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本文出自:【張旭童的簡書】 (http://www.lxweimin.com/users/8e91ff99b072/latest_articles)
概述
承接上一篇RxJava2 源碼解析（一），
本系列我們的目的：
- 知道源頭(
Observable)是如何將數據發送出去的。 - 知道終點（
Observer）是如何接收到數據的。 - 何時將源頭和終點關聯起來的
- 知道線程調度是怎么實現的
- 知道操作符是怎么實現的
本篇計劃講解一下4,5.
RxJava最強大的莫過于它的線程調度 和 花式操作符。
map操作符
map是一個高頻的操作符，我們首先拿他開刀。
例子如下，源頭Observable發送的是String類型的數字，利用map轉換成int型，最終在終點Observer接受到的也是int類型數據。：
final Observable<String> testCreateObservable = Observable.create(new ObservableOnSubscribe<String>() {
@Override
public void subscribe(ObservableEmitter<String> e) throws Exception {
e.onNext("1");
e.onComplete()
}
});
Observable<Integer> map = testCreateObservable.map(new Function<String, Integer>() {
@Override
public Integer apply(String s) throws Exception {
return Integer.parseInt(s);
}
});
map.subscribe(new Observer<Integer>() {
@Override
public void onSubscribe(Disposable d) {
Log.d(TAG, "onSubscribe() called with: d = [" + d + "]");
}
@Override
public void onNext(Integer value) {
Log.d(TAG, "onNext() called with: value = [" + value + "]");
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
Log.d(TAG, "onError() called with: e = [" + e + "]");
}
@Override
public void onComplete() {
Log.d(TAG, "onComplete() called");
}
});
我們看一下map函數的源碼：
public final <R> Observable<R> map(Function<? super T, ? extends R> mapper) {
//判空略過
ObjectHelper.requireNonNull(mapper, "mapper is null");
//RxJavaPlugins.onAssembly()是hook 上文提到過
return RxJavaPlugins.onAssembly(new ObservableMap<T, R>(this, mapper));
}
RxJavaPlugins.onAssembly()是hook 上文提到過,所以我們只要看ObservableMap，它就是返回到我們手里的Observable:
public final class ObservableMap<T, U> extends AbstractObservableWithUpstream<T, U> {
//將function變換函數類保存起來
final Function<? super T, ? extends U> function;
public ObservableMap(ObservableSource<T> source, Function<? super T, ? extends U> function) {
//super()將上游的Observable保存起來 ，用于subscribeActual()中用。
super(source);
this.function = function;
}
@Override
public void subscribeActual(Observer<? super U> t) {
source.subscribe(new MapObserver<T, U>(t, function));
}
它繼承自AbstractObservableWithUpstream,該類繼承自Observable，很簡單，就是將上游的ObservableSource保存起來，做一次wrapper，所以它也算是裝飾者模式的提現，如下:
abstract class AbstractObservableWithUpstream<T, U> extends Observable<U> implements HasUpstreamObservableSource<T> {
//將上游的`ObservableSource`保存起來
protected final ObservableSource<T> source;
AbstractObservableWithUpstream(ObservableSource<T> source) {
this.source = source;
}
@Override
public final ObservableSource<T> source() {
return source;
}
}
關于ObservableSource，代表了一個標準的無背壓的 源數據接口，可以被Observer消費（訂閱），如下：
public interface ObservableSource<T> {
void subscribe(Observer<? super T> observer);
}
所有的Observable都已經實現了它,所以我們可以認為Observable和ObservableSource在本文中是相等的：
public abstract class Observable<T> implements ObservableSource<T> {
所以我們得到的ObservableMap對象也很簡單，就是將上游的Observable和變換函數類Function保存起來。
Function的定義超級簡單，就是一個接口，給我一個T，還你一個R.
public interface Function<T, R> {
R apply(T t) throws Exception;
}
本例寫的是將String->int.
