初步了解响应式框架——agera

CSDN:http://blog.csdn.net/qJay_Dev

原文地址：zjutkz's blog

Google在上周开源了一个响应式框架——agera，相信它会慢慢地被广大程序员所熟知。我个人对这样的技术是很感兴趣的，在这之前也研究过RxJava，所以在得知Google开源了这样的框架之后第一时间进行了学习，这里算是把学习的心得和大家分享。当然由于本人水平有限，这篇文章可能起的更多的作用是抛砖引玉，希望有更多的大神能加入到学习agera的大部队中，争取早日出现几篇让人信服的文章！

通过这篇文章你可能会学习到：

  1. agera是什么，也就是它的基本概念和大体框架
  2. agera的基础用法
  3. agera的进阶用法
  4. agera的源码分析
  5. 如何封装agera
  6. agera和RxJava的区别

好了，让我们正式开启agera的学习之旅吧。

Agera
Agera

agera是什么

回答agera是什么之前，我们要先了解什么是响应式编程和函数式编程，这里我不展开讲了，大家可以自行去Google或者wiki。在agera出现之前，Java上已经有了一个很著名的同类型框架，叫做RxJava，其衍生出的更适合Android的版本RxAndroid和各种层出不穷的“儿子”类似RxBus，RxBinding等等都让人眼前一亮，那Google为什么还要去写一个agera呢？这个我也不好回答，毕竟我不是写这个框架的人啊，不过有一点可以确定的是，作为Google的“亲儿子”，它在Android中拥有的潜力和发挥的威力必定是很大的，个人觉得在马上就要举行的I/O大会上，这个框架会被拿出来讲解。

好了，下面让我们具体说下agera吧，下面一段话摘自agera的GitHub主页。

agera is a set of classes and interfaces to help wirte functional,asynchronous and reactive applications for Android.Requires Android SDK version 9 or higher.

简单的翻译下，就是说agera是一个能帮助Android开发者更好的开发函数式，异步和响应式程序的框架，要求Android的SDK版本在9以上。

在了解agera是什么之后，我们还需要明白一点的就是，它和RxJava一样，是基于观察者模式开发的，所以其中会有一些概念，我在后文中会一一进行阐述。

agera的基础用法

讲完了agera是什么以后，大家有没有跃跃欲试了呢？下面就让我带大家来了解一下agera最基础的用法吧。

首先，我们要明确，既然agera是基于观察者模式的，那它其中的观察者，被观察者等是用什么来表现的呢？

在agera中，有两个基本的概念：Observable和Updatable。

Observable & Updatable

public interface Observable {

  /**
   * Adds {@code updatable} to the {@code Observable}.
   *
   * @throws IllegalStateException if the {@link Updatable} was already added or if it was called
   * from a non-Looper thread
   */
  void addUpdatable(@NonNull Updatable updatable);

  /**
   * Removes {@code updatable} from the {@code Observable}.
   *
   * @throws IllegalStateException if the {@link Updatable} was not added
   */
  void removeUpdatable(@NonNull Updatable updatable);
}

/**
 * Called when when an event has occurred. Can be added to {@link Observable}s to be notified
 * of {@link Observable} events.
 */
public interface Updatable {

  /**
   * Called when an event has occurred.
   */
  void update();
}

Updatable指代的是观察者模式中的观察者，而Observable所指代的就是观察者模式中的被观察者。整个agera就是建立在［使用Updatable去观察Observable，Observable去通知Updatable更新］的基础上进行开发的。具体到代码就是使用Observable的addUpdatable()方法去将Updatable注册到Observable中，并且在合适的实际调用Updatable的update()方法去通知Updatable更新。下面让我们看一个具体的例子。

首先界面很简单，就一个Button和一个TextView，我们的目标是点击Button之后，改变TextView的文字显示。

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
    xmlns:app="http://schemas.android.com/apk/res-auto"
    xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools"
    android:orientation="vertical"
    android:layout_width="match_parent"
    android:layout_height="match_parent"
    android:fitsSystemWindows="true"
    tools:context="zjutkz.com.guide.MainActivity">

    <Button
        android:text="trigger"
        android:layout_width="match_parent"
        android:layout_height="wrap_content"
        android:onClick="trigger"/>

    <TextView
        android:id="@+id/show"
        android:layout_width="match_parent"
        android:layout_height="match_parent"
        android:text="wait for trigger..."
        android:textSize="20sp"
        android:gravity="center"/>

</LinearLayout>

public class MainActivity extends AppCompatActivity implements Updatable{

    private TextView show;

    private Observable observable = new Observable() {
        @Override
        public void addUpdatable(@NonNull Updatable updatable) {
            updatable.update();
        }

        @Override
        public void removeUpdatable(@NonNull Updatable updatable) {

        }
    };

    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);

        show = (TextView)findViewById(R.id.show);
    }

    public void trigger(View view){
        observable.addUpdatable(this);
    }

    @Override
    public void update() {
        show.setText("update!!");
    }
}

看我们的activity的代码，首先我们要做的就是让我们的activity实现Updatable这个接口，然后在update()方法中将TextView的文字进行改变。接着，创造出一个Observable，当我们点击Button的时候，使用Observable的addUpdatable()方法，而我们前面定义的那个Observable在其addUpdatable()方法中就调用了对应Updatable实例的update()，这样，我们就完成了一个最简单的事件订阅。

但是上面的代码有一个很大的问题，不知道大家看出来没有，那就是Observable和Updatable之间的通信，完全没有数据的存在，也就是说当你的Observable想要传递一些数据给Updatable的时候，通过这样的方式是没办法实现的，而且不管你怎么搞都不行，因为对应的方法参数中就没有和数据相关的逻辑。

看到这你可能会说，”这不坑爹吗！连数据都传递不了，还谈什么观察者模式，谈什么响应式编程！“不要着急，这是Google故意而为之的，他们的想法就是要让数据从Observable和Updatable中剥离，从而达到他们所期望的“Push event,pull data model”。这个我在后面和RxJava的比较中会讲，RxJava是”Push data model”。

Repository

前文中最后一段虽然讲明白了Google为什么要这样做，但是还是没有说解决数据传递的方案，这个时候如果你兴冲冲地去GitHub上给他们提issue，他们会这样和你说：“你啊，不要老是想着搞个大新闻，你问我滋不滋辞数据传递，我当然说是滋辞的啦。“

那到底怎么滋辞，啊不是，支持数据传递呢？Google已经给我们提供了一个接口，叫做Repository。

public interface Repository<T> extends Observable, Supplier<T> {}

可以看到，它继承自Observable，说明是一个被观察者，那这个Supplier又是什么呢？

public interface Supplier<T> {

  /**
   * Returns an instance of the appropriate type. The returned object may or may not be a new
   * instance, depending on the implementation.
   */
  @NonNull
  T get();
}

看这个代码，配上接口的名字大家就可以猜出来，这是一个提供数据的东西。

综上所述，Repository的作用就是——既是一个被观察者，同时也提供数据给观察者。

还是让我们用代码来说话吧。

界面还是一样，这里不贴了，一个Button一个TextView。

private Supplier<String> supplier = new Supplier() {
        @NonNull
        @Override
        public Object get() {
            return "update!!";
        }
    };

private Repository<String> repository =     Repositories.repositoryWithInitialValue("a")
            .observe()
            .onUpdatesPerLoop()
            .thenGetFrom(supplier)
            .compile();

public void trigger(View view){
        repository.addUpdatable(this);
    }

@Override
public void update() {
    show.setText(repository.get());
}

上面的那两个初始化代码大家可以先不用懂，具体看下面的，点击Button(进入trigger(View view)方法)之后，我们和刚才一样，使用了addUpdatable将我们继承自Updatable的activity注册到repository中，然后repository发现有东西注册到了自己这儿，经过一系列的方法执行，就会调用Updatable的update()方法，然后我们通过repository.get()去拿到对应的数据就OK了。

这里给大家捋一捋agera中几个基础但是很重要的概念：

(1) Observable：agera中的被观察者，用于在合适的时机去通知观察者进行更新。

(2) Updatable：agera中的观察者，用于观察Observable。

(3) Supplier：agera中提供数据的接口，通过范型指定数据类型，通过get()方法获取数据。

(4) Repository：agera中集成了Observable和Supplier功能的一个［提供数据的被观察者］。

说到这里，大家可能会有一个问题，前面说了agera是”Push event,pull data model”，也就是数据和事件分离的，那这个Repository的出现不是自己打自己的脸吗？

其实不是的，大家可以看GitHub上wiki里的这一句：

This does not change the push event, pull data model: the repository notifies the registered updatables to update themselves when the data changes; and the updatables pull data from the repository when they individually react to this event.

