1.基础概念介绍

1.1 观察者模式

观察者模式，其实对于Android开发者而言，并不陌生，button的setOnClickListener，就是一个典型的观察者模式。控件button是被观察者，它产生一个事件(点击)，观察者OnClickListener接收到，做出相应的处理，而setOnClickListener就是订阅者，它将两者连接起来

以上面为例，观察者模式需要具备的三个角色：被观察者，观察者，事件，一个动作：订阅

角色	作用	类别
被观察者（Observable）	产生事件	控件
观察者（Observer）	接收事件，并给出响应动作	OnClickListener
订阅（Subscribe）	连接 被观察者 & 观察者	setOnClickListener
事件（Event）	被观察者 & 观察者 沟通的载体	控件被点击

1.2 函数响应式编程

在第一次接触这些词的时候，我满脑子的问号，看官方文档也是云山雾里的。后来我翻看了各种文档，说一下我对这些词的理解：

• 响应式编程(Reactive Programming RP)：万物皆可视为数据流,比如：用户的操作，网络数据，某个代码状态变更

• 函数式编程(Functional Programming FP)：将逻辑抽象为旧数据如何映射为新数据。(比如rx或者kotlin里的各种操作符)

• 函数响应式编程(Reactive Functional Programming RFP)： 将数据流的各种操作(创建，结合，过滤等)抽象为函数(操作符)，使得数据流可以自由的组合这些函数实现各种数据流的映射

推荐文章:

• 那些年我们错过的响应式编程

• 什么是函数式编程思维

1.3 Rxjava

ReactiveX是Reactive Extensions的缩写，一般简写为Rx，Rx是一个编程模型，目标是提供一致的编程接口，帮助开发者更方便的处理异步数据流。Rx的大部分语言库由ReactiveX这个组织负责维护，比较流行的有RxJava/RxJS/Rx.NET，社区网站是 reactivex.io。

ReactiveX.io给的定义是，Rx是基于观察者模式的实现了异步编程接口，ReactiveX结合了观察者模式、迭代器模式和函数式编程的精华。Rxjava则是Reactive Extensions的java实现

简单说，Rxjava是函数响应式编程思想的一种体现，基于观察者模式实现的一种异步编程接口。

原理是: 被观察者 （Observable） 通过 订阅（Subscribe） 按顺序发送数据 给观察者 （Observer）， 观察者（Observer） 按顺序接收事件 & 作出对应的响应动作。

特点:

• 操作符丰富

• 支持背压

• 支持线程切换操作

• 学习成本和上手难度较高

1.4 Flow

Flow是kotlin提供的一个工具( kotlinx 包下的组件)，它也是函数响应式编程(RFP)思想的一种体现，也是使用的观察者模式，但拥有尽可能简单的设计， 对 Kotlin 以及协程友好且遵从结构化并发。

特点:

• 支持线程(协程)

• 跟协程绑定的比较多

• 支持背压

• 操作符和rx整体来说差不多

• 学习成本低(前提是得会协程)

1.5 LiveData

LiveData 是 androidx 包下的组件，是 Android 生态中一个的简单的生命周期感知型容器。与常规的可观察类不同,LiveData 具有生命周期感知能力，它遵循其他应用组件（如 Activity、Fragment 或 Service）的生命周期。
这种感知能力可确保 LiveData 仅更新处于活跃生命周期状态的应用组件观察者。

特点:

• 可以感知生命周期

• 只能在主线程更新数据

• 不支持背压

• 不支持防抖

• 没有操作符

关于更多LiveData的使用和源码，可以看我之前的文章: JetPack框架组件2——liveData的使用和源码分析

2.Hello Word

同button的setOnClickListener一样，RxJava和kotlin flow 都是基于观察者模型实现的编程接口。所以和button的setOnClickListener使用类似，即:

• 实现被观察者(button)

• 实现观察者(OnClickListener)

• 注册(setOnClickListener)

• 被观察者发出事件，观察者接受到(点击)

2.1 Hello Rxjava

实现被观察者observable

// 1. 创建被观察者 Observable 对象
val observable = Observable.create( object : ObservableOnSubscribe<String> {
    // create() 是 RxJava 最基本的创造事件序列的方法

    //2.在复写的subscribe（）里定义需要发送的事件
    override fun subscribe(emitter: ObservableEmitter<String>) {
        // 通过 ObservableEmitter类对象产生事件并通知观察者

        // ObservableEmitter类介绍
        // a. 定义：事件发射器
        // b. 作用：定义需要发送的事件 & 向观察者发送事件
        emitter.onNext("hello rxjava")//发送事件
        emitter.onComplete()//发送完成事件
    }
})

实现观察者observer

// 1. 创建观察者 （Observer ）对象
val observer =  object : Observer<String> {
    // 2. 创建对象时通过对应复写对应事件方法 从而 响应对应事件

    override fun onSubscribe(d: Disposable) {
        Log.d(TAG, "开始采用subscribe连接")
    }

    override fun onNext(t: String) {
        Log.d(TAG, "对Next事件作出响应: $t")
    }

    override fun onError(e: Throwable) {
        Log.d(TAG, "对Error事件作出响应")
    }

    override fun onComplete() {
        Log.d(TAG, "对Complete事件作出响应")
    }
}

注册

observable.subscribe(observer)

