Kotlin 下 的RxJava 多数据源处理

源码传送门

最近几天回过头，看了之前的总结RxJava操作符系列，感觉对Rxjava多数据源的处理不是很理解，所以在总结学习一波。大家都知道，最近Kotlin语言一直占据热搜榜，褒贬不一，但我想说，不管有什么想法都要抛在脑后，毕竟Google爸爸出手，你不情愿也要跟随它的步伐。鉴于此，本篇对RxJava多数据源的总结是基于Kotlin语言，也让大家明白，使用Kotlin开发应用并不是不能使用Java库，现在有一部分人担心，Kotlin第三方库那么少，如果使用Kotlin开发那不是给自己找罪受，其实你完全错了，当你说这话的时候，我敢断定你都还没有接触Kotlin，因为Koltin有一个最重要的优势就是和Java绝对兼容。

在RxJava中多数据源处理的操作符很多，但是最经典的就要数merge,contact，zip了。如果对这三个操作符不是很熟悉的话，可以去查看它的使用，当然如果你懒得去看，我也会简单提一下。merge操作符可以处理多个Observable发送的数据，它是一个异步操作，不保证数据发送的顺序，即有可能出现数据交叉，当一个Observable发送了onError后，未执行的Observable不在继续执行，直接执行merge的onError方法。

contact操作符执行时一个同步操作，严格按照contact中传入Observable先后执行，即前面的先执行后面的后执行，并且最终发送的数据也是有序的，即第一个Observable的数据发送完毕再发送第二个，依次类推。

zip操作符和contact和merge有了本质的区别，它会将每个Observable个数据项分布对应返回一个Observable再发送，最终发送的数据量与最小数据长度相同。

假如现在我们有三种商品，有一个查询商品信息的接口，根据接口可以查询该商品的价格以及出售地点。商品实体类

data class Goods(var id:Int,var price: Int, var address: String)

在Kotlin语言中，实体类创建用data class 关键词，我们不需要和Java一样创建get/set方法，只需一行代码搞定。

创建模拟网络请求

object NetRequest {
    //模拟网络请求
    fun getGoodsObservable(id: Int): Observable<Goods> {
fun getGoodsObservable(id: Int): Observable<Goods> {
        return Observable.create {
            source ->
            Thread.sleep(Random().nextInt(1000).toLong())
            var data = Goods(id, Random().nextInt(20), "地址${id}")
            source.onNext(data)
            source.onComplete()
            Log.e("getGoodsObservable:", "${id}")
        }
    }
}

在上面我们创建了一个单例类，在Kotlin中使用object修饰类时即给我们自动创建了一个单例对象。在每一句代码结尾我们不需要再和Java一样写一个分号“；”来结束，什么也不用写。

Observable.create使用的是lambda表达式，在Kotlin语言中是支持lambda表达式的。source 就是ObservableEmitter<Goods>，所以我们可以调用onNext发送数据。为了更准确的模拟网络请求，使用Thread.sleep随机的延迟，模拟网络请求的时间。

  fun getGoodsObservable(id: Int): Observable<Goods> {
        return Observable.create {
            source ->
            Thread.sleep(Random().nextInt(1000).toLong())
            var data = Goods(id, Random().nextInt(20), "地址${id}")
            source.onNext(data)
            source.onComplete()
            Log.e("getGoodsObservable:", "${id}")
        }

当然由于subscribe只有一个参数，所以我们也可以这样写。也就是省略了source ->，此时it就表示该参数数据。

return Observable.create {
            Thread.sleep(Random().nextInt(1000).toLong())
            var data = Goods(id, Random().nextInt(20), "地址${id}")
            it.onNext(data)
            it.onComplete()
            Log.e("getGoodsObservable:", "${id}")
        }

在java中实现如下

  return Observable.create(new ObservableOnSubscribe<Goods>() {

            @Override
            public void subscribe(@NonNull ObservableEmitter<Goods> e) throws Exception {
             //处理逻辑
            }
        });

准备好了请求操作，开始使用merge看看执行的效果。

  fun executeMerge() {
        Observable.merge(getGoodsObservable(1).subscribeOn(Schedulers.newThread()),
                getGoodsObservable(2).subscribeOn(Schedulers.newThread()),
                getGoodsObservable(3).subscribeOn(Schedulers.newThread()))
                .subscribeOn(Schedulers.newThread())
                .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
                .toList()
                .subscribe({
                    Log.e(TAG, it.toString())
                }, {
                    Log.e(TAG, it.toString())
                })
    }

merge中有三个网络请求操作，并通过subscribeOn(Schedulers.newThread())将网络请求切换到线程中执行，数据都请求成功后，再通过observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())切换到主线程请求数据。为了三请求都成功后，我们在更新UI，所以通过toList()将请求的数据转换成List一块发送。在上面的subscribe依然使用的lambda表达式，subscribe（{}，{}）中第一个括号是onSuccess回调，里面的it是接收到的List< Goods >数据，第二个括号是onError回调，it表示异常Throwable对象。

subscribe部分Java代码

.subscribe(new Consumer<List<Goods>>() {
                    @Override
                    public void accept(@NonNull List<Goods> goodses) throws Exception {

                    }
                }, new Consumer<Throwable>() {
                    @Override
                    public void accept(@NonNull Throwable throwable) throws Exception {

                    }
                });

