使用Flowable/Observable时，房间@Query生成错误代码 - 腾讯云开发者社区

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封装一个RxCondition，告别if else和switch case

通常而言，Rx如果遇到if条件语句、switch case语句时需要先选择分支条件，然后再进行链式调用。RxCondition产生的目的就是为了在这些情况下也能顺利地使用链式调用。...extends R> orElse)，其中第一个Observable是条件为true时执行的，第二个Observable则是条件为false时执行。...它的subscribeActual()方法是被订阅时真正执行的方法，用来衔接Observable和Observer(Subscriber)。...在这里，subscribeActual()根据condition返回的bool值来判断是使用then还是使用orElse来做Observable。...key从map中取到对应的Observable/Flowable，取不到则使用defaultCase。

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Rx Java 异步编程框架

repeat 操作符在 Observable 源序列完成时重新订阅 Observable 源（参见 DEMO2）。...defer defer操作符会一直等待直到有观察者订阅它，然后它使用Observable工厂方法生成一个Observable。...在某些情况下，等待直到最后一分钟（就是知道订阅发生时）才生成Observable可以确保Observable包含最新的数据。...mergeMap query("Hello, world!")...（map 返回结果集不能直接使用 from/just 再次进行事件分发，一旦转换成对象数组的话，再处理集合/数组的结果时需要利用 for 循环遍历取出，而使用 RxJava 就是为了剔除这样的嵌套结构，

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RxJava2--Flowable与BackPress

转载自：Rxjava2入门教程五：Flowable背压支持——对Flowable最全面而详细的讲解背压介绍当上下游在不同的线程中，通过Observable发射，处理，响应数据流时，如果上游发射数据的速度快于下游接收处理数据的速度...Flowable 大量数据处理需要用Flowable，而小数据则使用Observable即可由于基于Flowable发射的数据流，以及对数据加工处理的各操作符都添加了背压支持，附加了额外的逻辑，其运行效率要比...Observable慢得多。...Flowable的使用下例使用了Flowable来发射事件，大体与Observable类似，只是有几点区别： Flowable发射数据时，使用特有的发射器FlowableEmitter，不同于Observable...在FlowableCreate类中看到，在设置完BackpressureStrategy之后，对应的Strategy会根据映射生成不同Emitter： MISSING ----> MissingEmitter

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Android 中 RxJava 的使用

下面就说一下各块内容发布者对比 Observable/Flowable： Observable不支持背压(backpressure) Flowable是Rxjava2新增加的支持背压(backpressure...如果上游发送数据速度远大于下游接收数据的速度用Observable就会内存溢出 Flowable则会抛弃掉处理不了的数据来防止溢出但是不能就都用Flowable 因为Observable...的性能较高 Single：和Observable，Flowable一样会发送数据，不同的是订阅后只能接受到一次普通Observable可以使用toSingle转换:Observable.just...(observer); 注意上面方法的顺序看上去是发布者订阅了订阅者，之所以这样是因为链式代码的优雅线程（Scheduler）常用的方式是分线程中处理数据，主线程中使用数据生成页面 Observable...都发送时才处理数据 amb/ambArray/ambWith 给定多个Observable，只让第一个发射数据的Observable发射全部数据。

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大佬们，一波RxJava 3.0来袭，请做好准备~

背压是一种流量的控制步骤，在不知道上流还有多少数据的情形下控制内存的使用，表示它们还能处理多少数据。...Schedulers.computation(): 适合运行在密集计算的操作，大多数异步操作符使用该调度器。 Schedulers.io():适合运行I/0和阻塞操作....例如在Android访问网络时，需要将线程切换到子线程。多次指定只有第一次有效。 doOnEach 数据源（Observable）每发送一次数据，就调用一次。...在结合不同数据源时，发射速度快的数据源最新item与较慢的相结合。如下时间线，Observable-1发射速率快，发射了65，Observable-2才发射了C, 那么两者结合就是C5。 ?...retryUntil 作用于Flowable、Observable、Maybe。