重頭戲，subscribeActual()是訂閱真正發生的地方，ObservableMap如下編寫，就一句話，用MapObserver訂閱上游Observable。：
@Override
public void subscribeActual(Observer<? super U> t) {
//用MapObserver訂閱上游Observable。
source.subscribe(new MapObserver<T, U>(t, function));
}
MapObserver也是裝飾者模式，對終點（下游）Observer修飾。
static final class MapObserver<T, U> extends BasicFuseableObserver<T, U> {
final Function<? super T, ? extends U> mapper;
MapObserver(Observer<? super U> actual, Function<? super T, ? extends U> mapper) {
//super()將actual保存起來
super(actual);
//保存Function變量
this.mapper = mapper;
}
@Override
public void onNext(T t) {
//done在onError 和 onComplete以后才會是true，默認這里是false，所以跳過
if (done) {
return;
}
//默認sourceMode是0，所以跳過
if (sourceMode != NONE) {
actual.onNext(null);
return;
}
//下游Observer接受的值
U v;
//這一步執行變換,將上游傳過來的T，利用Function轉換成下游需要的U。
try {
v = ObjectHelper.requireNonNull(mapper.apply(t), "The mapper function returned a null value.");
} catch (Throwable ex) {
fail(ex);
return;
}
//變換后傳遞給下游Observer
actual.onNext(v);
}
到此我們梳理一下流程：
訂閱的過程，是從下游到上游依次訂閱的。
- 即終點
Observer訂閱了map返回的ObservableMap。 - 然后
map的Observable(ObservableMap)在被訂閱時，會訂閱其內部保存上游Observable，用于訂閱上游的Observer是一個裝飾者(MapObserver)，內部保存了下游（本例是終點）Observer，以便上游發送數據過來時，能傳遞給下游。 - 以此類推，直到源頭
Observable被訂閱，根據上節課內容，它開始向Observer發送數據。
數據傳遞的過程，當然是從上游push到下游的，
-
源頭
Observable傳遞數據給下游Observer（本例就是MapObserver） - 然后
MapObserver接收到數據，對其變換操作后(實際的function在這一步執行)，再調用內部保存的下游Observer的onNext()發送數據給下游 - 以此類推，直到終點
Observer。
線程調度subscribeOn
簡化問題，代碼如下：
Observable.create(new ObservableOnSubscribe<String>() {
@Override
public void subscribe(ObservableEmitter<String> e) throws Exception {
Log.d(TAG, "subscribe() called with: e = [" + e + "]" + Thread.currentThread());
e.onNext("1");
e.onComplete();
}
//只是在Observable和Observer之間增加了一句線程調度代碼
}).subscribeOn(Schedulers.io())
.subscribe(new Observer<String>() {
@Override
public void onSubscribe(Disposable d) {
Log.d(TAG, "onSubscribe() called with: d = [" + d + "]");
}
@Override
public void onNext(String value) {
Log.d(TAG, "onNext() called with: value = [" + value + "]");
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
Log.d(TAG, "onError() called with: e = [" + e + "]");
}
@Override
public void onComplete() {
Log.d(TAG, "onComplete() called");
}
});
只是在Observable和Observer之間增加了一句線程調度代碼:.subscribeOn(Schedulers.io()).
