Android RxJava源码分析-RxJava的线程调度机制
程序员文章站
2024-03-03 20:13:22
...
前言
本次主要讲解的内容：
1、RxJava是如何实现线程调度的
2、RxJava实现线程调度的原理
在上篇分析中我们知道RxJava的流程是如何运作的，并对运作流程结合源码进行了分析
Rxjava的流程是：
1、Observable.create 创建事件源，但并不生产也不发射事件。
2、实现observer接口，但此时没有也无法接受到任何发射来的事件。
3、订阅 observable.subscribe(observer)， 此时会调用具体Observable的实现类中的subscribeActual方法， 此时会才会真正触发事件源生产事件，事件源生产出来的事件通过Emitter的onNext，onError，onComplete发射给observer对应的方法由下游observer消费掉。从而完成整个事件流的处理。
RxJava的定义：
回顾一下RxJava结束中是如何定义的
https://github.com/ReactiveX/RxJava/wiki
//RxJava主页地址：https://github.com/ReactiveX/RxJava/wiki
RxJava is a Java VM implementation of ReactiveX (Reactive Extensions): a library for composing asynchronous and event-based programs by using observable sequences.
// 翻译：RxJava 是ReactiveX (Reactive Extensions)在JavaVM上使用Observable序列组合异步和基于事件的程序的库。
RxJava is Lightweight
RxJava tries to be very lightweight. It is implemented as a single JAR that is focused on just the Observable abstraction and related higher-order functions.
// 翻译：RxJava尽力做到非常轻巧。它仅关注Observable的抽象和与之相关的高层函数，实现为一个单独的JAR文件。
总结：RxJava 是一个 基于事件流、实现异步操作 的库
那么问题来了，我们知道RxJava 是一个 基于事件流、实现异步操作 的库，结合RxJava的流程分析我们发现，哪里实现了异步操作，没看到有异步操作的影子呀，接下来一起来看看RxJava是如何实现异步操作的和RxJava实现异步操作的原理。
RxJava是如何实现线程调度的
分析下之前RxJava的例子，打印一下RxJava执行流程中各个方法的线程名称：
private void doRxJava() {
Observable.create(new ObservableOnSubscribe<Integer>() {
// 1. 创建被观察者 & 生产事件
@Override
public void subscribe(ObservableEmitter<Integer> emitter) throws Exception {
Log.e("hyl", " subscribe: " + Thread.currentThread().getName());
emitter.onNext(1);
emitter.onNext(2);
emitter.onNext(3);
emitter.onComplete();
}
}).subscribe(new Observer<Integer>() {
// 2. 通过通过订阅（subscribe）连接观察者和被观察者
// 3. 创建观察者 & 定义响应事件的行为
@Override
public void onSubscribe(Disposable d) {
Log.e("hyl", " onSubscribe: " + Thread.currentThread().getName());
Log.d("TAG", "开始采用subscribe连接");
}
// 默认最先调用复写的 onSubscribe（）
@Override
public void onNext(Integer value) {
Log.e("hyl", " onNext: " + Thread.currentThread().getName());
Log.d("TAG", "对Next事件" + value + "作出响应");
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
Log.e("hyl", " onError: " + Thread.currentThread().getName());
Log.d("TAG", "对Error事件作出响应");
}
@Override
public void onComplete() {
Log.e("hyl", " onComplete: " + Thread.currentThread().getName());
Log.d("TAG", "对Complete事件作出响应");
}
});
}
运行的结果如下：
2019-09-28 17:27:55.994 8725-8725/com.study.rxjava E/hyl: onSubscribe: main
2019-09-28 17:27:55.994 8725-8725/com.study.rxjava E/hyl: subscribe: main
2019-09-28 17:27:55.994 8725-8725/com.study.rxjava E/hyl: onNext: main
2019-09-28 17:27:55.994 8725-8725/com.study.rxjava E/hyl: onNext: main
2019-09-28 17:27:55.994 8725-8725/com.study.rxjava E/hyl: onNext: main
2019-09-28 17:27:55.994 8725-8725/com.study.rxjava E/hyl: onComplete: main
该方法是在主线程中调用的，所以RxJava正常调用的情况下，所有方法都运行在main线程中。
那么RxJava如何进行异步操作呢？我们知道Android的UI线程是不能做网络操作，也不能做耗时操作，所以一般我们把网络或耗时操作都放在非UI线程中执行；联想下项目中使用RxJava实现网络请求，其实定义Observable时有这么句代码：
.subscribeOn(Schedulers.io()).observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
1、线程调度subscribeOn
首先我们先增加.subscribeOn(Schedulers.io())来看看效果
private void doThreadRxJava() {
