from(T[]) / from(Iterable<? extends T>) : 将传入的数组或 Iterable 拆分成具体对象后，依次发送出来。String[] words = {"Hello", "Hi", "Aloha"};
Observable observable = Observable.from(words);
// 将会依次调用：
// onNext("Hello");
// onNext("Hi");
// onNext("Aloha");
// onCompleted();
上面 just(T...) 的例子和 from(T[]) 的例子，都和之前的 create(OnSubscribe) 的例子是等价的。
3) Subscribe (订阅)
创建了 Observable 和 Observer 之后，再用 subscribe() 方法将它们联结起来，整条链子就可以工作了。代码形式很简单：
observable.subscribe(observer);
// 或者：
observable.subscribe(subscriber);
有人可能会注意到， subscribe() 这个方法有点怪：它看起来是『observalbe 订阅了 observer / subscriber』而不是『observer /subscriber 订阅了 observalbe』，这看起来就像『杂志订阅了读者』一样颠倒了对象关系。这让人读起来有点别扭，不过如果把 API 设计成observer.subscribe(observable) / subscriber.subscribe(observable) ，虽然更加符合思维逻辑，但对流式 API 的设计就造成影响了，比较起来明显是得不偿失的。
Observable.subscribe(Subscriber) 的内部实现是这样的（仅核心代码）：
// 注意：这不是 subscribe() 的源码，而是将源码中与性能、兼容性、扩展性有关的代码剔除后的核心代码。
// 如果需要看源码，可以去 RxJava 的 GitHub 仓库下载。
public Subscription subscribe(Subscriber subscriber) {
subscriber.onStart();
onSubscribe.call(subscriber);
return subscriber;
}
可以看到，subscriber() 做了3件事：
- 调用
Subscriber.onStart() 。这个方法在前面已经介绍过，是一个可选的准备方法。 - 调用
Observable 中的 OnSubscribe.call(Subscriber) 。在这里，事件发送的逻辑开始运行。从这也可以看出，在 RxJava 中，Observable 并不是在创建的时候就立即开始发送事件，而是在它被订阅的时候，即当 subscribe() 方法执行的时候。 - 将传入的
Subscriber 作为 Subscription 返回。这是为了方便 unsubscribe().
整个过程中对象间的关系如下图：
除了 subscribe(Observer) 和 subscribe(Subscriber) ，subscribe() 还支持不完整定义的回调，RxJava 会自动根据定义创建出Subscriber 。形式如下：Action1<String> onNextAction = new Action1<String>() {
// onNext()
@Override
public void call(String s) {
Log.d(tag, s);
}
};
Action1<Throwable> onErrorAction = new Action1<Throwable>() {
// onError()
@Override
public void call(Throwable throwable) {
// Error handling
}
};
Action0 onCompletedAction = new Action0() {
// onCompleted()
@Override
public void call() {
Log.d(tag, "completed");
}
};
// 自动创建 Subscriber ，并使用 onNextAction 来定义 onNext()
observable.subscribe(onNextAction);
// 自动创建 Subscriber ，并使用 onNextAction 和 onErrorAction 来定义 onNext() 和 onError()
observable.subscribe(onNextAction, onErrorAction);
// 自动创建 Subscriber ，并使用 onNextAction、 onErrorAction 和 onCompletedAction 来定义 onNext()、 onError() 和 onCompleted()
observable.subscribe(onNextAction, onErrorAction, onCompletedAction);
简单解释一下这段代码中出现的 Action1 和 Action0。 Action0 是 RxJava 的一个接口，它只有一个方法 call()，这个方法是无参无返回值的；由于 onCompleted() 方法也是无参无返回值的，因此 Action0 可以被当成一个包装对象，将 onCompleted() 的内容打包起来将自己作为一个参数传入 subscribe() 以实现不完整定义的回调。这样其实也可以看做将 onCompleted() 方法作为参数传进了subscribe()，相当于其他某些语言中的『闭包』。 Action1 也是一个接口，它同样只有一个方法 call(T param)，这个方法也无返回值，但有一个参数；与 Action0 同理，由于 onNext(T obj) 和 onError(Throwable error) 也是单参数无返回值的，因此 Action1 可以将onNext(obj) 和 onError(error) 打包起来传入 subscribe() 以实现不完整定义的回调。事实上，虽然 Action0 和 Action1 在 API 中使用最广泛，但 RxJava 是提供了多个 ActionX 形式的接口 (例如 Action2, Action3) 的，它们可以被用以包装不同的无返回值的方法。
