在上篇文章中讲的是关于Rxjava的基础篇，今天来讲讲多种操作符的具体内容，操作符太多了，大家准备好啊，耐心看~
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！
每个Android开发者，都是爱RxJava的,简洁线程切换和多网络请求合并，再配合Retrofit,简直是APP开发的福音。不知不觉，RxJava一路走来，已经更新到第三大版本了。不像RxJava 2对RxJava 1那么残忍，RxJava 3对RxJava 2的兼容性还是挺好的，目前并没有做出很大的更改。RxJava2到2020年12月31号不再提供支持，错误时同时在2.x和3.x修复，但新功能只会在3.x上添加。
后面三种观察者模式差不多，Maybe/MaybeObserver可以说是Single/SingleObserver和Completable/CompletableObserver的复合体。
函数式编程是一种编程范式。我们常见的编程范式有命令式编程、函数式编程和逻辑式编程。我们常见的面向对象编程是一种命令式编程。命令式编程是面向计算机硬件的抽象，有变量、赋值语句、表达式和控制语句。而函数式编程是面向数学的抽象，将计算描述为一种表达式求值，函数可以在任何地方定义，并且可以对函数进行组合。响应式编程是一种面向数据流和变化传播的编程范式，数据更新是相关联的。把函数式编程里的一套思路和响应式编程合起来就是函数响应式编程。函数响应式编程可以极大地简化项目，特别是处理嵌套回调的异步事件、复杂的列表过滤和变换或者时间相关问题。在Android开发中使用函数响应式编程的主要有两大框架： 一个是 RxJava，另一个是 Goodle 推出的 Agera。本章我们来学习 RxJava。
Android原生的多线程和异步处理简直糟透了，反复的嵌套让代码看起来十分不明了，多线程上也没有iOS的dispatch好用，但是用了Rxjava后就会有所改善，虽然代码量看起来会多一点，但是逻辑就清晰多了
本文作者知秋，节选自《Java编程方法论：响应式Spring Reactor 3设计与实现》一书。 -------
在很多软件编程任务中，或多或少你都会期望你写的代码能按照编写的顺序，一次一个的顺序执行和完成。但是在ReactiveX中，很多指令可能是并行执行的，之后他们的执行结果才会被观察者捕获，顺序是不确定的。为达到这个目的，你定义一种获取和变换数据的机制，而不是调用一个方法。在这种机制下，存在一个可观察对象(Observable)，观察者(Observer)订阅(Subscribe)它，当数据就绪时，之前定义的机制就会分发数据给一直处于等待状态的观察者哨兵。
这是一篇译文，原文出处(http://alexsderkach.io/comparing-java-8-rxjava-reactor/)。其实很久以前我就看完了这篇文章，只不过个人对响应式编程研究的不够深入，羞于下笔翻译，在加上这类译文加了原创还有争议性，所以一直没有动力。恰逢今天交流群里两个大佬对响应式编程的话题辩得不可开交，趁印象还算深刻，借机把这篇文章翻译一下。说道辩论的点，不妨也在这里抛出来：
上一节里我们学习了只使用Observable如何去解决上下游流速不均衡的问题，之所以学习这个是因为Observable还是有很多它使用的场景，有些朋友自从听说了Flowable之后就觉得得Flowable解决任何问题，甚至有抛弃Observable这种想法，这是万万不可的，它们都有各自的优势和不足。
github 地址：https://github.com/imageprocessor/cv4j
在上一篇文章中，我讲述了怎么在MVVM框架中搭建网络访问框架，并通过一个必应的每日壁纸做了一次请求接口的访问演示，这篇文章就需要来讲述Android端的本地数据库的使用和在MVVM中使用方式了。
通常而言，Rx如果遇到if条件语句、switch case语句时需要先选择分支条件，然后再进行链式调用。RxCondition产生的目的就是为了在这些情况下也能顺利地使用链式调用。
RxJava 2.0.5 版本新增了 ParallelFlowable API，它允许并行地执行一些运算符，譬如map、filter、concatMap、flatMap、collect、reduce等。
ReactiveX 响应式编程库，这是一个程序库，通过使用可观察的事件序列来构成异步和事件驱动的程序。
解决了 因被观察者发送事件速度 与 观察者接收事件速度 不匹配（一般是前者 快于 后者），从而导致观察者无法及时响应 / 处理所有 被观察者发送事件 的问题
（有数据添加和更新时自动调用之前订阅了的读取函数，达到有数据添加自动更新ui的效果，
在上一节中, 我们学习了Flowable的一些基本知识, 同时也挖了许多坑, 这一节就让我们来填坑吧.
