上一篇文章Rxjava2.x源碼解析(一): 訂閱流程中咱們講了 RxJava2 的訂閱部分的源碼。但 RxJava2 最強大的部分實際上是在異步。默認狀況下,下游接收事件所在的線程和上游發送事件所在的線程是同一個線程。接下來咱們在上一篇文章的示例代碼中加入線程切換相關代碼:java
// 上游 observable Observable<Integer> observable = Observable.create(new ObservableOnSubscribe<Integer>() { @Override public void subscribe(ObservableEmitter<Integer> emitter) throws Exception { Log.d(TAG, "subscribe: "); emitter.onNext(1); emitter.onNext(2); emitter.onComplete(); } }); // 下游 observer Observer<Integer> observer = new Observer<Integer>() { @Override public void onSubscribe(Disposable d) { // onSubscribe 方法會最早被執行 Log.d(TAG, "onSubscribe: "); } @Override public void onNext(Integer integer) { Log.d(TAG, "onNext: "); } @Override public void onError(Throwable e) { Log.d(TAG, "onError: "); } @Override public void onComplete() { Log.d(TAG, "onComplete: "); } }; // 在子線程中進行事件的發送 observable.subscribeOn(Schedulers.newThread()) // 切換到UI線程進行監聽 .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) // 將上游和下游進行關聯 .subscribe(observer);
咱們經過subscribeOn(Schedulers.newThread())
這行代碼,就能夠將咱們上游的代碼切換到子線程中去執行,經過observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
又能指定下游監聽的代碼執行在主線程(這裏的 AndroidSchedulers 並非RxJava2 默認提供的,而是屬於Android領域的,由RxAndroid這個庫實現)。一行代碼,就能自由切換上下游的代碼執行的線程,這麼騷的操做,究竟是怎麼實現的呢?編程
咱們上面兩個方法中傳入的都是一個Scheduler
實例,翻譯過來就是「調度器」,負責線程相關的調度。segmentfault
那接下來咱們就先從上游相關的subscribeOn(Schedulers.newThread())
開始分析。
先從參數入手,看看這個Schedulers.newThread()
中執行了什麼:安全
public final class Schedulers { static final Scheduler SINGLE; static final Scheduler COMPUTATION; static final Scheduler IO; static final Scheduler TRAMPOLINE; // 這裏是 NEW_THREAD static final Scheduler NEW_THREAD; static final class SingleHolder {...} static final class ComputationHolder {...} static final class IoHolder {...} // 初始化一個默認的 NewThreadScheduler static final class NewThreadHolder { static final Scheduler DEFAULT = new NewThreadScheduler(); } static { ... // 由一個新建立的 NewThreadTask 來初始化 NEW_THREAD NEW_THREAD = RxJavaPlugins.initNewThreadScheduler(new NewThreadTask()); } @NonNull public static Scheduler newThread() { return RxJavaPlugins.onNewThreadScheduler(NEW_THREAD); } ... static final class IOTask implements Callable<Scheduler> {...} // 這裏是 NewThreadTask static final class NewThreadTask implements Callable<Scheduler> { @Override public Scheduler call() throws Exception { return NewThreadHolder.DEFAULT; } } static final class SingleTask implements Callable<Scheduler> {...} static final class ComputationTask implements Callable<Scheduler> {...} }
能夠看到,newThread(...)