注：正如前面所提到的，Observer 和 Subscriber 具有相同的角色，而且 Observer 在 subscribe() 过程中最终会被转换成 Subscriber对象，因此，从这里开始，后面的描述我将用 Subscriber 来代替 Observer ，这样更加严谨。
4) 场景示例
下面举两个例子：
为了把原理用更清晰的方式表述出来，本文中挑选的都是功能尽可能简单的例子，以至于有些示例代码看起来会有『画蛇添足』『明明不用 RxJava 可以更简便地解决问题』的感觉。当你看到这种情况，不要觉得是因为 RxJava 太啰嗦，而是因为在过早的时候举出真实场景的例子并不利于原理的解析，因此我刻意挑选了简单的情景。
a. 打印字符串数组
将字符串数组 names 中的所有字符串依次打印出来：
String[] names = ...;
Observable.from(names)
.subscribe(new Action1<String>() {
@Override
public void call(String name) {
Log.d(tag, name);
}
});
b. 由 id 取得图片并显示
由指定的一个 drawable 文件 id drawableRes 取得图片，并显示在 ImageView 中，并在出现异常的时候打印 Toast 报错：
int drawableRes = ...;
ImageView imageView = ...;
Observable.create(new OnSubscribe<Drawable>() {
@Override
public void call(Subscriber<? super Drawable> subscriber) {
Drawable drawable = getTheme().getDrawable(drawableRes));
subscriber.onNext(drawable);
subscriber.onCompleted();
}
}).subscribe(new Observer<Drawable>() {
@Override
public void onNext(Drawable drawable) {
imageView.setImageDrawable(drawable);
}
@Override
public void onCompleted() {
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
Toast.makeText(activity, "Error!", Toast.LENGTH_SHORT).show();
}
});
正如上面两个例子这样，创建出 Observable 和 Subscriber ，再用 subscribe() 将它们串起来，一次 RxJava 的基本使用就完成了。非常简单。
然而，
在 RxJava 的默认规则中，事件的发出和消费都是在同一个线程的。也就是说，如果只用上面的方法，实现出来的只是一个同步的观察者模式。观察者模式本身的目的就是『后台处理，前台回调』的异步机制，因此异步对于 RxJava 是至关重要的。而要实现异步，则需要用到 RxJava 的另一个概念： Scheduler 。
3. 线程控制 —— Scheduler (一)
在不指定线程的情况下， RxJava 遵循的是线程不变的原则，即：在哪个线程调用 subscribe()，就在哪个线程生产事件；在哪个线程生产事件，就在哪个线程消费事件。如果需要切换线程，就需要用到 Scheduler （调度器）。
1) Scheduler 的 API (一)
在RxJava 中，Scheduler ——调度器，相当于线程控制器，RxJava 通过它来指定每一段代码应该运行在什么样的线程。RxJava 已经内置了几个 Scheduler ，它们已经适合大多数的使用场景：
Schedulers.immediate(): 直接在当前线程运行，相当于不指定线程。这是默认的 Scheduler。Schedulers.newThread(): 总是启用新线程，并在新线程执行操作。Schedulers.io(): I/O 操作（读写文件、读写数据库、网络信息交互等）所使用的 Scheduler。行为模式和 newThread() 差不多，区别在于 io() 的内部实现是是用一个无数量上限的线程池，可以重用空闲的线程，因此多数情况下 io() 比 newThread() 更有效率。不要把计算工作放在 io() 中，可以避免创建不必要的线程。Schedulers.computation(): 计算所使用的 Scheduler。这个计算指的是 CPU 密集型计算，即不会被 I/O 等操作限制性能的操作，例如图形的计算。这个 Scheduler 使用的固定的线程池，大小为 CPU 核数。不要把 I/O 操作放在 computation() 中，否则 I/O 操作的等待时间会浪费 CPU。- 另外， Android 还有一个专用的
AndroidSchedulers.mainThread()，它指定的操作将在 Android 主线程运行。
有了这几个 Scheduler ，就可以使用 subscribeOn() 和 observeOn() 两个方法来对线程进行控制了。
subscribeOn(): 指定 subscribe() 所发生的线程，即 Observable.OnSubscribe 被激活时所处的线程。或者叫做事件产生的线程。observeOn(): 指定 Subscriber 所运行在的线程。或者叫做事件消费的线程。
文字叙述总归难理解，上代码：
Observable.just(1, 2, 3, 4)
.subscribeOn(Schedulers.io()) // 指定 subscribe() 发生在 IO 线程
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) // 指定 Subscriber 的回调发生在主线程
.subscribe(new Action1<Integer>() {
@Override
public void call(Integer number) {
Log.d(tag, "number:" + number);
}
});