查看subscribeOn()源碼：
public final Observable<T> subscribeOn(Scheduler scheduler) {
//判空略過
ObjectHelper.requireNonNull(scheduler, "scheduler is null");
//拋開Hook，重點還是ObservableSubscribeOn
return RxJavaPlugins.onAssembly(new ObservableSubscribeOn<T>(this, scheduler));
}
等等，怎么有種似曾相識的感覺，大家可以把文章向上翻，看看map()的源碼。
和subscribeOn()的套路如出一轍，那么我們根據上面的結論，
先猜測ObservableSubscribeOn類也是一個包裝類（裝飾者），點進去查看：
public final class ObservableSubscribeOn<T> extends AbstractObservableWithUpstream<T, T> {
//保存線程調度器
final Scheduler scheduler;
public ObservableSubscribeOn(ObservableSource<T> source, Scheduler scheduler) {
//map的源碼中我們分析過，super()只是簡單的保存ObservableSource
super(source);
this.scheduler = scheduler;
}
@Override
public void subscribeActual(final Observer<? super T> s) {
//1 創建一個包裝Observer
final SubscribeOnObserver<T> parent = new SubscribeOnObserver<T>(s);
//2 手動調用 下游（終點）Observer.onSubscribe()方法,所以onSubscribe()方法執行在 訂閱處所在的線程
s.onSubscribe(parent);
//3 setDisposable()是為了將子線程的操作加入Disposable管理中
parent.setDisposable(scheduler.scheduleDirect(new Runnable() {
@Override
public void run() {
//4 此時已經運行在相應的Scheduler 的線程中
source.subscribe(parent);
}
}));
}
和map套路大體一致，ObservableSubscribeOn自身同樣是個包裝類，同樣繼承AbstractObservableWithUpstream。
創建了一個SubscribeOnObserver類，該類按照套路，應該也是實現了Observer、Disposable接口的包裝類，讓我們看一下：
static final class SubscribeOnObserver<T> extends AtomicReference<Disposable> implements Observer<T>, Disposable {
//真正的下游（終點）觀察者
final Observer<? super T> actual;
//用于保存上游的Disposable，以便在自身dispose時，連同上游一起dispose
final AtomicReference<Disposable> s;
SubscribeOnObserver(Observer<? super T> actual) {
this.actual = actual;
this.s = new AtomicReference<Disposable>();
}
@Override
public void onSubscribe(Disposable s) {
//onSubscribe()方法由上游調用，傳入Disposable。在本類中賦值給this.s，加入管理。
DisposableHelper.setOnce(this.s, s);
}
//直接調用下游觀察者的對應方法
@Override
public void onNext(T t) {
actual.onNext(t);
}
@Override
public void onError(Throwable t) {
actual.onError(t);
}
@Override
public void onComplete() {
actual.onComplete();
}
//取消訂閱時，連同上游Disposable一起取消
@Override
public void dispose() {
DisposableHelper.dispose(s);
DisposableHelper.dispose(this);
}
@Override
public boolean isDisposed() {
return DisposableHelper.isDisposed(get());
}
//這個方法在subscribeActual()中被手動調用，為了將Schedulers返回的Worker加入管理
void setDisposable(Disposable d) {
DisposableHelper.setOnce(this, d);
}
}
這兩個類根據上一節的鋪墊加上注釋，其他都好理解，稍微不好理解的應該是下面兩句代碼：
//ObservableSubscribeOn類
//3 setDisposable()是為了將子線程的操作加入Disposable管理中
parent.setDisposable(scheduler.scheduleDirect(new Runnable() {
@Override
public void run() {
//4 此時已經運行在相應的Scheduler 的線程中
source.subscribe(parent);
}
}));
//SubscribeOnObserver類
//這個方法在subscribeActual()中被手動調用，為了將Schedulers返回的Worker加入管理
void setDisposable(Disposable d) {
DisposableHelper.setOnce(this, d);
}
其中scheduler.scheduleDirect(new Runnable()..)方法源碼如下：
/**
* Schedules the given task on this scheduler non-delayed execution.
* .....
*/
public Disposable scheduleDirect(Runnable run) {
return scheduleDirect(run, 0L, TimeUnit.NANOSECONDS);
}
從注釋和方法名我們可以看出，這個傳入的Runnable會立刻執行。
再繼續往里面看：
public Disposable scheduleDirect(Runnable run, long delay, TimeUnit unit) {
//class Worker implements Disposable ，Worker本身是實現了Disposable
final Worker w = createWorker();
//hook略過
final Runnable decoratedRun = RxJavaPlugins.onSchedule(run);
//開始在Worker的線程執行任務，
w.schedule(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
//調用的是 run()不是 start()方法執行的線程的方法。
decoratedRun.run();
} finally {
//執行完畢會 dispose()
w.dispose();
}
}
}, delay, unit);
//返回Worker對象
return w;
}
createWorker()是一個抽象方法，由具體的Scheduler類實現，例如IoScheduler對應的Schedulers.io().
public abstract Worker createWorker();
初看源碼，為了了解大致流程，不宜過入深入，先點到為止。
OK，現在我們總結一下scheduler.scheduleDirect(new Runnable()..)的重點：
- 傳入的
Runnable是立刻執行的。 - 返回的
Worker對象就是一個Disposable對象， -
Runnable執行時，是直接手動調用的run()，而不是start()方法. - 上一點應該是為了，能控制在
run()結束后(包括異常終止)，都會自動執行Worker.dispose().