Observable.create(new ObservableOnSubscribe<Integer>() {
// 1. 创建被观察者 & 生产事件
@Override
public void subscribe(ObservableEmitter<Integer> emitter) throws Exception {
Log.e("hyl", " subscribe: " + Thread.currentThread().getName());
emitter.onNext(1);
emitter.onNext(2);
emitter.onNext(3);
emitter.onComplete();
}
}).subscribeOn(Schedulers.io())//这里增加了这一句
.subscribe(new Observer<Integer>() {
// 2. 通过通过订阅（subscribe）连接观察者和被观察者
// 3. 创建观察者 & 定义响应事件的行为
@Override
public void onSubscribe(Disposable d) {
Log.e("hyl", " onSubscribe: " + Thread.currentThread().getName());
Log.d("TAG", "开始采用subscribe连接");
}
// 默认最先调用复写的 onSubscribe（）
@Override
public void onNext(Integer value) {
Log.e("hyl", " onNext: " + Thread.currentThread().getName());
Log.d("TAG", "对Next事件" + value + "作出响应");
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
Log.e("hyl", " onError: " + Thread.currentThread().getName());
Log.d("TAG", "对Error事件作出响应");
}
@Override
public void onComplete() {
Log.e("hyl", " onComplete: " + Thread.currentThread().getName());
Log.d("TAG", "对Complete事件作出响应");
}
});
}
运行的结果如下：
2019-09-28 18:24:43.424 8725-8725/com.study.rxjava E/hyl: onSubscribe: main
2019-09-28 18:24:43.426 8725-19508/com.study.rxjava E/hyl: subscribe: RxCachedThreadScheduler-2
2019-09-28 18:24:43.426 8725-19508/com.study.rxjava E/hyl: onNext: RxCachedThreadScheduler-2
2019-09-28 18:24:43.426 8725-19508/com.study.rxjava E/hyl: onNext: RxCachedThreadScheduler-2
2019-09-28 18:24:43.426 8725-19508/com.study.rxjava E/hyl: onNext: RxCachedThreadScheduler-2
2019-09-28 18:24:43.426 8725-19508/com.study.rxjava E/hyl: onComplete: RxCachedThreadScheduler-2
我们发现情况发生了改变：除了onSubscribe方法还运行在main线程（订阅发生的线程）其它方法全部都运行在一个名为RxCachedThreadScheduler-2的线程中。我们来看看rxjava是怎么完成这个线程调度的。
在.subscribeOn(Schedulers.io())中我们先来分析一下Schedulers.io() 是什么。
public final class Schedulers {
@NonNull
public static Scheduler io() {
//hook函数，这里相当于返回的是IO
return RxJavaPlugins.onIoScheduler(IO);
}
}
//进入RxJavaPlugins.onIoScheduler(IO)
@NonNull
public static Scheduler onIoScheduler(@NonNull Scheduler defaultScheduler) {
Function<? super Scheduler, ? extends Scheduler> f = onIoHandler;
if (f == null) {
//这里相当于返回的是传入的值
return defaultScheduler;
}
return apply(f, defaultScheduler);
}
往下跟，继续分析IO是什么？
public final class Schedulers {
//1、IO是个static变量
@NonNull
static final Scheduler IO;
static {
SINGLE = RxJavaPlugins.initSingleScheduler(new SingleTask());
COMPUTATION = RxJavaPlugins.initComputationScheduler(new ComputationTask());
//2、IO初始化的地方是这里，还是一个hook函数
IO = RxJavaPlugins.initIoScheduler(new IOTask());
TRAMPOLINE = TrampolineScheduler.instance();
NEW_THREAD = RxJavaPlugins.initNewThreadScheduler(new NewThreadTask());
}
}
//继续分析RxJavaPlugins.initIoScheduler(new IOTask())
public final class RxJavaPlugins {
@NonNull
public static Scheduler initIoScheduler(@NonNull Callable<Scheduler> defaultScheduler) {
ObjectHelper.requireNonNull(defaultScheduler, "Scheduler Callable can't be null");
Function<? super Callable<Scheduler>, ? extends Scheduler> f = onInitIoHandler;
if (f == null) {
//3、这里是返回结果，相当于IO等价于callRequireNonNull(defaultScheduler)
