温馨提醒

阅读本文最好有Kotlin基础，若没有基础，可参考之前文章，，以及RxJava基础（本文基于RxJava2），当然我也会尽可能详细解释让你顺利阅读本文。

写在前面

最近几天回过头，看了之前的总结，感觉对Rxjava多数据源的处理不是很理解，所以在总结学习一波。大家都知道，最近Kotlin语言一直占据热搜榜，褒贬不一，但我想说，不管有什么想法都要抛在脑后，毕竟Google爸爸出手，你不情愿也要跟随它的步伐。鉴于此，本篇对RxJava多数据源的总结是基于Kotlin语言，也让大家明白，使用Kotlin开发应用并不是不能使用Java库，现在有一部分人担心，Kotlin第三方库那么少，如果使用Kotlin开发那不是给自己找罪受，其实你完全错了，当你说这话的时候，我敢断定你都还没有接触Kotlin，因为Koltin有一个最重要的优势就是和Java绝对兼容。

多数据源处理操作符

在RxJava中多数据源处理的操作符很多，但是最经典的就要数merge,contact，zip了。如果对这三个操作符不是很熟悉的话，可以去，当然如果你懒得去看，我也会简单提一下。merge操作符可以处理多个Observable发送的数据，它是一个异步操作，不保证数据发送的顺序，即有可能出现数据交叉，当一个Observable发送了onError后，未执行的Observable不在继续执行，直接执行merge的onError方法。

contact操作符执行时一个同步操作，严格按照contact中传入Observable先后执行，即前面的先执行后面的后执行，并且最终发送的数据也是有序的，即第一个Observable的数据发送完毕再发送第二个，依次类推。

zip操作符和contact和merge有了本质的区别，它会将每个Observable个数据项分布对应返回一个Observable再发送，最终发送的数据量与最小数据长度相同。

使用场景分析

假如现在我们有三种商品，有一个查询商品信息的接口，根据接口可以查询该商品的价格以及出售地点。商品实体类

data class Goods(var id:Int,var price: Int, var address: String)复制代码

在Kotlin语言中，实体类创建用data class 关键词，我们不需要和Java一样创建get/set方法，只需一行代码搞定。

创建模拟网络请求

object NetRequest {    //模拟网络请求    fun getGoodsObservable(id: Int): Observable
    
      {fun getGoodsObservable(id: Int): Observable
     
       {        return Observable.create {            source ->            Thread.sleep(Random().nextInt(1000).toLong())            var data = Goods(id, Random().nextInt(20), "地址${id}")            source.onNext(data)            source.onComplete()            Log.e("getGoodsObservable:", "${id}")        }    }}复制代码
     
    

在上面我们创建了一个单例类，在Kotlin中使用object修饰类时即给我们自动创建了一个单例对象。在每一句代码结尾我们不需要再和Java一样写一个分号“；”来结束，什么也不用写。

Observable.create使用的是lambda表达式，在Kotlin语言中是支持lambda表达式的。source 就是ObservableEmitter，所以我们可以调用onNext发送数据。为了更准确的模拟网络请求，使用Thread.sleep随机的延迟，模拟网络请求的时间。

fun getGoodsObservable(id: Int): Observable
    
      {        return Observable.create {            source ->            Thread.sleep(Random().nextInt(1000).toLong())            var data = Goods(id, Random().nextInt(20), "地址${id}")            source.onNext(data)            source.onComplete()            Log.e("getGoodsObservable:", "${id}")        }复制代码
    

当然由于subscribe只有一个参数，所以我们也可以这样写。也就是省略了source ->，此时it就表示该参数数据。

return Observable.create {            Thread.sleep(Random().nextInt(1000).toLong())            var data = Goods(id, Random().nextInt(20), "地址${id}")            it.onNext(data)            it.onComplete()            Log.e("getGoodsObservable:", "${id}")        }复制代码

在java中实现如下

return Observable.create(new ObservableOnSubscribe
    
     () {            @Override            public void subscribe(@NonNull ObservableEmitter
     
       e) throws Exception {             //处理逻辑            }        });复制代码
     
    

merge

准备好了请求操作，开始使用merge看看执行的效果。

fun executeMerge() {        Observable.merge(getGoodsObservable(1).subscribeOn(Schedulers.newThread()),                getGoodsObservable(2).subscribeOn(Schedulers.newThread()),                getGoodsObservable(3).subscribeOn(Schedulers.newThread()))                .subscribeOn(Schedulers.newThread())                .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())                .toList()                .subscribe({                    Log.e(TAG, it.toString())                }, {                    Log.e(TAG, it.toString())                })    }复制代码

merge中有三个网络请求操作，并通过subscribeOn(Schedulers.newThread())将网络请求切换到线程中执行，数据都请求成功后，再通过observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())切换到主线程请求数据。为了三请求都成功后，我们在更新UI，所以通过toList()将请求的数据转换成List一块发送。在上面的subscribe依然使用的lambda表达式，subscribe（{}，{}）中第一个括号是onSuccess回调，里面的it是接收到的List< Goods >数据，第二个括号是onError回调，it表示异常Throwable对象。

subscribe部分Java代码

.subscribe(new Consumer
    
     
      >() {                    @Override                    public void accept(@NonNull List
      
        goodses) throws Exception {                    }                }, new Consumer
       
        () {                    @Override                    public void accept(@NonNull Throwable throwable) throws Exception {                    }                });复制代码
       
      
     
    