而返回的Worker對象也會被parent.setDisposable(...)加入管理中，以便在手動dispose()時能取消線程里的工作。
我們總結一下subscribeOn(Schedulers.xxx())的過程：
- 返回一個
ObservableSubscribeOn包裝類對象 - 上一步返回的對象被訂閱時，回調該類中的
subscribeActual()方法，在其中會立刻將線程切換到對應的Schedulers.xxx()線程。 -
在切換后的線程中，執行
source.subscribe(parent);，對上游(終點)Observable訂閱 -
上游(終點)
Observable開始發送數據，根據RxJava2 源碼解析（一），上游發送數據僅僅是調用下游觀察者對應的onXXX()方法而已，所以此時操作是在切換后的線程中進行。
一點擴展，
大家可能看過一個結論：
subscribeOn(Schedulers.xxx())切換線程N次，總是以第一次為準，或者說離源Observable最近的那次為準，并且對其上面的代碼生效（這一點對比的ObserveOn()）。
為什么？
- 因為根據RxJava2 源碼解析（一）中提到，訂閱流程從下游往上游傳遞
- 在
subscribeActual()里開啟了Scheduler的工作，source.subscribe(parent);,從這一句開始切換了線程，所以在這之上的代碼都是在切換后的線程里的了。 - 但如果連續切換，最上面的切換最晚執行,此時線程變成了最上面的
subscribeOn(xxxx)指定的線程， - 而數據push時，是從上游到下游的，所以會在離源頭最近的那次
subscribeOn(xxxx)的線程里push數據（onXXX()）給下游。
可寫如下代碼驗證：
Observable.create(new ObservableOnSubscribe<String>() {
@Override
public void subscribe(ObservableEmitter<String> e) throws Exception {
Log.d(TAG, "subscribe() called with: e = [" + e + "]" + Thread.currentThread());
e.onNext("1");
e.onComplete();
}
}).subscribeOn(Schedulers.io())
.map(new Function<String, String>() {
@Override
public String apply(String s) throws Exception {
//依然是io線程
Log.d(TAG, "apply() called with: s = [" + s + "]" + Thread.currentThread());
return s;
}
})
.subscribeOn(Schedulers.computation())
.subscribe(new Observer<String>() {
@Override
public void onSubscribe(Disposable d) {
Log.d(TAG, "onSubscribe() called with: d = [" + d + "]");
}
@Override
public void onNext(String value) {
Log.d(TAG, "onNext() called with: value = [" + value + "]");
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
Log.d(TAG, "onError() called with: e = [" + e + "]");
}
@Override
public void onComplete() {
Log.d(TAG, "onComplete() called");
}
});
線程調度observeOn
在上一節的基礎上，增加一個observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()),就完成了觀察者線程的切換。
.subscribeOn(Schedulers.computation())
//在上一節的基礎上，增加一個ObserveOn
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(new Observer<String>() {
繼續看源碼吧，我已經能猜出來了，hook+new XXXObservable();
public final Observable<T> observeOn(Scheduler scheduler) {
return observeOn(scheduler, false, bufferSize());
}
public final Observable<T> observeOn(Scheduler scheduler, boolean delayError, int bufferSize) {
....