return callRequireNonNull(defaultScheduler);
}
return applyRequireNonNull(f, defaultScheduler);
}
//继续分析callRequireNonNull(defaultScheduler)
@NonNull
static Scheduler callRequireNonNull(@NonNull Callable<Scheduler> s) {
try {
//4、IO相当于是new IOTask().call
return ObjectHelper.requireNonNull(s.call(), "Scheduler Callable result can't be null");
} catch (Throwable ex) {
throw ExceptionHelper.wrapOrThrow(ex);
}
}
}
//分析ObjectHelper.requireNonNull(s.call(), "Scheduler Callable result can't be null");
public final class ObjectHelper {
public static <T> T requireNonNull(T object, String message) {
if (object == null) {
throw new NullPointerException(message);
}
return object;
}
}
从源码跟踪得知IO相当于是new IOTask().call，再一起分析一下IOTask是什么？
public final class Schedulers {
static final class IoHolder {
static final Scheduler DEFAULT = new IoScheduler();
}
static final class IOTask implements Callable<Scheduler> {
@Override
public Scheduler call() throws Exception {
//new IOTask().call相当于就是new IoScheduler()
return IoHolder.DEFAULT;
}
}
}
IoScheduler又是什么呢？翻译了一下字面意思是 IO调度器 。
public final class IoScheduler extends Scheduler {
final ThreadFactory threadFactory;
final AtomicReference<CachedWorkerPool> pool;
//2、第2步
public IoScheduler(ThreadFactory threadFactory) {
this.threadFactory = threadFactory;
this.pool = new AtomicReference<CachedWorkerPool>(NONE);
start();
}
//1、第1步
public IoScheduler() {
this(WORKER_THREAD_FACTORY);
}
//3、第3步
@Override
public void start() {
//
CachedWorkerPool update = new CachedWorkerPool(KEEP_ALIVE_TIME, KEEP_ALIVE_UNIT, threadFactory);
if (!pool.compareAndSet(NONE, update)) {
update.shutdown();
}
}
static final class CachedWorkerPool implements Runnable {
private final long keepAliveTime;
private final ConcurrentLinkedQueue<ThreadWorker> expiringWorkerQueue;
final CompositeDisposable allWorkers;
private final ScheduledExecutorService evictorService;
private final Future<?> evictorTask;
private final ThreadFactory threadFactory;
//4、第4步，new IoScheduler()后Rxjava会创建CachedWorkerPool的线程池
CachedWorkerPool(long keepAliveTime, TimeUnit unit, ThreadFactory threadFactory) {
this.keepAliveTime = unit != null ? unit.toNanos(keepAliveTime) : 0L;
this.expiringWorkerQueue = new ConcurrentLinkedQueue<ThreadWorker>();
this.allWorkers = new CompositeDisposable();
this.threadFactory = threadFactory;
ScheduledExecutorService evictor = null;
Future<?> task = null;
if (unit != null) {
//5、第5步创建并运行了一个名为RxCachedWorkerPoolEvictor的清除线程，主要作用是清除不再使用的一些线程。
evictor = Executors.newScheduledThreadPool(1, EVICTOR_THREAD_FACTORY);
//ScheduledExecutorService,是基于线程池设计的定时任务类,每个调度任务都会分配到线程池中的一个线程去执行,也就是说,任务是并发执行,互不影响。
task = evictor.scheduleWithFixedDelay(this, this.keepAliveTime, this.keepAliveTime, TimeUnit.NANOSECONDS);
}
evictorService = evictor;
evictorTask = task;
}
@Override
public void run() {
evictExpiredWorkers();
}
ThreadWorker get() {
if (allWorkers.isDisposed()) {
return SHUTDOWN_THREAD_WORKER;
}
while (!expiringWorkerQueue.isEmpty()) {
ThreadWorker threadWorker = expiringWorkerQueue.poll();
if (threadWorker != null) {
return threadWorker;
}
}
// No cached worker found, so create a new one.