方法會返回一個Scheduler
類型的靜態變量NEW_THREAD
,而該變量的初始化是在以下的靜態代碼塊中:併發
static { ... // 由一個新建立的 NewThreadTask 來初始化 NEW_THREAD,類型爲 Scheduler NEW_THREAD = RxJavaPlugins.initNewThreadScheduler(new NewThreadTask()); }
這裏面建立了一個NewThreadTask
實例,該類也比較簡單,就是在call()
方法中返回了NewThreadHolder.DEFAULT
:app
static final class NewThreadTask implements Callable<Scheduler> { @Override public Scheduler call() throws Exception { return NewThreadHolder.DEFAULT; } }
NewThreadHolder.DEFAULT
則是一個NewThreadScheduler
對象:異步
// 初始化一個默認的 NewThreadScheduler static final class NewThreadHolder { static final Scheduler DEFAULT = new NewThreadScheduler(); }
那咱們不由好奇,這個call()
方法又是何時調用的呢?咱們繼續回到RxJavaPlugins.initNewThreadScheduler(new NewThreadTask())
這行代碼,從名稱來看是初始化NewThreadScheduler對象的,那咱們進去看下是如何進行的:ide
public static Scheduler initNewThreadScheduler(@NonNull Callable<Scheduler> defaultScheduler) { ObjectHelper.requireNonNull(defaultScheduler, "Scheduler Callable can't be null"); Function<? super Callable<Scheduler>, ? extends Scheduler> f = onInitNewThreadHandler; if (f == null) { // 直接看這裏 return callRequireNonNull(defaultScheduler); } return applyRequireNonNull(f, defaultScheduler); }
做爲聰明人,咱們直接看callRequireNonNull(defaultScheduler)
這行代碼:函數
static Scheduler callRequireNonNull(@NonNull Callable<Scheduler> s) { try { // 能夠看到,這裏調用了 s.call(),並將結果返回;若爲空,則報異常 return ObjectHelper.requireNonNull(s.call(), "Scheduler Callable result can't be null"); } catch (Throwable ex) { throw ExceptionHelper.wrapOrThrow(ex); } }
能夠看到,裏面直接調用了傳入的參數的call()
方法,並返回。
到這裏,就知道了,RxJavaPlugins.initNewThreadScheduler(new NewThreadTask())
這行代碼其實就是初始化一個NewThreadScheduler
對象。ui
繞了這麼遠,其實Schedulers.newThread()
這句就是建立了一個NewThreadScheduler
對象,這裏講的比較細。
咱們繼續回來,看看subscribeOn(Schedulers.newThread())
裏面作了什麼:
public final Observable<T> subscribeOn(Scheduler scheduler) { ObjectHelper.requireNonNull(scheduler, "scheduler is null"); return RxJavaPlugins.onAssembly(new ObservableSubscribeOn<T>(this, scheduler)); }
根據第一篇文章裏的經驗,咱們知道,這裏又是將上一步生成的 Observable 進一步封裝成一個ObservableSubscribeOn
並返回。其實,RxJava之因此能進行鏈式調用,無外乎就是在每次調用操做符方法的時候,返回一個 Observable 的引用,可是這個 Observable 所具體指向的對象,多是不一樣的。中間可能就建立了新的對象,通過了一層層的包裝。RxJava 裏裝飾器模式用的仍是比較厲害的,因此說,千萬別覺的實際模式都是虛無縹緲的東西。
這裏返回的是一個ObservableSubscribeOn
對象(注意看命名哦!規律以前講過的)
通過上篇文章分析,咱們知道,使用 Observable 的 subscribe 方法進行訂閱的時候,最終會調用到 Observable 的subscribeActual(...)
方法,這裏的Observable
具體就是ObservableSubscribeOn
:
// ObservableSubscribeOn.java public void subscribeActual(final Observer<? super T> observer) { final SubscribeOnObserver<T> parent = new SubscribeOnObserver<T>(observer); observer.onSubscribe(parent); parent.setDisposable(scheduler.scheduleDirect(new SubscribeTask(parent))); }
能夠看到,這裏將 observer 也進行了包裝,包裝成SubscribeOnObserver
對象。也至關於配套啦,haha。
而後又將這個封裝後的對象傳進了一個新建的 SubscribeTask 對象中。
???
這個SubscribeTask
又是啥?
