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12 Jul 2017
对 RxJava 的一些理解

谈谈我对 RxJava 的一些理解 (以 1.x 为例)。陆陆续续看了一两年的 ReactiveX 这种编程思想,文章看了很多,RxJava 的源码看过,也简单用过 RxSwift,因为一直没有用到实际项目中,所以只能说是初略掌握了。以下是我的一些个人理解,用词不是很精确,也不一定正确。

Rx 与普通的流式编程的区别

首先,什么是普通的流式编程,其实这个名字是我自己想的 (来源是 Java 的 Stream API),我也不知道该用一个什么专业名词来称呼,不过看下面的例子你就能明白我想要表达的意思。

用 JavaScript / Ruby / Swift 实现的流式编程方法:

// JavaScript
let r = [1,2,3,4,5,6,7,8,9].filter(i=>i>5).map(i=>i*10).reduce((a,b)=>a+b, 0)

// Ruby
r = [1,2,3,4,5,6,7,8,9].select {|i| i>5}.map {|i| i*10}.reduce(0) {|a,b| a+b}

// Swift
var r = [1,2,3,4,5,6,7,8,9].filter {$0>5}.map {$0*10}.reduce(0) {$0+$1}

比较新的现代语言,都给像数组这种可迭代的对象,赋予了 filter / map / reduce 等这些常见的操作,它们内部帮我们实现了循环,使我们只需集中在实现最关键的逻辑上。有了这些操作符以后,基本就和 for 循环 say goodbye 了。

所以,当你看到 Rx 中的 fitler / map / reduce 这些方法时,会不会有这种疑问,咦,它们和上面的 filter / map / reduce 是不是一样啊,特别是我们可以用相似的方法调用来得到相同的结果,就更加令人疑惑了。如下所示。

Integer[] numbers = new Integer[]{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9};
Observable.from(numbers)
        .filter(integer) -> { return integer > 5; })
        .map((integer) -> { return integer * 10; })
        .reduce(0, (int1, int2) -> { return int1 + int2; })
        .subscribe((integer) -> { Log.i(TAG, "result: " + integer); });

同样得到 300 的结果。

但是,可以说,Rx 和上面的流式编程,形似而神不似,内部实现逻辑可以说是截然不同的。

举个形象但不是非常精确的例子,有 2 种做菜的方式。

第一种方式:

  1. 拿到了所有做菜的材料,先全部洗干净了,剔除太小或变质的材料。(对应 filter 操作)
  2. 然后把所有的材料都全部切好。(对应 map 操作)
  3. 最后用这些材料一起做出菜来。(对应 reduce 操作)

这是常见的流式编程的方式。

第二种做菜的方式,以青椒炒肉为例:

  1. 先取肉,洗,切,炒。(对应 肉的 filter -> map -> reduce 操作)
  2. 等肉炒得差不多了,我们再取青椒,洗,切,炒,最后和肉一起出锅。(对应青椒的 filter -> map -> reduce 操作)

这是 Rx 的方式。

(你可以在这两种方式的实现代码中输出 log 来验证)。

可见,常见的流式编程法,每一步都是对数据进行整体操作的,操作后得到另外一堆数据,然后整体作为下一步的输入。

而 Rx,是在源头,将数据源中的每一个数据,单独发射出去,使之每一个数据都单独地走一遍整个流程。

因而对应到它们的内部实现上:

  1. 流式编程法,每一个单独的步骤,在内部都重新对整体数据进行一次循环,因此它要做很多次小循环,但整体的流程只走一遍。
  2. Rx,只在数据最源头,对整体数据进行一次循环,取出每一个单独的数据,让它去走一遍整体流程,因此,它只做一次循环,但整个的流程会走很多遍。

对于 Rx 来说,如果数据源不是固定的,那么它可以监听这个数据来源,当有数据到来时,它就可以把它发射出去把整个流程走一遍。这就是我用来理解 Rx 的观察者模式和响应式编程的方法。

Rx 比常见流式编程的抽象程度更高,它不光抽象了对数据的操作,还抽象了线程切换操作。

Observabl(Rx) / Promise / Array / Builder 的比较

这里的 Array 指的是上面所说的支持 filter / map / reduce 操作的 Array。

以上这几种方式的共同点是它们可以实现链式调用,原因是它们的方法将返回同类型的实例引用,但返回的这个实例引用,有可能是一个全新的实例,也有可能是原来的实例。

  1. 返回值的区别

    • Observabl / Promise 返回新的实例,Observable 返回新的 Observable 对象,Promise 返回新的 Promise 对象
    • Array, filter / map 返回新的数组,但 reduce 返回非数组,并且到这里后链式调用就没法继续了
    • Builder,返回自身引用
  2. 是否延迟执行

    • Promise 对象,当它被 new 出来后,其中的方法体是立即执行的,不管后面有没有用 .then() 加上回调,执行的结果被存储在对象之中,如果后面再用 .then() 加上回调,之前的结果会马上传递给新的回调。
    • Rx 的 Observable 对象,当它被 new 出来后,其中的方法体,只有 .subscribe() 方法被执行的那一刻才会执行,否则,只要没有调用 .subscribe(),其中的变换就永远不会执行,这和 Promise 是完全不一样的。

