本文深入探讨RxJava中subscribeOn和observeOn的功能及差异，详细分析它们如何改变线程执行流程，帮助读者理解复杂的线程切换场景。
RxJava最迷人的是什么？
答案就是把异步序列写到一个工作流里！和javascript的Promise/A如出一辙。
OK，在java中做异步的事情在我们传统理解过来可不方便，而且，如果要让异步按照我们的工作流来，就更困难了。
但是在RxJava中，我们只要调用调用
subscribOn()和observeOn()就能切换我们的工作线程，是不是让小伙伴都惊呆了？
然后结合RxJava的Operator，写异步的时候，想切换线程就是一行代码的事情，整个workflow还非常清晰：
Observable.create()
// do something on io thread
.work() // work.. work..
.subscribeOn(Schedulers.io())
// observeOn android main thread
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(); 我们再也不用去写什么见鬼的new Thread和Handler了，在这么几行代码里，我们实现了在io线程上做我们的工作(work)，在main线程上，更新UI
Subscribe On
先看下subscribeOn干了什么
public final Observable<T> subscribeOn(Scheduler scheduler) {
if (this instanceof ScalarSynchronousObservable) {
return ((ScalarSynchronousObservable<T>)this).scalarScheduleOn(scheduler);
}
return nest().lift(new OperatorSubscribeOn<T>(scheduler));
} 啊，原来也是个lift，就是从一个Observable生成另外一个Observable咯，这个nest是干嘛用？
public final Observable<Observable<T>> nest() {
return just(this);
} 这里返回类型告诉我们，它是产生一个Observable<Observable<T>>
讲到这里，会有点晕，先记着这个，然后我们看OperatorSubscribeOn这个操作符,
构造函数是
public OperatorSubscribeOn(Scheduler scheduler) {
this.scheduler = scheduler;
} OK，这里保存了scheduler对象，然后就是我们前一章说过的转换方法。
@Override
public Subscriber<? super Observable<T>> call(final Subscriber<? super T> subscriber) {
final Worker inner = scheduler.createWorker();
subscriber.add(inner);
return new Subscriber<Observable<T>>(subscriber) {
@Override
public void onCompleted() {
// ignore because this is a nested Observable and we expect only 1 Observable<T> emitted to onNext
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
subscriber.onError(e);
}
@Override
public void onNext(final Observable<T> o) {
inner.schedule(new Action0() {
@Override
public void call() {
final Thread t = Thread.currentThread();
o.unsafeSubscribe(new Subscriber<T>(subscriber) {
@Override
public void onCompleted() {
subscriber.onCompleted();
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
subscriber.onError(e);
}
@Override
public void onNext(T t) {
subscriber.onNext(t);
}
@Override
public void setProducer(final Producer producer) {
subscriber.setProducer(new Producer() {
@Override
public void request(final long n) {
if (Thread.currentThread() == t) {
// don't schedule if we're already on the thread (primarily for first setProducer call)
// see unit test 'testSetProducerSynchronousRequest' for more context on this
producer.request(n);
} else {
inner.schedule(new Action0() {
@Override
public void call() {
producer.request(n);
}
});
}
}
});
}
});
}
});
}
};
}让人纠结的类模板
看完这段又臭又长的，先深呼吸一口气，我们慢慢分析下。
首先要注意RxJava里面最让人头疼的模板问题，那么OperatorMap这个类的声明是
public final class OperatorMap<T, R> implements Operator<R, T> 而Operator这个接口继承Func1
public interface Func1<T, R> extends Function {
R call(T t);
} 我们这里不要记T和R，记住传入左边的模板是形参，传入右边的模板是返回值。
好了，那么这里的
call就是从一个T转换成一个Observable<T>的过程了。
总结一下，我们这一次调用subscribeOn，做了两件事
1、
nest()为Observable<T>生成了一个Observable<Observable<T>>
2、lift()对Observalbe<Observalbe<T>>进行一个变化，变回Observable<T>
因为lift是一个模板函数，它的返回值的类型是参照它的形参来，而他的形参是Operator<T, Observable<T>> 这个结论非常重要！！
OK，到这里我们已经存储了所有的序列，等着我们调用了。
调用链
首先，记录我们在调用这条指令之前的Observable<T>，记为Observable$1
然后，经过lift生成的Observable<T>记为Observable$2
好了，现在我们拿到的依然是Observable<T>这个对象，但是它不是原始的Observable$1，要深深记住这一点，它是由lift生成的Observable$2，这时候进行subscribe，那看到首先调用的就是OnSubscribe.call方法，好，直接进入lift当中生成的那个地方。
我们知道这一层lift的operator就是刚刚的OperatorSubscribOn，那么调用它的call方法，生成的是一个Subscriber<Observable<T>>
Subscriber<? super T> st = hook.onLift(operator).call(o);
try {
// new Subscriber created and being subscribed with so 'onStart' it
st.onStart();
onSubscribe.call(st);
} catch (Throwable e) {
...
