关于响应式编程ReactiveX，RxGo

news2024/12/23 10:39:39

ReactiveX，简称为 Rx，是一个异步编程的 API。与 callback（回调）、promise（JS 提供这种方式）和 deferred（Python 的 twisted 网络编程库就是使用这种方式）这些异步编程方式有所不同，Rx 是基于事件流的。这里的事件可以是系统中产生或变化的任何东西，在代码中我们一般用对象表示。在 Rx 中，事件流被称为 Observable（可观察的，被观察者）。事件流需要被 Observer（观察者）处理才有意义。

ReactiveX 是一个专注于异步编程与控制可观察数据（或者事件）流的API。它组合了观察者模式，迭代器模式和函数式编程的优秀思想。它是一套API，针对不同的编程语言会有不同的实现，比如 RxJS, RxJava, RxGo

ReactiveX官网：https://reactivex.io/

ReactiveX仓库：https://github.com/ReactiveX

RxGo 是 Rx 的 Go 语言实现。借助于 Go 语言简洁的语法和强大的并发支持（goroutine、channel），Rx 与 Go 语言的结合非常完美。

pipelines (官方博客：https://blog.golang.org/pipelines)是 Go 基础的并发编程模型。其中包含，fan-in——多个 goroutine 产生数据，一个goroutine 处理数据，fan-out——一个 goroutine 产生数据，多个 goroutine 处理数据，fan-inout——多个 goroutine 产生数据，多个 goroutine 处理数据。它们都是通过 channel 连接。RxGo 的实现就是基于 pipelines 的理念，并且提供了方便易用的包装和强大的扩展。

通常来说，Go写异步程序很容易，完全可以自己封装实现，而RxGo的封装更加标准化，遵循了 ReactiveX 规范，易于理解。

在这里插入图片描述

RxGo: https://github.com/ReactiveX/RxGo

go get -u github.com/reactivex/rxgo/v2

简单使用
func t1() {
	observable := rxgo.Just(1, 2, 3, 4, 5)()
	ch := observable.Observe()
	for item := range ch {
		fmt.Println(item.V)
	}
}

使用 RxGo 的一般流程如下：

  • 使用相关的 Operator 创建 Observable，Operator 就是用来创建 Observable 的。这些术语都比较难贴切地翻译，而且英文也很好懂，就不强行翻译了；
  • 中间各个阶段可以使用过滤操作筛选出我们想要的数据，使用转换操作对数据进行转换；
  • 调用 Observable 的Observe()方法，该方法返回一个<- chan rxgo.Item。然后for range遍历即可。

实际上rxgo.Item还可以包含错误。所以在使用时，我们应该做一层判断

func t2() {
	observable := rxgo.Just(1, 2, errors.New("unknown"), 4, 5)()
	ch := observable.Observe()
	for item := range ch {
		if item.Error() {
			fmt.Println("Error:", item.E)
		} else {
			fmt.Println(item.V)
		}
	}
}

除了使用for range之外，我们还可以调用 Observable 的ForEach()方法来实现遍历。ForEach()接受 3 个回调函数：

  • NextFunc：类型为func (v interface {})，处理数据；
  • ErrFunc：类型为func (err error)，处理错误；
  • CompletedFunc：类型为func ()，Observable 完成时调用。
func t3() {
	observable := rxgo.Just(1, 2, 3, 4, 5)()
	<-observable.ForEach(func(v interface{}) {
		fmt.Println("onNext:", v)
	}, func(err error) {
		fmt.Println("onError:", err)
	}, func() {
		fmt.Println("onComplete")
	})
}

onNext: 1
onNext: 2
onNext: 3
onNext: 4
onNext: 5
onComplete

ForEach()实际上是在 goroutine 里执行的，它返回一个接收通知的 channel。当 Observable 数据发送完毕时，该 channel 会关闭。所以如果要等待ForEach()执行完成，我们需要使用<-。上面的示例中如果去掉<-，可能就没有输出了，因为主 goroutine 结束了，整个程序就退出了。