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关于RxJava2.0你不知道的事（一）

注意：在RxJava2.0中，旧的Observable也保留了，你还可以像以前那样使用，同时要注意接口的变化。...需要说明的是，RxJava2.0中，Flowable是对Observable的补充（而不是替代），也可以这么说，Flowable是能够支持Backpressure的Observable。...使用Observable的开销低于Flowable。...何时用Flowable 当上游在一段时间发送的数据量过大的时候（这个量我们往往无法预计），此时就要使用Flowable以限制它所产生的量的元素10K +处理。...当你从本地磁盘某个文件或者数据库读取数据时（这个数据量往往也很大），应当使用Flowable，这样下游可以根据需求自己控制一次读取多少数据；以读取数据为主且有阻塞线程的可能时用Flowable，下游可以根据某种条件自己主动读取数据

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RxJava2.0你不知道的事（三）

在RxJava2.0中，有五种观察者模式： Observable/Observer Flowable/Subscriber Single/SingleObserver Completable/CompletableObserver...下面我们重点说说在实际开发中经常会用到的两个模式：Observable/Observer和Flowable/Subscriber。...所以，当我们使用Observable/Observer的时候，我们需要考虑的是，数据量是不是很大(官方给出以1000个事件为分界线，供各位参考)。...根据上面的代码的结果输出中可以看到，当我们调用subscription.request(n)方法的时候，不等onSubscribe()中后面的代码执行，就会立刻执行onNext方法，因此，如果你在onNext方法中使用到需要初始化的类时...拆分成了新的Observable和Flowable，同时其他相关部分也同时进行了拆分。

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RxJava零碎知识摘录（二）

——》个人平时笔记，看到的同学欢迎指正错误，文中多处摘录于各大博主精华、书籍各自的职责：Retrofit 负责请求的数据和请求的结果，使用接口的方式呈现；OkHttp 负责请求的过程；RxJava 负责异步...如果自定义多个Observable使用在concat操作符中，如果要想执行下一个Observable那么前一个Obeservable的发射器必须要执行onComplete方法。...Flowable来实现背压： Observable（上游被观察者）和Observer（下游观察者）—变成—>Flowable（上游被观察者）和Subscriber（下游观察者） Flowable...里默认有一个大小为128的水缸（即队列）, 当上下游工作在不同的线程中时, 上游就会先把事件发送到这个水缸中。...而但上下游处在同一线程，却又没有处理能力时硬要调用e.onNext发射事件就会抛出MissingBackpressureException异常。

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RxJava

我不想说这些乱七八糟的概念了，实际上是我根本说不清，不过观察者模式和回调机制要知道基本使用 @Test public void test01() { Observable.create(new...super Observable, ? extends Observable> f = onObservableAssembly; if (f !...Exceptions.throwIfFatal(ex); emitter.onError(ex); } } } 根据传进来的参数，这里会使用的...#map 这里返回的是FlowableMap，创建FlowableMap时以当前Flowable实例和 map操作符对应的逻辑函数Function 为参数。...即 FlowableMap 持有上一层的Flowable实例 public final Flowable map(Function<? super T, ?

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给初学者的RxJava2.0教程（八）: Flowable缓存

所以这次的运行结果就是: 不知道大家有没有发现, 换了水缸的Flowable和Observable好像是一样的嘛......不错, 这时的Flowable表现出来的特性的确和Observable一模一样, 因此, 如果你像这样单纯的使用Flowable, 同样需要注意OOM的问题, 例如下面这个例子: 按照我们以前学习Observable...可能有朋友也注意到了, 之前使用Observable测试的时候内存增长非常迅速, 几秒钟就OOM, 但这里增长速度却比较缓慢, 可以翻回去看之前的文章中的GIF图进行对比, 这也看出Flowable相比...Observable, 在性能方面有些不足, 毕竟Flowable内部为了实现响应式拉取做了更多的操作, 性能有所丢失也是在所难免, 因此单单只是说因为Flowable是新兴产物就盲目的使用也是不对的,...先来看看Drop: 我们仍然让上游无限循环发送事件, 这次的策略选择了Drop, 同时把Subscription保存起来, 待会我们在外部调用request(128)时, 便可以看到运行的结果.