执行结果

原理

这一块源码的实现，感兴趣可以看我之前的博客:Android之Rxjava2.X 9————Rxjava源码阅读1

其实Rxjava上面部分源码的实现很简单,一句话概括

使用Observable.create创建时，需要传入的ObservableOnSubscribe接口中的subscribe方法参数，这个参数是用来发射数据.它其实是Observer的包装类

源码核心逻辑

public final class ObservableCreate<T> extends Observable<T> {
    @Override
    protected void subscribeActual(Observer<? super T> observer) {
        CreateEmitter<T> parent = new CreateEmitter<T>(observer);
        observer.onSubscribe(parent);

        try {
            //source即为ObservableOnSubscribe
            source.subscribe(parent);
        } catch (Throwable ex) {
            Exceptions.throwIfFatal(ex);
            parent.onError(ex);
        }    
    }    
}

通过源码也可以看出来，当完成observable.subscribe(observer)时，observable才可以发送数据

更简洁的写法

Observable
    .just("hello rxjava") //构造简单的Observable方法
    .subscribe { Log.d(TAG, "$it") } //可以只实现onNext方法
    
    //日志:hello rxjava

2.2 Hello Flow

实现被观察者flow

val flow: Flow<String> = flow { // 流构建器
    emit("hello flow") // 发送下一个值
}

实现观察者flowCollector

val flowCollector: FlowCollector<String> = FlowCollector {
    Log.d(TAG, "$it")
}

注册

注意，flow是存在suspend标识，所以必须运行在协程中

GlobalScope.launch{
    flow.collect(flowCollector)
}

执行结果

原理

看了flow的原理，其实和rxjava类似。flow创建,传入的FlowCollector接口，其实也是flowCollector进行包装后的对象

public abstract class AbstractFlow<T> : Flow<T>, CancellableFlow<T> {

    public final override suspend fun collect(collector: FlowCollector<T>) {
        val safeCollector = SafeCollector(collector, coroutineContext)
        try {
            collectSafely(safeCollector)
        } finally {
            safeCollector.releaseIntercepted()
        }
    }
 }

一般写法

flow {
    emit("hello flow") // 发送下一个值
}.collect{
    Log.d(TAG, "$it")
}
//日志: MainActivity: hello flow

是否可以类似Rxjava那也，也可以发射开始，发射结束，error等状态的回调。这个是可以的

• onStart：数据流开始发射

• onEach：数据流中的每一个数据发射时的回调

• onCompletion：数据流结束发射

• onEmpty：当数据流中没有发射任何数据时

• catch: 发生异常

flow {
    emit(1)
    emit(2)
    emit(3)
    emit(4)
}.catch { e ->
    // 发生了异常。显示异常信息
    Log.d(TAG, "加载错误: $e")
}.onEmpty {
    // 空白数据
    Log.d(TAG,"什么数据都没有")
}.onStart {
    Log.d(TAG,"正在加载中")
}.onEach {
    Log.d(TAG,"开始处理 $it")
}.onCompletion { e->
    if(e == null){
        Log.d(TAG,"加载结束 $it")
    }else{
        Log.d(TAG,"加载失败 $e")
    }

}.collect {
    Log.d(TAG,"加载成功 $it")
    println(it)
}

3.进阶

3.1 线程切换

3.1.1 Rxjava的线程切换

Rxjava的线程操作功能符号有两个：

• subscribeOn() 指定被观察者的线程，有一点需要注意就是如果多次调用此方法，只有第一次有效。

• observerOn() 指定观察者的线程，每指定一次就会生效一次。

subscribeOn

Observable
    .create<Int> {
        Log.e(TAG, "threadName:" + Thread.currentThread().getName());
        it.onNext(1);
    }.subscribeOn(Schedulers.newThread())
    .subscribe { Log.d(TAG, "$it") }

observerOn()

Observable.fromIterable(listOf(0, 1, 2, 3, 4)) //根据list快速创建一组Observable
    .map { //转化操作符
        Log.d(TAG, "subscribeOn threadName: ${Thread.currentThread().name} it = $it"  )
        return@map it * 10
    }.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
    .subscribeOn(Schedulers.newThread())
    .subscribe {
        Log.d(TAG, "observerOn threadName: ${Thread.currentThread().name}")
        Log.d(TAG, "onNext: $it")
    }

3.1.2 flow的线程切换

flow的线程操作符只有flowOn

flowOn介绍：

• 操作符对上游范围有效, 范围是指两个flowOn之间, 如果只有一个flowOn,则上游全部有效

• 最后一个flowOn后的操作所在线程与当前整个flow所在的线程池相同

(0..4).asFlow()
    .onStart { Log.d(TAG, "flow start threadName: ${Thread.currentThread().name}"  )}
    .flowOn(Dispatchers.IO)
    .map {
        // 运行在 dispatcher2
        Log.d(TAG, "map threadName: ${Thread.currentThread().name} it = $it"  )
        it * 10
    }
    .flowOn(Dispatchers.Main)
    .collect {
        // 运行的协程取决于整个 flow 在哪个协程调用
        Log.d(TAG, "collect ${Thread.currentThread().name} it = $it"  )
        println(it)
    }

