rxjava用来干什么

举例子吧。

某个地方不定期地发放个人娱乐用品，小张喜欢这些用品，希望每次都能被通知过来领取享受一把。

rxjava就是能让小张实现愿望的一个社团机构。

在以上的例子中，rxjava负责以下工作：

1.主动发起发放娱乐用品活动，每次都由rxjava主办；

2.每次搞活动时候，rxjava都派人通知小张过来领取当场享受；

所以，切回程序框架的角度，

rxjava可以用来实现这种需求场景：针对连续多次发生的事情或者多个数据进行分发给参与者处理。

例如100个图片文件的读取，每读取完一个文件后就调用参与者处理函数进行处理，参与者可能会拿着图片文件进行显示，也可能拿着文件保存到别的地方。

rxjava的特点

前面说的，仅仅是rxjava的功能，rxjava的优点肯定不仅仅是表面功能那么简单。

如果仅仅是对于多次发生的事情分发给参与者处理，那简单地用循环调用参与者的处理函数就ok了，何必用rxjava？ 

在此，特介绍一下rxjava的特点：

1.异步的便捷实现；

例如很简单就能实现数据读取过程在某个线程，而参与者处理数据又在另外的线程，或者在ui线程。

2.代码编写易读性；

使用起来的接口调用过程容易阅读和理解，方便后期维护。

3.数据源变换方便；

例如数据源是整数，但是订阅者需要处理的是字符串，通过rxjava可以便捷地做变换。

rxjava要点记录

创建事件源的不同方法

直接提供实现函数

参考下面例子，直接提供一个OnSubscribe回调实现：

Observable observable = Observable.create(new Observable.OnSubscribe<String>() { @Override public void call(Subscriber<? super String> subscriber) { subscriber.onNext("1"); subscriber.onNext("2"); subscriber.onNext("3"); subscriber.onCompleted(); } }); just

直接通过参数提供数据源来发生事件（每项数据一次事件）。

看例子：

Observable observable = Observable.just("1", "2", "3"); from

从数组或者序列中提供数据源来发生事件（每项数据一次事件）。

abservable.subscribe的理解

注：函数名修改为“abservable.subscribedBy()”可能更好理解。

使用时候这么写：

Observable.from(names).subscribe(subscriber);

意思是：subscriber向abservable进行subscribe，而不是abservable向subscriber进行subscribe。

也就是订阅者向提供方进行订阅动作，此时提供方会内部遍历事件/数据，依次提供给订阅者参与处理。

异步线程处理

rx提供的线程：

Schedulers.immediate(): 直接在当前线程运行，相当于不指定线程。这是默认的 Scheduler。Schedulers.trampoline:在当前线程运行，不过不是立即运行，而是丢到队列中后面再运行。Schedulers.newThread(): 总是启用新线程，并在新线程执行操作。Schedulers.io(): I/O 操作线程。行为模式和 newThread() 差不多，区别在于 io() 的内部实现是是用一个无数量上限的线程池，可以重用空闲的线程，因此多数情况下 io() 比 newThread() 更有效率。不要把计算工作放在 io() 中，可以避免创建不必要的线程。Schedulers.computation(): 计算线程。这个计算指的是 CPU 密集型计算，即不会被 I/O 等操作限制性能的操作，例如图形的计算。这个 Scheduler 使用的固定的线程池，大小为 CPU 核数。不要把 I/O 操作放在 computation() 中，否则 I/O 操作的等待时间会浪费 CPU。AndroidSchedulers.mainThread()，操作在 Android 主线程运行。

例子：

Observable.just(1, 2, 3, 4) .subscribeOn(Schedulers.io()) // 指定 subscribe() 发生在 IO 线程 .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) // 指定 Subscriber 的回调发生在主线程 .subscribe(subscriber);

map

用map的原因：

数据源类型和订阅者处理数据类型如果一致，这样就行：

Observable.just(1, 2, 3, 4) .subscribe(new Action1<Integer>() { public void call(Integer number) { log("number:" + number); } });

但是，如果遇到数据源类型和订阅者期望处理的类型不一样，就需要一个转换。

map就是为了帮忙转换而被设计出来，map在此的意思是，把数据源类型映射转换为新类型。

例如上面的例子中订阅者希望处理的是字符串，用map转换一下：

Observable.just(1, 2, 3, 4) .map(new Func1<Integer,String>(){ public String call(Integer value){return Integer.toString(value);} }) .subscribe(new Action1<String>() { public void call(String number) { log("number:" + number); } });

flatMap和map差异

map针对的是：一一对应地把数据源每一项数据转换为指定的类型，然后给订阅者享用。

如果，订阅者比较懒，希望处理的是每项数据里面的N项子数据，那怎么办？ 

例如，某个情景下订阅者处理的是每个人员姓名，那么只需用map（人员，姓名）这种方式，

某天，订阅者突然改变注意，希望处理每位人员的借阅的每一本书，这时候map就搞不定了，因为map只能一一对应地转换，没法一换多。

这时候flatMap就可以帮忙解决这个问题了。

看代码：

TPerson[] personlist = {... 演示忽略...}; Subscriber<Book> subscriber = new Subscriber<Book>() { public void onNext(Book book) { // do sth... } }; Observable.from(personlist) .flatMap(new Func1<TPerson, Observable<Book>>() { public Observable<Course> call(TPerson person) { return Observable.from(person.getBooks()); } }) .subscribe(subscriber);

从代码中可以看出，faltMap的原理，其实是把数据源的每一项展开为一个子数据源，然后再给订阅者享用。

“把数据源的每一项展开为一个子数据源”这个过程，rxjava作者认为是一个“flat”的过程，所以叫flatMap。

 

 

 

 

 

本文结束。