上面这段代码中，由于 subscribeOn(Schedulers.io()) 的指定，被创建的事件的内容 1、2、3、4 将会在 IO 线程发出；而由于observeOn(AndroidScheculers.mainThread()) 的指定，因此 subscriber 数字的打印将发生在主线程 。事实上，这种在 subscribe() 之前写上两句 subscribeOn(Scheduler.io()) 和 observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) 的使用方式非常常见，它适用于多数的 『后台线程取数据，主线程显示』的程序策略。
而前面提到的由图片 id 取得图片并显示的例子，如果也加上这两句：
int drawableRes = ...;
ImageView imageView = ...;
Observable.create(new OnSubscribe<Drawable>() {
@Override
public void call(Subscriber<? super Drawable> subscriber) {
Drawable drawable = getTheme().getDrawable(drawableRes));
subscriber.onNext(drawable);
subscriber.onCompleted();
}
})
.subscribeOn(Schedulers.io()) // 指定 subscribe() 发生在 IO 线程
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) // 指定 Subscriber 的回调发生在主线程
.subscribe(new Observer<Drawable>() {
@Override
public void onNext(Drawable drawable) {
imageView.setImageDrawable(drawable);
}
@Override
public void onCompleted() {
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
Toast.makeText(activity, "Error!", Toast.LENGTH_SHORT).show();
}
});
那么，加载图片将会发生在 IO 线程，而设置图片则被设定在了主线程。这就意味着，即使加载图片耗费了几十甚至几百毫秒的时间，也不会造成丝毫界面的卡顿。
2) Scheduler 的原理 (一)
RxJava 的 Scheduler API 很方便，也很神奇（加了一句话就把线程切换了，怎么做到的？而且 subscribe() 不是最外层直接调用的方法吗，它竟然也能被指定线程？）。然而 Scheduler 的原理需要放在后面讲，因为它的原理是以下一节《变换》的原理作为基础的。
好吧这一节其实我屁也没说，只是为了让你安心，让你知道我不是忘了讲原理，而是把它放在了更合适的地方。
4. 变换
终于要到牛逼的地方了，不管你激动不激动，反正我是激动了。
RxJava 提供了对事件序列进行变换的支持，这是它的核心功能之一，也是大多数人说『RxJava 真是太好用了』的最大原因。所谓变换，就是将事件序列中的对象或整个序列进行加工处理，转换成不同的事件或事件序列。概念说着总是模糊难懂的，来看 API。
1) API
首先看一个 map() 的例子：
Observable.just("images/logo.png") // 输入类型 String
.map(new Func1<String, Bitmap>() {
@Override
public Bitmap call(String filePath) { // 参数类型 String
return getBitmapFromPath(filePath); // 返回类型 Bitmap
}
})
.subscribe(new Action1<Bitmap>() {
@Override
public void call(Bitmap bitmap) { // 参数类型 Bitmap
showBitmap(bitmap);
}
});
这里出现了一个叫做 Func1 的类。它和 Action1 非常相似，也是 RxJava 的一个接口，用于包装含有一个参数的方法。 Func1 和 Action的区别在于， Func1 包装的是有返回值的方法。另外，和 ActionX 一样， FuncX 也有多个，用于不同参数个数的方法。FuncX 和ActionX 的区别在 FuncX 包装的是有返回值的方法。
可以看到，map() 方法将参数中的 String 对象转换成一个 Bitmap 对象后返回，而在经过 map() 方法后，事件的参数类型也由 String 转为了 Bitmap。这种直接变换对象并返回的，是最常见的也最容易理解的变换。不过 RxJava 的变换远不止这样，它不仅可以针对事件对象，还可以针对整个事件队列，这使得 RxJava 变得非常灵活。我列举几个常用的变换：
Student[] students = ...;
Subscriber<String> subscriber = new Subscriber<String>() {
@Override
public void onNext(String name) {
Log.d(tag, name);
}
...
};
Observable.from(students)
.map(new Func1<Student, String>() {
@Override
public String call(Student student) {
return student.getName();
}
})
.subscribe(subscriber);
很简单。那么再假设：如果要打印出每个学生所需要修的所有课程的名称呢？（需求的区别在于，每个学生只有一个名字，但却有多个课程。）首先可以这样实现：Student[] students = ...;
Subscriber<Student> subscriber = new Subscriber<Student>() {
@Override
public void onNext(Student student) {
List<Course> courses = student.getCourses();
for (int i = 0; i < courses.size(); i++) {
Course course = courses.get(i);
Log.d(tag, course.getName());
}
}
...