ThreadWorker w = new ThreadWorker(threadFactory);
allWorkers.add(w);
return w;
}
void release(ThreadWorker threadWorker) {
// Refresh expire time before putting worker back in pool
threadWorker.setExpirationTime(now() + keepAliveTime);
expiringWorkerQueue.offer(threadWorker);
}
void evictExpiredWorkers() {
if (!expiringWorkerQueue.isEmpty()) {
long currentTimestamp = now();
for (ThreadWorker threadWorker : expiringWorkerQueue) {
if (threadWorker.getExpirationTime() <= currentTimestamp) {
if (expiringWorkerQueue.remove(threadWorker)) {
allWorkers.remove(threadWorker);
}
} else {
// Queue is ordered with the worker that will expire first in the beginning, so when we
// find a non-expired worker we can stop evicting.
break;
}
}
}
}
long now() {
return System.nanoTime();
}
void shutdown() {
allWorkers.dispose();
if (evictorTask != null) {
evictorTask.cancel(true);
}
if (evictorService != null) {
evictorService.shutdownNow();
}
}
}
}
根据代码注释得知，它就是一个用来创建和缓存线程的线程池，原来Rxjava就是通过这个调度器来调度线程的,从上面的代码可以看出，new IoScheduler()后Rxjava会创建CachedWorkerPool的线程池，同时也创建并运行了一个名为RxCachedWorkerPoolEvictor的清除线程.
但目前只创建了线程池并没有实际的thread，所以Schedulers.io()相当于只做了线程调度的前期准备。
接下来回去分析一下subscribeOn方法
public final Observable<T> subscribeOn(Scheduler scheduler) {
//判空
ObjectHelper.requireNonNull(scheduler, "scheduler is null");
//hook function 相当于return new ObservableSubscribeOn<T>(this, scheduler)
return RxJavaPlugins.onAssembly(new ObservableSubscribeOn<T>(this, scheduler));
}
.subscribeOn(Schedulers.io())其实就 相当于return new ObservableSubscribeOn<T>(this, scheduler)，而根据上面的分析我们知道知道了这里的scheduler其实就是IoScheduler。
进入 ObservableSubscribeOn，来看看这是什么？
//1、AbstractObservableWithUpstream是继承Observable的
public final class ObservableSubscribeOn<T> extends AbstractObservableWithUpstream<T, T> {
//2、新增了scheduler属性
final Scheduler scheduler;
public ObservableSubscribeOn(ObservableSource<T> source, Scheduler scheduler) {
super(source);
this.scheduler = scheduler;
}
//3、上篇文章分析得知：Observable.subscribe()方法最终都是调用了对应的实现类的subscribeActual方法
@Override
public void subscribeActual(final Observer<? super T> observer) {
//5、SubscribeOnObserver也是装饰模式的体现， 是对observer的一个扩展装饰，只是添加了Disposable的管理。
final SubscribeOnObserver<T> parent = new SubscribeOnObserver<T>(observer);
// 4、没有任何线程调度，直接调用的，所以观察者的onSubscribe方法没有切换线程，
//所以demo是观察者方法，只有onSubscribe还运行在main线程
observer.onSubscribe(parent);
//6、添加了Disposable的管理。
parent.setDisposable(scheduler.scheduleDirect(new SubscribeTask(parent)));
}
//再分析下SubscribeTask
static final class SubscribeOnObserver<T> extends AtomicReference<Disposable> implements Observer<T>, Disposable {
private static final long serialVersionUID = 8094547886072529208L;
final Observer<? super T> downstream;
final AtomicReference<Disposable> upstream;
SubscribeOnObserver(Observer<? super T> downstream) {
this.downstream = downstream;
this.upstream = new AtomicReference<Disposable>();
}
@Override
public void onSubscribe(Disposable d) {
DisposableHelper.setOnce(this.upstream, d);
}
@Override
public void onNext(T t) {
downstream.onNext(t);
}
@Override
public void onError(Throwable t) {
downstream.onError(t);
}
@Override
public void onComplete() {
downstream.onComplete();
}
@Override
public void dispose() {
DisposableHelper.dispose(upstream);
