这一系列文章本来我发表在简书。最近开始转移到掘金。以后也会在掘金发表（慢慢抛弃简书了应该，掘金的技术环境确实比简书好些）。
上篇简单讲到了一些关于Event/Rx bus的优缺点。并且提到了如何“正确”使用RxJava，而不是使用RxBus来自己重新发明轮子。
其中也讲到了一个简单使用 create() 方法来进行封装Observable。但也留下了许多坑，比如内存泄漏，不能Multicast(多个Subscriber订阅同一个Observable) 等问题。所以这篇，我们接着通过这个例子，来具体了解下，如何封装Observable。
1. Observable提供的静态方法都做了什么？
首先我们来简单看一下Observable的静态方法，just/from/create都怎么为你提供Observable。
我们先看just:
public static <T> Observable<T> just(T item) {
ObjectHelper.requireNonNull(item, "The item is null");
return RxJavaPlugins.onAssembly(new ObservableJust<T>(item));
}我们暂时不需要纠结 RxJavaPlugins.onAssembly() 这个方法。比较重要的是 just(T item) 方法会为你提供一个 ObservableJust(item) 的实例，而这个 ObservableJust 类，就是一个RxJava内部的实现类。
在 RxJava 2.x 中 Observable 是一个抽象类,只有一个抽象方法，subscribeActual(Observer observer);（但是Observable的源码足足有13518行！！！）
public abstract class Observable<T> implements ObservableSource<T>{
//implemented methods
protected abstract void subscribeActual(Observer<? super T> observer);
//other implements/operators
}那么ObservableJust这个类究竟什么样呢？
public final class ObservableJust<T> extends Observable<T> implements ScalarCallable<T> {
private final T value;
public ObservableJust(final T value) {
this.value = value;
}
@Override
protected void subscribeActual(Observer<? super T> s) {
ScalarDisposable<T> sd = new ScalarDisposable<T>(s, value);
s.onSubscribe(sd);
sd.run();
}
@Override
public T call() {
return value;
}
}我们首先看到构造方法里，直接把value赋给了ObservableJust的成员。这也就是为什么Observable.just()里的代码会直接运行，而不是像create()方法，有Subscriber时候才能运行（Observable.create的初始化方法在subscribeAcutal里执行）。
再来看看两个item的just(T item1,T item2):
public static <T> Observable<T> just(T item1, T item2) {
ObjectHelper.requireNonNull(item1, "The first item is null");
ObjectHelper.requireNonNull(item2, "The second item is null");
return fromArray(item1, item2);
}诶？怎么画风突变？不是ObservableJust了？其实除了只有一个item的just,其他的just方法也都是调用了这个fromArray。那我们来看看这个fromArray:
public static <T> Observable<T> fromArray(T... items) {
//NullCheck
return RxJavaPlugins.onAssembly(new ObservableFromArray<T>(items));
}前面一些check我们忽略，这里我们发现一些熟悉的身影了ObservableFromArray(items)。又一个Observable的实现类。
public final class ObservableFromArray<T> extends Observable<T> {
final T[] array;
public ObservableFromArray(T[] array) {
this.array = array;
}
@Override
public void subscribeActual(Observer<? super T> s) {
FromArrayDisposable<T> d = new FromArrayDisposable<T>(s, array);
s.onSubscribe(d);
d.run();
}
static final class FromArrayDisposable<T> extends BasicQueueDisposable<T> {
//implements
}
}是不是更熟悉？其实Observable几乎所有的静态方法和操作符都是这样，甚至包括一些著名的RxJava库比如RxBinding,也都是使用这种封装方法。内部实现Observable的subscribeActual()方法。对外只提供静态方法来为你生成Observable。为什么这么做，我们来了解一下subscribeActual()方法。
2. subscribeActual() 究竟是什么？
subscribeActual()其实就是Observable和Observer沟通的桥梁。这个Observer(Subscriber)就是你在Observable.subscribe()方法里写的那个类，或者是Consumer(只处理onNext方法)。
public final void subscribe(Observer<? super T> observer) {
//NullCheck&Apply plugin
subscribeActual(observer);
}我们看到其实这个方法除了Check和Apply就只有这一行subscribeActual(observer)，连接了Observable和Observer。所以我们知道了，subscribeActual()方法里的代码，只有在subscribe()调用后，才回调用。
那么他们是如何链接的呢？其实很简单，根据你的逻辑一句一句的调用observer.onXX()方法就可以了。比如刚才我们看到的ObservableJust:
@Override
public void run() {
if (get() == START && compareAndSet(START, ON_NEXT)) {
observer.onNext(value);
if (get() == ON_NEXT) {
lazySet(ON_COMPLETE);
observer.onComplete();
}
}
}再比如我们的ObservableFromArray:
void run() {
T[] a = array;
int n = a.length;
for (int i = 0; i < n && !isDisposed(); i++) {
T value = a[i];
if (value == null) {
actual.onError(new NullPointerException("The " + i + "th element is null"));