3.2 背压

3.2.1 背压介绍

针对的场景:

Observable.create(ObservableOnSubscribe<Int> {
    var i = 0
    while (true) {
        i++
        it.onNext(i)
    }
})
.subscribeOn(Schedulers.newThread())
.observeOn(Schedulers.newThread())
.subscribe {
    Thread.sleep(5000);
    Log.d(TAG, "onNext: $it")
}

在异步订阅的(比如网络请求)，被观察者发生事件的速度太快，观察者来不及接受所有的事件，从而缓存区中的事件越积越多，最终导致缓存区溢出，事件丢失并OOM

定义

Backpressure，也称为Reactive Pull，就是下游需要多少（具体是通过下游的request请求指定需要多少），上游就发送多少。

作用

在异步场景中，被观察者发送事件速度远快于观察者的处理速度的情况下，一种告诉上游的被观察者降低发送速度的策略

背压策略的原理

• 对于观察者：响应式拉取，即观察者根据自己的实际需求接受事件

• 对于被观察者:反馈控制，即被观察者根据观察者的接受能力，从而控制发送事件的速度

• 对于缓存区：对超出缓存区大小的事件进行丢弃，保留，报错。

3.2.2 Rxjava中背压的使用

在Rxjava中，如果需要使用背压，需要使用Observable(被观察者)的另一种实现：Flowable。

Flowable的特点:

• 对应的观察者变为Subscribe

• 所有操作符强制支持背压

• 默认的缓存区的大小为：128。缓存区使用队列存放事件

Flowable的能力

• request()可以控制observer(观察者)接受事件的速度

• requested()可以控制Observable(被观察者)发送事件的速度

• 背压策略:处理缓存区的逻辑

下面以异步订阅为例，讲解这三个能力的使用，更详细的使用以及同步订阅的处理，参考我的博文

Android之Rxjava2.X 8————Rxjava 背压策略

request()

@SuppressLint("CheckResult")
fun backpressure(){
    Flowable.create(FlowableOnSubscribe<Int> {
        Log.d(TAG, "发送事件 1");
        it.onNext(1);
        Log.d(TAG, "发送事件 2");
        it.onNext(2);
        Log.d(TAG, "发送事件 3");
        it.onNext(3);
        Log.d(TAG, "发送事件 4");
        it.onNext(4);
        Log.d(TAG, "发送完成");
        it.onComplete();
    },BackpressureStrategy.ERROR)
        .subscribeOn(Schedulers.io())
        .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
        .subscribe(object : Subscriber<Int> {
            override fun onSubscribe(s: Subscription?) {
                s?.request(3)
            }

            override fun onNext(t: Int?) {
                Log.d(TAG, "接收到了事件 $t");
            }

            override fun onError(t: Throwable?) {
                Log.d(TAG, "onError $t");
            }

            override fun onComplete() {
                Log.d(TAG, "onComplete ");
            }

        })

注意点:

1. 如果未设置request，则默认未接收

2. 观察者不接收事件的情况下，被观察者继续发送事件 & 存放到缓存区，再按需求取出

3. 超出缓存区的数据，会按照策略进行处理

requested()

异步订阅下，**requested()**反向控制Observable

Flowable.create(
    FlowableOnSubscribe<Int> {
        // 被观察者一共需要发送500个事件
        for (i in 0..500) {
            var flag = false;
            // 若requested() == 0则不发送
            while (it.requested() == 0L) {
                if (!flag) {
                    Log.d(TAG, "不再发送");
                    flag = true;
                }
            }

            // requested() ≠ 0 才发送
            Log.d(TAG, "发送了事件" + i + "，观察者可接收事件数量 = " + it.requested());
            it.onNext(i);
        }
    },
    BackpressureStrategy.ERROR)
    .subscribeOn(Schedulers.io())
    .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
    .subscribe(object : Subscriber<Int> {
        override fun onSubscribe(s: Subscription?) {
            subscription = s
        }

        override fun onNext(t: Int?) {
            Log.d(TAG, "接收到了事件 $t");
        }

        override fun onError(t: Throwable?) {
            Log.d(TAG, "onError $t");
        }

        override fun onComplete() {
            Log.d(TAG, "onComplete ");
        }

    })

背压策略

目前rxjava有5种策略

• BackpressureStrategy.ERROR 超出缓存区，抛出异常

• BackpressureStrategy.MISSING 提示缓存区满了

• BackpressureStrategy.BUFFER 缓存区大小设置成无限大

• BackpressureStrategy.DROP 超过缓存区大小（128）的事件丢弃

• BackpressureStrategy.LATEST 只保存最新（最后）事件，超过缓存区大小（128）的事件丢弃（即如果发送了150个事件，缓存区里会保存129个事件（第1-第128 + 第150事件））

3.2.3 flow中背压的使用

flow的操作符很简单，使用一个操作符解决:

buffer(capity, onBufferOver)