};
Observable.from(students)
.subscribe(subscriber);
依然很简单。那么如果我不想在 Subscriber 中使用 for 循环，而是希望 Subscriber 中直接传入单个的 Course 对象呢（这对于代码复用很重要）？用 map() 显然是不行的，因为 map() 是一对一的转化，而我现在的要求是一对多的转化。那怎么才能把一个 Student 转化成多个 Course 呢？
这个时候，就需要用 flatMap() 了：
Student[] students = ...;
Subscriber<Course> subscriber = new Subscriber<Course>() {
@Override
public void onNext(Course course) {
Log.d(tag, course.getName());
}
...
};
Observable.from(students)
.flatMap(new Func1<Student, Observable<Course>>() {
@Override
public Observable<Course> call(Student student) {
return Observable.from(student.getCourses());
}
})
.subscribe(subscriber);
从上面的代码可以看出， flatMap() 和 map() 有一个相同点：它也是把传入的参数转化之后返回另一个对象。但需要注意，和 map() 不同的是， flatMap() 中返回的是个 Observable 对象，并且这个 Observable 对象并不是被直接发送到了 Subscriber 的回调方法中。flatMap() 的原理是这样的：1. 使用传入的事件对象创建一个 Observable 对象；2. 并不发送这个 Observable, 而是将它激活，于是它开始发送事件；3. 每一个创建出来的 Observable 发送的事件，都被汇入同一个 Observable ，而这个 Observable 负责将这些事件统一交给Subscriber 的回调方法。这三个步骤，把事件拆成了两级，通过一组新创建的 Observable 将初始的对象『铺平』之后通过统一路径分发了下去。而这个『铺平』就是 flatMap() 所谓的 flat。
flatMap() 示意图：
扩展：由于可以在嵌套的 Observable 中添加异步代码， flatMap() 也常用于嵌套的异步操作，例如嵌套的网络请求。示例代码（Retrofit + RxJava）：
networkClient.token() // 返回 Observable<String>，在订阅时请求 token，并在响应后发送 token
.flatMap(new Func1<String, Observable<Messages>>() {
@Override
public Observable<Messages> call(String token) {
// 返回 Observable<Messages>，在订阅时请求消息列表，并在响应后发送请求到的消息列表
return networkClient.messages();
}
})
.subscribe(new Action1<Messages>() {
@Override
public void call(Messages messages) {
// 处理显示消息列表
showMessages(messages);
}
});
传统的嵌套请求需要使用嵌套的 Callback 来实现。而通过 flatMap() ，可以把嵌套的请求写在一条链中，从而保持程序逻辑的清晰。
此外， RxJava 还提供很多便捷的方法来实现事件序列的变换，这里就不一一举例了。
2) 变换的原理：lift()
这些变换虽然功能各有不同，但实质上都是针对事件序列的处理和再发送。而在 RxJava 的内部，它们是基于同一个基础的变换方法：lift(Operator)。首先看一下 lift() 的内部实现（仅核心代码）：
// 注意：这不是 lift() 的源码，而是将源码中与性能、兼容性、扩展性有关的代码剔除后的核心代码。
// 如果需要看源码，可以去 RxJava 的 GitHub 仓库下载。
public <R> Observable<R> lift(Operator<? extends R, ? super T> operator) {
return Observable.create(new OnSubscribe<R>() {
@Override
public void call(Subscriber subscriber) {
Subscriber newSubscriber = operator.call(subscriber);
newSubscriber.onStart();
onSubscribe.call(newSubscriber);
}
});
}
这段代码很有意思：它生成了一个新的 Observable 并返回，而且创建新 Observable 所用的参数 OnSubscribe 的回调方法 call() 中的实现竟然看起来和前面讲过的 Observable.subscribe() 一样！然而它们并不一样哟~不一样的地方关键就在于第二行onSubscribe.call(subscriber) 中的 onSubscribe 所指代的对象不同（高能预警：接下来的几句话可能会导致身体的严重不适）——
subscribe() 中这句话的 onSubscribe 指的是 Observable 中的 onSubscribe 对象，这个没有问题，但是 lift() 之后的情况就复杂了点。- 当含有
lift() 时：
1.lift() 创建了一个 Observable 后，加上之前的原始 Observable，已经有两个 Observable 了；
