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使用RxJava中遇到的一些”坑“

前言

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大家越用RxJava，越觉得它好用，所以不知不觉地发现代码里到处都是RxJava的身影。然而，RxJava也不是银弹，其中仍然有很多问题需要解决。这里，我简单地总结一下自己遇到的一些“坑”，内容上可能会比较松散。

一、考虑主线程的切换

RxJava中一个常用的使用方法是——在其他线程中做处理，然后切换到UI线程中去更新页面。其中，线程切换就是使用了observeOn()。后台下载文件，前台显示下载进度就可以使用这种方式完成。然而，实践发现这其中有坑。如果文件比较大，而下载包的粒度又比较小，这将导致很多通知积压下来，最终导致错误。

这种错误其实也是可以理解的，毕竟MainLooper是根据Message来工作的，Message过多必然会导致一些问题。当然，这还是比较想当然的想法，最终还是需要到源码中一探究竟。ObserveOn的原理在前面关于RxJava的文章已经有过分析，这里还是简单列一下代码。其中的重点还是OperatorObserveOn的内部类——ObserveOnSubscriber。其重要代码片段如下：

 /** Observe through individual queue per observer. */
 static final class ObserveOnSubscriber extends Subscriber implements Action0 {
  final Subscriber<? super T> child;
  final Scheduler.Worker recursiveScheduler;
  final NotificationLite on;
  final boolean delayError;
  final Queue queue;
  /** The emission threshold that should trigger a replenishing request. */
  final int limit;

  // 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;

  /** Remembers how many elements have been emitted before the requests run out. */
  long emitted;

  // 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, int bufferSize) {
   this.child = child;
   this.recursiveScheduler = scheduler.createWorker();
   this.delayError = delayError;
   this.on = NotificationLite.instance();
   int calculatedSize = (bufferSize > 0) ? bufferSize : RxRingBuffer.SIZE;
   // this formula calculates the 75% of the bufferSize, rounded up to the next integer
   this.limit = calculatedSize - (calculatedSize >> 2);
   if (UnsafeAccess.isUnsafeAvailable()) {
    queue = new SpscArrayQueue(calculatedSize);
   } else {
    queue = new SpscAtomicArrayQueue(calculatedSize);
   }
   // signal that this is an async operator capable of receiving this many
   request(calculatedSize);
  }

  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 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) {
    RxJavaHooks.onError(e);
    return;
   }
   error = e;
   finished = true;
   schedule();
  }

  protected void schedule() {
   if (counter.getAndIncrement() == 0) {
    recursiveScheduler.schedule(this);
   }
  }
 }
关键点就在于这个queue成员，这个队列存放了需要进行发送给下行线程的消息。对于主线程来说，符合其实是比较重的，从消息的生产者和消费者的模式讲，过多过快的消息会导致消息阻塞。甚至，都到不了阻塞的情况，因为queue的大小会有上限，在onNext()方法中的queue.offer()可能会产生异常，这取决于queue的实现方式。但无论如何都不可能无限大，所以无法保证绝对不出异常。
解决这个问题的方法其实也很简单，可以在生产者降低消息的产生频率。也可以在消息处理的时候先不进行线程切换，而是通过判断，在必要的时候进行线程切换，比如使用runOnUIThread() 。
二、RxJava避免内存泄漏
RxJava的响应式机制本质上还是回调实现的，因此内存泄漏也是会出现的。倘若不对Subscription进行管理，内存泄漏会非常严重。对于Subscription，其实有几个比较广泛使用的方法，比如RxLifecycle，以及简单的CompositeSubscription。至于它们的使用方法，其实都非常简单，这里就不赘述了。
说到内存泄漏，就谈点题外话，动画也可能导致内存泄漏。其原因仍然是一些回调函数，这些回调函数实现的View变化的功能，但是在被撤销以后，回调函数没有取消掉，同时View可能持有Context信息，从而导致内存泄漏。最近才发现，LoadToastView这个开源库一直存在内存泄漏，其原因正如上文所说。
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对创新互联的支持。
            
            
                            

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