不講 rxjava 和 retrofit 而是直接上手 2 了，因爲 2 封裝的更好用的更多。
1. 觀察者模式
常見的 button 點擊事件爲例，button 是被觀察者，listener 是觀察者，setOnClickListener 過程是訂閱，有了訂閱關係後在 button 被點擊的時候，監聽者 listener 就可以響應事件。
這裏的button.setOnClickListener(listener)看上去意思是被觀察者訂閱了觀察者（雜誌訂閱了讀者），邏輯上不符合日常生活習慣。其實這是設計模式的習慣，不必糾結，習慣了這種模式就利於理解觀察者模式了。
2. RxJava 中的觀察者模式
-
Observable：被觀察者（ble 結尾的單詞一般表示 可...的，可觀察的） -
Observer：觀察者（er 結尾的單詞一般表示 ...者，...人） -
subscribe：訂閱
首先創建 Observable 和 Observer，然後 observable.subscribe(observer)，這樣 Observable 發出的事件就會被 Observer 響應。一般我們不手動創建 Observable，而是由 Retrofit 返回給我們，我們拿到 Observable 之後只需關心如何操作 Observer 中的數據即可。
不過爲了由淺入深的演示，還是手動創建 Observable 來講解。
2.1 創建 Observable
常見的幾種方式，不常用的不寫了，因爲我覺得這個模塊不是重點。
var observable=Observable.create(ObservableOnSubscribe<String> {...})var observable=Observable.just(...)var observable = Observable.fromIterable(mutableListOf(...))
2.1.1 create()
var observable2=Observable.create(object :ObservableOnSubscribe<String>{
override fun subscribe(emitter: ObservableEmitter<String>) {
emitter.onNext("Hello ")
emitter.onNext("RxJava ")
emitter.onNext("GoodBye ")
emitter.onComplete() }
})ObservableOnSubscribe和ObservableEmitter都是陌生人，這個要是詳細講涉及到源碼分析，東西可就多了（主要是我不熟悉），所以可以理解成 ObservableOnSubscribe 是用來幫助創建 Observable 的，ObservableEmitter 是用來發出事件的（這些事件在觀察者 Observer 中可以響應處理）。
emitter 一次發射了三個事件，然後調用了 onComplete() 這些在下面講觀察者 Observer 時還會提到，一併講解。
2.1.2 just
var observable=Observable.just("Hello","RxJava","GoodBye")這句的效果等同於上面用 create 創建 observable，即 調用 3 次 onNext 後再調 onComplete。
2.1.3 fromIterable
var observable = Observable.fromIterable(mutableListOf("Hello","RxJava","GoodBye"))這句的效果等同於上面用 create 創建 observable，即 調用 3 次 onNext 後再調 onComplete。
2.2 創建 Observer
val observer = object : Observer<String> {
override fun onComplete() {
Log.e("abc", "-----onComplete-----")
}
override fun onSubscribe(d: Disposable) {
Log.e("abc", "-----onSubscribe-----")
}
override fun onNext(t: String) {
Log.e("abc", "-----onNext-----$t")
}
override fun onError(e: Throwable) {
Log.e("abc", "-----onError-----$e")
}
}
//訂閱
observable.subscribe(observer)log 打印情況：
-----onSubscribe-----
-----onNext-----Hello
-----onNext-----RxJava
-----onNext-----GoodBye
-----onComplete-----可以看到，先是建立訂閱關係，然後根據前面 observable 的發射順序來打印 onNext，參數通過 onNext(t: String) 傳進來，最後調用 onComplete，多說一句，在 just 和 fromIterable 的情況下，沒有手動調用 Emitter，但是仍會先調用 onNext，最後調用 onComplete
2.3 Consumer 和 Action
這兩個詞意思分別是消費者（可以理解爲消費被觀察者發射出來的事件）和行爲（可以理解爲響應被觀察者的行爲）。對於 Observer 中的 4 個回調方法，我們未必都能用得到，如果只需要用到其中的一部分，就需要 Consumer 和 Action 上場了。
有參數的onSubscribe、onNext、onError我們用 Consumer 來代替，無參的onComplete用 Action 代替：
2.3.1 subscribe(Consumer<? super T> onNext)
observable.subscribe(object :Consumer<String>{
override fun accept(t: String?) {
Log.e("abc", "-----onNext-----$t")
}
})
//打印
-----onNext-----Hello
-----onNext-----RxJava
-----onNext-----GoodBye說明一下，如果 subscribe 中我們只傳一個對象參數，那隻能是subscribe(Consumer<? super T> onNext)（onNext 方法），不能是 Action 或 Consumer<? super Throwable> onError、Consumer<? super Disposable> onSubscribe
