减少RxJava中多余的线程调度

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为什么要抑制线程调度

对于一次可观察序列中的多次 subscribeOn 或者 observeOn 操作,哪怕指定在相同的 Schedulers.io 调度器上,观察者操作也会在不同的线程上执行,即发生从io线程到io线程的切换。

这种线程调度是否可避免的呢?

假如我们有以下代码:

fun fetchItem(): Single<Item> {
    return download(itemId.getAndIncrement())
        .flatMap(::unZip)
        .flatMap(::checkMd5)
}

private fun download(id: Int): Single<Item> {
    return Single.just(id)
        //Simulate a long time operation
        .delay(300, TimeUnit.MILLISECONDS, Schedulers.io())
        .map { Item(it) }
}

private fun unZip(item: Item): Single<Item> {
    return Single.just(item)
        //Simulate a long time operation
        .delay(300, TimeUnit.MILLISECONDS, Schedulers.io())
}

private fun checkMd5(item: Item): Single<Item> {
    return Single.just(item)
        //Simulate a long time operation
        .delay(300, TimeUnit.MILLISECONDS, Schedulers.io())
}

上面模拟的操作中,download unZip checkMd5 都各自指定了调度器,导致 fetchItem 实际上发生了三次线程切换。 对于这种一系列的耗时操作来说,完全可以运行在同一条后台线程上。

因此就有了 RxSchedulerSuppress 的想法:通过 RxJavaPlugins 替换 Schedulers.IO 调度器的实现—— 若当前操作已经运行在io线程上,那么就不再执行io线程池的重复调度。

实现

  1. 通过 RxJavaPlugins 替换 Schedulers.io()Schedulers.compute()

    RxJava中有五种默认实现的调度器:

    • Schedulers.io()
    • Schedulers.compute()
    • Schedulers.single()
    • Schedulers.trampoline()
    • Schedulers.newThread()

    其中, single 指定在特殊的共享线程上,newThread 指定要创建新线程, trampoline 不会切换线程。所以我们只能够替换 iocompute 这两个调度器。

    RxJavaPlugins.setIoSchedulerHandler((scheduler)->scheduler);
    RxJavaPlugins.setComputationSchedulerHandler((scheduler)->scheduler);
    
    //或者
    RxJavaPlugins.setInitIoSchedulerHandler(...);
    RxJavaPlugins.setInitComputationSchedulerHandler(...);
    //但init这两个方法一定要在首次使用Schedulers之前调用,
    //而且一旦使用就无法改变,无法在应用使用过程中做对比实验。
    
  2. 实现抑制多余线程切换的调度器

    以IO调度器为例,我们完全无须自行实现和维护线程池,而是应该在原有的调度器实现上做一个切面拦截。通过代理模式,如果当前线程已经是io线程,那么就直接执行,否则就调回原有调度器的实现,进行线程切换。

    public final class ImmediateScheduler extends Scheduler {
        //...
        private final Scheduler delegate; //原调度器实现,即Schedulers.io()
    
        @Override
        @NonNull
        public Disposable scheduleDirect(@NonNull Runnable run) {
            if (predicate(runInCurrentThread)) { 
                //如果已经在io线程,则直接在当前线程运行
                return TrampolineScheduler.instance().scheduleDirect(run);
            } else {
                //否则就用原来的调度器调度
                return delegate.scheduleDirect(run);
            }
        }
    
        @Override
        @NonNull
        public Disposable scheduleDirect(@NonNull Runnable run, long delay, @NonNull TimeUnit unit) {
            if (predicate(runInCurrentThread)) {
                //如果已经在io线程,则直接在当前线程运行
                return TrampolineScheduler.instance().scheduleDirect(run, delay, unit);
            } else {
                //否则就用原来的调度器调度
                return delegate.scheduleDirect(run, delay, unit);
            }
        }
        
        //...
    }
    
  3. 如何判断当前线程是否已经是io/compute线程

    因为io/compute线程其实是人为定义的,取决于实际使用的场景,本质上只是线程池配置的不同,线程本身没有这样的特性。所以我暂时只能依赖 Thread.name 来判断当前线程所属的调度器:io调度器的线程以 "RxCachedThreadScheduler" 前缀命名而 compute调度器以 "RxComputationThreadPool" 前缀命名。

    如果项目中已经替换过RxJava默认的线程池,就需要根据项目正在使用的ThreadFactory为线程规范命名,并修改这个当前线程的判断条件!