2.而同样地，新 Observable 里的新 OnSubscribe 加上之前的原始 Observable 中的原始 OnSubscribe，也就有了两个 OnSubscribe；
3.当用户调用经过 lift() 后的 Observable 的 subscribe() 的时候，使用的是 lift() 所返回的新的 Observable ，于是它所触发的onSubscribe.call(subscriber)，也是用的新 Observable 中的新 OnSubscribe，即在 lift() 中生成的那个 OnSubscribe；
4.而这个新 OnSubscribe 的 call() 方法中的 onSubscribe ，就是指的原始 Observable 中的原始 OnSubscribe ，在这个 call() 方法里，新 OnSubscribe 利用 operator.call(subscriber) 生成了一个新的 Subscriber（Operator 就是在这里，通过自己的 call() 方法将新 Subscriber 和原始 Subscriber 进行关联，并插入自己的『变换』代码以实现变换），然后利用这个新 Subscriber 向原始Observable 进行订阅。
这样就实现了 lift() 过程，有点像一种代理机制，通过事件拦截和处理实现事件序列的变换。
精简掉细节的话，也可以这么说：在 Observable 执行了 lift(Operator) 方法之后，会返回一个新的 Observable，这个新的 Observable会像一个代理一样，负责接收原始的 Observable 发出的事件，并在处理后发送给 Subscriber。
如果你更喜欢具象思维，可以看图：
或者可以看动图：
两次和多次的 lift() 同理，如下图：
举一个具体的 Operator 的实现。下面这是一个将事件中的 Integer 对象转换成 String 的例子，仅供参考：
observable.lift(new Observable.Operator<String, Integer>() {
@Override
public Subscriber<? super Integer> call(final Subscriber<? super String> subscriber) {
// 将事件序列中的 Integer 对象转换为 String 对象
return new Subscriber<Integer>() {
@Override
public void onNext(Integer integer) {
subscriber.onNext("" + integer);
}
@Override
public void onCompleted() {
subscriber.onCompleted();
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
subscriber.onError(e);
}
};
}
});
讲述 lift() 的原理只是为了让你更好地了解 RxJava ，从而可以更好地使用它。然而不管你是否理解了 lift() 的原理，RxJava 都不建议开发者自定义 Operator 来直接使用 lift()，而是建议尽量使用已有的 lift() 包装方法（如 map() flatMap() 等）进行组合来实现需求，因为直接使用 lift() 非常容易发生一些难以发现的错误。
3) compose: 对 Observable 整体的变换
除了 lift() 之外， Observable 还有一个变换方法叫做 compose(Transformer)。它和 lift() 的区别在于， lift() 是针对事件项和事件序列的，而 compose() 是针对 Observable 自身进行变换。举个例子，假设在程序中有多个 Observable ，并且他们都需要应用一组相同的 lift() 变换。你可以这么写：
observable1
.lift1()
.lift2()
.lift3()
.lift4()
.subscribe(subscriber1);
observable2
.lift1()
.lift2()
.lift3()
.lift4()
.subscribe(subscriber2);
observable3
.lift1()
.lift2()
.lift3()
.lift4()
.subscribe(subscriber3);
observable4
.lift1()
.lift2()
.lift3()
.lift4()
.subscribe(subscriber1);
你觉得这样太不软件工程了，于是你改成了这样：private Observable liftAll(Observable observable) {
return observable
.lift1()
.lift2()
.lift3()
.lift4();
}
...
liftAll(observable1).subscribe(subscriber1);
liftAll(observable2).subscribe(subscriber2);
liftAll(observable3).subscribe(subscriber3);
liftAll(observable4).subscribe(subscriber4);
可读性、可维护性都提高了。可是 Observable 被一个方法包起来，这种方式对于 Observale 的灵活性似乎还是增添了那么点限制。怎么办？这个时候，就应该用 compose() 来解决了：public class LiftAllTransformer implements Observable.Transformer<Integer, String> {
@Override
public Observable<String> call(Observable<Integer> observable) {
return observable
.lift1()
.lift2()
.lift3()
.lift4();
}
}
...
