final Function<? super T, ? extends R> mapper;
MapSingleObserver(SingleObserver<? super R> t, Function<? super T, ? extends R> mapper) {
this.t = t;
this.mapper = mapper;
}
@Override
public void onSubscribe(Disposable d) {
t.onSubscribe(d);
}
@Override
public void onSuccess(T value) {
R v;
try {
//外面是判空，相当于就是mapper.apply(value)，这个方法其实就是我们自己的map方法
v = ObjectHelper.requireNonNull(mapper.apply(value), “The mapper function returned a null value.”);
} catch (Throwable e) {
Exceptions.throwIfFatal(e);
onError(e);
return;
}
//将map方法处理后的事件，传递给下游
t.onSuccess(v);
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
t.onError(e);
}
}
}
看到这儿我们可以发现，事件流向是上游的被观察者流向观察者，在操作符中，因为操作符自身是继承了被观察者（在此处为Single），而在其自身中，有一个内部类是观察者（在此处为实现了SingleObserver的MapSingleObserver），事件由上游的被观察者，流向下游的观察者，而所有的操作符的结构都是一样的，每个操作符都只需要给上游操作符提供Observer，并给下游提供一个Observable，内部结构就是，从上游流向下游内部的observer被观察者，然后此下游的观察者observable会调用它自己下游的内部observer，这样，整条链就能运行了。
由此可知，Rxjava中，每个操作符内部都实现了一整套PUSH模型的接口体系
由特殊到普通
现在回到最普通的Rxjava写法
Observable.create(new ObservableOnSubscribe() {
@Override
public void subscribe(ObservableEmitter emitter) throws Exception {
emitter.onNext(1);
emitter.onComplete();
}
}).map(new Function<Integer, Integer>() {
@Override
public Integer apply(Integer integer) throws Exception {
return integer+1;
}
}).subscribe(new Observer() {
@Override
public void onSubscribe(Disposable d) {
}
@Override
public void onNext(Integer integer) {
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
}
@Override
public void onComplete() {
}
});
先看create方法的源码
public static Observable create(ObservableOnSubscribe source) {
ObjectHelper.requireNonNull(source, “source is null”);
return RxJavaPlugins.onAssembly(new ObservableCreate(source));
}
通过上面的分析，我们一眼可以看出，就相当于new ObservableCreate(source)
public final class ObservableCreate extends Observable {
final ObservableOnSubscribe source;
public ObservableCreate(ObservableOnSubscribe source) {
this.source = source;
}
@Override
protected void subscribeActual(Observer<? super T> observer) {
CreateEmitter parent = new CreateEmitter(observer);//1
observer.onSubscribe(parent);//2
try {
source.subscribe(parent);//3
} catch (Throwable ex) {
Exceptions.throwIfFatal(ex);
parent.onError(ex);
}
}
static final class CreateEmitter
extends AtomicReference
implements ObservableEmitter, Disposable {
…
}
…
}
这个类比较长，我们先只看我们关心的部分。只以看到我们喜爱的subscribeActual方法，在订阅时，会调用到此方法。
再来逐句分析，在运行1语句时，new CreateEmitter，看到CreateEmitter的源码
//实现了ObservableEmitter，ObservableEmitter是Emitter的子类，用于发射上游数据
static final class CreateEmitter
extends AtomicReference
implements ObservableEmitter, Disposable {
private static final long serialVersionUID = -3434801548987643227L;
final Observer<? super T> observer;
//下游的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 sou
《Android学习笔记总结+最新移动架构视频+大厂安卓面试真题+项目实战源码讲义》
【docs.qq.com/doc/DSkNLaERkbnFoS0ZF】 完整内容开源分享
rces."));
return;
}
if (!isDisposed()) {
//把事件传递给下游observer，调用观察者的onNext方法
observer.onNext(t);
}
}
…
}
再回到ObservableCreate的源码，它是被观察者Observable的子类，
- 先在1时new了一个发射器CreateEmitter对象，然后我们把自定义的下游观察者observer作为参数传了进去，这里同样也是包装起来，这个CreateEmitter实现了ObservableEmitter和Disposable接口
- 在2语句时，触发我们自定义的observer的onSubscribe(Disposable)方法，实际就是调用观察者的onSubscribe方法，告诉观察者已经成功订阅到被观察者了；
- 再执行在语句3，source.subscribe(parent);就和我们分析Map一样了，就是订阅，把事件从上游传到下游
小结
Observable（被观察者）和Observer（观察者）建立连接，也就是订阅之后，会创建出一个发射器CreateEmitter，发射器会把被观察者中产生的事件发送到观察者中，观察者对发射器中发出的事件做出响应事件。可以看到，订阅成功之后，Observabel才会开始发送事件
切断消息源码分析
现在我们再来看dispose的实现。Disposabel是一个接口，可以理解Disposable是一个连接器，调用dispose后，这个连接就会中断。其具体实现在CreateEmitter类。我们现在主要来分析一下它的这一块源码。
在CreateEmitter中的dispose()方法
@Override
public void dispose() {
DisposableHelper.dispose(this);
}
就是调用的DisposableHelper的dispose方法
public enum DisposableHelper implements Disposable {
/**
- The singleton instance representing a terminal, disposed state, don’t leak it.
