RxJava2.0之旅（八）---背压策略

1 两种订阅关系：同步 & 异步

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对于异步订阅关系，存在 被观察者发送事件速度与观察者接收事件速度 不匹配的情况

发送 & 接收事件速度 = 单位时间内发送&接收事件的数量

大多数情况，主要是 被观察者发送事件速度＞观察者接收事件速度

2 问题

被观察者发送事件速度太快，而观察者来不及接收所有事件，从而导致观察者无法及时响应 / 处理所有发送过来事件的问题，最终导致缓存区溢出、事件丢失 & OOM

如，点击按钮事件：连续过快的点击按钮10次，则只会造成点击2次的效果；

解释：因为点击速度太快了，所以按钮来不及响应

解决方案

TIM截图20180718184216.png

采用背压策略。

3 背压策略的原理

944365-d37b89b86aea104d.png

4 背压策略的具体实现：`Flowable`

4.1 `Flowable`介绍

定义：在 RxJava2.0中，被观察者（Observable）的一种新实现
作用：实现非阻塞式背压策略

4.2 Flowable 特点

Flowable的特点具体如下

TIM截图20180718130107.png

实际上，RxJava2.0 也有保留（被观察者）Observerble - Observer（观察者）的观察者模型

4.3 Flowable的基础使用

/**
  * 步骤1：创建被观察者 =  Flowable
  */
        Flowable<Integer> upstream = Flowable.create(new FlowableOnSubscribe<Integer>() {
            @Override
            public void subscribe(FlowableEmitter<Integer> emitter) throws Exception {
                emitter.onNext(1);
                emitter.onNext(2);
                emitter.onNext(3);
                emitter.onComplete();
            }
        }, BackpressureStrategy.ERROR);
        // 需要传入背压参数BackpressureStrategy，下面会详细讲解

 /**
   * 步骤2：创建观察者 =  Subscriber
   */
        Subscriber<Integer> downstream = new Subscriber<Integer>() {

            @Override
            public void onSubscribe(Subscription s) {
                // 对比Observer传入的Disposable参数，Subscriber此处传入的参数 = Subscription
                // 相同点：Subscription具备Disposable参数的作用，即Disposable.dispose()切断连接, 同样的调用Subscription.cancel()切断连接
                // 不同点：Subscription增加了void request(long n)
                Log.d(TAG, "onSubscribe");
                s.request(Long.MAX_VALUE);
               // 关于request()下面会继续详细说明
            }

            @Override
            public void onNext(Integer integer) {
                Log.d(TAG, "onNext: " + integer);
            }

            @Override
            public void onError(Throwable t) {
                Log.w(TAG, "onError: ", t);
            }

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

 /**
   * 步骤3：建立订阅关系
   */
        upstream.subscribe(downstream);

// 步骤1：创建被观察者 =  Flowable
        Flowable.create(new FlowableOnSubscribe<Integer>() {
            @Override
            public void subscribe(FlowableEmitter<Integer> emitter) throws Exception {
                Log.d(TAG, "发送事件 1");
                emitter.onNext(1);
                Log.d(TAG, "发送事件 2");
                emitter.onNext(2);
                Log.d(TAG, "发送事件 3");
                emitter.onNext(3);
                Log.d(TAG, "发送完成");
                emitter.onComplete();
            }
        }, BackpressureStrategy.ERROR)
                .subscribe(new Subscriber<Integer>() {
                // 步骤2：创建观察者 =  Subscriber & 建立订阅关系

                    @Override
                    public void onSubscribe(Subscription s) {
                        Log.d(TAG, "onSubscribe");
                        s.request(3);
                    }

                    @Override
                    public void onNext(Integer integer) {
                        Log.d(TAG, "接收到了事件" + integer);
                    }

                    @Override
                    public void onError(Throwable t) {
                        Log.w(TAG, "onError: ", t);
                    }