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Transformer 在RxJava中的使用

由于 RxJava2 将Observable拆分成 Observable 和 Flowable，所以多了一个FlowableTransformer。...Transformer 能够将一个 Observable/Flowable/Single/Completable/Maybe 对象转换成另一个 Observable/Flowable/Single/Completable...跟compose操作符相结合 compose操作于整个数据流中，能够从数据流中得到原始的Observable/Flowable......当创建Observable/Flowable...时，compose操作符会立即执行，而不像其他的操作符需要在onNext()调用后才执行。...对于Flowable切换到主线程的操作，可以这样使用 .compose(RxJavaUtils.flowableToMain()) 2.

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响应式编程的实践

当我们在选择使用响应式编程时，一定要明确它的适用场景，主要包括：处理由用户或其他系统发起的事件，如鼠标点击、键盘按键或者物联网设备等无时无刻都在发射信号的情况处理磁盘或网络等高延迟的IO数据，且保证这些...合理设计Source的粒度在演示Observable或Flowable的API时，我们往往喜欢采用Fluent Interface的方式连续地调用它的operator，形成一个整体的流处理过程。...例如，在加载网页时，默认发起对后端服务的调用并返回需要的用户信息，若建模为流A，其转换如下所示： uri ----> user ----> | --> 同时，有一个鼠标点击事件也会通过随机生成URL发起对后端服务的调用并返回需要的用户信息...例如针对要返回多个数据的流，可以返回Observable或者Flowable；如果确定只返回一个数据，则可以返回Single；倘若不确定，则返回Maybe。...唯一不便的是这些接口没有提供类似Observable那样丰富的operator，但好在Observable与Flowable都提供了fromFuture()方法对其进行转换，因而这样的设计也是可取的。

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八个层面比较 Java 8, RxJava, Reactor

Observable, Flowable, Flux - 和 Stream 相同 2....Observable, Flowable, Flux - 生而重用，专门设计成如此。当存在订阅者时，每一次执行都会从初始点开始完整地执行一边。 4....Observable, Flowable, Flux - 专门设计用以构建异步系统，但默认情况下是同步的。...当调用方法时，线程会一直阻塞，直到有数据到达。 CompletableFuture, Observable, Flowable, Flux - 推模型。...很多 RxJava 1 的使用者用 Observable 来处理不适用回压的事件，或者是使用 Observable 的时候没有配置任何策略，导致了不可预知的异常。

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Android Rxjava ：最简单&全面背压讲解 (Flowable)

通过上述例子可以大概了解背压是如何产生，因此Rxjava2.0版本提供了 Flowable 解决背压问题。本文章就是使用与分析 Flowable 是如何解决背压问题。...---- 4.使用与原理详解 4.1 Flowable 与 Observable 的区别 ?...上图可以很清楚看出二者的区别，其实Flowable 出来以上的区别之外，它其他所有使用与Observable完全一样。...在设置MISSING类型时，可以配合onBackPressure相关操作符使用，也可以到达上述其他类型的处理效果。...4.4.2 request扩展使用 request还可进行扩展使用，当遇到在接收事件时想追加接收数量（如：通信数据通过几次接收，验证准确性的应用场景），可以通过以下方式进行扩展： Flowable.create

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给初学者的RxJava2.0教程（七）: Flowable

作者博客 http://www.jianshu.com/u/c50b715ccaeb 前言上一节里我们学习了只使用Observable如何去解决上下游流速不均衡的问题，之所以学习这个是因为Observable...还是有很多它使用的场景，有些朋友自从听说了Flowable之后就觉得得Flowable解决任何问题，甚至有抛弃Observable这种想法，这是万万不可的，它们都有各自的优势和不足。...在这一节里我们先来学习如何使用Flowable，它东西比较多，也比较繁琐，解释起来也比较麻烦，但我还是尽量用通俗易懂的话来说清楚，毕竟，这是一个通俗易懂的教程。...subscribe(), 我们来看看最基本的用法吧: 这段代码中,分别创建了一个上游Flowable和下游Subscriber, 上下游工作在同一个线程中, 和之前的Observable的使用方式只有一点点的区别...这是因为在Flowable里默认有一个大小为128的水缸, 当上下游工作在不同的线程中时, 上游就会先把事件发送到这个水缸中, 因此, 下游虽然没有调用request, 但是上游在水缸中保存着这些事件,