==注意==：Consumer 中的回調方法名稱是 accept，區別於前面的 onNext
2.3.2 subscribe(Consumer<? super T> onNext, Consumer<? super Throwable> onError)
帶有兩個 Consumer 參數，分別負責 onNext 和 onError 的回調。
observable.subscribe(object : Consumer<String> {
override fun accept(t: String?) {
Log.e("abc", "-----onNext-----$t")
}
}, object : Consumer<Throwable> {
override fun accept(t: Throwable?) {
Log.e("abc", "-----onError-----$e")
}
})如果想要一個帶有兩個 Consumer 但是不是這種搭配（比如subscribe(Consumer<? super T> onNext, Consumer<? super Disposable> onSubscribe)），可以嗎？答案是：不行
2.3.3 subscribe(Consumer<? super T> onNext, Consumer<? super Throwable> onError,Action onComplete)
帶有三個參數，分別負責onNext、onError和onComplete的回調。
observable.subscribe(object : Consumer<String> {
override fun accept(t: String?) {
Log.e("abc", "-----onNext-----$t")
}
}, object : Consumer<Throwable> {
override fun accept(t: Throwable?) {
Log.e("abc", "-----onError-----$e")
}
}, object : Action {
override fun run() {
Log.e("abc", "-----onComplete-----")
}
})同樣，三個參數只能有這一種搭配
==注意==：Action 中的回調方法名稱是 run，區別於前面的 onComplete
2.3.4 subscribe(Consumer<? super T> onNext, Consumer<? super Throwable> onError,Action onComplete, Consumer<? super Disposable> onSubscribe)
這種情況和直接 new 出來的 Observer 效果一樣。
observable2.subscribe(object : Consumer<String> {
override fun accept(t: String?) {
Log.e("abc", "-----onNext-----$t")
}
}, object : Consumer<Throwable> {
override fun accept(t: Throwable?) {
Log.e("abc", "-----onError-----$e")
}
}, object : Action {
override fun run() {
Log.e("abc", "-----onComplete-----")
}
},object : Consumer<Disposable>{
override fun accept(t: Disposable?) {
Log.e("abc", "-----onSubscribe-----") }
})3. 變換
在上面的例子中，Observable 發送的都是 String 類型的數據，所以在 Observer 中接收的也都是 String，現實開發中的數據多種多樣，而且有時候 Observable 提供的數據不是我們理想的情況，這種情況下就需要用到轉換操作符。
同樣我們只講常用的：
3.1 map
比如我們想把上游的 Int 類型的數據轉換成 String 可以這樣操作：
Observable.fromIterable(mutableListOf<Int>(1, 3, 5, 7, 8))
.map(object : Function<Int, String> {
override fun apply(t: Int): String {
return "zb$t"
}
})
.subscribe(object : Consumer<String> {
override fun accept(t: String?) {
Log.e("abc","-- $t --")
}
})
//Log日誌
-- zb1 --
-- zb3 --
-- zb5 --
-- zb7 --
-- zb8 --通過map操作符，Int 類型數據，到 Consumer 裏已經成了 String（這裏爲了簡單的只看數據就沒用 Observer 而改用 Consumer，兩者都可以）。這裏面用到了Function，它的第一個泛型是 Observable 中發射的數據類型，第二個泛型是我們想要裝換之後的數據類型，在 Function 的 apply 方法中手動完成數據的轉化。
示意圖：map 把圓的變成了方的。
3.2 flatMap
與 map 相似，不過 flatMap 返回的是一個 Observable，也就是說 Function 的第二個泛型固定了，就是 Observable，這樣說不太好理解，看個例子：
假如現在有多個學生，每個學生有多個科目，每個科目考了多次試，現在要打印所有的分數。單單隻用 map 就不能直接搞定，試試吧
class Course(var name: String, var scores: MutableList<Int>)
class Student(var name: String, var courses: MutableList<Course>)
var stu1Course1 = Course("體育",mutableListOf(80, 81, 82))
var stu1Course2 = Course("美術",mutableListOf(63, 62, 60))
var stu1 = Student("StuA", mutableListOf(stu1Course1, stu1Course2))
var stu2Course1 = Course("音樂",mutableListOf(74, 77, 79))