這個SubscribeTask
是ObservableSubscribeOn
這個類的內部類,其實就是一個Runnable
實現類:
public final class ObservableSubscribeOn<T> extends AbstractObservableWithUpstream<T, T> { final Scheduler scheduler; public ObservableSubscribeOn(ObservableSource<T> source, Scheduler scheduler) { super(source); this.scheduler = scheduler; } @Override public void subscribeActual(final Observer<? super T> observer) { // 建立一個新的 Observer final SubscribeOnObserver<T> parent = new SubscribeOnObserver<T>(observer); observer.onSubscribe(parent); // 進行線程任務的建立及分發 parent.setDisposable(scheduler.scheduleDirect(new SubscribeTask(parent))); } ... // 是個 Runnable 實現類 final class SubscribeTask implements Runnable { private final SubscribeOnObserver<T> parent; SubscribeTask(SubscribeOnObserver<T> parent) { this.parent = parent; } @Override public void run() { // 注意,此處是關鍵,正是從這裏開始,上游(即:source)在新線程從新對下游進行訂閱。 // 從而達到上游發送事件的線程進行切換的目的 // 這裏提早提醒下,屢次訂閱,並非只有第一次訂閱指定的線程纔有效,那只是普通使用場景下的「湊巧」 source.subscribe(parent); } } }
到這,咱們總算看到了線程相關的東西了。Runnable 你們確定都熟悉吧?在它的run()
方法中,調用了source.subscribe(parent)
,這裏的 parent 咱們知道,是封裝以後的SubscribeOnObserver
,但source
又是啥?其實就是咱們在 ObservableSubscribeOn 的構造函數中傳進來的this
,即上游的 Observable :
// Observable.java public final Observable<T> subscribeOn(Scheduler scheduler) { ObjectHelper.requireNonNull(scheduler, "scheduler is null"); // 這裏傳進來的 this對象,就是上游 Observable 對象 return RxJavaPlugins.onAssembly(new ObservableSubscribeOn<T>(this, scheduler)); }
抽象類 Observable 實現了 ObservableSource 接口,這個接口就是咱們進行訂閱時候用到的subscribe(...)
:
public interface ObservableSource<T> { void subscribe(@NonNull Observer<? super T> observer); }
繼續看這個 run() 方法,它至關因而把以前的上游經過subscribe(...)
訂閱到了新的下游。也就是說:
subscribeOn(...)方法的本質是,在指定的線程中將上游和下游進行訂閱`。
這和咱們鏈式調用中最後一步的訂閱本質上是同樣的。
明白了這點,也就能知道,這個線程一旦啓動,新的 observer 接收和處理事件,也是在這個子線程裏。即,默認狀況下它會隨着上游線程的切換而切換,兩者始終在一個線程,除非它經過observeOn(...)
自行指定。
咱們如今明白了上游是如何經過一行代碼就能運行在子線程裏,但還沒看到這個線程是何時、如何啓動起來的。
那咱們就回到以前的位置,繼續看scheduler.scheduleDirect(new SubscribeTask(parent))
這行代碼,scheduler 具體指NewThreadScheduler
,但scheduleDirect(...)
這個方法是在父類中實現的,它沒有進行重寫(其餘類型的 scheduler 有進行重寫,好比 ComputationScheduler 等),那就進父類看看:
// Scheduler.java public Disposable scheduleDirect(@NonNull Runnable run, long delay, @NonNull TimeUnit unit) { // createWorker()爲抽象方法,由子類實現 final Worker w = createWorker(); final Runnable decoratedRun = RxJavaPlugins.onSchedule(run); DisposeTask task = new DisposeTask(decoratedRun, w); w.schedule(task, delay, unit); return task; }
這個方法的參數中有個 Runnable 對象,那咱們直接啓動個線程不就行了?固然是能夠的。可是做爲一個成熟的庫,它必定要考慮更多的場景。須要考慮到線程安全問題,以及對線程的控制,好比,經過 Dispose 來截斷上下游之間事件的事件流。
咱們先看final Worker w = createWorker();
這行代碼,它建立了一個 Worker,具體點就是NewThreadWorker
,這裏貼下NewThreadScheduler.java
的源碼:
/** * Schedules work on a new thread. */ public final class NewThreadScheduler extends Scheduler { final ThreadFactory threadFactory; private static final String THREAD_NAME_PREFIX = "RxNewThreadScheduler"; private static final RxThreadFactory THREAD_FACTORY; /** The name of the system property for setting the thread priority for this Scheduler. */ private static final String KEY_NEWTHREAD_PRIORITY = "rx2.newthread-priority"; static { int priority = Math.max(Thread.MIN_PRIORITY, Math.min(Thread.MAX_PRIORITY, Integer.getInteger(KEY_NEWTHREAD_PRIORITY, Thread.NORM_PRIORITY))); THREAD_FACTORY = new RxThreadFactory(THREAD_NAME_PREFIX, priority); } public NewThreadScheduler() { this(THREAD_FACTORY); } public NewThreadScheduler(ThreadFactory threadFactory) { this.threadFactory = threadFactory; } @NonNull @Override public Worker createWorker() { return new NewThreadWorker(threadFactory); } }
繼續回到scheduleDirect(...)
