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RxJava应用场景

android应用开发

前言

  • Rxjava由于其基于事件流的链式调用、逻辑简洁 & 使用简单的特点，深受各大 Android开发者的欢迎。
RxJava应用场景
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如果还不了解RxJava，请看文章：Android：这是一篇 清晰 & 易懂的Rxjava 入门教程
  • 今天，我将为大家带来 Rxjava的的基本使用 & 实际应用案例教学，即常见开发应用场景实现 ，并结合常用相关框架如Retrofit等，希望大家会喜欢。
    1. 本系列文章主要基于 Rxjava 2.0
    2. 接下来的时间，我将持续推出 Android中 Rxjava 2.0 的一系列文章，包括原理、操作符、应用场景、背压等等，有兴趣可以继续关注Carson_Ho的安卓开发笔记！！

RxJava应用场景
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目录 RxJava应用场景
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1. 简介 RxJava的简介如下
RxJava应用场景
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2. 基本使用
  • Rxjava的使用方式有两种：
    方式1：分步骤实现
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    方式2：基于事件流的链式调用
  • 具体使用
    请看文章Android RxJava：面向初学者的RxJava使用指南
3. 实际开发应用场景
  • RxJava的实际开发应用场景 与 其对应的操作符息息相关
  • 常见的RxJava实际开发应用场景有如下：
【RxJava应用场景】RxJava应用场景
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  • 下面，我将对每个实际开发应用场景进行实例讲解教学
    下面实例皆结合常用框架如 Retrofit 、 RxBinding、 RxBus等
3.1 网络请求轮询（无条件）
  • 需求场景
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  • 具体实现
    Android RxJava 实际应用讲解：（无条件）网络请求轮询
3.2 网路请求轮询（有条件）
  • 需求场景
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  • 具体实现
    Android RxJava 实际应用讲解：（有条件）网络请求轮询
3.3 网络请求出错重连
  • 需求场景
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  • 功能需求说明
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  • 功能逻辑
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  • 具体实现
    Android RxJava 实际应用讲解：网络请求出错重连（结合Retrofit）
3.4 网络请求嵌套回调
  • 背景
    需要进行嵌套网络请求：即在第1个网络请求成功后，继续再进行一次网络请求
    如 先进行 用户注册 的网络请求, 待注册成功后回再继续发送 用户登录 的网络请求
  • 冲突
    嵌套实现网络请求较为复杂，即嵌套调用函数
    下面展示的是结合 Retrofit 与 RxJava的基本用法，即未用操作符前
// 发送注册网络请求的函数方法 private void register() { api.register(new RegisterRequest()) .subscribeOn(Schedulers.io())//在IO线程进行网络请求 .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())//回到主线程去处理请求结果 .subscribe(new Consumer() { @Override public void accept(RegisterResponse registerResponse) throws Exception { Toast.makeText(MainActivity.this, "注册成功", Toast.LENGTH_SHORT).show(); login(); //注册成功, 调用登录的方法 } }, new Consumer() { @Override public void accept(Throwable throwable) throws Exception { Toast.makeText(MainActivity.this, "注册失败", Toast.LENGTH_SHORT).show(); } }); }// 发送登录网络请求的函数方法 private void login() { api.login(new LoginRequest()) .subscribeOn(Schedulers.io())//在IO线程进行网络请求 .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())//回到主线程去处理请求结果 .subscribe(new Consumer() { @Override public void accept(LoginResponse loginResponse) throws Exception { Toast.makeText(MainActivity.this, "登录成功", Toast.LENGTH_SHORT).show(); } }, new Consumer() { @Override public void accept(Throwable throwable) throws Exception { Toast.makeText(MainActivity.this, "登录失败", Toast.LENGTH_SHORT).show(); } }); }