return RxJavaPlugins.onAssembly(new ObservableObserveOn<T>(this, scheduler, delayError, bufferSize));
}
果然，查看ObservableObserveOn,:
高能預警，這部分的代碼 有些略多，建議讀者打開源碼邊看邊讀。
public final class ObservableObserveOn<T> extends AbstractObservableWithUpstream<T, T> {
//本例是 AndroidSchedulers.mainThread()
final Scheduler scheduler;
//默認false
final boolean delayError;
//默認128
final int bufferSize;
public ObservableObserveOn(ObservableSource<T> source, Scheduler scheduler, boolean delayError, int bufferSize) {
super(source);
this.scheduler = scheduler;
this.delayError = delayError;
this.bufferSize = bufferSize;
}
@Override
protected void subscribeActual(Observer<? super T> observer) {
// false
if (scheduler instanceof TrampolineScheduler) {
source.subscribe(observer);
} else {
//1 創建出一個 主線程的Worker
Scheduler.Worker w = scheduler.createWorker();
//2 訂閱上游數據源，
source.subscribe(new ObserveOnObserver<T>(observer, w, delayError, bufferSize));
}
}
本例中，就是兩步：
- 創建一個
AndroidSchedulers.mainThread()對應的Worker - 用
ObserveOnObserver訂閱上游數據源。這樣當數據從上游push下來，會由ObserveOnObserver對應的onXXX()處理。
static final class ObserveOnObserver<T> extends BasicIntQueueDisposable<T>
implements Observer<T>, Runnable {
//下游的觀察者
final Observer<? super T> actual;
//對應Scheduler里的Worker
final Scheduler.Worker worker;
//上游被觀察者 push 過來的數據都存在這里
SimpleQueue<T> queue;
Disposable s;
//如果onError了，保存對應的異常
Throwable error;
//是否完成
volatile boolean done;
//是否取消
volatile boolean cancelled;
// 代表同步發送 異步發送
int sourceMode;
....
@Override
public void onSubscribe(Disposable s) {
if (DisposableHelper.validate(this.s, s)) {
this.s = s;
//省略大量無關代碼
//創建一個queue 用于保存上游 onNext() push的數據
queue = new SpscLinkedArrayQueue<T>(bufferSize);
//回調下游觀察者onSubscribe方法
actual.onSubscribe(this);
}
}
@Override
public void onNext(T t) {
//1 執行過error / complete 會是true
if (done) {
return;
}
//2 如果數據源類型不是異步的， 默認不是
if (sourceMode != QueueDisposable.ASYNC) {
//3 將上游push過來的數據 加入 queue里
queue.offer(t);
}
//4 開始進入對應Workder線程，在線程里 將queue里的t 取出 發送給下游Observer
schedule();
}
@Override
public void onError(Throwable t) {
//已經done 會 拋異常 和 上一篇文章里提到的一樣
if (done) {
RxJavaPlugins.onError(t);
return;
}
//給error存個值
error = t;
done = true;
//開始調度
schedule();
}
@Override
public void onComplete() {
//已經done 會 返回 不會crash 和上一篇文章里提到的一樣
if (done) {
return;
}
done = true;
//開始調度
schedule();
}
void schedule() {
if (getAndIncrement() == 0) {
//該方法需要傳入一個線程， 注意看本類實現了Runnable的接口，所以查看對應的run()方法
worker.schedule(this);
}
}
//從這里開始，這個方法已經是在Workder對應的線程里執行的了
@Override
public void run() {
//默認是false
if (outputFused) {
drainFused();
} else {
//取出queue里的數據 發送
drainNormal();
}
}
void drainNormal() {
int missed = 1;