每个Android开发者，都是爱RxJava的,简洁线程切换和多网络请求合并，再配合Retrofit,简直是APP开发的福音。不知不觉，RxJava一路走来，已经更新到第三大版本了。不像RxJava 2对RxJava 1那么残忍，RxJava 3对RxJava 2的兼容性还是挺好的，目前并没有做出很大的更改。RxJava2到2020年12月31号不再提供支持，错误的会同时在2.x和3.x修复，但新功能只会在3.x上添加。
RxJava2 发布已经有一段时间了，是对 RxJava 的一次重大的升级，由于我的一个库cv4j使用了 RxJava2 来尝鲜，但是 RxJava2 跟 RxJava1 是不能同时存在于一个项目中的，逼不得已我得把自己所有框架中使用 RxJava 的地方以及 App 中使用 RxJava 的地方都升级到最新版本。所以我整理并记录了一些已经填好的坑。
Transformer，顾名思义是转换器的意思。早在 RxJava1.x 版本就有了Observable.Transformer、Single.Transformer和Completable.Transformer，在2.x版本中变成了ObservableTransformer、SingleTransformer、CompletableTransformer、FlowableTransformer和MaybeTransformer。其中，FlowableTransformer和MaybeTransformer是新增的。由于 RxJava2 将Observable拆分成 Observable 和 Flowable，所以多了一个FlowableTransformer。同时，Maybe是 RxJava2 新增的一个类型，所以多了MaybeTransformer。
所以RxJava的背压策略(Backpressure)是指处理上述上游流速过快现象的一种策略。 类似 Java中的线程池 中的饱和策略RejectedExecutionHandler。
阅读本文需要对Rxjava了解，如果还没有了解或者使用过Rxjava的兄die们，推荐观看 Android Rxjava：图解不一样的诠释 进行学习。
在`RxJava 2.0 `中，创建被观察者（`Observable`） & 观察者（Observer）的方式也与`RxJava 1.0 `有些区别：
同一个线程生产一个就消费了，不会产生问题，在异步线程中，如果生产者的速度大于消费者的速度，就会产生 Backpressure 问题。比如子线程的被观察者 1 秒生产发送一次，而观察者 2 秒才消费处理一个，造成事件的堆积，最后造成 OOM。
通常情况下，如果我们想要使用 RxJava 首先会想到的是使用Observable，如果要考虑到Backpressure的情况，在 RxJava2.x 时代我们会使用Flowable。除了Observable和Flowable之外，在 RxJava2.x 中还有三种类型的Observables：Single、Completable、Maybe。
各自的职责：Retrofit 负责请求的数据和请求的结果，使用接口的方式呈现；OkHttp 负责请求的过程；RxJava 负责异步，各种线程之间的切换。
在前一篇文章《使用 Kotlin + Spring Boot 进行后端开发》中，曾介绍过尝试使用 Kotlin 来做后端开发。这一次，尝试 WebFlux 以及协程。
Flow 跟 Sequences 之间的区别是 Flow 不会阻塞主线程的运行，而 Sequences 会阻塞主线程的运行。
哈喽，朋友们，之前我们学习了一些 RxJava2.x 的常用操作符，今天我们来继续学习一下 RxJava 的 compose 操作符。
在RxJava 2.0中，创建被观察者（Observable） & 观察者（Observer）的方式也与RxJava 1.0有些区别：
作者 | 张逸 特别说明：本文包含大量代码片段，若要获得更好阅读观感，请点击文末“阅读原文”或访问我的博客。 响应式编程在前端开发以及Android开发中有颇多运用，然而它的非阻塞异步编程模型以及对消息流的处理模式也在后端得到越来越多的应用。除了Netflix的OSS中大量使用了响应式编程之外，最近阿里也提出Dubbo 3.0版本将全面拥抱响应式编程。 我之前针对某些项目需求也给出了响应式编程的方案，较好地解决了并行编程与异步编程的问题。不过在深入了解响应式编程之后，我也给出了自己的一些实践总结。 响应式编