创建 Observable

上面使用最简单的方式创建 Observable：直接调用Just()方法传入一系列数据。下面再介绍几种创建 Observable 的方式。

Create

传入一个[]rxgo.Producer的切片，其中rxgo.Producer的类型为func(ctx context.Context, next chan<- Item)。我们可以在代码中调用rxgo.Of(value)生成数据，rxgo.Error(err)生成错误，然后发送到next通道中：

func t4() {
	observable := rxgo.Create([]rxgo.Producer{
		func(ctx context.Context, next chan<- rxgo.Item) {
			next <- rxgo.Of(1)
		},
		func(ctx context.Context, next chan<- rxgo.Item) {
			next <- rxgo.Of(2)
			next <- rxgo.Error(errors.New("unknown"))
			next <- rxgo.Of(4)
			next <- rxgo.Of(5)
		},
	})
	<-observable.ForEach(func(v interface{}) {
		fmt.Println("onNext:", v)
	}, func(err error) {
		fmt.Println("onError:", err)
	}, func() {
		fmt.Println("onComplete")
	})
}
FromChannel

直接从一个已存在的<-chan rxgo.Item对象中创建 Observable：

func t5() {
	ch := make(chan rxgo.Item) // no buffer
	go func() {
		for i := 1; i <= 5; i++ {
			ch <- rxgo.Of(i)
		}
		close(ch)
	}()

	observable := rxgo.FromChannel(ch)
	<-observable.ForEach(func(v interface{}) {
		fmt.Println("onNext:", v)
	}, func(err error) {
		fmt.Println("onError:", err)
	}, func() {
		fmt.Println("onComplete")
	})
}

注意：通道需要手动调用close()关闭，上面Create()方法内部rxgo自动帮我们执行了这个步骤。

Interval

以传入的时间间隔生成一个无穷的数字序列，从 0 开始

func t6() {
	observable := rxgo.Interval(rxgo.WithDuration(3 * time.Second))
	for item := range observable.Observe() {
		fmt.Println(item.V)
	}
}
Range

生成一个范围内的数字，达到最大值就结束，不包含右值

func t7() {
	observable := rxgo.Range(0, 5)
	for item := range observable.Observe() {
		fmt.Println(item.V)
	}
}
Repeat

每隔指定时间，重复一次该序列，一共重复指定次数：

func t8() {
	observable := rxgo.Just(1, 2, 3)()
	// 每隔指定时间，重复一次该序列，一共重复指定次数
	observable = observable.Repeat(5, rxgo.WithDuration(5*time.Second))
	for item := range observable.Observe() {
		fmt.Println(item.V)
	}
}
Start

可以给Start方法传入[]rxgo.Supplier作为参数，它可以包含任意数量的rxgo.Supplier类型。rxgo.Supplier的底层类型为 func(ctx context.Context) Item

func t9() {
	observable := rxgo.Start([]rxgo.Supplier{
		func(ctx context.Context) rxgo.Item {
			return rxgo.Of(1)
		},
		func(ctx context.Context) rxgo.Item {
			return rxgo.Of(2)
		},
		func(ctx context.Context) rxgo.Item {
			return rxgo.Of(3)
		},
	})
	for item := range observable.Observe() {
		fmt.Println(item.V)
	}
}
Observable 分类

根据数据在何处生成，Observable 被分为 Hot 和 Cold 两种类型（类比热启动和冷启动）。数据在其它地方生成的被成为 Hot Observable。相反，在 Observable 内部生成数据的就是 Cold Observable。

使用上面介绍的方法创建的实际上都是 Hot Observable。

ch := make(chan rxgo.Item)
go func() {
    for i := 0; i < 3; i++ {
        ch <- rxgo.Of(i)
    }
    close(ch)
}()

observable := rxgo.FromChannel(ch)

for item := range observable.Observe() {
    fmt.Println(item.V)
}

for item := range observable.Observe() {
    fmt.Println(item.V)
}

上面创建的是 Hot Observable。但是有个问题，第一次Observe()消耗了所有的数据，第二个就没有数据输出了。

而 Cold Observable 就不会有这个问题，因为它创建的流是独立于每个观察者的。即每次调用Observe()都创建一个新的 channel。我们使用Defer()方法创建 Cold Observable，它的参数与Create()方法一样。

Defer
func t10() {
	// Defer does not create the Observable until the observer subscribes,
	// and creates a fresh Observable for each observer.
	//
	// Cold Observable: 也就是在 subscribe 的时候才去生产数据流；
	// 与之相反的是 Hot Observable，也就是在创建 Observable 的时候就同时创建了数据流，
	// 这样第一次 subscribe 的时候就把数据消耗完了，再次 subscribe 是没有数据的，前面的
	// 例子都是 Hot Observable.
	observable := rxgo.Defer([]rxgo.Producer{func(_ context.Context, ch chan<- rxgo.Item) {
		for i := 0; i < 3; i++ {
			ch <- rxgo.Of(i)
		}
	}})