*/
DISPOSED
;
…
public static boolean isDisposed(Disposable d) {
//判断Disposable类型的变量的引用是否为DISPOSED
//就可以判断这个连接器是否中断
return d == DISPOSED;
}
public static boolean dispose(AtomicReference field) {
Disposable current = field.get();
Disposable d = DISPOSED;
if (current != d) {
//把field设置为DISPOSED
current = field.getAndSet(d);
if (current != d) {
if (current != null) {
current.dispose();
}
return true;
}
}
return false;
}
…
}
可以看到DisposableHelper是个枚举类，并且只有一个值DISPOSED。dispose方法就是把一个原子引用的field设为DISPOSED，这就是中断状态。而isDisposed()就是根据这个标志来判断是否中断的。
再回过头来看CreateEmiiter类的onNext这些方法
@Override
public void onNext(T t) {
//省略无关代码
if (!isDisposed()) {
//如果没有dispose()，才会调用onNext()
observer.onNext(t);
}
}
@Override
public void onError(Throwable t) {
if (!tryOnError(t)) {
//如果dispose()了，会调用到这里，即最终会崩溃
RxJavaPlugins.onError(t);
}
}
@Override
public boolean tryOnError(Throwable t) {
//省略无关代码
if (!isDisposed()) {
try {
//如果没有dispose()，才会调用onError()
observer.onError(t);
} finally {
//onError()之后会dispose()
dispose();
}
//如果没有dispose()，返回true
return true;
}
//如果dispose()了，返回false
return false;
}
@Override
public void onComplete() {
if (!isDisposed()) {
try {
//如果没有dispose()，才会调用onComplete()
observer.onComplete();
} finally {
//onComplete()之后会dispose()
dispose();
}
}
}
很容易得出，
- 如果没有dispose，observer的onNext才会被调用
- onError与onComplete方法互斥，只能其中一个调用到，因为调用其中一个，就会把连接切断，dispose
- 先onError后onComplete中是onComplete不会被调用，反过来的话，就会崩溃，因为onError中抛出了异常，实际上，dispose了后调用onError都会崩
再看一下操作符Map
public final Observable map(Function<? super T, ? extends R> mapper) {
ObjectHelper.requireNonNull(mapper, “mapper is null”);
return RxJavaPlugins.onAssembly(new ObservableMap<T, R>(this, mapper));
}
public final class ObservableMap<T, U> extends AbstractObservableWithUpstream<T, U> {
final Function<? super T, ? extends U> function;
public ObservableMap(ObservableSource source, Function<? super T, ? extends U> function) {
super(source);
this.function = function;
}
@Override
public void subscribeActual(Observer<? super U> t) {
source.subscribe(new MapObserver<T, U>(t, function));
}
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(actual);
this.mapper = mapper;
}
@Override
public void onNext(T t) {
if (done) {
return;
}
if (sourceMode != NONE) {
downstream.onNext(null);
return;
}
U v;
try {
v = ObjectHelper.requireNonNull(mapper.apply(t), “The mapper function returned a null value.”);
} catch (Throwable ex) {
fail(ex);
return;
}
downstream.onNext(v);
}
…
}
}
可以看到，操作符其实和上面分析的特殊情况下的一样的，这里就省略分析了。
##三.Rxjava线程切换
我们一般是这么使用的
Observable.create(new ObservableOnSubscribe() {
@Override
public void subscribe(ObservableEmitter emitter) throws Exception {
emitter.onNext(1);
emitter.onComplete();
}
}).map(new Function<Integer, Integer>() {
@Override
public Integer apply(Integer integer) throws Exception {
return integer+1;
}
}).subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(new Observer() {
…
});
通过subscribeOn来切换上游线程，observeOn来切换下游线程。
那么在源码中，是怎么的呢？
subscribeOn源码分析
Schedulers.io()
subscribeOn类型有好几种，这里就随便选择了Schedulers.io()来分析，别的其实都差不多的，分析了一个就行了。
@NonNull
public static Scheduler io() {
//又是hook，就相当于IO
return RxJavaPlugins.onIoScheduler(IO);
}
public final class Schedulers {