• capity 缓存的大小

• onBufferOverflow 缓存超出的策略

同时给予buffer衍生了一系列背压相关的操作符

• conflate(): 只取最新的数据，等价 buffer(0, DROP_OLDEST)，即不缓存数据，直接取最新数据的处理

• collectLatest()：类似conflate，但是不会直接用新数据覆盖老数据，而是每一个都会被处理，只不过如果前一个还没被处理完后一个就来了的话，处理前一个数据的逻辑就会被取消。

• mapLatest：同理 collectLatest

• flatMapLatest：同理 collectLatest

flow {
    (1..500).forEach {
        delay(100)
        println("emit: $it, ${System.currentTimeMillis()}, ${Thread.currentThread().name}")
        emit(it)
    }
}
    .buffer(capacity = 128, onBufferOverflow = BufferOverflow.DROP_OLDEST)
    .collect {
        delay(500)
        Log.d(TAG, "接收到了事件 $it");
    }

采用了DROP_OLDEST策略，此时当缓冲区超出处理速度时，就会丢弃老数据

3.3 flow拓展

冷流：即下游无消费行为时，上游不会产生数据，只有下游开始消费，上游才从开始产生数据。

热流：即无论下游是否有消费行为，上游都会自己产生数据

3.3.1一般flow

一般的flow，仅有一个观察者。冷流

//构建
val testFlow = flow<String>{
    emit("hello")
    emit("flow")
}

//接收
coroutineScope.launch{
    testFlow.collect{ value->
        println(value)
    }
}

//打印
hello
flow

3.3.2 stateFlow

• 有状态的FLow 可以有多个观察者，热流

• 需要时传入初始值， initialState

• 常用作与UI相关的数据观察，类比LiveData

//创建
val uiState=MutableStateFlow(Result.Loading)

//监听
coroutineScope.launch{
    uiState.collect{ value->
        println(value)
    }
}

//赋值
uiState.value=Result.Sucess

//打印结果
Result.Loading
Result.Sucess

3.3.3 sharedFlow

• 升级版StateFloe，有多个观察者，热流，无需初始值

有三个参数值

• replay - 重播给新订阅者的值的数量（不能为负，默认为零）

• extraBufferCapacity - 除了replay之外缓冲的值的数量。 当有剩余缓冲区空间时， emit不会挂起（可选，不能为负，默认为零）

• onBufferOverflow - 配置缓冲区溢出的操作（可选，默认为暂停尝试发出值）

//创建
val signEvent=MutableSharedFlow <String> ()

//监听
coroutineScope.launch{
    signEvent.collect{ value->
        println(value)
    }
}
//赋值
signEvent.tryEmit("hello")
signEvent.tryEmit("shared flow")

//打印结果
hello
shared flo

3.4 更多操作符

3.4.1 RxJava操作符系列

Rxjava最大的优势就是种类繁多的操作符。常用的具体如下，这里只进行列举功能，详细的可以参考后面的文档：

• 创建操作 Android之Rxjava2.X 2————Rxjava 创建操作符

  • create:Create操作符创建一个完整的Observable，可以传递onNext，onError和onCompleted等事件
  • just: 根据传入的参数，快速创建一个Observable
  • fromArray :根据传入的数组，快速创建一个Observable
  • fromIterable: 根据传入的集合，快速创建一个Observable
  • empty:仅发送Complete事件，直接通知完成。error:仅发送Error事件，直接通知异常。never:不发送任何事件
  • defer: 发生订阅时，才创建Observable
  • timer:延迟给定时间后，创建Observable
  • Interval: 创建一个按固定的时间间隔发射一个无限递增的整数序列的Observable
  • intervalRange: 创建一个按固定的时间间隔发射一个给定的事件序列范围的Observable
  • range /rangeLong: 创建一个发射给定的事件序列范围的Observable

• 变换操作 Android之Rxjava2.X 3————Rxjava 变换操作符

  • map: 根据传入的函数，对Observable发射的每一项数据处理转化
  • flatMap：将Observable发射的每一个数据转化成一个新的Observable。注意这个过程可能是无序的
  • concatMap:类似于flatMap，但它是可以保证有序
  • Buffe: 被观察者（Obervable）需要发送的事件中, 获取一定数量的事件放到缓存区中，最终发送

• 组合操作 Android之Rxjava2.X 4————Rxjava 组合操作符

  • concat/concatArray: 组合多个被观察者一起发送数据，合并后 按发送顺序串行执行
  • merge/mergeArray :组合多个被观察者一起发送数据，合并后 按时间线并行执行
  • zip:合并多Observable，并根据BiFunction函数将多个Observable的值生成一个新的值发射出去。注意zip是按照个数合并
  • combineLatest： 合并多Observable，并根据BiFunction函数将多个Observable的值生成一个新的值发射出去。combineLatest是按照时间线合并
  • concatDelayError / mergeDelayError/combineLatestDelayError: 将onError()事件延迟到所有Observable都发送完事件后再执行
  • reduce：将Observable的所有事件聚合为1个事件
  • collect：将Observable的所有事件聚合到一个数据结构中(list)
  • startWith / startWithArray:在一个被观察者发送事件前，追加发送一些数据 / 一个新的被观察者
  • count：统计被观察者发送事件的数量

