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现在网上已经有大量的源码分析文章,各种技术的都有。但我觉得很多文章对初学者并不友好,让人读起来云里雾里的,比源码还源码。究其原因,是根本没有从学习者的角度去分析。在自己完成了源码阅读之后,却忘记了自己是如何一步步提出问题,进而走到这里的。
所以,我想在本篇及以后的文章中,花更多的精力去进行源码的分析,争取用浅显易懂的语言,用适合的逻辑去组织内容。这样不至于陷入源码里,导致文章难懂。尽量让更多的人愿意去读源码。
阅读本文,你需要对 RxJava2 的一些基本使用有所了解,不过不用太深。这里推荐下 Season_zlc
的给初学者的 RxJava2.0 教程(一),比较浅显易懂。
提到 RxJava,你第一个想到的词是什么?
“异步”。
RxJava 在 GitHub 上的官网主页也说了,“RxJava is a Java VM implementation of Reactive Extensions: a library for composing asynchronous and event-based programs by using observable sequences.”(RxJava 是一个使用可观测序列来组建异步、基于事件的程序的库,它是 Reactive Extensions 在 Java 虚拟机上的一个实现)。它的优点嘛,用扔物线凯哥的话讲,就是“简洁”,并且“随着程序逻辑变得越来越复杂,它依然能够保持简洁”。
这里要注意一点,虽然对大多数人来讲,更多的是使用 RxJava 来配合 Retrofit、OkHttp 进行网络请求框架的封装及数据的异步处理,但是,RxJava 和网络请求本质上没有半毛钱的关系。它的本质,官网已经说的很明白了,就是“异步”。
RxJava 基于观察者模式实现,基于事件流进行链式调用。
首先,我们需要添加必要的依赖,这里以最新的 2.2.8
版本为例:
implementation "io.reactivex.rxjava2:rxjava:2.2.8"
当然,对于 Android 项目来讲,我们一般还需要添加一个补充库:
implementation 'io.reactivex.rxjava2:rxandroid:2.1.0'
这个库其实就是提供了 Android 相关的主线程的支持。
然后写个简单的代码,就可以开始我们的源码分析啦。
// 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 方法会最先被执行
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:");
}
};
// 将上游和下游进行关联
observable.subscribe(observer);
为便于理解,我故意将可以链式调用的代码,拆成了三部分。你完全可以写成下面的链式风格:
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();}
}).subscribe(new Observer<Integer>() {
@Override
public void onSubscribe(Disposable d) {
// onSubscribe 方法会最先被执行
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:");
}
});
同样,为了便于理解,我会借用 i/o
流里面经常用到的 水流
进行类比。将被观察者 observable
称为 上游(upstream)
,将观察者 observer
称为 下游(downstream)
。读源码其实也能看出,作者本身也正是这么类比的。
通过将整个过程拆分成三个步骤,能更清晰的理清逻辑。我们需要做的,本质上就是创建一个上游和一个下游,最终通过上游对象的 subscribe
方法将二者关联起来:
- 创建一个 Observable 的实现类
- 创建一个 Observer 的实现类
- 将二者通过 Observable 的 subscribe(…) 方法将二者进行关联
明白了这三点,以后我们就不会被各种实现类搞的眼花缭乱。
这三个步骤,里面的核心是第三部,也就是订阅过程,毕竟,这属于一个动作,而我们进行源码分析的时候,往往就是从动作开始的。这时候,我们Ctrl/Command + 鼠标左键
,进入该方法看看,里面做了下什么。
public final void subscribe(Observer<? super T> observer) {ObjectHelper.requireNonNull(observer, "observer is null");
try {
// RxJavaPlugins 是个钩子函数,用来在代码的执行前后插入进行一些操作
observer = RxJavaPlugins.onSubscribe(this, observer);
ObjectHelper.requireNonNull(observer, "The RxJavaPlugins.onSubscribe hook returned a null Observer. Please change the handler provided to RxJavaPlugins.setOnObservableSubscribe for invalid null returns. Further reading: https://github.com/ReactiveX/RxJava/wiki/Plugins");
// 关键点是这行代码
subscribeActual(observer);
} catch (NullPointerException e) { // NOPMD