通过代码来解释就是，Repository经过一系列的方法执行之后，调用了Updatable的update()方法，这个是事件传递，也就是push event，而Updatable在接收到唤醒事件之后，通过调用Repository的get()方法，自己去获取数据而不是从updata()方法中拿到传递过来的数据，类似update(T value)，这是pull data。这样的好处是可以lazy load，这个我们在后文中会讲。

agera的进阶用法

讲完了agera基础的概念，让我们来看看它的正确使用姿势。

前面我们有讲到Repository，大家通过代码肯定看的一头雾水，这里让我们来聊聊它吧。

Repository

首先看一个例子。

private Supplier<String> strSupplier = new Supplier<String>() {
    @NonNull
    @Override
    public String get() {
        return "value";
    }
};

private Function<String,String> transform = new Function<String, String>() {
    @NonNull
    @Override
    public String apply(@NonNull String input) {
        return "new " + input;
    }
};

private Supplier<Integer> integerSupplier = new Supplier<Integer>() {
    @NonNull
    @Override
    public Integer get() {
        return 100;
    }
};

private Merger<String,Integer,String> merger = new Merger<String, Integer, String>() {
    @NonNull
    @Override
    public String merge(@NonNull String s, @NonNull Integer integer) {
        return s + "plus " + String.valueOf(integer);
    }
};

private Updatable updatable = new Updatable() {
        @Override
        public void update() {
            Log.d("TAG", repository.get());
        }
    };

repository = Repositories.repositoryWithInitialValue("default")
                .observe()
                .onUpdatesPerLoop()
                .getFrom(strSupplier)
                .transform(transform)
                .thenMergeIn(integerSupplier,merger)
                .compile();

repository.addUpdatable(updatable);

这段代码大家能看懂的部分我相信只有repository.addUpdatable(updatable);这一句。。

从大体上说，就是将一个updatable通过repository.addUpdatable(updatable);这个方法注册到对应的repository中，然后repository经过一系列的方法调用去通知updatable更新，大家可以在logcat中看到输出的结果是

result
result

那最主要的这段代码是什么意思呢？

private Supplier<String> strSupplier = new Supplier<String>() {
    @NonNull
    @Override
    public String get() {
        return "value";
    }
};

private Function<String,String> transform = new Function<String, String>() {
    @NonNull
    @Override
    public String apply(@NonNull String input) {
        return "new " + input;
    }
};

private Supplier<Integer> integerSupplier = new Supplier<Integer>() {
    @NonNull
    @Override
    public Integer get() {
        return 100;
    }
};

private Merger<String,Integer,String> merger = new Merger<String, Integer, String>() {
    @NonNull
    @Override
    public String merge(@NonNull String s, @NonNull Integer integer) {
        return s + " plus " + String.valueOf(integer);
    }
};

private Updatable updatable = new Updatable() {
    @Override
    public void update() {
        Log.d("TAG", repository.get());
    }
};

repository = Repositories.repositoryWithInitialValue("default")
                .observe()
                .onUpdatesPerLoop()
                .getFrom(strSupplier)
                .transform(transform)
                .thenMergeIn(integerSupplier,merger)
                .compile();

这里就不得不提一下RxJava了，大家知道在RxJava中存在很多帮助大家进行数据转换的操作符，像map，flatMap，take等等，而这里的getFrom，transform和thenMergeIn也是一样，是Google封装好了帮助大家进行数据操作的。而且从名字就可以看出来：

repositoryWithInitialValue意思是创建一个Repository并且赋一个初始值。

getFrom的意思是从一个Supplier那里获取数据。

transfrom就是进行转换，这里通过一个Function将repository从strSupplier那里得到的数据前面加上一个”new”字符串，这个操作符很像RxJava中的map。

而最后那个thenMergeIn则是将intergerSupplier中提供的数据和我们现在repository中的数据进行一个整合。

最后通过complie得到Repository实例。

是不是和RxJava很相似呢？就是一种可以看作流式的操作。

看到这里大家可能又要问了，那前面的observe()和onUpdatesPerLoop()是什么呢？为什么最后那个叫thenMergeIn()不叫mergeIn()呢？

这里要给大家讲一个概念，agera通过这样去创建一个Repository，是有一个state，也就是状态的概念的。

public interface RepositoryCompilerStates {


  interface REventSource<TVal, TStart> {

    @NonNull
    RFrequency<TVal, TStart> observe(@NonNull Observable... observables);
  }

  interface RFrequency<TVal, TStart> extends REventSource<TVal, TStart> {

    @NonNull
    RFlow<TVal, TStart, ?> onUpdatesPer(int millis);

    @NonNull
    RFlow<TVal, TStart, ?> onUpdatesPerLoop();
  }

  interface RFlow<TVal, TPre, TSelf extends RFlow<TVal, TPre, TSelf>>
      extends RSyncFlow<TVal, TPre, TSelf> {

    @NonNull
    @Override
    <TCur> RFlow<TVal, TCur, ?> getFrom(@NonNull Supplier<TCur> supplier);

    @NonNull
    @Override
    <TCur> RTermination<TVal, Throwable, RFlow<TVal, TCur, ?>> attemptGetFrom(
        @NonNull Supplier<Result<TCur>> attemptSupplier);

    @NonNull
    @Override
    <TAdd, TCur> RFlow<TVal, TCur, ?> mergeIn(@NonNull Supplier<TAdd> supplier,
        @NonNull Merger<? super TPre, ? super TAdd, TCur> merger);

    @NonNull
    @Override
    <TAdd, TCur> RTermination<TVal, Throwable, RFlow<TVal, TCur, ?>> attemptMergeIn(
        @NonNull Supplier<TAdd> supplier,
        @NonNull Merger<? super TPre, ? super TAdd, Result<TCur>> attemptMerger);

    @NonNull
    @Override
    <TCur> RFlow<TVal, TCur, ?> transform(@NonNull Function<? super TPre, TCur> function);

    @NonNull
    @Override
    <TCur> RTermination<TVal, Throwable, RFlow<TVal, TCur, ?>> attemptTransform(
        @NonNull Function<? super TPre, Result<TCur>> attemptFunction);

    @NonNull
    TSelf goTo(@NonNull Executor executor);

    @NonNull
    RSyncFlow<TVal, TPre, ?> goLazy();
  }

  interface RSyncFlow<TVal, TPre, TSelf extends RSyncFlow<TVal, TPre, TSelf>> {

    @NonNull
    <TCur> RSyncFlow<TVal, TCur, ?> getFrom(@NonNull Supplier<TCur> supplier);

    @NonNull
    <TCur>
    RTermination<TVal, Throwable, ? extends RSyncFlow<TVal, TCur, ?>> attemptGetFrom(
        @NonNull Supplier<Result<TCur>> attemptSupplier);

    @NonNull
    <TAdd, TCur> RSyncFlow<TVal, TCur, ?> mergeIn(@NonNull Supplier<TAdd> supplier,
        @NonNull Merger<? super TPre, ? super TAdd, TCur> merger);

    @NonNull
    <TAdd, TCur>
    RTermination<TVal, Throwable, ? extends RSyncFlow<TVal, TCur, ?>> attemptMergeIn(
        @NonNull Supplier<TAdd> supplier,
        @NonNull Merger<? super TPre, ? super TAdd, Result<TCur>> attemptMerger);

    @NonNull
    <TCur> RSyncFlow<TVal, TCur, ?> transform(@NonNull Function<? super TPre, TCur> function);

    @NonNull
    <TCur> RTermination<TVal, Throwable, ? extends RSyncFlow<TVal, TCur, ?>> attemptTransform(
        @NonNull Function<? super TPre, Result<TCur>> attemptFunction);

    @NonNull
    RTermination<TVal, TPre, TSelf> check(@NonNull Predicate<? super TPre> predicate);

    @NonNull
    <TCase> RTermination<TVal, TCase, TSelf> check(
        @NonNull Function<? super TPre, TCase> caseFunction,
        @NonNull Predicate<? super TCase> casePredicate);

    @NonNull
    TSelf sendTo(@NonNull Receiver<? super TPre> receiver);

    @NonNull
    <TAdd> TSelf bindWith(@NonNull Supplier<TAdd> secondValueSupplier,
        @NonNull Binder<? super TPre, ? super TAdd> binder);

    @NonNull
    RConfig<TVal> thenSkip();

    @NonNull
    RConfig<TVal> thenGetFrom(@NonNull Supplier<? extends TVal> supplier);

    @NonNull
    RTermination<TVal, Throwable, RConfig<TVal>> thenAttemptGetFrom(
            @NonNull Supplier<? extends Result<? extends TVal>> attemptSupplier);

    @NonNull
    <TAdd> RConfig<TVal> thenMergeIn(@NonNull Supplier<TAdd> supplier,
        @NonNull Merger<? super TPre, ? super TAdd, ? extends TVal> merger);

    @NonNull
    <TAdd> RTermination<TVal, Throwable, RConfig<TVal>> thenAttemptMergeIn(
            @NonNull Supplier<TAdd> supplier,
            @NonNull Merger<? super TPre, ? super TAdd,
                ? extends Result<? extends TVal>> attemptMerger);

    @NonNull
    RConfig<TVal> thenTransform(
        @NonNull Function<? super TPre, ? extends TVal> function);

    @NonNull
    RTermination<TVal, Throwable, RConfig<TVal>> thenAttemptTransform(
            @NonNull Function<? super TPre, ? extends Result<? extends TVal>> attemptFunction);
  }

  interface RTermination<TVal, TTerm, TRet> {

    @NonNull
    TRet orSkip();

    @NonNull
    TRet orEnd(@NonNull Function<? super TTerm, ? extends TVal> valueFunction);
  }

  interface RConfig<TVal> {

    @NonNull
    RConfig<TVal> notifyIf(@NonNull Merger<? super TVal, ? super TVal, Boolean> checker);