方法的第 8 行:
DisposeTask task = new DisposeTask(decoratedRun, w);
它將咱們要執行的 runnable 和 Worker,又封裝進了一個DisposeTask
中,便於對流進行控制。DisposeTask
是 Scheduler 的靜態內部類,實現了Disposable
, Runnable
, SchedulerRunnableIntrospection
這三個接口:
public abstract class Scheduler { ... static final class DisposeTask implements Disposable, Runnable, SchedulerRunnableIntrospection { @NonNull final Runnable decoratedRun; @NonNull final Worker w; @Nullable Thread runner; DisposeTask(@NonNull Runnable decoratedRun, @NonNull Worker w) { this.decoratedRun = decoratedRun; this.w = w; } @Override public void run() { runner = Thread.currentThread(); try { decoratedRun.run(); } finally { dispose(); runner = null; } } @Override public void dispose() { if (runner == Thread.currentThread() && w instanceof NewThreadWorker) { ((NewThreadWorker)w).shutdown(); } else { w.dispose(); } } @Override public boolean isDisposed() { return w.isDisposed(); } @Override public Runnable getWrappedRunnable() { return this.decoratedRun; } } }
建立了 DisposeTask 以後,就將它傳遞給了worker
執行:
w.schedule(task, delay, unit);
這行代碼就是開始執行指定任務,咱們能夠進入NewThreadWorker.java
源碼中查看詳細細節:
public class NewThreadWorker extends Scheduler.Worker implements Disposable { private final ScheduledExecutorService executor; volatile boolean disposed; public NewThreadWorker(ThreadFactory threadFactory) { executor = SchedulerPoolFactory.create(threadFactory); } @NonNull @Override public Disposable schedule(@NonNull final Runnable run) { return schedule(run, 0, null); } @NonNull @Override public Disposable schedule(@NonNull final Runnable action, long delayTime, @NonNull TimeUnit unit) { if (disposed) { return EmptyDisposable.INSTANCE; } // 最終會調用到 scheduleActual(...)方法 return scheduleActual(action, delayTime, unit, null); } public Disposable scheduleDirect(final Runnable run, long delayTime, TimeUnit unit) { ScheduledDirectTask task = new ScheduledDirectTask(RxJavaPlugins.onSchedule(run)); try { Future<?> f; if (delayTime <= 0L) { f = executor.submit(task); } else { f = executor.schedule(task, delayTime, unit); } task.setFuture(f); return task; } catch (RejectedExecutionException ex) { RxJavaPlugins.onError(ex); return EmptyDisposable.INSTANCE; } } public Disposable schedulePeriodicallyDirect(Runnable run, long initialDelay, long period, TimeUnit unit) {...} @NonNull public ScheduledRunnable scheduleActual(final Runnable run, long delayTime, @NonNull TimeUnit unit, @Nullable DisposableContainer parent) { Runnable decoratedRun = RxJavaPlugins.onSchedule(run); /********************************************** *** 將咱們的runnable對象,又通過了一層封裝 ***** *********************************************/ ScheduledRunnable sr = new ScheduledRunnable(decoratedRun, parent); if (parent != null) { if (!parent.add(sr)) { return sr; } } /********************************************************************************* *** 最終會經過 executor 線程池去執行相應的任務,經過Future,來獲取線程執行後的返回值 ***** ********************************************************************************/ Future<?> f; try { if (delayTime <= 0) { f = executor.submit((Callable<Object>)sr); } else { f = executor.schedule((Callable<Object>)sr, delayTime, unit); } sr.setFuture(f); } catch (RejectedExecutionException ex) { if (parent != null) { parent.remove(sr); } RxJavaPlugins.onError(ex); } return sr; } @Override public void dispose() { if (!disposed) { disposed = true; executor.shutdownNow(); } } /** * Shuts down the underlying executor in a non-interrupting fashion. */ public void shutdown() { if (!disposed) { disposed = true; executor.shutdown(); } } @Override public boolean isDisposed() { return disposed; } }
w.schedule(task, delay, unit)
最終會調用到第 46 行的scheduleActual(...)
方法。在該方法中,又將新傳進來的runnable對象封裝進 ScheduledRunnable ,封裝了這麼多層...~~(>_<)~~。而後就直接將這個 ScheduledRunnable
交給線程池去執行了。爲了能在線程執行完以後,接收返回值,使用了Future
。再往下,就徹底是線程池相關的知識點了,此處再也不贅述。
到這,咱們就徹底分析完了 RxJava2 是如何經過一行subscribeOn(...)
