背壓（back-pressure）問題

在響應式編程中看到 back-pressure 這詞的時候，仍是很懵逼的，畢竟在編程資料中出現這樣的字眼，後來查資料在知乎中這我的的解釋仍是挺形象的。

在數據流從上游生產者向下遊消費者傳輸的過程當中，上游生產速度大於下游消費速度，致使下游的 Buffer 溢出，這種現象就叫作 Backpressure 出現。編程中的 Backpressure 這個概念源自工程概念中的 Backpressure：在管道運輸中，氣流或液流因爲管道忽然變細、急彎等緣由致使由某處出現了下游向上遊的逆向壓力，這種狀況稱做「back pressure」。這是一個很直觀的詞：向後的、往回的壓力——back pressure。

也看到從背壓引伸到更大額話題流控（Flow Control，Backpressure只是解決Flow Control的其中一個方案。咱們小學作的那種數學題：一個水池，有一個進水管和一個出水管。若是進水管水流更大，過一段時間水池就會滿（溢出），這是沒有作好流控的結果。

這裏有兩個名詞：

cold Observable：只有當有訂閱者訂閱的時候， Cold Observable 纔開始執行發射數據流的代碼，是那些容許下降速率的發送源。

hot Observable：無論有沒有訂閱者訂閱，他們建立後就開發發射數據流。

而後咱們寫段代碼測試一下發送者比接受者處理速度快的例子：

運行一下會發生什麼呢

被觀察者發送事件的速度太快，而觀察者處理太慢，並且你尚未作相應措施，因此報異常拋出MissingBackpressureException。

響應式拉取，能夠反過來，觀察者主動從被觀察者那裏去拉取數據，而被觀察者變成被動的等待通知再發送數據。下面是我看到的你們文章裏都喜歡舉的例子，在代碼中，傳遞事件開始前的onstart()中，調用了request(1)，通知被觀察者先發送一個事件，而後在onNext()中處理完事件，再次調用request(1)，通知被觀察者發送下一個事件。

觀察者能夠根據自身實際狀況按需拉取數據，而不是被動接收（也就至關於告訴上游觀察者把速度慢下來），實現了背壓的策略。固然 Rx 還提供了許多操做符號。

 

參考：

https://www.zhihu.com/question/49618581/answer/237078934

https://www.jianshu.com/p/2c4799fa91a4