} 好，还记得我们调用过nest么？，这里的onSubscribe可是nest上下文中的噢，每一次，到这个地方，这个onSubscribe就是上一层Observable的onSubscribe，即Observable<Observable<T>>的onSubscribe，相当于栈弹出了一层。它的call直接在Subscriber的onNext中给出了最开始的Observable<T>，我们这里就要看下刚刚在OperatorSubscribeOn中生成的Subscriber
new Subscriber<Observable<T>>(subscriber) {
@Override
public void onCompleted() {
// ignore because this is a nested Observable and we expect only 1 Observable<T> emitted to onNext
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
subscriber.onError(e);
}
@Override
public void onNext(final Observable<T> o) {
inner.schedule(new Action0() {
@Override
public void call() {
final Thread t = Thread.currentThread();
o.unsafeSubscribe(new Subscriber<T>(subscriber) {
@Override
public void onCompleted() {
subscriber.onCompleted();
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
subscriber.onError(e);
}
@Override
public void onNext(T t) {
subscriber.onNext(t);
}
});
}
});
}
} 对，就是它，这里要注意，这里的subscriber就是我们在lift中，传入的o
Subscriber<? super T> st = hook.onLift(operator).call(o); 对，就是它，其实它就是SafeSubscriber。
回过头，看看刚刚的onNext()方法，inner.schedule() 这个函数，我们可以认为就是postRun()类似的方法，而onNext()中传入的o是我们之前生成的Observable$1，是从Observable.just封装出来的Observable<Observable<T>>中产生的，这里调用了Observable$1.unsafeSubscribe方法，我们暂时不关心它和subscribe有什么不同，但是我们知道最终功能是一样的就好了。
注意它运行时的线程！！在
inner这个Worker上！于是它的运行线程已经被改了！！
好，这里的unsafeSubscribe调用的方法就是调用原先Observable$1.onSubscribe中的call方法：
这个Observable$1就是我们之前自己定义的Observable了。
综上所述，如果我们需要我们的Observable$1在一个别的线程上运行的时候，只需要在后面跟一个subscribeOn即可。结合扔物线大大的图如下：
总结
这里逻辑着实不好理解。如果还没有理解的朋友，可以按照我前文说的顺序，细致的看下来，我把逻辑过一遍之后，发现lift的陷阱实在太大，内部类用的风生水起，一不小心，就不知道一个变量的上下文是什么，需要特别小心。
之前我们分析过subscribeOn这个函数，
现在我们来看下subscribeOn和observeOn这两个函数到底有什么异同。
用过rxjava的旁友都知道，subscribeOn和observeOn都是用来切换线程用的，可是我什么时候用subscribeOn，什么时候用observeOn呢，我们很少知道这两个区别是啥。
友情提示，如果不想看分析过程的，可以直接跳到下面的总结部分。
subscribeOn
先看下OperatorSubscribeOn的核心代码：
public final class OperatorSubscribeOn<T> implements OnSubscribe<T> {
final Scheduler scheduler;
final Observable<T> source;
public OperatorSubscribeOn(Observable<T> source, Scheduler scheduler) {
this.scheduler = scheduler;
this.source = source;
}
@Override
public void call(final Subscriber<? super T> subscriber) {
final Worker inner = scheduler.createWorker();
subscriber.add(inner);
inner.schedule(new Action0() {
@Override
public void call() {
Subscriber<T> s = new Subscriber<T>(subscriber) {
@Override
public void onNext(T t) {
subscriber.onNext(t);
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
try {
subscriber.onError(e);
} finally {
inner.unsubscribe();
}
}
@Override
public void onCompleted() {
try {
subscriber.onCompleted();
} finally {
inner.unsubscribe();
}
}
....
};
source.unsafeSubscribe(s);
}
});
}
}这里注意两点：
因为
OperatorSubscribeOn是个OnSubscribe对象，所以在call参数中传入的subscriber就是我们在外面使用Observable.subscribe(a)传入的对象a。这里
source对象指向的是调用subscribeOn之前的那个Observable序列。
明确了这两点，我们就很好的知道了subscribeOn是如何工作，产生神奇的效果了。
其实最最主要的就是一行函数
source.unsafeSubscribe(s);
并且要注意它所在的位置，是在worker的call里面，说白了，就是把source.subscribe这一行调用放在指定的线程里，那么总结起来的结论就是：
subscribeOn的调用，改变了调用前序列所运行的线程。
observeOn
同样看下OperatorObserveOn这个类的主要代码:
public final class OperatorObserveOn<T> implements Operator<T, T> {
private final Scheduler scheduler;
private final boolean delayError;
/**
* @param scheduler the scheduler to use
* @param delayError delay errors until all normal events are emitted in the other thread?