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

5. 背压策略的使用

TIM截图20180718184216.png

5.1 控制观察者接收事件的速度

5.1.1 异步订阅情况

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TIM截图20180719103202.png

// 1. 创建被观察者Flowable
        Flowable.create(new FlowableOnSubscribe<Integer>() {
            @Override
            public void subscribe(FlowableEmitter<Integer> emitter) throws Exception {
                // 一共发送4个事件
                Log.d(TAG, "发送事件 1");
                emitter.onNext(1);
                Log.d(TAG, "发送事件 2");
                emitter.onNext(2);
                Log.d(TAG, "发送事件 3");
                emitter.onNext(3);
                Log.d(TAG, "发送事件 4");
                emitter.onNext(4);
                Log.d(TAG, "发送完成");
                emitter.onComplete();
            }
        }, BackpressureStrategy.ERROR).subscribeOn(Schedulers.io()) // 设置被观察者在io线程中进行
                .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) // 设置观察者在主线程中进行
                .subscribe(new Subscriber<Integer>() {
                    @Override
                    public void onSubscribe(Subscription s) {
                        // 对比Observer传入的Disposable参数，Subscriber此处传入的参数 = Subscription
                        // 相同点：Subscription参数具备Disposable参数的作用，即Disposable.dispose()切断连接, 同样的调用Subscription.cancel()切断连接
                        // 不同点：Subscription增加了void request(long n)

                        s.request(3);
                        // 作用：决定观察者能够接收多少个事件
                        // 如设置了s.request(3)，这就说明观察者能够接收3个事件（多出的事件存放在缓存区）
                        // 官方默认推荐使用Long.MAX_VALUE，即s.request(Long.MAX_VALUE);
                    }

                    @Override
                    public void onNext(Integer integer) {
                        Log.d(TAG, "接收到了事件" + integer);
                    }

                    @Override
                    public void onError(Throwable t) {
                        Log.w(TAG, "onError: ", t);
                    }

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

TIM截图20180719103354.png

注意
观察者不接收事件的情况下，被观察者继续发送事件至超出缓存区大小（128）

TIM截图20180719103528.png

Flowable.create(new FlowableOnSubscribe<Integer>() {
            @Override
            public void subscribe(FlowableEmitter<Integer> emitter) throws Exception {
                // 一共发送129个事件，即超出了缓存区的大小
                for (int i = 0;i< 129; i++) {
                    Log.d(TAG, "发送了事件" + i);
                    emitter.onNext(i);
                }
                emitter.onComplete();
            }
        }, BackpressureStrategy.ERROR).subscribeOn(Schedulers.io()) // 设置被观察者在io线程中进行
                .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) // 设置观察者在主线程中进行
                .subscribe(new Subscriber<Integer>() {
                    @Override
                    public void onSubscribe(Subscription s) {
                        Log.d(TAG, "onSubscribe");
                        // 默认不设置可接收事件大小
                    }

                    @Override
                    public void onNext(Integer integer) {
                        Log.d(TAG, "接收到了事件" + integer);
                    }

                    @Override
                    public void onError(Throwable t) {
                        Log.w(TAG, "onError: ", t);
                    }

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

TIM截图20180719103801.png

5.1.2 同步订阅情况

同步订阅 & 异步订阅的区别在于：

同步订阅中，被观察者 & 观察者工作于同1线程
同步订阅关系中没有缓存区

实际上并不会出现被观察者发送事件速度 > 观察者接收事件速度的情况。可是，却会出现被观察者发送事件数量 > 观察者接收事件数量的问题。

TIM截图20180719104220.png

/**
  * 同步情况
  */

        /**
         * 步骤1：创建被观察者 =  Flowable
         */
        Flowable<Integer> upstream = Flowable.create(new FlowableOnSubscribe<Integer>() {
            @Override
            public void subscribe(FlowableEmitter<Integer> emitter) throws Exception {
                Log.d(TAG, "发送了事件1");
                emitter.onNext(1);
                Log.d(TAG, "发送了事件2");
                emitter.onNext(2);
                Log.d(TAG, "发送了事件3");
                emitter.onNext(3);
                emitter.onComplete();
            }
        }, BackpressureStrategy.ERROR);

        /**
         * 步骤2：创建观察者 =  Subscriber
         */
        Subscriber<Integer> downstream = new Subscriber<Integer>() {

