天天看點

RxJava2 和 Retrofit2 結合使用詳解

不講 rxjava 和 retrofit 而是直接上手 2 了,因為 2 封裝的更好用的更多。

1. 觀察者模式

常見的 button 點選事件為例,button 是被觀察者,listener 是觀察者,setOnClickListener 過程是訂閱,有了訂閱關系後在 button 被點選的時候,監聽者 listener 就可以響應事件。

這裡的

button.setOnClickListener(listener)

看上去意思是被觀察者訂閱了觀察者(雜志訂閱了讀者),邏輯上不符合日常生活習慣。其實這是設計模式的習慣,不必糾結,習慣了這種模式就利于了解觀察者模式了。

2. RxJava 中的觀察者模式

  • Observable

    :被觀察者(ble 結尾的單詞一般表示 可...的,可觀察的)
  • Observer

    :觀察者(er 結尾的單詞一般表示 ...者,...人)
  • subscribe

    :訂閱

首先建立 Observable 和 Observer,然後

observable.subscribe(observer)

,這樣 Observable 發出的事件就會被 Observer 響應。一般我們不手動建立 Observable,而是由 Retrofit 傳回給我們,我們拿到 Observable 之後隻需關心如何操作 Observer 中的資料即可。

不過為了由淺入深的示範,還是手動建立 Observable 來講解。

2.1 建立 Observable

常見的幾種方式,不常用的不寫了,因為我覺得這個子產品不是重點。

  • 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

ObservableEmitter

都是陌生人,這個要是詳細講涉及到源碼分析,東西可就多了(主要是我不熟悉),是以可以了解成 ObservableOnSubscribe 是用來幫助建立 Observable 的,ObservableEmitter 是用來發出事件的(這些事件在觀察者 Observer 中可以響應處理)。

emitter 一次發射了三個事件,然後調用了 onComplete() 這些在下面講觀察者 Observer 時還會提到,一并講解。

2.1.2 just

var observable=Observable.just("Hello","RxJava","GoodBye")           

這句的效果等同于上面用 create 建立 observable,即 調用 3 次 onNext 後再調 onComplete。

2.1.3 fromIterable

var observable = Observable.fromIterable(mutableListOf("Hello","RxJava","GoodBye"))           

2.2 建立 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")
            }
        }
//訂閱
observable.subscribe(observer)           

log 列印情況:

-----onSubscribe-----
-----onNext-----Hello
-----onNext-----RxJava
-----onNext-----GoodBye
-----onComplete-----           

可以看到,先是建立訂閱關系,然後根據前面 observable 的發射順序來列印 onNext,參數通過 onNext(t: String) 傳進來,最後調用 onComplete,多說一句,在 just 和 fromIterable 的情況下,沒有手動調用 Emitter,但是仍會先調用 onNext,最後調用 onComplete

2.3 Consumer 和 Action

這兩個詞意思分别是消費者(可以了解為消費被觀察者發射出來的事件)和行為(可以了解為響應被觀察者的行為)。對于 Observer 中的 4 個回調方法,我們未必都能用得到,如果隻需要用到其中的一部分,就需要 Consumer 和 Action 上場了。

有參數的

onSubscribe

onNext

onError

我們用 Consumer 來代替,無參的

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")
            }
        })
//列印
-----onNext-----Hello
-----onNext-----RxJava
-----onNext-----GoodBye           

說明一下,如果 subscribe 中我們隻傳一個對象參數,那隻能是

subscribe(Consumer<? super T> onNext)

(onNext 方法),不能是 Action 或 Consumer<? super Throwable> onError、Consumer<? super Disposable> onSubscribe

==注意==:Consumer 中的回調方法名稱是 accept,差別于前面的 onNext

2.3.2 subscribe(Consumer<? super T> onNext, Consumer<? super Throwable> onError)

帶有兩個 Consumer 參數,分别負責 onNext 和 onError 的回調。

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")
            }
        })           