	// 有数据
	for item := range observable.Observe() {
		fmt.Println(item.V)
	}
	// 有数据
	for item := range observable.Observe() {
		fmt.Println(item.V)
	}
}

0
1
2
0
1
2
可连接的 Observable

可连接的（Connectable）Observable 对普通的 Observable 进行了一层组装。调用它的Observe()方法时并不会立刻产生数据。使用它，我们可以等所有的观察者都准备就绪了（即调用了Observe()方法）之后，再调用其Connect()方法开始生成数据。我们通过两个示例比较使用普通的 Observable 和可连接的 Observable 有何不同。

普通的：

func t11() {
	ch := make(chan rxgo.Item)
	go func() {
		for i := 1; i <= 3; i++ {
			ch <- rxgo.Of(i)
		}
		close(ch)
	}()

	// 普通的 Observable，只要有一个观察者注册成功就会释放数据
	observable := rxgo.FromChannel(ch)

	// 注册观察者1
	observable.DoOnNext(func(i interface{}) {
		fmt.Printf("First observer: %d\n", i)
	})

	time.Sleep(3 * time.Second)
	fmt.Println("before subscribe second observer")

	// 注册观察者2
	observable.DoOnNext(func(i interface{}) {
		fmt.Printf("Second observer: %d\n", i)
	})

	time.Sleep(3 * time.Second)
}

上例中我们使用DoOnNext()方法来注册观察者。由于DoOnNext()方法是异步执行的，所以为了等待结果输出，在最后增加了一行time.Sleep。运行：

First observer: 1
First observer: 2
First observer: 3
before subscribe second observer

由输出可以看出，注册第一个观察者之后就开始产生数据了。

我们通过在创建 Observable 的方法中指定rxgo.WithPublishStrategy()选项就可以创建可连接的 Observable：

func t12() {
	ch := make(chan rxgo.Item)
	go func() {
		for i := 1; i <= 3; i++ {
			ch <- rxgo.Of(i)
		}
		close(ch)
	}()

	// 可连接的 Observable
	observable := rxgo.FromChannel(ch, rxgo.WithPublishStrategy())

	// 注册观察者1
	observable.DoOnNext(func(i interface{}) {
		fmt.Printf("First observer: %d\n", i)
	})

	time.Sleep(3 * time.Second)
	fmt.Println("before subscribe second observer")

	// 注册观察者2
	observable.DoOnNext(func(i interface{}) {
		fmt.Printf("Second observer: %d\n", i)
	})

	// 通知 Observable，意味着所有的观察者已经注册完毕，才开始释放数据
	// 另外，可连接的 Observable 是 Cold Observable，即每个观察者都会收到一份相同的拷贝。
	observable.Connect(context.Background())

	time.Sleep(5 * time.Second)

	fmt.Println("over.")
}

before subscribe second observer
Second observer: 1
First observer: 1
First observer: 2
First observer: 3
Second observer: 2
Second observer: 3
over.

上面是等两个观察者都注册之后，并且手动调用了 Observable 的Connect()方法才产生数据。而且可连接的 Observable 有一个特性：它是 Cold Observable ！！！，即每个观察者都会收到一份相同的拷贝。

其他常用操作符
Map

转换操作符，Map()方法简单修改它收到的rxgo.Item然后发送到下一个阶段（转换或过滤）。Map()接受一个类型为func (context.Context, interface{}) (interface{}, error)的函数。第二个参数就是rxgo.Item中的数据，返回转换后的数据。如果出错，则返回错误。

func t13() {
	observable := rxgo.Just(1, 2, 3)()
	// Map 转换或者过滤
	// 如果出现一个 error，整个数据流都是无效的
	observable = observable.Map(func(ctx context.Context, v interface{}) (interface{}, error) 	  {
		// vv := v.(int)
		// if vv%2 == 0 {
		// 	return vv * 2, nil
		// } else {
		// 	return vv, errors.New("Error")
		// }

		return v.(int) * 2, nil
	}).Map(func(ctx context.Context, v interface{}) (interface{}, error) {
		return v.(int) + 1, nil
	})

