[置顶] RxJava2 源码解析（二）

转载请标明出处：
http://blog.csdn.net/zxt0601/article/details/61637439
本文出自:【张旭童的博客】(http://blog.csdn.net/zxt0601)

概述

承接上一篇RxJava2 源码解析（一），
本系列我们的目的：

知道源头(Observable)是如何将数据发送出去的。
知道终点（Observer）是如何接收到数据的。
何时将源头和终点关联起来的
知道线程调度是怎么实现的
知道操作符是怎么实现的

本篇计划讲解一下4,5.

RxJava最强大的莫过于它的线程调度 和 花式操作符。

map操作符

map是一个高频的操作符，我们首先拿他开刀。
例子如下，源头Observable发送的是String类型的数字，利用map转换成int型，最终在终点Observer接受到的也是int类型数据。：

        final Observable<String> testCreateObservable = Observable.create(new ObservableOnSubscribe<String>() {
@Override
public void subscribe(ObservableEmitter<String> e) throws Exception {
                e.onNext("1");
                e.onComplete()
            }
        });

                Observable<Integer> map = testCreateObservable.map(new Function<String, Integer>() {
                    @Override
public Integer apply(String s) throws Exception {
return Integer.parseInt(s);
                    }
                });
map.subscribe(new Observer<Integer>() {
                    @Override
public void onSubscribe(Disposable d) {
Log.d(TAG, "onSubscribe() called with: d = [" + d + "]");
                    }

                    @Override
public void onNext(Integer value) {
Log.d(TAG, "onNext() called with: value = [" + value + "]");
                    }

                    @Override
public void onError(Throwable e) {
Log.d(TAG, "onError() called with: e = [" + e + "]");
                    }

                    @Override
public void onComplete() {
Log.d(TAG, "onComplete() called");
                    }
                });

我们看一下map函数的源码：

    public final <R> Observable<R> map(Function<? super T, ? extends R> mapper) {
//判空略过
        ObjectHelper.requireNonNull(mapper, "mapper is null");
//RxJavaPlugins.onAssembly()是hook 上文提到过
return RxJavaPlugins.onAssembly(new ObservableMap<T, R>(this, mapper));
    }

RxJavaPlugins.onAssembly()是hook 上文提到过,所以我们只要看ObservableMap，它就是返回到我们手里的Observable:

public final class ObservableMap<T, U> extends AbstractObservableWithUpstream<T, U> {
//将function变换函数类保存起来
final Function<? super T, ? extends U> function;

public ObservableMap(ObservableSource<T> source, Function<? super T, ? extends U> function) {
//super()将上游的Observable保存起来 ，用于subscribeActual()中用。
        super(source);
        this.function = function;
    }

    @Override
public void subscribeActual(Observer<? super U> t) {
        source.subscribe(new MapObserver<T, U>(t, function));
    }

它继承自AbstractObservableWithUpstream,该类继承自Observable，很简单，就是将上游的ObservableSource保存起来，做一次wrapper，所以它也算是装饰者模式的提现，如下:

abstract class AbstractObservableWithUpstream<T, U> extends Observable<U> implements HasUpstreamObservableSource<T> {
//将上游的`ObservableSource`保存起来
protected final ObservableSource<T> source;
    AbstractObservableWithUpstream(ObservableSource<T> source) {
this.source = source;
    }
    @Override
public final ObservableSource<T> source() {
return source;
    }
}

关于ObservableSource，代表了一个标准的无背压的源数据接口，可以被Observer消费（订阅），如下：

public interface ObservableSource<T> {
void subscribe(Observer<? super T> observer);
}

所有的Observable都已经实现了它,所以我们可以认为Observable和ObservableSource在本文中是相等的：

public abstract class Observable<T> implements ObservableSource<T> {

所以我们得到的ObservableMap对象也很简单，就是将上游的Observable和变换函数类Function保存起来。
Function的定义超级简单，就是一个接口，给我一个T，还你一个R.

public interface Function<T, R> {
    R apply(T t) throws Exception;
}

本例写的是将String->int.

