RxJava之subscribeOn解惑
有一天，我在使用RxJava和Retrofit实现Android上面的网络请求。突然，遇到了一个坑，在过了这些坑之后得到一些经验，觉得需要和大家分享一二。
引子
用Retrofit搭配RxJava的朋友应该都知道，一般实现代码最终大都长得一幅下面的样子。
public interface BeanApi {
@GET("bean/{id}")
Observable<Bean> getBean(@Path("id") int beanId);
}
BeanApi api = ···通过Retrofit的create实例化···
api.getBean(1)
.subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(
bean -> {
// do something on main thread.
},
throwable -> {
// do something on main thread.
}
);
上面的代码形式相信各位都写得很熟了，但是我实在烦透了每个api调用的地方都写一次subscribOn，observeOn。然后，我找到一篇不错的文章——Don't break the chain: use RxJava's compose() operator，里面提到了一个方法避免这种重复代码（其实作者本意是要体现“不要打破链式操作”，而非避免重复代码）。最后改进到的代码就长下面的样子了。
// This is a common method.
<T> Transformer<T, T> applySchedulers() {
return observable -> observable.subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread());
}
api.getBean(1)
.compose(applySchedulers())
.subscribe(
bean -> {
// do something on main thread.
},
throwable -> {
// do something on main thread.
}
);
改进后的代码比原来的代码少了一行。但是写多几次之后，我还是烦透了这个applySchedulers()。于是我疯了，就自己实现一个Retrofit的CallAdapter.Factory，让Retrotfit在每次调用api的时候自动就给我封装好subscribeOn和observeOn这些重复的代码，具体实现可以参考我的另外一篇文章——通过委派模式包装一个RxJavaCallAdapterFactory。最后，我的代码就是长下面这个样子了。
api.getBean(1)
.subscribe(
bean -> {
// do something on main thread.
},
throwable -> {
// do something on main thread.
}
);
所有的subscribeOn和observeOn不用再写了。因为每次调用api.getBean(1)，Retrotfit就调用我自定义的CallAdapter.Factory把结果封装成Observable对象的时候就已经把subscribeOn和observeOn添加上去了。
问题
好，用得很爽。但是问题问题比办法多，所以问题来了。有几个特殊的地方我需要网络加载和结果监听都在当前线程。相信理解了上面代码的朋友都已经看出来了，现在我通过api.getBean(1)获取到的Observable<Bean>最后被订阅都会是在io线程获取网络数据，然后在mainThread线程进行结果处理。所以，我要想个办法出来，覆盖原来的Schedulers，包括subscribeOn的Scheduler和observeOn的Scheduler。于是，我写了下面的代码。
// isAsync is a boolean variable indicate whether the request is a asynchronous or not.
api.getBean(1)
.subscribeOn(isAsync ? Schedulers.io() : Schedulers.immediate())
.observeOn(isAsync ? AndroidSchedulers.mainThread() : Schedulers.immediate())
.subscribe(
bean -> {
// do something on main thread.
},
throwable -> {
// do something on main thread.
}
);
上面的代码再结合我之前写的CallAdapter.Factory，其实就是相当于没有自定义CallAdapter.Factory之前显式调用两次subscribeOn和两次observeOn，就像下面的样子。
api.getBean(1)
.subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribeOn(isAsync ? Schedulers.io() : Schedulers.immediate())
.observeOn(isAsync ? AndroidSchedulers.mainThread() : Schedulers.immediate())
.subscribe(
bean -> {
// do something on main thread.
},
throwable -> {
// do something on main thread.