	for item := range observable.Observe() {
		fmt.Println(item.V)
	}
}
Marshal

Marshal对经过它的数据进行一次Marshal。这个Marshal可以是json.Marshal/proto.Marshal，甚至我们自己写的Marshal函数。它接受一个类型为func(interface{}) ([]byte, error)的函数用于对数据进行处理。

type User struct {
	Name string `json:"name"`
	Age  int    `json:"age"`
}

func t14() {
	observable := rxgo.Just(
		User{
			Name: "dj",
			Age:  18,
		},
		User{
			Name: "jw",
			Age:  20,
		},
	)()

	observable = observable.Marshal(json.Marshal)

	for item := range observable.Observe() {
		fmt.Println(string(item.V.([]byte)))
	}
}
Unmarshal
func t15() {
	observable := rxgo.Just(
		`{"name":"dj","age":18}`,
		`{"name":"jw","age":20}`,
	)()

	observable = observable.Map(func(_ context.Context, i interface{}) (interface{}, error) {
		return []byte(i.(string)), nil
	}).Unmarshal(json.Unmarshal, func() interface{} {
		return &User{}
	})

	for item := range observable.Observe() {
		fmt.Println(item.V)
	}
}
Buffer

Buffer按照一定的规则收集接收到的数据，然后一次性发送出去（作为切片），而不是收到一个发送一个。有 3 种类型的Buffer：

  • BufferWithCount(n)：每收到n个数据发送一次，最后一次可能少于n个；
  • BufferWithTime(n)：发送在一个时间间隔n内收到的数据；
  • BufferWithTimeOrCount(d, n)：收到n个数据，或经过d时间间隔，发送当前收到的数据。
func t16() {
	observable := rxgo.Just(1, 2, 3, 4)().BufferWithCount(3)
	for item := range observable.Observe() {
		fmt.Println(item.V) // item.V 此时是切片类型
	}
}

[1 2 3]
[4]
GroupBy

GroupBy根据传入一个 Hash 函数，为每个不同的结果分别创建新的 Observable。换句话说，GroupBy生成一个数据类型为 Observable 的 Observable。

func t17() {
	count := 3

	observable := rxgo.Range(0, 10).GroupBy(count, func(item rxgo.Item) int {
		return item.V.(int) % count
	}, rxgo.WithBufferedChannel(10))

	for subObservable := range observable.Observe() {
		fmt.Println("New observable:")

		for item := range subObservable.V.(rxgo.Observable).Observe() {
			fmt.Printf("item: %v\n", item.V)
		}
	}
}

New observable:
item: 0
item: 3
item: 6
item: 9
New observable:
item: 1
item: 4
item: 7
New observable:
item: 2
item: 5
item: 8

注意rxgo.WithBufferedChannel(10)的使用，由于我们的数字是连续生成的，依次为 0->1->2->…->9->10。而 Observable 默认是惰性的，即由Observe()驱动。内层的Observe()在返回一个 0 之后就等待下一个数，但是下一个数 1 不在此 Observable 中。所以会陷入死锁。使用rxgo.WithBufferedChannel(10)，设置它们之间的连接 channel 缓冲区大小为 10，这样即使我们未取出 channel 里面的数字，上游还是能发送数字进来。

并行操作

默认情况下，这些转换操作都是串行的，即只有一个 goroutine 负责执行转换函数。我们也可以使用rxgo.WithPool(n)选项设置运行n个 goroutine，或者rxgo.WitCPUPool()选项设置运行与逻辑 CPU 数量相等的 goroutine。

func t18() {
	observable := rxgo.Range(1, 20)

	observable = observable.Map(func(_ context.Context, i interface{}) (interface{}, error) {
		time.Sleep(time.Duration(rand.Int31()))
		return i.(int)*2 + 1, nil
	}, rxgo.WithCPUPool())

	for item := range observable.Observe() {
		fmt.Println(item.V)
	}
}

由于是并行，所以输出顺序就不确定了。为了让不确定性更明显一点，我在代码中加了一行time.Sleep。

Filter

Filter()接受一个类型为func (i interface{}) bool的参数，通过的数据使用这个函数断言，返回true的将发送给下一个阶段。否则，丢弃。

func t19() {
	observable := rxgo.Range(1, 10)

	observable = observable.Filter(func(i interface{}) bool {
		return i.(int)%2 == 0
	})