var stu2Course2 = Course("希臘語",mutableListOf(90, 90, 91))
var stu2 = Student("StuB", mutableListOf(stu2Course1, stu2Course2))
Observable.just(stu1,stu2)
.map(object :Function<Student,MutableList<Course>>{
override fun apply(t: Student): MutableList<Course> {
return t.courses
}
})
.subscribe(object :Consumer<MutableList<Course>>{
override fun accept(t: MutableList<Course>?) {
for (item in t!!){
for (i in item.scores){
Log.e("abc","--->$i")
}
}
}
})
通過兩層 for 循環可以打印，這也是沒辦法的事，因爲在 map 裏面只能拿到 Course 集合。使用 flatMap 的情況是這樣的：
Observable.just(stu1, stu2)
.flatMap(object : Function<Student, ObservableSource<Course>> {
override fun apply(t: Student): ObservableSource<Course> {
return Observable.fromIterable(t.courses)
}
})
.flatMap(object : Function<Course, ObservableSource<Int>> {
override fun apply(t: Course): ObservableSource<Int> {
return Observable.fromIterable(t.scores)
}
})
.subscribe(object : Consumer<Int> {
override fun accept(t: Int?) {
Log.e("abc", "---> $t")
}
})
// log 打印
---> 80
---> 81
---> 82
---> 63
---> 62
---> 60
---> 74
---> 77
---> 79
---> 90
---> 90
---> 91用了兩次 flatMap，鏈式調用比縮進式更清晰。這裏面的 flatMap 返回值類型的是 ObservableSource 並不是我們在前面提到的 Observable，查看 Observable 源碼可以看到，它繼承了 ObservableSource，所以這種多態用法是可以的。
另外在 apply 中返回的Observable.fromIterable(t.courses)這一句不就是我們創建 Observable 的方式嗎？
簡單的說，map 是把 Observable 發射的數據變換一下類型，flatMap 是把數據中集合/數組中的每個元素再次通過 Observable 發射。
示意圖：faltMap 把一系列圓的通過一系列的 Observable 變成了一系列方的。
圖雖然畫的醜，但是我想意思比較明白了。
3.3 filter
filter是過濾的意思，通過判斷是否符合我們想要的邏輯，來決定是否發射事件，只有返回 true 的事件才被髮射，其他的被拋棄。還以上面的例子爲例，假如我們只想看 80 分以上的成績可以這樣過濾：
Observable.just(stu1, stu2)
.flatMap(object : Function<Student, ObservableSource<Course>> {
override fun apply(t: Student): ObservableSource<Course> {
return Observable.fromIterable(t.courses)
}
})
.flatMap(object : Function<Course, ObservableSource<Int>> {
override fun apply(t: Course): ObservableSource<Int> {
return Observable.fromIterable(t.scores)
}
})
.filter(object :Predicate<Int>{
override fun test(t: Int): Boolean {
return t > 80
}
})
.subscribe(object : Consumer<Int> {
override fun accept(t: Int?) {
Log.e("abc", "---> $t")
}
})
// log 打印
---> 81
---> 82
---> 90
---> 90
---> 91注意，filter 裏面不是用 Function 了，而是 Predicate，這個單詞是“基於...”的意思，基於 t > 80，也就是選擇大於 80 分的成績。
4. 結合 Retrofit 使用
前面 3 小節講了很多，都是爲了講清楚 RxJava 的整個工作流程，還沒涉及到線程切換。現實開發中更多的時候 Observable 是通過 Retrofit 返回給我們的。Retrofit 是一個網絡請求框架，它基於 OkHttp3，做了更好的封裝，結合 RxJava 用慣了的話可以大大提到開發效率。還是一樣，我們只看怎麼用，不涉及源碼解讀。
4.1 Retrofit 進行簡單的 Get 請求
implementation 'com.squareup.retrofit2:retrofit:2.6.2'
implementation 'com.squareup.retrofit2:converter-gson:2.6.2'先引入依賴，然後我們請求一個知乎日報的新聞數據(點擊查看數據：https://news-at.zhihu.com/api...：
// ZhEntity
class ZhEntity {
var date: String? = null
var stories: MutableList<StoriesBean>? = null
var top_stories: MutableList<TopStoriesBean>? = null
class StoriesBean {
var image_hue: String? = null
var title: String? = null
var url: String? = null
var hint: String? = null