    @NonNull
    RConfig<TVal> onDeactivation(@RepositoryConfig int deactivationConfig);

    @NonNull
    RConfig<TVal> onConcurrentUpdate(@RepositoryConfig int concurrentUpdateConfig);

    @NonNull
    Repository<TVal> compile();


    @NonNull
    <TVal2> RFrequency<TVal2, TVal> compileIntoRepositoryWithInitialValue(@NonNull TVal2 value);
  }

我们可以看到这个接口，里面的方法很多，不过只要仔细看就会发现它里面定义的方法正是我们刚才repository中为了操作数据而使用的，不同的是，它们的返回并不是Repository，而是一些其他的东西。而这个返回值，就表示了Repository正在处理的数据的状态。

这里给大家总结一下几种代表性的状态，其他没提到的都是继承自其中的一个，表示的状态是差不多的。

REventSource：这个是最初的状态，Repositories.repositoryWithInitialValue()这个方法的返回值就是REventSource，表明事件源的开始。

RFrequency：表示事件源发送的频率。

RFlow：表示数据处理流，这里定义的方法都是和数据处理相关的，比如getFrom()，mergeIn()等等。可以看到，getFrom()这样的方法返回值都是RFlow，说明我们可以流式的调用，比如在getFrom()后面调用mergeIn()，但是其余的thenXXX()返回的都是RTermination，说明如果你调用了这样的方法，那么数据处理流也就结束了。

RTermination：表示最后终止数据处理流。

RConfig：其余各种配置，比如notifyIf()这样的是否要唤醒Updatable等等。

通过这样定义状态，我们可以很清晰的知道现在处理什么状态，也能更好的理解整个函数的调用过程。

初始化(Repositories.repositoryWithInitialValue(…))－>

表示事件开始(observe())－>

规定事件发送的频率(onUpdatesPerLoop()或者onUpdatesPer(…))－>

处理数据流(各种处理函数)－>

结束数据流－>

配置一些属性(notifyIf(…)等等)－>

complie()。

整个过程是不可逆的，也就是说你不能在调用了thenMergeIn()之后去调用类似getFrom()这样的函数，你调用了thenXXX()就表示你要结束这个数据处理流了。

说到这里我们就说完了整个Repository数据处理流的过程，但是我们会发现，上面看到的代码都只是一个抽象的接口，那么具体的实现在哪里呢？(这里为了让大家更好的理解agera，要看一点源码了，虽然标题是进阶使用。。)

让我们回头最开始，看一下Repositories.repositoryWithInitialValue()这个函数。

@NonNull
public static <T> REventSource<T, T> repositoryWithInitialValue(@NonNull final T initialValue) {
  return RepositoryCompiler.repositoryWithInitialValue(initialValue);
}

调用了RepositoryCompiler的同名函数。让我们看看RepositoryCompiler是个啥东西。

final class RepositoryCompiler implements
    RepositoryCompilerStates.RFrequency,
    RepositoryCompilerStates.RFlow,
    RepositoryCompilerStates.RTermination,
    RepositoryCompilerStates.RConfig {

    .......
}

我们惊奇的发现，它实现了上面提到的那些接口，也就是说RepositoryCompiler就是agera用来管理Repository数据处理流状态的类。让我们看看最后compiler()方法到底生成了怎样一个Repository。

@NonNull
@Override
public Repository compile() {
  Repository repository = compileRepositoryAndReset();
  recycle(this);
  return repository;
}

@NonNull
  private Repository compileRepositoryAndReset() {
    checkExpect(CONFIG);
    Repository repository = CompiledRepository.compiledRepository(initialValue, eventSources, frequency, directives,
        notifyChecker, concurrentUpdateConfig, deactivationConfig);
    expect = NOTHING;
    initialValue = null;
    eventSources.clear();
    frequency = 0;
    directives.clear();
    goLazyUsed = false;
    notifyChecker = objectsUnequal();
    deactivationConfig = RepositoryConfig.CONTINUE_FLOW;
    concurrentUpdateConfig = RepositoryConfig.CONTINUE_FLOW;
    return repository;
  }

可以看到调用了CompiledRepository的compiledRepository方法。

@NonNull
static Repository compiledRepository(
    @NonNull final Object initialValue,
    @NonNull final List<Observable> eventSources,
    final int frequency,
    @NonNull final List<Object> directives,
    @NonNull final Merger<Object, Object, Boolean> notifyChecker,
    @RepositoryConfig final int concurrentUpdateConfig,
    @RepositoryConfig final int deactivationConfig) {
  Observable eventSource = perMillisecondObservable(frequency,
      compositeObservable(eventSources.toArray(new Observable[eventSources.size()])));
  Object[] directiveArray = directives.toArray();
  return new CompiledRepository(initialValue, eventSource,
      directiveArray, notifyChecker, deactivationConfig, concurrentUpdateConfig);
}

分析到这里我们就清楚了，我们使用的Repository，原来都是compiledRepository！

其实这些类的名字已经帮我们很好的理解了整个流程。

首先第一步是调用Repositories.repositoryWithInitialValue()。［Repositories］这个名字就是一个utils类，说明是帮助我们生成Respository的。

后面的各种状态处理都在RepositoryCompiler类中，意思是Repository的编译者，专门为了生成Repository而创造的。

最后生成的是CompiledRepository，表示编译过后的Repository，拥有完善的功能。

好了，到这里关于Repository的东西就讲完了，大家可以尝试着自己去写一下，这些个数据处理的方法能让我们像RxJava一样轻松的处理数据。当然，agera也提供了异步操作的封装，like this：

private Executor executor = Executors.newSingleThreadExecutor();

repository = Repositories.repositoryWithInitialValue("default")
        .observe()
        .onUpdatesPerLoop()
        .goTo(executor)
        .thenGetFrom(new Supplier<Object>() {
            @NonNull
            @Override
            public Object get() {
                //some biz work,may be block the main thread.
                return null;
            }
        })
        .compile();

使用goTo操作符就可以了。

Attempt & Result

在上面的例子中，我们使用了Repository去代替原始的Observable，配合上操作符已经能初步完成我们的各种需求了。但是这里有一个问题，万一在Supplier的get()方法中发生了错误呢？比如这样

private Supplier<Integer> strSupplier = new Supplier<Integer>() {
    @NonNull
    @Override
    public Integer get() {
        return 1/0;
    }
};

当然这种代码在实际情况下是不会产生的，但是总会有错误发生啊，对于RxJava，它有很好的error handling机制，那agera有吗？答案是有的。就是通过操作符attemptXXX()和Result类来解决。

首先看一段代码

repository = Repositories.repositoryWithInitialValue(0)
        .observe()
        .onUpdatesPerLoop()
        .thenGetFrom(strSupplier)
        .compile();

repository.addUpdatable(this);

如果使用我们刚才的方式去做，strSupplier的get()方法中return 1/0，这样就爆炸了。。程序直接退出，你一天美好的心情就此终结。但是如果这样

private Supplier<Result<Integer>> safeStrSupplier = new Supplier<Result<Integer>>() {
        @NonNull
        @Override
        public Result<Integer> get() {
            try{
                return Result.success(1/ 0);
            }catch (ArithmeticException e){
                return Result.failure(e);
            }
        }
    };

safeRepository = Repositories.repositoryWithInitialValue(Result.<Integer>absent())
        .observe()
        .onUpdatesPerLoop()
        .attemptGetFrom(safeStrSupplier).orEnd(new Function<Throwable, Result<Integer>>() {
            @NonNull
            @Override
            public Result<Integer> apply(@NonNull Throwable input) {
                return Result.success(2222);
            }
        })
        .thenTransform(new Function<Integer, Result<Integer>>() {
            @NonNull
            @Override
            public Result<Integer> apply(@NonNull Integer input) {
                return Result.absentIfNull(input);
            }
        })
        .compile();

safeRepository.addUpdatable(this);

可以看到，我们尝试用attempGetFrom()去代替getFrom()，后面跟上了orEnd()，这里你也可以使用orSkip()两个函数的差别是如果接受到了异常，前者还是会通知Updatable去更新，而后者直接跳过。Supplier也有差别，我们在safeSupplier中使用Result类去包裹住了我们操作的数据，并且通过调用success()或者failure()去执行成功或者失败。

所以这里，如果你写了1/0这样的代码并且引发了异常，我们可以安全的捕获它并且做你想要做的操作。另外大家可以看thenTransform()中，我们return Result.absentIfNull(input);表示如果数据是空的，我们就返回缺省值。

我们在日常编码中，尽量要采用这样的方式去防止异常的发生。

Receiver

上面说了Result，这里我们可以使用Receiver去配合Result进行使用。

private Receiver<Throwable> errorReceiver = new Receiver<Throwable>() {
        @Override
        public void accept(@NonNull Throwable value) {
            trigger.setText(value.toString());
        }
    };

private Receiver<Integer> successReceiver = new Receiver<Integer>() {
        @Override
        public void accept(@NonNull Integer value) {
            trigger.setText(String.valueOf(value));
        }
    };

@Override
public void update() {
    safeRepository.get()
            .ifFailedSendTo(errorReceiver)
            .ifSucceededSendTo(successReceiver);
}