重头戏，subscribeActual()是订阅真正发生的地方，ObservableMap如下编写，就一句话，用MapObserver订阅上游Observable。：

    @Override
public void subscribeActual(Observer<? super U> t) {
//用MapObserver订阅上游Observable。
        source.subscribe(new MapObserver<T, U>(t, function));
    }

MapObserver也是装饰者模式，对终点（下游）Observer修饰。

    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()将actual保存起来
super(actual);
//保存Function变量
this.mapper = mapper;
        }
        @Override
public void onNext(T t) {
//done在onError 和 onComplete以后才会是true，默认这里是false，所以跳过
if (done) {
return;
            }
//默认sourceMode是0，所以跳过
if (sourceMode != NONE) {
                actual.onNext(null);
return;
            }
//下游Observer接受的值
            U v;
//这一步执行变换,将上游传过来的T，利用Function转换成下游需要的U。
try {
                v = ObjectHelper.requireNonNull(mapper.apply(t), "The mapper function returned a null value.");
            } catch (Throwable ex) {
                fail(ex);
return;
            }
//变换后传递给下游Observer
            actual.onNext(v);
        }

到此我们梳理一下流程：
订阅的过程，是从下游到上游依次订阅的。

即终点 Observer 订阅了 map 返回的ObservableMap。
然后map的Observable(ObservableMap)在被订阅时，会订阅其内部保存上游Observable，用于订阅上游的Observer是一个装饰者(MapObserver)，内部保存了下游（本例是终点）Observer，以便上游发送数据过来时，能传递给下游。
以此类推，直到源头Observable被订阅，根据上节课内容，它开始向Observer发送数据。

数据传递的过程，当然是从上游push到下游的，

源头Observable传递数据给下游Observer（本例就是MapObserver）
然后MapObserver接收到数据，对其变换操作后(实际的function在这一步执行)，再调用内部保存的下游Observer的onNext()发送数据给下游
以此类推，直到终点Observer。

线程调度subscribeOn

简化问题，代码如下：

                Observable.create(new ObservableOnSubscribe<String>() {
@Override
public void subscribe(ObservableEmitter<String> e) throws Exception {
                        Log.d(TAG, "subscribe() called with: e = [" + e + "]" + Thread.currentThread());
                        e.onNext("1");
                        e.onComplete();
                    }
//只是在Observable和Observer之间增加了一句线程调度代码
                }).subscribeOn(Schedulers.io())
                        .subscribe(new Observer<String>() {
@Override
public void onSubscribe(Disposable d) {
                                Log.d(TAG, "onSubscribe() called with: d = [" + d + "]");
                            }
@Override
public void onNext(String value) {
                                Log.d(TAG, "onNext() called with: value = [" + value + "]");
                            }
@Override
public void onError(Throwable e) {
                                Log.d(TAG, "onError() called with: e = [" + e + "]");
                            }
@Override
public void onComplete() {
                                Log.d(TAG, "onComplete() called");
                            }
                        });

只是在Observable和Observer之间增加了一句线程调度代码:.subscribeOn(Schedulers.io()).
查看subscribeOn()源码：

    public final Observable<T> subscribeOn(Scheduler scheduler) {
//判空略过
        ObjectHelper.requireNonNull(scheduler, "scheduler is null");
//抛开Hook，重点还是ObservableSubscribeOn
return RxJavaPlugins.onAssembly(new ObservableSubscribeOn<T>(this, scheduler));
    }