比如在调用线程里面异步打日志，为了不让日志打印阻塞调用线程，会把日志设置为异步方式。如图 所示的日志异步化打印，使用一个内存队列把日志打印异步化，然后使用单一消费线程异步处理内存队列中的日志事件，执行具体的日志落盘操作（本质是一个多生产单消费模型），在这种情况下，调用线程把日志任务放入队列后会继续执行其他操作，而不再关心日志任务具体是什么时候入盘的。
总的来说，EventBus是一款针对Android优化的发布/订阅事件总线，主要功能是替代Intent,Handler,BroadCast在Fragment，Activity，Service，线程之间传递消息。而Rxjava则是一种基于异步数据流的处理方案。如果一个订阅者需要注册多个事件的时候，Rxjava需要一个个单独的注册，而EventBus则可以实现一个订阅者订阅多个事件，和一个事件对应多个订阅者。
我在kotlin的协程使用过程中，其实发现了很多rxjava和协程之间很相似的地方。
（1）包结构变化RxJava 3 components are located under the io.reactivex.rxjava3 package (RxJava 1 has rx and RxJava 2 is just io.reactivex. This allows version 3 to live side by side with the earlier versions. In addition, the core types of RxJava (Flowable, Observer, etc.) have been moved to io.reactivex.rxjava3.core.为了阅读障碍的朋友们给出我的一份四级水准翻译，有以下的几点变化：
本文介绍了Android使用Kotlin和RxJava 2.×实现短信验证码倒计时效果，分享给大家，具体如下：
这一章将描述反应式编程范式，以及为什么它能很好地适用于带有函数元素的语言。读者将熟悉反应式编程背后的概念。我们将介绍在创建反应式应用时从观察者模式和迭代器模式中使用的元素。这些示例将使用反应式框架和名为 RxJava（版本 2.0）的 Java 实现。
好久不见朋友们，最近一段时间在忙工作上的事情，没来得及写文章，这两天正好有点时间，赶紧写下了这篇教程，免得大家说我太监了。
RxJava 之 转换操作符 官方介绍 ：Transforming Observables
RxJava 提供了一系列操作符，可以使用它们来过滤（Filter）、选择（select）、变换（transform）、结合（combine）和组合（compose）多个 Observable，这些操作符让执行和复合变得非常高效！
本文转载自我的好基友老梁老司机，一文带你领略AAC的魅力。 Google 为了帮助 Android 开发者更快更好地开发 App，推出了一系列组件，这些组件被打包成了一个整体，称作 Android Jetpack，它包含的组件如下图所示：
Google 为了帮助 Android 开发者更快更好地开发 App，推出了一系列组件，这些组件被打包成了一个整体，称作 Android Jetpack，它包含的组件如下图所示：
RxBus作为Android组件间通信工具,简单方便十分受欢迎。 compile 'io.reactivex.rxjava2:rxandroid:2.0.1' compile 'io.reactivex.rxjava2:rxjava:2.1.3' public class RxBus { private HashMap<String, CompositeDisposable> mSubscriptionMap; private static volatile RxBus mR
哈喽，朋友们，之前我们学习了一些 RxJava2.x 的常用操作符，今天我们来继续学习一下RxJava 的并行编程。
转载自：Rxjava2入门教程五：Flowable背压支持——对Flowable最全面而详细的讲解
链接：https://juejin.im/post/6854573211930066951
被观察者是事件的生产者，观察者是事件的消费者。上述例子中可以看出生产者无限生成事件，而消费者每2秒才能消费一个事件，这会造成事件无限堆积，最后造成OOM。 因此问题来了，要怎么处理这些慢慢堆积起来的消息呢？ Flowable就是由此产生，专门用来处理这类问题。
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