看上面这段代码，和上一节的代码一样，我们safeRepository指定的范型是Result，所以在update()方法中get到的就是一个Result，它的ifFailedSendTo()和ifFailedSendTo()表示如果整个数据流成功发送给xx或者失败发送给xx，这里的xx必须要实现Receiver接口。

/**
 * A receiver of objects.
 */
public interface Receiver<T> {

  /**
   * Accepts the given {@code value}.
   */
  void accept(@NonNull T value);
}

然后我们可以在accept()方法中拿到对应的值进行操作。

Reservoir

这个东西呢，简单来说就是响应式编程中的queue，用来进行生产者/消费者操作的。

public interface Reservoir<T> extends Receiver<T>, Repository<Result<T>> {}

可以看到它继承自Receiver和Repository，所以它可以使用accept()去接受数据，也可以使用get()去返回数据。

我们在使用中通过调用下面的代码去获取一个Reservior。

private Reservoir<String> provider ＝ Reservoirs.reservoir();

跟踪Reservoirs的源码看一下。

@NonNull
public static <T> Reservoir<T> reservoir(@NonNull final Queue<T> queue) {
  return new SynchronizedReservoir<>(checkNotNull(queue));
}

private static final class SynchronizedReservoir<T> extends BaseObservable
      implements Reservoir<T> {
    @NonNull
    private final Queue<T> queue;

    private SynchronizedReservoir(@NonNull final Queue<T> queue) {
      this.queue = checkNotNull(queue);
    }

    @Override
    public void accept(@NonNull T value) {
      boolean shouldDispatchUpdate;
      synchronized (queue) {
        boolean wasEmpty = queue.isEmpty();
        boolean added = queue.offer(value);
        shouldDispatchUpdate = wasEmpty && added;
      }
      if (shouldDispatchUpdate) {
        dispatchUpdate();
      }
    }

    @NonNull
    @Override
    public Result<T> get() {
      T nullableValue;
      boolean shouldDispatchUpdate;
      synchronized (queue) {
        nullableValue = queue.poll();
        shouldDispatchUpdate = !queue.isEmpty();
      }
      if (shouldDispatchUpdate) {
        dispatchUpdate();
      }
      return absentIfNull(nullableValue);
    }

    @Override
    protected void observableActivated() {
      synchronized (queue) {
        if (queue.isEmpty()) {
          return;
        }
      }
      dispatchUpdate();
    }
  }

可以看到SynchronizedReservoir中有一个queue，accpet的时候去存放数据，get的时候去取出数据。

很惭愧，这里关于Reservio我还不是非常的明白，只知道如何用，不知道为什么这样用，所以这里就不给大家过多的介绍了，以免让产生大家错误的理解。有兴趣的同学可以去看这页wiki。

Function的使用

通过前面的学习我们知道了agera和RxJava一样存在很多使用的操作符，但是让我们想象一下，如果有一个非常复杂的操作，那我们是不是要写一堆的transform()这样的操作符呢？我相信这样做是可以的，但是再考虑一点，对于一个通用的操作，你这样去使用怎么达到复用的目的呢？难道5个页面都有想用的操作，你要每个页面都去写一遍吗？

Google显示不会让我们陷入这样的窘境，所以就有了［Functions］这个类。

看名字就知道，和之前的Repositories一样，它是一个工具类。它可以将多个Function有机地结合在一起。

private Supplier<String> supplier = new Supplier<String>() {
    @NonNull
    @Override
    public String get() {
        return "url";
    }
};

private Function<String,List<Integer>> strToList = new Function<String, List<Integer>>() {
    @NonNull
    @Override
    public List<Integer> apply(@NonNull String input) {
        List<Integer> data = new ArrayList<>();
        for(int i = 0;i < 10;i++){
            data.add(i);
        }
        return data;
    }
};

private Predicate<Integer> filter = new Predicate<Integer>() {
    @Override
    public boolean apply(@NonNull Integer value) {
        return value > 5;
    }
};

private Function<Integer,String> intToStr = new Function<Integer, String>() {
    @NonNull
    @Override
    public String apply(@NonNull Integer input) {
        return String.valueOf(input);
    }
};

private Function<List<String>, Integer> getSize = new Function<List<String>, Integer>() {
    @NonNull
    @Override
    public Integer apply(@NonNull List<String> input) {
        return input.size();
    }
};

Function<String,Integer> finalFunc = Functions.functionFrom(String.class)
        .unpack(strToList)
        .filter(filter)
        .map(intToStr)
        .thenApply(getSize);

private Repository<String> repository;

repository = Repositories.repositoryWithInitialValue("default")
                .observe()
                .onUpdatesPerLoop()
                .getFrom(supplier)
                .transform(finalFunc)
                .thenTransform(new Function<Integer, String>() {
                    @NonNull
                    @Override
                    public String apply(@NonNull Integer input) {
                        return String.valueOf(input);
                    }
                })
                .compile();

repository.addUpdatable(this);

其中重点关注

Function<String,Integer> finalFunc = Functions.functionFrom(String.class)
        .unpack(strToList)
        .filter(filter)
        .map(intToStr)
        .thenApply(getSize);

Functions类提供的各种操作符类似unpack()，filter()等，将一个个操作符连了起来并且生成一个最终的操作符。我们就可以拿这个操作符放到我们的Repository的数据处理状态机中，并且你还可以把这样的finalFunc保存起来，哪里要用了直接拿出来用，达到复用的目的。

到这儿关于agera的进阶使用也说完了。怎么说呢，这里我也是带大家入个门，了解怎么使用agera才是正确的，后面还是要靠大家自己啊！

agera的源码分析

说完了agera的使用，让我们来分析下它的源码，知己知彼才能百战百胜。

我们这里只分析和Repository相关的源码，一来Repository在agera现有代码中占的比重最大，而来其他的代码还是比较简单的，大家可以自行read the fucking source code。

首先，前面我们已经分析了Repository是如何产生的，既通过RepositoryCompiler产生一个CompiledRepository。让我们看看RepositoryCompiler中具体做了什么，先看它的repositoryWithInitialValue()方法。

@NonNull
static <TVal> RepositoryCompilerStates.REventSource<TVal, TVal> repositoryWithInitialValue(
    @NonNull final TVal initialValue) {
  checkNotNull(Looper.myLooper());
  RepositoryCompiler compiler = compilers.get();
  if (compiler == null) {
    compiler = new RepositoryCompiler();
  } else {
    // Remove compiler from the ThreadLocal to prevent reuse in the middle of a compilation.
    // recycle(), called by compile(), will return the compiler here. ThreadLocal.set(null) keeps
    // the entry (with a null value) whereas remove() removes the entry; because we expect the
    // return of the compiler, don't use the heavier remove().
    compilers.set(null);
  }
  return compiler.start(initialValue);
}

去ThreadLocal中拿到对应线程的compiler，然后调用它的start()方法。

@NonNull
private RepositoryCompiler start(@NonNull final Object initialValue) {
  checkExpect(NOTHING);
  expect = FIRST_EVENT_SOURCE;
  this.initialValue = initialValue;
  return this;
}

首先是对expect的判断，表示现在处在一个什么状态，start对应的FIRST_EVENT_SOURCE，这个通过之前的分析很好理解。

接着，让我们看observe代码。

@NonNull
@Override
public RepositoryCompiler observe(@NonNull final Observable... observables) {
  checkExpect(FIRST_EVENT_SOURCE, FREQUENCY_OR_MORE_EVENT_SOURCE);
  for (Observable observable : observables) {
    eventSources.add(checkNotNull(observable));
  }
  expect = FREQUENCY_OR_MORE_EVENT_SOURCE;
  return this;
}

我们前面observer()方法中都没有传任何的参数，所以这里先就当参数是空，一会儿再说有参数的情况。

然后是frequency状态的操作。

@NonNull
@Override
public RepositoryCompiler onUpdatesPer(int millis) {
  checkExpect(FREQUENCY_OR_MORE_EVENT_SOURCE);
  frequency = Math.max(0, millis);
  expect = FLOW;
  return this;
}

@NonNull
@Override
public RepositoryCompiler onUpdatesPerLoop() {
  return onUpdatesPer(0);
}

可以看到如果调用的是onUpdatesPerLoop()方法，则表示每次都会去触发事件，所以millis为0。

接着，就是各种flow状态的事件，这里我们以getFrom()和thenTransform()为例。

@NonNull
@Override
public RepositoryCompiler getFrom(@NonNull final Supplier supplier) {
  checkExpect(FLOW);
  addGetFrom(supplier, directives);
  return this;
}

调用了addGetFrom()方法。

static void addGetFrom(@NonNull final Supplier supplier,
    @NonNull final List<Object> directives) {
  directives.add(GET_FROM);
  directives.add(supplier);
}

直接将supplier和对应的GET_FROM装进了一个list。注意这里的list是之前方法传过来的。这个GET_FROM只是一个标记位。

private static final int END = 0;
private static final int GET_FROM = 1;
private static final int MERGE_IN = 2;
private static final int TRANSFORM = 3;
private static final int CHECK = 4;
private static final int GO_TO = 5;
private static final int GO_LAZY = 6;
private static final int SEND_TO = 7;
private static final int BIND = 8;
private static final int FILTER_SUCCESS = 9;