DisposableHelper.dispose(this);
}
@Override
public boolean isDisposed() {
return DisposableHelper.isDisposed(get());
}
void setDisposable(Disposable d) {
DisposableHelper.setOnce(this, d);
}
}
//就是一个Runnable，最终运行Observable的subscribe方法
final class SubscribeTask implements Runnable {
private final SubscribeOnObserver<T> parent;
SubscribeTask(SubscribeOnObserver<T> parent) {
this.parent = parent;
}
@Override
public void run() {
//这里的source其实就是Observable执行subscribe订阅的方法，所以可以确定Observable的内部实现方法subscribe是运行在子线程的
source.subscribe(parent);
}
}
}
//*分析一下scheduler.scheduleDirect(new SubscribeTask(parent))
public abstract class Scheduler {
public Disposable scheduleDirect(@NonNull Runnable run, long delay, @NonNull TimeUnit unit) {
// 抽象方法，这个是IoSchedular 中的执行了createWorker()的实现
final Worker w = createWorker();
//hook函数，就相当于返回的它自己run
final Runnable decoratedRun = RxJavaPlugins.onSchedule(run);
//Runnable的包装，管理Dispose
DisposeTask task = new DisposeTask(decoratedRun, w);
// 线程调度,内部是异步实现
w.schedule(task, delay, unit);
return task;
}
}
//简化IoScheduler代码
public final class IoScheduler extends Scheduler {
@NonNull
@Override
public Worker createWorker() {
//创建线程
return new EventLoopWorker(pool.get());
}
@NonNull
@Override
public Disposable schedule(@NonNull Runnable action, long delayTime, @NonNull TimeUnit unit) {
if (tasks.isDisposed()) {
// don't schedule, we are unsubscribed
return EmptyDisposable.INSTANCE;
}
//异步执行
return threadWorker.scheduleActual(action, delayTime, unit, tasks);
}
}
//分析下threadWorker.scheduleActual(action, delayTime, unit, tasks);
public class NewThreadWorker extends Scheduler.Worker implements Disposable {
private final ScheduledExecutorService executor;
public NewThreadWorker(ThreadFactory threadFactory) {
executor = SchedulerPoolFactory.create(threadFactory);
}
@NonNull
public ScheduledRunnable scheduleActual(final Runnable run, long delayTime, @NonNull TimeUnit unit, @Nullable DisposableContainer parent) {
Runnable decoratedRun = RxJavaPlugins.onSchedule(run);
ScheduledRunnable sr = new ScheduledRunnable(decoratedRun, parent);
if (parent != null) {
if (!parent.add(sr)) {
return sr;
}
}
Future<?> f;
try {
if (delayTime <= 0) {
f = executor.submit((Callable<Object>)sr);
} else {
f = executor.schedule((Callable<Object>)sr, delayTime, unit);
}
sr.setFuture(f);
} catch (RejectedExecutionException ex) {
if (parent != null) {
parent.remove(sr);
}
RxJavaPlugins.onError(ex);
}
return sr;
}
}
总结一下ObservableSubscribeOn：
1、ObservableSubscribeOn extend AbstractObservableWithUpstream是继承Observable的
2、新增了scheduler属性，这里运用了装饰模式，RxJava好多地方用到了装饰模式
3、重写了subscribeActual方法，上篇文章分析得知：Observable.subscribe()方法最终都是调用了对应的实现类的subscribeActual方法
4、执行了observer.onSubscribe(parent);这里没有任何线程调度，直接调用的，所以观察者的onSubscribe方法没有切换线程，所以demo是观察者方法，只有onSubscribe还运行在main线程
5、SubscribeOnObserver也是装饰模式的体现， 是对observer的一个扩展装饰，只是添加了Disposable的管理。
6、Observer添加了Disposable的管理。parent.setDisposable(scheduler.scheduleDirect(new SubscribeTask(parent)));
7、SubscribeTask就是一个Runnable，最终运行Observable的生产事件的subscribe方法
再运行的结果：
2019-10-09 14:27:29.626 13521-13521/com.study.rxjava E/hyl: onSubscribe: main
2019-10-09 14:27:29.627 13521-13590/com.study.rxjava E/hyl: subscribe: RxCachedThreadScheduler-1