效果

抑制 IOIO 的线程切换

Observable
    .create(emitter -> {
        System.out.println("create on " + Thread.currentThread().getName());
        emitter.onNext("Test");
        emitter.onComplete();
    })
    .subscribeOn(Schedulers.io())
    .observeOn(Schedulers.io())
    .map(s -> {
        System.out.println("map on " + Thread.currentThread().getName());
        return s;
    })
    .observeOn(Schedulers.io())
    .flatMapCompletable(s -> {
        System.out.println("flatMap on " + Thread.currentThread().getName());
        return Completable.complete();
    })
    .subscribe();
Before Suppress
After Suppress
  • create on RxCachedThreadScheduler-1
  • map on RxCachedThreadScheduler-2
  • flatMap on RxCachedThreadScheduler-3
  • create on RxCachedThreadScheduler-1
  • map on RxCachedThreadScheduler-1
  • flatMap on RxCachedThreadScheduler-1

抑制 ComputeIO 的线程切换

Observable.timer(1, TimeUnit.MILLISECONDS)
    .map(s -> {
        System.out.println("timer on " + Thread.currentThread().getName());
        return s;
    })
    .observeOn(Schedulers.io())
    .subscribe(s ->
        System.out.println("subscribe on " + Thread.currentThread().getName())
    );
Before Suppress
After Suppress
  • timer on RxComputationThreadPool-1
  • subscribe on RxCachedThreadScheduler-1
  • timer on RxComputationThreadPool-1
  • subscribe on RxComputationThreadPool-1

抑制 AndroidSchedulers.mainThread 线程切换

AndroidSchedulers.mainThread().scheduleDirect(runnable);
  • Before Suppress
//等同于以下代码
new Handler(Looper.getMainLooper()).post(runnable);
  • After Suppress
//等同于以下代码
if (Looper.myLooper() == Looper.getMainLooper()) {
    runnable.run();
} else {
    new Handler(Looper.getMainLooper()).post(runnable);
}

使用

  1. build.gradle添加依赖
dependencies {
    //targeting io.reactivex.schedulers.Schedulers
    implementation 'com.github.YvesCheung.RxSchedulerSuppress:scheduler-suppress:1.0.0'

    //targeting io.reactivex.android.schedulers.AndroidSchedulers
    implementation 'com.github.YvesCheung.RxSchedulerSuppress:scheduler-suppress-android:1.0.0'
}
  1. 在使用RxJava之前初始化
public class App extends Application {

    public void onCreate() {
        //...
        
        //抑制通过Schedulers.io()从io线程切换到io线程
        //如果当前线程已经是io线程,会立即在当前线程执行
        SchedulerSuppress.SuppressIo();
        //抑制通过Schedulers.compute()从compute线程切换到compute线程
        //如果当前线程已经是io线程,会立即在当前线程执行
        SchedulerSuppress.SuppressCompute();
        
        //or
        //抑制通过Schedulers.io()或者Schedulers.compute()
        //从io线程切换到compute线程,或者从compute线程切换到io线程
        SchedulerSuppress.SuppressBackground();

        //抑制通过AndroidSchedulers.mainThread()从main线程抛到下一次Looper循环
        //如果当前线程已经是main线程,会立即在当前线程执行
        AndroidSchedulerSuppress.SuppressMain();
        
        //以上代码需要在 `RxJavaPlugins.lockDown` 前执行
        RxJavaPlugins.lockDown();
    }
}

项目源码

欢迎交流或者提交您的修改 github.com/YvesCheung/…