不讲 rxjava 和 retrofit 而是直接上手 2 了，因为 2 封装的更好用的更多。
1. 观察者模式
常见的 button 点击事件为例，button 是被观察者，listener 是观察者，setOnClickListener 过程是订阅，有了订阅关系后在 button 被点击的时候，监听者 listener 就可以响应事件。
这里的button.setOnClickListener(listener)看上去意思是被观察者订阅了观察者（杂志订阅了读者），逻辑上不符合日常生活习惯。其实这是设计模式的习惯，不必纠结，习惯了这种模式就利于理解观察者模式了。
2. RxJava 中的观察者模式
-
Observable：被观察者（ble 结尾的单词一般表示 可...的，可观察的） -
Observer：观察者（er 结尾的单词一般表示 ...者，...人） -
subscribe：订阅
首先创建 Observable 和 Observer，然后 observable.subscribe(observer)，这样 Observable 发出的事件就会被 Observer 响应。一般我们不手动创建 Observable，而是由 Retrofit 返回给我们，我们拿到 Observable 之后只需关心如何操作 Observer 中的数据即可。
不过为了由浅入深的演示，还是手动创建 Observable 来讲解。
2.1 创建 Observable
常见的几种方式，不常用的不写了，因为我觉得这个模块不是重点。
var observable=Observable.create(ObservableOnSubscribe<String> {...})var observable=Observable.just(...)var observable = Observable.fromIterable(mutableListOf(...))
2.1.1 create()
var observable2=Observable.create(object :ObservableOnSubscribe<String>{
override fun subscribe(emitter: ObservableEmitter<String>) {
emitter.onNext("Hello ")
emitter.onNext("RxJava ")
emitter.onNext("GoodBye ")
emitter.onComplete() }
})ObservableOnSubscribe和ObservableEmitter都是陌生人，这个要是详细讲涉及到源码分析，东西可就多了（主要是我不熟悉），所以可以理解成 ObservableOnSubscribe 是用来帮助创建 Observable 的，ObservableEmitter 是用来发出事件的（这些事件在观察者 Observer 中可以响应处理）。
emitter 一次发射了三个事件，然后调用了 onComplete() 这些在下面讲观察者 Observer 时还会提到，一并讲解。
2.1.2 just
var observable=Observable.just("Hello","RxJava","GoodBye")这句的效果等同于上面用 create 创建 observable，即 调用 3 次 onNext 后再调 onComplete。
2.1.3 fromIterable
var observable = Observable.fromIterable(mutableListOf("Hello","RxJava","GoodBye"))这句的效果等同于上面用 create 创建 observable，即 调用 3 次 onNext 后再调 onComplete。
2.2 创建 Observer
val observer = object : Observer<String> {
override fun onComplete() {
Log.e("abc", "-----onComplete-----")
}
override fun onSubscribe(d: Disposable) {
Log.e("abc", "-----onSubscribe-----")
}
override fun onNext(t: String) {
Log.e("abc", "-----onNext-----$t")
}
override fun onError(e: Throwable) {
Log.e("abc", "-----onError-----$e")
}
}
//订阅
observable.subscribe(observer)log 打印情况：
-----onSubscribe-----
-----onNext-----Hello
-----onNext-----RxJava
-----onNext-----GoodBye
-----onComplete-----可以看到，先是建立订阅关系，然后根据前面 observable 的发射顺序来打印 onNext，参数通过 onNext(t: String) 传进来，最后调用 onComplete，多说一句，在 just 和 fromIterable 的情况下，没有手动调用 Emitter，但是仍会先调用 onNext，最后调用 onComplete
2.3 Consumer 和 Action
这两个词意思分别是消费者（可以理解为消费被观察者发射出来的事件）和行为（可以理解为响应被观察者的行为）。对于 Observer 中的 4 个回调方法，我们未必都能用得到，如果只需要用到其中的一部分，就需要 Consumer 和 Action 上场了。
有参数的onSubscribe、onNext、onError我们用 Consumer 来代替，无参的onComplete用 Action 代替：
2.3.1 subscribe(Consumer<? super T> onNext)
observable.subscribe(object :Consumer<String>{
