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RxJava 设计理念 观察者模式 Observable lambdas MD

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implementation 'io.reactivex.rxjava2:rxandroid:2.0.2'
implementation 'io.reactivex.rxjava2:rxjava:2.x.x' implementation 'com.jakewharton.rxrelay2:rxrelay:2.0.0' implementation "com.github.akarnokd:rxjava2-extensions:0.16.0" implementation "com.squareup.retrofit2:retrofit:2.0.0"
implementation "com.squareup.retrofit2:converter-gson:2.0.0"
implementation "com.squareup.okhttp3:okhttp:3.7.0"
implementation "com.squareup.okhttp3:okhttp-urlconnection:3.0.1"
implementation 'com.jakewharton.retrofit:retrofit2-rxjava2-adapter:1.0.0' implementation 'top.zibin:Luban:1.1.8'
implementation 'com.github.tbruyelle:rxpermissions:0.10.2'
implementation 'com.jakewharton.rxbinding2:rxbinding:2.1.1'
implementation 'com.trello.rxlifecycle2:rxlifecycle-components:2.2.2'

首先写一个最简单的观察者模式

interface Watcher {
void update(String str);
}
interface Watched {
void addWatcher(Watcher watcher);
void removeWatcher(Watcher watcher);
void notifyWatchers(String str);
}
class ConcreteWatcher implements Watcher {
@Override
public void update(String str) {
Log.i("bqt", "观察者收到被观察者的消息:" + str);
}
}
class ConcreteWatched implements Watched {
private List<Watcher> list = new ArrayList<>(); @Override
public void addWatcher(Watcher watcher) {
if (list.contains(watcher)) {
Log.i("bqt", "失败,被观察者已经注册过此观察者");
} else {
Log.i("bqt", "成功,被观察者成功注册了此观察者");
list.add(watcher);
}
} @Override
public void removeWatcher(Watcher watcher) {
if (list.contains(watcher)) {
boolean success = list.remove(watcher);
Log.i("bqt", "此观察者解除注册观察者结果:" + (success ? "成功" : "失败"));
} else {
Log.i("bqt", "失败,此观察者并未注册到被观察者");
}
} @Override
public void notifyWatchers(String str) {
for (Watcher watcher : list) {
watcher.update(str);
}
}
}

演示案例:

private Watcher watcher;
private Watched watched;
...
watcher = new ConcreteWatcher();
watched = new ConcreteWatched();
...
watched.addWatcher(watcher);
watched.notifyWatchers("救命啊");
watched.removeWatcher(watcher);

我们再对比下用 rx 写的观察者模式

首先,我们创建一个基本的被观察者Observable:

Observable<String> observable = Observable.create(new ObservableOnSubscribe<String>() {
@Override
public void subscribe(ObservableEmitter<String> emitter) {
emitter.onNext("救命啊-------isDisposed=" + emitter.isDisposed());//false
if (new Random().nextBoolean()) emitter.onComplete(); //发送onComplete
else emitter.onError(new Throwable("发送onError")); //发送onComplete或onError事件后就取消注册了
Log.i("bqt", "调用 onComplete 或 onError 后 isDisposed=" + emitter.isDisposed());//true
}
});

接着我们创建Observer来消费这个数据:

Observer<String> observer = new Observer<String>() {
@Override
public void onSubscribe(Disposable d) {
Log.i("bqt", "成功订阅-------isDisposed=" + d.isDisposed());//false
} @Override
public void onNext(String s) {
Log.i("bqt", "【观察者接收到了事件】onNext:" + s);
} @Override
public void onError(Throwable e) {
Log.i("bqt", "对Error事件作出响应:" + e.getMessage());
} @Override
public void onComplete() {
Log.i("bqt", "对Complete事件作出响应");
}
};

现在我们已经有了Observable和Observer,那么就可以通过subscribe()函数把两者关联起来了:

observable.subscribe(observer);//被观察者注册观察者  

简化代码

在以下这个例子中,Observable.just()发送一个消息然后完成,功能类似上面的代码。

Observable<String> observable = Observable.just("救命啊");  

接下来,让我们处理Observer不必要的样板代码。如果我们不关心onSubscribe、onCompleted、onError的话,那么可以使用一个更简单的类来定义onNext()要完成什么功能:

new Consumer<String>() {
@Override
public void accept(String s) throws Exception {
Log.i("bqt", "【观察者收到被观察者的消息】onNext:" + s);
}
};

可以用Consumer或Action来定义Observer的每一个部分,Observable.subscribe()函数能够处理一到四个参数,分别表示onNext(),onError()和onComplete()和onSubscribe函数。

public final Disposable subscribe(Consumer<? super T> onNext)
public final Disposable subscribe(Consumer<? super T> onNext, Consumer<? super Throwable> onError)
public final Disposable subscribe(Consumer<? super T> onNext, Consumer<? super Throwable> onError, Action onComplete)