…
@NonNull
static final Scheduler IO;
…
static final class IoHolder {
static final Scheduler DEFAULT = new IoScheduler();
}
static {
//又是hook，就相当于new IOTask
IO = RxJavaPlugins.initIoScheduler(new IOTask());
…
}
…
static final class IOTask implements Callable {
@Override
public Scheduler call() throws Exception {
return IoHolder.DEFAULT;
}
}
}
可以看到，最后这里就相当于new IoScheduler，先不看它的具体实现。
subscribeOn
我们继续看subscribeOn的源码
public final Observable subscribeOn(Scheduler scheduler) {
ObjectHelper.requireNonNull(scheduler, “scheduler is null”);
return RxJavaPlugins.onAssembly(new ObservableSubscribeOn(this, scheduler));
}
可以看到和前面一样，就相当于返回new ObservableSubscribeOn
public final class ObservableSubscribeOn extends AbstractObservableWithUpstream<T, T> {
final Scheduler scheduler;
public ObservableSubscribeOn(ObservableSource source, Scheduler scheduler) {
super(source);
this.scheduler = scheduler;
}
@Override
public void subscribeActual(final Observer<? super T> observer) {
final SubscribeOnObserver parent = new SubscribeOnObserver(observer);
observer.onSubscribe(parent);
//外层的parent.setDisposable是为了创建连接器，以便以后切断等控制的，可以只看里面
parent.setDisposable(scheduler.scheduleDirect(new SubscribeTask(parent)));
}
…
}
它的构造就是把source和scheduler两个都保存一下，在后面要用到的。
接下来我们来看订阅过程，虽然这里是线程切换，但是其实它也只是个操作符，和我们前面分析的是一样的，订阅过程和上面也是一样的，所以我们可以知道，当订阅发生后，ObservableSubscribeOn的subscribeActual方法就会被调用。
同样的，subscribeActual方法中，它把我们自定义的下游观察者observer包装成了SubscribeOnObserver对象，然后调用observer的onSubscribe方法，可以看到，目前为止，还没有发生任何的线程相关的东西，所以observer的onSubscribe()方法是运行在当前线程中的，那我们重点来看一下parent.setDisposable(scheduler.scheduleDirect(new SubscribeTask(parent)));方法。
我们先来看一下SubscribeTask类
//是ObservableSubscribeOn的内部类，实现runnable接口，看到这，我们嗅到了线程的味道
final class SubscribeTask implements Runnable {
private final SubscribeOnObserver parent;
SubscribeTask(SubscribeOnObserver parent) {
this.parent = parent;
}
@Override
public void run() {
//这是的source就是我们自定义的Observable对象，就是ObservableCreate
source.subscribe(parent);
}
}
可以看到，这个类非常简单，实现了Runnable接口，在run方法中调用source.subscribe(parent);，这是个链式调用，会一层一层调用上去。
再来看scheduler.scheduleDirect
这是线程切换的核心部分了，一定要仔细看
public Disposable scheduleDirect(@NonNull Runnable run) {
return scheduleDirect(run, 0L, TimeUnit.NANOSECONDS);
}
//run就是SubscribeTask
public Disposable scheduleDirect(@NonNull Runnable run, long delay, @NonNull TimeUnit unit) {
//createWorker在Schedule类中是个抽象方法，所以实现是在子类中
//所以这个方法就是在IOSchedule中实现的
//worker中可以执行runnabale
final Worker w = createWorker();
//实际上decoratedRun还是个run对象，也就是SubscribeTask
final Runnable decoratedRun = RxJavaPlugins.onSchedule(run);
//runnable和worker包装成一个DisposeTask
DisposeTask task = new DisposeTask(decoratedRun, w);
//Worker执行这个Task
w.schedule(task, delay, unit);
return task;
}
上面的代码注释已经写得非常详细了，scheduleDirect方法就是，new一个worker，然后使用这个worker来执行task线程。
再看一下IoIoScheduler中，createWorker以及shedule的过程
public Worker createWorker() {
//new一个EventLoopWorker并传一个worker的缓存池进去
return new EventLoopWorker(pool.get());
}
static final class EventLoopWorker extends Scheduler.Worker {
private final CompositeDisposable tasks;
private final CachedWorkerPool pool;
private final ThreadWorker threadWorker;
final AtomicBoolean once = new AtomicBoolean();
