23、内置背压机制：RxJava 中的流量控制之道

内置背压机制：RxJava 中的流量控制之道

在响应式编程中，数据流的处理是一个核心问题。当上游的 Observable 产生事件的速度超过下游 Subscriber 处理的能力时，就可能会导致内存溢出或系统响应迟缓等问题。背压（Backpressure）机制就是为了解决这个问题而出现的，它允许终端订阅者和中间操作符向上游生产者请求特定数量的事件，从而实现对数据流的有效控制。

1. 背压机制基础

在传统的响应式编程中，事件从源 Observable 经过一系列操作符流向 Subscriber，通常没有反馈通道。一旦调用 subscribe() 方法，所有事件和通知都会向下流动，没有明显的反馈循环。这种缺乏反馈的情况可能导致生产者产生过多的事件，使订阅者不堪重负，最终导致应用程序崩溃或响应迟缓。

背压机制允许终端订阅者和中间操作符向上游生产者请求特定数量的事件。默认情况下，上游的冷 Observable 会尽可能快地产生事件，但在接收到下游的请求后，它应该“减速”并只产生请求的数量。例如， observeOn() 操作符最初会请求 128 个值，这就是我们看到的神奇数字 128 的由来。

2. 订阅者控制背压

在订阅时，我们可以实现 onNext() 、 onCompleted() 和 onError() 方法。此外，还有一个 onStart() 回调方法可以用于控制背压。以下是一个示例：