RxJava2 实战系列文章

RxJava2 实战知识梳理(1) – 后台执行耗时操作,实时通报 UI
更新
RxJava2 实战知识梳理(2) –
计算一段时间内数据的平均值
RxJava2 实战知识梳理(3) –
优化搜索联想功能
RxJava2 实战知识梳理(4) – 结合 Retrofit
请求新闻资讯
RxJava2 实战知识梳理(5) –
简单和进阶的轮询操作
RxJava2 实战知识梳理(6) –
基于左类型的重试请求
RxJava2 实战知识梳理(7) – 基于 combineLatest
实现之输入表单验证
RxJava2 实战知识梳理(8) – 使用 publish + merge
优化先加载缓存,再念博网络数据的求过程
RxJava2 实战知识梳理(9) – 使用 timer/interval/delay
实现任务调度
RxJava2 实战知识梳理(10) – 屏幕旋转导致 Activity
重建时回升任务
RxJava2 实战知识梳理(11) –
检测网络状态并自动重试请求
RxJava2 实战知识梳理(12) – 实战讲解 publish & replay & share & refCount
& autoConnect
RxJava2 实战知识梳理(13) –
如何使错误有常无自动停止订阅关系
RxJava2 实战知识梳理(14) – 在 token 过期时,刷新过期 token
并更发起呼吁
RxJava2 实战知识梳理(15) – 实现一个简易的 MVP + RxJava + Retrofit
应用


一、示例

1.1 应用场景

几乎每个应用程序都提供了寻效果,某些应用还提供了摸联想。对于一个找联想功能,最核心的贯彻流程也:客户端通过EditTextaddTextChangedListener主意监听输入框的变迁,当输入框发生变化之后就会见回调afterTextChanged术,客户端采用目前输入框内的仿向服务器发起呼吁,服务器返回与拖欠找文字关联的结果于客户端进行亮。

以该场景下,有几乎单可优化的方面:

  • 在用户连续输入的动静下,可能会见倡导某些不必要之求。例如用户输入了abc,那么以上面的落实,客户端就会见倡导aababc老三单请求。
  • 当搜索词为空时,不应提倡呼吁。
  • 苟用户依次输入了ababc,那么首先会见倡导关键词吗ab恳请,之后再度发起abc的请求,但是abc的请而早早ab的请求返回,那么即使会见导致用户期待搜索的结果为abc,最终呈现的结果也是与ab关联的。

1.2 示例代码

此,我们本着地方提到的老三独问题,使用RxJava2供的老三个操作符进行了优化:

  • 使用debounce操作符,当输入框发生变化时,不见面立即用事件发送给下游,而是等200ms,如果当即时段事件外,输入框没有发生变化,那么才发送该事件;反之,则在收新的主要词后,继续等200ms
  • 使用filter操作符,只有主要词的尺寸逾0每每才发送事件给下游。
  • 使用switchMap操作符,这样当发起了abc的要后,即使ab的结果返回了,也非会见发送给下游,从而避免了产出前介绍的搜索词和联想结果不兼容的题目。

public class SearchActivity extends AppCompatActivity {

    private EditText mEtSearch;
    private TextView mTvSearch;
    private PublishSubject<String> mPublishSubject;
    private DisposableObserver<String> DisposableObserver;
    private CompositeDisposable mCompositeDisposable;

    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_search);
        mEtSearch = (EditText) findViewById(R.id.et_search);
        mTvSearch = (TextView) findViewById(R.id.tv_search_result);
        mEtSearch.addTextChangedListener(new TextWatcher() {

            @Override
            public void beforeTextChanged(CharSequence s, int start, int count, int after) {

            }

            @Override
            public void onTextChanged(CharSequence s, int start, int before, int count) {

            }

            @Override
            public void afterTextChanged(Editable s) {
                startSearch(s.toString());
            }
        });
        mPublishSubject = PublishSubject.create();
        DisposableObserver = new DisposableObserver<String>() {

            @Override
            public void onNext(String s) {
                mTvSearch.setText(s);
            }

            @Override
            public void onError(Throwable throwable) {

            }

            @Override
            public void onComplete() {

            }
        };
        mPublishSubject.debounce(200, TimeUnit.MILLISECONDS).filter(new Predicate<String>() {

            @Override
            public boolean test(String s) throws Exception {
                return s.length() > 0;
            }

        }).switchMap(new Function<String, ObservableSource<String>>() {

            @Override
            public ObservableSource<String> apply(String query) throws Exception {
                return getSearchObservable(query);
            }

        }).observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()).subscribe(DisposableObserver);
        mCompositeDisposable = new CompositeDisposable();
        mCompositeDisposable.add(mCompositeDisposable);
    }

    private void startSearch(String query) {
        mPublishSubject.onNext(query);
    }

    private Observable<String> getSearchObservable(final String query) {
        return Observable.create(new ObservableOnSubscribe<String>() {

            @Override
            public void subscribe(ObservableEmitter<String> observableEmitter) throws Exception {
                Log.d("SearchActivity", "开始请求,关键词为:" + query);
                try {
                    Thread.sleep(100 + (long) (Math.random() * 500));
                } catch (InterruptedException e) {
                    if (!observableEmitter.isDisposed()) {
                        observableEmitter.onError(e);
                    }
                }
                Log.d("SearchActivity", "结束请求,关键词为:" + query);
                observableEmitter.onNext("完成搜索,关键词为:" + query);
                observableEmitter.onComplete();
            }
        }).subscribeOn(Schedulers.io());
    }

    @Override
    protected void onDestroy() {
        super.onDestroy();
        mCompositeDisposable.clear();
    }
}

运行结果吗:

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老二、示例解析

下,我们虽来详细的牵线一下此事例中动用及之老三种植操作符

2.1 debounce

debounce的法则图如下所示:

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debounce规律类似于我们以收受请求后,发送一个延时消息让下游,如果在马上段延时时间外无收到新的伸手,那么下游就见面接到该消息;而一旦以这段延时时间外接收来新的请求,那么即便会见取消之前的消息,并还发送一个初的延时音,以此类推。

只要而在这段时光外,上游发送了onComplete信息,那么尽管没到需要等待的年月,下游也会及时接到该消息。

2.2 filter

filter的规律图如下所示:

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filter的法则非常简短,就是传一个Predicate函数,其参数为上游发送的轩然大波,只有该函数回true时不时,才会用事件发送给下游,否则便丢弃弃该事件。

2.3 switchMap

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switchMap的规律是以上游的风波转换成一个还是多独新的Observable,但是发生少数可怜重要,就是若以拖欠节点收到一个新的波后,那么要前收到的辰所发的Observable尚从未发送事件被下游,那么下游就再也不会收到她发送的轩然大波了。

假设达到图所示,该节点先后吸纳了吉祥、绿、蓝三单事件,并拿她映射成为红一、红二、绿一、绿二、蓝一、蓝二,但是当蓝一发送了事件频仍,绿二一如既往没发送事件,而早期绿色事件于蓝色事件之前,那么绿二便未会见发送给下游。


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