Rxjava2(二)、五种观察者模式及背压
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上一篇： Rxjava2(一)、基础概念及使用
直接开整，上一篇基础概念里面说了， rxjava2 扩展于观察者模式，我们上篇的只是简单的介绍了用 Observable 来创建使用，其实 rxjava2 给我们提供了五种观察者模式的创建方式。
1、Observable 和 Observer
能够发射0或n个数据，并以成功或错误事件终止，在第一篇中已经举例说明了，这里就不再详细说明。
2、Flowable 和 Subscriber
能够发射0或n个数据，并以成功或错误事件终止。 支持 背压 ，可以控制数据源发射的速度。
我们看到 Observable 和 Flowable 这两个的区别就是后者支持背压，那么何为背压？
2.1、什么是背压
背压是一种现象，简单来说就是在 异步操作 中，上游发送数据速度快于下游处理数据的速度，下游来不及处理， Buffer 溢出 ，导致事件阻塞，从而引起的各种问题，比如事件丢失，OOM等。
在 rxjava1 中并不支持背压，当出现事件阻塞时候，会直接抛出 MissingBackpressureException 异常，但是在 rxjava2 中，提供了 Flowable 来创建被观察者，通过 Flowable 来处理背压问题，我们可以简单通过demo分析。
A：我们上游模拟循环发送数据。 B：线程切换，异步操作。 C：下游每隔一秒获取数据。
我们 Observable 创建，来模拟了背压这个现象，我们在上游模拟无限循环的发送数据，下游每次都休眠一秒再获取数据，这样肯定会造成我们前面提的问题，就是上游发送太他丫的快了，下游根本处理不过来，我们先看结果。
看日志，打印结果停留在了13就没有继续打印了？同时可以看到程序已经崩了，是因为在 rxjava2 中， Observable 并不支持背压操作，遇到背压问题，它并不会报错，也不会抛 MissingBackpressureException 异常，但是内存会一直飙高，最后导致内存不足程序直接挂掉。
可以看到内存一直在往上飙，针对背压这种现象， rxjava2 中提出用 Flowable 来处理。
下面由浅入深，慢慢揭开 Flowable 的神秘面纱。
我们先用 Flowable 创建一个基本的demo：
Flowable.create(new FlowableOnSubscribe<String>() {
@Override
public void subscribe(FlowableEmitter<String> emitter) throws Exception {
emitter.onNext("事件一");
LogUtil.d(TAG + "--subscribe 发送事件一");
emitter.onNext("事件二");
LogUtil.d(TAG + "--subscribe 发送事件二");
emitter.onNext("事件三");
LogUtil.d(TAG + "--subscribe 发送事件三");
emitter.onNext("事件四");
LogUtil.d(TAG + "--subscribe 发送事件四");
emitter.onComplete();
LogUtil.d(TAG + "--subscribe 发送完成");
}
}, BackpressureStrategy.ERROR) // 这里需要传入背压策略，跟线程池里面饱和策略类似，当缓存区存满时候采取的处理策略
.subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) // 线程切换，异步操作
.subscribe(new Subscriber<String>() {
@Override
public void onSubscribe(Subscription s) {
LogUtil.d(TAG + "--onSubscribe");
// 决定观察者能接收多少个事件，多余事件放入缓存区
// Flowable 默认缓存区大小为128，即最大能存放128个事件
s.request(3);
}
@Override
public void onNext(String s) {
LogUtil.d(TAG + "--onNext 接收到:" + s);
}
@Override
public void onError(Throwable t) {
LogUtil.d(TAG + "--onError error=" + t.getLocalizedMessage());
}
@Override
public void onComplete() {
LogUtil.d(TAG + "--onComplete");
}
});
复制代码
可以看到 Flowable 创建和 Observable 基本差不多，只是在 create 方法中多传入 BackpressureStrategy.ERROR 这么一个背压策略，这个后面会详讲。
在 onSubscribe 的回调中，参数变成了 Subscription ，我们可以通过这个参数，让观察者自己设置要接收多少个事件，如果发送的事件大于观察者设置接收的事件，多余事件将会存入 Flowable 缓存区中。
Flowable 缓存区队列大小只能存放128个事件，如果超过，就会报异常。
结果：
发送四个事件，观察者通过 Subscription.request(3) 设置只接收三个事件，所以下游只接收三个，剩下一个放入 Flowable 缓存区中。
如果我们观察者不设置 Subscription.request(x) ,即不接收事件，被观察者仍然会发送事件，并存入缓存区中，观察者可以动态调用 Subscription.request(x) 方法来获取事件。
Flowable.create(new FlowableOnSubscribe<String>() {
@Override
public void subscribe(FlowableEmitter<String> emitter) throws Exception {
for (int x = 0; x <= 10; x++) {
LogUtil.d(TAG + "--subscribe 发送了" + x + "个事件");
emitter.onNext(x + "事件");
}
}
}, BackpressureStrategy.ERROR)
// 线程切换，异步操作
.subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(new Subscriber<String>() {
@Override
public void onSubscribe(Subscription s) {
LogUtil.d(TAG + "--onSubscribe");
subscription = s;