override fun accept(t: String?) {
Log.e("abc", "-----onNext-----$t")
}
})
//打印
-----onNext-----Hello
-----onNext-----RxJava
-----onNext-----GoodBye说明一下，如果 subscribe 中我们只传一个对象参数，那只能是subscribe(Consumer<? super T> onNext)（onNext 方法），不能是 Action 或 Consumer<? super Throwable> onError、Consumer<? super Disposable> onSubscribe
==注意==：Consumer 中的回调方法名称是 accept，区别于前面的 onNext
2.3.2 subscribe(Consumer<? super T> onNext, Consumer<? super Throwable> onError)
带有两个 Consumer 参数，分别负责 onNext 和 onError 的回调。
observable.subscribe(object : Consumer<String> {
override fun accept(t: String?) {
Log.e("abc", "-----onNext-----$t")
}
}, object : Consumer<Throwable> {
override fun accept(t: Throwable?) {
Log.e("abc", "-----onError-----$e")
}
})如果想要一个带有两个 Consumer 但是不是这种搭配（比如subscribe(Consumer<? super T> onNext, Consumer<? super Disposable> onSubscribe)），可以吗？答案是：不行
2.3.3 subscribe(Consumer<? super T> onNext, Consumer<? super Throwable> onError,Action onComplete)
带有三个参数，分别负责onNext、onError和onComplete的回调。
observable.subscribe(object : Consumer<String> {
override fun accept(t: String?) {
Log.e("abc", "-----onNext-----$t")
}
}, object : Consumer<Throwable> {
override fun accept(t: Throwable?) {
Log.e("abc", "-----onError-----$e")
}
}, object : Action {
override fun run() {
Log.e("abc", "-----onComplete-----")
}
})同样，三个参数只能有这一种搭配
==注意==：Action 中的回调方法名称是 run，区别于前面的 onComplete
2.3.4 subscribe(Consumer<? super T> onNext, Consumer<? super Throwable> onError,Action onComplete, Consumer<? super Disposable> onSubscribe)
这种情况和直接 new 出来的 Observer 效果一样。
observable2.subscribe(object : Consumer<String> {
override fun accept(t: String?) {
Log.e("abc", "-----onNext-----$t")
}
}, object : Consumer<Throwable> {
override fun accept(t: Throwable?) {
Log.e("abc", "-----onError-----$e")
}
}, object : Action {
override fun run() {
Log.e("abc", "-----onComplete-----")
}
},object : Consumer<Disposable>{
override fun accept(t: Disposable?) {
Log.e("abc", "-----onSubscribe-----") }
})3. 变换
在上面的例子中，Observable 发送的都是 String 类型的数据，所以在 Observer 中接收的也都是 String，现实开发中的数据多种多样，而且有时候 Observable 提供的数据不是我们理想的情况，这种情况下就需要用到转换操作符。
同样我们只讲常用的：
3.1 map
比如我们想把上游的 Int 类型的数据转换成 String 可以这样操作：
Observable.fromIterable(mutableListOf<Int>(1, 3, 5, 7, 8))
.map(object : Function<Int, String> {
override fun apply(t: Int): String {
return "zb$t"
}
})
.subscribe(object : Consumer<String> {
override fun accept(t: String?) {
Log.e("abc","-- $t --")
}
})
//Log日志
-- zb1 --
-- zb3 --
-- zb5 --
-- zb7 --
-- zb8 --通过map操作符，Int 类型数据，到 Consumer 里已经成了 String（这里为了简单的只看数据就没用 Observer 而改用 Consumer，两者都可以）。这里面用到了Function，它的第一个泛型是 Observable 中发射的数据类型，第二个泛型是我们想要装换之后的数据类型，在 Function 的 apply 方法中手动完成数据的转化。
示意图：map 把圆的变成了方的。
