RxJava开发精要7 – Schedulers-解决Android主线程问题

• 原文出自《RxJava Essentials》
• 原文作者 : Ivan Morgillo
• 译文出自 : 开发技术前线 www.devtf.cn
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• 译者 : yuxingxin
• 项目地址 : RxJava-Essentials-CN

前面一章是最后一章关于RxJava的Observable的创建和操作的章节。我们学习到了如何将两个或更多的Observables合并在一起，join它们，zip它们，merge它们以及如何创建一个新的Observable来满足我们特殊的需求。

本章中，我们提升标准看看如何使用RxJava的调度器来处理多线程和并发编程的问题。我们将学习到如何以响应式的方式创建网络操作，内存访问，以及耗时任务。

StrictMode

为了获得更多出现在代码中的关于公共问题的信息，我们激活了StrictMode模式。

StrictMode帮助我们侦测敏感的活动，如我们无意的在主线程执行磁盘访问或者网络调用。正如你所知道的，在主线程执行繁重的或者长时的任务是不可取的。因为Android应用的主线程时UI线程，它被用来处理和UI相关的操作：这也是获得更平滑的动画体验和响应式App的唯一方法。

为了在我们的App中激活StrictMode，我们只需要在MainActivity中添加几行代码，即onCreate()方法中这样：

 

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@Override public void onCreate() {     super.onCreate();     if (BuildConfig.DEBUG) {         StrictMode.setThreadPolicy(new StrictMode.ThreadPolicy.Builder().detectAll().penaltyLog().build());         StrictMode.setVmPolicy(new StrictMode.VmPolicy.Builder().detectAll().penaltyLog().build());     } }

我们并不想它总是激活着，因此我们只在debug构建时使用。这种配置将报告每一种关于主线程用法的违规做法，并且这些做法都可能与内存泄露有关：Activities、BroadcastReceivers、Sqlite等对象。

选择了penaltyLog()，当违规做法发生时，StrictMode将会在logcat打印一条信息。

避免阻塞I/O的操作

阻塞I/O的操作将使App能够进行下一步操作前会强制使其等待结果的返回。在UI线程上执行一个阻塞操作将强制使UI卡住，这将直接产生不好的用户体验。

我们激活StrictMode后，我们开始收到了关于我们的App错误操作磁盘I/O的不友好信息。

 

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D/StrictMode  StrictMode policy violation; ~duration=998 ms: android.os.StrictMode$StrictModeDiskReadViolation: policy=31 violation=2 at android.os.StrictMode$AndroidBlockGuardPolicy.onReadFromDisk (StrictMode.java:1135) at libcore.io.BlockGuardOs.open(BlockGuardOs.java:106) at libcore.io.IoBridge.open(IoBridge.java:393) at java.io.FileOutputStream.<init>(FileOutputStream.java:88) at android.app.ContextImpl.openFileOutput(ContextImpl.java:918) at android.content.ContextWrapper.openFileOutput(ContextWrapper. java:185) at com.packtpub.apps.rxjava_essentials.Utils.storeBitmap (Utils.java:30)

上一条信息告诉我们Utils.storeBitmap()函数执行完耗时998ms：在UI线程上近1秒的不必要的工作和App上近1秒不必要的迟钝。这是因为我们以阻塞的方式访问磁盘。我们的storeBitmap()函数包含了：

 

1 2	FileOutputStream fOut = context.openFileOutput(filename, Context.MODE_PRIVATE);

它直接访问智能手机的固态存储然后就慢了。我们该如何提高访问速度呢？storeBitmap()函数保存了已安装App的图标。他返回了void，因此在执行下一个操作前我们毫无理由去等待直到它完成。我们可以启动它并让它执行在不同的线程。Android中这些年线程管理的变化产生了App诡异的行为。我们可以使用AsyncTask，但是我们要避免掉入前几章里的onPrehttps://github.com/yuxingxin/RxJava-Essentials-CN/raw/master. onPosthttps://github.com/yuxingxin/RxJava-Essentials-CN/raw/master.doInBackGround地狱。我们将使用RxJava的方式;万岁的调度器！

Schedulers

调度器以一种最简单的方式将多线程用在你的Apps的中。它们时RxJava重要的一部分并能很好地与Observables协同工作。它们无需处理实现、同步、线程、平台限制、平台变化而可以提供一种灵活的方式来创建并发程序。

RxJava提供了5种调度器：

• .io()
• .computation()
• .immediate()
• .newThread()
• .trampoline()

让我们一个一个的来看下它们：

Schedulers.io()

