Android RxJava实际应用案例讲解：使用RxJava的最佳开发场景

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。

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！！

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目录

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1. 简介

RxJava的简介如下

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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
  
  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

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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：

• 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
  

• 具体实现
  Android RxJava 实际应用讲解：（无条件）网络请求轮询

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3.2 网路请求轮询（有条件）

• 需求场景
  
• 具体实现
  Android RxJava 实际应用讲解：（有条件）网络请求轮询

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3.3 网络请求出错重连

• 需求场景
  

• 功能需求说明

• 功能逻辑

• 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();
                    }
                });
    }

• 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

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3.5 从磁盘 / 内存缓存中 获取缓存数据

• 需求场景
  

• 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：
  

• 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

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3.6 合并数据源

• 需求场景

• 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

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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

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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）

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3.9 功能防抖

• 需求场景
  

• 功能说明

• 具体实现
  Android RxJava 实际应用讲解：功能防抖

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3.10 联想搜索优化

• 需求场景
  

• 功能说明

• 具体实现
  Android RxJava 实际应用讲解：联想搜索优化

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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：

• 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

1. 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；
2. 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");
            }

        });

• 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
  

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。

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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

• 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
  
• 感兴趣的同学可以继续关注carson_ho的微信公众号
  
  

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