// s.request(3); 这里不指定观察者接收事件个数
}
@Override
public void onNext(String s) {
LogUtil.d(TAG + "--onNext 接收到:" + s);
}
@Override
public void onError(Throwable t) {
LogUtil.d(TAG + "--onError error=" + t.getLocalizedMessage());
}
@Override
public void onComplete() {
LogUtil.d(TAG + "--onComplete");
}
});
复制代码
动态获取
findViewById(R.id.bt_get_event).setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
@Override
public void onClick(View v) {
if (subscription != null) {
LogUtil.d(TAG + "--onClick");
subscription.request(4);
}
}
});
复制代码
可以看到我们观察者一开始并没有指定接收多少个事件，而是通过外接点击事件，来动态设置接收事件个数，我们看结果，当点击触发后，我们收到了最先存入队列的四个事件。
结果：
2.2、背压策略
我们前面提到， Flowable 默认的缓存区队列大小为128，即只能存放上游发送的128个事件，如果上游发送的事件超过128，就需要我们指定相应的背压策略来做不同的处理， BackpressureStrategy 为我们提供了五种背压策略。
整理如下：
| 策略 | 作用 |
|---|---|
| MISSING | 当缓存区大小存满（128），被观察者仍然继续发送下一个事件时，抛出异常 MissingBackpressureException , 提示缓存区满了 |
| ERROR | 当缓存区大小存满（128）（默认缓存区大小128），被观察者仍然继续发送下一个事件时，直接抛出异常 MissingBackpressureException |
| BUFFER | 当缓存区大小存满（128），被观察者仍然继续发送下一个事件时，缓存区大小设置无限大, 即被观察者可无限发送事件，但实际上是存放在缓存区 |
| DROP | 当缓存区大小存满，被观察者仍然继续发送下一个事件时， 超过缓存区大小（128）的事件会被全部丢弃 |
| LATEST | 当缓存区大小存满，被观察者仍然继续发送下一个事件时，只保存最新/最后发送的事件， 其他超过缓存区大小（128）的事件会被全部丢弃 |
2.2.1、MISSING
当缓存区大小存满（128），被观察者仍然继续发送下一个事件时，抛出异常 MissingBackpressureException , 提示缓存区满了
Flowable.create(new FlowableOnSubscribe<String>() {
@Override
public void subscribe(FlowableEmitter<String> emitter) throws Exception {
// 发送129个事件，模拟超出缓存区
for (int x = 0; x < 129; x++) {
emitter.onNext(x + "事件");
LogUtil.d(TAG + "--subscribe 发送了" + x + "个事件");
}
}
}, BackpressureStrategy.MISSING) // 使用BackpressureStrategy.MISSING背压策略
// 线程切换，异步操作
.subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(new Subscriber<String>() {
@Override
public void onSubscribe(Subscription s) {
LogUtil.d(TAG + "--onSubscribe");
s.request(Integer.MAX_VALUE);
}
@Override
public void onNext(String s) {
LogUtil.d(TAG + "--onNext 接收到:" + s);
}
@Override
public void onError(Throwable t) {
LogUtil.d(TAG + "--onError error=" + t);
}
@Override
public void onComplete() {
LogUtil.d(TAG + "--onComplete");
}
});
复制代码
我们使用BackpressureStrategy.MISSING背压策略，观察者接收request(Integer.MAX_VALUE)，此值也为推荐值。
结果：
我们看到，当发送了128个事件后，再发送第129个事件时候，抛了 MissingBackpressureException 异常，而且我们设置了观察者接收也未接收到数据，说明是先存入缓存区队列，再发送，当缓存区中抛异常后，就停止了 onNext() 事件，我们可以验证一下，当设置被观察者发送 128 事件。
Flowable.create(new FlowableOnSubscribe<String>() {
@Override
public void subscribe(FlowableEmitter<String> emitter) throws Exception {
// ******* 发送128个事件 ********
for (int x = 0; x < 128; x++) {
emitter.onNext(x + "事件");
LogUtil.d(TAG + "--subscribe 发送了" + x + "个事件");
}
}
}, BackpressureStrategy.MISSING)
// 线程切换，异步操作
.subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(new Subscriber<String>() {
@Override
public void onSubscribe(Subscription s) {
LogUtil.d(TAG + "--onSubscribe");
s.request(Integer.MAX_VALUE);
}
@Override
public void onNext(String s) {
LogUtil.d(TAG + "--onNext 接收到:" + s);
}
@Override
public void onError(Throwable t) {
LogUtil.d(TAG + "--onError error=" + t);