*/
public OperatorObserveOn(Scheduler scheduler, boolean delayError) {
this.scheduler = scheduler;
this.delayError = delayError;
}
@Override
public Subscriber<? super T> call(Subscriber<? super T> child) {
....
ObserveOnSubscriber<T> parent = new ObserveOnSubscriber<T>(scheduler, child, delayError);
parent.init();
return parent;
}
/** Observe through individual queue per observer. */
private static final class ObserveOnSubscriber<T> extends Subscriber<T> implements Action0 {
final Subscriber<? super T> child;
final Scheduler.Worker recursiveScheduler;
final NotificationLite<T> on;
final boolean delayError;
final Queue<Object> queue;
// the status of the current stream
volatile boolean finished;
final AtomicLong requested = new AtomicLong();
final AtomicLong counter = new AtomicLong();
/**
* The single exception if not null, should be written before setting finished (release) and read after
* reading finished (acquire).
*/
Throwable error;
// do NOT pass the Subscriber through to couple the subscription chain ... unsubscribing on the parent should
// not prevent anything downstream from consuming, which will happen if the Subscription is chained
public ObserveOnSubscriber(Scheduler scheduler, Subscriber<? super T> child, boolean delayError) {
this.child = child;
this.recursiveScheduler = scheduler.createWorker();
this.delayError = delayError;
this.on = NotificationLite.instance();
if (UnsafeAccess.isUnsafeAvailable()) {
queue = new SpscArrayQueue<Object>(RxRingBuffer.SIZE);
} else {
queue = new SpscAtomicArrayQueue<Object>(RxRingBuffer.SIZE);
}
}
void init() {
// don't want this code in the constructor because `this` can escape through the
// setProducer call
Subscriber<? super T> localChild = child;
localChild.setProducer(new Producer() {
@Override
public void request(long n) {
if (n > 0L) {
BackpressureUtils.getAndAddRequest(requested, n);
schedule();
}
}
});
localChild.add(recursiveScheduler);
localChild.add(this);
}
@Override
public void onStart() {
// signal that this is an async operator capable of receiving this many
request(RxRingBuffer.SIZE);
}
@Override
public void onNext(final T t) {
if (isUnsubscribed() || finished) {
return;
}
if (!queue.offer(on.next(t))) {
onError(new MissingBackpressureException());
return;
}
schedule();
}
@Override
public void onCompleted() {
if (isUnsubscribed() || finished) {
return;
}
finished = true;
schedule();
}
@Override
public void onError(final Throwable e) {
if (isUnsubscribed() || finished) {
RxJavaPlugins.getInstance().getErrorHandler().handleError(e);
return;
}
error = e;
finished = true;
schedule();
}
protected void schedule() {
if (counter.getAndIncrement() == 0) {
recursiveScheduler.schedule(this);
}
}
// only execute this from schedule()
@Override
public void call() {
long emitted = 0L;
long missed = 1L;
// these are accessed in a tight loop around atomics so
// loading them into local variables avoids the mandatory re-reading
// of the constant fields
final Queue<Object> q = this.queue;
final Subscriber<? super T> localChild = this.child;
final NotificationLite<T> localOn = this.on;
// requested and counter are not included to avoid JIT issues with register spilling
// and their access is is amortized because they are part of the outer loop which runs
// less frequently (usually after each RxRingBuffer.SIZE elements)
for (;;) {
long requestAmount = requested.get();
long currentEmission = 0L;
while (requestAmount != currentEmission) {
boolean done = finished;
Object v = q.poll();
boolean empty = v == null;
if (checkTerminated(done, empty, localChild, q)) {
return;
}
if (empty) {
break;
}
