RxJava 和观察者代码的并行执行

Question

我有以下使用 RxJava Observable api 的代码：

Observable<Info> observable = fileProcessor.processFileObservable(processedFile.getAbsolutePath());
    observable
      .buffer(10000)
      .observeOn(Schedulers.computation())
      .subscribe(recordInfo -> {
        _logger.info("Running stage2 on thread with id : " + Thread.currentThread().getId());
          for(Info info : recordInfo) {
            // some I/O operation logic
         }
      }, 
      exception -> {
      }, 
      () -> {
      });

我的期望是在我指定了计算调度程序后，观察代码即 subscribe() 方法中的代码将并行执行。 相反，代码仍然在单线程上按顺序执行。 如何使用 RxJava api 使代码并行运行。

Answer 1

当涉及到 RxJava 的异步/多线程方面时，它经常被误解。 多线程操作的编码很简单，但理解抽象是另一回事。

关于 RxJava 的一个常见问题是如何实现并行化，或者从一个 Observable 并发地发出多个项目。 当然，这个定义打破了 Observable 契约，该契约规定 onNext() 必须按顺序调用，并且一次不能被多个线程同时调用。

要实现并行性，您需要多个 Observable。

这在单个线程中运行：

Observable<Integer> vals = Observable.range(1,10);

vals.subscribeOn(Schedulers.computation())
          .map(i -> intenseCalculation(i))
          .subscribe(val -> System.out.println("Subscriber received "
                  + val + " on "
                  + Thread.currentThread().getName()));

这在多个线程中运行：

Observable<Integer> vals = Observable.range(1,10);

vals.flatMap(val -> Observable.just(val)
            .subscribeOn(Schedulers.computation())
            .map(i -> intenseCalculation(i))
).subscribe(val -> System.out.println(val));

代码和文字来自这篇博文。

Answer 2

RxJava 2.0.5 引入了并行流和ParallelFlowable ，这使得并行执行更简单、更具声明性。

你不再需要创建Observable / Flowable内flatMap ，您也可以叫parallel()上的Flowable并返回ParallelFlowable 。

它不像常规Flowable那样功能丰富，因为并发会引发 Rx 合约的许多问题，但是您有基本的map() 、 filter()等等，在大多数情况下应该足够了。

因此，而不是来自@LordRaydenMK 的这个流程回答：

Observable<Integer> vals = Observable.range(1,10);

vals.flatMap(val -> Observable.just(val)
        .subscribeOn(Schedulers.computation())
        .map(i -> intenseCalculation(i))
    ).subscribe(val -> System.out.println(val));

现在你可以这样做：

Flowable<Integer> vals = Flowable.range(1, 10);

vals.parallel()
        .runOn(Schedulers.computation())
        .map(i -> intenseCalculation(i))
        .sequential()
        .subscribe(val -> System.out.println(val));

Answer 3

为此，您必须指定subscribeOn(Schedulers.computation())而不是observeOn(Schedulers.computation()) 。 在subscribeOn您声明要在哪个线程中发出您的值。 在observeOn您声明要在哪个线程中处理并观察它们。

Answer 4

使用flatMap并指定订阅Schedulers.computation()将实现并发。

这是一个使用Callable的更实际的例子，从输出中，我们可以看到完成所有任务大约需要 2000 毫秒。

static class MyCallable implements Callable<Integer> {

    private static final Object CALLABLE_COUNT_LOCK = new Object();
    private static int callableCount;

    @Override
    public Integer call() throws Exception {
        Thread.sleep(2000);
        synchronized (CALLABLE_COUNT_LOCK) {
            return callableCount++;
        }
    }

    public static int getCallableCount() {
        synchronized (CALLABLE_COUNT_LOCK) {
            return callableCount;
        }
    }
}

private static void runMyCallableConcurrentlyWithRxJava() {
    long startTimeMillis = System.currentTimeMillis();

    final Semaphore semaphore = new Semaphore(1);
    try {
        semaphore.acquire();
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }
    Observable.just(new MyCallable(), new MyCallable(), new MyCallable(), new MyCallable())
            .flatMap(new Function<MyCallable, ObservableSource<?>>() {
                @Override
                public ObservableSource<?> apply(@NonNull MyCallable myCallable) throws Exception {
                    return Observable.fromCallable(myCallable).subscribeOn(Schedulers.computation());
                }
            })
            .subscribeOn(Schedulers.computation())
            .subscribe(new Observer<Object>() {
                @Override
                public void onSubscribe(@NonNull Disposable d) {

                }

                @Override
                public void onNext(@NonNull Object o) {
                    System.out.println("onNext " + o);
                }

                @Override
                public void onError(@NonNull Throwable e) {

                }

                @Override
                public void onComplete() {
                    if (MyCallable.getCallableCount() >= 4) {
                        semaphore.release();
                    }
                }
            });


    try {
        semaphore.acquire();
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    } finally {
        semaphore.release();
    }
    System.out.println("durationMillis " + (System.currentTimeMillis()-startTimeMillis));
}

Answer 5

这仍然以相同的顺序出现。 即使在新线程上

    Observable<Integer> ob3 = Observable.range(1, 5);

    ob3.flatMap(new Func1<Integer, Observable<Integer>>() {

        @Override
        public Observable<Integer> call(Integer pArg0) {

            return Observable.just(pArg0);
        }

    }).subscribeOn(Schedulers.newThread()).map(new Func1<Integer, Integer>() {

        @Override
        public Integer call(Integer pArg0) {

            try {
                Thread.sleep(1000 - (pArg0 * 100));
                System.out.println(pArg0 + "  ccc   " + Thread.currentThread().getName());
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }

            return pArg0;
        }

    }).subscribe();

输出

1 ccc RxNewThreadScheduler-1

2 ccc RxNewThreadScheduler-1

3 ccc RxNewThreadScheduler-1

4 ccc RxNewThreadScheduler-1

5 ccc RxNewThreadScheduler-1