	for item := range observable.Observe() {
		fmt.Println(item.V)
	}
}
ElementAt

ElementAt()只发送指定索引的数据，如ElementAt(2)只发送索引为 2 的数据，即第 3 个数据。

func t20() {
	observable := rxgo.Just(0, 1, 2, 3, 4)().ElementAt(2)

	for item := range observable.Observe() {
		fmt.Println(item.V)
	}
}
Debounce

Debounce()比较有意思，它收到数据后还会等待指定的时间间隔，后续间隔内没有收到其他数据才会发送刚开始的数据。

func t21() {
	ch := make(chan rxgo.Item)

	go func() {
		ch <- rxgo.Of(1)
		time.Sleep(2 * time.Second)
		ch <- rxgo.Of(2)
		ch <- rxgo.Of(3)
		time.Sleep(2 * time.Second)
		close(ch)
	}()

	observable := rxgo.FromChannel(ch).Debounce(rxgo.WithDuration(1 * time.Second))
	for item := range observable.Observe() {
		fmt.Println(item.V)
	}
}

上面示例，先收到 1，然后 2s 内没收到数据，所以发送 1。接着收到了数据 2，由于马上又收到了 3，所以 2 不会发送。收到 3 之后 2s 内没有收到数据，发送了 3。所以最后输出为 1，3。

Distinct

Distinct()会记录它发送的所有数据，它不会发送重复的数据。由于数据格式多样，Distinct()要求我们提供一个函数，根据原数据返回一个唯一标识码（有点类似哈希值）。基于这个标识码去重。

func t22() {
	observable := rxgo.Just(1, 2, 2, 3, 3, 4, 4)().
		Distinct(func(_ context.Context, i interface{}) (interface{}, error) {
			return i, nil
		})
	for item := range observable.Observe() {
		fmt.Println(item.V)
	}
}
Skip

跳过前面若干个数据

func t23() {
	observable := rxgo.Just(1, 2, 3, 4, 5)().Skip(2)
	for item := range observable.Observe() {
		fmt.Println(item.V)
	}
}
Take

只取前面若干个数据

func t24() {
	observable := rxgo.Just(1, 2, 3, 4, 5)().Take(2)
	for item := range observable.Observe() {
		fmt.Println(item.V)
	}
}
选项 rxgo.Option

rxgo 提供的大部分方法的最后一个参数是一个可变长的选项类型。这是 Go 中特有的、经典的选项设计模式。我们前面已经使用了：

  • rxgo.WithBufferedChannel(10)：设置 channel 的缓存大小；
  • rxgo.WithPool(n) / rxgo.WithCpuPool()：使用多个 goroutine 执行转换操作；
  • rxgo.WithPublishStrategy()：使用发布策略，即创建可连接的 Observable。

除此之外，rxgo 还提供了很多其他选项。

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分布式事务 - seata 一、本地事务与分布式事务 1.1、本地事务 本地事务&#xff0c;也就是传统的单机事务。在传统数据库事务中&#xff0c;必须要满足四个原则&#xff08;ACID&#xff09;。 1.2、分布式事务 分布式事务&#xff0c;就是指不是在单个服务或单个数据库架构…
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【LeetCode刷题-滑动窗口】--567.字符串的排列

【LeetCode刷题-滑动窗口】--567.字符串的排列

567.字符串的排列 方法&#xff1a;滑动窗口 由于排列不会改变字符串中每个字符的个数&#xff0c;所以只有当两个字符串每个字符的个数均相等时&#xff0c;才是另一个字符串的排列 根据这一性质&#xff0c;记s1的长度为n&#xff0c;遍历s2中的每个长度为n的子串&#xff…
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JVM虚拟机：垃圾回收器ZGC和Shenandoah算法

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随着计算机技术的不断发展，内存管理成为了一个重要的话题。垃圾回收是一种自动内存管理技术，它可以自动地回收不再使用的内存，从而减少内存泄漏和程序崩溃的风险。在Java等高级编程语言中，垃圾回收器是必不可少的组件。近年来，ZGC和Shenandoah算法作为新一代的垃圾回收器，…
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flutter跨端开发for Web、Windows QA （持续补充中）

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flutter跨端开发for Web、Windows Q&A Q1 开发环境运行web 解决跨域问题 问题描述 : 常见于本地调试项目 本地项目 10.125.10 如图所示 请求项目接口 解决方案&#xff1a; 开发环境运行web 解决跨域问题 flutter run -d chrome --web-browser-flag "--disable-web-s…
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