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概述
承接上一篇RxJava2 源码解析（一），
本系列我们的目的：
- 知道源头(
Observable)是如何将数据发送出去的。 - 知道终点（
Observer）是如何接收到数据的。 - 何时将源头和终点关联起来的
- 知道线程调度是怎么实现的
- 知道操作符是怎么实现的
本篇计划讲解一下4,5.
RxJava最强大的莫过于它的线程调度 和 花式操作符。
map操作符
map是一个高频的操作符，我们首先拿他开刀。
例子如下，源头Observable发送的是String类型的数字，利用map转换成int型，最终在终点Observer接受到的也是int类型数据。：
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");
}
});我们看一下map函数的源码：
public final <R> Observable<R> map(Function<? super T, ? extends R> mapper) {
//判空略过
ObjectHelper.requireNonNull(mapper, "mapper is null");
//RxJavaPlugins.onAssembly()是hook 上文提到过
return RxJavaPlugins.onAssembly(new ObservableMap<T, R>(this, mapper));
}RxJavaPlugins.onAssembly()是hook 上文提到过,所以我们只要看ObservableMap，它就是返回到我们手里的Observable:
public final class ObservableMap<T, U> extends AbstractObservableWithUpstream<T, U> {
//将function变换函数类保存起来
final Function<? super T, ? extends U> function;
public ObservableMap(ObservableSource<T> source, Function<? super T, ? extends U> function) {
//super()将上游的Observable保存起来 ，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));
}它继承自AbstractObservableWithUpstream,该类继承自Observable，很简单，就是将上游的ObservableSource保存起来，做一次wrapper，所以它也算是装饰者模式的提现，如下:
abstract class AbstractObservableWithUpstream<T, U> extends Observable<U> implements HasUpstreamObservableSource<T> {
//将上游的`ObservableSource`保存起来
protected final ObservableSource<T> source;
AbstractObservableWithUpstream(ObservableSource<T> source) {
this.source = source;
}
@Override
public final ObservableSource<T> source() {
return source;
}
}关于ObservableSource，代表了一个标准的无背压的 源数据接口，可以被Observer消费（订阅），如下：
public interface ObservableSource<T> {
void subscribe(Observer<? super T> observer);
}所有的Observable都已经实现了它,所以我们可以认为Observable和ObservableSource在本文中是相等的：
public abstract class Observable<T> implements ObservableSource<T> {所以我们得到的ObservableMap对象也很简单，就是将上游的Observable和变换函数类Function保存起来。
Function的定义超级简单，就是一个接口，给我一个T，还你一个R.
public interface Function<T, R> {
R apply(T t) throws Exception;
}本例写的是将String->int.
重头戏，subscribeActual()是订阅真正发生的地方，ObservableMap如下编写，就一句话，用MapObserver订阅上游Observable。：
@Override
public void subscribeActual(Observer<? super U> t) {
//用MapObserver订阅上游Observable。
source.subscribe(new MapObserver<T, U>(t, function));
}MapObserver也是装饰者模式，对终点（下游）Observer修饰。
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()将actual保存起来
super(actual);
//保存Function变量
this.mapper = mapper;
}
@Override
public void onNext(T t) {
//done在onError 和 onComplete以后才会是true，默认这里是false，所以跳过
if (done) {
return;
}
//默认sourceMode是0，所以跳过
if (sourceMode != NONE) {
actual.onNext(null);
return;
}
//下游Observer接受的值
U v;
//这一步执行变换,将上游传过来的T，利用Function转换成下游需要的U。
try {
v = ObjectHelper.requireNonNull(mapper.apply(t), "The mapper function returned a null value.");
} catch (Throwable ex) {
fail(ex);
return;
}
//变换后传递给下游Observer
actual.onNext(v);
}到此我们梳理一下流程：
订阅的过程，是从下游到上游依次订阅的。
- 即终点
Observer订阅了map返回的ObservableMap。 - 然后
map的Observable(ObservableMap)在被订阅时，会订阅其内部保存上游Observable，用于订阅上游的Observer是一个装饰者(MapObserver)，内部保存了下游（本例是终点）Observer，以便上游发送数据过来时，能传递给下游。 - 以此类推，直到源头
Observable被订阅，根据上节课内容，它开始向Observer发送数据。
数据传递的过程，当然是从上游push到下游的，
- 源头
Observable传递数据给下游Observer（本例就是MapObserver） - 然后
MapObserver接收到数据，对其变换操作后(实际的function在这一步执行)，再调用内部保存的下游Observer的onNext()发送数据给下游 - 以此类推，直到终点
Observer。
线程调度subscribeOn
简化问题，代码如下：
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之间增加了一句线程调度代码
}).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之间增加了一句线程调度代码:.subscribeOn(Schedulers.io()).