• 过滤操作 Android之Rxjava2.X 5————Rxjava 过滤操作符

  • filter：筛选符合要求的事件。返回true则发送事件，否则不会发送
  • ofType：类似filter，它可以让Observable只返回指定类型的数据。
  • skip/skipLast: 只返回前n/后n个数据
  • distinct/ distinctUntilChanged：过滤事件序列中重复的事件 / 连续重复的事件
  • take/takeLast：只发射前面/后面的N项数据
  • throttleFirst:/ throttleLast(sample): 在某段时间内，只发送该段时间内第1次事件 / 最后1次事件
  • sample:在某段时间内，只发送该段时间内最新（最后）1次事件
  • throttleWithTimeout /debounce: 发送数据事件时，若2次发送事件的间隔＜指定时间，就会丢弃前一次的数据
  • firstElement / lastElement/elementAt: 仅选取第1个元素 / 最后一个元素/指定位置

• 功能 Android之Rxjava2.X 6————Rxjava 功能操作符

  • subscribeOn/observerOn 线程切换
  • delay:延迟发送
  • doxx:在事件的某个生命周期中调用(doOnEach/doOnNext/…)
  • onErrorReturn/onErrorResumeNext /onExceptionResumeNext:遇到错误时，发送1个新的Observable/中止发送
  • retry/retryUntil/retryWhen:重试，即当出现错误时，让被观察者（Observable）重新发射数据
  • repeat/repeatWhen：重新发送

• 条件操作符：Android之Rxjava2.X 7————Rxjava 条件操作符

  • all:判定是否Observable发射的所有数据都满足某个条件
  • takeWhile:发射Observable发射的数据，直到一个指定的条件不成立
  • skipWhile:丢弃Observable发射的数据，直到一个指定的条件不成立
  • takeUntil:执行到某个条件时，停止发送事件
  • skipUntil:等到 skipUntil（） 传入的Observable开始发送数据，（原始）第1个Observable的数据才开始发送数
  • SequenceEqual:判定两个Observables是否发射相同的数据序列。
  • contains:判断发送的数据中是否包含指定数据
  • isEmpty:判断发送的数据是否为空
  • amb:当需要发送多个 Observable时，只发送 先发送数据的Observable的数据，而其余 Observable则被丢弃。
  • defaultIfEmpty:在不发送任何有效事件（ Next事件）、仅发送了 Complete 事件的前提下，发送一个默认值

3.4.2 flow操作符系列

我发现flow的操作符，基本上可以替代RxJava，也提供了诸多操作符来处理数据

具体使用和示例参考博客：https://juejin.cn/post/6989536876096913439

• 创建flow

  • flow:创建Flow
  • flowOf:快速创建 flow
  • asFlow：将其他数据转换成 普通的flow ，一般是集合向Flow的转换
  • callbackFlow:将回调方法改造成flow
  • emptyFlow：返回一个空流
  • channelFlow：创建一个允许在构造代码块中切换线程的flow

• 末端操作，在flow最后调用，此时返回的不是一个flow了

  • collect:触发flow的运行 。 通常的监听方式
  • collectIndexed:带下标的collect
  • collectLatest：与 collect的区别是 ，有新值发出时，如果此时上个收集尚未完成，则会取消掉上个值的收集操作(之后xxxlatest区别都是这个)
  • toCollection/toList/toSet：将结果添加到集合/list/set
  • launchIn：直接触发流的执行
  • last/lastOrNull /first/firstOrNull/single/singleOrNull:返回流 发出 的最后/第一个值
  • count：返回流发送值的个数
  • fold/reduce:从初始值开始(reduce无)执行遍历,并将结果作为下个执行的 参数。

• 变换操作

  • map/mapLatest/mapNotNull:将发出的值 进行变换
  • transform/transformLatest/transformWhile：对发出的值 进行变换 ，区别于map， transform的接收者是FlowCollector
  • asStateFlow/asSharedFlow: 将 MutableSharedFlow 转换为 StateFlow/SharedFlow
  • receiveAsFlow/consumeAsFlow：将Channel 转换为Flow
  • withIndex:将结果包装成IndexedValue 类型
  • scan/runningFold/runningReduce:和 fold 相似，区别是fold 返回的是最终结果，scan返回的是个flow ，会把初始值和每一步的操作结果发送出去。
  • shareIn/stateIn:将普通flow 转化为 SharedFlow/StateFlow

• 组合操作符

  • zip：对两个流进行组合，分别从二者取值，一旦一个流结束了，那整个过程就结束了。
  • combine：组合每个流最新发出的值。
  • merge：合并多个流为 一个流
  • flattenConcat/flattenMerge：以顺序方式将给定的流展开为单个流 ，flattenMerge可以设置并发收集流的数量。
  • flatMapContact /flatMapLatest：这是一个组合操作符，相当于 map + flattenConcat , 通过 map 转成一个流，在通过 flattenConcat
  • flatMapMerge：也是组合操作符，简化使用。 map + flattenMerge

