开篇
在上一篇中,我们分析了在RxSwift中的整个订阅流程。在开讲变换操作之前,首先要弄清楚Sink的概念,不清楚的同学可以翻看上一篇的分析。简单的来说,在每一次订阅操作之前都会进行一次Sink对流的操作。如果把Rx中的流当做水,那么Sink就相当于每个水管水龙头的滤网,在出水之前进行最后的加工。
每一次进行subscribe,可以类比成出水,在每一次出水之前,RxSwift都会做一件事情:
override func subscribe(_ observer: O) -> Disposable where O.E == Element { if !CurrentThreadScheduler.isScheduleRequired { // The returned disposable needs to release all references once it was disposed. let disposer = SinkDisposer() let sinkAndSubscription = run(observer, cancel: disposer) disposer.setSinkAndSubscription(sink: sinkAndSubscription.sink, subscription: sinkAndSubscription.subscription) return disposer } else { return CurrentThreadScheduler.instance.schedule(()) { _ in let disposer = SinkDisposer() let sinkAndSubscription = self.run(observer, cancel: disposer) disposer.setSinkAndSubscription(sink: sinkAndSubscription.sink, subscription: sinkAndSubscription.subscription) return disposer } } }
通过上面的源码我们可以发现,每当一个Observable被订阅,那么该Observable一定会执行run方法,而run方法中做的事情就是Sink的相关处理操作。
简单的来说Sink主要做两件事情:
对Next、Complete、Error事件的转发;
对流转发之前的预先变化。
而我们的变换操作基本上都是在各种各样的Sink中操作的,为什么说是基本上呢?因为在一些高阶变化(嵌套变换)的情况之下,Sink并不是发生变换的地方,具体的情况在下文会慢慢说到。
例子
下面是最简单的一个示例代码,我们先从最常见的map出发,让我们来看看Krunoslav Zaher是如何处理map的。
Observable.of(1, 2, 3) .map { $0 * $0 } .subscribe(onNext: { print($0) }) .disposed(by: disposeBag)
我们可以在map方法之上卡一个断点,程序运行之后我们可以看到停在了下面的方法定义。
extension ObservableType { public func map(_ transform: @escaping (E) throws -> R) -> Observable { return self.asObservable().composeMap(transform) } }
我们可以看到,这里做了两件事情,首先确保把调用者转化成Observable,因为符合ObservableType的对象有可能是ControlEvent,ControlProperty之类的东西。然后调用composeMap方法,将我们所期望的变换操作的闭包传入。
OK,我们再进一层,来看看composeMap做了什么:
internal func composeMap(_ transform: @escaping (Element) throws -> R) -> Observable { return _map(source: self, transform: transform) }
我们可以看到,在这里Observable调用了自身的_map私有方法:
internal func _map(source: Observable, transform: @escaping (Element) throws -> R) -> Observable { return Map(source: source, transform: transform) }
final fileprivate class Map: Producer { typealias Transform = (SourceType) throws -> ResultType private let _source: Observable private let _transform: Transform init(source: Observable, transform: @escaping Transform) { _source = source _transform = transform } override func composeMap(_ selector: @escaping (ResultType) throws -> R) -> Observable { let originalSelector = _transform return Map(source: _source, transform: { (s: SourceType) throws -> R in let r: ResultType = try originalSelector(s) return try selector(r) }) } override func run(_ observer: O, cancel: Cancelable) -> (sink: Disposable, subscription: Disposable) where O.E == ResultType { let sink = MapSink(transform: _transform, observer: observer, cancel: cancel) let subscription = _source.subscribe(sink) return (sink: sink, subscription: subscription) } }
我们可以看到,所谓的_map实际上又返回了一个基于Producer类(Producer继承自Observable,而Observable类中又是最开始定义composeMap的地方,这个集成链对于接下来的理解很重要)的Map对象。这里主要做了三件事情:
首先把通过构造器把“可观察序列”和“变换操作”保存起来备用。
重写父类的composeMap,从原来的直接使用传入的“变换操作”(transform)构造Map对象变成了先使用Map对象自带的“变换操作”进行一次变换,再使用传入的“变换操作”进行一次变换。这样的递归处理方式就可以达到嵌套处理map操作的目的,就像这样:Observable
重写父类的run方法,就像前文中说的那样,run方法会在订阅之前执行,并且使用各类的Sink在传递数据时对“数据源”进行各类的加工处理。而在这个例子中,这个Sink就是MapSink,这个MapSink在每次的Next事件的时候,使用传入的transform对数据源进行加工,然后再将加工后的数据源传出。
至此所有的map操作已经全部完成。我们可以看到,map的操作其实是“惰性”的,也就是说,当你使用了map操作除非你使用了嵌套map或者对观察序列进行了订阅,否则他们都不会立刻执行变换操作。