查看subscribeOn()源码：
public final Observable<T> subscribeOn(Scheduler scheduler) {
//判空略过
ObjectHelper.requireNonNull(scheduler, "scheduler is null");
//抛开Hook，重点还是ObservableSubscribeOn
return RxJavaPlugins.onAssembly(new ObservableSubscribeOn<T>(this, scheduler));
}等等，怎么有种似曾相识的感觉，大家可以把文章向上翻，看看map()的源码。
和subscribeOn()的套路如出一辙，那么我们根据上面的结论，
先猜测ObservableSubscribeOn类也是一个包装类（装饰者），点进去查看：
public final class ObservableSubscribeOn<T> extends AbstractObservableWithUpstream<T, T> {
//保存线程调度器
final Scheduler scheduler;
public ObservableSubscribeOn(ObservableSource<T> source, Scheduler scheduler) {
//map的源码中我们分析过，super()只是简单的保存ObservableSource
super(source);
this.scheduler = scheduler;
}
@Override
public void subscribeActual(final Observer<? super T> s) {
//1 创建一个包装Observer
final SubscribeOnObserver<T> parent = new SubscribeOnObserver<T>(s);
//2 手动调用 下游（终点）Observer.onSubscribe()方法,所以onSubscribe()方法执行在 订阅处所在的线程
s.onSubscribe(parent);
//3 setDisposable()是为了将子线程的操作加入Disposable管理中
parent.setDisposable(scheduler.scheduleDirect(new Runnable() {
@Override
public void run() {
//4 此时已经运行在相应的Scheduler 的线程中
source.subscribe(parent);
}
}));
}和map套路大体一致，ObservableSubscribeOn自身同样是个包装类，同样继承AbstractObservableWithUpstream。
创建了一个SubscribeOnObserver类，该类按照套路，应该也是实现了Observer、Disposable接口的包装类，让我们看一下：
static final class SubscribeOnObserver<T> extends AtomicReference<Disposable> implements Observer<T>, Disposable {
//真正的下游（终点）观察者
final Observer<? super T> actual;
//用于保存上游的Disposable，以便在自身dispose时，连同上游一起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()方法由上游调用，传入Disposable。在本类中赋值给this.s，加入管理。
DisposableHelper.setOnce(this.s, s);
}
//直接调用下游观察者的对应方法
@Override
public void onNext(T t) {
actual.onNext(t);
}
@Override
public void onError(Throwable t) {
actual.onError(t);
}
@Override
public void onComplete() {
actual.onComplete();
}
//取消订阅时，连同上游Disposable一起取消
@Override
public void dispose() {
DisposableHelper.dispose(s);
DisposableHelper.dispose(this);
}
@Override
public boolean isDisposed() {
return DisposableHelper.isDisposed(get());
}
//这个方法在subscribeActual()中被手动调用，为了将Schedulers返回的Worker加入管理
void setDisposable(Disposable d) {
DisposableHelper.setOnce(this, d);
}
}这两个类根据上一节的铺垫加上注释，其他都好理解，稍微不好理解的应该是下面两句代码：
//ObservableSubscribeOn类
//3 setDisposable()是为了将子线程的操作加入Disposable管理中
parent.setDisposable(scheduler.scheduleDirect(new Runnable() {
@Override
public void run() {
//4 此时已经运行在相应的Scheduler 的线程中
source.subscribe(parent);
}
}));
//SubscribeOnObserver类
//这个方法在subscribeActual()中被手动调用，为了将Schedulers返回的Worker加入管理
void setDisposable(Disposable d) {
DisposableHelper.setOnce(this, d);
}其中scheduler.scheduleDirect(new Runnable()..)方法源码如下：
/**
* Schedules the given task on this scheduler non-delayed execution.
* .....
*/
public Disposable scheduleDirect(Runnable run) {
return scheduleDirect(run, 0L, TimeUnit.NANOSECONDS);
}从注释和方法名我们可以看出，这个传入的Runnable会立刻执行。
再继续往里面看：
public Disposable scheduleDirect(Runnable run, long delay, TimeUnit unit) {
//class Worker implements Disposable ，Worker本身是实现了Disposable
final Worker w = createWorker();
//hook略过
final Runnable decoratedRun = RxJavaPlugins.onSchedule(run);
//开始在Worker的线程执行任务，
w.schedule(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
//调用的是 run()不是 start()方法执行的线程的方法。
decoratedRun.run();
} finally {
//执行完毕会 dispose()
w.dispose();
}
}
}, delay, unit);
//返回Worker对象
return w;
}createWorker()是一个抽象方法，由具体的Scheduler类实现，例如IoScheduler对应的Schedulers.io().
public abstract Worker createWorker();初看源码，为了了解大致流程，不宜过入深入，先点到为止。
OK，现在我们总结一下scheduler.scheduleDirect(new Runnable()..)的重点：
- 传入的
Runnable是立刻执行的。 - 返回的
Worker对象就是一个Disposable对象， Runnable执行时，是直接手动调用的run()，而不是start()方法.- 上一点应该是为了，能控制在
run()结束后(包括异常终止)，都会自动执行Worker.dispose().
