6.1 RxJava1.x线程调度原理分析

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1. 回调线程小例子

在讲线程调度前，首先看这么一段代码，点击一个按钮，开启一个线程，在线程内部执行一个回调，那么打印的结果是多少？

结果如下，反应出一个问题，只要是在子线程中调用的方法，无论回调还是方法本身，都在子线程中执行。

System.out: main:mainSystem.out: onNext:Thread-69327System.out: testCallback:Thread-69327

2. Scheduler调度器

RxJava提供了5种调度器:

• Schedulers. io();
  这个调度器时用于I/O操作。是可以根据需要增长或缩减来自适应的线程池。由于它专用于I/O操作，所以并不是RxJava的默认方法，需要开发者自己正确的使用。重点需要注意的是线程池是无限制的，大量的I/O调度操作将创建许多个线程并占用内存。
• Schedulers.computation();
  这个是计算工作默认的调度器，如事件循环或和回调处理，不要用于IO操作(IO操作请使用Schedulers. io())；默认线程数等于处理器的数量。以下方法默认使用该调度器:buffer()，debounce()，delay()，interval()，timer()，replay()，sample()，skip()，skipLast()，take()，takeLast()，takeLastBuffer()，throttleFirst()，throttleWithTimeout()，window()。
• Schedulers.immediate();
  这个调度器允许你立即在当前线程执行你指定的工作。以下方法默认使用该调度：timeout()，timelnterval()，timestamp()。
• Schedulers.newThread();
  为指定任务启动一个新的线程。
• Schedulers.trampoline();
  当其它排队的任务完成后，在当前线程排队开始执行。以下方法默认使用该调度：repeat()，retry()。
• Schedulers.from();
  使用指定的Executor作为调度器。

如果我们调度器想创建一个异步任务可以使用如下代码，一共就三步：
1. 获取一个线程调度器
2. 创建一个执行线程的worker对象
3. 使用worker去执行一个任务，并返回一个Subscription对象
4. 如果不想执行了，可以用上一步的Subscription可以取消订阅

Scheduler io = Schedulers.io();Scheduler.Worker worker = io.createWorker();Subscription subscription = worker.schedule(new Action0() {    @Override    public void call() {        SystemClock.sleep(3000);        showToast("异步执行");    }});subscription.unsubscribe();

那么Scheduler内部的原理是如何实现的呢？我们来分析源码，为了简单起见，我们先看newThread这个方法的原理。

先看方法内部实现：

简单的通过单利获取了一个静态成员变量newThreadScheduler，那么这个变量的初始化在哪呢？
我们在构造函数中找到了

发现最后创建了一个Scheduler，如何创建的呢？跟进去

简单的传进来一个工厂，创建了一个Scheduler，这个工厂是什么呢？

代码也很简单，其实目的就一个，想实现一个带有前缀名的Thread，并且命名能都自增长，就这么一个简单目的，所以，核心还是 NewThreadScheduler 这个类，我们继续看代码

发现依然没有几行代码，也是简单的创建一个Worker，再跟，终于发现了核心代码，根据我们传递的工厂，创建了一个核心线程池数量为1的线程池，并且赋值为executor

我们知道获取Worker之后就是调用schedule方法，那么这个方法是如何实现的呢？核心代码也就一行，把我们传进去的Action0对象包装成一个ScheduledAction对象，其实也就一个Runnable对象，然后提交到线程池执行，就结束了。

我们一路看下来并没有很困难的地方，其实他就做了一件事，让我们传递进去的对象在指定的环境下执行，这个环境可以是线程池，可以是队列，也可以是什么都不用直接执行等，不同的策略也就衍生了不同的方法。

其余关于Schedulers. io()，Schedulers.computation()，Schedulers.immediate()，Schedulers.trampoline()原理都一样，唯一的区别就是生产线程池的策略不一样，或者不用线程池，使用队列实现。

我们常用的还有个 RxAndroid 中的AndroidSchedulers.mainThread()，其实原理是一样的，把我们传递的Action对象包装成Runnable之后，通过Handler发送到主线程。代码也很简单，我们将在下一篇详细分析RxAndroid的原理。

3. RxJava线程调度

对于RxJava来讲，有以下两个方法来做线程调度：
- observerOn()：指示一个Observable在一个特定的调度器上调用观察者的onNext, onError和onCompleted方法，也就是回调发生的线程
- subscribeOn()：更进一步，它指示Observable将全部的处理过程（包括发射数据和通知）放在特定的调度器上执行。

看起来不太理解意思，我们先看一张图，这里感谢抛物线大大，下图参考他讲解的例子重新制作给 Android 开发者的 RxJava 详解，这张图的每个方法的颜色表示不同的线程，右边是代码，左边是执行顺序，对于这个例子我要知道以下几点注意事项：

1. Observable创建完成后，如果没有调用subcribe方法，是不会有事件发出的，也就是create里面的方法是不会执行的
2. 当开始订阅后事件首先是从最底层一层一层的向上通知的，当事件通知到最顶上的一级后才真正的发出
3. 发送的事件会依次向下传递，直到到达最后的观察者，也就是我们传递的那个observer/subcriber对象

上图解释如下：
1. ①和②受第一个 subscribeOn() 影响，运行在红色线程；
2. ③和④处受第一个 observeOn() 的影响，运行在绿色线程；
3. ⑤处受第二个 onserveOn() 影响，运行在紫色线程；
4. 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。这里也就是说当使用了多个 subscribeOn() 的时候，只有第一个 subscribeOn() 起作用。