var ga_prefix: String? = null
var type: Int = 0
var id: Int = 0
var images: MutableList<String>? = null
}
class TopStoriesBean {
var image_hue: String? = null
var hint: String? = null
var url: String? = null
var image: String? = null
var title: String? = null
var ga_prefix: String? = null
var type: Int = 0
var id: Int = 0
}
}// ApiService
import retrofit2.Call
import retrofit2.http.GET
import retrofit2.http.Url
interface ApiService {
@GET("news/latest")
fun getLatestNews(): Call<ZhEntity>
}// 調用
val retrofit = Retrofit.Builder()
.addConverterFactory(GsonConverterFactory.create())
.baseUrl("https://news-at.zhihu.com/api/4/")
.build()
val service: ApiService = retrofit.create(ApiService::class.java)
val call: Call<ZhEntity> = service.getLatestNews()
call.enqueue(object : Callback<ZhEntity> {
override fun onFailure(call: Call<ZhEntity>?, t: Throwable?) {
Log.e("abc", "--> $t")
}
override fun onResponse(call: Call<ZhEntity>?, response: Response<ZhEntity>?) {
Log.e("abc", "-->${Gson().toJson(response?.body())}")
}
})代碼有點多，分別解釋一下，ZhEntity 是實體類，ApiService 是一個接口，裏面用註解的方式定義了一個方法 getLatestNews，@GET表示 Get 請求，由此可以想象肯定有@POST，@GET裏面還有參數，這是請求地址 BaseUrl 後面的子文件夾。
getLatestNews 函數返回類型是 Call，這個是 Retrofit 定義用來請求網絡的。
第三段代碼，現實創建了一個 Retrofit 對象，addConverterFactory(GsonConverterFactory.create())是把接口返回的 json 類型的數據轉換成實體類的類型，這個東西在implementation 'com.squareup.retrofit2:converter-gson:2.6.2'時被引入。
然後是一系列的 Call 調用 qnqueue 操作什麼的，看得出，沒有用 Rxjava 一樣可以完成網絡請求，而且代碼不復雜，好了，本文到此結束。
好吧，我在扯淡。繼續講，有人說不喜歡 url 被截成兩段，可以這樣修改，效果完全相同：
// ApiService
import retrofit2.Call
import retrofit2.http.GET
import retrofit2.http.Url
interface ApiService {
@GET
fun getLatestNews(@Url url:String): Call<ZhEntity>
}// 調用
val retrofit = Retrofit.Builder()
.addConverterFactory(GsonConverterFactory.create())
.baseUrl("https://www.baidu.com")
.build()
val service: ApiService = retrofit.create(ApiService::class.java)
val call: Call<ZhEntity> = service.getLatestNews("https://news-at.zhihu.com/api/4/news/latest")
call.enqueue(object : Callback<ZhEntity> {
override fun onFailure(call: Call<ZhEntity>?, t: Throwable?) {
Log.e("abc", "--> $t")
}
override fun onResponse(call: Call<ZhEntity>?, response: Response<ZhEntity>?) {
Log.e("abc", "-->${Gson().toJson(response?.body())}")
}
})baseUrl 還是要的，不過設置成其他值無所謂了，因爲不會被請求。
4.2 Retrofit 結合 RxJava
囉嗦了這麼多，纔講到這裏。抱歉水平有限，沒辦法用簡單的語言說清複雜的問題。
首先，引入依賴時多加一句對 RxJava 的支持：
implementation 'com.squareup.retrofit2:retrofit:2.6.2'
implementation 'com.squareup.retrofit2:converter-gson:2.6.2'
implementation 'com.squareup.retrofit2:adapter-rxjava2:2.6.2'然後，我們的 getLatestNews 就可以直接返回一個 Observable 了！
import io.reactivex.Observable
import retrofit2.http.GET
interface ApiService {
@GET("news/latest")
fun getLatestNews(): Observable<ZhEntity>
}放心寫，不會報錯，有了 Observable，就好辦了，輕車熟路：
val retrofit = Retrofit.Builder()
.addConverterFactory(GsonConverterFactory.create())
.addCallAdapterFactory(RxJava2CallAdapterFactory.create())