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RxJava1 升级到 RxJava2 所踩过的坑

新增Flowable RxJava1 中 Observable 不能很好地支持 backpressure ，会抛出MissingBackpressureException。...所以在 RxJava2 中 Observable 不再支持 backpressure ，而使用新增的 Flowable 来支持 backpressure 。...Flowable的用法跟原先的Observable是一样的。 3. ActionN 和 FuncN 改名 ActionN 和 FuncN 遵循Java 8的命名规则。...刚开始不知道，在升级 RxJava2 时发现 org.reactivestreams.subscription 这个类完全没法做原先 rx.Subscription 的事情:( 顺便说下，Disposable...import io.reactivex.Observable; /** * 使用方法: * String s = null; * Optional.ofNullable(s)

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给 Java 和 Android 构建一个简单的响应式Local Cache

我们的 App 使用 Retrofit 作为网络框架，并且大量使用 RxJava，因此我考虑创建一个 RxCache 来缓存一些必要的数据。...type) ; Flowable> load2Flowable(final String key, final Type type); Single使用 Retrofit 和 RxJava 时，可以考虑结合这些策略来缓存数据。...load2Flowable(key, type); Flowable> remote = source .map(new Function...它们都是成熟的 Local Cache，如果不想使用 DefaultMemoryImpl ，完全可以使用 extra 模块成熟的替代方案。

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RxJava 创建操作符

如果可以，尽可能使用 ObservableOnSubscribe。不支持背压。 public static Observable fromPublisher(PublisherFlowable 实现了 Publisher，写了个例子，现在不太清楚。...val flowable = Flowable.create(FlowableOnSubscribe { emitter -> emitter.onNext("abc")...emitter.onNext("def") }, BackpressureStrategy.ERROR) Observable.fromPublisher(flowable).subscribe(object...Observable.defer { // 订阅后才创建这个 Observable，使用了 just，就又调了 Observer 的 onNext Observable.just("hello

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RxJava2.x 五种观察者和操作符简介

RxJava 提供了一系列操作符，可以使用它们来过滤（Filter）、选择（select）、变换（transform）、结合（combine）和组合（compose）多个 Observable，这些操作符让执行和复合变得非常高效...RxJava 使用 3 步走：创建 Observable；创建 Observer；使用 subscribe 进行订阅；因此，这三者缺一不可，只有使用了 subscribe 被观察者才会开始发送数据...1.五种观察者模式描述表类型描述 Observable 能够发射 0或 n 个数据，并以成功或错误事件终止 Flowable 能够发射 0或 n 个数据，并以成功或错误事件终止，支持背压，可以控制数据源发射的速度...2.fromArray 传入一个数组或集合参数，将参数注入到 Flowable 中，仅此而已。...5.do do 操作符可以给 Observable 的生命周期的各个阶段加上一系列的回调监听，当执行到这一阶段时，回调就会被触发。

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RxJava之背压策略

使用介绍五种背压策略源码分析小结 ---- RxJava背压策略简介官方介绍 Backpressure is when in an Flowable processing pipeline,...---- Observable背压导致崩溃的原因我们先使用 Observable看看是什么情况: Observable .create(new ObservableOnSubscribe...通过上面我们知道当传递超过Flowable.bufferSize()的事件过来，只会更新queue中的值为最新的事件，其他啥也没做。那最后一个事件时怎么发出的呢？，继续往下看。...最后一个事件时怎么发出的？...我们介绍了Flowable的使用和五种背压策略的具体实现。

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封装一个RxCondition，告别if else和switch case

Rx Java 异步编程框架

RxJava2--Flowable与BackPress

Android 中 RxJava 的使用

大佬们，一波RxJava 3.0来袭，请做好准备~

关于RxJava2.0你不知道的事（一）

RxJava2.0你不知道的事（三）

RxJava零碎知识摘录（二）

RxJava

给初学者的RxJava2.0教程（八）: Flowable缓存

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Android Rxjava ：最简单&全面背压讲解 (Flowable)

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RxJava 创建操作符

RxJava2.x 五种观察者和操作符简介

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