• 过滤操作符

  • filter/filterNot/filterNotNull：筛选出符合条件的值
  • filterInstance:筛选对应类型的值
  • drop:作用是 丢弃掉前 n 个的值
  • dropWhile:找到第一个不满足条件的，返回其和其之后的值。
  • take：返回前 n个 元素
  • takeWhile:也是找第一个不满足条件的项，但是取其之前的值
  • debounce：防抖节流
  • sample：给定一个时间周期，仅获取周期内最新发出的值
  • distinctUntilChangedBy/distinctUntilChanged：去重操作符，判断连续的两个值是否重复

• 功能操作符

  • cancellable ：接收的的时候判断 协程是否被取消 ，如果已取消，则抛出异常
  • catch：对上游异常进行捕获 ，对下游无影响
  • retryWhen：有条件的进行重试
  • retry：流发生异常时可以重新执行
  • buffer：处理背压
  • conflate：仅保留最新值
  • flowOn：指定上游操作的执行线程

4.牛刀小试

4.1联合判断&点击防抖

模拟登陆场景描述:

• 两个EditText，输入账号和密码。一个Button，点击发起登录

• 只有两个EditText有输入，此时button从灰色变成蓝色，并且可以点击

• button点击要具有防抖功能(1s内只有第一次算有效点击)

需求分析

联合判断: 只有当账号和密码都有输入时,才可以点击

• 将账号和密码的输入视为两个数据流，当两个数据流都符合要求时，产生一个新的数据流表示是否可点

• 可以考虑使用组合操作符:combineLatest(combine)。将两个EditText的产生的字符流按照时间线，合并为一个表示是否可以点击的数据流

button的防抖功能

• 将button的点击视为数据流规定时间周期之内，只接受第一个事件

• 可以考虑过滤操作符: throttleFirst(sample)在1s内只接受第一个事件，或者直接使用sample(debounce)防抖操作符

同时，这里引入了一个新的问题，如何将Android UI操作转化为数据流

4.1.1 Rxjava实现

如果将View的操作转化为Observable，可以直接使用现有的第三方库(但tt好像没有引入)

compile ‘com.jakewharton.rxbinding:rxbinding:0.4.0’

自己实现一个View操作转化为Observable,参考ObservableCreate

将button点击转化为Observable(其他逻辑的需要转化成Observable可以参考)

class ViewClickObservale(private val view: View) : Observable<View>() {

    override fun subscribeActual(observer: Observer<in View>) {
        val listener = Listener(view, observer)
        observer.onSubscribe(listener)
        view.setOnClickListener(listener)
    }

    internal class Listener(private val view: View, private val observer: Observer<in View>) :
        MainThreadDisposable(), View.OnClickListener {

        override fun onClick(v: View) {
            if (!isDisposed) {
                observer.onNext(v)
            }
        }
        override fun onDispose() {
            view.setOnClickListener(null)
        }
    }
}

完成需求:

@SuppressLint("CheckResult")
private fun logOnRxjava() {

    val account: EditText = findViewById (R.id.account)
    val password: EditText = findViewById (R.id.password)
    val logOn: Button = findViewById (R.id.log_on)
    logOn.isEnabled = false

    //使用RxBinding将EditText将textChanges转化为Observable
    //skip跳过 一开始EditText无任何输入时的空值
    val accountObservable =  RxTextView.textChanges(account).skip(1)
    val passwordObservable =  RxTextView.textChanges(password).skip(1)

    //使用combineLatest将事件合并 两个EditText的输入-->button是否可点
    Observable.combineLatest(accountObservable,passwordObservable) { _, _ ->
       account.text.isNotEmpty() && password.text.isNotEmpty()
    }.subscribe{
        logOn.isEnabled = it
    }

    //使用自定义的Observale，将view的点击转化为Observale
    ViewClickObservale(logOn) 
        .throttleFirst(1, TimeUnit.SECONDS)//根据时间，进行防抖
        .subscribe{
            Toast.makeText(this,"正在登录...",Toast.LENGTH_LONG).show()
        }
}

实现效果:

此处应该有视频，但掘金不支持视频

4.1.2 flow实现

将ui流数据转化为flow，因为ui在主线程，而flow的collect必须在协程中调用，所以使用channelFlow创建flow。更多可以参考文章:使用更为安全的方式收集 Android UI 数据流

private fun viewClickFlow(view: View): Flow<View?> = channelFlow {
    view.setOnClickListener {
        trySend(view)
    }
}

private fun viewTextChangeFlow(view: TextView):Flow<CharSequence?> = channelFlow {
    val callback = object : TextWatcher{
        override fun beforeTextChanged(p0: CharSequence?, p1: Int, p2: Int, p3: Int) {}
        override fun onTextChanged(p0: CharSequence?, p1: Int, p2: Int, p3: Int) {
            trySend(p0)
        }
        override fun afterTextChanged(p0: Editable?) {}
    }

    view.addTextChangedListener(callback)

    awaitClose {
        view.removeTextChangedListener(callback)
    }
}

需求实现:

    private fun logOnFLow(){

        val account: EditText = findViewById(R.id.account)
        val password: EditText = findViewById(R.id.password)
        val logOn: Button = findViewById(R.id.log_on)
        logOn.isEnabled = false

