部缓存下来，等下游来请求再发给下游。相当于一个水库。但上游太快，水库（buffer）就会溢出。

onBackpressureDrop和onBackpressureLatest比较类似，都会丢弃数据。这两种策略相当于一种令牌机制（或者配额机制），下游通过request请求产生令牌（配额）给上游，上游接到多少令牌，就给下游发送多少数据。当令牌数消耗到0的时候，上游开始丢弃数据。但这两种策略在令牌数为0的时候有一点微妙的区别：onBackpressureDrop直接丢弃数据，不缓存任何数据；而onBackpressureLatest则缓存最新的一条数据，这样当上游接到新令牌的时候，它就先把缓存的上一条“最新”数据发送给下游。可以结合下面两幅图来理解。

onBackpressureBlock是看下游有没有需求，有需求就发给下游，下游没有需求，不丢弃，但试图堵住上游的入口（能不能真堵得住还得看上游的情况了），自己并不缓存。这种策略已经废弃不用。

注意：在RxJava2.0中，旧的Observable也保留了，你还可以像以前那样使用，同时要注意接口的变化。 需要说明的是，RxJava2.0中，Flowable是对Observable的补充（而不是替代），也可以这么说，Flowable是能够支持Backpressure的Observable。

何时用Observable

1. 当上游在一段时间发送的数据量不大（以1000为界限）的时候优先选择使用Observable；
2. 在处理GUI相关的事件，比如鼠标移动或触摸事件，这种情况下很少会出现backpressured的问题，用Observable就足以满足需求；
3. 获取数据操作是同步的，但你的平台不支持Java流或者相关特性。使用Observable的开销低于Flowable。

何时用Flowable

1. 当上游在一段时间发送的数据量过大的时候（这个量我们往往无法预计），此时就要使用Flowable以限制它所产生的量的元素10K +处理。
2. 当你从本地磁盘某个文件或者数据库读取数据时（这个数据量往往也很大），应当使用Flowable，这样下游可以根据需求自己控制一次读取多少数据；
3. 以读取数据为主且有阻塞线程的可能时用Flowable，下游可以根据某种条件自己主动读取数据。

Single、Completable

Single 与 Completable 都基于新的 Reactive Streams 的思想重新设计了接口，主要是消费者的接口， 现在他们是这样的：

Subscriber

对比一下 Subscriber :

我们会发现和以前不一样的是多了一个 onSubscribe 的方法， Subscription 如下:

Subscription

熟悉 RxJava 1.x 的朋友能发现， 新的 Subscription 更像是综合了旧的 Producer 与 Subscription 的综合体。他既可以向上游请求（request）数据，又可以打断并释放（cancel）资源。而旧的 Subscription 在这里因为名字被占，而被重新命名成了 Disposable。

注意：Subscription 不再有订阅subcribe和unSubcribe的概念。

Disposable

这里最大的不同就是这个 onSubscribe ，根据 Specification， 这个函数一定是第一个被调用的， 然后就会传给调用方一个 Subscription ，通过这种方式组织新的背压关系。当我们消费数据时，可以通过 Subscription 对象，自己决定请求数据。

这里就可以解释上面的非阻塞的背压。旧的阻塞式的背压，就是根据下游的消费速度，中游可以选择阻塞住等待下游的消费，随后向上游请求数据。而新的非阻塞就不在有中间阻塞的过程，由下游自己决定取多少，还有背压策略，如抛弃最新、抛弃最旧、缓存、抛异常等。

而新的接口带来的新的调用方式与旧的也不太一样， subscribe 后不再会有 Subscription 也就是如今的 Disposable，为了保持向后的兼容， Flowable 提供了 subscribeWith方法 返回当前的 Subscriber 对象， 并且同时提供了 DefaultSubscriber , ResourceSubscriber ， DisposableSubscriber ，让他们提供了 Disposable 接口，并且可以从外面取消 dispose()。 现在也可以完成和以前类似的代码:

注意，由于Reactive-Streams的兼容性，方法onCompleted被重命名为onComplete。另外注意dispose()方法，这个方法允许你释放资源。

RxJava2.x中提供了几个Subcriber对象，如下所示：

• DefaultSubscriber：通过实现Subscriber接口，可以通过调用request(long n)方法请求或者cancel()方法取消订阅（同步请求）

• DisposableSubscriber：通过实现Desposable异步删除。

public abstract class DisposableSubscriber<T> implements Subscriber<T>, Disposable

• ResourceSubscriber：允许异步取消其订阅相关资源，节省内存而且是线程安全。

public abstract class ResourceSubscriber<T> implements Subscriber<T>, Disposable

• SafeSubscriber：包装另一个订阅者,并确保所有onXXX方法遵守协议(序列化要求访问除外)。

public final class SafeSubscriber<T> implements Subscriber<T>, Subscription

• SerializedSubscriber：序列化访问另一个订阅者的onNext,onError和onComplete方法。

在onSubscribe/onStart中调用request

注意，在Subscriber.onSubscribe或ResourceSubscriber.onStart中调用request(n)将会立即调用onNext，实例代码如下：

输出结果如下：

当你在onSubscribe/onStart中做了一些初始化的工作，而这些工作是在request后面时，会出现一些问题，在onNext执行时，你的初始化工作的那部分代码还没有执行。为了避免这种情况，请确保你调用request时，已经把所有初始化工作做完了。

