Rxjava的诞生背景
首先要从异步编程说起，最开始的原生的系统中，如果UI系统处理耗时任务，会引发ANR，所以都是放在子线程做耗时任务，比如网络请求或者IO操作，再来更新UI界面，这需要在主线程来完成，这样就涉及到了异步编程。
最开始的异步编程主要有：
- 使用Java自身提供的Future模型
- 但这种异步结果获取比较困难，必须调用Future.get()，回去查看异步是否完成，如果完成，就返回结果，否则继续等待。当然在JDK8后，提供了completabelFuture，简化了异步编程
- Android系统提供的异步模型——AsyncTask。相比于Java提供的方法，此模型无主线程阻塞风险，但是最大的问题是有可能陷入层层嵌套的回调。
Rxjava源码中链式调用
多说也无益，先看源码。
分析问题时，我们可以从特殊到普通来分析，有时候会有意想不到的效果，所以这次源码由Single开始分析，我们最简单的用法：
先在app的gradle中
implementation "io.reactivex.rxjava2:rxjava:2.2.9"
implementation 'io.reactivex.rxjava2:rxandroid:2.1.1'
最简单的实现
Single.just(1)
.subscribe(new SingleObserver<Integer>() {
@Override
public void onSubscribe(Disposable d) {
}
@Override
public void onSuccess(Integer integer) {
}
@Override
public void one rror(Throwable e) {
}
});
}
这是最简单的用法，上游发送一个1的事件，下游接到，不牵涉线程切换。
创建被观察者
我们先直接进Just的源码
@CheckReturnValue
@SchedulerSupport(SchedulerSupport.NONE)
@NonNull
public static <T> Single<T> just(final T item) {
//判空
ObjectHelper.requireNonNull(item, "item is null");
//HOOK方法
return RxJavaPlugins.onAssembly(new SingleJust<T>(item));
}
第一行，其实看方法名我们也能看出来，是判空的，源码如下
public static <T> T requireNonNull(T object, String message) {
if (object == null) {
throw new NullPointerException(message);
}
return object;
}
果然不出所料，忽略
第二行，先看外层的RxJavaPlugins.onAssembly，进它的源码
/**
* Calls the associated hook function.
* @param <T> the value type
* @param source the hook's input value
* @return the value returned by the hook
*/
@SuppressWarnings({ "rawtypes", "unchecked" })
@NonNull
public static <T> Single<T> onAssembly(@NonNull Single<T> source) {
Function<? super Single, ? extends Single> f = onSingleAssembly;
if (f != null) {
return apply(f, source);
}
return source;
}
注意看注释，说明了这是一个hook方法，可以看到直接return的说是传入进来的source，所以，我们可以得出，Single.just(item)就相当于new SingleJust<T>(item)。
订阅过程
再来看.subscribe(new SingleObserver<Integer>)的源码
@SchedulerSupport(SchedulerSupport.NONE)
@Override
public final void subscribe(SingleObserver<? super T> observer) {
//判空
ObjectHelper.requireNonNull(observer, "observer is null");
//HOOK
observer = RxJavaPlugins.onSubscribe(this, observer);
//继续判空
ObjectHelper.requireNonNull(observer, "The RxJavaPlugins.onSubscribe hook returned a null SingleObserver. Please check the handler provided to RxJavaPlugins.setOnSingleSubscribe for invalid null returns. Further reading: https://github.com/ReactiveX/RxJava/wiki/Plugins");
try {
//执行当前类的subscribeActual
subscribeActual(observer);
} catch (NullPointerException ex) {
throw ex;
} catch (Throwable ex) {
Exceptions.throwIfFatal(ex);
NullPointerException npe = new NullPointerException("subscribeActual failed");
npe.initCause(ex);
throw npe;
}
}
代码里有做注释，其实真正调用的方法是subscribeActual(observer);方法
protected abstract void subscribeActual(@NonNull SingleObserver<? super T> observer);
可以发现，这是一个抽象方法，那么我们要找到它的实现。
我们回到来看上面的方法其实可以发现，Single.just()调用的subscribe，而Single.just我们在上面讲到，就相当于new SingleJust()，所以我们只要看SingleJust里的subscribeActual方法就可以了。
public final class SingleJust<T> extends Single<T> {
final T value;
public SingleJust(T value) {
this.value = value;
}
@Override
protected void subscribeActual(SingleObserver<? super T> observer) {
observer.onSubscribe(Disposables.disposed());
observer.onSuccess(value);
}
}
这个类超级简单，就是把上游的事件发送到下游SingleObserver，比如我们在实例中，Single.just(1)就相当于new SingleJust(1)，所以在这儿，value=1，然后调用subscribeActual方法，SingleObserver是一个接口，有三个方法，也是我们回调里的三个方法
public interface SingleObserver<T> {
void onSubscribe(@NonNull Disposable d);
void onSuccess(@NonNull T t);