localChild.onNext(localOn.getValue(v));
currentEmission++;
emitted++;
}
if (requestAmount == currentEmission) {
if (checkTerminated(finished, q.isEmpty(), localChild, q)) {
return;
}
}
if (currentEmission != 0L) {
BackpressureUtils.produced(requested, currentEmission);
}
missed = counter.addAndGet(-missed);
if (missed == 0L) {
break;
}
}
if (emitted != 0L) {
request(emitted);
}
}
boolean checkTerminated(boolean done, boolean isEmpty, Subscriber<? super T> a, Queue<Object> q) {
if (a.isUnsubscribed()) {
q.clear();
return true;
}
if (done) {
if (delayError) {
if (isEmpty) {
Throwable e = error;
try {
if (e != null) {
a.onError(e);
} else {
a.onCompleted();
}
} finally {
recursiveScheduler.unsubscribe();
}
}
} else {
Throwable e = error;
if (e != null) {
q.clear();
try {
a.onError(e);
} finally {
recursiveScheduler.unsubscribe();
}
return true;
} else
if (isEmpty) {
try {
a.onCompleted();
} finally {
recursiveScheduler.unsubscribe();
}
return true;
}
}
}
return false;
}
}
} 这里的代码有点长，我们先注意到它是一个Operator，它没有对上层Observable做任何的控制或者包装。
既然是Operator，那么它的职责就是把一个Subscriber转换成另外一个Subscriber， 我们来关注下转换后的Subscriber对转换前的Subscriber做了些什么事。
首先它是一个ObserveOnSubscriber类， 既然是Subscriber那么肯定有onNext, onComplete 和onError 看最主要的onNext
@Override
public void onNext(final T t) {
if (isUnsubscribed() || finished) {
return;
}
if (!queue.offer(on.next(t))) {
onError(new MissingBackpressureException());
return;
}
schedule();
} 好了，这里做了两件事，首先把结果缓存到一个队列里，然后调用schedule启动传入的worker
我们这里需要注意下：
在调用
observeOn前的序列，把结果传入到onNext就是它的工作，它并不关心后续的流程，所以工作就到这里就结束了，剩下的交给ObserveOnSubscriber继续。
protected void schedule() {
if (counter.getAndIncrement() == 0) {
recursiveScheduler.schedule(this);
}
} recursiveScheduler 就是之前我们传入的Scheduler，我们一般会在observeOn传入AndroidScheluders.mainThread()对吧、
接下去，我们看下在scheduler中调用的call方法，这里只列出主要带代码
@Override
public void call() {
...
final Subscriber<? super T> localChild = this.child;
for (;;) {
...
boolean done = finished;
Object v = q.poll();
boolean empty = v == null;
if (checkTerminated(done, empty, localChild, q)) {
return;
}
if (empty) {
break;
}
localChild.onNext(localOn.getValue(v));
...
}
if (emitted != 0L) {
request(emitted);
}
} OK，在Scheduler启动后， 我们在Observable.subscribe(a)传入的a就是这里的child， 我们看到，在call中终于调用了它的onNext方法，把真正的结果传了出去，但是在这里，我们是工作在observeOn的线程上的。
那么总结起来的结论就是：
observeOn对调用之前的序列默不关心，也不会要求之前的序列运行在指定的线程上
observeOn对之前的序列产生的结果先缓存起来，然后再在指定的线程上，推送给最终的subscriber
复杂情况
我们经常多次使用subscribeOn切换线程，那么以后是否可以组合observeOn和subscribeOn达到自由切换的目的呢？
组合是可以的，但是他们的执行顺序是有条件的，如果仔细分析的话，可以知道observeOn调用之后，再调用subscribeOn是无效的，原因是什么？
因为subscribeOn改变的是subscribe这句调用所在的线程，大多数情况，产生内容和消费内容是在同一线程的，所以改变了产生内容所在的线程，就改变了消费内容所在的线程。
经过上面的阐述，我们知道，observeOn的工作原理是把消费结果先缓存，再切换到新线程上让原始消费者消费，它和生产者是没有一点关系的，就算subscribeOn调用了，也只是改变observeOn这个消费者所在的线程，和OperatorObserveOn中存储的原始消费者一点关系都没有，它还是由observeOn控制。
总结
如果我们有一段这样的序列
Observable
.map // 操作1
.flatMap // 操作2
.subscribeOn(io)
.map //操作3
.flatMap //操作4
.observeOn(main)
.map //操作5
.flatMap //操作6
.subscribeOn(io) //!!特别注意
.subscribe(handleData) 假设这里我们是在主线程上调用这段代码，
那么
操作1，操作2是在io线程上，因为之后subscribeOn切换了线程
操作3，操作4也是在io线程上，因为在subscribeOn切换了线程之后，并没有发生改变。
操作5，操作6是在main线程上，因为在他们之前的observeOn切换了线程。特别注意那一段，对于
操作5和操作6是无效的
再简单点总结就是
-
subscribeOn的调用切换之前的线程。 -
observeOn的调用切换之后的线程。 -
observeOn之后，不可再调用subscribeOn切换线程
=========
续 特别感谢@扔物线给的额外的总结
下面提到的“操作”包括产生事件、用操作符操作事件以及最终的通过 subscriber 消费事件
只有第一subscribeOn() 起作用（所以多个 subscribeOn() 毛意义）
这个 subscribeOn() 控制从流程开始的第一个操作，直到遇到第一个 observeOn()
observeOn() 可以使用多次，每个 observeOn() 将导致一次线程切换()，这次切换开始于这次 observeOn() 的下一个操作
不论是 subscribeOn() 还是 observeOn()，每次线程切换如果不受到下一个 observeOn() 的干预，线程将不再改变，不会自动切换到其他线程
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