//        将EditText的文本变化转化为flow流
        val accountFlow = viewTextChangeFlow(account)
        val passwordFlow = viewTextChangeFlow(password)

//        开启协程
        lifecycleScope.launchWhenStarted {
//        使用combine将事件合并 两个EditText的输入-->button是否可点
            accountFlow.combine(passwordFlow) { _, _ ->
                account.text.isNotEmpty() && password.text.isNotEmpty()
            }.collect {
                logOn.isEnabled = it
            }

            viewClickFlow(logOn)
                .sample(1000L)
                .collect {
                    Log.e(TAG,"正在登录...")
                }
        }
    }

4.2网络联合请求&本地缓存

模拟联合请求场景

• 有一段文本的数据来源于两个接口数据的混合处理，并且要分别进行本地缓存

• 数据优先从本地获取，如果获取不到，在进行网络请求，请求完成后，在进行本地缓存

• 两个接口的数据要同时展示

需求分析

多级缓存,请求时先判断本地缓存是否有数据,如果没有数据，则进行网络请求

• 将本地缓存的数据和网络请求的数据视为数据流，并按顺序发送数据流。并将第一个有效的数据返回

• 使用组合操作符concat(merge) 将本地缓存数据流，网络请求的数据流合并为一个流，并串行依次执行

• 使用过滤操作符take(1)获取合并流的第一个有效元素

联合请求:将多个网络请求的数据源，同时进行展示

• 将两个数据内容视为数据流，并一对一进行合并为一个新的数据流

• 使用组合操作符zip，可以满足需求

4.2.1 Rxjava实现

将网络请求和本地获取数据包装为Observable

object DataControl {
    const val BAI_DU = "https://www.baidu.com/"
    const val SOU_GOU = "https://www.sogou.com/"
    private const val SP_NAME = "sp_name"
    private val retrofit: RetrofitApi by lazy {
        Retrofit.Builder()
            .addConverterFactory(ScalarsConverterFactory.create())
            .client(OkHttpClient())
            .addCallAdapterFactory(RxJava2CallAdapterFactory.create())
            .baseUrl(BAI_DU)
            .build()
            .create(RetrofitApi::class.java)
    }

    //使用retrofit 可以直接转化为Observable
    fun getNetworkBaiduString() = retrofit.baidu(BAI_DU)
    fun getNetworkSougouString() = retrofit.souGou(SOU_GOU)
    //获取本地数据，并转化为Observable
    fun getLocalString(cxt: Context, channel: String): Observable<String?> {
        val baiduString = cxt.getSharedPreferences(SP_NAME, Context.MODE_PRIVATE)
                .getString(channel, "")
        //如果本地没有数据，直接使用empty通知完成
        return if (baiduString.isNullOrEmpty()) Observable.empty() else Observable.just(baiduString)
    }
    //将数据保存到本地
    fun setLocalString(cxt: Context, channel: String, data: String) {
        val editor = cxt.getSharedPreferences(SP_NAME, Context.MODE_PRIVATE).edit()
        editor.putString(channel, data)
        editor.apply()
    }

    interface RetrofitApi {
        @GET
        fun baidu(@Url url: String?): Observable<String?>
        @GET
        fun souGou(@Url url: String?): Observable<String?>
    }
}

多级缓存的实现

private fun getBaiduData():Observable<String?> {
    val baiduLocalObservable = DataControl
        .getLocalString(this, DataControl.BAI_DU)
        .map {
            //进行额外处理
            "数据来源:本地 百度->$it"
        }

    val baiduNetworkObservable = DataControl
        .getNetworkBaiduString()
        .subscribeOn(Schedulers.io()) // 切换到IO线程进行网络请求
        .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) // 切换回到主线程 处理请求结果
        .map {
            //保存数据
            DataControl.setLocalString(this, DataControl.BAI_DU, it)
            //进行额外处理
            "数据来源:网络 百度->$it"
        }

    //获取百度数据
    //concat 串行执行本地。网络的两个数据流
    //只返回第一个数据
   return Observable.concat(baiduLocalObservable, baiduNetworkObservable)
        .take(1)
}

private fun getSouGouData():Observable<String?> {
    val souGouLocalObservable = DataControl
        .getLocalString(this, DataControl.SOU_GOU)
        .map {
            "数据来源:本地 搜狗->$it"
        }

    val souGouNetworkObservable = DataControl
        .getNetworkSougouString()
        .subscribeOn(Schedulers.io()) // 切换到IO线程进行网络请求
        .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) // 切换回到主线程 处理请求结果
        .map {
            DataControl.setLocalString(this, DataControl.SOU_GOU, it)
            "数据来源:网络 搜狗->$it"
        }

    //获取百度数据
    //concat 串行执行本地。网络的两个数据流
    //只返回第一个数据
    return Observable.concat(souGouLocalObservable, souGouNetworkObservable)
        .take(1)
}