}
);
前凑
作为一名RxJava的标准菜鸟，我被验证了自己的确很菜，我天真的认为后面的subscribeOn和observeOn会覆盖之前的Scheduler，我理所当然的认为，当isAsync为true的时候，这次api的调用就会在当前线程执行网络访问和结果处理。于是，我被搞疯了。我就看了subscribeOn的源码，如下。
public final Observable<T> subscribeOn(Scheduler scheduler) {
··· 省略一些于逻辑阅读不重要的代码
return nest().lift(new OperatorSubscribeOn<T>(scheduler));
}
nest的代码如下，
public final Observable<Observable<T>> nest() {
return just(this);
}
意思就是新建一个Observable，并且只会向订阅者发送一个元素——原来api.getBean(1)获得的Observale<Bean>对象。所以nest操作获得的结果是Observable<Observale<Bean>>对象。好，这里记着这个东东。下面我先分析一下lift操作，然后我们再回头把他们串在一起。
Observable结构
在看lift操作之前，我们稍微回顾一下Observable的创建方法，
final OnSubscribe<T> onSubscribe;
public final static <T> Observable<T> create(OnSubscribe<T> f) {
return new Observable<T>(hook.onCreate(f));
}
protected Observable(OnSubscribe<T> f) {
this.onSubscribe = f;
}
其他的什么from、just等创建方法最后都是把数据转化为一个OnSubscribe对象再通过上面的create方法创建。所以我们只关注这个create方法。上面代码的意思很简单，就是new一个Observable对象，并且设置onSubscribe。所以这里的关键是onSubscribe这个对象。这里我管它做数据源，即Observable对象会用它来产生数据，并且发布给订阅者。
看到这里，我们可以发现，Observable其实没有什么，只有两个关键点：1、装载着一个onSubscribe对象，2、有订阅者注册时，就调用用这个onSubscribe的call(Subscriber)方法。
这里我们要看一下这个call(Subscriber)方法。该方法接受一个参数Subscriber，即订阅者。当有订阅者注册到Observable对象时，Observable对象就调用onSubscribe的这个call方法，并且把当前当前注册的订阅者作为参数传递过去。所以在call方法的实现中就可以调用订阅者的onNext方法来发布数据或者做其他事（不一定是发布数据）。
lift操作说明
先把lift操作的代码贴出来。
public final <R> Observable<R> lift(final Operator<? extends R, ? super T> operator) {
return new Observable<R>(new OnSubscribe<R>() {
@Override
public void call(Subscriber<? super R> o) {
try {
Subscriber<? super T> st = hook.onLift(operator).call(o);
try {
// new Subscriber created and being subscribed with so 'onStart' it
st.onStart();
onSubscribe.call(st);
} catch (Throwable e) {
··· 省略一些于逻辑阅读不重要的代码
st.onError(e);
}
} catch (Throwable e) {
··· 省略一些于逻辑阅读不重要的代码
// as we don't have the operator available to us
o.onError(e);
}
}
});
}
从上面代码第2行的new Observable<R>可以看出，lift操作其实是新建一个Observable对象然后返回。这里加点高级的标识方便下面的阅读，被new出来的Observable对象我们叫它做派生Observable，而当前Observable就叫父级Observable。
在上面Observable结构一节中，我们知道每个Observable都持有一个onSubscribe对象作为数据源。通过lift方法派生所得的Observable也不例外，也有一个，就是上面代码第二行new OnSubscribe<R>实例化的匿名对象。这个OnSubscribe虽然也是数据源，但是自己却从来不产生数据，也不直接向订阅者直接发布数据。它做的事就只是把自己的订阅者包装成为一个父级Observable认可的订阅者，然后委派给父级的数据源（上面代码第十行）。父级Observable的数据源向自己的订阅者发布数据，就是发送到被包装出来的这个订阅者中来。
小结：到这里为止，要记住很重要的一点，通过lift操作产生的派生Observable对象的数据源（onSubscribe）是不实际产生数据的，它做的事就只是把自己的订阅者包装成为一个父级Observable认可的订阅者，然后委派给父级的数据源。
lift操作实例分析
那么被包装出来的这个订阅者是怎么处理父级数据源发布的数据呢？这里就要回到上面代码的第6行。那里通过一个我们调用lift操作时传进去的Operator把派生Observable认可的Subscriber包装成一个父级Observable认可的Subscriber。
下面我看一个lift操作的例子，用lift模拟了两次map操作。
代码视图1：
class Bean {
int value;
Bean(int v) {
this.value = v;