void one rror(@NonNull Throwable e);
}
在subscribeActual方法中，先observer.onSubscribe(Disposables.disposed());，需要注意的是，这也是just方法独有的，它直接在onSubscribe方法里就Disposables.disposed了，这个方法在后面讲，这是取消了事件订阅，因为它只会发一次，到了这就意味着已经不用订阅了。然后再调用observer.onSuccess方法，直接把value传递了过去。
Map操作符的源码
再来看增加一个操作符的源码，就用最常用的map，其实操作符一通百通
Single.just(1)
.map(new Function<Integer, Integer>() {
@Override
public Integer apply(Integer integer) throws Exception {
return integer+2;
}
})
.subscribe(...);
直接看map的源码
public final <R> Single<R> map(Function<? super T, ? extends R> mapper) {
//判空
ObjectHelper.requireNonNull(mapper, "mapper is null");
//hook，就相当于new SingleMap
return RxJavaPlugins.onAssembly(new SingleMap<T, R>(this, mapper));
}
可以看到，这就相当于new SingleMap(this,mapper)；返回值依然是Single
我们看SingleMap的源码
public final class SingleMap<T, R> extends Single<R> {
final SingleSource<? extends T> source;
final Function<? super T, ? extends R> mapper;
public SingleMap(SingleSource<? extends T> source, Function<? super T, ? extends R> mapper) {
//这就是刚刚传进来的this，也就是上游的被观察者
this.source = source;
//这是我们自己在map中写的new function方法
this.mapper = mapper;
}
//由上文subscribe方法分析可知，当调用subscribe时，这个回调是会被调用的
@Override
protected void subscribeActual(final SingleObserver<? super R> t) {
//可以看到，就是相当于是把上游的被观察者source，直接调用了它的subscribe方法
//我们主要的精力只要集中看new MapSingleObserver方法就行
source.subscribe(new MapSingleObserver<T, R>(t, mapper));
}
//此observer观察者中，把处理后的数据都传递给了下游，但是，只提供了事件的流向，因为事件是在上游产生的
static final class MapSingleObserver<T, R> implements SingleObserver<T> {
final SingleObserver<? super R> t;
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);
one rror(e);
return;
}
//将map方法处理后的事件，传递给下游
t.onSuccess(v);
}
@Override
public void one rror(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<Integer>() {
@Override
public void subscribe(ObservableEmitter<Integer> 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<Integer>() {
@Override
public void onSubscribe(Disposable d) {
}
@Override
public void onNext(Integer integer) {
}
@Override
public void one rror(Throwable e) {
}
@Override
public void onComplete() {
}
});
先看create方法的源码
public static <T> Observable<T> create(ObservableOnSubscribe<T> source) {
ObjectHelper.requireNonNull(source, "source is null");
return RxJavaPlugins.onAssembly(new ObservableCreate<T>(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<T> extends Observable<T> {
final ObservableOnSubscribe<T> source;
public ObservableCreate(ObservableOnSubscribe<T> source) {
this.source = source;
}
@Override
protected void subscribeActual(Observer<? super T> observer) {
CreateEmitter<T> parent = new CreateEmitter<T>(observer);//1
observer.onSubscribe(parent);//2
try {
source.subscribe(parent);//3
} catch (Throwable ex) {
Exceptions.throwIfFatal(ex);
parent.onError(ex);
}
}
static final class CreateEmitter<T>
extends AtomicReference<Disposable>
implements ObservableEmitter<T>, 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<T>
extends AtomicReference<Disposable>
implements ObservableEmitter<T>, 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) {
one rror(new NullPointerException("onNext called with null. Null values are generally not allowed in 2.x operators and sources."));
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<Disposable> 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 one rror(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 <R> Observable<R> 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<T> 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。