對rxJava不瞭解的同學可以先看 RxJava 和 RxAndroid 一 (基礎)RxJava 和 RxAndroid 二(操作符的使用)RxJava 和 RxAndroid 三(生命周期控制和記憶體優化) RxJava 和 RxAndroid 四(RxBinding的使用) 本文將有幾個例子說明 ...
對rxJava不瞭解的同學可以先看
RxJava 和 RxAndroid 一 (基礎)
RxJava 和 RxAndroid 二(操作符的使用)
RxJava 和 RxAndroid 三(生命周期控制和記憶體優化)
RxJava 和 RxAndroid 四(RxBinding的使用)
本文將有幾個例子說明,rxjava線程調度的正確使用姿勢。
例1
Observable .create(new Observable.OnSubscribe<String>() { @Override public void call(Subscriber<? super String> subscriber) { Logger.v( "rx_call" , Thread.currentThread().getName() ); subscriber.onNext( "dd"); subscriber.onCompleted(); } }) .map(new Func1<String, String >() { @Override public String call(String s) { Logger.v( "rx_map" , Thread.currentThread().getName() ); return s + "88"; } }) .subscribe(new Action1<String>() { @Override public void call(String s) { Logger.v( "rx_subscribe" , Thread.currentThread().getName() ); } }) ;
結果
/rx_call: main -- 主線程
/rx_map: main -- 主線程
/rx_subscribe: main -- 主線程
例2
new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { Logger.v( "rx_newThread" , Thread.currentThread().getName() ); rx(); } }).start(); void rx(){ Observable .create(new Observable.OnSubscribe<String>() { @Override public void call(Subscriber<? super String> subscriber) { Logger.v( "rx_call" , Thread.currentThread().getName() ); subscriber.onNext( "dd"); subscriber.onCompleted(); } }) .map(new Func1<String, String >() { @Override public String call(String s) { Logger.v( "rx_map" , Thread.currentThread().getName() ); return s + "88"; } }) .subscribe(new Action1<String>() { @Override public void call(String s) { Logger.v( "rx_subscribe" , Thread.currentThread().getName() ); } }) ; }
結果
/rx_newThread: Thread-564 -- 子線程
/rx_call: Thread-564 -- 子線程
/rx_map: Thread-564 -- 子線程
/rx_subscribe: Thread-564 -- 子線程
- 通過例1和例2,說明,Rxjava預設運行在當前線程中。如果當前線程是子線程,則rxjava運行在子線程;同樣,當前線程是主線程,則rxjava運行在主線程
例3
Observable .create(new Observable.OnSubscribe<String>() { @Override public void call(Subscriber<? super String> subscriber) { Logger.v( "rx_call" , Thread.currentThread().getName() ); subscriber.onNext( "dd"); subscriber.onCompleted(); } }) .subscribeOn(Schedulers.io()) .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) .map(new Func1<String, String >() { @Override public String call(String s) { Logger.v( "rx_map" , Thread.currentThread().getName() ); return s + "88"; } }) .subscribe(new Action1<String>() { @Override public void call(String s) { Logger.v( "rx_subscribe" , Thread.currentThread().getName() ); } }) ;
結果
/rx_call: RxCachedThreadScheduler-1 --io線程
/rx_map: main --主線程
/rx_subscribe: main --主線程
例4
Observable .create(new Observable.OnSubscribe<String>() { @Override public void call(Subscriber<? super String> subscriber) { Logger.v( "rx_call" , Thread.currentThread().getName() ); subscriber.onNext( "dd"); subscriber.onCompleted(); } }) .map(new Func1<String, String >() { @Override public String call(String s) { Logger.v( "rx_map" , Thread.currentThread().getName() ); return s + "88"; } }) .subscribeOn(Schedulers.io()) .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) .subscribe(new Action1<String>() { @Override public void call(String s) { Logger.v( "rx_subscribe" , Thread.currentThread().getName() ); } }) ;
結果
/rx_call: RxCachedThreadScheduler-1 --io線程
/rx_map: RxCachedThreadScheduler-1 --io線程
/rx_subscribe: main --主線程
- 通過例3、例4 可以看出 .subscribeOn(Schedulers.io()) 和 .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) 寫的位置不一樣,造成的結果也不一樣。從例4中可以看出 map() 操作符預設運行在事件產生的線程之中。事件消費只是在 subscribe() 裡面。
- 對於 create() , just() , from() 等 --- 事件產生
map() , flapMap() , scan() , filter() 等 -- 事件加工
subscribe() -- 事件消費
- 事件產生:預設運行在當前線程,可以由 subscribeOn() 自定義線程
事件加工:預設跟事件產生的線程保持一致, 可以由 observeOn() 自定義線程
事件消費:預設運行在當前線程,可以有observeOn() 自定義
例5 多次切換線程
