转自:http://www.cnblogs.com/zhaoyanjun/p/5624395.html
对rxJava不了解的同学可以先看
RxJava 和 RxAndroid 一 (基础)
RxJava 和 RxAndroid 二（操作符的使用）
RxJava 和 RxAndroid 三（生命周期控制和内存优化）
RxJava 和 RxAndroid 四（RxBinding的使用）
本文将有几个例子说明，rxjava线程调度的正确使用姿势。
例1
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Observable
.create(new Observable.OnSubscribe<String>() {
@Override
public void call(Subscriber<? super String> subscriber) {
Logger.v( "rx_call" , Thread.currentThread().getName() );
subscriber.onNext( "dd");
subscriber.onCompleted();
}
})
.map(new Func1<String, String >() {
@Override
public String call(String s) {
Logger.v( "rx_map" , Thread.currentThread().getName() );
return s + "88";
}
})
.subscribe(new Action1<String>() {
@Override
public void call(String s) {
Logger.v( "rx_subscribe" , Thread.currentThread().getName() );
}
}) ;
|
结果
/rx_call: main -- 主线程
/rx_map: main -- 主线程
/rx_subscribe: main -- 主线程
例2
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new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
Logger.v( "rx_newThread" , Thread.currentThread().getName() );
rx();
}
}).start();
void rx(){
Observable
.create(new Observable.OnSubscribe<String>() {
@Override
public void call(Subscriber<? super String> subscriber) {
Logger.v( "rx_call" , Thread.currentThread().getName() );
subscriber.onNext( "dd");
subscriber.onCompleted();
}
})
.map(new Func1<String, String >() {
@Override
public String call(String s) {
Logger.v( "rx_map" , Thread.currentThread().getName() );
return s + "88";
}
})
.subscribe(new Action1<String>() {
@Override
public void call(String s) {
Logger.v( "rx_subscribe" , Thread.currentThread().getName() );
}
}) ;
}
|
结果
/rx_newThread: Thread-564 -- 子线程
/rx_call: Thread-564 -- 子线程
/rx_map: Thread-564 -- 子线程
/rx_subscribe: Thread-564 -- 子线程
- 通过例1和例2，说明，Rxjava默认运行在当前线程中。如果当前线程是子线程，则rxjava运行在子线程；同样，当前线程是主线程，则rxjava运行在主线程（上述说法不完全准确，补充研究：https://blog.csdn.net/rnZuoZuo/article/details/83830391）
例3
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Observable
.create(new Observable.OnSubscribe<String>() {
@Override
public void call(Subscriber<? super String> subscriber) {
Logger.v( "rx_call" , Thread.currentThread().getName() );
subscriber.onNext( "dd");
subscriber.onCompleted();
}
})
.subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.map(new Func1<String, String >() {
@Override
public String call(String s) {
Logger.v( "rx_map" , Thread.currentThread().getName() );
return s + "88";
}
})
.subscribe(new Action1<String>() {
@Override
public void call(String s) {
Logger.v( "rx_subscribe" , Thread.currentThread().getName() );
}
}) ;
|
结果
/rx_call: RxCachedThreadScheduler-1 --io线程
/rx_map: main --主线程
/rx_subscribe: main --主线程
例4
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Observable
.create(new Observable.OnSubscribe<String>() {
@Override
public void call(Subscriber<? super String> subscriber) {
Logger.v( "rx_call" , Thread.currentThread().getName() );
subscriber.onNext( "dd");
subscriber.onCompleted();
}
})
.map(new Func1<String, String >() {
@Override
public String call(String s) {
Logger.v( "rx_map" , Thread.currentThread().getName() );
return s + "88";
}
})
.subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(new Action1<String>() {
@Override
public void call(String s) {
Logger.v( "rx_subscribe" , Thread.currentThread().getName() );
}
}) ;
|
结果
/rx_call: RxCachedThreadScheduler-1 --io线程
/rx_map: RxCachedThreadScheduler-1 --io线程
/rx_subscribe: main --主线程
- 通过例3、例4 可以看出 .subscribeOn(Schedulers.io()) 和 .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) 写的位置不一样，造成的结果也不一样。从例4中可以看出 map() 操作符默认运行在事件产生的线程之中。事件消费只是在 subscribe（） 里面。
- 对于 create() , just() , from() 等 --- 事件产生
map() , flapMap() , scan() , filter() 等 -- 事件加工
subscribe() -- 事件消费
- 事件产生：默认运行在当前线程，可以由 subscribeOn() 自定义线程
事件加工：默认跟事件产生的线程保持一致, 可以由 observeOn() 自定义线程
事件消费：默认运行在当前线程，可以有observeOn() 自定义
例5 多次切换线程
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Observable
.create(new Observable.OnSubscribe<String>() {
@Override
public void call(Subscriber<? super String> subscriber) {
Logger.v( "rx_call" , Thread.currentThread().getName() );
subscriber.onNext( "dd");
subscriber.onCompleted();
}
})
.observeOn( Schedulers.newThread() ) //新线程
.map(new Func1<String, String >() {
@Override
public String call(String s) {
Logger.v( "rx_map" , Thread.currentThread().getName() );