等等，怎么有种似曾相识的感觉，大家可以把文章向上翻，看看map()的源码。
和subscribeOn()的套路如出一辙，那么我们根据上面的结论，
先猜测ObservableSubscribeOn类也是一个包装类（装饰者），点进去查看：

public final class ObservableSubscribeOn<T> extends AbstractObservableWithUpstream<T, T> {
//保存线程调度器
final Scheduler scheduler;
public ObservableSubscribeOn(ObservableSource<T> source, Scheduler scheduler) {
//map的源码中我们分析过，super()只是简单的保存ObservableSource
        super(source);
        this.scheduler = scheduler;
    }
    @Override
public void subscribeActual(final Observer<? super T> s) {
//1 创建一个包装Observer
final SubscribeOnObserver<T> parent = new SubscribeOnObserver<T>(s);
//2 手动调用 下游（终点）Observer.onSubscribe()方法,所以onSubscribe()方法执行在 订阅处所在的线程
        s.onSubscribe(parent);
//3 setDisposable()是为了将子线程的操作加入Disposable管理中
parent.setDisposable(scheduler.scheduleDirect(new Runnable() {
            @Override
public void run() {
//4 此时已经运行在相应的Scheduler 的线程中
                source.subscribe(parent);
            }
        }));
    }

和map套路大体一致，ObservableSubscribeOn自身同样是个包装类，同样继承AbstractObservableWithUpstream。
创建了一个SubscribeOnObserver类，该类按照套路，应该也是实现了Observer、Disposable接口的包装类，让我们看一下：

    static final class SubscribeOnObserver<T> extends AtomicReference<Disposable> implements Observer<T>, Disposable {
//真正的下游（终点）观察者
final Observer<? super T> actual;
//用于保存上游的Disposable，以便在自身dispose时，连同上游一起dispose
final AtomicReference<Disposable> s;

        SubscribeOnObserver(Observer<? super T> actual) {
this.actual = actual;
this.s = new AtomicReference<Disposable>();
        }

        @Override
public void onSubscribe(Disposable s) {
//onSubscribe()方法由上游调用，传入Disposable。在本类中赋值给this.s，加入管理。
            DisposableHelper.setOnce(this.s, s);
        }

//直接调用下游观察者的对应方法
        @Override
public void onNext(T t) {
            actual.onNext(t);
        }
        @Override
public void onError(Throwable t) {
            actual.onError(t);
        }
        @Override
public void onComplete() {
            actual.onComplete();
        }

//取消订阅时，连同上游Disposable一起取消
        @Override
public void dispose() {
            DisposableHelper.dispose(s);
            DisposableHelper.dispose(this);
        }

        @Override
public boolean isDisposed() {
return DisposableHelper.isDisposed(get());
        }
//这个方法在subscribeActual()中被手动调用，为了将Schedulers返回的Worker加入管理
void setDisposable(Disposable d) {
            DisposableHelper.setOnce(this, d);
        }
    }

这两个类根据上一节的铺垫加上注释，其他都好理解，稍微不好理解的应该是下面两句代码：

        //ObservableSubscribeOn类
//3 setDisposable()是为了将子线程的操作加入Disposable管理中
        parent.setDisposable(scheduler.scheduleDirect(new Runnable() {
@Override
public void run() {
//4 此时已经运行在相应的Scheduler 的线程中
                source.subscribe(parent);
            }
        }));

//SubscribeOnObserver类
//这个方法在subscribeActual()中被手动调用，为了将Schedulers返回的Worker加入管理
void setDisposable(Disposable d) {
            DisposableHelper.setOnce(this, d);
        }

其中scheduler.scheduleDirect(new Runnable()..)方法源码如下：

    /**
 * Schedules the given task on this scheduler non-delayed execution.
 * .....
 */
public Disposable scheduleDirect(Runnable run) {
return scheduleDirect(run, 0L, TimeUnit.NANOSECONDS);
    }

从注释和方法名我们可以看出，这个传入的Runnable会立刻执行。
再继续往里面看：

    public Disposable scheduleDirect(Runnable run, long delay, TimeUnit unit) {
//class Worker implements Disposable ，Worker本身是实现了Disposable 
final Worker w = createWorker();
//hook略过
final Runnable decoratedRun = RxJavaPlugins.onSchedule(run);
//开始在Worker的线程执行任务，
        w.schedule(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
//调用的是 run()不是 start()方法执行的线程的方法。
                    decoratedRun.run();
                } finally {
//执行完毕会 dispose()
                    w.dispose();
                }
            }
        }, delay, unit);
//返回Worker对象
return w;
    }

createWorker()是一个抽象方法，由具体的Scheduler类实现，例如IoScheduler对应的Schedulers.io().

    public abstract Worker createWorker();

初看源码，为了了解大致流程，不宜过入深入，先点到为止。
OK，现在我们总结一下scheduler.scheduleDirect(new Runnable()..)的重点：

传入的Runnable是立刻执行的。
返回的Worker对象就是一个Disposable对象，
Runnable执行时，是直接手动调用的 run()，而不是 start()方法.
上一点应该是为了，能控制在run()结束后(包括异常终止)，都会自动执行Worker.dispose().