}
}
Observable.just(new Bean(1), new Bean(2), new Bean(3), new Bean(4))
.lift(new Observable.Operator<Integer, Bean>() {
@Override
public Subscriber<? super Bean> call(Subscriber<? super Integer> subscriber) {
return new Subscriber<Bean>(subscriber) {
@Override
public void onCompleted() {
subscriber.onCompleted();
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
subscriber.onError(e);
}
@Override
public void onNext(Bean bean) {
subscriber.onNext(bean.value);
}
};
}
})
.lift(new Observable.Operator<String, Integer>() {
@Override
public Subscriber<? super Integer> call(Subscriber<? super String> subscriber) {
return new Subscriber<Integer>(subscriber) {
@Override
public void onCompleted() {
subscriber.onCompleted();
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
subscriber.onError(e);
}
@Override
public void onNext(Integer i) {
subscriber.onNext(String.valueOf(i));
}
};
}
})
.subscribe(System.out::println);
上面的代码中Observable的链式操作其实是等价于下面代码形式的，
代码视图2：
Observable<Bean> o1 = Observable.just(new Bean(1), new Bean(2), new Bean(3), new Bean(4));
Observable<Integer> o2 = o1.lift(···);
Observable<String> o3 = o2.lift(···);
Subscriber<String> subscriber3 = new Subscriber<String>() {
@Override
public void onCompleted() {}
@Override
public void onError(Throwable e) {}
@Override
public void onNext(String s) {
System.out.println(s);
}
};
o3.subscribe(subscriber3);
从代码视图2中，我们可以发现这一连串的操作下来，一共产生了3个Observable对象：o1、o2、o3。之前我们说过每个Observable对象都会持有一个onSubscribe对象作为数据源，用来向订阅者发布数据。我们以不同的标识来区分一下上面三个Observable对象对应的onSubscribe对象：o1 => onSubscribe1, o2 => onSubscribe2, o3 => onSubscribe3。
从上面lift操作说明一节，我们知道lift操作产生的Observable对象的数据源是不产生数据的，它做的事就只是把自己的订阅者包装成为一个父级Observable认可的订阅者，然后委派给父级的数据源。o3是一个通过lift操作产生的派生Observable，当订阅者subscriber3注册到o3时，o3的数据源onSubscribe3就会把subscriber3包装成一个父级（o2）可以的订阅者（这里命名为subscriber2），然后委派给父级数据源（onSubscribe2）。 现在请回头看代码视图1的第34-49行。这一段代码就显示了把subscriber3包装成为subscriber2的过程。可以发现，被包装出来的subscriber2只做一件事，就是把onSubscribe2发布给自己的数据转化为subscriber3可以消化的数据，然后就交给subscriber3，相当于充当了一个subscriber3和onSubscribe2之间的桥梁。
接着分析，onSubscribe2虽然说，通过subscriber2间接把数据发布到了subscriber3。但是实际上，作为数据源，它的持有者o2，也是通过lift操作产生的派生Observable，所以这个onSubscribe2也是不直接产生数据的。它也是把自己的订阅者（subscriber2）包装一个父级（o1）认可的订阅者（这里命名为subscriber1），然后委派给父级数据源（onSubscribe1）。 现在请再回头看代码视图1的第13-28行。这段代码显示了如何把subscriber2包装成为subscriber1的过程。同样，subscriber1也只做一件事，就是把onSubscribe1发布给自己的数据转化为subscriber2可以消化的数据，然后就交给subscriber2，相当于充当了一个subscriber2和onSubscribe1之间的桥梁。
最后，整个过程可以描述为下面的一个示意图，
subscribeOn与lift
RxJava中，lift操作几乎贯穿了整个Observable，因为差不多所有所有的操作符都是通过lift操作来实现的。比如map操作符，其实就是通过lift操作产生的派生Observable而已。所以这个派生Observable的数据源也就如上面我所述，自己不产生数据，而是把自己的订阅者包装成一个父级认可的订阅者。怎么包装呢？上面的讲述中，这个包装过程其实是通过我们调用lift操作时传递的参数Operator来完成的。