这个调度器时用于I/O操作。它基于根据需要，增长或缩减来自适应的线程池。我们将使用它来修复我们之前看到的StrictMode违规做法。由于它专用于I/O操作，所以并不是RxJava的默认方法；正确的使用它是由开发者决定的。

重点需要注意的是线程池是无限制的，大量的I/O调度操作将创建许多个线程并占用内存。一如既往的是，我们需要在性能和简捷两者之间找到一个有效的平衡点。

Schedulers.computation()

这个是计算工作默认的调度器，它与I/O操作无关。它也是许多RxJava方法的默认调度器：buffer(),debounce(),delay(),interval(),sample(),skip()。

Schedulers.immediate()

这个调度器允许你立即在当前线程执行你指定的工作。它是timeout(),timeInterval(),以及timestamp()方法默认的调度器。

Schedulers.newThread()

这个调度器正如它所看起来的那样：它为指定任务启动一个新的线程。

Schedulers.trampoline()

当我们想在当前线程执行一个任务时，并不是立即，我们可以用.trampoline()将它入队。这个调度器将会处理它的队列并且按序运行队列中每一个任务。它是repeat()和retry()方法默认的调度器。

非阻塞I/O操作

现在我们知道如何在一个指定I/O调度器上来调度一个任务，我们可以修改storeBitmap()函数并再次检查StrictMode的不合规做法。为了这个例子，我们可以在新的blockingStoreBitmap()函数中重排代码。

 

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private static void blockingStoreBitmap(Context context, Bitmap bitmap, String filename) {     FileOutputStream fOut = null;     try {         fOut = context.openFileOutput(filename, Context.MODE_PRIVATE);         bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.PNG, 100, fOut);         fOut.flush();         fOut.close();     } catch (Exception e) {         throw new RuntimeException(e);     } finally {         try {             if (fOut != null) {                 fOut.close();             }         } catch (IOException e) {             throw new RuntimeException(e);         }     } }

现在我们可以使用Schedulers.io()创建非阻塞的版本：

 

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public static void storeBitmap(Context context, Bitmap bitmap, String filename) {     Schedulers.io().createWorker().schedule(() -> {         blockingStoreBitmap(context, bitmap, filename);     }); }

每次我们调用storeBitmap()，RxJava处理创建所有它需要从I / O线程池一个特定的I/ O线程执行我们的任务。所有要执行的操作都避免在UI线程执行并且我们的App比之前要快上1秒：logcat上也不再有StrictMode的不合规做法。

下图展示了我们在storeBitmap()场景看到的两种方法的不同：

SubscribeOn and ObserveOn

我们学到了如何在一个调度器上运行一个任务。但是我们如何利用它来和Observables一起工作呢？RxJava提供了subscribeOn()方法来用于每个Observable对象。subscribeOn()方法用Scheduler来作为参数并在这个Scheduler上执行Observable调用。

在“真实世界”这个例子中，我们调整loadList()函数。首先，我们需要一个新的getApps()方法来检索已安装的应用列表：

 

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private Observable<AppInfo> getApps() {     return Observable.create(subscriber -> {         List<AppInfo> apps = new ArrayList<>();         SharedPreferences sharedPref = getActivity().getPreferences(Context.MODE_PRIVATE);         Type appInfoType = new TypeToken<List<AppInfo>>(){}.getType();         String serializedApps = sharedPref.getString("APPS", "");         if (!"".equals(serializedApps)) {             apps = new Gson().fromJson(serializedApps,appInfoType);         }         for (AppInfo app : apps) {             subscriber.onNext(app);         }         subscriber.onCompleted();     }); }

getApps()方法返回一个AppInfo的Observable。它先从Android的SharePreferences读取到已安装的应用程序列表。反序列化，并一个接一个的发射AppInfo数据。使用新的方法来检索列表，loadList()函数改成下面这样：

 

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private void loadList() {     mRecyclerView.setVisibility(View.VISIBLE);     getApps().subscribe(new Observer<AppInfo>() {         @Override         public void onCompleted() {             mSwipeRefreshLayout.setRefreshing(false);             Toast.makeText(getActivity(), "Here is the list!", Toast.LENGTH_LONG).show();         }           @Override         public void onError(Throwable e) {             Toast.makeText(getActivity(), "Something went wrong!", Toast.LENGTH_SHORT).show();             mSwipeRefreshLayout.setRefreshing(false);         }           @Override         public void onNext(AppInfo appInfo) {             mAddedApps.add(appInfo);                 mAdapter.addApplication(mAddedApps.size() - 1, appInfo);         }     }); }

如果我们运行代码，StrictMode将会报告一个不合规操作，这是因为SharePreferences会减慢I/O操作。我们所需要做的是指定getApps()需要在调度器上执行：

 

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<br />getApps().subscribeOn(Schedulers.io())         .subscribe(new Observer<AppInfo>() { [https://github.com/yuxingxin/RxJava-Essentials-CN/raw/master.]