如果想要一個帶有兩個 Consumer 但是不是這種搭配(比如

subscribe(Consumer<? super T> onNext, Consumer<? super Disposable> onSubscribe)

),可以嗎?答案是:不行

2.3.3 subscribe(Consumer<? super T> onNext, Consumer<? super Throwable> onError,Action onComplete)

帶有三個參數,分别負責onNext、onError和onComplete的回調。

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-----")
            }
        })           

同樣,三個參數隻能有這一種搭配

==注意==:Action 中的回調方法名稱是 run,差別于前面的 onComplete

2.3.4 subscribe(Consumer<? super T> onNext, Consumer<? super Throwable> onError,Action onComplete, Consumer<? super Disposable> onSubscribe)

這種情況和直接 new 出來的 Observer 效果一樣。

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. 變換

在上面的例子中,Observable 發送的都是 String 類型的資料,是以在 Observer 中接收的也都是 String,現實開發中的資料多種多樣,而且有時候 Observable 提供的資料不是我們理想的情況,這種情況下就需要用到轉換操作符。

同樣我們隻講常用的:

3.1 map

比如我們想把上遊的 Int 類型的資料轉換成 String 可以這樣操作:

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 --           

通過

map

操作符,Int 類型資料,到 Consumer 裡已經成了 String(這裡為了簡單的隻看資料就沒用 Observer 而改用 Consumer,兩者都可以)。這裡面用到了

Function

,它的第一個泛型是 Observable 中發射的資料類型,第二個泛型是我們想要裝換之後的資料類型,在 Function 的 apply 方法中手動完成資料的轉化。

示意圖:map 把圓的變成了方的。

RxJava2 和 Retrofit2 結合使用詳解

3.2 flatMap

與 map 相似,不過 flatMap 傳回的是一個 Observable,也就是說 Function 的第二個泛型固定了,就是 Observable,這樣說不太好了解,看個例子:

假如現在有多個學生,每個學生有多個科目,每個科目考了多次試,現在要列印所有的分數。單單隻用 map 就不能直接搞定,試試吧

class Course(var name: String, var scores: MutableList<Int>)
class Student(var name: String, var courses: MutableList<Course>)

var stu1Course1 = Course("體育",mutableListOf(80, 81, 82))
var stu1Course2 = Course("美術",mutableListOf(63, 62, 60))
var stu1 = Student("StuA", mutableListOf(stu1Course1, stu1Course2))
var stu2Course1 = Course("音樂",mutableListOf(74, 77, 79))
var stu2Course2 = Course("希臘語",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")
                            }
                        }
                    }
                })
           

通過兩層 for 循環可以列印,這也是沒辦法的事,因為在 map 裡面隻能拿到 Course 集合。使用 flatMap 的情況是這樣的:

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 列印
    ---> 80
    ---> 81
    ---> 82
    ---> 63
    ---> 62
    ---> 60
    ---> 74
    ---> 77
    ---> 79
    ---> 90
    ---> 90
    ---> 91           

用了兩次 flatMap,鍊式調用比縮進式更清晰。這裡面的 flatMap 傳回值類型的是 ObservableSource 并不是我們在前面提到的 Observable,檢視 Observable 源碼可以看到,它繼承了 ObservableSource,是以這種多态用法是可以的。

另外在 apply 中傳回的

Observable.fromIterable(t.courses)

這一句不就是我們建立 Observable 的方式嗎?