Transformer liftAll = new LiftAllTransformer();
observable1.compose(liftAll).subscribe(subscriber1);
observable2.compose(liftAll).subscribe(subscriber2);
observable3.compose(liftAll).subscribe(subscriber3);
observable4.compose(liftAll).subscribe(subscriber4);
像上面这样，使用 compose() 方法，Observable 可以利用传入的 Transformer 对象的 call 方法直接对自身进行处理，也就不必被包在方法的里面了。
compose() 的原理比较简单，不附图喽。
5. 线程控制：Scheduler (二)
除了灵活的变换，RxJava 另一个牛逼的地方，就是线程的自由控制。
1) Scheduler 的 API (二)
前面讲到了，可以利用 subscribeOn() 结合 observeOn() 来实现线程控制，让事件的产生和消费发生在不同的线程。可是在了解了map() flatMap() 等变换方法后，有些好事的（其实就是当初刚接触 RxJava 时的我）就问了：能不能多切换几次线程？
答案是：能。因为 observeOn() 指定的是 Subscriber 的线程，而这个 Subscriber 并不是（严格说应该为『不一定是』，但这里不妨理解为『不是』）subscribe() 参数中的 Subscriber ，而是 observeOn() 执行时的当前 Observable 所对应的 Subscriber ，即它的直接下级 Subscriber 。换句话说，observeOn() 指定的是它之后的操作所在的线程。因此如果有多次切换线程的需求，只要在每个想要切换线程的位置调用一次 observeOn() 即可。上代码：
Observable.just(1, 2, 3, 4) // IO 线程，由 subscribeOn() 指定
.subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(Schedulers.newThread())
.map(mapOperator) // 新线程，由 observeOn() 指定
.observeOn(Schedulers.io())
.map(mapOperator2) // IO 线程，由 observeOn() 指定
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread)
.subscribe(subscriber); // Android 主线程，由 observeOn() 指定
如上，通过 observeOn() 的多次调用，程序实现了线程的多次切换。
不过，不同于 observeOn() ， subscribeOn() 的位置放在哪里都可以，但它是只能调用一次的。
又有好事的（其实还是当初的我）问了：如果我非要调用多次 subscribeOn() 呢？会有什么效果？
这个问题先放着，我们还是从 RxJava 线程控制的原理说起吧。
2) Scheduler 的原理（二）
其实， subscribeOn() 和 observeOn() 的内部实现，也是用的 lift()。具体看图（不同颜色的箭头表示不同的线程）：
subscribeOn() 原理图：
observeOn() 原理图：
从图中可以看出，subscribeOn() 和 observeOn() 都做了线程切换的工作（图中的 "schedule..." 部位）。不同的是， subscribeOn() 的线程切换发生在 OnSubscribe 中，即在它通知上一级 OnSubscribe 时，这时事件还没有开始发送，因此 subscribeOn() 的线程控制可以从事件发出的开端就造成影响；而 observeOn() 的线程切换则发生在它内建的 Subscriber 中，即发生在它即将给下一级 Subscriber 发送事件时，因此 observeOn() 控制的是它后面的线程。
最后，我用一张图来解释当多个 subscribeOn() 和 observeOn() 混合使用时，线程调度是怎么发生的（由于图中对象较多，相对于上面的图对结构做了一些简化调整）：
图中共有 5 处含有对事件的操作。由图中可以看出，①和②两处受第一个 subscribeOn() 影响，运行在红色线程；③和④处受第一个observeOn() 的影响，运行在绿色线程；⑤处受第二个 onserveOn() 影响，运行在紫色线程；而第二个 subscribeOn() ，由于在通知过程中线程就被第一个 subscribeOn() 截断，因此对整个流程并没有任何影响。这里也就回答了前面的问题：当使用了多个 subscribeOn()的时候，只有第一个 subscribeOn() 起作用。
3) 延伸：doOnSubscribe()
然而，虽然超过一个的 subscribeOn() 对事件处理的流程没有影响，但在流程之前却是可以利用的。
在前面讲 Subscriber 的时候，提到过 Subscriber 的 onStart() 可以用作流程开始前的初始化。然而 onStart() 由于在 subscribe() 发生时就被调用了，因此不能指定线程，而是只能执行在 subscribe() 被调用时的线程。这就导致如果 onStart() 中含有对线程有要求的代码（例如在界面上显示一个 ProgressBar，这必须在主线程执行），将会有线程非法的风险，因为有时你无法预测 subscribe() 将会在什么线程执行。
而与 Subscriber.onStart() 相对应的，有一个方法 Observable.doOnSubscribe() 。它和 Subscriber.onStart() 同样是在 subscribe()调用后而且在事件发送前执行，但区别在于它可以指定线程。默认情况下， doOnSubscribe() 执行在 subscribe() 发生的线程；而如果在 doOnSubscribe() 之后有 subscribeOn() 的话，它将执行在离它最近的 subscribeOn() 所指定的线程。
示例代码：
Observable.create(onSubscribe)
.subscribeOn(Schedulers.io())
.doOnSubscribe(new Action0() {
@Override
public void call() {
progressBar.setVisibility(View.VISIBLE); // 需要在主线程执行
}
})
.subscribeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) // 指定主线程
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(subscriber);
如上，在 doOnSubscribe()的后面跟一个 subscribeOn() ，就能指定准备工作的线程了。
RxJava 的适用场景和使用方式
1. 与 Retrofit 的结合
Retrofit 是 Square 的一个著名的网络请求库。没有用过 Retrofit 的可以选择跳过这一小节也没关系，我举的每种场景都只是个例子，而且例子之间并无前后关联，只是个抛砖引玉的作用，所以你跳过这里看别的场景也可以的。
Retrofit 除了提供了传统的 Callback 形式的 API，还有 RxJava 版本的 Observable 形式 API。下面我用对比的方式来介绍 Retrofit 的 RxJava 版 API 和传统版本的区别。
以获取一个 User 对象的接口作为例子。使用Retrofit 的传统 API，你可以用这样的方式来定义请求：
@GET("/user")
public void getUser(@Query("userId") String userId, Callback<User> callback);
在程序的构建过程中， Retrofit 会把自动把方法实现并生成代码，然后开发者就可以利用下面的方法来获取特定用户并处理响应：getUser(userId, new Callback<User>() {
@Override
public void success(User user) {
userView.setUser(user);
}
@Override
public void failure(RetrofitError error) {
// Error handling
...