Schedulers.io()将会去掉StrictMode的不合规操作，但是我们的App现在崩溃了是因为：

 

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at rx.internal.schedulers.ScheduledAction.run(ScheduledAction.jav a:58) at java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors. java:422) at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:237) at java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor$ScheduledFutu reTask.access$201(ScheduledThreadPoolExecutor.java:152) at java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor$ScheduledFutu reTask.run(ScheduledThreadPoolExecutor.java:265) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolEx ecutor.java:1112) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolE xecutor.java:587) at java.lang.Thread.run(Thread.java:841) Caused by:     android.view.ViewRootImpl$CalledFromWrongThreadException: Only the original thread that created a view hierarchy can touch its views.

Only the original thread that created a view hierarchy can touch its views.

我们再次回到Android的世界。这条信息简单的告诉我们我们试图在一个非UI线程来修改UI操作。意思是我们需要在I/O调度器上执行我们的代码。因此我们需要和I/O调度器一起执行代码，但是当结果返回时我们需要在UI线程上操作。RxJava让你能够订阅一个指定的调度器并观察它。我们只需在loadList()函数添加几行代码，那么每一项就都准备好了：

 

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getApps() .onBackpressureBuffer() .subscribeOn(Schedulers.io()) .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) .subscribe(new Observer<AppInfo>() { [https://github.com/yuxingxin/RxJava-Essentials-CN/raw/master.]

observeOn()方法将会在指定的调度器上返回结果：如例子中的UI线程。onBackpressureBuffer()方法将告诉Observable发射的数据如果比观察者消费的数据要更快的话，它必须把它们存储在缓存中并提供一个合适的时间给它们。做完这些工作之后，如果我们运行App，就会出现已安装的程序列表：

处理耗时的任务

我们已经知道如何处理缓慢的I/O操作。让我们看一个与I/O无关的耗时的任务。例如，我们修改loadList()函数并创建一个新的slow函数发射我们已安装的app数据。

 

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private Observable<AppInfo> getObservableApps(List<AppInfo> apps) {     return Observable .create(subscriber -> {         for (double i = 0; i < 1000000000; i++) {             double y = i * i;         }         for (AppInfo app : apps) {             subscriber.onNext(app);         }         subscriber.onCompleted();     }); }

正如你看到的，这个函数执行了一些毫无意义的计算，只是针对这个例子消耗时间，然后从List<AppInfo>对象中发射我们的AppInfo数据，现在，我们重排loadList()函数如下：

 

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private void loadList(List<AppInfo> apps) {     mRecyclerView.setVisibility(View.VISIBLE);     getObservableApps(apps)         .subscribe(new Observer<AppInfo>() {             @Override             public void onCompleted() {                 mSwipeRefreshLayout.setRefreshing(false);                 Toast.makeText(getActivity(), "Here is the list!", Toast.LENGTH_LONG).show();             }               @Override             public void onError(Throwable e) {                 Toast.makeText(getActivity(), "Something went wrong!", Toast.LENGTH_SHORT).show();                 mSwipeRefreshLayout.setRefreshing(false);             }               @Override             public void onNext(AppInfo appInfo) {                 mAddedApps.add(appInfo);                   mAdapter.addApplication(mAddedApps.size() - 1, appInfo);             }         }); }

如果我们运行这段代码，当我们点击Navigation Drawer菜单项时App将会卡住一会，然后你能看到下图中半关闭的菜单:

如果我们不够走运的话，我们可以看到下图中经典的ANR信息框：

可以确定的是，我们将会看到下面在logcat中不愉快的信息：

 

1 2	I/Choreographer  Skipped 598 frames! The application may be doing too much work on its main thread.

这条信息比较清楚，Android在告诉我们用户体验非常差的原因是我们用不必要的工作量阻塞了UI线程。但是我们已经知道了如何处理它：我们有调度器！我们只须添加几行代码到我们的Observable链中就能去掉加载慢和Choreographer信息：

 

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getObservableApps(apps)     .onBackpressureBuffer()     .subscribeOn(Schedulers.computation())     .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())     .subscribe(new Observer<AppInfo>() { [https://github.com/yuxingxin/RxJava-Essentials-CN/raw/master.]