联合请求的实现

val baidu: TextView = findViewById(R.id.baidu)
val souGou: TextView = findViewById(R.id.souGou)
val button :Button = findViewById(R.id.button)
button.setOnClickListener {
    //zip,将百度和搜狗的数据一一对应进行组合。然后发出去
    Observable.zip(getBaiduData(),getSouGouData()) { s1, s2 ->
        Pair(s1, s2)
    }.subscribe {
        baidu.text = "时间: ${System.currentTimeMillis()} ${it.first}"
        souGou.text ="时间: ${System.currentTimeMillis()} ${it.second}"
    }
}

实现效果：

此处应该有视频，但掘金不支持视频

4.2.2 flow实现

将网络请求和本地获取数据包装为flow

object DataFlowControl {
    const val BAI_DU = "https://www.baidu.com/"
    const val SOU_GOU = "https://www.sogou.com/"
    private const val SP_NAME = "sp_name"
    private val retrofit: RetrofitApi by lazy {
        Retrofit.Builder()
            .addConverterFactory(ScalarsConverterFactory.create())
            .client(OkHttpClient())
            .addCallAdapterFactory(FlowCallAdapterFactory.create())
            .baseUrl(BAI_DU)
            .build()
            .create(RetrofitApi::class.java)
    }

    //使用retrofit 可以直接转化为Observable
    fun getNetworkBaiduString() = retrofit.baidu(BAI_DU)
    fun getNetworkSouGouString() = retrofit.souGou(SOU_GOU)

    //获取本地数据，并转化为Observable
    fun getLocalString(cxt: Context, channel: String): Flow<String?> {
        val baiduString = cxt.getSharedPreferences(SP_NAME, Context.MODE_PRIVATE)
                .getString(channel, "")
        //如果本地没有数据，直接使用empty通知完成
        return if (baiduString.isNullOrEmpty()) emptyFlow() else flowOf(baiduString)
    }
    //将数据保存到本地
    fun setLocalString(cxt: Context, channel: String, data: String) {
        val editor = cxt.getSharedPreferences(SP_NAME, Context.MODE_PRIVATE).edit()
        editor.putString(channel, data)
        editor.apply()
    }

    interface RetrofitApi {
        @GET
        fun baidu(@Url url: String?): Flow<String?>
        @GET
        fun souGou(@Url url: String?): Flow<String?>
    }
}

多级缓存的实现

private fun getBaiduFlowData():Flow<String?>{
    val baiduLocalFlow = DataFlowControl
        .getLocalString(this, DataControl.BAI_DU)
        .map {
            //进行额外处理
            "数据来源:本地 百度->$it"
        }

    val baiduNetWorkFlow = DataFlowControl
        .getNetworkBaiduString()
        .flowOn(Dispatchers.IO)
        .map {
            //保存数据
            it?.let { DataControl.setLocalString(this, DataControl.BAI_DU, it) }
            //进行额外处理
            "数据来源:网络 百度->$it"
        }.flowOn(Dispatchers.Main)

    //获取百度数据
    //merge 串行执行本地。网络的两个数据流
    //take(1)只返回第一个数据
    return listOf(baiduLocalFlow, baiduNetWorkFlow)
        .merge()
        .take(1)

}


private fun getSouGouFlowData():Flow<String?>{
    val souGouLocalFlow = DataFlowControl
        .getLocalString(this, DataControl.SOU_GOU)
        .map {
            //进行额外处理
            "数据来源:本地 搜狗->$it"
        }

    val souGouNetWorkFlow = DataFlowControl
        .getNetworkSouGouString()
        .flowOn(Dispatchers.IO)
        .map {
            //保存数据
            it?.let {DataControl.setLocalString(this, DataControl.SOU_GOU, it)}
            //进行额外处理
            "数据来源:网络 搜狗->$it"
        }.flowOn(Dispatchers.Main)
    //获取搜狗数据
    //merge 串行执行本地。网络的两个数据流
    //take(1)只返回第一个数据
    return listOf(souGouLocalFlow, souGouNetWorkFlow)
        .merge()
        .take(1)
}

联合请求的实现

private fun requestFlow() {
    val baidu: TextView = findViewById(R.id.baidu)
    val souGou: TextView = findViewById(R.id.souGou)
    val button: Button = findViewById(R.id.button)
    button.setOnClickListener {
        lifecycleScope.launch {
            //zip,将百度和搜狗的数据一一对应进行组合。然后发出去
            getBaiduFlowData().zip(getSouGouFlowData()) { s1, s2 ->
                Pair(s1, s2)
            }.collect {
                baidu.text = "时间: ${System.currentTimeMillis()} ${it.first}"
                souGou.text = "时间: ${System.currentTimeMillis()} ${it.second}"
            }
        }
    }
}

实现效果如上

5.参考文档:

Kotlin Flow 介绍
异步流 kotlin语言中文站

对比 RxJava 入门 Kotlin-flow - 掘金

【Kotlin Flow】 一眼看全——Flow操作符大全 - 掘金

Carson带你学Android：这是一篇清晰易懂的Rxjava入门教程