2019-10-09 14:27:29.627 13521-13590/com.study.rxjava E/hyl: onNext: RxCachedThreadScheduler-1
2019-10-09 14:27:29.627 13521-13590/com.study.rxjava E/hyl: onNext: RxCachedThreadScheduler-1
2019-10-09 14:27:29.627 13521-13590/com.study.rxjava E/hyl: onNext: RxCachedThreadScheduler-1
2019-10-09 14:27:29.627 13521-13590/com.study.rxjava E/hyl: onComplete: RxCachedThreadScheduler-1
从上面的运行结果来看，因为生产者Observable已被调度到RxCachedThreadScheduler-1线程中，同时发射事件并没有切换线程，所以发射后消费事件的onNext onErro onComplete也在RxCachedThreadScheduler-1线程中。
总结：
2、线程调度observeOn
private void doThreadMainRxJava() {
Observable.create(new ObservableOnSubscribe<Integer>() {
// 1. 创建被观察者 & 生产事件
@Override
public void subscribe(ObservableEmitter<Integer> emitter) throws Exception {
Log.e("hyl", " subscribe: " + Thread.currentThread().getName());
emitter.onNext(1);
emitter.onNext(2);
emitter.onNext(3);
emitter.onComplete();
}
}).subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(new Observer<Integer>() {
// 2. 通过通过订阅（subscribe）连接观察者和被观察者
// 3. 创建观察者 & 定义响应事件的行为
@Override
public void onSubscribe(Disposable d) {
Log.e("hyl", " onSubscribe: " + Thread.currentThread().getName());
Log.d("TAG", "开始采用subscribe连接");
}
// 默认最先调用复写的 onSubscribe（）
@Override
public void onNext(Integer value) {
Log.e("hyl", " onNext: " + Thread.currentThread().getName());
Log.d("TAG", "对Next事件" + value + "作出响应");
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
Log.e("hyl", " onError: " + Thread.currentThread().getName());
Log.d("TAG", "对Error事件作出响应");
}
@Override
public void onComplete() {
Log.e("hyl", " onComplete: " + Thread.currentThread().getName());
Log.d("TAG", "对Complete事件作出响应");
}
});
}
添加.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())后查看下运行结果
2019-09-29 14:52:40.605 32096-32096/com.study.rxjava E/hyl: onSubscribe: main
2019-09-29 14:52:40.608 32096-32174/com.study.rxjava E/hyl: subscribe: RxCachedThreadScheduler-1
2019-09-29 14:52:40.609 32096-32096/com.study.rxjava E/hyl: onNext: main
2019-09-29 14:52:40.610 32096-32096/com.study.rxjava E/hyl: onNext: main
2019-09-29 14:52:40.610 32096-32096/com.study.rxjava E/hyl: onNext: main
2019-09-29 14:52:40.610 32096-32096/com.study.rxjava E/hyl: onComplete: main
从结果看出 事件的生产线程运行在RxCachedThreadScheduler-1中，而事件的接收线程则被调度到了main线程中。关键代码是因为.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())的作用。下面我们着重分析下这句代码都做了哪些事情。
AndroidSchedulers.mainThread()
AndroidSchedulers.mainThread()是RxAndroid库中的，需要引入
implementation 'io.reactivex.rxjava2:rxandroid:2.1.1'
看一下AndroidSchedulers.mainThread()内部的具体实现
/** A {@link Scheduler} which executes actions on the Android main thread. */
public static Scheduler mainThread() {
return RxAndroidPlugins.onMainThreadScheduler(MAIN_THREAD);
}
这是一个在android主线程上执行操作的scheduler，看一下MAIN_THREAD
/** Android-specific Schedulers. */
public final class AndroidSchedulers {
//2、handler机制 new HandlerScheduler(new Handler(Looper.getMainLooper()), false)
private static final class MainHolder {
static final Scheduler DEFAULT
= new HandlerScheduler(new Handler(Looper.getMainLooper()), false);
}
//1、 MainHolder.DEFAULT
private static final Scheduler MAIN_THREAD = RxAndroidPlugins.initMainThreadScheduler(
new Callable<Scheduler>() {
@Override public Scheduler call() throws Exception {
return MainHolder.DEFAULT;
