[译]RxJava 的全面介绍：Observable 类型、背压、错误处理
RxJava
是一个不断更新的工具库，适用于除 Android
以外的许多平台的开发人员（如： RxSwift
）。 RxJava
最大的优势是 以不使用回调的方式处理异步操作
。
相反， Observables
和 Observers
结合使用来发射数据（一次或多次），并且还可以通过各自包含的方法来处理每次数据发射时要做的事情。
什么是 Observable 和 Observer
val myObservable = Observable.just(1, 2, 3)
val myObserver = myObservable.subscribe { receivedNumber ->
Log.d(LOG_TAG, "Received Number $receivedNumber")
}
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Observable– 发射数据流并与接受改数据的 Observer 一起工作的对象。 Observer – 订阅一个 Observable 让它开始发射数据，并处理接受数据时要做的事情。
在上面的例子中，Observable.just(1, 2, 3) 将按照顺序发射整数 1, 2, 3。 Observer 一旦订阅 Observable ，将以相同的顺序接受这些数字。
Received Number 1 Received Number 2 Received Number 3 复制代码
Observable 的生命周期
Observable
有两个重要的方法，来处理传入的数据。
-
onNext- 每当发射新数据时调用，正如你在上面示例中的lambda函数看到的一样（在subscribe之后调用）。 -
onComplete- 在没有更多数据发射时调用。顾名思义，数据流完全发射完毕。
不同类型的 Observable
最基本的 Observable
会发射连续的数据流，直到调用 onComplete
为止，这并不总是你想要的。你可能想发射 单个值
，或者发射一个 无法接受该值的值
，亦或是 在执行没有返回值的异步任务后调用其他函数
。
val mySingle = Single.just(1)
val singleObserver = mySingle.subscribe { data ->
Log.d(LOG_TAG, "Received $data")
}
val myMaybe = Maybe.empty<Int>()
val maybeObserver = myMaybe
.defaultIfEmpty(1)
.subscribe { data ->
Log.d(LOG_TAG, "Received $data")
}
val myCompletable = Completable.complete()
val completableObserver = myCompletable
.subscribe {
Log.d(LOG_TAG, "Task completed")
}
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Single仅发射一个值。 onNext
只调用一次，并且 onComplete
将立即被调用。
Mayble发射一个或零个值，当发射零个值时，将跳过 onNext
并立即调用 onComplete
。可以使用 defalutIfEmpyty
函数发射默认值。
Completable不发射任何值，你可以像没有返回值的回调一样订阅它。
Flowables 和背压
还有一种类型的 Observable
，它就是 Flowable
。和 Observable
一样， Flowable
也发射连续的数据流，直到完成为止。但有一个关键的区别：
想象一下，上游 Observable
数据发射的速度，大于下游 Observer
处理数据的速度，这就是 背压
。在大部分情况下，将会导致错误发生。 Flowable
是一种包含背压策略的 Observable
，具有当背压发生时，如何处理数据的能力。
val myFlowable = Observable.range(1, 100000).toFlowable(BackpressureStrategy.DROP)
val flowableObserver = myFlowable.subscribe {data ->
Log.d(LOG_TAG, "Received $data")
}
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有 5 种不同的背压策略，我们需要了解下：
-
Buffer
- 在内存中缓存事件，直到
Observer可以处理它们。默认情况下，在错误发生之前，缓冲区的大小为 128 个items。可以修改缓冲区的大小，但请注意，这将会带来性能上的开销。 -
Drop
- 丢弃
Observer无法处理的事件。 -
Latest
- 仅保留最新发射的值，直到
Observer可以使用它并丢弃其它的值。 - Error - 如果发生背压，将抛出异常。
- Missing - 缺乏背压策咯，如果你想在客户端处理背压，你可以使用它（因为背压策咯是由 Observable 创建的）。未能说出策咯会在背压下抛出异常。
Observable vs Flowable
已知的是，当你明确知道发射的数据，不会导致发生背压。你应当使用 Observable ，而不是 Flowable 。老实说，我还没有发现使用 Flowable 的场景，也许 Flowables 将使用额外的内存？
错误处理
没有任何代码可以避免错误，你已经知道，如果不处理背压将导致错误发生。最重要的是，在 Observer
的 subscribe
方法中，由自己的代码发生的异常，都将被视为由 Observer
应处理的错误。
高兴的是， RxJava
包含了几种处理这些错误的方法。
- doOnError - 当错误发生，只需执行该方法
val observer = myObservable
.doOnError { Log.e(LOG_TAG, "ErrorOccurred") }
.subscribe()
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- onErrorReturnItem - 如果发生错误，返回一个默认值
val observer = myObservable
.onErrorReturnItem(0)
.subscribe()
}
复制代码
- onErrorReturn - 和 onErrorReturnItem 一样，但接受一个返回所需数据类型的函数（对于动态默认值）
val observer = myObservable
.onErrorReturn{ throwable -> throwable.message}
.subscribe()
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- onErrorResumeNext - 如果发生错误，则返回一个默认数据流，也可以为动态数据采取功能。
val observer = myObservable
.onErrorResumeNext(Observable.just(2, 4, 6))
.subscribe()
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- retry - 如果发生错误，尝试重新订阅 Observable ，你可以设置最多的重试次数，或者设置空值以便无限次重试。
val observer = myObservable
.retry(3)
.subscribe()
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你也可以通过布尔值，来实现 重试条件 。
val observer = myObservable
.retry{ integer, throwable -> integer > 0 }
.subscribe()
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如果没有使用上述的操作符，在错误发生时，将导致程序崩溃。
结语
到目前为止，此博客 的大部分内容都是关于Firebase的。有充分的理由相信，Google 通过强大的云数据库 、机器学习 和云服务，将推动Firebase 成为最优秀的云解决方案之一，并也为服务器开发打开了新的世界。
虽然我会回到Firebase 上，但从现在开始，我将潜心学习 RxJava
并深入了解它的细节。因为它还有更多的闪光点待我去学习：修复回调地狱、提高行能、线程调度.....
正文到此结束
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