            @Override
            public void onSubscribe(Subscription s) {
                Log.d(TAG, "onSubscribe");
                // 不设置request（long n）
                // s.request(Long.MAX_VALUE);

            }

            @Override
            public void onNext(Integer integer) {
                Log.d(TAG, "onNext: " + integer);
            }

            @Override
            public void onError(Throwable t) {
                Log.w(TAG, "onError: ", t);
            }

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

        /**
         * 步骤3：建立订阅关系
         */
        upstream.subscribe(downstream);

在被观察者发送第1个事件后, 就抛出MissingBackpressureException异常 & 观察者没有收到任何事件

TIM截图20180719104427.png

5.2 控制被观察者发送事件的速度

对应于同步 & 异步订阅情况的原理图

944365-88e1f3c641eb54e3.png

5.2.1 同步订阅情况

即在同步订阅情况中，被观察者通过 FlowableEmitter.requested()获得了观察者自身接收事件能力，从而根据该信息控制事件发送速度，从而达到了观察者反向控制被观察者的效果

Flowable.create(new FlowableOnSubscribe<Integer>() {
            @Override
            public void subscribe(FlowableEmitter<Integer> emitter) throws Exception {
                
                // 调用emitter.requested()获取当前观察者需要接收的事件数量
                long n = emitter.requested();

                Log.d(TAG, "观察者可接收事件" + n);

                // 根据emitter.requested()的值，即当前观察者需要接收的事件数量来发送事件
                for (int i = 0; i < n; i++) {
                    Log.d(TAG, "发送了事件" + i);
                    emitter.onNext(i);
                }
            }
        }, BackpressureStrategy.ERROR)
                .subscribe(new Subscriber<Integer>() {
                    @Override
                    public void onSubscribe(Subscription s) {
                        Log.d(TAG, "onSubscribe");

                        // 设置观察者每次能接受10个事件
                        s.request(10);

                    }

                    @Override
                    public void onNext(Integer integer) {
                        Log.d(TAG, "接收到了事件" + integer);
                    }

                    @Override
                    public void onError(Throwable t) {
                        Log.w(TAG, "onError: ", t);
                    }

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

特别注意

TIM截图20180719105618.png

情况1：可叠加性

即：观察者可连续要求接收事件，被观察者会进行叠加并一起发送

Flowable.create(new FlowableOnSubscribe<Integer>() {
            @Override
            public void subscribe(FlowableEmitter<Integer> emitter) throws Exception {
                        
                // 调用emitter.requested()获取当前观察者需要接收的事件数量
                Log.d(TAG, "观察者可接收事件" + emitter.requested());

            }
        }, BackpressureStrategy.ERROR)
                .subscribe(new Subscriber<Integer>() {
                    @Override
                    public void onSubscribe(Subscription s) {
                        Log.d(TAG, "onSubscribe");

                        s.request(10); // 第1次设置观察者每次能接受10个事件
                        s.request(20); // 第2次设置观察者每次能接受20个事件

                    }

                    @Override
                    public void onNext(Integer integer) {
                        Log.d(TAG, "接收到了事件" + integer);
                    }

                    @Override
                    public void onError(Throwable t) {
                        Log.w(TAG, "onError: ", t);
                    }

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

TIM截图20180719110037.png

情况2：实时更新性

即，每次发送事件后，emitter.requested()会实时更新观察者能接受的事件

即一开始观察者要接收10个事件，发送了1个后，会实时更新为9个

仅计算Next事件，complete & error事件不算

Flowable.create(new FlowableOnSubscribe<Integer>() {
            @Override
            public void subscribe(FlowableEmitter<Integer> emitter) throws Exception {

                // 1. 调用emitter.requested()获取当前观察者需要接收的事件数量
                Log.d(TAG, "观察者可接收事件数量 = " + emitter.requested());

                // 2. 每次发送事件后，emitter.requested()会实时更新观察者能接受的事件
                // 即一开始观察者要接收10个事件，发送了1个后，会实时更新为9个
                Log.d(TAG, "发送了事件 1");
                emitter.onNext(1);
                Log.d(TAG, "发送了事件1后, 还需要发送事件数量 = " + emitter.requested());