}
};
而使用 RxJava 形式的 API，定义同样的请求是这样的：@GET("/user")
public Observable<User> getUser(@Query("userId") String userId);
使用的时候是这样的：getUser(userId)
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(new Observer<User>() {
@Override
public void onNext(User user) {
userView.setUser(user);
}
@Override
public void onCompleted() {
}
@Override
public void onError(Throwable error) {
// Error handling
...
}
});
看到区别了吗？
当 RxJava 形式的时候，Retrofit 把请求封装进 Observable ，在请求结束后调用 onNext() 或在请求失败后调用 onError()。
对比来看， Callback 形式和 Observable 形式长得不太一样，但本质都差不多，而且在细节上 Observable 形式似乎还比 Callback 形式要差点。那 Retrofit 为什么还要提供 RxJava 的支持呢？
因为它好用啊！从这个例子看不出来是因为这只是最简单的情况。而一旦情景复杂起来， Callback 形式马上就会开始让人头疼。比如：
假设这么一种情况：你的程序取到的 User 并不应该直接显示，而是需要先与数据库中的数据进行比对和修正后再显示。使用 Callback方式大概可以这么写：
getUser(userId, new Callback<User>() {
@Override
public void success(User user) {
processUser(user); // 尝试修正 User 数据
userView.setUser(user);
}
@Override
public void failure(RetrofitError error) {
// Error handling
...
}
};
有问题吗？
很简便，但不要这样做。为什么？因为这样做会影响性能。数据库的操作很重，一次读写操作花费 10~20ms 是很常见的，这样的耗时很容易造成界面的卡顿。所以通常情况下，如果可以的话一定要避免在主线程中处理数据库。所以为了提升性能，这段代码可以优化一下：
getUser(userId, new Callback<User>() {
@Override
public void success(User user) {
new Thread() {
@Override
public void run() {
processUser(user); // 尝试修正 User 数据
runOnUiThread(new Runnable() { // 切回 UI 线程
@Override
public void run() {
userView.setUser(user);
}
});
}).start();
}
@Override
public void failure(RetrofitError error) {
// Error handling
...
}
};
性能问题解决，但……这代码实在是太乱了，迷之缩进啊！杂乱的代码往往不仅仅是美观问题，因为代码越乱往往就越难读懂，而如果项目中充斥着杂乱的代码，无疑会降低代码的可读性，造成团队开发效率的降低和出错率的升高。
这时候，如果用 RxJava 的形式，就好办多了。 RxJava 形式的代码是这样的：
getUser(userId)
.doOnNext(new Action1<User>() {
@Override
public void call(User user) {
processUser(user);
})
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(new Observer<User>() {
@Override
public void onNext(User user) {
userView.setUser(user);
}
@Override
public void onCompleted() {
}
@Override
public void onError(Throwable error) {
// Error handling
...
}
});
后台代码和前台代码全都写在一条链中，明显清晰了很多。
再举一个例子：假设 /user 接口并不能直接访问，而需要填入一个在线获取的 token ，代码应该怎么写？
Callback 方式，可以使用嵌套的 Callback：
@GET("/token")
public void getToken(Callback<String> callback);
@GET("/user")
public void getUser(@Query("token") String token, @Query("userId") String userId, Callback<User> callback);
...
getToken(new Callback<String>() {
@Override
public void success(String token) {
getUser(userId, new Callback<User>() {
@Override
public void success(User user) {
userView.setUser(user);
}
@Override
public void failure(RetrofitError error) {
// Error handling
...
}
};
}
@Override
public void failure(RetrofitError error) {
// Error handling
...
}
});
倒是没有什么性能问题，可是迷之缩进毁一生，你懂我也懂，做过大项目的人应该更懂。
而使用 RxJava 的话，代码是这样的：
@GET("/token")
public Observable<String> getToken();
@GET("/user")
public Observable<User> getUser(@Query("token") String token, @Query("userId") String userId);
...
getToken()
.flatMap(new Func1<String, Observable<User>>() {
@Override
public Observable<User> onNext(String token) {
return getUser(token, userId);
})
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(new Observer<User>() {
@Override
public void onNext(User user) {
userView.setUser(user);
}
@Override
public void onCompleted() {
}
@Override
public void onError(Throwable error) {
// Error handling
...