}
@Override
public void onComplete() {
LogUtil.d(TAG + "--onComplete");
}
});
复制代码
就是在上面demo的基础上，改了发送的事件个数，上游发送128个事件，刚好为缓存区大小，并不抛异常。
结果：
我们看到程序没有抛异常，并且正常打印了缓存区中的128个数据（从0开始），可以印证两点
1、缓存区大小确实为128
2、先存入缓存区后再获取（如果异常， onNext 直接不调用）
2.2.2、ERROR
当缓存区大小存满（128）（默认缓存区大小128），被观察者仍然继续发送下一个事件时，直接抛出异常 MissingBackpressureException
Flowable.create(new FlowableOnSubscribe<String>() {
@Override
public void subscribe(FlowableEmitter<String> emitter) throws Exception {
// 发送129个事件，模拟超出缓存区
for (int x = 0; x < 129; x++) {
emitter.onNext(x + "事件");
LogUtil.d(TAG + "--subscribe 发送了" + x + "个事件");
}
}
}, BackpressureStrategy.ERROR)
// 线程切换，异步操作
.subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(new Subscriber<String>() {
@Override
public void onSubscribe(Subscription s) {
LogUtil.d(TAG + "--onSubscribe");
s.request(Integer.MAX_VALUE);
}
@Override
public void onNext(String s) {
LogUtil.d(TAG + "--onNext 接收到:" + s);
}
@Override
public void onError(Throwable t) {
LogUtil.d(TAG + "--onError error=" + t);
}
@Override
public void onComplete() {
LogUtil.d(TAG + "--onComplete");
}
});
复制代码
使用 BackpressureStrategy.ERROR 背压策略
结果：
跟Missing一样，直接抛了 MissingBackpressureException 异常且下游未接收到数据，同理，如果上游发送数据小于等于128，正常发送和接收。
2.2.3、BUFFER
当缓存区大小存满（128），被观察者仍然继续发送下一个事件时，缓存区大小设置无限大, 即被观察者可无限发送事件，但实际上是存放在缓存区。
Flowable.create(new FlowableOnSubscribe<String>() {
@Override
public void subscribe(FlowableEmitter<String> emitter) throws Exception {
// 发送129个事件，模拟超出缓存区
for (int x = 0; x < 129; x++) {
emitter.onNext(x + "事件");
LogUtil.d(TAG + "--subscribe 发送了" + x + "个事件");
}
}
}, BackpressureStrategy.BUFFER)
// 线程切换，异步操作
.subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(new Subscriber<String>() {
@Override
public void onSubscribe(Subscription s) {
LogUtil.d(TAG + "--onSubscribe");
s.request(Integer.MAX_VALUE);
}
@Override
public void onNext(String s) {
LogUtil.d(TAG + "--onNext 接收到:" + s);
}
@Override
public void onError(Throwable t) {
LogUtil.d(TAG + "--onError error=" + t);
}
@Override
public void onComplete() {
LogUtil.d(TAG + "--onComplete");
}
});
复制代码
使用 BackpressureStrategy.BUFFER 背压策略
更改缓存区大小，不做限制。
结果：
可以看到，我们发送的129个事件全部发送且接收到了。
2.2.4、DROP
当缓存区大小存满，被观察者仍然继续发送下一个事件时， 超过缓存区大小（128）的事件会被全部丢弃
Flowable.create(new FlowableOnSubscribe<String>() {
@Override
public void subscribe(FlowableEmitter<String> emitter) throws Exception {
// 发送129个事件，模拟超出缓存区
for (int x = 0; x < 129; x++) {
emitter.onNext(x + "事件");
LogUtil.d(TAG + "--subscribe 发送了" + x + "个事件");
}
}
}, BackpressureStrategy.DROP)
// 线程切换，异步操作
.subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(new Subscriber<String>() {
@Override
public void onSubscribe(Subscription s) {
LogUtil.d(TAG + "--onSubscribe");
s.request(Integer.MAX_VALUE);
}
@Override
public void onNext(String s) {
LogUtil.d(TAG + "--onNext 接收到:" + s);
}
@Override
public void onError(Throwable t) {
LogUtil.d(TAG + "--onError error=" + t);
}
@Override
public void onComplete() {
LogUtil.d(TAG + "--onComplete");
}
});
复制代码
使用 BackpressureStrategy.DROP 背压策略
丢掉大于缓存区的事件。