final SimpleQueue<T> q = queue;
final Observer<? super T> a = actual;
for (;;) {
// 1 如果已經 終止 或者queue空，則跳出函數，
if (checkTerminated(done, q.isEmpty(), a)) {
return;
}
for (;;) {
boolean d = done;
T v;
try {
//2 從queue里取出一個值
v = q.poll();
} catch (Throwable ex) {
//3 異常處理 并跳出函數
Exceptions.throwIfFatal(ex);
s.dispose();
q.clear();
a.onError(ex);
return;
}
boolean empty = v == null;
//4 再次檢查 是否 終止 如果滿足條件 跳出函數
if (checkTerminated(d, empty, a)) {
return;
}
//5 上游還沒結束數據發送，但是這邊處理的隊列已經是空的，不會push給下游 Observer
if (empty) {
//僅僅是結束這次循環，不發送這個數據而已，并不會跳出函數
break;
}
//6 發送給下游了
a.onNext(v);
}
//7 對不起這里我也不是很明白，大致猜測是用于 同步原子操作 如有人知道 煩請告知
missed = addAndGet(-missed);
if (missed == 0) {
break;
}
}
}
//檢查 是否 已經 結束（error complete）， 是否沒數據要發送了(empty 空)，
boolean checkTerminated(boolean d, boolean empty, Observer<? super T> a) {
//如果已經disposed
if (cancelled) {
queue.clear();
return true;
}
// 如果已經結束
if (d) {
Throwable e = error;
//如果是延遲發送錯誤
if (delayError) {
//如果空
if (empty) {
if (e != null) {
a.onError(e);
} else {
a.onComplete();
}
//停止worker（線程）
worker.dispose();
return true;
}
} else {
//發送錯誤
if (e != null) {
queue.clear();
a.onError(e);
worker.dispose();
return true;
} else
//發送complete
if (empty) {
a.onComplete();
worker.dispose();
return true;
}
}
}
return false;
}
}
核心處都加了注釋，總結起來就是，
-
ObserveOnObserver實現了Observer和Runnable接口。 - 在
onNext()里，先不切換線程，將數據加入隊列queue。然后開始切換線程，在另一線程中，從queue里取出數據，push給下游Observer -
onError()onComplete()除了和RxJava2 源碼解析（一）提到的一樣特性之外，也是將錯誤/完成信息先保存，切換線程后再發送。 - 所以
observeOn()影響的是其下游的代碼，且多次調用仍然生效。 - 因為其切換線程代碼是在
Observer里onXXX()做的，這是一個主動的push行為（影響下游）。 - 關于多次調用生效問題。對比
subscribeOn()切換線程是在subscribeActual()里做的，只是主動切換了上游的訂閱線程，從而影響其發射數據時所在的線程。而直到真正發射數據之前，任何改變線程的行為，都會生效（影響發射數據的線程）。所以subscribeOn()只生效一次。observeOn()是一個主動的行為，并且切換線程后會立刻發送數據，所以會生效多次.
轉載請標明出處：
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本文出自:【張旭童的簡書】 (http://www.lxweimin.com/users/8e91ff99b072/latest_articles)
總結
本文帶大家走讀分析了三個東西:
map操作符原理：
- 內部對上游
Observable進行訂閱 - 內部訂閱者接收到數據后，將數據轉換，發送給下游
Observer. -
操作符返回的
Observable和其內部訂閱者、是裝飾者模式的體現。 - 操作符數據變換的操作，也是發生在訂閱后。
線程調度subscribeOn()：
- 內部先切換線程，在切換后的線程中對上游
Observable進行訂閱，這樣上游發送數據時就是處于被切換后的線程里了。 - 也因此多次切換線程，最后一次切換（離源數據最近）的生效。
- 內部訂閱者接收到數據后，直接發送給下游
Observer. - 引入內部訂閱者是為了控制線程（dispose）
-
線程切換發生在
Observable中。
線程調度observeOn():
- 使用裝飾的
Observer對上游Observable進行訂閱 - 在
Observer中onXXX()方法里，將待發送數據存入隊列，同時請求切換線程處理真正push數據給下游。 - 多次切換線程，都會對下游生效。
源碼里那些實現了Runnable的類或者匿名內部類，最終并沒有像往常那樣被丟給Thread類執行。
而是先切換線程，再直接執行Runnable的run()方法。
這也加深了我對面向對象，對抽象、Runnable的理解，它就是一個簡簡單單的接口，里面就一個簡簡單單的run()，
我認為，之所以有Runnable，只是抽象出 一個可運行的任務的概念。
也許這句話很平淡，書上也會提到，各位大佬早就知道，但是如今我順著RxJava2的源碼這么走讀了一遍，確真真切切的感受到了這些設計思想的美妙。