3.2 flatMap
与 map 相似，不过 flatMap 返回的是一个 Observable，也就是说 Function 的第二个泛型固定了，就是 Observable，这样说不太好理解，看个例子：
假如现在有多个学生，每个学生有多个科目，每个科目考了多次试，现在要打印所有的分数。单单只用 map 就不能直接搞定，试试吧
class Course(var name: String, var scores: MutableList<Int>)
class Student(var name: String, var courses: MutableList<Course>)
var stu1Course1 = Course("体育",mutableListOf(80, 81, 82))
var stu1Course2 = Course("美术",mutableListOf(63, 62, 60))
var stu1 = Student("StuA", mutableListOf(stu1Course1, stu1Course2))
var stu2Course1 = Course("音乐",mutableListOf(74, 77, 79))
var stu2Course2 = Course("希腊语",mutableListOf(90, 90, 91))
var stu2 = Student("StuB", mutableListOf(stu2Course1, stu2Course2))
Observable.just(stu1,stu2)
.map(object :Function<Student,MutableList<Course>>{
override fun apply(t: Student): MutableList<Course> {
return t.courses
}
})
.subscribe(object :Consumer<MutableList<Course>>{
override fun accept(t: MutableList<Course>?) {
for (item in t!!){
for (i in item.scores){
Log.e("abc","--->$i")
}
}
}
})
通过两层 for 循环可以打印，这也是没办法的事，因为在 map 里面只能拿到 Course 集合。使用 flatMap 的情况是这样的：
Observable.just(stu1, stu2)
.flatMap(object : Function<Student, ObservableSource<Course>> {
override fun apply(t: Student): ObservableSource<Course> {
return Observable.fromIterable(t.courses)
}
})
.flatMap(object : Function<Course, ObservableSource<Int>> {
override fun apply(t: Course): ObservableSource<Int> {
return Observable.fromIterable(t.scores)
}
})
.subscribe(object : Consumer<Int> {
override fun accept(t: Int?) {
Log.e("abc", "---> $t")
}
})
// log 打印
---> 80
---> 81
---> 82
---> 63
---> 62
---> 60
---> 74
---> 77
---> 79
---> 90
---> 90
---> 91用了两次 flatMap，链式调用比缩进式更清晰。这里面的 flatMap 返回值类型的是 ObservableSource 并不是我们在前面提到的 Observable，查看 Observable 源码可以看到，它继承了 ObservableSource，所以这种多态用法是可以的。
另外在 apply 中返回的Observable.fromIterable(t.courses)这一句不就是我们创建 Observable 的方式吗？
简单的说，map 是把 Observable 发射的数据变换一下类型，flatMap 是把数据中集合/数组中的每个元素再次通过 Observable 发射。
示意图：faltMap 把一系列圆的通过一系列的 Observable 变成了一系列方的。
图虽然画的丑，但是我想意思比较明白了。
3.3 filter
filter是过滤的意思，通过判断是否符合我们想要的逻辑，来决定是否发射事件，只有返回 true 的事件才被发射，其他的被抛弃。还以上面的例子为例，假如我们只想看 80 分以上的成绩可以这样过滤：
Observable.just(stu1, stu2)
.flatMap(object : Function<Student, ObservableSource<Course>> {
override fun apply(t: Student): ObservableSource<Course> {
return Observable.fromIterable(t.courses)
}
})
.flatMap(object : Function<Course, ObservableSource<Int>> {
override fun apply(t: Course): ObservableSource<Int> {
return Observable.fromIterable(t.scores)
}
})
.filter(object :Predicate<Int>{
override fun test(t: Int): Boolean {
return t > 80
}
})
.subscribe(object : Consumer<Int> {
override fun accept(t: Int?) {
Log.e("abc", "---> $t")
}
})
// log 打印