生产者-消费者模式
在RxSwift的设计实现过程中,其实也是对生产者-消费者模式(Producer–consumer pattern)实际应用。在RxSwift中,所有的可观察序列都充当着生产者的作用,所以我们可以变换操作最后返回的都是一个继承自Producer类的一个子类(除了一些Subject,Subject比较特殊,之后会好好讨论一下)。
上面的脑图大概展示了Producer所派生的子类,我们可以看到,无论是我们常用的“初始化”方法:just、of、from,还是我们常用的变换方法:map,flatMap,merge,他们所对应的实现都是一种Producer。
我们可以看到,也正是得益于生产者-消费者模式的实现,使得RxSwift在可观察序列如同工厂里的流水线一样,可以在每一条流水线结束之前进行自定义的加工。
总结
接下来我们可以俯瞰一下RxSwift对于事件变换的操作,以下做一些逻辑上的梳理工作,希望大家可以看的更加清楚:
1. 协议拓展
从一个协议开始。 ---- WWDC 2015
我们知道,RxSwift的可观察序列都是基于ObservableType,所以当我们需要给所有的可观察序列添加一个变换操作的时候,我们只需要通过extension来添加一个公开的方法,然后去实现它。
extension ObservableType { public func map(_ transform: @escaping (E) throws -> R) -> Observable { return self.asObservable().composeMap(transform) } public func flatMap(_ selector: @escaping (E) throws -> O) -> Observable { return FlatMap(source: asObservable(), selector: selector) } public func concat(_ second: O) -> Observable where O.E == E { return Observable.concat([self.asObservable(), second.asObservable()]) } public static func combineLatest (_ source1: O1, _ source2: O2) -> Observable { return CombineLatest2( source1: source1.asObservable(), source2: source2.asObservable(), resultSelector: { ($0, $1) } ) } // More and more .... }
上面我所列出来的代码是我为了集中展示所以放在同一个extension中,在实际的源码中他们都是分散在不同的swift文件中的。所以我们知道,所有我们所使用的变换操作,都是通过extension拓展到ObservableType协议当中的。
通过翻看源码我们可以看到,上述的变换操作其实都做了一件事情,那就是返回一个Producer的具体子类。比如map返回的是Map类的实例对象,combineLatest返回的是CombineLatest2类的实例对象。
2. 具象化的Producer
那么通过拓展方法所返回的Producer的子类又是做了一些什么事情呢?
首先,具象化的Producer一定会重写override func run
其次,Producer在初始化的时候会至少接收两个参数:一个参数是所传递的可观察序列,另外一个参数是所进行变换操作的闭包。当然,有些变换操作可能由于操作的特性而需要三个的参数。比如Scan操作,不仅仅需要闭包accumulator,而且还需要一个seed,这也是由Scan操作的特性所决定了,在这里不多加赘述。当Producer保存了这些变换所必要的参数之后,在run方法中的sink就能够在订阅输出之前执行这些变换,然后输出给订阅者了。
值得注意的是,由于run方法和subscribe方法之间的递归调用,所以这样的实现模式也天然的支持嵌套的变换操作。
3. "苦力"Sink
所以变换的闭包的执行都是在各类的Sink当中,比如MapSink:
func on(_ event: Event) { switch event { case .next(let element): do { /// 进行变换操作 let mappedElement = try _selector(element, try incrementChecked(&_index)) /// 将变换操作之后的事件转发给原来的观察者 forwardOn(.next(mappedElement)) } catch let e { forwardOn(.error(e)) dispose() } case .error(let error): forwardOn(.error(error)) dispose() case .completed: forwardOn(.completed) dispose() } }
我们可以看到,在这里我们终于进行了变换操作,并且变换操作之后将结果转发给了观察者。
至此,整条变换链都转换完毕。
设计的遗憾
在composeMap的定义方法之上,我们可以看到如下的一段注释:
// this is kind of ugly I know :( // Swift compiler reports "Not supported yet" when trying to override protocol extensions, so ?/_(ツ)_/? /// Optimizations for map operator
在上一节的总结中我们知道,在RxSwift中的变换操作的嵌套是通过run方法和subscribe方法的递归调用来解决的。但是这里存在问题,比如,当你嵌套10个map方法的时候,每次发生onNext都会导致10次的变换操作的递归调用,然后再生成最后的值传递给订阅者。用简单的函数式的表达就像这样:
10(+1)(+1)(+1)(+1)(+1)(+1)(+1)(+1)(+1)(+1) = 20
那么,我们为什么不可以直接这样呢?
10(+10) = 20
基于这样的考虑,我们可以看到map的默认实现比较特殊,它并不是直接返回一个Map对象,而是通过composeMap返回一个Map对象,然后再在Map对象中重写composeMap以达到当发生嵌套调用的时候可以优化函数式调用:
final fileprivate class Map: Producer { // .... override func run(_ observer: O, cancel: Cancelable) -> (sink: Disposable, subscription: Disposable) where O.E == ResultType { let sink = MapSink(transform: _transform, observer: observer, cancel: cancel) let subscription = _source.subscribe(sink) return (sink: sink, subscription: subscription) } }
也正是为了这样的一个优化,导致似乎看起来很ugly,这也是设计上的遗憾吧。
作者:Maru
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來源:简书
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