}
});
用一个 flatMap() 就搞定了逻辑，依然是一条链。看着就很爽，是吧？
好，Retrofit 部分就到这里。
2. RxBinding
RxBinding 是 Jake Wharton 的一个开源库，它提供了一套在 Android 平台上的基于 RxJava 的 Binding API。所谓 Binding，就是类似设置OnClickListener 、设置 TextWatcher 这样的注册绑定对象的 API。
举个设置点击监听的例子。使用 RxBinding ，可以把事件监听用这样的方法来设置：
Button button = ...;
RxView.clickEvents(button) // 以 Observable 形式来反馈点击事件
.subscribe(new Action1<ViewClickEvent>() {
@Override
public void call(ViewClickEvent event) {
// Click handling
}
});
看起来除了形式变了没什么区别，实质上也是这样。甚至如果你看一下它的源码，你会发现它连实现都没什么惊喜：它的内部是直接用一个包裹着的 setOnClickListener() 来实现的。然而，仅仅这一个形式的改变，却恰好就是 RxBinding 的目的：扩展性。通过 RxBinding把点击监听转换成 Observable 之后，就有了对它进行扩展的可能。扩展的方式有很多，根据需求而定。一个例子是前面提到过的throttleFirst() ，用于去抖动，也就是消除手抖导致的快速连环点击：RxView.clickEvents(button)
.throttleFirst(500, TimeUnit.MILLISECONDS)
.subscribe(clickAction);
如果想对 RxBinding 有更多了解，可以去它的 GitHub 项目 下面看看。
3. 各种异步操作
前面举的 Retrofit 和 RxBinding 的例子，是两个可以提供现成的 Observable 的库。而如果你有某些异步操作无法用这些库来自动生成Observable，也完全可以自己写。例如数据库的读写、大图片的载入、文件压缩/解压等各种需要放在后台工作的耗时操作，都可以用 RxJava 来实现，有了之前几章的例子，这里应该不用再举例了。
4. RxBus
RxBus 名字看起来像一个库，但它并不是一个库，而是一种模式，它的思想是使用 RxJava 来实现了 EventBus ，而让你不再需要使用Otto 或者 GreenRobot 的 EventBus。至于什么是 RxBus，可以看这篇文章。顺便说一句，Flipboard 已经用 RxBus 替换掉了 Otto ，目前为止没有不良反应。
最后
对于 Android 开发者来说， RxJava 是一个很难上手的库，因为它对于 Android 开发者来说有太多陌生的概念了。可是它真的很牛逼。因此，我写了这篇《给 Android 开发者的 RxJava 详解》，希望能给始终搞不明白什么是 RxJava 的人一些入门的指引，或者能让正在使用 RxJava 但仍然心存疑惑的人看到一些更深入的解析。无论如何，只要能给各位同为 Android 工程师的你们提供一些帮助，这篇文章的目的就达到了。
再次感谢对这篇文章的产出提供支持的各位：
技术支持：流火枫林
内测读者：代码家、鲍永章、drakeet、马琳、有时放纵、程序亦非猿、大头鬼、XZoomEye、席德雨、TCahead、Tiiime、Ailurus、宅学长、妖孽、大大大大大臣哥、NicodeLee
赞助方：周伯通招聘 是他们让我的文章能够以不那么丑陋的样子出现在大家面前。
关于作者
朱凯（扔物线），Flipboard 北京 Android 工程师。
微博：扔物线
GitHub：rengwuxian
为什么写这个？
与两三年前的境况不同，中国现在已经不缺初级 Android 工程师，但中级和高级工程师严重供不应求。因此我决定从今天开始不定期地发布我的技术分享，只希望能够和大家共同提升，通过我们的成长来解决一点点国内互联网公司人才稀缺的困境，也提升各位技术党的收入。所以，不仅要写这篇，我还会写更多。至于内容的定位，我计划只定位真正的干货，一些边边角角的小技巧和炫酷的黑科技应该都不会写，总之希望每篇文章都能帮读者提升真正的实力。另外，为了保证文章质量，今后的每篇文章我也都会像这篇一样，邀请一批内测读者来预先审核文章，提提意见挑挑毛病发发红包，如果你有兴趣，赶紧来扫码加群啦！
- 作者：扔物线
- 发布时间：2015-10-02 05:27
- 更新时间：2015-10-11 13:37
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