                Log.d(TAG, "发送了事件 2");
                emitter.onNext(2);
                Log.d(TAG, "发送事件2后, 还需要发送事件数量 = " + emitter.requested());

                Log.d(TAG, "发送了事件 3");
                emitter.onNext(3);
                Log.d(TAG, "发送事件3后, 还需要发送事件数量 = " + emitter.requested());

                emitter.onComplete();
            }
        }, BackpressureStrategy.ERROR)
                .subscribe(new Subscriber<Integer>() {
                    @Override
                    public void onSubscribe(Subscription s) {
                        Log.d(TAG, "onSubscribe");

                        s.request(10); // 设置观察者每次能接受10个事件
                    }

                    @Override
                    public void onNext(Integer integer) {
                        Log.d(TAG, "接收到了事件" + integer);
                    }

                    @Override
                    public void onError(Throwable t) {
                        Log.w(TAG, "onError: ", t);
                    }

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

TIM截图20180719111448.png

情况3：异常

当FlowableEmitter.requested()减到0时，则代表观察者已经不可接收事件
此时被观察者若继续发送事件，则会抛出MissingBackpressureException异常

如观察者可接收事件数量 = 1，当被观察者发送第2个事件时，就会抛出异常
额外

若观察者没有设置可接收事件数量，即无调用Subscription.request（）
那么被观察者默认观察者可接收事件数量 = 0，即FlowableEmitter.requested()的返回值 = 0

5.2.2 异步订阅情况

被观察者无法通过FlowableEmitter.requested()知道观察者自身接收事件能力，即被观察者不能根据观察者自身接收事件的能力控制发送事件的速度。
而在异步订阅关系中，反向控制的原理是：通过RxJava内部固定调用被观察者线程中的request(n) 从而反向控制被观察者的发送事件速度

具体使用
RxJava内部调用request(n)（n = 128、96、0）至于为什么是调用request（128） & request（96） & request（0），感兴趣的读者可自己阅读 Flowable的源码

944365-f6314aba60c08455.png

// 被观察者：一共需要发送500个事件，但真正开始发送事件的前提 = FlowableEmitter.requested()返回值 ≠ 0
// 观察者：每次接收事件数量 = 48（点击按钮）

        Flowable.create(new FlowableOnSubscribe<Integer>() {
            @Override
            public void subscribe(FlowableEmitter<Integer> emitter) throws Exception {

                Log.d(TAG, "观察者可接收事件数量 = " + emitter.requested());
                    boolean flag; //设置标记位控制

                    // 被观察者一共需要发送500个事件
                    for (int i = 0; i < 500; i++) {
                        flag = false;

                        // 若requested() == 0则不发送
                        while (emitter.requested() == 0) {
                            if (!flag) {
                                Log.d(TAG, "不再发送");
                                flag = true;
                            }
                        }
                        // requested() ≠ 0 才发送
                        Log.d(TAG, "发送了事件" + i + "，观察者可接收事件数量 = " + emitter.requested());
                        emitter.onNext(i);


                }
            }
        }, BackpressureStrategy.ERROR).subscribeOn(Schedulers.io()) // 设置被观察者在io线程中进行
                .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) // 设置观察者在主线程中进行
                .subscribe(new Subscriber<Integer>() {
                    @Override
                    public void onSubscribe(Subscription s) {
                        Log.d(TAG, "onSubscribe");
                        mSubscription = s;
                       // 初始状态 = 不接收事件；通过点击按钮接收事件
                    }

                    @Override
                    public void onNext(Integer integer) {
                        Log.d(TAG, "接收到了事件" + integer);
                    }

                    @Override
                    public void onError(Throwable t) {
                        Log.w(TAG, "onError: ", t);
                    }

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


// 点击按钮才会接收事件 = 48 / 次
btn = (Button) findViewById(R.id.btn);
        btn.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
            @Override
            public void onClick(View view) {
                mSubscription.request(48);
                // 点击按钮 则 接收48个事件
            }