---> 81
---> 82
---> 90
---> 90
---> 91注意，filter 里面不是用 Function 了，而是 Predicate，这个单词是“基于...”的意思，基于 t > 80，也就是选择大于 80 分的成绩。
4. 结合 Retrofit 使用
前面 3 小节讲了很多，都是为了讲清楚 RxJava 的整个工作流程，还没涉及到线程切换。现实开发中更多的时候 Observable 是通过 Retrofit 返回给我们的。Retrofit 是一个网络请求框架，它基于 OkHttp3，做了更好的封装，结合 RxJava 用惯了的话可以大大提到开发效率。还是一样，我们只看怎么用，不涉及源码解读。
4.1 Retrofit 进行简单的 Get 请求
implementation 'com.squareup.retrofit2:retrofit:2.6.2'
implementation 'com.squareup.retrofit2:converter-gson:2.6.2'先引入依赖，然后我们请求一个知乎日报的新闻数据(点击查看数据：https://news-at.zhihu.com/api/4/news/latest)：
// ZhEntity
class ZhEntity {
var date: String? = null
var stories: MutableList<StoriesBean>? = null
var top_stories: MutableList<TopStoriesBean>? = null
class StoriesBean {
var image_hue: String? = null
var title: String? = null
var url: String? = null
var hint: String? = null
var ga_prefix: String? = null
var type: Int = 0
var id: Int = 0
var images: MutableList<String>? = null
}
class TopStoriesBean {
var image_hue: String? = null
var hint: String? = null
var url: String? = null
var image: String? = null
var title: String? = null
var ga_prefix: String? = null
var type: Int = 0
var id: Int = 0
}
}// ApiService
import retrofit2.Call
import retrofit2.http.GET
import retrofit2.http.Url
interface ApiService {
@GET("news/latest")
fun getLatestNews(): Call<ZhEntity>
}// 调用
val retrofit = Retrofit.Builder()
.addConverterFactory(GsonConverterFactory.create())
.baseUrl("https://news-at.zhihu.com/api/4/")
.build()
val service: ApiService = retrofit.create(ApiService::class.java)
val call: Call<ZhEntity> = service.getLatestNews()
call.enqueue(object : Callback<ZhEntity> {
override fun onFailure(call: Call<ZhEntity>?, t: Throwable?) {
Log.e("abc", "--> $t")
}
override fun onResponse(call: Call<ZhEntity>?, response: Response<ZhEntity>?) {
Log.e("abc", "-->${Gson().toJson(response?.body())}")
}
})代码有点多，分别解释一下，ZhEntity 是实体类，ApiService 是一个接口，里面用注解的方式定义了一个方法 getLatestNews，@GET表示 Get 请求，由此可以想象肯定有@POST，@GET里面还有参数，这是请求地址 BaseUrl 后面的子文件夹。
getLatestNews 函数返回类型是 Call，这个是 Retrofit 定义用来请求网络的。
第三段代码，现实创建了一个 Retrofit 对象，addConverterFactory(GsonConverterFactory.create())是把接口返回的 json 类型的数据转换成实体类的类型，这个东西在implementation 'com.squareup.retrofit2:converter-gson:2.6.2'时被引入。
然后是一系列的 Call 调用 qnqueue 操作什么的，看得出，没有用 Rxjava 一样可以完成网络请求，而且代码不复杂，好了，本文到此结束。
好吧，我在扯淡。继续讲，有人说不喜欢 url 被截成两段，可以这样修改，效果完全相同：
// ApiService
import retrofit2.Call
import retrofit2.http.GET
import retrofit2.http.Url
interface ApiService {
@GET
fun getLatestNews(@Url url:String): Call<ZhEntity>
}// 调用
val retrofit = Retrofit.Builder()
.addConverterFactory(GsonConverterFactory.create())
.baseUrl("https://www.baidu.com")
.build()