}
});
}
代码分析得出AndroidSchedulers.mainThread()就是 new HandlerScheduler(new Handler(Looper.getMainLooper()), false)，其实就是使用了handler机制到main线程执行的。
observeOn
public abstract class Observable<T> implements ObservableSource<T> {
//1、return observeOn(scheduler, false, bufferSize());
public final Observable<T> observeOn(Scheduler scheduler) {
return observeOn(scheduler, false, bufferSize());
}
//2、new ObservableObserveOn<T>(this, scheduler, delayError, bufferSize)
public final Observable<T> observeOn(Scheduler scheduler, boolean delayError, int bufferSize) {
ObjectHelper.requireNonNull(scheduler, "scheduler is null");
ObjectHelper.verifyPositive(bufferSize, "bufferSize");
return RxJavaPlugins.onAssembly(new ObservableObserveOn<T>(this, scheduler, delayError, bufferSize));
}
}
从源码分析主要是new ObservableObserveOn，这个ObservableObserveOn眼熟，就是分析subscribeOn时的ObservableSubscribeOn，都是集成Observable的，确认过眼神，遇见对的人，他们是兄弟，哈哈！
public final class ObservableObserveOn<T> extends AbstractObservableWithUpstream<T, T> {
final Scheduler scheduler;
final boolean delayError;
final int bufferSize;
public ObservableObserveOn(ObservableSource<T> source, Scheduler scheduler, boolean delayError, int bufferSize) {
super(source);
this.scheduler = scheduler;
this.delayError = delayError;
this.bufferSize = bufferSize;
}
//Observable的subscribe方法最终都是调用subscribeActual方法,重点在这里
@Override
protected void subscribeActual(Observer<? super T> observer) {
//传入的AndroidSchedulers.mainThread()，它的本质就是一个HandlerScheduler；
//scheduler 就是前面提到的HandlerScheduler;
//HandlerScheduler并不是TrampolineScheduler实例，所以执行入else
if (scheduler instanceof TrampolineScheduler) {
source.subscribe(observer);
} else {
//获取Worker实例： 创建 HandlerWorker
Scheduler.Worker w = scheduler.createWorker();
//传递订阅关系： 调用上层Observable的subscribe，将订阅向上传递
source.subscribe(new ObserveOnObserver<T>(observer, w, delayError, bufferSize));
}
}
}
ObserveOnObserver类对observer进行装饰,事件源发射的事件，是通过observer的onNext,onError,onComplete发射到观察者的。
static final class ObserveOnObserver<T> extends BasicIntQueueDisposable<T>
implements Observer<T>, Runnable {
@Override
public void onNext(T t) {
//控制不二次执行
if (done) {
return;
}
// 默认是0，不等于 QueueDisposable.ASYNC，所以将发射的T对象入队
if (sourceMode != QueueDisposable.ASYNC) {
queue.offer(t);
}
//1,执行该方法
schedule();
}
@Override
public void onError(Throwable t) {
if (done) {
RxJavaPlugins.onError(t);
return;
}
error = t;
done = true;
schedule();
}
@Override
public void onComplete() {
if (done) {
return;
}
done = true;
schedule();
}
void schedule() {
// 2、保证只有唯一任务在运行
if (getAndIncrement() == 0) {
// 3、调用的就是HandlerWorker的schedule方法（参数为Runnable对象）
worker.schedule(this);
}
}
void drainNormal() {
int missed = 1;
final SimpleQueue<T> q = queue;
final Observer<? super T> a = downstream;
for (;;) {
if (checkTerminated(done, q.isEmpty(), a)) {
return;
}
for (;;) {
boolean d = done;
T v;
try {
// 5、从队列中queue中取出事件，即取出参数T
v = q.poll();
} catch (Throwable ex) {
Exceptions.throwIfFatal(ex);
disposed = true;
upstream.dispose();
q.clear();
a.onError(ex);
worker.dispose();
return;
}
boolean empty = v == null;
if (checkTerminated(d, empty, a)) {
return;
}
if (empty) {
break;
}
//6、此时，因为经由Hanlder回调在主线程了，调用下游observer的onNext将事件v发射出去
a.onNext(v);
}
missed = addAndGet(-missed);