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  • 解决方案
    结合 RxJava2中的变换操作符FlatMap（）实现嵌套网络请求
  • 具体实现
    Android RxJava 实际应用讲解：网络请求嵌套回调
3.5 从磁盘 / 内存缓存中 获取缓存数据
  • 需求场景
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  • 功能说明
    对于从磁盘 / 内存缓存中 获取缓存数据 的功能逻辑如下：
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  • 具体实现
    Android RxJava 实际应用讲解：从磁盘 / 内存缓存中 获取缓存数据
3.6 合并数据源
  • 需求场景
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  • 功能说明
    即，同时向2个数据源获取数据 -> 合并数据 -> 统一展示到客户端
  • 具体实现
    Android RxJava 实际应用讲解：合并数据源
3.7 联合判断
  • 需求场景
    需要同时对多个事件进行联合判断
    如，填写表单时，需要表单里所有信息（姓名、年龄、职业等）都被填写后，才允许点击 “提交” 按钮
  • 功能说明
    此处采用 填写表单 作为联合判断功能展示，即，表单里所有信息（姓名、年龄、职业等）都被填写后，才允许点击 “提交” 按钮
  • 具体实现
    Android RxJava 实际应用讲解：联合判断
3.8 线程控制（切换 / 调度 ）
  • 需求场景
    即，新开工作线程执行耗时操作；待执行完毕后，切换到主线程实时更新 UI
  • 具体实现
    Android RxJava：细说 线程控制（切换 / 调度 ）（含Retrofit实例讲解）
3.9 功能防抖
  • 需求场景
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  • 功能说明
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  • 具体实现
    Android RxJava 实际应用讲解：功能防抖
3.10 联想搜索优化
  • 需求场景
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  • 功能说明
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  • 具体实现
    Android RxJava 实际应用讲解：联想搜索优化
3.11 控制被观察者发送事件 & 观察者接收事件速度：背压
a. 背景
  • 观察者 & 被观察者 之间存在2种订阅关系：同步 & 异步。具体如下：
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  • 对于异步订阅关系，存在 被观察者发送事件速度 与观察者接收事件速度 不匹配的情况
    1. 发送 & 接收事件速度 = 单位时间内 发送&接收事件的数量
    2. 大多数情况，主要是 被观察者发送事件速度 ＞ 观察者接收事件速度

b. 冲突
  • 被观察者 发送事件速度太快，而观察者 来不及接收所有事件，从而导致观察者无法及时响应 / 处理所有发送过来事件的问题，最终导致缓存区溢出、事件丢失 & OOM
  • 如，点击按钮事件：连续过快的点击按钮10次，则只会造成点击2次的效果；
  • 解释：因为点击速度太快了，所以按钮来不及响应
  • 下面再举个例子：
    • 被观察者的发送事件速度 = 10ms / 个
    • 观察者的接收事件速度 = 5s / 个
    即出现发送 & 接收事件严重不匹配的问题
    Observable.create(new ObservableOnSubscribe() { // 1. 创建被观察者 & 生产事件 @Override public void subscribe(ObservableEmitter emitter) throws Exception {for (int i = 0; ; i++) { Log.d(TAG, "发送了事件"+ i ); Thread.sleep(10); // 发送事件速度：10ms / 个 emitter.onNext(i); }} }).subscribeOn(Schedulers.io()) // 设置被观察者在io线程中进行 .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) // 设置观察者在主线程中进行 .subscribe(new Observer() { // 2. 通过通过订阅（subscribe）连接观察者和被观察者@Override public void onSubscribe(Disposable d) { Log.d(TAG, "开始采用subscribe连接"); }@Override public void onNext(Integer value) {try { // 接收事件速度：5s / 个 Thread.sleep(5000); Log.d(TAG, "接收到了事件"+ value); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }}@Override public void onError(Throwable e) { Log.d(TAG, "对Error事件作出响应"); }@Override public void onComplete() { Log.d(TAG, "对Complete事件作出响应"); }});

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    • 结果
      由于被观察者发送事件速度 > 观察者接收事件速度，所以出现流速不匹配问题，从而导致OOM
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    c. 解决方案
    采用 背压策略
    • 具体实现
      Android ：全面解析RxJava 背压策略
    至此，关于RxJava常见的实际开发应用场景讲解完毕。
    4. 总结
    • 本文主要对 RxJava2 中常用的实际开发应用场景讲解进行了详细介绍，下面用1张图进行总结
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    • 接下来，我将持续推出 Android中 Rxjava 2.0 的一系列文章，包括原理、操作符、应用场景、背压等等 ，有兴趣可以继续关注Carson_Ho的安卓开发笔记！！
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