而返回的Worker对象也会被parent.setDisposable(...)加入管理中，以便在手动dispose()时能取消线程里的工作。
我们总结一下subscribeOn(Schedulers.xxx())的过程：
- 返回一个
ObservableSubscribeOn包装类对象 - 上一步返回的对象被订阅时，回调该类中的
subscribeActual()方法，在其中会立刻将线程切换到对应的Schedulers.xxx()线程。 - 在切换后的线程中，执行
source.subscribe(parent);，对上游(终点)Observable订阅 - 上游(终点)
Observable开始发送数据，根据RxJava2 源码解析（一），上游发送数据仅仅是调用下游观察者对应的onXXX()方法而已，所以此时操作是在切换后的线程中进行。
一点扩展，
大家可能看过一个结论：
subscribeOn(Schedulers.xxx())切换线程N次，总是以第一次为准，或者说离源Observable最近的那次为准，并且对其上面的代码生效（这一点对比的ObserveOn()）。
为什么？
- 因为根据RxJava2 源码解析（一）中提到，订阅流程从下游往上游传递
- 在subscribeActual()里开启了Scheduler的工作，source.subscribe(parent);,从这一句开始切换了线程，所以在这之上的代码都是在切换后的线程里的了。
- 但如果连续切换，最上面的切换最晚执行,此时线程变成了最上面的subscribeOn(xxxx)指定的线程，
- 而数据push时，是从上游到下游的，所以会在离源头最近的那次subscribeOn(xxxx)的线程里push数据（onXXX()）给下游。
可写如下代码验证：
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线程
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");
}
});线程调度observeOn
在上一节的基础上，增加一个observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()),就完成了观察者线程的切换。
.subscribeOn(Schedulers.computation())
//在上一节的基础上，增加一个ObserveOn
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(new Observer<String>() {继续看源码吧，我已经能猜出来了，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,:
高能预警，这部分的代码 有些略多，建议读者打开源码边看边读。
public final class ObservableObserveOn<T> extends AbstractObservableWithUpstream<T, T> {
//本例是 AndroidSchedulers.mainThread()
final Scheduler scheduler;
//默认false
final boolean delayError;
//默认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 创建出一个 主线程的Worker
Scheduler.Worker w = scheduler.createWorker();
//2 订阅上游数据源，
source.subscribe(new ObserveOnObserver<T>(observer, w, delayError, bufferSize));
}
}本例中，就是两步：
- 创建一个
AndroidSchedulers.mainThread()对应的Worker - 用
ObserveOnObserver订阅上游数据源。这样当数据从上游push下来，会由ObserveOnObserver对应的onXXX()处理。
static final class ObserveOnObserver<T> extends BasicIntQueueDisposable<T>
implements Observer<T>, Runnable {
//下游的观察者
final Observer<? super T> actual;
//对应Scheduler里的Worker
final Scheduler.Worker worker;
//上游被观察者 push 过来的数据都存在这里
SimpleQueue<T> queue;
Disposable s;
//如果onError了，保存对应的异常
Throwable error;
//是否完成
volatile boolean done;
//是否取消
volatile boolean cancelled;
// 代表同步发送 异步发送
int sourceMode;
....