可以看到每个操作都有自己对应的标记位。

接着是thenTransform()。

@NonNull
@Override
public RepositoryCompiler thenTransform(@NonNull final Function function) {
  transform(function);
  endFlow(false);
  return this;
}

直接调用了transform()和endFlow()。

@NonNull
@Override
public RepositoryCompiler transform(@NonNull final Function function) {
  checkExpect(FLOW);
  addTransform(function, directives);
  return this;
}

private void endFlow(boolean skip) {
    addEnd(skip, directives);
    expect = CONFIG;
}

static void addEnd(boolean skip, @NonNull final List<Object> directives) {
    directives.add(END);
    directives.add(skip);
}

transform()中做了和getFrom()一样的事情，把标记位和function加入到list中，这样一来，我们的list的size现在就是4了。endFlow也是一样。

经过getFrom()和thenTransform()两个操作，我们得到了一个size为6的list。

这里大家知道为什么thenXXX()要调用endFlow()吗？因为我们前面说了，调用thenXXX()就表示你要终止这个数据处理流，对应的状态会进入termination，所以当然要endFlow()啦。

最后通过compile去生成我们的CompiledRepository。

到这儿我们就分析完了整个Repository生成的过程。接着就是Repository.addUpdatable()。

首先我们看一下CompiledRepository是什么。

final class CompiledRepository extends BaseObservable
    implements Repository, Updatable, Runnable {

    .....
}

它继承自BaseObservable，实现了Repository，Updatable和Runnable接口。

/**
 * A partial implementation of {@link Observable} that adheres to the threading contract between
 * {@link Observable}s and {@link Updatable}s. Subclasses can use {@link #observableActivated()} and
 * {@link #observableDeactivated()} to control the activation and deactivation of this observable,
 * and to send out notifications to client updatables with {@link #dispatchUpdate()}.
 *
 * <p>For cases where subclassing {@link BaseObservable} is impossible, for example when the
 * potential class already has a base class, consider using {@link Observables#updateDispatcher()}
 * to help implement the {@link Observable} interface.
 */
public abstract class BaseObservable implements Observable {
  @NonNull
  private final Worker worker;

  protected BaseObservable() {
    checkState(Looper.myLooper() != null, "Can only be created on a Looper thread");
    worker = new Worker(this);
  }

  @Override
  public final void addUpdatable(@NonNull final Updatable updatable) {
    checkState(Looper.myLooper() != null, "Can only be added on a Looper thread");
    worker.addUpdatable(updatable);
  }

  @Override
  public final void removeUpdatable(@NonNull final Updatable updatable) {
    checkState(Looper.myLooper() != null, "Can only be removed on a Looper thread");
    worker.removeUpdatable(updatable);
  }

  /**
   * Notifies all registered {@link Updatable}s.
   */
  protected final void dispatchUpdate() {
    worker.dispatchUpdate();
  }

  /**
   * Called from the worker looper thread when this {@link Observable} is activated by transitioning
   * from having no client {@link Updatable}s to having at least one client {@link Updatable}.
   */
  protected void observableActivated() {}

  /**
   * Called from the worker looper thread when this {@link Observable} is deactivated by
   * transitioning from having at least one client {@link Updatable} to having no client
   * {@link Updatable}s.
   */
  protected void observableDeactivated() {}

  public Updatable getUpdatable(){
    return worker.getUpdatable();
  }
  /**
   * Worker and synchronization lock behind a {@link BaseObservable}.
   */
  static final class Worker {
    @NonNull
    private static final Object[] NO_UPDATABLES_OR_HANDLERS = new Object[0];

    @NonNull
    private final BaseObservable baseObservable;
    @NonNull
    private final WorkerHandler handler;

    @NonNull
    private Object[] updatablesAndHandlers;
    private int size;

    Worker(@NonNull final BaseObservable baseObservable) {
      this.baseObservable = baseObservable;
      this.handler = workerHandler();
      this.updatablesAndHandlers = NO_UPDATABLES_OR_HANDLERS;
      this.size = 0;
    }

    public Updatable getUpdatable(){
      return (Updatable)updatablesAndHandlers[0];
    }
    synchronized void addUpdatable(@NonNull final Updatable updatable) {
      add(updatable, workerHandler());
      if (size == 1) {
        handler.obtainMessage(WorkerHandler.MSG_FIRST_ADDED, this).sendToTarget();
      }
    }

    synchronized void removeUpdatable(@NonNull final Updatable updatable) {
      remove(updatable);
      if (size == 0) {
        handler.obtainMessage(MSG_LAST_REMOVED, this).sendToTarget();
      }
    }

    void dispatchUpdate() {
      handler.obtainMessage(MSG_UPDATE, this).sendToTarget();
    }

    private void add(@NonNull final Updatable updatable, @NonNull final Handler handler) {
      boolean added = false;
      for (int index = 0; index < updatablesAndHandlers.length; index += 2) {
        if (updatablesAndHandlers[index] == updatable) {
          throw new IllegalStateException("Updatable already added, cannot add.");
        }
        if (updatablesAndHandlers[index] == null && !added) {
          updatablesAndHandlers[index] = updatable;
          updatablesAndHandlers[index + 1] = handler;
          added = true;
        }
      }
      if (!added) {
        final int newIndex = updatablesAndHandlers.length;
        updatablesAndHandlers = Arrays.copyOf(updatablesAndHandlers,
            Math.max(newIndex * 2, newIndex + 2));
        updatablesAndHandlers[newIndex] = updatable;
        updatablesAndHandlers[newIndex + 1] = handler;
      }
      size++;
    }

    private void remove(@NonNull final Updatable updatable) {
      for (int index = 0; index < updatablesAndHandlers.length; index += 2) {
        if (updatablesAndHandlers[index] == updatable) {
          ((WorkerHandler) updatablesAndHandlers[index + 1]).removeMessages(
              WorkerHandler.MSG_CALL_UPDATABLE, updatable);
          updatablesAndHandlers[index] = null;
          updatablesAndHandlers[index + 1] = null;
          size--;
          return;
        }
      }
      throw new IllegalStateException("Updatable not added, cannot remove.");
    }

    synchronized void sendUpdate() {
      for (int index = 0; index < updatablesAndHandlers.length; index = index + 2) {
        final Updatable updatable = (Updatable) updatablesAndHandlers[index];
        final WorkerHandler handler =
            (WorkerHandler) updatablesAndHandlers[index + 1];
        if (updatable != null) {
          if (handler.getLooper() == Looper.myLooper()) {
            updatable.update();
          } else {
            handler.obtainMessage(WorkerHandler.MSG_CALL_UPDATABLE, updatable).sendToTarget();
          }
        }
      }
    }

    void callFirstUpdatableAdded() {
      baseObservable.observableActivated();
    }

    void callLastUpdatableRemoved() {
      baseObservable.observableDeactivated();
    }
  }
}

这里我特意把Observable的注释也截了出来，配合注释我们可以清楚的了解到其实它就相当于一个基类，定义了一个Worker工作着，封装了一些通用的操作。我们Repository的addUpdatable()方法也是在这里调用的。

@Override
public final void addUpdatable(@NonNull final Updatable updatable) {
  checkState(Looper.myLooper() != null, "Can only be added on a Looper thread");
  worker.addUpdatable(updatable);
}

首先会去判断当前线程的Looper是否为空，这是因为agera中的Push event都是基础Android的handler机制的，对于handler机制不了解的同学可以去看我的这篇博客。

之后调用了worker的同名函数。

synchronized void addUpdatable(@NonNull final Updatable updatable) {
  add(updatable, workerHandler());
  if (size == 1) {
    handler.obtainMessage(WorkerHandler.MSG_FIRST_ADDED, this).sendToTarget();
  }
}

首先调用了add()方法。

private void add(@NonNull final Updatable updatable, @NonNull final Handler handler) {
  boolean added = false;
  for (int index = 0; index < updatablesAndHandlers.length; index += 2) {
    if (updatablesAndHandlers[index] == updatable) {
      throw new IllegalStateException("Updatable already added, cannot add.");
    }
    if (updatablesAndHandlers[index] == null && !added) {
      updatablesAndHandlers[index] = updatable;
      updatablesAndHandlers[index + 1] = handler;
      added = true;
    }
  }
  if (!added) {
    final int newIndex = updatablesAndHandlers.length;
    updatablesAndHandlers = Arrays.copyOf(updatablesAndHandlers,
        Math.max(newIndex * 2, newIndex + 2));
    updatablesAndHandlers[newIndex] = updatable;
    updatablesAndHandlers[newIndex + 1] = handler;
  }
  size++;
}

将对应的Updatable和handler存放在updatablesAndHandlers这个数组中。而handler则是通过workerHandler()方法创建的。

private static final ThreadLocal<WeakReference<WorkerHandler>> handlers = new ThreadLocal<>();

@NonNull
static WorkerHandler workerHandler() {
  final WeakReference<WorkerHandler> handlerReference = handlers.get();
  WorkerHandler handler = handlerReference != null ? handlerReference.get() : null;
  if (handler == null) {
    handler = new WorkerHandler();
    handlers.set(new WeakReference<>(handler));
  }
  return handler;
}