EventLoopWorker(CachedWorkerPool pool) {
this.pool = pool;
this.tasks = new CompositeDisposable();
//从缓存worker池中取一个worker出来
this.threadWorker = pool.get();
}
…
@NonNull
@Override
public Disposable schedule(@NonNull Runnable action, long delayTime, @NonNull TimeUnit unit) {
if (tasks.isDisposed()) {
// don’t schedule, we are unsubscribed
return EmptyDisposable.INSTANCE;
}
//Runnable交给threadWorker去执行
return threadWorker.scheduleActual(action, delayTime, unit, tasks);
}
}
注意的是，不同的Scheduler类会有不同的Worker实现，因为Scheduler类最终都是交由worker来执行调度的，不过分析起来差别不大。
接下来我们看worker的缓存池操作
static final class CachedWorkerPool implements Runnable {
…
ThreadWorker get() {
if (allWorkers.isDisposed()) {
return SHUTDOWN_THREAD_WORKER;
}
while (!expiringWorkerQueue.isEmpty()) {
//缓冲池不为空，就从缓存池中取一个threadWorker
ThreadWorker threadWorker = expiringWorkerQueue.poll();
if (threadWorker != null) {
return threadWorker;
}
}
// No cached worker found, so create a new one.
//为空就一个并返回去
ThreadWorker w = new ThreadWorker(threadFactory);
allWorkers.add(w);
return w;
}
…
}
再看worker的执行代码threadWorker.scheduleActual
代码跟进，会发现实现在它的父类NewThreadWorker中
public class NewThreadWorker extends Scheduler.Worker implements Disposable {
private final ScheduledExecutorService executor;
volatile boolean disposed;
public NewThreadWorker(ThreadFactory threadFactory) {
//在构造中创建一个ScheduledExecutorService对象
//可以通过它来使用线程池
executor = SchedulerPoolFactory.create(threadFactory);
}
…
public ScheduledRunnable scheduleActual(final Runnable run, long delayTime, @NonNull TimeUnit unit, @Nullable DisposableContainer parent) {
//这是decoratedRun就相当于run
Runnable decoratedRun = RxJavaPlugins.onSchedule(run);
//将decoratedRun包装成一个新对象ScheduledRunnable
ScheduledRunnable sr = new ScheduledRunnable(decoratedRun, parent);
if (parent != null) {
if (!parent.add(sr)) {
return sr;
}
}
Future<?> f;
try {
if (delayTime <= 0) {
//线程池中立即执行ScheduledRunnable
f = executor.submit((Callable)sr);
} else {
//线程池中延迟执行ScheduledRunnable
f = executor.schedule((Callable)sr, delayTime, unit);
}
sr.setFuture(f);
} catch (RejectedExecutionException ex) {
…
}
return sr;
}
…
}
这里的executor就是使用线程池来执行任务，最终subscribeTask的run方法会在线程池中被执行，即上游的Observable的subscribe方法会在IO线程中调用了。
小结
- Observer的onSubscribe方法运行在当前线程中，因为源码中并没有线程切换
- 如果设置了subscribeOn(指定线程)，那么Observable中的subscribe方法将会运行在指定线程中。
- 当多个subscribeOn调用时，因为从源码可知，线程的切换是从下往上的，最后也就是链式调用的第一个切换过程，才是有效的切换
observeOn源码分析
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
AndroidSchedulers.mainThread()
同样的，我们先看AndroidSchedulers.mainThread()的源码
public static Scheduler mainThread() {
return RxAndroidPlugins.onMainThreadScheduler(MAIN_THREAD);
}
private static final Scheduler MAIN_THREAD = RxAndroidPlugins.initMainThreadScheduler(
new Callable() {
@Override public Scheduler call() throws Exception {
return MainHolder.DEFAULT;
}
});
private static final class MainHolder {
static final Scheduler DEFAULT
= new HandlerScheduler(new Handler(Looper.getMainLooper()), false);
}
这一段代码相信如果是看了上面的源码分析的话，一眼就能看出来，其实就相当于new HandlerScheduler(new Handler(Looper.getMainLooper()), false);，把一个主线程的Handler包装进了HandlerScheduler中。
observeOn
然后我们继续看observeOn的源码
public final Observable observeOn(Scheduler scheduler) {