而返回的Worker对象也会被parent.setDisposable(...)加入管理中，以便在手动dispose()时能取消线程里的工作。

我们总结一下subscribeOn(Schedulers.xxx())的过程：

返回一个ObservableSubscribeOn包装类对象
上一步返回的对象被订阅时，回调该类中的subscribeActual()方法，在其中会立刻将线程切换到对应的Schedulers.xxx()线程。
在切换后的线程中，执行source.subscribe(parent);，对上游(终点)Observable订阅
上游(终点)Observable开始发送数据，根据RxJava2 源码解析（一），上游发送数据仅仅是调用下游观察者对应的onXXX()方法而已，所以此时操作是在切换后的线程中进行。

一点扩展，
大家可能看过一个结论：
subscribeOn(Schedulers.xxx())切换线程N次，总是以第一次为准，或者说离源Observable最近的那次为准，并且对其上面的代码生效（这一点对比的ObserveOn()）。

为什么？
- 因为根据RxJava2 源码解析（一）中提到，订阅流程从下游往上游传递
- 在subscribeActual()里开启了Scheduler的工作，source.subscribe(parent);,从这一句开始切换了线程，所以在这之上的代码都是在切换后的线程里的了。
- 但如果连续切换，最上面的切换最晚执行,此时线程变成了最上面的subscribeOn(xxxx)指定的线程，
- 而数据push时，是从上游到下游的，所以会在离源头最近的那次subscribeOn(xxxx)的线程里push数据（onXXX()）给下游。

可写如下代码验证：

Observable.create(new ObservableOnSubscribe<String>() {
                    @Override
public void subscribe(ObservableEmitter<String> e) throws Exception {
Log.d(TAG, "subscribe() called with: e = [" + e + "]" + Thread.currentThread());
                        e.onNext("1");
                        e.onComplete();
                    }
                }).subscribeOn(Schedulers.io())
.map(new Function<String, String>() {
                            @Override
public String apply(String s) throws Exception {
//依然是io线程
Log.d(TAG, "apply() called with: s = [" + s + "]" + Thread.currentThread());
return s;
                            }
                        })
.subscribeOn(Schedulers.computation())
.subscribe(new Observer<String>() {
                            @Override
public void onSubscribe(Disposable d) {
Log.d(TAG, "onSubscribe() called with: d = [" + d + "]");
                            }
                            @Override
public void onNext(String value) {
Log.d(TAG, "onNext() called with: value = [" + value + "]");
                            }
                            @Override
public void onError(Throwable e) {
Log.d(TAG, "onError() called with: e = [" + e + "]");
                            }
                            @Override
public void onComplete() {
Log.d(TAG, "onComplete() called");
                            }
                        });

线程调度observeOn

在上一节的基础上，增加一个observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()),就完成了观察者线程的切换。

                        .subscribeOn(Schedulers.computation())
                        //在上一节的基础上，增加一个ObserveOn
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(new Observer<String>() {

继续看源码吧，我已经能猜出来了，hook+new XXXObservable();

    public final Observable<T> observeOn(Scheduler scheduler) {
return observeOn(scheduler, false, bufferSize());
    }

public final Observable<T> observeOn(Scheduler scheduler, boolean delayError, int bufferSize) {
        ....
return RxJavaPlugins.onAssembly(new ObservableObserveOn<T>(this, scheduler, delayError, bufferSize));
    }