通过弱引用是为了防止内存泄露，毕竟是handler，可能会有一些延时操作。

在add()方法的最后，将size++。然后让我们回到addUpdatable()方法中。

synchronized void addUpdatable(@NonNull final Updatable updatable) {
  add(updatable, workerHandler());
  if (size == 1) {
    handler.obtainMessage(WorkerHandler.MSG_FIRST_ADDED, this).sendToTarget();
  }
}

如果size是1，则使用handler发送消息。从这个Message的名字也可以看出来，MSG_FIRST_ADDED，肯定是只有第一次addUpdatable的时候才会触发。

static final class WorkerHandler extends Handler {
  static final int MSG_FIRST_ADDED = 0;
  static final int MSG_LAST_REMOVED = 1;
  static final int MSG_UPDATE = 2;
  static final int MSG_CALL_UPDATABLE = 3;
  static final int MSG_CALL_MAYBE_START_FLOW = 4;
  static final int MSG_CALL_ACKNOWLEDGE_CANCEL = 5;
  static final int MSG_CALL_LOW_PASS_UPDATE = 6;

  @Override
  public void handleMessage(final Message message) {
    switch (message.what) {
      case MSG_UPDATE:
        ((Worker) message.obj).sendUpdate();
        break;
      case MSG_FIRST_ADDED:
        ((Worker) message.obj).callFirstUpdatableAdded();
        break;
      case MSG_LAST_REMOVED:
        ((Worker) message.obj).callLastUpdatableRemoved();
        break;
      case MSG_CALL_UPDATABLE:
        ((Updatable) message.obj).update();
        break;
      case MSG_CALL_MAYBE_START_FLOW:
        ((CompiledRepository) message.obj).maybeStartFlow();
        break;
      case MSG_CALL_ACKNOWLEDGE_CANCEL:
        ((CompiledRepository) message.obj).acknowledgeCancel();
        break;
      case MSG_CALL_LOW_PASS_UPDATE:
        ((LowPassFilterObservable) message.obj).lowPassUpdate();
        break;
      default:
    }
  }
}

接着我们来看这个WorkerHandler，其中定义了一些Message对应着操作，比如MSG_FIRST_ADDED表示第一次addUpdatable，MSG_UPDATE表示要通知Updatable更新等等。我们这里会进入MSG_FIRST_ADDED这个case，调用了Worker的callFirstUpdatableAdded()。

void callFirstUpdatableAdded() {
  baseObservable.observableActivated();
}

调用了BaseObservable的observableActivated()方法。

protected void observableActivated() {}

这是一个空方法，在继承BaseObservable的子类中重写，也就是CompiledRepository。

@Override
protected void observableActivated() {
  eventSource.addUpdatable(this);
  maybeStartFlow();
}

这个eventSource我们姑且不管，可以看到调用了maybeStartFlow()。

void maybeStartFlow() {
  synchronized (this) {
    if (runState == IDLE || runState == PAUSED_AT_GO_LAZY) {
      runState = RUNNING;
      lastDirectiveIndex = -1; // this could be pointing at the goLazy directive
      restartNeeded = false;
    } else {
      return; // flow already running, do not continue.
    }
  }
  intermediateValue = currentValue;
  runFlowFrom(0, false);
}

这里会调用runFlowFrom()。

private void runFlowFrom(final int index, final boolean asynchronously) {

  final Object[] directives = this.directives;
  final int length = directives.length;
  int i = index;
  while (0 <= i && i < length) {
    int directiveType = (Integer) directives[i];
    if (asynchronously || directiveType == GO_TO || directiveType == GO_LAZY) {
      // Check cancellation before running the next directive. This needs to be done while locked.
      // For goTo and goLazy, because they need to change the states and suspend the flow, they
      // need the lock and are therefore treated specially here.
      synchronized (this) {
        if (checkCancellationLocked()) {
          break;
        }
        if (directiveType == GO_TO) {
          setPausedAtGoToLocked(i);
          // the actual executor delivery is done below, outside the lock, to eliminate any
          // deadlock possibility.
        } else if (directiveType == GO_LAZY) {
          setLazyAndEndFlowLocked(i);
          return;
        }
      }
    }

    // A table-switch on a handful of options is a good compromise in code size and runtime
    // performance comparing to a full-fledged double-dispatch pattern with subclasses.
    switch (directiveType) {
      case GET_FROM:
        i = runGetFrom(directives, i);
        break;
      case MERGE_IN:
        i = runMergeIn(directives, i);
        break;
      case TRANSFORM:
        i = runTransform(directives, i);
        break;
      case CHECK:
        i = runCheck(directives, i);
        break;
      case GO_TO:
        i = runGoTo(directives, i);
        break;
      case SEND_TO:
        i = runSendTo(directives, i);
        break;
      case BIND:
        i = runBindWith(directives, i);
        break;
      case FILTER_SUCCESS:
        i = runFilterSuccess(directives, i);
        break;
      case END:
        i = runEnd(directives, i);
        break;
      // Missing GO_LAZY but it has already been dealt with in the synchronized block above.
    }
  }
}

又是一大堆的case。

int directiveType = (Integer) directives[i];

其中switch的是这个，还记得directives这个list吗？存的是我们刚才的那些数据处理流的方式。我们刚才调用了getFrom()和thenTransform()，对应的case是GET_FROM， TRANSFORM和END，调用了runGetFrom()，runTransform()和runEnd()。

private int runGetFrom(@NonNull final Object[] directives, final int index) {
  Supplier supplier = (Supplier) directives[index + 1];
  intermediateValue = checkNotNull(supplier.get());
  return index + 2;
}

private int runTransform(@NonNull final Object[] directives, final int index) {
    Function function = (Function) directives[index + 1];
    intermediateValue = checkNotNull(function.apply(intermediateValue));
    return index + 2;
}

private int runEnd(@NonNull final Object[] directives, final int index) {
    boolean skip = (Boolean) directives[index + 1];
    if (skip) {
      skipAndEndFlow();
    } else {
      setNewValueAndEndFlow(intermediateValue);
    }
    return -1;
}

这下大家明白了吧，在对应的函数中调用了对应的方法，比如runGetFrom()调用了supplier的get()，而这个supplier就是我们在初始化的时候传递进去的！

这就是说：

repository = Repositories.repositoryWithInitialValue("default")
        .observe()
        .onUpdatesPerLoop()
        .getFrom(supplier)
        .thenTransform(function)
        .compile();

执行的时候，CompiledRepository会在directives这个list中存储相应的操作，而在

repository.addUpdatable(this);

这段代码执行的时候，CompiledRepository会去directives取出相应的操作并执行。

然后我们来看最后的runEnd()。

private int runEnd(@NonNull final Object[] directives, final int index) {
  boolean skip = (Boolean) directives[index + 1];
  if (skip) {
    skipAndEndFlow();
  } else {
    setNewValueAndEndFlow(intermediateValue);
  }
  return -1;
}

这里我们没有调用skip操作，所以直接到了setNewValueAndEndFlow()。

private synchronized void setNewValueAndEndFlow(@NonNull final Object newValue) {
  boolean wasRunningLazily = runState == RUNNING_LAZILY;
  runState = IDLE;
  intermediateValue = initialValue; // GC the intermediate value but field must be kept non-null.
  if (wasRunningLazily) {
    currentValue = newValue; // Don't notify if this new value is produced lazily
  } else {
    setNewValueLocked(newValue); // May notify otherwise
  }
  checkRestartLocked();
}

这里我们也没有调用goLazy操作，所以会调用setNewValueLocked()。

private void setNewValueLocked(@NonNull final Object newValue) {
  boolean shouldNotify = notifyChecker.merge(currentValue, newValue);
  currentValue = newValue;
  if (shouldNotify) {
    dispatchUpdate();
  }
}

这里notifyChecker.merge(currentValue, newValue);这个操作就是去判断newValue和currentValue是否一致，newValue是我们经过一系列runXXX()得到的，而currentValue是CompiledRepository缓存的上一次的值，如果是第一次就直接是缺升值。如果两个值不同，则调用dispatchUpdate()；

protected final void dispatchUpdate() {
  worker.dispatchUpdate();
}

调用的是worker的同名函数。

void dispatchUpdate() {
  handler.obtainMessage(MSG_UPDATE, this).sendToTarget();
}

同样的，通过handler传递消息。

case MSG_UPDATE:
  ((Worker) message.obj).sendUpdate();
  break;

在handler的case中调用了Worker的sendUpdate()。

synchronized void sendUpdate() {
  for (int index = 0; index < updatablesAndHandlers.length; index = index + 2) {
    final Updatable updatable = (Updatable) updatablesAndHandlers[index];
    final WorkerHandler handler =
        (WorkerHandler) updatablesAndHandlers[index + 1];
    if (updatable != null) {
      if (handler.getLooper() == Looper.myLooper()) {
        updatable.update();
      } else {
        handler.obtainMessage(WorkerHandler.MSG_CALL_UPDATABLE, updatable).sendToTarget();
      }
    }
  }
}