结果：
结果很明了，并没有抛异常同时也正常打印了，但是超过缓存区的那个事件被抛弃，并没有获取到。
2.2.5、LATEST
当缓存区大小存满，被观察者仍然继续发送下一个事件时，只保存最新/最后发送的事件， 其他超过缓存区大小（128）的事件会被全部丢弃
Flowable.create(new FlowableOnSubscribe<String>() {
@Override
public void subscribe(FlowableEmitter<String> emitter) throws Exception {
// 发送150个事件
for (int x = 0; x < 150; x++) {
emitter.onNext(x + "事件");
LogUtil.d(TAG + "--subscribe 发送了" + x + "个事件");
}
}
}, BackpressureStrategy.LATEST)
// 线程切换，异步操作
.subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(new Subscriber<String>() {
@Override
public void onSubscribe(Subscription s) {
LogUtil.d(TAG + "--onSubscribe");
s.request(Integer.MAX_VALUE);
}
@Override
public void onNext(String s) {
LogUtil.d(TAG + "--onNext 接收到:" + s);
}
@Override
public void onError(Throwable t) {
LogUtil.d(TAG + "--onError error=" + t);
}
@Override
public void onComplete() {
LogUtil.d(TAG + "--onComplete");
}
});
复制代码
使用 BackpressureStrategy.LATEST 背压策略
发送了150个事件
当超出128时，会保存最新的一个事件，即会接收129个事件。
结果：
我们可以看到，观察者端接收到129个数据，分别为缓存区内数据，加上最新/最后一条数据，中间数据均被丢弃。
2.3、同步情况下`Flowable`
前面说过，背压前提是异步操作下，在同步下，我们并不会有背压一说，因为在同一个线程，发送数据后总是要等下游处理了才会发送第二条数据， 不会存在缓冲区 ，如下：
Flowable.create(new FlowableOnSubscribe<String>() {
@Override
public void subscribe(FlowableEmitter<String> emitter) throws Exception {
LogUtil.d(TAG + "--subscribe 发送事件一");
emitter.onNext("事件一");
LogUtil.d(TAG + "--subscribe 发送事件二");
emitter.onNext("事件二");
LogUtil.d(TAG + "--subscribe 发送事件三");
emitter.onNext("事件三");
LogUtil.d(TAG + "--subscribe 发送完成");
emitter.onComplete();
}
}, BackpressureStrategy.ERROR).subscribe(new Subscriber<String>() {
@Override
public void onSubscribe(Subscription s) {
LogUtil.d(TAG + "--onSubscribe");
s.request(3);
}
@Override
public void onNext(String s) {
LogUtil.d(TAG + "--onNext 接收到:" + s);
}
@Override
public void onError(Throwable t) {
LogUtil.d(TAG + "--onError error=" + t);
}
@Override
public void onComplete() {
LogUtil.d(TAG + "--onComplete");
}
});
复制代码
结果：
可以看到，事件都是顺序执行，发送一条接收一条，然后再执行下一条。
但是，我们可能会遇到这个一个情况，当上游发送了四条数据，但是下游只接收三条？我们改一下demo如下：
Flowable.create(new FlowableOnSubscribe<String>() {
@Override
public void subscribe(FlowableEmitter<String> emitter) throws Exception {
LogUtil.d(TAG + "--subscribe 发送事件一");
emitter.onNext("事件一");
LogUtil.d(TAG + "--subscribe 发送事件二");
emitter.onNext("事件二");
LogUtil.d(TAG + "--subscribe 发送事件三");
emitter.onNext("事件三");
LogUtil.d(TAG + "--subscribe 发送事件四");
emitter.onNext("事件四");
LogUtil.d(TAG + "--subscribe 发送完成");
emitter.onComplete();
}
}, BackpressureStrategy.ERROR).subscribe(new Subscriber<String>() {
@Override
public void onSubscribe(Subscription s) {
LogUtil.d(TAG + "--onSubscribe");
s.request(3);
}
@Override
public void onNext(String s) {
LogUtil.d(TAG + "--onNext 接收到:" + s);
}
@Override
public void onError(Throwable t) {
LogUtil.d(TAG + "--onError error=" + t);
}
@Override
public void onComplete() {
LogUtil.d(TAG + "--onComplete");
}
});
复制代码
可以看到，被观察者发送了四个事件，但是观察者只接收了三条。
结果：
可以看到，同样抛了 MissingBackpressureException 异常
这里可以使用BUFFER的背压策略来处理，但是我们为了说明观察者反向控制被观察者，我们采用如下方案：