果然，查看ObservableObserveOn,:
高能预警，这部分的代码有些略多，建议读者打开源码边看边读。

public final class ObservableObserveOn<T> extends AbstractObservableWithUpstream<T, T> {
//本例是 AndroidSchedulers.mainThread()
final Scheduler scheduler;
//默认false
final boolean delayError;
//默认128
final int bufferSize;
public ObservableObserveOn(ObservableSource<T> 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) {
// false
if (scheduler instanceof TrampolineScheduler) {
            source.subscribe(observer);
        } else {
//1 创建出一个 主线程的Worker
            Scheduler.Worker w = scheduler.createWorker();
//2 订阅上游数据源， 
            source.subscribe(new ObserveOnObserver<T>(observer, w, delayError, bufferSize));
        }
    }

本例中，就是两步：

创建一个AndroidSchedulers.mainThread()对应的Worker
用ObserveOnObserver订阅上游数据源。这样当数据从上游push下来，会由ObserveOnObserver对应的onXXX()处理。

static final class ObserveOnObserver<T> extends BasicIntQueueDisposable<T>
implements Observer<T>, Runnable {
//下游的观察者
final Observer<? super T> actual;
//对应Scheduler里的Worker
final Scheduler.Worker worker;
//上游被观察者 push 过来的数据都存在这里
        SimpleQueue<T> queue;
        Disposable s;
//如果onError了，保存对应的异常
        Throwable error;
//是否完成
        volatile boolean done;
//是否取消
        volatile boolean cancelled;
// 代表同步发送 异步发送 
int sourceMode;
        ....
        @Override
public void onSubscribe(Disposable s) {
if (DisposableHelper.validate(this.s, s)) {
this.s = s;
//省略大量无关代码
//创建一个queue 用于保存上游 onNext() push的数据
                queue = new SpscLinkedArrayQueue<T>(bufferSize);
//回调下游观察者onSubscribe方法
                actual.onSubscribe(this);
            }
        }

        @Override
public void onNext(T t) {
//1 执行过error / complete 会是true
if (done) {
return;
            }
//2 如果数据源类型不是异步的， 默认不是
if (sourceMode != QueueDisposable.ASYNC) {
//3 将上游push过来的数据 加入 queue里
                queue.offer(t);
            }
//4 开始进入对应Workder线程，在线程里 将queue里的t 取出 发送给下游Observer
            schedule();
        }

        @Override
public void onError(Throwable t) {
//已经done 会 抛异常 和 上一篇文章里提到的一样
if (done) {
                RxJavaPlugins.onError(t);
return;
            }
//给error存个值 
            error = t;
            done = true;
//开始调度
            schedule();
        }

        @Override
public void onComplete() {
//已经done 会 返回 不会crash 和上一篇文章里提到的一样
if (done) {
return;
            }
            done = true;
//开始调度
            schedule();
        }

void schedule() {
if (getAndIncrement() == 0) {
//该方法需要传入一个线程， 注意看本类实现了Runnable的接口，所以查看对应的run()方法
                worker.schedule(this);
            }
        }
//从这里开始，这个方法已经是在Workder对应的线程里执行的了
        @Override
public void run() {
//默认是false
if (outputFused) {
                drainFused();
            } else {
//取出queue里的数据 发送
                drainNormal();
            }
        }


void drainNormal() {
int missed = 1;

final SimpleQueue<T> q = queue;
final Observer<? super T> a = actual;

for (;;) {
// 1 如果已经 终止 或者queue空，则跳出函数，
if (checkTerminated(done, q.isEmpty(), a)) {
return;
                }

for (;;) {
boolean d = done;
                    T v;

try {
//2 从queue里取出一个值
                        v = q.poll();
                    } catch (Throwable ex) {
//3 异常处理 并跳出函数
                        Exceptions.throwIfFatal(ex);
                        s.dispose();
                        q.clear();
                        a.onError(ex);
return;
                    }
boolean empty = v == null;
//4 再次检查 是否 终止 如果满足条件 跳出函数
if (checkTerminated(d, empty, a)) {
return;
                    }
//5 上游还没结束数据发送，但是这边处理的队列已经是空的，不会push给下游 Observer
if (empty) {
//仅仅是结束这次循环，不发送这个数据而已，并不会跳出函数
break;
                    }
//6 发送给下游了
                    a.onNext(v);
                }

