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！！

目录

1. 简介

RxJava的简介如下

2. 基本使用

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

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 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<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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