代碼切換上游發送事件所在線程的。接下來咱們就來分析observeOn(...)
是如何切換下游處理事件的線程的。
線程的建立,這裏跟以前是相同的。該方法最終會調用到以下重載方法:
public final Observable<T> observeOn(Scheduler scheduler, boolean delayError, int bufferSize) { ... // 建立了一個 ObservableObserveOn 並返回 return RxJavaPlugins.onAssembly(new ObservableObserveOn<T>(this, scheduler, delayError, bufferSize)); }
直接進ObservableObserveOn
的subscribeActual(...)
方法:
protected void subscribeActual(Observer<? super T> observer) { if (scheduler instanceof TrampolineScheduler) { source.subscribe(observer); } else { Scheduler.Worker w = scheduler.createWorker(); source.subscribe(new ObserveOnObserver<T>(observer, w, delayError, bufferSize)); } }
這個方法就比較簡單了,直接將上游和新建立的ObserveOnObserver
進行綁定。而且在建立的ObserveOnObserver
的同時,也將 worker 傳進去,進行線程任務的相關處理。到這裏,咱們能夠猜測下,封裝以後的新的 ObserveOnObserver 是如何作到使原observer中的任務在指定的線程中執行的。其實就是重寫對應的方法,將以前的邏輯經過worker來指定執行線程。邊追源碼邊猜測,才能更好的理解。
接下來就來看ObservableObserveOn.java#ObserveOnObserver
的源碼:
static final class ObserveOnObserver<T> extends BasicIntQueueDisposable<T> implements Observer<T>, Runnable { private static final long serialVersionUID = 6576896619930983584L; ... ObserveOnObserver(Observer<? super T> actual, Scheduler.Worker worker, boolean delayError, int bufferSize) { this.downstream = actual; this.worker = worker; this.delayError = delayError; this.bufferSize = bufferSize; } @Override public void onSubscribe(Disposable d) { if (DisposableHelper.validate(this.upstream, d)) { this.upstream = d; if (d instanceof QueueDisposable) { @SuppressWarnings("unchecked") QueueDisposable<T> qd = (QueueDisposable<T>) d; // 注意,這裏調用了 requestFusion 來獲取 mode,以後會用到 int m = qd.requestFusion(QueueDisposable.ANY | QueueDisposable.BOUNDARY); if (m == QueueDisposable.SYNC) { sourceMode = m; queue = qd; done = true; downstream.onSubscribe(this); // 若是是sync,會當即調用 schedule() // 執行線程任務,查看run方法 schedule(); return; } if (m == QueueDisposable.ASYNC) { sourceMode = m; queue = qd; downstream.onSubscribe(this); return; } } queue = new SpscLinkedArrayQueue<T>(bufferSize); downstream.onSubscribe(this); } } @Override public void onNext(T t) { if (done) { return; } if (sourceMode != QueueDisposable.ASYNC) { queue.offer(t); } // 執行線程任務,查看run方法 schedule(); } @Override public void onError(Throwable t) { if (done) { RxJavaPlugins.onError(t); return; } error = t; done = true; // 執行線程任務,查看run方法 schedule(); } @Override public void onComplete() { if (done) { return; } done = true; // 執行線程任務,查看run方法 schedule(); } @Override public void dispose() {... } @Override public boolean isDisposed() { return disposed; } void schedule() { if (getAndIncrement() == 0) { worker.schedule(this); } } void drainNormal() { int missed = 1; final SimpleQueue<T> q = queue; final Observer<? super T> a = downstream; for (;;) { // checkTerminated 方法會檢查任務是否執行結束。 if (checkTerminated(done, q.isEmpty(), a)) { return; } for (;;) { boolean d = done; T v; try { v = q.poll(); } catch (Throwable ex) { Exceptions.throwIfFatal(ex); disposed = true; upstream.dispose(); q.clear(); a.onError(ex); worker.dispose(); return; } boolean empty = v == null; // checkTerminated 方法會檢查任務是否執行結束。 if (checkTerminated(d, empty, a)) { return; } if (empty) { break; } a.onNext(v); } missed = addAndGet(-missed); if (missed == 0) { break; } } } void drainFused() {...