簡單的說,map 是把 Observable 發射的資料變換一下類型,flatMap 是把資料中集合/數組中的每個元素再次通過 Observable 發射。

示意圖:faltMap 把一系列圓的通過一系列的 Observable 變成了一系列方的。

RxJava2 和 Retrofit2 結合使用詳解

圖雖然畫的醜,但是我想意思比較明白了。

3.3 filter

filter

是過濾的意思,通過判斷是否符合我們想要的邏輯,來決定是否發射事件,隻有傳回 true 的事件才被發射,其他的被抛棄。還以上面的例子為例,假如我們隻想看 80 分以上的成績可以這樣過濾:

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 列印
    ---> 81
    ---> 82
    ---> 90
    ---> 90
    ---> 91           

注意,filter 裡面不是用 Function 了,而是 Predicate,這個單詞是“基于...”的意思,基于 t > 80,也就是選擇大于 80 分的成績。

4. 結合 Retrofit 使用

前面 3 小節講了很多,都是為了講清楚 RxJava 的整個工作流程,還沒涉及到線程切換。現實開發中更多的時候 Observable 是通過 Retrofit 傳回給我們的。Retrofit 是一個網絡請求架構,它基于 OkHttp3,做了更好的封裝,結合 RxJava 用慣了的話可以大大提到開發效率。還是一樣,我們隻看怎麼用,不涉及源碼解讀。

4.1 Retrofit 進行簡單的 Get 請求

implementation 'com.squareup.retrofit2:retrofit:2.6.2'
implementation 'com.squareup.retrofit2:converter-gson:2.6.2'           

先引入依賴,然後我們請求一個知乎日報的新聞資料(點選檢視資料:

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>
}           
// 調用
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())}")
            }
        })           

代碼有點多,分别解釋一下,ZhEntity 是實體類,ApiService 是一個接口,裡面用注解的方式定義了一個方法 getLatestNews,

@GET

表示 Get 請求,由此可以想象肯定有

@POST

@GET

裡面還有參數,這是請求位址 BaseUrl 後面的子檔案夾。

getLatestNews 函數傳回類型是 Call,這個是 Retrofit 定義用來請求網絡的。

第三段代碼,現實建立了一個 Retrofit 對象,

addConverterFactory(GsonConverterFactory.create())

是把接口傳回的 json 類型的資料轉換成實體類的類型,這個東西在

implementation 'com.squareup.retrofit2:converter-gson:2.6.2'

時被引入。

然後是一系列的 Call 調用 qnqueue 操作什麼的,看得出,沒有用 Rxjava 一樣可以完成網絡請求,而且代碼不複雜,好了,本文到此結束。

好吧,我在扯淡。繼續講,有人說不喜歡 url 被截成兩段,可以這樣修改,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>
}           
// 調用
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 還是要的,不過設定成其他值無所謂了,因為不會被請求。

4.2 Retrofit 結合 RxJava

啰嗦了這麼多,才講到這裡。抱歉水準有限,沒辦法用簡單的語言說清複雜的問題。

首先,引入依賴時多加一句對 RxJava 的支援:

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'           

然後,我們的 getLatestNews 就可以直接傳回一個 Observable 了!

import io.reactivex.Observable
import retrofit2.http.GET

interface ApiService {
    @GET("news/latest")
    fun getLatestNews(): Observable<ZhEntity>
}           

放心寫,不會報錯,有了 Observable,就好辦了,輕車熟路:

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 來源變了,其他與本文最早講的 RxJava 沒什麼不同。非要說不同,有一點,多了一句

subscribeOn(Schedulers.newThread())

,下面講講這個。

4.3 線程切換

  • subscribeOn

    :定義 Observable 發射事件所處的線程
  • observeOn

    :定義轉換/響應事件所處的線程(map、flatMap、Observer 等),可多次切換

線程切換比較常見,比如 子線程請求網絡資料主線程更新 UI,

subscribeOn

observeOn

有哪些線程可以選擇?它們又是怎樣使用的?我們先看一個例子:

Thread(object : Runnable {
            override fun run() {
                Log.e("abc","Thread目前線程:${Thread.currentThread().name}")
                observable.subscribeOn(Schedulers.newThread())
                        .doOnNext(object :Consumer<ZhEntity>{
                            override fun accept(t: ZhEntity?) {
                                Log.e("abc","doOnNext目前線程:${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目前線程:${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目前線程:${Thread.currentThread().name}")
                            }