@Override
public void onSubscribe(Disposable s) {
if (DisposableHelper.validate(this.s, s)) {
this.s = s;
//省略大量无关代码
//创建一个queue 用于保存上游 onNext() push的数据
queue = new SpscLinkedArrayQueue<T>(bufferSize);
//回调下游观察者onSubscribe方法
actual.onSubscribe(this);
}
}
@Override
public void onNext(T t) {
//1 执行过error / complete 会是true
if (done) {
return;
}
//2 如果数据源类型不是异步的， 默认不是
if (sourceMode != QueueDisposable.ASYNC) {
//3 将上游push过来的数据 加入 queue里
queue.offer(t);
}
//4 开始进入对应Workder线程，在线程里 将queue里的t 取出 发送给下游Observer
schedule();
}
@Override
public void onError(Throwable t) {
//已经done 会 抛异常 和 上一篇文章里提到的一样
if (done) {
RxJavaPlugins.onError(t);
return;
}
//给error存个值
error = t;
done = true;
//开始调度
schedule();
}
@Override
public void onComplete() {
//已经done 会 返回 不会crash 和上一篇文章里提到的一样
if (done) {
return;
}
done = true;
//开始调度
schedule();
}
void schedule() {
if (getAndIncrement() == 0) {
//该方法需要传入一个线程， 注意看本类实现了Runnable的接口，所以查看对应的run()方法
worker.schedule(this);
}
}
//从这里开始，这个方法已经是在Workder对应的线程里执行的了
@Override
public void run() {
//默认是false
if (outputFused) {
drainFused();
} else {
//取出queue里的数据 发送
drainNormal();
}
}
void drainNormal() {
int missed = 1;
final SimpleQueue<T> q = queue;
final Observer<? super T> a = actual;
for (;;) {
// 1 如果已经 终止 或者queue空，则跳出函数，
if (checkTerminated(done, q.isEmpty(), a)) {
return;
}
for (;;) {
boolean d = done;
T v;
try {
//2 从queue里取出一个值
v = q.poll();
} catch (Throwable ex) {
//3 异常处理 并跳出函数
Exceptions.throwIfFatal(ex);
s.dispose();
q.clear();
a.onError(ex);
return;
}
boolean empty = v == null;
//4 再次检查 是否 终止 如果满足条件 跳出函数
if (checkTerminated(d, empty, a)) {
return;
}
//5 上游还没结束数据发送，但是这边处理的队列已经是空的，不会push给下游 Observer
if (empty) {
//仅仅是结束这次循环，不发送这个数据而已，并不会跳出函数
break;
}
//6 发送给下游了
a.onNext(v);
}
//7 对不起这里我也不是很明白，大致猜测是用于 同步原子操作 如有人知道 烦请告知
missed = addAndGet(-missed);
if (missed == 0) {
break;
}
}
}
//检查 是否 已经 结束（error complete）， 是否没数据要发送了(empty 空)，
boolean checkTerminated(boolean d, boolean empty, Observer<? super T> a) {
//如果已经disposed
if (cancelled) {
queue.clear();
return true;
}
// 如果已经结束
if (d) {
Throwable e = error;
//如果是延迟发送错误
if (delayError) {
//如果空
if (empty) {
if (e != null) {
a.onError(e);
} else {
a.onComplete();
}
//停止worker（线程）
worker.dispose();
return true;
}
} else {
//发送错误
if (e != null) {
queue.clear();
a.onError(e);
worker.dispose();
return true;
} else
//发送complete
if (empty) {
a.onComplete();
worker.dispose();
return true;
}
}
}
return false;
}
}核心处都加了注释，总结起来就是，
ObserveOnObserver实现了Observer和Runnable接口。- 在
onNext()里，先不切换线程，将数据加入队列queue。然后开始切换线程，在另一线程中，从queue里取出数据，push给下游Observer onError()onComplete()除了和RxJava2 源码解析（一）提到的一样特性之外，也是将错误/完成信息先保存，切换线程后再发送。- 所以
observeOn()影响的是其下游的代码，且多次调用仍然生效。 - 因为其切换线程代码是在
Observer里onXXX()做的，这是一个主动的push行为（影响下游）。 - 关于多次调用生效问题。对比
subscribeOn()切换线程是在subscribeActual()里做的，只是主动切换了上游的订阅线程，从而影响其发射数据时所在的线程。而直到真正发射数据之前，任何改变线程的行为，都会生效（影响发射数据的线程）。所以subscribeOn()只生效一次。observeOn()是一个主动的行为，并且切换线程后会立刻发送数据，所以会生效多次.
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总结
本文带大家走读分析了三个东西:
map操作符原理：
- 内部对上游
Observable进行订阅 - 内部订阅者接收到数据后，将数据转换，发送给下游
Observer. - 操作符返回的
Observable和其内部订阅者、是装饰者模式的体现。 - 操作符数据变换的操作，也是发生在订阅后。
线程调度subscribeOn()：
- 内部先切换线程，在切换后的线程中对上游
Observable进行订阅，这样上游发送数据时就是处于被切换后的线程里了。 - 也因此多次切换线程，最后一次切换（离源数据最近）的生效。
- 内部订阅者接收到数据后，直接发送给下游
Observer. - 引入内部订阅者是为了控制线程（dispose）
- 线程切换发生在
Observable中。
线程调度observeOn():
- 使用装饰的
Observer对上游Observable进行订阅 - 在
Observer中onXXX()方法里，将待发送数据存入队列，同时请求切换线程处理真正push数据给下游。 - 多次切换线程，都会对下游生效。
源码里那些实现了Runnable的类或者匿名内部类，最终并没有像往常那样被丢给Thread类执行。
而是先切换线程，再直接执行Runnable的run()方法。
这也加深了我对面向对象，对抽象、Runnable的理解，它就是一个简简单单的接口，里面就一个简简单单的run()，
我认为，之所以有Runnable，只是抽象出 一个可运行的任务的概念。
也许这句话很平淡，书上也会提到，各位大佬早就知道，但是如今我顺着RxJava2的源码这么走读了一遍，确真真切切的感受到了这些设计思想的美妙。
时间： 2024-11-06 03:16:02