我们再回顾subscribeOn操作符的源码。首先，通过nest操作产生一个Observable<Observable<Bean>>（我们原来操作的是Observable<Bean>），然后它上面调用lift操作，那么Observable<Observable<Bean>>就是父级了，lift操作最终产生的派生Observable就是整个subscribeOn操作产生的结果。看subscribeOn操作的源码我们可以发现，它是通过OperatorSubscribeOn这么一个Operator来实现Subscriber的包装。那么我们来看一下OperatorSubscribeOn的源码，分析一下具体的包装过程。
public class OperatorSubscribeOn<T> implements Operator<T, Observable<T>> {
private final Scheduler scheduler;
public OperatorSubscribeOn(Scheduler scheduler) {
this.scheduler = scheduler;
}
@Override
public Subscriber<? super Observable<T>> call(final Subscriber<? super T> subscriber) {
final Worker inner = scheduler.createWorker();
subscriber.add(inner);
return new Subscriber<Observable<T>>(subscriber) {
···这里省略了一些于逻辑阅读无关的代码。
@Override
public void onNext(final Observable<T> o) {
inner.schedule(new Action0() {
@Override
public void call() {
final Thread t = Thread.currentThread();
o.unsafeSubscribe(new Subscriber<T>(subscriber) {
@Override
public void onCompleted() {
subscriber.onCompleted();
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
subscriber.onError(e);
}
@Override
public void onNext(T t) {
subscriber.onNext(t);
}
···这里省略了一些于逻辑阅读无关的代码。
});
}
});
}
};
}
}
从上面的分析中，我们知道subscribeOn操作其实是先通过nest操作产生一个Observable<Observable<Bean>>对象，再通过lift操作产生派生Observable（即（Observable<Bean>）对象的，所以Observable<Observable<Bean>>对象就是父级。所以OperatorSubscribeOn的职责就是为包装一个Observable<Observable<Bean>>认可的订阅者。被包装出来的订立者接受到父级发布的数据（即一个Observable<Bean>对象）时，它这里没有把数据转换成下级subscriber（即上面代码第10行传递给call方法的参数）可消化的数据，而是通过inner对象来安装一次订阅。
小结，经过subscribeOn操作产生了一个派生Observable<Bean>对象，这个对象的数据源（onSubscribe）的工作是为自己的订阅者在某个线程上安排订阅。
样例分析
代码视图3
Observable.just(new Bean(1), new Bean(2), new Bean(3), new Bean(4))
.subscribeOn(Schedulers.io())
.subscribeOn(Schedulers.immediate())
.subscribe(bean -> System.out.println(bean.value));
看过subscribeOn的源码之后，我们应该知道上面的代码几乎等价于下面的写法，
代码视图4
Observable<Bean> o1 = Observable.just(new Bean(1), new Bean(2), new Bean(3), new Bean(4));
Observable<Observable<Bean>> o2 = o1.nest();
Observable<Bean> o3 = o2.lift(new OperatorSubscribeOn<Bean>(Schedulers.io()));
Observable<Observable<Bean>> o4 = o3.nest();
Observable<Bean> o5 = o4.lift(new OperatorSubscribeOn<Bean>(Schedulers.immediate()));
Subscriber<Bean> subscriber4 = new Subscriber<Bean>() {
@Override
public void onCompleted() {}
@Override
public void onError(Throwable e) {}
@Override
public void onNext(Bean s) {
System.out.println(s.value);
}
};
o5.subscribe(subscriber5);
上面代码的执行过程，可以表示成如下示意图，
通过上面示意图可以看出，最后整个整个订阅过程的运行线程是 currentThread -> immediateThread -> ioThread。
声名
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