这两个方法很神奇，一行代码就切换线程了，是如何做到的呢，我们来分析下。

3.1 subscribeOn

我们先看发起通知的部分，也就是subscribeOn的分析。

进入源码，看到这个方法的实现如下：

create只是简单的创建的一个Observable并返回

那么重点我们是看OperatorSubscribeOn里面的实现如下，可以看出来就是让事件在传递进的调度器中来发射，到这里就解释了为什么subscribeOn影响的是发射数据之前的线程调度操作。

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) {        // 获取传递进来的调度器        final Worker inner = scheduler.createWorker();        // 在这个调度器中执行一个任务        inner.schedule(new Action0() {            @Override            public void call() {                // 这里用一个新的观察者去包装了一下以前的观察者                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();                        }                    }                }                // 订阅新生成的观察者                source.unsafeSubscribe(s);            });        }    }}

3.2 onserveOn

有了前面的分析再看这个，肯定也是一个道理是不，我们进入onserveOn的实现：



我们看到层层调用，最后采用了lift变换，说到底就是个特殊的自定义操作符是吧，有了我们第三部分讲解的自定义操作符的原理，看这个一点不困难，毫无疑问核心逻辑在OperatorObserveOn这个类中。

还需要注意一下的是这里面有个RxRingBuffer.SIZE，我们看源码，如果是安卓平台，大小是16，这个值是背压的缓存区，关于什么是背压，签名第四节也讲的很清楚了，不知道的回去再看看。

那么我们应该可以估摸着，这个onserveOn就是一个实现了背压的，缓存大小区为16的自定义操作符。

那么我我们继续看OperatorObserveOn中的实现，细节在注释里面

public final class OperatorObserveOn<T> implements Observable.Operator<T, T> {    private final Scheduler scheduler;    private final boolean delayError;    private final int bufferSize;    public OperatorObserveOn(Scheduler scheduler, boolean delayError, int bufferSize) {        this.scheduler = scheduler;        this.delayError = delayError;        this.bufferSize = (bufferSize > 0) ? bufferSize : RxRingBuffer.SIZE;    }    @Override    public Subscriber<? super T> call(Subscriber<? super T> child) {        // 我们发现调取器如果是 immediate 或者 trampoline，直接就返回了        if (scheduler instanceof ImmediateScheduler) {            // 避免开销，直接执行            return child;        } else if (scheduler instanceof TrampolineScheduler) {            // 避免开销，直接执行            return child;        } else {            // 这里创建了一个新的内部类，实现了操作符的逻辑            ObserveOnSubscriber<T> parent = new ObserveOnSubscriber<T>(scheduler, child, delayError, bufferSize);            parent.init();            return parent;        }    }  }

我们继续看真正的操作符逻辑，进入ObserveOnSubscriber，以下代码是精简省略了背压相关逻辑后，只有线程调度相关的代码，总结起来就是：
1. 在观察者的 onNext，onError，onCompleted三个方法中分别都去调度线程，并且在onNext中，把数据入队
2. 执行call方法，该方法是一个无线循环去队列中取出数据
3. 根据取出数据的结果来判断该执行传入的目标观察者（也就是child）该执行三个方法中的哪一个，需要注意的是，这个时候执行的call方法已经是被线程调度过了，也就是child的三个方法的也会在调度完成后的线程中执行

这样，通过这么三步就完成了observerOn的线程调度，需要注意的是，我们的代码没有分析背压策略，加入背压分析的话会看起来比较凌乱，如果有兴趣可以自己看源码，observerOn的背压就是观察者先通知生产者发送并缓存最多16条数据，全部执行完成后，再通知生产者继续发送最多16条数据，避免数据来不及处理。

private static final class ObserveOnSubscriber<T> implements Observer<T>, Action0 {    private AtomicLong requested = new AtomicLong();    private AtomicLong counter = new AtomicLong();    private SpscAtomicArrayQueue<T> queue = new SpscAtomicArrayQueue<>(16);    private volatile boolean finished;    private Exception error;    private Scheduler.Worker worker;    private Observer<T> child;    private ObserveOnSubscriber(Scheduler scheduler, Observer<T> observer) {        worker = scheduler.createWorker();        child = observer;        requested.set(Long.MAX_VALUE);    }    @Override    public void onNext(T t) {        queue.offer(t);        schedule();    }    @Override    public void onError(Exception e) {        error = e;        finished = true;        schedule();    }    @Override    public void onCompleted() {        finished = true;        schedule();    }    @Override    public void call() {        long currentEmission = 0;        for (; ; ) {            long requestAmount = requested.get();            while (requestAmount != currentEmission) {                T t = queue.poll();                if (finished) {                    if (error != null) {                        queue.clear();                        child.onError(error);                        return;                    } else if (t == null) {                        child.onCompleted();                        return;                    }                }                if (t == null) break;                child.onNext(t);                currentEmission++;            }        }    }    private void schedule() {        if (counter.getAndIncrement() == 0) {            worker.schedule(this);        }    }}

好到这里，我们的线程调度分析就完成了，其实看起来很神奇的方法，在搞清楚原理后其实也并不是多复杂，总要的是思想，有了思想就能用简单的代码实现神奇的功能。

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