Observable .create(new Observable.OnSubscribe<String>() { @Override public void call(Subscriber<? super String> subscriber) { Logger.v( "rx_call" , Thread.currentThread().getName() ); subscriber.onNext( "dd"); subscriber.onCompleted(); } }) .observeOn( Schedulers.newThread() ) //新線程 .map(new Func1<String, String >() { @Override public String call(String s) { Logger.v( "rx_map" , Thread.currentThread().getName() ); return s + "88"; } }) .observeOn( Schedulers.io() ) //io線程 .filter(new Func1<String, Boolean>() { @Override public Boolean call(String s) { Logger.v( "rx_filter" , Thread.currentThread().getName() ); return s != null ; } }) .subscribeOn(Schedulers.io()) //定義事件產生線程:io線程 .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) //事件消費線程:主線程 .subscribe(new Action1<String>() { @Override public void call(String s) { Logger.v( "rx_subscribe" , Thread.currentThread().getName() ); } }) ;
結果
/rx_call: RxCachedThreadScheduler-1 -- io 線程
/rx_map: RxNewThreadScheduler-1 -- new出來的線程
/rx_filter: RxCachedThreadScheduler-2 -- io線程
/rx_subscribe: main -- 主線程
例6:只規定了事件產生的線程
Observable .create(new Observable.OnSubscribe<String>() { @Override public void call(Subscriber<? super String> subscriber) { Log.v( "rx--create " , Thread.currentThread().getName() ) ; subscriber.onNext( "dd" ) ; } }) .subscribeOn(Schedulers.io()) .subscribe(new Action1<String>() { @Override public void call(String s) { Log.v( "rx--subscribe " , Thread.currentThread().getName() ) ; } }) ;
結果
/rx--create: RxCachedThreadScheduler-4 // io 線程
/rx--subscribe: RxCachedThreadScheduler-4 // io 線程
例:7:只規定事件消費線程
Observable .create(new Observable.OnSubscribe<String>() { @Override public void call(Subscriber<? super String> subscriber) { Log.v( "rx--create " , Thread.currentThread().getName() ) ; subscriber.onNext( "dd" ) ; } }) .observeOn( Schedulers.newThread() ) .subscribe(new Action1<String>() { @Override public void call(String s) { Log.v( "rx--subscribe " , Thread.currentThread().getName() ) ; } }) ;
結果
/rx--create: main -- 主線程
/rx--subscribe: RxNewThreadScheduler-1 -- new 出來的子線程
從例6可以看出,如果只規定了事件產生的線程,那麼事件消費線程將跟隨事件產生線程。
從例7可以看出,如果只規定了事件消費的線程,那麼事件產生的線程和 當前線程保持一致。
例8:線程調度封裝
在Android 常常有這樣的場景,後臺處理處理數據,前臺展示數據。
一般的用法:
Observable .just( "123" ) .subscribeOn( Schedulers.io()) .observeOn( AndroidSchedulers.mainThread() ) .subscribe(new Action1() { @Override public void call(Object o) { } }) ;
但是項目中這種場景有很多,所以我們就想能不能把這種場景的調度方式封裝起來,方便調用。
簡單的封裝
public Observable apply( Observable observable ){ return observable.subscribeOn( Schedulers.io() ) .observeOn( AndroidSchedulers.mainThread() ) ; }
使用
apply( Observable.just( "123" ) ) .subscribe(new Action1() { @Override public void call(Object o) { } }) ;
弊端:雖然上面的這種封裝可以做到線程調度的目的,但是它破壞了鏈式編程的結構,是編程風格變得不優雅。
改進:Transformers 的使用(就是轉化器的意思,把一種類型的Observable轉換成另一種類型的Observable )
改進後的封裝
Observable.Transformer schedulersTransformer = new Observable.Transformer() { @Override public Object call(Object observable) { return ((Observable) observable).subscribeOn(Schedulers.newThread()) .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()); } };
使用
Observable .just( "123" ) .compose( schedulersTransformer ) .subscribe(new Action1() { @Override public void call(Object o) { } }) ;
弊端:雖然保持了鏈式編程結構的完整,但是每次調用 .compose( schedulersTransformer ) 都是 new 了一個對象的。所以我們需要再次封裝,儘量保證單例的模式。
改進後的封裝
package lib.app.com.myapplication; import rx.Observable; import rx.android.schedulers.AndroidSchedulers; import rx.schedulers.Schedulers; /** * Created by ${zyj} on 2016/7/1. */ public class RxUtil { private final static Observable.Transformer schedulersTransformer = new Observable.Transformer() { @Override public Object call(Object observable) { return ((Observable) observable).subscribeOn(Schedulers.newThread()) .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()); } }; public static <T> Observable.Transformer<T, T> applySchedulers() { return (Observable.Transformer<T, T>) schedulersTransformer; } }
使用
Observable .just( "123" ) .compose( RxUtil.<String>applySchedulers() ) .subscribe(new Action1() { @Override public void call(Object o) { } }) ;