} @Override public void run() { if (outputFused) { drainFused(); } else { // outputFused 是跟背壓及操做符相關,這裏直接分析 drainNormal() drainNormal(); } } boolean checkTerminated(boolean d, boolean empty, Observer<? super T> a) { if (disposed) { queue.clear(); return true; } if (d) { Throwable e = error; // 是否設置了超時錯誤,是在 observeOn(scheduler, delayError, bufferSize()) 的第二個參數傳入的, // 默認傳了false if (delayError) { if (empty) { disposed = true; if (e != null) { a.onError(e); } else { a.onComplete(); } worker.dispose(); return true; } } else { // 根據是否報了異常,來決定是執行 onError 仍是 onComplete if (e != null) { disposed = true; queue.clear(); a.onError(e); worker.dispose(); return true; } else if (empty) { disposed = true; a.onComplete(); worker.dispose(); return true; } } } return false; } ... }
爲了驗證咱們的猜測,咱們看看在onSubscribe/onNext/onError/onComplete
這些函數中都調用了什麼。
咱們發現,在這些函數中,差很少都調用了schedule();
(調用 requestFusion(...)相關邏輯暫時忽略)。查看該函數的調用出,在第93行:
void schedule() { if (getAndIncrement() == 0) { worker.schedule(this); } }
這裏直接將this
傳遞給了 worker 進行線程任務的執行,這裏的this
指的就是ObserveOnObserver
,上面說道,它實現了 runnable 接口。而onSubscribe/onNext/onError/onComplete
這些函數中都調用了同一個函數schedule();
,有理由猜測,對各個函數的區分處理,確定就在重寫的run()
方法裏了,查看第150行:
public void run() { if (outputFused) { drainFused(); } else { drainNormal(); } }
outputFused 涉及背壓及操做符的相關處理,這裏咱們直接看drainNormal();
:
void drainNormal() { int missed = 1; final SimpleQueue<T> q = queue; final Observer<? super T> a = downstream; for (;;) { // checkTerminated 方法會檢查任務是否執行結束。 if (checkTerminated(done, q.isEmpty(), a)) { return; } for (;;) { boolean d = done; T v; try { v = q.poll(); } catch (Throwable ex) { Exceptions.throwIfFatal(ex); disposed = true; upstream.dispose(); q.clear(); a.onError(ex); worker.dispose(); return; } boolean empty = v == null; // checkTerminated 方法會檢查任務是否執行結束。 if (checkTerminated(d, empty, a)) { return; } if (empty) { break; } // 若是沒結束,就調用新的Observer的 onNext方法 a.onNext(v); } missed = addAndGet(-missed); if (missed == 0) { break; } } }
在該方法中,首先經過checkTerminated(...)
判斷線程任務是否執行結束(complete或者error),若是沒有,就去執行新的下游Observer的onNext()方法。若是執行完了,就直接返回。
那啥時候調用了新的下游Observer的onComplete/onError
方法呢?固然是在checkTerminated(...)
方法中啦:
boolean checkTerminated(boolean d, boolean empty, Observer<? super T> a) { if (disposed) { queue.clear(); return true; } if (d) { Throwable e = error; // 是否設置了超時錯誤,是在 observeOn(scheduler, delayError, bufferSize()) 的第二個參數傳入的, // 默認傳了false if (delayError) { if (empty) { disposed = true; if (e != null) { a.onError(e); } else { a.onComplete(); } worker.dispose(); return true; } } else { // 根據是否報了異常,來決定是執行 onError 仍是 onComplete if (e != null) { disposed = true; queue.clear(); // 執行 onError a.onError(e); worker.dispose(); return true; } else if (empty) { disposed = true; // 執行 onComplete a.onComplete(); worker.dispose(); return true; } } } return false; }
在該方法裏,咱們就看到了對onComplete()/onError
方法的調用了。
好了,到這裏,咱們就把rxjava2 中線程切換的知識講完了,裏面還有不少細節須要你們本身細細研究。
總結:
下游observer
的onSubscribe(...)
方法一直是在它所在的線程調用的。即observable.subscribe(observer)
這行代碼所在的線程。subscribeOn(...)
指定的是上游發送事件的線程, 好比ObservableOnSubscribe
的subscribe(ObservableEmitter<Integer> emitter){...}
方法執行的線程,在該方法裏咱們每每會調用emitter.onNext(...)/onComplete()/onError(...)