对 flatMap 的理解

我觉得可以从两个角度来理解。

角度一:

我们上面说到,Rx 的 Observable,每个变换的返回值都应该是一个新的 Observable 对象。以 map 变换为例:

Integer[] numbers = new Integer[]{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9};
Observable.from(numbers)
        .map((integer) -> { return integer * 10; })

此例中,map 变换中的方法体,返回值是 Integer 类型,并不是我们想要的 Observable,因此你可以理解成 map 内部要把这个返回值重新包装成 Observable (虽然实际并不完全是这样),此例中,最终的返回值会包装成 Observable<Integer>

但是如果这个方法,它的返回值就是 Observable 呢,那么是不是就可以省去这层封装了呢,我想答案是的。但这时候,就不能再用 map 变换了,必须用 flatMap 变换,flatMap 与 map 相比,其实内部就是少了一层 Observable 的再次封装,就是相当于你替 map 手动干了这个活。

另一个意思就是,filter 抽象的是 T -> boolean 的操作,map 抽象的是 T -> R 的操作,而 flatMap 抽象的是 T -> Observable 的操作。只要是返回值是 Observable 的方法,都可以用 flatMap 变换。

用 flatMap 实现上例中和 map 相同的效果:

Integer[] numbers = new Integer[]{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9};
Observable.from(numbers)
        .flatMap((integer) -> { return Observable.just(integer * 10); })

(Promise 有着相同的实现原理,在 Promise.then(func) 方法中注册的方法,如果返回值是非 Promise,那么内部把返回值包装成 Promise,如果返回值已经是 Promise,那么就直接返回。)

T -> Observable 更常见的一个地方是,用 Retrofit 定义的返回值为 Observable 的 API 请求,比如

@GET("/users/{id}")
Observable<User> getUserInfo(@Path("id") int id);

那么我们就应该用 flatMap 去取得这个 api 请求的结果,如下所示:

Integers[] userIDs = new Integer[]{100, 120};
Observable.from(userIDs)
        .flatMap((userID) -> { return apiService.getUserInfo(userID); })
        .map((userInfo) -> {...})

角度二:

虽然上例中,我们用 flatMap 替代 map 实现了相同的效果,但实际这是很愚蠢的做法,没有把 flatMap 用在真正需要的地方。这些抽象的目的就是让我们集中在实现最核心逻辑上,map 帮你做了把返回值包装成 Observable 的操作,你却还非得手动去做这个与核心逻辑无关的操作。

那么什么时候才是使用 flatMap 的正确时机呢,就是不得不用,其它变换都实现不了的时候。从字面上看,flat,拍扁,怎么可以算是拍扁,把对 array 的操作转换成对其中每一个元素的操作,就是一种拍扁。

上面的代码中,第一步就是通过 Observable.from(numbers),把 array 转换成 Observable,这个 Observable 把 array 中的每一个元素都单独发射出去,进行后面的各种变换。array -> Observable,这就是 flatMap 最典型,最经典的用法。

Observable.from(array),我们把一个数组转换成对其中每一个元素进行操作,如果这其中的每一个元素,又有自己的一个 array 或 list,我们想对这之中的每一个元素进行操作时,那么毫无疑问,这就是 flatMap 的用武之地了。

举个例子,我们有一些作者,这些作者每个人都出版了一些书,我们想看一下中国作者们写的书中,属于计算机类的那些书的评分。来看一下伪代码:

Integer[] authorIDs = new Integer[]{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9};
Observable.from(authorIDs)                                   // 1
          .map(id -> apiService.getAuthorInfo(id))           // 2
          .filter(author -> author.country.equals("China"))  // 3
          .flatMap(author -> Observable.from(author.books))  // 4*
          .filter(book -> book.type.equals("computer"))      // 5
          .map(book -> book.rating)                          // 6
  1. 把作者 ID 列表转换成对每一个作者 ID 进行操作的 Observable
  2. 使用 map 变换,通过 id 得到单个作者的信息
  3. 使用 filter 变换,过滤作者,只有中国的作者才可以继续下面的流程
  4. 这时候我们拿到了作者信息,每个作者都有一个 bookList,我们没有办法继续对一个 list 进行操作,我们要的是把这个 list 取出来,对其中的每一本书继续进行操作,很显然,这是一个将 list 拍扁的过程,我们可以用 Observable.from(bookList) 来实现,而变换操作符当然是 flatMap。把第 4 步和第 1 步联系着看,可以加深你的理解。
  5. 我们取到了单本 book,接着就可以过滤出计算机类的书,只有计算机类的书才可以继续后面的流程
  6. 取得 book 的评分

而假设如果每一本书都有多个出版商,你想对这其中的每一个出版商进行一些操作,比如知道它们的名字,哈哈,那你知道该怎么办了,继续用 flatMap 啊。

...
.flatMap(author -> Observable.from(author.books))
.flatMap(book -> Observable.from(book.publishers))
.map(publisher -> publisher.name)

总结一下就是,只要是 T -> Observable 的变换,就应该用 flatMap。


Baurine

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