.baseUrl("https://news-at.zhihu.com/api/4/")
.build()
val service: ApiService = retrofit.create(ApiService::class.java)
val observable = service.getLatestNews()
observable.subscribeOn(Schedulers.newThread())
.subscribe(object : Observer<ZhEntity> {
override fun onComplete() {
}
override fun onSubscribe(d: Disposable) {
}
override fun onNext(t: ZhEntity) {
Log.e("abc","-->${Gson().toJson(t)}")
}
override fun onError(e: Throwable) {
Log.e("abc","-->$e")
}
})除了 Observable 來源變了，其他與本文最早講的 RxJava 沒什麼不同。非要說不同，有一點，多了一句subscribeOn(Schedulers.newThread())，下面講講這個。
4.3 線程切換
-
subscribeOn：定義 Observable 發射事件所處的線程 -
observeOn：定義轉換/響應事件所處的線程（map、flatMap、Observer 等），可多次切換
線程切換比較常見，比如 子線程請求網絡數據主線程更新 UI，subscribeOn和observeOn有哪些線程可以選擇？它們又是怎樣使用的？我們先看一個例子：
Thread(object : Runnable {
override fun run() {
Log.e("abc","Thread當前線程：${Thread.currentThread().name}")
observable.subscribeOn(Schedulers.newThread())
.doOnNext(object :Consumer<ZhEntity>{
override fun accept(t: ZhEntity?) {
Log.e("abc","doOnNext當前線程：${Thread.currentThread().name}")
}
})
.observeOn(Schedulers.io())
.flatMap(object :Function<ZhEntity,ObservableSource<ZhEntity.StoriesBean>>{
override fun apply(t: ZhEntity): ObservableSource<ZhEntity.StoriesBean> {
Log.e("abc","flatMap當前線程：${Thread.currentThread().name}")
return Observable.fromIterable(t.stories)
}
})
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(object : Observer<ZhEntity.StoriesBean> {
override fun onComplete() {
}
override fun onSubscribe(d: Disposable) {
Log.e("abc","onSubscribe當前線程：${Thread.currentThread().name}")
}
override fun onNext(t: ZhEntity.StoriesBean) {
Log.e("abc","Observer當前線程：${Thread.currentThread().name}")
Log.e("abc", "-->${Gson().toJson(t)}")
}
override fun onError(e: Throwable) {
Log.e("abc", "-->$e")
}
})
}
}).start()
// log 打印
Thread當前線程：Thread-4
onSubscribe當前線程：Thread-4
doOnNext當前線程：RxNewThreadScheduler-1
flatMap當前線程：RxCachedThreadScheduler-1
Observer當前線程：main
Observer當前線程：main
Observer當前線程：main這裏面只有doOnNext沒講過，現在說說：每發送 onNext() 之前都會先回調這個方法，所以 doOnNext 和 Observable 的 subscribe（發射事件的方法）處於同一個線程。
從這個例子可以看出：
- Observable 和 Observer 建立訂閱關係是在當前線程中（Thread-4）
subscribeOn決定 Observable 發射事件所處的線程（即 Retrofit 請求網絡所在線程）- 第一次
observeOn決定 flatMap 所在的線程（RxCachedThreadScheduler-1）- 再次
observeOn決定 Observer 所在線程（Android 主線程 main）
所以每次調用observeOn就會切換線程，並且決定的是接下來的變換/響應的線程。多說一句，多次設置 subscribeOn，只有第一次生效。
線程可選值：
| 線 程 名 稱 | 說明 | |
|---|---|---|
| Schedulers.immediate() | 默認的 Scheduler,直接在當前線程運行，相當於不指定線程 | |
| Schedulers.newThread() | 啓用新線程，並在新線程執行操作 | |
| Schedulers.io() | I/O 操作（讀寫文件、讀寫數據庫、網絡信息交互等）所使用的 Scheduler。行爲模式和 newThread() 差不多，區別在於 io() 的內部實現是是用一個無數量上限的線程池，可以重用空閒的線程，因此多數情況下 io() 比 newThread() 更有效率。不要把計算工作放在 io() 中，可以避免創建不必要的線程 | |
| Schedulers.computation() | 計算所使用的 Scheduler。這個計算指的是 CPU 密集型計算，即不會被 I/O 等操作限制性能的操作，例如圖形的計算。這個 Scheduler 使用的固定的線程池，大小爲 CPU 核數。不要把 I/O 操作放在 computation() 中，否則 I/O 操作的等待時間會浪費 CPU | |
| AndroidSchedulers.mainThread() | Android 主線程 |