val service: ApiService = retrofit.create(ApiService::class.java)
val call: Call<ZhEntity> = service.getLatestNews("https://news-at.zhihu.com/api/4/news/latest")
call.enqueue(object : Callback<ZhEntity> {
override fun onFailure(call: Call<ZhEntity>?, t: Throwable?) {
Log.e("abc", "--> $t")
}
override fun onResponse(call: Call<ZhEntity>?, response: Response<ZhEntity>?) {
Log.e("abc", "-->${Gson().toJson(response?.body())}")
}
})baseUrl 还是要的，不过设置成其他值无所谓了，因为不会被请求。
4.2 Retrofit 结合 RxJava
啰嗦了这么多，才讲到这里。抱歉水平有限，没办法用简单的语言说清复杂的问题。
首先，引入依赖时多加一句对 RxJava 的支持：
implementation 'com.squareup.retrofit2:retrofit:2.6.2'
implementation 'com.squareup.retrofit2:converter-gson:2.6.2'
implementation 'com.squareup.retrofit2:adapter-rxjava2:2.6.2'然后，我们的 getLatestNews 就可以直接返回一个 Observable 了！
import io.reactivex.Observable
import retrofit2.http.GET
interface ApiService {
@GET("news/latest")
fun getLatestNews(): Observable<ZhEntity>
}放心写，不会报错，有了 Observable，就好办了，轻车熟路：
val retrofit = Retrofit.Builder()
.addConverterFactory(GsonConverterFactory.create())
.addCallAdapterFactory(RxJava2CallAdapterFactory.create())
.baseUrl("https://news-at.zhihu.com/api/4/")
.build()
val service: ApiService = retrofit.create(ApiService::class.java)
val observable = service.getLatestNews()
observable.subscribeOn(Schedulers.newThread())
.subscribe(object : Observer<ZhEntity> {
override fun onComplete() {
}
override fun onSubscribe(d: Disposable) {
}
override fun onNext(t: ZhEntity) {
Log.e("abc","-->${Gson().toJson(t)}")
}
override fun onError(e: Throwable) {
Log.e("abc","-->$e")
}
})除了 Observable 来源变了，其他与本文最早讲的 RxJava 没什么不同。非要说不同，有一点，多了一句subscribeOn(Schedulers.newThread())，下面讲讲这个。
4.3 线程切换
-
subscribeOn：定义 Observable 发射事件所处的线程 -
observeOn：定义转换/响应事件所处的线程（map、flatMap、Observer 等），可多次切换
线程切换比较常见，比如 子线程请求网络数据主线程更新 UI，subscribeOn和observeOn有哪些线程可以选择？它们又是怎样使用的？我们先看一个例子：
Thread(object : Runnable {
override fun run() {
Log.e("abc","Thread当前线程：${Thread.currentThread().name}")
observable.subscribeOn(Schedulers.newThread())
.doOnNext(object :Consumer<ZhEntity>{
override fun accept(t: ZhEntity?) {
Log.e("abc","doOnNext当前线程：${Thread.currentThread().name}")
}
})
.observeOn(Schedulers.io())
.flatMap(object :Function<ZhEntity,ObservableSource<ZhEntity.StoriesBean>>{
override fun apply(t: ZhEntity): ObservableSource<ZhEntity.StoriesBean> {
Log.e("abc","flatMap当前线程：${Thread.currentThread().name}")
return Observable.fromIterable(t.stories)
}
})
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(object : Observer<ZhEntity.StoriesBean> {
override fun onComplete() {
}
override fun onSubscribe(d: Disposable) {
Log.e("abc","onSubscribe当前线程：${Thread.currentThread().name}")
}