return s + "88";
}
})
.observeOn( Schedulers.io() ) //io线程
.filter(new Func1<String, Boolean>() {
@Override
public Boolean call(String s) {
Logger.v( "rx_filter" , Thread.currentThread().getName() );
return s != null ;
}
})
.subscribeOn(Schedulers.io()) //定义事件产生线程：io线程
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) //事件消费线程：主线程
.subscribe(new Action1<String>() {
@Override
public void call(String s) {
Logger.v( "rx_subscribe" , Thread.currentThread().getName() );
}
}) ;
|
结果
/rx_call: RxCachedThreadScheduler-1 -- io 线程
/rx_map: RxNewThreadScheduler-1 -- new出来的线程
/rx_filter: RxCachedThreadScheduler-2 -- io线程
/rx_subscribe: main -- 主线程
例6：只规定了事件产生的线程
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Observable
.create(new Observable.OnSubscribe<String>() {
@Override
public void call(Subscriber<? super String> subscriber) {
Log.v( "rx--create " , Thread.currentThread().getName() ) ;
subscriber.onNext( "dd" ) ;
}
})
.subscribeOn(Schedulers.io())
.subscribe(new Action1<String>() {
@Override
public void call(String s) {
Log.v( "rx--subscribe " , Thread.currentThread().getName() ) ;
}
}) ;
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结果
/rx--create: RxCachedThreadScheduler-4 // io 线程
/rx--subscribe: RxCachedThreadScheduler-4 // io 线程
例:7：只规定事件消费线程
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Observable
.create(new Observable.OnSubscribe<String>() {
@Override
public void call(Subscriber<? super String> subscriber) {
Log.v( "rx--create " , Thread.currentThread().getName() ) ;
subscriber.onNext( "dd" ) ;
}
})
.observeOn( Schedulers.newThread() )
.subscribe(new Action1<String>() {
@Override
public void call(String s) {
Log.v( "rx--subscribe " , Thread.currentThread().getName() ) ;
}
}) ;
|
结果
/rx--create: main -- 主线程
/rx--subscribe: RxNewThreadScheduler-1 -- new 出来的子线程
从例6可以看出，如果只规定了事件产生的线程，那么事件消费线程将跟随事件产生线程。
从例7可以看出，如果只规定了事件消费的线程，那么事件产生的线程和 当前线程保持一致。
例8：线程调度封装
在Android 常常有这样的场景，后台处理处理数据，前台展示数据。
一般的用法：
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Observable
.just( "123" )
.subscribeOn( Schedulers.io())
.observeOn( AndroidSchedulers.mainThread() )
.subscribe(new Action1() {
@Override
public void call(Object o) {
}
}) ;
|
但是项目中这种场景有很多，所以我们就想能不能把这种场景的调度方式封装起来，方便调用。
简单的封装
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public Observable apply( Observable observable ){
return observable.subscribeOn( Schedulers.io() )
.observeOn( AndroidSchedulers.mainThread() ) ;
}
|
使用
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apply( Observable.just( "123" ) )
.subscribe(new Action1() {
@Override
public void call(Object o) {
}
}) ;
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弊端：虽然上面的这种封装可以做到线程调度的目的，但是它破坏了链式编程的结构，是编程风格变得不优雅。
改进：Transformers 的使用（就是转化器的意思，把一种类型的Observable转换成另一种类型的Observable ）
改进后的封装
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Observable.Transformer schedulersTransformer = new Observable.Transformer() {
@Override public Object call(Object observable) {
return ((Observable) observable).subscribeOn(Schedulers.newThread())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread());
}
};
|
使用
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Observable
.just( "123" )
.compose( schedulersTransformer )
.subscribe(new Action1() {
@Override
public void call(Object o) {
}
}) ;
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弊端：虽然保持了链式编程结构的完整，但是每次调用 .compose( schedulersTransformer ) 都是 new 了一个对象的。所以我们需要再次封装，尽量保证单例的模式。
改进后的封装
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package lib.app.com.myapplication;
import rx.Observable;
import rx.android.schedulers.AndroidSchedulers;
import rx.schedulers.Schedulers;
/**
* Created by ${zyj} on 2016/7/1.
*/
public class RxUtil {
private final static Observable.Transformer schedulersTransformer = new Observable.Transformer() {
@Override public Object call(Object observable) {
return ((Observable) observable).subscribeOn(Schedulers.newThread())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread());
}
};
public static <T> Observable.Transformer<T, T> applySchedulers() {
return (Observable.Transformer<T, T>) schedulersTransformer;
}
}
|
使用
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Observable
.just( "123" )
.compose( RxUtil.<String>applySchedulers() )
.subscribe(new Action1() {
@Override
public void call(Object o) {
}
}) ;
|