throw e;
} catch (Throwable e) {Exceptions.throwIfFatal(e);
// can't call onError because no way to know if a Disposable has been set or not
// can't call onSubscribe because the call might have set a Subscription already
RxJavaPlugins.onError(e);
NullPointerException npe = new NullPointerException("Actually not, but can't throw other exceptions due to RS");
npe.initCause(e);
throw npe;
}
}
这里将 this(上游 Observable 类型)的和下游 observer 作为参数传给了 RxJavaPlugins 的 onSubscribe(…)方法,并返回一个 Observer, 同时,将原来的 observer 指向这个返回值,那么我们看看这个函数中到底进行了什么操作:
// RxJavaPlugins.java
public static <T> Observer<? super T> onSubscribe(@NonNull Observable<T> source, @NonNull Observer<? super T> observer) {
BiFunction<? super Observable, ? super Observer, ? extends Observer> f = onObservableSubscribe;
if (f != null) {return apply(f, source, observer);
}
return observer;
}
这里判断 onObservableSubscribe
是否为 null,不为 null 则调用其 apply(…) 方法。若为 null,则直接返回原来的 observer。而该变量需要通过 RxJavaPlugin 的 setOnSingleSubscribe(...)
方法来指定的,显然,我们并没有指定,所以忽略不管(后面遇到类似问题,基本也都可以忽略)。
回到之前的订阅流程,就可以简化为下面这样:
public final void subscribe(Observer<? super T> observer) {ObjectHelper.requireNonNull(observer, "observer is null");
try {
...
// 调用到具体实现子类的 subscribeActual(observer) 方法
subscribeActual(observer);
} catch (...}
}
从上面代码可以看出,订阅过程,即调用 Observable 的 subscribe(...)
的过程,其实就是直接调用了其实现类的 subscribeActual(observer)
方法(该方法在 Observable 中是个抽象方法)。以后我们遇到这个方法,就直接去 Observable 的实现类中找即可,就不会乱了。
一些熟悉 RxJava 的朋友可能会说,有时候我们通过 subscribe(...)
订阅的并不是 Observer 对象, 而是 consumer 对象,有各种重载。如下:
当你传入的是 Consumer 的时候,不管你传递了几个参数,最终都会代用到以下方法,那些你没传递的 onError 或者 onComplete 回调等等,会自动使用默认创建的值。
public final Disposable subscribe(Consumer<? super T> onNext, Consumer<? super Throwable> onError,
Action onComplete, Consumer<? super Disposable> onSubscribe) {ObjectHelper.requireNonNull(onNext, "onNext is null");
ObjectHelper.requireNonNull(onError, "onError is null");
ObjectHelper.requireNonNull(onComplete, "onComplete is null");
ObjectHelper.requireNonNull(onSubscribe, "onSubscribe is null");
// 最终都会封装成一个 LambdaObserver,并作为参数传入 subscribe(...)方法中
LambdaObserver<T> ls = new LambdaObserver<T>(onNext, onError, onComplete, onSubscribe);
subscribe(ls);
return ls;
}
可以看出,这里最终还是将这些 Consumer
对象包装在了一个 LambdaObserver 类型的变量中,然后又调用了 subscribe(...)
方法,将其作为变量传入,之后的分析,就跟上面是一样的了。
订阅方法讲完了,我们也知道最终调用到了 Observable 的实现类的 subscribeActual(...)
方法。那接下来肯定就是要弄懂在这个方中做了什么事。我们例子中是使用 Observable.create(...)
方法创建的 observable:
// 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();}
});
其中,Observable.create(...)