用这几行代码，我们将可以快速关掉Navigation Drawer,一个漂亮的进度条，一个工作在独立的线程缓慢执行的计算任务，并在主线程返回结果让我们更新已安装的应用列表。

执行网络任务

网络在今天是99%的移动应用的一部分：我们总是连接远端服务器来检索我们App需要的信息。

作为网络访问的第一个方法，我们将创建下面这样一个场景:

• 加载一个进度条。
• 用一个按钮开始文件下载。
• 下载过程中更新进度条。
• 下载完后开始视频播放。

我们的用户界面非常简单，我们只需要一个有趣的进度条和一个下载按钮。

首先，我们创建mDownloadProgress

 

1 2	private PublishSubject<Integer>mDownloadProgress = PublishSubject.create();

这个主题我们用来管理进度的更新，它和download函数协同工作。

 

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private boolean downloadFile(String source, String destination) {     boolean result = false;     InputStream input = null;     OutputStream output = null;     HttpURLConnection connection = null;     try {         URL url = new URL(source);         connection = (HttpURLConnection) url.openConnection();         connection.connect();         if (connection.getResponseCode() != HttpURLConnection.HTTP_OK) {             return false;         }         int fileLength = connection.getContentLength();         input = connection.getInputStream();         output = new FileOutputStream(destination);         byte data[] = new byte[4096];         long total = 0;         int count;         while ((count = input.read(data)) != -1) {             total += count;             if (fileLength >0) {                 int percentage = (int) (total * 100 / fileLength);                 mDownloadProgress.onNext(percentage);             }             output.write(data, 0, count);         }         mDownloadProgress.onCompleted();         result = true;     } catch (Exception e) {         mDownloadProgress.onError(e);     } finally {         try {             if (output != null) {                 output.close();             }             if (input != null) {                 input.close();             }         } catch (IOException e) {                 mDownloadProgress.onError(e);         }         if (connection != null) {             connection.disconnect();             mDownloadProgress.onCompleted();         }     }     return result; }

上面的这段代码将会触发NetworkOnMainThreadException异常。我们可以创建RxJava版本的函数进入我们挚爱的响应式世界来解决这个问题：

 

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private Observable<Boolean> obserbableDownload(String source, String destination) {     return Observable.create(subscriber -> {         try {             boolean result = downloadFile(source, destination);             if (result) {                 subscriber.onNext(true);                 subscriber.onCompleted();             } else {                 subscriber.onError(new Throwable("Download failed."));             }         } catch (Exception e) {             subscriber.onError(e);         }     }); }

现在我们需要触发下载操作，点击下载按钮:

 

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@OnClick(R.id.button_download) void download() {     mButton.setText(getString(R.string.downloading));     mButton.setClickable(false);     mDownloadProgress.distinct()     .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())     .subscribe(new Observer<Integer>() {           @Override         public void onCompleted() {               App.L.debug("Completed");         }           @Override         public void onError(Throwable e) {             App.L.error(e.toString());         }           @Override         public void onNext(Integer progress) {             mArcProgress.setProgress(progress);         }     });       String destination = "sdcardsoftboy.avi";     obserbableDownload("http://archive.blender.org/fileadmin/movies/softboy.avi", destination)         .subscribeOn(Schedulers.io())         .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())         .subscribe(success -> {             resetDownloadButton();             Intent intent = new Intent(android.content.Intent.ACTION_VIEW);             File file = new File(destination);             intent.setDataAndType(Uri.fromFile(file),"video/avi");             intent.addFlags(Intent.FLAG_ACTIVITY_NEW_TASK);             startActivity(intent);         }, error -> {             Toast.makeText(getActivity(), "Something went south", Toast.LENGTH_SHORT).show();             resetDownloadButton();         }); }

我们使用Butter Knife的注解@OnClick来绑定按钮的方法并更新按钮信息和点击状态：我们不想让用户点击多次从而触发多次下载事件。

然后，我们创建一个subscription来观察下载进度并相应的更新进度条。很明显，我们我们观测主线程是因为进度条是UI元素。

 

1 2	obserbableDownload("http://archive.blender.org/fileadmin/movies/softboy.avi", "sdcardsoftboy.avi";)

这是一个下载Observable。网络调用是一个I/O任务和我们预料的那样使用I/O调度器。当下载完成时，我们在onNext()启动视频播放器，并且播放器将会在目的URL找到下载的文件.。

下图展示了下载进度和视频播放器对话框：

总结

这一章中，我们学习了如何简单的将多线程应用在我们的App中。RxJava为此提供了极其有用的工具：调度器。调度器来自不同的指定优化场景并且我们也不避免了StrictMode不合法操作以及阻塞I/O函数。我们现在可以用简单的，响应式的并在整个App中保持一致的方式来访问内存和网络。

下一章中，我们将会提高风险并创建一个真实世界App，并使用Square公司开源的REST API库Retrofit从不同的远程资源获取数据来创建一个复杂的material design UI。