if (missed == 0) {
break;
}
}
}
//这里run方法的执行，需要看HandlerWorker类的分析，见下面
@Override
public void run() {
if (outputFused) {
drainFused();
} else {//4、执行此判断
drainNormal();
}
}
//7、onError和onComplete的逻辑
boolean checkTerminated(boolean d, boolean empty, Observer<? super T> a) {
if (disposed) {
queue.clear();
return true;
}
//d为done，即true
if (d) {
Throwable e = error;
//delayError为false
if (delayError) {
if (empty) {
disposed = true;
if (e != null) {
a.onError(e);
} else {
a.onComplete();
}
worker.dispose();
return true;
}
} else {
//此处我们回调的是onComplete，所以e为null
if (e != null) {
disposed = true;
queue.clear();
a.onError(e);
worker.dispose();
return true;
} else
if (empty) {
//因为此时onNext任务队列为空，所以走到这
disposed = true;
a.onComplete();
worker.dispose();
return true;
}
}
}
return false;
}
}
//1、在回调的onNext和onComplete都没有做什么特殊处理，不过它们都调用了schedule
//2、因为AtomicInteger的VALUE值，默认是0，我们还没有进行任何操作，所以会走到里面worker.schedule
//3、上面的的worker是HandlerWorker，我们去看一下它的schedule:
//HandlerWorker就会调用到主线程的handler
private static final class HandlerWorker extends Worker {
private final Handler handler;
private final boolean async;
private volatile boolean disposed;
HandlerWorker(Handler handler, boolean async) {
this.handler = handler;
this.async = async;
}
@Override
@SuppressLint("NewApi") // Async will only be true when the API is available to call.
public Disposable schedule(Runnable run, long delay, TimeUnit unit) {
if (run == null) throw new NullPointerException("run == null");
if (unit == null) throw new NullPointerException("unit == null");
if (disposed) {
return Disposables.disposed();
}
run = RxJavaPlugins.onSchedule(run);
ScheduledRunnable scheduled = new ScheduledRunnable(handler, run);
Message message = Message.obtain(handler, scheduled);
message.obj = this; // Used as token for batch disposal of this worker's runnables.
if (async) {
message.setAsynchronous(true);
}
//1、我想看到这里，大家可能就明白了吧，因为看到了熟悉的handler（前面我们说了，它是一个在主线程的Handler）
//2、Message，把当前Runnable发送到轮训器里面，取出执行其run方法，
//3、所以onNext和onComplete都是在主线程回调的。
//4、我们现在要关注的是ObserveOnObserver的run方法，因为我们上面把它的封装对象传入的轮训器中，回到上面的代码的run方法
handler.sendMessageDelayed(message, unit.toMillis(delay));
// Re-check disposed state for removing in case we were racing a call to dispose().
if (disposed) {
handler.removeCallbacks(scheduled);
return Disposables.disposed();
}
return scheduled;
}
@Override
public void dispose() {
disposed = true;
handler.removeCallbacksAndMessages(this /* token */);
}
@Override
public boolean isDisposed() {
return disposed;
}
}
总结：
1、AndroidSchedulers.mainThread()先创建一个包含handler的Scheduler, 这个handler是主线程的handler。
2、observeOn方法创建ObservableObserveOn,它是上游Observable的一个装饰类，其中包含前面创建的Scheduler和bufferSize等.
3、当订阅方法subscribe被调用后，ObservableObserveOn的subscribeActual方法创建Scheduler.Worker并调用上游的subscribe方法，同时将自身接收的参数'observer'用装饰类ObserveOnObserver装饰后传递给上游。
4、当上游调用ObserveOnObserver的onNext、onError和onComplete方法时，ObserveOnObserver将上游发送的事件加入到队列queue中，然后再调用scheduler将处理事件的方法调度到对应的线程中（main thread）。处理事件的方法将queue中保存的事件取出来，调用下游原始的observer再发射出去。
5、经过以上流程，下游处理事件的消费者线程就运行在了observeOn调度后的主线程中。
（1）subscribeOn只对上游有效，因为是在订阅过程中传递的，如果有多个，那么只有第一个”生效”（其实对于传递订阅关系都生效了，只是最终事件发射只体现出了最上游subscribeOn的作用）
（2）observerOn只对下游有效，因为它是在事件发射出来之后，回调事件的过程中生效的
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