还记得updatablesAndHandlers这个数组吗？我们在调用addUpdatable()这个方法的时候把对应的Updatable和［Updatable的handler］添加到了这个数组中。这里为什么要强调时Updatable的handler呢？因为很容易把它和Repository的handler搞混了。其实这里存在两个handler，一个是Repository的handler，也就是Worker中持有的，它的作用是分发各种事件。

static final int MSG_FIRST_ADDED = 0;
static final int MSG_LAST_REMOVED = 1;
static final int MSG_UPDATE = 2;
static final int MSG_CALL_UPDATABLE = 3;
static final int MSG_CALL_MAYBE_START_FLOW = 4;
static final int MSG_CALL_ACKNOWLEDGE_CANCEL = 5;
static final int MSG_CALL_LOW_PASS_UPDATE = 6;

Worker(@NonNull final BaseObservable baseObservable) {
  this.baseObservable = baseObservable;
  this.handler = workerHandler();
  this.updatablesAndHandlers = NO_UPDATABLES_OR_HANDLERS;
  this.size = 0;
}

可以看到它在Worker的构造函数中初始化。

而这里我们从updatablesAndHandlers中取到的handler是Updatable的handler。

synchronized void addUpdatable(@NonNull final Updatable updatable) {
      add(updatable, workerHandler());
      if (size == 1) {
        handler.obtainMessage(WorkerHandler.MSG_FIRST_ADDED, this).sendToTarget();
      }
}

private void add(@NonNull final Updatable updatable, @NonNull final Handler handler) {
  boolean added = false;
  for (int index = 0; index < updatablesAndHandlers.length; index += 2) {
    if (updatablesAndHandlers[index] == updatable) {
      throw new IllegalStateException("Updatable already added, cannot add.");
    }
    if (updatablesAndHandlers[index] == null && !added) {
      updatablesAndHandlers[index] = updatable;
      updatablesAndHandlers[index + 1] = handler;
      added = true;
    }
  }
  ........
}

是在addUpdatable()中创建的。大家千万不要把两者搞混了！

回到sendUpdate()。

if (updatable != null) {
  if (handler.getLooper() == Looper.myLooper()) {
    updatable.update();
  } else {
    handler.obtainMessage(WorkerHandler.MSG_CALL_UPDATABLE, updatable).sendToTarget();
  }
}

这里判断，如果Updatable的handler的looper和Looper.myLooper()，也就是Repository的handler的looper是一样的，则直接调用updatable.update()，否则使用Updatable的handler发送MSG_CALL_UPDATABLE。

case MSG_CALL_UPDATABLE:
  ((Updatable) message.obj).update();
  break;

虽然两者同样都会调用Updatable的update()，但是意义是不同的。首先我们来理解if (handler.getLooper() == Looper.myLooper())这个if判断。它的意思其实就是判断Updatable和Repository是否在同一个线程中。我们现在当然是，但是如果我们把代码改成这样：

new Thread(new Runnable() {
    @Override
    public void run() {
        repository.addUpdatable(this);
    }
}).start();

这表明我们在子线程中调用了addUpdatable。对应的：

synchronized void addUpdatable(@NonNull final Updatable updatable) {
  add(updatable, workerHandler());
  if (size == 1) {
    handler.obtainMessage(WorkerHandler.MSG_FIRST_ADDED, this).sendToTarget();
  }
}

@NonNull
  static WorkerHandler workerHandler() {
    final WeakReference<WorkerHandler> handlerReference = handlers.get();
    WorkerHandler handler = handlerReference != null ? handlerReference.get() : null;
    if (handler == null) {
      handler = new WorkerHandler();
      handlers.set(new WeakReference<>(handler));
    }
    return handler;
  }

这些代码就是在子线程中进行的，通过ThreadLocal获取到handler当然也是子线程的。所以在这种情况下，那个if判断就不成立，Repository调用Updatable的handler去分发事情。大家都知道handler在哪个线程创建的就会在哪个线程执行handleMessage()。

这样的机制就保证了我们的Updatable在哪个线程被注册的，对应的update()函数就会在哪个线程被执行。这也是agera为什么要用handler作为整个事件传递框架的原因。

好了，到这儿整个创建Repository和注册Updatable的过程就分析完了。不过不知道大家发现什么问题没有，首先这样讲下来，observe()和onUpdatesPerLoop()方法完全没用嘛，其次，刚才分析Repository的代码也提到，如果currentValue()和newValue相等，它是不会去调用sendUpdate()函数的，也就是说如果我们想在不同的时间点注册两个不同的Updatable到一个Repository中并且获取一样的数据(有点绕口。。)，以现在看来是不可以的。对于第一个问题呢，我这里不做讲解，想让大家自己去探索，因为这里面牵扯到很多Repository，Observable和Updatable之间的关系，我觉得如果你自己走通了，会对agera这样的模式有比较深刻的理解。至于第二个问题，我来告诉大家解决方案——使用goLazy()函数。

Like this：

repository = Repositories.repositoryWithInitialValue("default")
        .observe()
        .onUpdatesPerLoop()
        .goLazy()
        .thenGetFrom(supplier)
        .compile();

这样，对于同样的一个Result，Repository还是会进行事件发送的。至于原因，我们还是来看源码。

@NonNull
@Override
public RepositoryCompiler goLazy() {
  checkExpect(FLOW);
  checkGoLazyUnused();
  addGoLazy(directives);
  goLazyUsed = true;
  return this;
}

一样的，调用了addGoLazy(directives)

static void addGoLazy(@NonNull final List<Object> directives) {
  directives.add(GO_LAZY);
}

然后让我们看看具体执行逻辑的runFlowFrom()对GO_LAZY是怎么处理的。

private void runFlowFrom(final int index, final boolean asynchronously) {

  final Object[] directives = this.directives;
  final int length = directives.length;
  int i = index;
  while (0 <= i && i < length) {
    int directiveType = (Integer) directives[i];
    if (asynchronously || directiveType == GO_TO || directiveType == GO_LAZY) {
      // Check cancellation before running the next directive. This needs to be done while locked.
      // For goTo and goLazy, because they need to change the states and suspend the flow, they
      // need the lock and are therefore treated specially here.
      synchronized (this) {
        if (checkCancellationLocked()) {
          break;
        }
        if (directiveType == GO_TO) {
          setPausedAtGoToLocked(i);
          // the actual executor delivery is done below, outside the lock, to eliminate any
          // deadlock possibility.
        } else if (directiveType == GO_LAZY) {
          setLazyAndEndFlowLocked(i);
          return;
        }
      }
    }

    // A table-switch on a handful of options is a good compromise in code size and runtime
    // performance comparing to a full-fledged double-dispatch pattern with subclasses.
    switch (directiveType) {
      case GET_FROM:
        i = runGetFrom(directives, i);
        break;
      case MERGE_IN:
        i = runMergeIn(directives, i);
        break;
      case TRANSFORM:
        i = runTransform(directives, i);
        break;
      case CHECK:
        i = runCheck(directives, i);
        break;
      case GO_TO:
        i = runGoTo(directives, i);
        break;
      case SEND_TO:
        i = runSendTo(directives, i);
        break;
      case BIND:
        i = runBindWith(directives, i);
        break;
      case FILTER_SUCCESS:
        i = runFilterSuccess(directives, i);
        break;
      case END:
        i = runEnd(directives, i);
        break;
      // Missing GO_LAZY but it has already been dealt with in the synchronized block above.
    }
  }
}

重点看这段：

else if (directiveType == GO_LAZY) {
  setLazyAndEndFlowLocked(i);
  return;
}

如果是GO_LAZY，那么后面一切和数据操作相关的方法都不会执行！看到这里，相信大家是这样的

此处输入图片的描述
此处输入图片的描述

go lazy就lazy成这样？？不要急，我们看下去。

rivate void setLazyAndEndFlowLocked(final int resumeIndex) {
  lastDirectiveIndex = resumeIndex;
  runState = PAUSED_AT_GO_LAZY;
  dispatchUpdate();
  checkRestartLocked();
}

首先缓存这个index，lastDirectiveIndex = resumeIndex;然后dispatchUpdate();但是这并没有什么用，因为我们的数据流根本没有执行。。这样就完了，别说解决问题了，这不是创造问题了吗？！连数据都获取不到了！

真的获取不到吗？上面我们说，执行了dispatchUpdate()，也就是说会调用了对应的Updatable的udate()方法。而我们在update()方法中一般会调用Repository的get()方法，秘密就在这个get()中。

@NonNull
@Override
public synchronized Object get() {
  if (runState == PAUSED_AT_GO_LAZY) {
    int index = lastDirectiveIndex;
    runState = RUNNING_LAZILY;
    runFlowFrom(continueFromGoLazy(directives, index), false);
  }
  return currentValue;
}

get()中判断，如果runState是PAUSED_AT_GO_LAZY，就执行逻辑否则直接返回currentValue。而我们这里由于调用了goLazy()，所以是PAUSED_AT_GO_LAZY。逻辑中会重新执行runFlowFrom()。

而这个时候，由于我们的runState是RUNNING_LAZILY而并非GO_LAZY，所以会执行下面的数据流操作，直到runEnd()。

private int runEnd(@NonNull final Object[] directives, final int index) {
  boolean skip = (Boolean) directives[index + 1];
  if (skip) {
    skipAndEndFlow();
  } else {
    setNewValueAndEndFlow(intermediateValue);
  }
  return -1;
}