return observeOn(scheduler, false, bufferSize());
}
public final Observable observeOn(Scheduler scheduler, boolean delayError, int bufferSize) {
ObjectHelper.requireNonNull(scheduler, “scheduler is null”);
ObjectHelper.verifyPositive(bufferSize, “bufferSize”);
return RxJavaPlugins.onAssembly(new ObservableObserveOn(this, scheduler, delayError, bufferSize));
}
通过源码也可以知道，这里相当于直接new ObservableObserveOn
public final class ObservableObserveOn extends AbstractObservableWithUpstream<T, T> {
final Scheduler scheduler;
final boolean delayError;
final int bufferSize;
public ObservableObserveOn(ObservableSource 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) {
//判断是否是当前线程
if (scheduler instanceof TrampolineScheduler) {
//是当前线程的话，直接调用下游的subscribe方法
//也就是调用下一个Observable的subscibe方法
source.subscribe(observer);
} else {
//创建worker
//本例中的schedule为HandlerScheduler
Scheduler.Worker w = scheduler.createWorker();
//这里和上面分析有点类似，会将worker包装到ObserveOnObserver中
//注意：source.subscribe没有涉及到worker，所以还是在之间设置的线程中执行
source.subscribe(new ObserveOnObserver(observer, w, delayError, bufferSize));
}
}
…
}
首先，判断是否已经在要切换的线程上了，如果是的话，那么直接调用。如果不是，那么使用HandlerScheduler包装一下worker，然后通过worker来把下游的事件进行切换，直接上游订阅，不做线程操作。
我们来看ObserveOnObserver类的源码
static final class ObserveOnObserver extends BasicIntQueueDisposable
implements Observer, Runnable {
…
ObserveOnObserver(Observer<? super T> actual, Scheduler.Worker worker, boolean delayError, int bufferSize) {
this.downstream = actual;
this.worker = worker;
this.delayError = delayError;
this.bufferSize = bufferSize;
}
@Override
public void onNext(T t) {
if (done) {
return;
}
if (sourceMode != QueueDisposable.ASYNC) {
//将信息存入队列中
queue.offer(t);
}
schedule();
}
…
void schedule() {
if (getAndIncrement() == 0) {
//在这里调用
worker.schedule(this);
}
}
void drainNormal() {
int missed = 1;
//存储消息的队列
final SimpleQueue q = queue;
//这里的downstram实际就是下游的observer
final Observer<? super T> a = downstream;
for (;😉 {
if (checkTerminated(done, q.isEmpty(), a)) {
return;
}
for (;😉 {
boolean d = done;
T v;
try {
//从队列中取出消息
v = q.poll();
} catch (Throwable ex) {
Exceptions.throwIfFatal(ex);
disposed = true;
upstream.dispose();
q.clear();
a.onError(ex);
worker.dispose();
return;
}
boolean empty = v == null;
if (checkTerminated(d, empty, a)) {
return;
}
if (empty) {
break;
}
//调用下游的Observer的onNext
a.onNext(v);
}
missed = addAndGet(-missed);
if (missed == 0) {
break;
}
}
}
@Override
public void run() {
//outputFused默认是false
if (outputFused) {
al() {
int missed = 1;
//存储消息的队列
final SimpleQueue q = queue;
//这里的downstram实际就是下游的observer
final Observer<? super T> a = downstream;
for (;😉 {
if (checkTerminated(done, q.isEmpty(), a)) {
return;
}
for (;😉 {
boolean d = done;
T v;
try {
//从队列中取出消息
v = q.poll();
} catch (Throwable ex) {
Exceptions.throwIfFatal(ex);
disposed = true;
upstream.dispose();
q.clear();
a.onError(ex);
worker.dispose();
return;
}
boolean empty = v == null;
if (checkTerminated(d, empty, a)) {
return;
}
if (empty) {
break;
}
//调用下游的Observer的onNext
a.onNext(v);
}
missed = addAndGet(-missed);
if (missed == 0) {
break;
}
}
}
@Override
public void run() {
//outputFused默认是false
if (outputFused) {