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RxJava2.0的Flow Control（流量控制的方法）

Flow Control（流量控制的方法）：背压（Backpressure）、节流（Throttling）、打包处理、调用栈阻塞（Callstack Blocking）

1.Backpressure:也称为ReactivePull，就是下游需要多少（具体是通过下游的request请求指定需要多少），上游就发送多少。这有点类似于TCP里的流量控制，接收方根据自己的接收窗口的情况来控制接收速率，并通过反向的ACK包来控制发送方的发送速率。

2.Throttling:说白了就是丢弃。消费不过来，就处理其中一部分，剩下的丢弃。还是举音视频直播的例子，在下游处理不过来的时候，就需要丢弃数据包。具体策略：sample(也叫throttleLast)、throttleFirst、debounce (也叫throttleWithTimeout)

Sample(throttleLast):sample，采样。类比一下音频采样，8kHz的音频就是每125微秒采一个值。sample可以配置成，比如每100毫秒采样一个值，但100毫秒内上游可能过来很多值，选哪个值呢，就是选最后那个值。所以它也叫throttleLast。

ThrottleFirst:跟sample类似，比如还是每100毫秒采样一个值，但选这100毫秒内的第一个值。在Android开发中有时候可以把throttleFirst用作点击事件的防抖动处理，就是因为它可以在指定的一段时间内处理第一个点击事件（即采样第一个值），但丢弃后面的点击事件。

Debounce:也叫throttleWithTimeout，名字里就包含一个例子。比如，一个网络程序维护一个TCP连接，不停地收发数据，但中间没数据可以收发的时候，就有间歇。这段间歇的时间，可以称为idle time。当idle time超过一个预设值的时候，就算超时了（timeout），这个时候可能就需要把连接断开了。实际上一些做server端的网络程序就是这么工作的。每收发一个数据包之后，启动一个计时器，等待一个idle time。如果计时器到时之前，又有收发数据包的行为，那么计时器重置，等待一个新的idle time；而如果计时器时间到了，就超时了（time out），这个连接就可以关闭了。debounce的行为，跟这个非常类似，可以用它来找到那些连续的收发事件之后的idle time超时事件。换句话说，debounce可以把连续发生的事件之间的较大的间歇找出来。

3.打包处理：打包就是把上游来的小包裹打成大包裹，分发到下游。这样下游需要处理的包裹的个数就减少了。RxJava中提供了两类这样的机制：buffer和window。buffer和window的功能基本一样，只是输出格式不太一样：buffer打包后的包裹用一个List表示，而window打包后的包裹又是一个Observable。

4.调用栈阻塞（CallstackBlocking）:这种方式只适用于整个调用链都在一个线程上同步执行的情况，这要求中间的各个operator都不能启动新的线程。在平常使用中这种应该是比较少见的，因为我们经常使用subscribeOn或observeOn来切换执行线程，而且有些复杂的operator本身也会在内部启动新的线程来处理。

在RxJava2.x中，Observable不再支持Backpressure，而是改用Flowable来专门支持Backpressure。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

BackpressureStrategy.BUFFER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。

BackpressureStrategy.DROP和BackpressureStrategy.LATEST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。

原文 http://www.nihao001.com/archives/1999.html

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