同样的，调用setNewValueAndEndFlow()。

private synchronized void setNewValueAndEndFlow(@NonNull final Object newValue) {
  boolean wasRunningLazily = runState == RUNNING_LAZILY;
  runState = IDLE;
  intermediateValue = initialValue; // GC the intermediate value but field must be kept non-null.
  if (wasRunningLazily) {
    currentValue = newValue; // Don't notify if this new value is produced lazily
  } else {
    setNewValueLocked(newValue); // May notify otherwise
  }
  checkRestartLocked();
}

由于我们现在处于RUNNING_LAZILY，所以进的是if直接把newValue赋值给了currentValue。最后在get()中返回。回想一下，如果不调用goLazy，我们在第一次runFlowFrom()就会因为currentValue和newValue相等而返回，根本不会执行setNewValueLocked(newValue)！

到这儿相信大家都明白了，但是其实goLazy这个方法的作用主要是字面意思，就是“懒加载”，如果我们不是用goLazy，当我们调用addUpdatable()方法的时候就会去做数据流的操作，而如果我们使用了goLazy()，所有的数据流操作会延迟到get()中去操作。这是agera”Push event,pull data model”的特点。

agera的封装

看完了源码，大家是不是有点累了呢，这里为了让大家振奋起来，我决定说一些干货，不过其实所谓干货也不是我写的，我只是带大家看看Google是怎么使用agera封装一些功能的，告诉大家正确的使用姿势。

首先先说个简单的，封装click事件。

public class MainActivity extends AppCompatActivity implements Updatable{

    private Button observableBtn;
    private TextView show;

    private ClickObservable clickObservable;
    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);

        observableBtn = (Button)findViewById(R.id.observable_btn);
        show = (TextView)findViewById(R.id.show);

        clickObservable = new ClickObservable();
        clickObservable.addUpdatable(this);
        observableBtn.setOnClickListener(clickObservable);
    }

    @Override
    public void update() {
        show.setText("update!!");
    }

    public static class ClickObservable extends BaseObservable implements View.OnClickListener{

        @Override
        public void onClick(View v) {
            dispatchUpdate();
        }
    }
}

很简单，这就是所有的代码。我们的ClickObservable继承自BaseObservable，说明它是一个被观察者，实现了View.OnClickListener，说明它具有click的功能。所以我们要做的就是让我们的activity继承自Updatable，并且注册到ClickObservable中，在onClick的时候去分发事件就好了。

这里核心的概念是继承和实现的不同点。如果你要去使用agera封装一个功能。你可以考虑像上面一样，去继承BaseObservable，表示它可以［是］一个被观察者，并且实现对应功能的接口，表示它［拥有］这样的功能，最后在功能需要分发事件的地方去使用agera的Observable/Updatable逻辑完成事件传递就可以了。

下面我们考虑另外一个场景，如果我们先有的这个类已经继承自了一个基类怎么办，由于java不支持多重继承，所以我们没办法继承BaseObservable了，这是不是意味着我们没办法使用agera框架了呢？答案是否定的，我们可以通过封装Broadcast来讲解。

public static final class BroadcastObservable extends BroadcastReceiver
    implements ActivationHandler, Observable {
  @NonNull
  private final UpdateDispatcher updateDispatcher;
  @NonNull
  private final Context context;
  @NonNull
  private final IntentFilter filter;

  BroadcastObservable(@NonNull final Context applicationContext,
      @NonNull final String... actions) {
    this.context = checkNotNull(applicationContext);
    this.updateDispatcher = Observables.updateDispatcher(this);
    this.filter = new IntentFilter();
    for (final String action : actions) {
      this.filter.addAction(action);
    }
  }

  @Override
  public void observableActivated(@NonNull final UpdateDispatcher caller) {
    context.registerReceiver(this, filter);
  }

  @Override
  public void observableDeactivated(@NonNull final UpdateDispatcher caller) {
    context.unregisterReceiver(this);
  }

  @Override
  public void onReceive(final Context context, final Intent intent) {
    updateDispatcher.update();
  }

  @Override
  public void addUpdatable(@NonNull final Updatable updatable) {
    updateDispatcher.addUpdatable(updatable);
  }

  @Override
  public void removeUpdatable(@NonNull final Updatable updatable) {
    updateDispatcher.removeUpdatable(updatable);
  }
}

这个就是封装完的BroadcastObservable了。由于它必须要继承BroadcastReceiver，所以Google相出了一个方法，那就是创造了ActivationHandler接口。

public interface ActivationHandler {

  /**
   * Called when the the {@code caller} changes state from having no {@link Updatable}s to
   * having at least one {@link Updatable}.
   */
  void observableActivated(@NonNull UpdateDispatcher caller);

  /**
   * Called when the the {@code caller} changes state from having {@link Updatable}s to
   * no longer having {@link Updatable}s.
   */
  void observableDeactivated(@NonNull UpdateDispatcher caller);
}

方法是不是很熟悉。它要配合updateDispatcher一起使用，下面看看我们如何使用updateDispatcher。

this.updateDispatcher = Observables.updateDispatcher(this);

我们在BroadcastObservable的构造函数中有这么一句话，看看updateDispatcher()做了什么。

@NonNull
public static UpdateDispatcher updateDispatcher(
    @NonNull final ActivationHandler activationHandler) {
  return new AsyncUpdateDispatcher(activationHandler);
}

private static final class AsyncUpdateDispatcher extends BaseObservable
      implements UpdateDispatcher {

    @Nullable
    private final ActivationHandler activationHandler;

    private AsyncUpdateDispatcher(@Nullable ActivationHandler activationHandler) {
      this.activationHandler = activationHandler;
    }

    @Override
    protected void observableActivated() {
      if (activationHandler != null) {
        activationHandler.observableActivated(this);
      }
    }

    @Override
    protected void observableDeactivated() {
      if (activationHandler != null) {
        activationHandler.observableDeactivated(this);
      }
    }

    @Override
    public void update() {
      dispatchUpdate();
    }
}

UpdateDispatcher继承自了BaseObservable，实现了UpdateDispatcher接口。

public interface UpdateDispatcher extends Observable, Updatable {}

回到我们BroadcastObservable类中，看看它的onReceive()方法。

@Override
public void onReceive(final Context context, final Intent intent) {
  updateDispatcher.update();
}

直接调用了updateDispatcher.update()。

而在AsyncUpdateDispatcher类中

@Override
public void update() {
  dispatchUpdate();
}

直接调用了dispatchUpdate()，这样就会通知注册到其中的Updatable。下面让我们看看如何进行注册。

public class MainActivity extends AppCompatActivity implements Updatable{

    private static final String ACTION = "action";

    private TextView trigger;

    private ContentObservables.BroadcastObservable observable;
    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);

        trigger = (TextView)findViewById(R.id.trigger);

        observable = (ContentObservables.BroadcastObservable) ContentObservables.broadcastObservable(this,ACTION);
        observable.addUpdatable(this);
    }


    public void send(View view){
        Intent intent = new Intent();
        intent.setAction(ACTION);
        sendBroadcast(intent);
    }

    @Override
    public void update() {
        trigger.setText("update!!");
    }

    @Override
    protected void onDestroy() {
        super.onDestroy();

        observable.removeUpdatable(this);
    }
}

注册就是直接调用了observable.addUpdatable(this)。

@Override
public void addUpdatable(@NonNull final Updatable updatable) {
  updateDispatcher.addUpdatable(updatable);
}

在调用了updateDispatcher的addUpdatable()后，我们知道会调用observableActivated()方法。

@Override
protected void observableActivated() {
  if (activationHandler != null) {
    activationHandler.observableActivated(this);
  }
}

而其中activationHandler就是我们的BroadcastObservable！

@Override
public void observableActivated(@NonNull final UpdateDispatcher caller) {
  context.registerReceiver(this, filter);
}

直接注册了广播，之后我们sendBroadcast()就会回调到它的onReceive()中。

@Override
public void onReceive(final Context context, final Intent intent) {
  updateDispatcher.update();
}

调用了updateDispatcher.update()，而我们知道这就会调用dispatchUpdate()从而通知到注册进来的Updatable。

这里的核心思想是，既然你的这个类已经继承自了一个基类A，那么它［就是］基类A了，不可能在［是］Observable了，那怎么办呢？我们通过实现ActivationHandler, Observable这两个接口让它［拥有］对应的功能，并且通过［组合］的方式将UpdateDispatcher放置到其中，万事大吉。如果大家想要封装类似的功能，不妨按这样的思路和方式试一试。

agera和RxJava的比较

好了，终于到了最后一关了，我们来说点轻松的话题。

agera和RxJava，同为响应式框架，它们的不同点在哪里呢？

首先，agera［更轻］，这里我从方法数上来看：


此处输入图片的描述
此处输入图片的描述
此处输入图片的描述
此处输入图片的描述

忽略水印。。这是从我微博上截取的。可以看到agera的方法数比RxJava少很多，当然这也有agera刚刚开源，还在迭代的原因。不过从目前来看agera确实［更专注于Android］。

第二点，也就是最重要，我反复说的一点，agera是”Push event,pull data model”，而RxJava是”Push data model”的，由于agera将event和data分离，所以我们可以看到，存在所谓的goLazy，知道get()方法执行的时候才去处理数据。

更多的大家可以去看这个issue。

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