方法的实现是这样的:
public static <T> Observable<T> create(ObservableOnSubscribe<T> source) {ObjectHelper.requireNonNull(source, "source is null");
return RxJavaPlugins.onAssembly(new ObservableCreate<T>(source));
}
我们传进去了一个实现了 ObservableOnSubscribe
接口的匿名内部类,该接口类也很简单,就定义了一个 void subscribe(@NonNull ObservableEmitter<T> emitter) throws Exception
抽象方法。
然后我们将传进来的 source(刚刚提到的匿名内部类 ObservableOnSubscribe)封装进一个 ObservableCreate
对象中,又传进了 RxJavaPlugins.onAssembly(...)
中,这个 RxJavaPlugins 类刚才我们说过,其实就是一个 hook 类,暂时直接忽略,一般就是直接把传进来的参数返回了(不放心的话可以自己点进去,以后遇到该方法不再赘述)。
也就是说 Observable.create(...)
方法最终创建了一个 ObservableCreate
对象。注意,该对象是 Observable
抽象类的具体实现类。
特别注意!
特别注意!
特别注意!
重要事情说三遍。我们这里通过 create(...)
方法创建的 Observable
的具体实现子类是ObservableCreate
。该子类的命名是有规律可言的。我在分析源码的时候有时候就想,这么多看起来名字都一样的类,RxJava 的开发者本人不会懵逼吗?作为一个用户量这么大的库,肯定各种都有讲究,肯定有贵了。嗯。规律就是生成的子类的命名方法为“Observable+ 创建该类的方法名”
,即:在创建该类的方法名称前面加上个 Observable,以此来作为新的类的名称。
不信?
我们还可以通过 Observable.just(...)
这种方式来创建 Observable,点进去看看具体子类名字是啥:
其他的自己就去验证吧。
所以,我们以后遇到 Observable
开头的类名,就可以猜测它是一个 Observable
类型的变量,类名后面的部分,就是创建该变量的方法(确保严谨,倒推可能不成立,要仔细确认)。
同样的,各种 Observer
的实现类也是类似,只不过各种它们是把创建的方法放在了前面,然后以 Observer
结尾而已,这点之后遇到的时候会再提及。
回到刚才讲的。我们通过 create(…)方法,创建出来的是 ObservableCreate
,它是个 Observable,那我们就直接看它的subscribeActual(...)
方法究竟做了什么:
protected void subscribeActual(Observer<? super T> observer) {CreateEmitter<T> parent = new CreateEmitter<T>(observer);
// 首先调用下游 observer 的 onSubscribe 方法
observer.onSubscribe(parent);
try {source.subscribe(parent);
} catch (Throwable ex) {Exceptions.throwIfFatal(ex);
parent.onError(ex);
}
}
首先,将 observer
包装进 CreateEmitter
对象中。
然后立即调用 Observer 的 onSubscribe(parent)
方法,表示订阅过程完成。(当我们通过 subscribe(...)
进行订阅的时候, 会立即调用下游 Observer 的 onSubscribe(...)
方法。通过查看其它实现类,可以总结出该结论)。
这里,会将我们的封装类 CreateEmitter
作为参数传进 onSubscribe(...)
方法中。
之后,又在代码 source.subscribe(parent)
中将其作为参数传递。这里的 source,是源的意思,其实也就是上游。此例子中具体指我们传入 Observable.create(...)
中的 ObservableOnSubscribe
类型的匿名内部类。
而我们已经实现了该抽象方法:
// 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();}
});
我们之后就是调用的传进来的 ObservableEmitter
的onNext/onError/OnComplete
来发送事件的。等等,我们创建的时候不是传进来的是 CreateEmitter
吗,怎么又变成了 ObservableEmitter
?其实,CreateEmitter
是 ObservableCreate 的一个 static final 类型的内部类,并且实现了 ObservableEmitter
接口。因为是由 create
方法创建的,所以这样命名咯,同时,又作为内部类定义在 ObservableCreate
中,这样,用到的时候是不是就不那么凌乱啦?
