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

2018-01-26 09:27 561 查看

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。

本系列文章主要基于
Rxjava 2.0


接下来的时间,我将持续推出
Android
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!!



目录



1. 简介

RxJava
的简介如下



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

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


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

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

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
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<RegisterResponse>() {
@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<Throwable>() {
@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<LoginResponse>() {
@Override
public void accept(LoginResponse loginResponse) throws Exception {
Toast.makeText(MainActivity.this, "登录成功", Toast.LENGTH_SHORT).show();
}
}, new Consumer<Throwable>() {
@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

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

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

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



功能说明



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



功能说明



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:



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

发送 & 接收事件速度 = 单位时间内 发送&接收事件的数量

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<Integer>() {
// 1. 创建被观察者 & 生产事件
@Override
public void subscribe(ObservableEmitter<Integer> 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<Integer>() {
// 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。

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
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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