这个行为不同于1.x中的 request要经过延迟的逻辑直到上游的Producer到达时。在2.0中，总是Subscription先传递下来，90%的情况下没有延迟请求的必要。

Subscription

在RxJava 1.x中，接口rx.Subscription负责流和资源的生命周期管理，即退订和释放资源，例如scheduled tasks。Reactive-Streams规范用这个名称指定source和consumer之间的关系: org.reactivestreams.Subscription 允许从上游请求一个正数，并支持取消。

为了避免名字冲突，1.x的rx.Subscription被改成了 io.reactivex.Disposable。

因为Reactive-Streams的基础接口org.reactivestreams.Publisher 定义subscribe()为无返回值，Flowable.subscribe(Subscriber)不再返回任何Subscription。其他的基础类型也遵循这种规律。 在2.x中其他的subscribe的重载方法返回Disposable。

原始的Subscription容器类型已经被重命名和修改。

• CompositeSubscription 改成 CompositeDisposable，
• SerialSubscription 和MultipleAssignmentSubscription 被合并到了 SerialDisposable。 set() 方法取消了旧值，而replace()方法没有。
• RefCountSubscription 已被删除。

收回 create 方法权限

在RxJava 1.x 最明显的问题就是由于 create 的太过开放，导致其被开发者滥用，而不是学习使用提供的操作符。并且用户对 RxJava 不够了解，导致各种各样的问题，如背压、异常处理等。

由于规范要求所有的操作符强制支持背压，因此新的 create 采用了保守的设计，让用户实现 FlowableOnSubscribe 接口，并选取背压策略，然后在内部实现封装支持背压，简单的例子如下:

Flowable.create(new FlowableOnSubscribe<Integer>() {  
  @Override
 public void subscribe(FlowableEmitter<Integer> emitter) throws Exception {
     emitter.onNext(1);
     emitter.onNext(2);
     emitter.onComplete();
   }
}, 
BackpressureStrategy.BUFFER);

Functions可以抛出异常

不同于RxJava1.x，RxJava2.x中没有了一系列的Action/Func接口，取而代之的是与Java8命名类似的函数式接口，如下图：

而Consumer即消费者，用于接收单个值，BiConsumer则是接收两个值，Function用于变换对象，Predicate用于判断。这些接口命名大多参照了Java8，熟悉Java8新特性的应该都知道意思，这里也就不再赘述了。

新的ActionX、FunctionX的方法声明都增加了一个throws Exception，这带来了显而易见的好处，现在我们可以这样写:

而createNewFile方法显式的抛出了一个IOException，而在以前是不可以这样写的。

Schedulers

在2.0的API中仍然支持主要的默认scheduler: computation, io, newThread 和 trampoline，可以通过io.reactivex.schedulers.Schedulers这个实用的工具类来调度。

2.0中不存在immediate 调度器。 它被频繁的误用，并没有正常的实现 Scheduler 规范；它包含用于延迟动作的阻塞睡眠，并且不支持递归调度。你可以使用Schedulers.trampoline()来代替它。

Schedulers.test()已经被移除，这样避免了默认调度器休息的概念差异。那些返回一个”global”的调度器实例是鉴于test()总是返回一个新的TestScheduler实例。现在我们鼓励测试人员使用这样简单的代码new TestScheduler()。

io.reactivex.Scheduler抽象类现在支持直接调度任务，不需要先创建然后通过Worker调度。

操作符的差别

2.0中大部分操作符仍然被保留，实际上大部分行为和1.x一样。

关于操作符，引用JakeWharton的总结就是：

All the same operators（you konw and love or hate and despise） are still there.

Transformer

RxJava 1.x 中Transformer实际上就是Func1<Observable,Observable>，换句话说就是提供给他一个Observable它会返回给你另一个Observable，这和内联一系列操作符有着同等功效。

相关API如下：

实际操作下，写个方法，创建一个Transformer调度器：

//子线程运行，主线程回调
public Observable.Transformer<T, T> io_main(final RxAppCompatActivity context) {        
  return new Observable.Transformer<T, T>() {            
          @Override
         public Observable<T> call(Observable<T> tObservable) {             Observable<T> observable = (Observable<T>) tObservable
                      .subscribeOn(Schedulers.io())
                      .doOnSubscribe(new Ation0() {                            
                           @Override
                          public void call() {
                               DialogHelper.showProgressDlg(context, mMessage);
                           }
                       })
                      .subscribeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
                      .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
                      .compose(RxLifecycle.bindUntilEvent(context.lifecycle(), ActivityEvent.STOP));                
                           return observable;           }
       };    
}

上面这个方法出自本人的Community框架，用法和源码详见：RxHelper.java

在实际应用中，Transformer 经常和 Observable.compose() 一起使用。本人的Community框架也有使用，这里就不多介绍了。

在RxJava2.0中，Transformer划分的更加细致了，每一种“Observable”都对应的有自己的Transformer，相关API如下所示：

这里以FlowableTransformer为例，创建一个Transformer调度器：

上面这个方法出自一叶飘舟的CommunityRxJava2框架，用法和源码详见：RxHelper.java

其他改变请看下篇！

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