因此,上述代码可简化为:

Observable.just("救命啊").subscribe(new Consumer<String>() {
@Override
public void accept(String s) throws Exception {
Log.i("bqt", "【观察者收到被观察者的消息】onNext:" + s);
}
});

使用lambdas表达式去掉丑陋的Consumer代码:

Observable.just("救命啊")
.subscribe(s -> Log.i("bqt", "【观察者收到被观察者的消息】onNext:" + s));

不仅如此,因为 just 方法可以接受多个不同类型的数据,所以我们可以对一系列数据同时进行处理:

Observable.just("救命啊", 1, true, 1.5f)
.subscribe(s -> "【观察者收到被观察者的消息】onNext:" + s));

介绍一个操作符:map

让我们来点刺激的。假如我想把我的签名拼接到"Hello, world!"的输出中,一个可行的办法是改变Observable:

Observable.just("Hello, world! -包青天")
.subscribe(s -> System.out.println(s));

这么做存在两个问题:

  • 当你有权限控制Observable时这么做是可行的,但不能保证每次都可以这样,因为如果你使用的是别人的函数库呢?
  • 如果项目中在多个地方使用此Observable,但只在某一个地方需要增加签名,这时怎么办?

你可能会想到,我们可以单独修改此Subscriber:

Observable.just("Hello, world!")
.subscribe(s -> System.out.println(s + " -包青天"));

用这个解决方案的话,虽然上面的问题解决了,但同样也存在一个重要的问题:

因为我希望Subscribers应尽可能的轻量级,而不要耦合任何的业务逻辑(比如对Observable发送的数据做再处理)。

从更概念化的层面上讲,Subscribers只是用于被动响应的,而不是主动发送或处理消息的。

接下来我们将介绍如何解决消息转换的难题:使用Operators。

Operators在消息发送者Observable(被观察者)和消息消费者Subscriber(观察者)之间起到操纵消息的作用。RxJava拥有大量的opetators,map()这个operator可以用来将已被发送的消息转换成另外一种形式:

Observable.just("Hello, world!")
.map(new Function<String, String>() {
@Override
public String apply(String s) throws Exception {
return s + " -包青天";
}
})
.subscribe(s -> System.out.println(s));

使用lambdas表达式后:

Observable.just("Hello, world!")
.map(s -> s + " -包青天")
.subscribe(s -> System.out.println(s));

很酷吧?这里的map()操作符本质上是一个用于转换消息对象的Observable。我们可以级联调用任意多个的map()函数,一层一层地将初始消息转换成Subscriber需要的数据形式。

对于 map 的更多用法

map()函数有趣的一点是:它不需要发送和原始的Observable一样的数据类型。

假如我的Subscriber不想直接输出原始的数据,而是想输出原始数据的hash值,可以这样写:

Observable.just("Hello, world!")
.map(s -> s.hashCode())
.subscribe(i -> System.out.println(Integer.toString(i)));

这样,我们的原始输入是字符串,但Subscriber最终收到的是Integer类型。

正如说过的,我们希望Subscriber做尽量少的工作,所以我们还可以把hash值转换成字符串的操作移动到一个新的map()函数中:

Observable.just("Hello, world!")
.map(s -> s.hashCode())
.map(i -> Integer.toString(i))
.subscribe(s -> System.out.println(s));

给力吧!我们的Observable和Subscriber完全还是原来的代码,我们只是根据不同的需求在中间添加了一些变换的操作。

类似的案例:

Observable.just(System.currentTimeMillis())
.map(time -> time + 1000 * 60 * 60)//改变时间的值
.map(time -> new SimpleDateFormat("HH:mm:ss", Locale.getDefault()).format(new Date(time)))
.subscribe(string -> Log.i("bqt", string));

对 rx 设计理念的理解

上面只是一个简单的例子,但其中有几个思想你需要理解:

第一:通过上面的Observable和Subscriber,你能完成任何你想做的事情,也就是说这是一个可以处理任何事情的通用的框架。

  • 你的Observable可以是一个数据库查询,Subscriber获得查询结果然后将其显示在屏幕上。
  • 你的Observable可以是屏幕上的一个点击,Subscriber响应该事件。
  • 你的Observable可以从网络上读取一个字节流,Subscriber将其写入本地磁盘中。

第二:Observable和Subscriber与它们之间的一系列转换步骤是相互独立的。

  • 我们可以在消息发送者Observable和消息消费者Subscriber之间加入任意个你想要的map()函数,这个系统是高度可组合的,它很容易对数据进行操纵。
  • 只要operators符合输入输出的数据类型,那么我可以得到一个无穷尽的调用链。

结合这两个概念,你可以看到一个有极大潜能的系统。并且我们还只是介绍了RxJava中的其中一个operator,实际上RxJava中还定义了大量的其他的operators,在你深入了解后,你会深深感叹:卧槽,你牛逼。

2018-9-18

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