当然如果你想使用RxJava2中onSubscribe(@NonNull Disposable d) ，你可以这样使用subscribe

.subscribe(object : SingleObserver
    
     
      > {                    override fun onSubscribe(d: Disposable?) {                    }                    override fun onError(e: Throwable?) {                    }                    override fun onSuccess(t: List
      
       ?) {                    }                })复制代码
      
     
    

为了观察，我们将请求成功的数据显示在界面上，我们创建一个Button，TextView。

class MainActivity : AppCompatActivity(), View.OnClickListener {    val TAG = "MainActivity"    override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {        super.onCreate(savedInstanceState)        setContentView(R.layout.activity_main)        setSupportActionBar(toolbar)        //加入这句import kotlinx.android.synthetic.main.activity_main.*        //不用再findViewById,可直接使用        merge.setOnClickListener(this)    }    override fun onClick(v: View) {        when (v.id) {            R.id.merge -> {                executeMerge()            }        }        //when 关键字和Java中的Switch关键词是类似的，        //只不过它比Java中的Switch强大的多，可以接收任何参数，        //然后判断使用,也可以如下使用        when (v) {            merge -> {            }        }    }}复制代码

contact

我们点击执行几次发现，返回的List的数据并不是按照merge参数的先后顺序执行的，它是并发的，最终的顺序，是由网络请求的快慢决定的，请求返回数据越快也就表示该数据最早发送，即在List中最靠前。那么此时出现一个问题，如果我想返回数据的List顺序严格按照位置的先后顺序呢？那此时使用merge的话，是不太现实了。当然前面我们提到contact可以使用。那么直接将merge更改为contact执行以下试试，

fun executeContact() {        Observable.concat(getGoodsObservable(1).subscribeOn(Schedulers.newThread()),                getGoodsObservable(2).subscribeOn(Schedulers.newThread()),                getGoodsObservable(3).subscribeOn(Schedulers.newThread()))                .subscribeOn(Schedulers.newThread())                .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())                .toList()                .subscribe({                    Log.e(TAG, it.toString())                }, {                    Log.e(TAG, it.toString())                })    }复制代码

的确，发现无论执行多少次List的数据都能按照contact中Observable顺序发送，我们想要的效果可以实现了，不过你会发现，效率太差了，这是同步执行啊，只有第一个请求成功，才会去请求第二个，然后第三个，假如一次请求需要一秒，那三次请求至少三秒啊，不能忍。

zip

鉴于上面两种方式的利弊，如果我们既想如merge一样并发执行，又想和contact一样保证顺序，是不是有点强迫症的意思，当然强大的zip就能实现我们想要的效果。如下实现。.

fun executeZip() {        Observable.zip(getGoodsObservable(1),                getGoodsObservable(2),                getGoodsObservable(3),                Function3
    
     >                { goods0, goods1, goods2 ->                    val list = ArrayList
     
      ()                    list.add(goods0)                    list.add(goods1)                    list.add(goods2)                    list                }).subscribeOn(Schedulers.newThread())                .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())                .subscribe({                    Log.e(TAG, it.toString())                }, {                    Log.e(TAG, it.toString())                })    }复制代码
     
    

既然实现了，那我们运行几次，发现完美的实现了我们想要的效果，即并发的执行了，也保证了我们请求数据的顺序性。

在回调中运用RxJava

在上面我们的单个网络请求是一个同步的请求，如果我们的网络请求封装了，在线程中请求，请求成功后在主线程中回调，那我们又该如何创建呢使用呢？

先来模拟一个子线程请求网络，请求成功回调数据给主线程。

fun getGoods(ctx:Context,id: Int,callbacks:(goods:Goods)->Unit): Unit {        ctx.doAsync {            Thread.sleep(Random().nextInt(1000).toLong())            var data = Goods(id, Random().nextInt(20), "地址${id}")            ctx.runOnUiThread {                callbacks(data)            }        }    }复制代码

getGoods传了三个参数，第一个Context对象，第二个是商品ID,第三个参数是一个函数，(goods:Goods)->Unit表示第三个参数的类型是一个参数为Goods类型并且返回Unit的函数。使用doAsync 模拟异步请求，请求成功后runOnUiThread 切换到UI线程。然后callbacks（data）将数据回调。这种使用方式比Java中回调优美好用太多了。

接下来就开始在回调成功后创建Observable

fun getGoodsCallBack(id: Int): Observable
    
      {        var subscrbe: ObservableEmitter
     
      ? = null        var o = Observable.create
      
        {            subscrbe = it        }        //Kotlin特性        getGoods(this@MainActivity, id) {            subscrbe?.onNext(it)        }        return o    }    fun executeZipCallBack() {        Observable.zip(getGoodsCallBack(1).subscribeOn(Schedulers.newThread()),                getGoodsCallBack(2).subscribeOn(Schedulers.newThread()),                getGoodsCallBack(3).subscribeOn(Schedulers.newThread()),                Function3
       
        >                { goods0, goods1, goods2 ->                    val list = ArrayList
        
         ()                    list.add(goods0)                    list.add(goods1)                    list.add(goods2)                    list                }).subscribeOn(Schedulers.newThread())                .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())                .subscribe({                    Log.e(TAG, it.toString())                }, {                    Log.e(TAG, it.toString())                })    }复制代码
        
       
      
     
    

ok,到这里回调情况下创建使用RxJava也介绍完毕，到此本篇文章就结束了，有问题欢迎指出，内容杂乱，多多担待，Hava a wonderful day.