当然如果你想使用RxJava2中onSubscribe(@NonNull Disposable d) ，你可以这样使用subscribe

.subscribe(object : SingleObserver<List<Goods>> {
                    override fun onSubscribe(d: Disposable?) {
                    }
                    override fun onError(e: Throwable?) {
                    }
                    override fun onSuccess(t: List<Goods>?) {
                    }
                })

为了观察，我们将请求成功的数据显示在界面上，我们创建一个Button，TextView。

class MainActivity : AppCompatActivity(), View.OnClickListener {

    val TAG = "MainActivity"
    override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
        super.onCreate(savedInstanceState)
        setContentView(R.layout.activity_main)
        setSupportActionBar(toolbar)
        //加入这句import kotlinx.android.synthetic.main.activity_main.*
        //不用再findViewById,可直接使用
        merge.setOnClickListener(this)

    }
    override fun onClick(v: View) {
        when (v.id) {
            R.id.merge -> {
                executeMerge()
            }
        }
        //when 关键字和Java中的Switch关键词是类似的，
        //只不过它比Java中的Switch强大的多，可以接收任何参数，
        //然后判断使用,也可以如下使用
        when (v) {
            merge -> {
            }
        }
    }
}

我们点击执行几次发现，返回的List的数据并不是按照merge参数的先后顺序执行的，它是并发的，最终的顺序，是由网络请求的快慢决定的，请求返回数据越快也就表示该数据最早发送，即在List中最靠前。那么此时出现一个问题，如果我想返回数据的List顺序严格按照位置的先后顺序呢？那此时使用merge的话，是不太现实了。当然前面我们提到contact可以使用。那么直接将merge更改为contact执行以下试试，

    fun executeContact() {
        Observable.concat(getGoodsObservable(1).subscribeOn(Schedulers.newThread()),
                getGoodsObservable(2).subscribeOn(Schedulers.newThread()),
                getGoodsObservable(3).subscribeOn(Schedulers.newThread()))
                .subscribeOn(Schedulers.newThread())
                .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
                .toList()
                .subscribe({
                    Log.e(TAG, it.toString())
                }, {
                    Log.e(TAG, it.toString())
                })
    }

的确，发现无论执行多少次List的数据都能按照contact中Observable顺序发送，我们想要的效果可以实现了，不过你会发现，效率太差了，这是同步执行啊，只有第一个请求成功，才会去请求第二个，然后第三个，假如一次请求需要一秒，那三次请求至少三秒啊，不能忍。

鉴于上面两种方式的利弊，如果我们既想如merge一样并发执行，又想和contact一样保证顺序，是不是有点强迫症的意思，当然强大的zip就能实现我们想要的效果。如下实现。

    fun executeZip() {
        Observable.zip(getGoodsObservable(1),
                getGoodsObservable(2),
                getGoodsObservable(3),
                Function3<Goods, Goods, Goods, List<Goods>>
                { goods0, goods1, goods2 ->
                    val list = ArrayList<Goods>()
                    list.add(goods0)
                    list.add(goods1)
                    list.add(goods2)
                    list
                }).subscribeOn(Schedulers.newThread())
                .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
                .subscribe({
                    Log.e(TAG, it.toString())
                }, {
                    Log.e(TAG, it.toString())
                })
    }

既然实现了，那我们运行几次，发现完美的实现了我们想要的效果，即并发的执行了，也保证了我们请求数据的顺序性。

在上面我们的单个网络请求是一个同步的请求，如果我们的网络请求封装了，在线程中请求，请求成功后在主线程中回调，那我们又该如何创建呢使用呢？

先来模拟一个子线程请求网络，请求成功回调数据给主线程。

    fun getGoods(ctx:Context,id: Int,callbacks:(goods:Goods)->Unit): Unit {
        ctx.doAsync {
            Thread.sleep(Random().nextInt(1000).toLong())
            var data = Goods(id, Random().nextInt(20), "地址${id}")
            ctx.runOnUiThread {
                callbacks(data)
            }
        }
    }

getGoods传了三个参数，第一个Context对象，第二个是商品ID,第三个参数是一个函数，(goods:Goods)->Unit表示第三个参数的类型是一个参数为Goods类型并且返回Unit的函数。使用doAsync 模拟异步请求，请求成功后runOnUiThread 切换到UI线程。然后callbacks（data）将数据回调。这种使用方式比Java中回调优美好用太多了。

接下来就开始在回调成功后创建Observable

  fun getGoodsCallBack(id: Int): Observable<Goods> {
        var subscrbe: ObservableEmitter<Goods>? = null
        var o = Observable.create<Goods> {
            subscrbe = it
        }
        //Kotlin特性
        getGoods(this@MainActivity, id) {
            subscrbe?.onNext(it)
        }
        return o
    }
    fun executeZipCallBack() {
        Observable.zip(getGoodsCallBack(1).subscribeOn(Schedulers.newThread()),
                getGoodsCallBack(2).subscribeOn(Schedulers.newThread()),
                getGoodsCallBack(3).subscribeOn(Schedulers.newThread()),
                Function3<Goods, Goods, Goods, List<Goods>>
                { goods0, goods1, goods2 ->
                    val list = ArrayList<Goods>()
                    list.add(goods0)
                    list.add(goods1)
                    list.add(goods2)
                    list
                }).subscribeOn(Schedulers.newThread())
                .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
                .subscribe({
                    Log.e(TAG, it.toString())
                }, {
                    Log.e(TAG, it.toString())
                })
    }

ok,到这里回调情况下创建使用RxJava也介绍完毕，到此本篇文章就结束了，有问题欢迎指出，内容杂乱，多多担待，Hava a wonderful day.