                            override fun onNext(t: ZhEntity.StoriesBean) {
                                Log.e("abc","Observer目前線程:${Thread.currentThread().name}")
                                Log.e("abc", "-->${Gson().toJson(t)}")
                            }

                            override fun onError(e: Throwable) {
                                Log.e("abc", "-->$e")
                            }
                        })
            }
        }).start()
// log 列印
Thread目前線程:Thread-4
onSubscribe目前線程:Thread-4
doOnNext目前線程:RxNewThreadScheduler-1
flatMap目前線程:RxCachedThreadScheduler-1
Observer目前線程:main
Observer目前線程:main
Observer目前線程:main           

這裡面隻有

doOnNext

沒講過,現在說說:每發送 onNext() 之前都會先回調這個方法,是以 doOnNext 和 Observable 的 subscribe(發射事件的方法)處于同一個線程。

從這個例子可以看出:

  1. Observable 和 Observer 建立訂閱關系是在目前線程中(Thread-4)
  2. subscribeOn

    決定 Observable 發射事件所處的線程(即 Retrofit 請求網絡所線上程)
  3. 第一次

    observeOn

    決定 flatMap 所在的線程(RxCachedThreadScheduler-1)
  4. 再次

    observeOn

    決定 Observer 所線上程(Android 主線程 main)

是以每次調用

observeOn

就會切換線程,并且決定的是接下來的變換/響應的線程。多說一句,多次設定 subscribeOn,隻有第一次生效。

線程可選值:

線 程 名 稱 說明
Schedulers.immediate() 預設的 Scheduler,直接在目前線程運作,相當于不指定線程
Schedulers.newThread() 啟用新線程,并在新線程執行操作
Schedulers.io() I/O 操作(讀寫檔案、讀寫資料庫、網絡資訊互動等)所使用的 Scheduler。行為模式和 newThread() 差不多,差別在于 io() 的内部實作是是用一個無數量上限的線程池,可以重用空閑的線程,是以多數情況下 io() 比 newThread() 更有效率。不要把計算工作放在 io() 中,可以避免建立不必要的線程
Schedulers.computation() 計算所使用的 Scheduler。這個計算指的是 CPU 密集型計算,即不會被 I/O 等操作限制性能的操作,例如圖形的計算。這個 Scheduler 使用的固定的線程池,大小為 CPU 核數。不要把 I/O 操作放在 computation() 中,否則 I/O 操作的等待時間會浪費 CPU
AndroidSchedulers.mainThread() Android 主線程

4.4 Disposable 和 CompositeDisposable

最後介紹一下這兩個類,

Disposable

前文出現過,在 Observer 的 onSubscribe 函數中,有一個 Disposable 類型的參數:

override fun onSubscribe(d: Disposable) {}

,通過前面介紹我們知道,Observable 和 Observer 建立訂閱關系時會調用 onSubscribe 方法,但是沒有說這個參數的作用。

4.4.1 DisPosable

Disposable 的 dispose() 函數可以用來解除訂閱,這樣就不會收到 Observable 發射的事件:

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 列印
-----onNext-----Hello           

可以看到,調用

dis.dispose()

後,就不在列印上遊發射的"RxJava"和"GoodBye"了。

4.4.2 CompositeDisposable

CompositeDisposable 可以用來管理多個 Disposable,通過

add()

方法添加 Disposable 對象,然後在 onDestroy 方法裡面調用

clear()

或者

dispose()

來清除所有的 Disposable,這樣可以防止記憶體洩漏。

val cDis = CompositeDisposable()
// ...代碼省略
override fun onSubscribe(d: Disposable) {
                cDis.add(d)
            }
// ...代碼省略
override fun onDestroy() {
        super.onDestroy()
        cDis.clear()
    }           

多說一句,通過檢視

RxJava2CallAdapterFactory.create()

源碼可知,

dispose()

方法能主動斷開 Observable 和 Observer 之間的連接配接,還能取消 Retrofit 的網絡請求,是以放心的用吧。