override fun onNext(t: ZhEntity.StoriesBean) {
Log.e("abc","Observer当前线程：${Thread.currentThread().name}")
Log.e("abc", "-->${Gson().toJson(t)}")
}
override fun onError(e: Throwable) {
Log.e("abc", "-->$e")
}
})
}
}).start()
// log 打印
Thread当前线程：Thread-4
onSubscribe当前线程：Thread-4
doOnNext当前线程：RxNewThreadScheduler-1
flatMap当前线程：RxCachedThreadScheduler-1
Observer当前线程：main
Observer当前线程：main
Observer当前线程：main这里面只有doOnNext没讲过，现在说说：每发送 onNext() 之前都会先回调这个方法，所以 doOnNext 和 Observable 的 subscribe（发射事件的方法）处于同一个线程。
从这个例子可以看出：
- Observable 和 Observer 建立订阅关系是在当前线程中（Thread-4）
subscribeOn决定 Observable 发射事件所处的线程（即 Retrofit 请求网络所在线程）- 第一次
observeOn决定 flatMap 所在的线程（RxCachedThreadScheduler-1）- 再次
observeOn决定 Observer 所在线程（Android 主线程 main）
所以每次调用observeOn就会切换线程，并且决定的是接下来的变换/响应的线程。多说一句，多次设置 subscribeOn，只有第一次生效。
线程可选值：
| 线 程 名 称 | 说明 | |
|---|---|---|
| Schedulers.immediate() | 默认的 Scheduler,直接在当前线程运行，相当于不指定线程 | |
| Schedulers.newThread() | 启用新线程，并在新线程执行操作 | |
| Schedulers.io() | I/O 操作（读写文件、读写数据库、网络信息交互等）所使用的 Scheduler。行为模式和 newThread() 差不多，区别在于 io() 的内部实现是是用一个无数量上限的线程池，可以重用空闲的线程，因此多数情况下 io() 比 newThread() 更有效率。不要把计算工作放在 io() 中，可以避免创建不必要的线程 | |
| Schedulers.computation() | 计算所使用的 Scheduler。这个计算指的是 CPU 密集型计算，即不会被 I/O 等操作限制性能的操作，例如图形的计算。这个 Scheduler 使用的固定的线程池，大小为 CPU 核数。不要把 I/O 操作放在 computation() 中，否则 I/O 操作的等待时间会浪费 CPU | |
| AndroidSchedulers.mainThread() | Android 主线程 | |
4.4 Disposable 和 CompositeDisposable
最后介绍一下这两个类，Disposable前文出现过，在 Observer 的 onSubscribe 函数中，有一个 Disposable 类型的参数：override fun onSubscribe(d: Disposable) {}，通过前面介绍我们知道，Observable 和 Observer 建立订阅关系时会调用 onSubscribe 方法，但是没有说这个参数的作用。
4.4.1 DisPosable
Disposable 的 dispose() 函数可以用来解除订阅，这样就不会收到 Observable 发射的事件：
var dis ?= null
val observable = Observable.fromIterable(mutableListOf("Hello", "RxJava", "GoodBye"))
val observer = object : Observer<String> {
override fun onComplete() {
}
override fun onSubscribe(d: Disposable) {
dis=d
Log.e("abc", "-----onSubscribe-----$d")
}
override fun onNext(t: String) {
if (t=="Hello") dis.dispose()
Log.e("abc", "-----onNext-----$t")
}
override fun onError(e: Throwable) {
}
}
observable.subscribe(observer)
// log 打印
-----onNext-----Hello可以看到，调用dis.dispose()后，就不在打印上游发射的"RxJava"和"GoodBye"了。
4.4.2 CompositeDisposable
CompositeDisposable 可以用来管理多个 Disposable，通过add()方法添加 Disposable 对象，然后在 onDestroy 方法里面调用clear()或者dispose()来清除所有的 Disposable，这样可以防止内存泄漏。
val cDis = CompositeDisposable()
// ...代码省略
override fun onSubscribe(d: Disposable) {
cDis.add(d)
}
// ...代码省略
override fun onDestroy() {
super.onDestroy()
cDis.clear()
}多说一句，通过查看RxJava2CallAdapterFactory.create()源码可知，dispose()方法能主动断开 Observable 和 Observer 之间的连接，还能取消 Retrofit 的网络请求，所以放心的用吧。