到这里,我们知道了会通过回调 emitter
的各种方法来发送事件,这些事件又是怎么被 observer 正确接收并处理的呢?
我们继续回到 ObservableCreate 的 subscribeActual(...)
方法:
protected void subscribeActual(Observer<? super T> observer) {CreateEmitter<T> parent = new CreateEmitter<T>(observer);
observer.onSubscribe(parent);
try {source.subscribe(parent);
} catch (Throwable ex) {Exceptions.throwIfFatal(ex);
parent.onError(ex);
}
}
我们发送事件,最终调用的其实是 parent(即 CreateEmitter)中的相应方法,而 CreateEmitter 里又封装了 observer。我们到 CreateEmitter 这个类的源码中,看看发送事件的时候,都干嘛了:
static final class CreateEmitter<T>
extends AtomicReference<Disposable>
implements ObservableEmitter<T>, Disposable {
private static final long serialVersionUID = -3434801548987643227L;
final Observer<? super T> observer;
CreateEmitter(Observer<? super T> observer) {this.observer = observer;}
@Override
public void onNext(T t) {if (t == null) {onError(new NullPointerException("onNext called with null. Null values are generally not allowed in 2.x operators and sources."));
return;
}
if (!isDisposed()) {observer.onNext(t);
}
}
@Override
public void onError(Throwable t) {if (!tryOnError(t)) {RxJavaPlugins.onError(t);
}
}
@Override
public boolean tryOnError(Throwable t) {if (t == null) {t = new NullPointerException("onError called with null. Null values are generally not allowed in 2.x operators and sources.");
}
if (!isDisposed()) {
try {observer.onError(t);
} finally {dispose();
}
return true;
}
return false;
}
@Override
public void onComplete() {if (!isDisposed()) {
try {observer.onComplete();
} finally {dispose();
}
}
}
@Override
public void setDisposable(Disposable d) {DisposableHelper.set(this, d);
}
@Override
public void setCancellable(Cancellable c) {setDisposable(new CancellableDisposable(c));
}
@Override
public ObservableEmitter<T> serialize() {
// 这里返回了一个 SerializedEmitter,并传入 this,也就是 CreateEmitter 对象
return new SerializedEmitter<T>(this);
}
@Override
public void dispose() {DisposableHelper.dispose(this);
}
@Override
public boolean isDisposed() {
// 这里判断,是否已经处于 disposed 状态,// 注意 get() 是定义在 AtomicReference 中的方法
return DisposableHelper.isDisposed(get());
}
@Override
public String toString() {return String.format("%s{%s}", getClass().getSimpleName(), super.toString());
}
}
这里的代码也是比较简单的,就是将发送的事件中的参数直接传递给 observer 中的相应方法。只不过中间多了背压的判断(该类实现了 Disposable 接口)。同时注意,该类还是 AtomicReference 的子类,可以实现原子操作。并且在覆写的 ObservableEmitter 的 serialize()
接口中创建并返回了一个SerializedEmitter
,这些都是跟线程安全以及背压相关的,不是本文的重点。
还有一点,需要大家注意,从 RxJava2.x
开始,已经不允许向 onNext/onError
中传 null
值,否则会报空指针,这点在上面的源码中也能看到。这就会对封装网络请求的时候产生影响,比如请求 验证验证码
接口成功,但是后台返回的 result 字段为 null,我们此时可能仍然想要它调用 onNext 方法去执行成功的回调。那这就需要额外的处理了。网上也有一些解决方案,但是总觉得不够优雅,有大佬有比较好的建议,也可以指点下。
好啦,本篇文章就写到这里,带大家完成了订阅、事件的发送及处理的整个流程。
关于线程切换的内容,放在下一篇文章中讲。毕竟,不谈线程切换,谈什么 RxJava 源码 分析,哈哈。
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