RxJava 2.x 理解-3

背压：Flowable / Subscriber

　　在RxJava 1.x 理解中，没有讲到背压这个概念，是因为学习太落后了，RxJava都出2了，所以直接在2上学。　　

　　背压是下游控制上游流速的一种手段。在rxjava1.x的时代，上游会给下游set一个producer，下游通过producer向上游请求n个数据，这样上游就有记录下游请求了多少个数据，然后下游请求多少个上游就给多少个，这个就是背压。一般来讲，每个节点都有缓存，比如说缓存的大小是64，这个时候下游可以一次性向上游request 64个数据。rxjava1.x的有些操作符不支持背压，也就是说这些操作符不会给下游set一个producer，也就是上游根本不理会下游的请求，一直向下游丢数据，如果下游的缓存爆了，那么下游就会抛出MissingBackpressureException，也就是背压失效了。在rxjava2.x时代，上述的背压逻辑全部挪到Flowable里了，所以说Flowable支持背压。而2.x时代的Observable是没有背压的概念的，Observable如果来不及消费会死命的缓存直到OOM，所以rxjava2.x的官方文档里面有讲，大数据流用Flowable，小数据流用Observable。

经典教程：

同步线程_背压：

　　/**

     * 首先第一个同步的代码, 为什么上游发送第一个事件后下游就抛出了MissingBackpressureException异常,

     * 这是因为下游没有调用request, 上游就认为下游没有处理事件的能力, 而这又是一个同步的订阅, 既然下游处理不了,

     * 那上游不可能一直等待吧, 如果是这样, 万一这两根水管工作在主线程里, 界面不就卡死了吗, 因此只能抛个异常来提醒我们.

     * 那如何解决这种情况呢, 很简单啦, 下游直接调用request(Long.MAX_VALUE)就行了,

     * 或者根据上游发送事件的数量来request就行了, 比如这里request(3)就可以了.

     */

    private void Backpressure_1() {

        /**

         * 首先是创建Flowable的时候增加了一个参数, 这个参数是用来选择背压,也就是出现上下游流速不均衡的时候应该怎么处理的办法,

         * 这里我们直接用BackpressureStrategy.ERROR这种方式, 这种方式会在出现上下游流速不均衡的时候直接抛出一个异常,

         * 这个异常就是著名的MissingBackpressureException. 其余的策略后面再来讲解.

         */

        Flowable<Integer> upstream = Flowable.create(new FlowableOnSubscribe<Integer>() {

            @Override

            public void subscribe(FlowableEmitter<Integer> emitter) throws Exception {

                Log.d(TAG, "emit 1");

                emitter.onNext(1);

                Log.d(TAG, "emit 2");

                emitter.onNext(2);

                Log.d(TAG, "emit 3");

                emitter.onNext(3);

                Log.d(TAG, "emit complete");

                emitter.onComplete();

            }

        }, BackpressureStrategy.ERROR);

        Subscriber<Integer> downstream = new Subscriber<Integer>() {

            @Override

            public void onSubscribe(Subscription s) {

                Log.d(TAG, "onSubscribe");

                //s.request(Long.MAX_VALUE);  // 注意这句代码

            }

            @Override

            public void onNext(Integer integer) {

                Log.d(TAG, "onNext: " + integer);

            }

            @Override

            public void onError(Throwable t) {

                Log.w(TAG, "onError: ", t);

            }

            @Override

            public void onComplete() {

                Log.d(TAG, "onComplete");

            }

        };

        upstream.subscribe(downstream);

    }

结果：

异步线程_背压：

/**

     * 然后我们再来看看第二段代码, 为什么上下游没有工作在同一个线程时,

     * 上游却正确的发送了所有的事件呢?

     * 这是因为在Flowable里默认有一个大小为128的水缸, 当上下游工作在不同的线程中时, 上游就会先把事件发送到这个水缸中,

     * 因此, 下游虽然没有调用request, 但是上游在水缸中保存着这些事件, 只有当下游调用request时, 才从水缸里取出事件发给下游.

     */

    private void Backpressure_2() {

        Flowable<Integer> upstream = Flowable.create(new FlowableOnSubscribe<Integer>() {

            @Override

            public void subscribe(FlowableEmitter<Integer> emitter) throws Exception {

                Log.d(TAG, "emit 1");

                emitter.onNext(1);

                Log.d(TAG, "emit 2");

                emitter.onNext(2);

                Log.d(TAG, "emit 3");

                emitter.onNext(3);

                Log.d(TAG, "emit complete");

                emitter.onComplete();

            }

        }, BackpressureStrategy.ERROR);

        Subscriber<Integer> downstream = new Subscriber<Integer>() {

            @Override

            public void onSubscribe(Subscription s) {

                Log.d(TAG, "onSubscribe");

                //s.request(Long.MAX_VALUE);  // 注意这句代码

            }

            @Override

            public void onNext(Integer integer) {

                Log.d(TAG, "onNext: " + integer);

            }

            @Override

            public void onError(Throwable t) {

                Log.w(TAG, "onError: ", t);

            }

            @Override

            public void onComplete() {

                Log.d(TAG, "onComplete");

            }

        };

        upstream.

                observeOn(Schedulers.io())

                .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())

                .subscribe(downstream);

    }

背压策略：

BackpressureStrategy.ERROR ：默认缓存大小：128
BackpressureStrategy.BUFFER ：缓存大小：无限
BackpressureStrategy.DROP ：Drop就是直接把存不下的事件丢弃
BackpressureStrategy.LATEST ：,Latest就是只保留最新的事件

RxJava给我们提供了其他的方法，加入背压:

onBackpressureBuffer()
onBackpressureDrop()
onBackpressureLatest()

private void Backpressure_5() {
    Flowable
            .create(new FlowableOnSubscribe<Integer>() {
                @Override
                public void subscribe(FlowableEmitter<Integer> emitter) throws Exception {
                    Log.d(TAG, "First requested = " + emitter.requested());  // 得知请求的量
                    boolean flag;
                    for (int i = 0; ; i++) {
                        flag = false;
                        while (emitter.requested() == 0) { // 判断是否发送数据
                            if (!flag) {
                                Log.d(TAG, "Oh no! I can't emit value!");
                                flag = true;
                            }
                        }
                        emitter.onNext(i);
                        Log.d(TAG, "emit " + i + " , requested = " + emitter.requested());
                    }
                }
            }, BackpressureStrategy.ERROR)
            .subscribeOn(Schedulers.io())
            .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
            .subscribe(new Subscriber<Integer>() {
                @Override
                public void onSubscribe(Subscription s) {
                    Log.d(TAG, "onSubscribe");
                    mSubscription = s;
                    //mSubscription.request(10);
                }

                @Override
                public void onNext(Integer integer) {
                    Log.d(TAG, "onNext:" + integer);
                }

                @Override
                public void onError(Throwable t) {
                    Log.d(TAG, "onError");
                }

                @Override
                public void onComplete() {
                    Log.d(TAG, "onComplete");
                }
            });

}

Subscription mSubscription;

Backpressure_5();

        findViewById(R.id.button).setOnClickListener(new View.OnClickListener() {

            @Override

            public void onClick(View view) {

                mSubscription.request();

            }

        });

emitter.requested() == 0 就不创建新的数据。

参考资料：

这可能是最好的RxJava 2.x 教程（完结版）