//7 对不起这里我也不是很明白，大致猜测是用于 同步原子操作 如有人知道 烦请告知 
                missed = addAndGet(-missed);
if (missed == 0) {
break;
                }
            }
        }

//检查 是否 已经 结束（error complete）， 是否没数据要发送了(empty 空)， 
boolean checkTerminated(boolean d, boolean empty, Observer<? super T> a) {
//如果已经disposed 
if (cancelled) {
                queue.clear();
return true;
            }
// 如果已经结束
if (d) {
                Throwable e = error;
//如果是延迟发送错误
if (delayError) {
//如果空
if (empty) {
if (e != null) {
                            a.onError(e);
                        } else {
                            a.onComplete();
                        }
//停止worker（线程）
                        worker.dispose();
return true;
                    }
                } else {
//发送错误
if (e != null) {
                        queue.clear();
                        a.onError(e);
                        worker.dispose();
return true;
                    } else
//发送complete
if (empty) {
                        a.onComplete();
                        worker.dispose();
return true;
                    }
                }
            }
return false;
        }
    }

核心处都加了注释，总结起来就是，

ObserveOnObserver实现了Observer和Runnable接口。
在onNext()里，先不切换线程，将数据加入队列queue。然后开始切换线程，在另一线程中，从queue里取出数据，push给下游Observer
onError() onComplete()除了和RxJava2 源码解析（一）提到的一样特性之外，也是将错误/完成信息先保存，切换线程后再发送。
所以observeOn()影响的是其下游的代码，且多次调用仍然生效。
因为其切换线程代码是在Observer里onXXX()做的，这是一个主动的push行为（影响下游）。
关于多次调用生效问题。对比subscribeOn()切换线程是在subscribeActual()里做的，只是主动切换了上游的订阅线程，从而影响其发射数据时所在的线程。而直到真正发射数据之前，任何改变线程的行为，都会生效（影响发射数据的线程）。所以subscribeOn()只生效一次。observeOn()是一个主动的行为，并且切换线程后会立刻发送数据，所以会生效多次.

转载请标明出处：
http://blog.csdn.net/zxt0601/article/details/61637439
本文出自:【张旭童的博客】(http://blog.csdn.net/zxt0601)

总结

本文带大家走读分析了三个东西:

map操作符原理：

内部对上游Observable进行订阅
内部订阅者接收到数据后，将数据转换，发送给下游Observer.
操作符返回的Observable和其内部订阅者、是装饰者模式的体现。
操作符数据变换的操作，也是发生在订阅后。

线程调度subscribeOn()：

内部先切换线程，在切换后的线程中对上游Observable进行订阅，这样上游发送数据时就是处于被切换后的线程里了。
也因此多次切换线程，最后一次切换（离源数据最近）的生效。
内部订阅者接收到数据后，直接发送给下游Observer.
引入内部订阅者是为了控制线程（dispose）
线程切换发生在Observable中。

线程调度observeOn():

使用装饰的Observer对上游Observable进行订阅
在Observer中onXXX()方法里，将待发送数据存入队列，同时请求切换线程处理真正push数据给下游。
多次切换线程，都会对下游生效。

源码里那些实现了Runnable的类或者匿名内部类，最终并没有像往常那样被丢给Thread类执行。
而是先切换线程，再直接执行Runnable的run()方法。
这也加深了我对面向对象，对抽象、Runnable的理解，它就是一个简简单单的接口，里面就一个简简单单的run()，
我认为，之所以有Runnable，只是抽象出一个可运行的任务的概念。
也许这句话很平淡，书上也会提到，各位大佬早就知道，但是如今我顺着RxJava2的源码这么走读了一遍，确真真切切的感受到了这些设计思想的美妙。

秒客网

[置顶] RxJava2 源码解析（二）

概述

map操作符

线程调度subscribeOn

线程调度observeOn

总结

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