Flowable.create(new FlowableOnSubscribe<String>() {
@Override
public void subscribe(FlowableEmitter<String> emitter) throws Exception {
// 通过emitter.requested()获取观察者设置的接收的事件数目
long requested = emitter.requested();
LogUtil.d(TAG + "--subscribe 观察者设置接收的事件数目:" + requested);
for (int x = 0; x < requested; x++) {
LogUtil.d(TAG + "--subscribe 发送事件" + x);
emitter.onNext("发送事件" + x);
}
LogUtil.d(TAG + "--subscribe 发送完成");
emitter.onComplete();
}
}, BackpressureStrategy.BUFFER).subscribe(new Subscriber<String>() {
@Override
public void onSubscribe(Subscription s) {
LogUtil.d(TAG + "--onSubscribe");
// 设置观察者接收事件数目为3
s.request(3);
}
@Override
public void onNext(String s) {
LogUtil.d(TAG + "--onNext 接收到:" + s);
}
@Override
public void onError(Throwable t) {
LogUtil.e(TAG + "--onError error=" + t);
}
@Override
public void onComplete() {
LogUtil.d(TAG + "--onComplete");
}
});
复制代码
我们在 subscribe 中通过 emitter.requested() 获取观察者中设置的接收事件数目，来动态的发送数据，这样就避免了上下游数据不同步问题。
结果：
2.4、使用操作符时背压处理
我们前面都是通过create来创建 Flowable ，可以在 Create 第二个参数中传入相应的背压策略， Flowable 所有的操作符都支持背压，但是通过操作符创建的背压策略默认为BackpressureStrategy.ERROR，我们可以通过
onBackpressureBuffer() onBackpressureDrop() onBackpressureLatest()
三种方式来指定相应的背压策略。
Flowable.interval(1, TimeUnit.MILLISECONDS)
.observeOn(Schedulers.io())
.subscribe(new Subscriber<Long>() {
@Override
public void onSubscribe(Subscription s) {
Log.d(TAG, "onSubscribe");
subscription = s;
s.request(Long.MAX_VALUE); //默认可以接收Long.MAX_VALUE个事件
}
@Override
public void onNext(Long aLong) {
LogUtil.i(TAG + "--onNext aLong=" + aLong);
try {
// 延时一秒接收
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
@Override
public void onError(Throwable t) {
LogUtil.e(TAG + "--onError error=" + t);
}
@Override
public void onComplete() {
LogUtil.i(TAG + "--onComplete");
}
});
复制代码
这里我们通过 interval 来创建 Flowable ，可以看到下游每一毫秒发送一条数据，下游一秒处理一条，上游明显快于下游，处理不过来数据放入缓存池中，当缓存池中队列满时，就会抛异常，因为其默认的背压策略为 BackpressureStrategy.ERROR
结果：
我们可以通过 onBackpressureXXX 其指定相应的背压策略。
结果：
当我们指定背压策略为BUFFER后，可以看到并没有异常抛出，程序一直在打印输出。
3、Single和SingleObserver
只发射单个数据或错误事件。
Single.create(new SingleOnSubscribe<String>() {
@Override
public void subscribe(SingleEmitter<String> emitter) throws Exception {
// 只能发送onSuccess或者onError，发射多条数据，只接受第一条
emitter.onSuccess("Success");
emitter.onError(new NullPointerException(""));
}
}).subscribe(new SingleObserver<String>() {
@Override
public void onSubscribe(Disposable d) {
LogUtil.d(TAG + "--onSubscribe");
}
@Override
public void onSuccess(String s) {
LogUtil.d(TAG + "--onSuccess s=" + s);
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
LogUtil.e(TAG + "--onError error=" + e.getMessage());
}
});
复制代码
SingleEmitter 发射器只能发送一条 onSuccess 或者 onError 数据，如果发射器发射多条数据，观察者只能接收到第一条数据。
结果：
4、Completable和CompletableObserver
不发射数据，只处理 onComplete 和 onError 事件。
image-20191230175048374
方法 onComplete 与 onError 只可调用一个，同时调用，第一个生效。
5、Maybe和MaybeObserver
能够发射0或者1个数据，要么成功，要么失败。有点类似于Optional。
onSuccess 方法一次订阅只能发送一次。
方法 onComplete 与 onError 只可调用一个，同时调用，第一个生效。
正文到此结束
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