        });

整个流程 & 测试结果请看下图

944365-c3c362cd8e101867.png

5.3 采用背压策略模式：BackpressureStrategy

5.3.1 背压模式介绍

在Flowable的使用中，会被要求传入背压模式参数
面向对象：针对缓存区
作用：当缓存区大小存满、被观察者仍然继续发送下1个事件时，该如何处理的策略方式

5.3.2 背压模式类型

TIM截图20180719113354.png

具体表现是：出现当缓存区大小存满（默认缓存区大小 = 128）、被观察者仍然继续发送下1个事件时

模式	处理方式
BackpressureStrategy.ERROR	直接抛出异常`MissingBackpressureException`
BackpressureStrategy.MISSING	友好提示：缓存区满了
BackpressureStrategy.BUFFER	将缓存区大小设置成无限大(但要注意内存情况，防止出现OOM)
BackpressureStrategy.DROP	超过缓存区大小（128）的事件丢弃
BackpressureStrategy.LATEST	只保存最新（最后）事件，超过缓存区大小（128）的事件丢弃(即如果发送了150个事件，缓存区里会保存129个事件（第1-第128 + 第150事件）)

// 创建被观察者Flowable
        Flowable.create(new FlowableOnSubscribe<Integer>() {
            @Override
            public void subscribe(FlowableEmitter<Integer> emitter) throws Exception {

                // 发送 129个事件
                for (int i = 0;i< 129; i++) {
                    Log.d(TAG, "发送了事件" + i);
                    emitter.onNext(i);
                }
                emitter.onComplete();
            }
        }, BackpressureStrategy.ERROR) // 设置背压模式 = BackpressureStrategy.ERROR
                .subscribeOn(Schedulers.io()) // 设置被观察者在io线程中进行
                .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) // 设置观察者在主线程中进行
                .subscribe(new Subscriber<Integer>() {
                    @Override
                    public void onSubscribe(Subscription s) {
                        Log.d(TAG, "onSubscribe");
                    }

                    @Override
                    public void onNext(Integer integer) {
                        Log.d(TAG, "接收到了事件" + integer);
                    }

                    @Override
                    public void onError(Throwable t) {
                        Log.w(TAG, "onError: ", t);
                    }

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

5.3.3 特别注意

在使用背压策略模式的时候，有1种情况是需要注意的：
背景
FLowable可通过自己创建（如上面例子），或通过其他方式自动创建，如interval操作符

interval操作符简介

作用：每隔1段时间就产生1个数字（Long型），从0开始、1次递增1，直至无穷大

默认运行在1个新线程上

与timer操作符区别：timer操作符可结束发送
冲突

对于自身手动创建FLowable的情况，可通过传入背压模式参数选择背压策略
（即上面描述的）
对于自动创建FLowable，却无法手动传入传入背压模式参数,RxJava 2.0内部提供封装了背压策略模式的方法.
onBackpressureBuffer()
onBackpressureDrop()
onBackpressureLatest()

默认采用BackpressureStrategy.ERROR模式

Flowable.interval(1, TimeUnit.MILLISECONDS)
                .onBackpressureBuffer() // 添加背压策略封装好的方法，此处选择Buffer模式，即缓存区大小无限制
                .observeOn(Schedulers.newThread()) 
                .subscribe(new Subscriber<Long>() {
                    @Override
                    public void onSubscribe(Subscription s) {
                        Log.d(TAG, "onSubscribe");
                        mSubscription = s;
                        s.request(Long.MAX_VALUE); 
                    }

                    @Override
                    public void onNext(Long aLong) {
                        Log.d(TAG, "onNext: " + aLong);
                        try {
                            Thread.sleep(1000);
                            
                        } catch (InterruptedException e) {
                            e.printStackTrace();
                        }
                    }
                    @Override
                    public void onError(Throwable t) {
                        Log.w(TAG, "onError: ", t);
                    }
                    @Override
                    public void onComplete() {
                        Log.d(TAG, "onComplete");
                    }
                });

参考

Android RxJava ：图文详解背压策略

最后编辑于：2018.07.19 11:53:33

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