來發送事件。observeOn(...)
指定的是下游接收事件的線程,即onSubscribe(...)/ onNext(...)/onError(...)/onComplete()
這些回調方法的執行線程。subscribeOn(...)
切換線程的時候,下游仍會自動與其保持一致。除非下游單獨經過observeOn(...)
來指定下游本身的線程。此外,還須要特別指出的一點就是,屢次指定上游的線程只有第一次指定的有效
這個結論是:錯誤的 錯誤的 錯誤的
不少文章中也都是這麼說的,可是很遺憾,是錯誤的,由於不少人都只是從表象出發,連續調用兩次subscribeOn
,而後在下游Observer的onSubscribe
回調裏打印線程名稱,發現一直是第一次指定的那個線程,就開始想固然的總結結論了,他們的代碼應該是下面這樣的:
// 上游 observable Observable<Integer> observable = Observable.create(new ObservableOnSubscribe<Integer>() { @Override public void subscribe(ObservableEmitter<Integer> emitter) throws Exception { Log.d(TAG, "subscribe: "); emitter.onNext(1); emitter.onNext(2); emitter.onComplete(); Log.d(TAG, "subscribe: 當前線程爲: " + Thread.currentThread().getName()); } }); // 下游 observer Observer<Integer> observer = new Observer<Integer>() {...} observable // 第一次指定 .subscribeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) // 第二次指定 .subscribeOn(Schedulers.newThread()) // 切換到UI線程進行監聽 .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) // 將上游和下游進行關聯 .subscribe(observer);
打印結果爲:
你不斷調整兩個的位置,發現仍然是指定的第一個有效,彷佛你是對的。不防試試下面的例子:
// 上游 observable Observable<Integer> observable = Observable.create(new ObservableOnSubscribe<Integer>() { @Override public void subscribe(ObservableEmitter<Integer> emitter) throws Exception { Log.d(TAG, "subscribe: "); emitter.onNext(1); emitter.onNext(2); emitter.onComplete(); Log.d(TAG, "subscribe: 當前線程爲: " + Thread.currentThread().getName()); } }); // 下游 observer Observer<Integer> observer = new Observer<Integer>() {...} observable // 第一次指定 .subscribeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) // 建立第一個 onSubscribe .doOnSubscribe(new Consumer<Disposable>() { @Override public void accept(Disposable disposable) throws Exception { Log.d(TAG, "accept1: 當前線程爲:" + Thread.currentThread().getName()); } }) // 第二次指定 .subscribeOn(Schedulers.newThread()) // 建立第二個 onSubscribe .doOnSubscribe(new Consumer<Disposable>() { @Override public void accept(Disposable disposable) throws Exception { Log.d(TAG, "accept2: 當前線程爲:" + Thread.currentThread().getName()); } }) // 切換到UI線程進行監聽 .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) // 將上游和下游進行關聯 .subscribe(observer);
結果以下:
能夠看到,每一個doOnSubscribe(...)
內的代碼,運行在它上面離它最近的subscribeOn()
指定的線程。也就是說,屢次切換都生效了。這點也能夠參考咱們上面的總結裏的第一條:
下游observer的onSubscribe(...)方法一直是在它所在的線程調用的。即observable.subscribe(observer)這行代碼所在的線程。
對doOnSubscribe
操做符就不展開講了。
再仔細看上面的截圖,發現咱們在第二個doOnSubscribe(...)
方法中的代碼反而要比第一個先執行。Why?這實際上是在向上回溯。但願你還能記得,咱們前面說:
subscribeOn(...)方法的本質是,在指定的線程中將上游和下游進行訂閱`。
這個「上游」是個相對概念,上游之上,還有上游,因此就不斷回溯,最終調用到最開始指定的那個線程。
雖然表面上看,確實是第一個指定的有效,可是千萬別被欺騙了。
好了,到這,本篇文章就結束了。文章較長,能夠耐心點,反覆看看。
經過對 RxJava2 的研究,發現裏面涉及到不少知識,我也是一邊讀一遍補其餘知識。好比裏面涉及不少併發編程的知識,而併發編程又須要你對計算機組成原理、操做系統、編譯原理這些有必定的瞭解,還好大學考軟考的時候看過這些方面的書,拾起來相對容易點。
欠的技術債老是要還的,正面剛吧。
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