return;
}
actual.onNext(value);
}
if (!isDisposed()) {
actual.onComplete();
}
}复杂点的例子，比如如何封装button的OnClick事件：
@Override protected void subscribeActual(Observer<? super Object> observer) {
if (!checkMainThread(observer)) {
return;
}
Listener listener = new Listener(view, observer);
observer.onSubscribe(listener);
view.setOnClickListener(listener);
}
static final class Listener extends MainThreadDisposable implements OnClickListener {
private final View view;
private final Observer<? super Object> observer;
Listener(View view, Observer<? super Object> observer) {
this.view = view;
this.observer = observer;
}
@Override public void onClick(View v) {
if (!isDisposed()) {
observer.onNext(Notification.INSTANCE);
}
}
@Override protected void onDispose() {
view.setOnClickListener(null);
}
}
}但是细心的同学应该看到了，每个subscribeActual()方法里，都会有 observer.onSubscribe(disposable)这句。那么这句又是做什么的呢？根据Observable Contract,onSubscribe是告知已经准备好接收item。而且通过这个方法将Disposable传回给Subscriber。
Disposable其实就是控制你取消订阅的。他只有两个方法 dispose() 取消订阅，和 isDisposed() 来通知是否已经取消了订阅。
取消订阅时，要根据需求释放资源。
在subscribeActual()里逻辑要严谨，比如onComplete()之后不要有onNext()。需要注意的点很多，所以可能这也就是为什么RxJava推荐用户使用静态方法生成Observable吧。如果有兴趣，可以直接阅读
3 Observable.create()
create()方法是一个历史遗留问题了。由于这个命名，很多人都觉得Observable.create()不就应该是生成Obseravble最先想到的方法吗？ 在 RxJava 1.x 这是错误的，Observable.create()在 1.x 版本几乎饱受诟病。不是他不好，而是他太难操控。 RxJava一定要遵循Observable Contract才会按照预期执行，而使用create()你可以完全无视这个规则。你可以在onComplete之后继续发送onNext事件，下游仍会收到事件。如果在1.x想正确的使用Observable.create()你必须首先了解几乎所有的规则。所以一直以来 RxJava 1.x 版本使用Observable.create是不推荐的。（在新版的RxJava 1.3中，create()方法已经标记@deprecated）
在经历了1.x的失败后，RxJava 2.x 提供了安全的create()方法。他通过ObservableEmitter作为中间人，代替处理。使得即便你在Emitter中没有参照ObservableContract，下游仍会按照预期的进行。
4 关于操作符
我们上文说到的just,from,create等等是生成Observable的操作符，那么如map,filter等等的操作符会有什么区别吗？
我们来看下源码：
map:
public final <R> Observable<R> map(Function<? super T, ? extends R> mapper) {
ObjectHelper.requireNonNull(mapper, "mapper is null");
return RxJavaPlugins.onAssembly(new ObservableMap<T, R>(this, mapper));
}filter:
public final Observable<T> filter(Predicate<? super T> predicate) {
ObjectHelper.requireNonNull(predicate, "predicate is null");
return RxJavaPlugins.onAssembly(new ObservableFilter<T>(this, predicate));
}我们看到，这个区别就是在生成新Observable的时候，会需要两个参数，一个是这个Observable本身，也就是代码中的this,另一个就是需要进行操作的接口实现（当然也有更多参数的比如Schduler等等，大同小异，不再赘述）。而这个Observable本身，也就是我们口中常说的上游。上游下游是根据操作符的来说，对于一个操作符，在这个操作符之前的就是上游，而这个操作符之后的就是下游。
比如我们的map:
public final class ObservableMap<T, U> extends AbstractObservableWithUpstream<T, U> {
@Override
public void subscribeActual(Observer<? super U> t) {
source.subscribe(new MapObserver<T, U>(t, function));
}
}source就是我们的上游。而这个MapObserver就是我们的中间人（其实也算是操作符本身），将数据根据需求，处理后发给下游。
操作符原理非常复杂，map可以说是最简单的了。如果有兴趣我推荐可以看一下publish(selector)等等复杂的操作符。更深入理解操作符。当然，有毅力的同学也可以关注RxJava 主要负责人的系列博客(纯英文，而且很难懂，不是英语难懂，是原理很难懂)。
关于lift
读过扔物线大神文章入门的同学应该对lift有一个了解。RxJava 1.x 几乎所有操作符都是基于lift完成的。但是RxJava 2.x 可以说几乎看不到lift。 目前lift仅仅作为提供自定义操作符的一个接口（虽然更推荐使用简单好用的compose，因为lift需要复写七个抽象方法。）。
最后再说一下几点：
- Flowable:Floawble其实在实现上和Observable类似，区别是Observable同过 Disposable控制取消订阅。而Flowable同过Subscription。其中还需要request()方法控制流量。具体关于这个问题，我推荐这篇文章
总结：
- 我们从源码分析角度来说，RxJava 2.x 也是同过subscribeActual来链接Observable和Observer(Subscriber)。本质上和Listener没什么太大区别。但是，RxJava的确是诸多一线Java/Android开发者的结晶。丰富的操作符，线程调度等等诸多优势。而且保证类型安全。这里再次感谢他们，毕竟我们还是站在他们肩膀上编程
小彩蛋：关于Reactive Streams 和 RxJava
其实 Reactive Programming在Java上的实现不止 RxJava 一个。比较出名的还有Project Reactor和 google 的 agera 等等。 但是综合考虑,无论是性能，扩展性上RxJava在Android平台上是最优秀的。 由于都在JVM上，大家都决定统一接口所以推出 Reactive Streams定义了这一套的几个基本接口：
包括了 ：
//对应RxJava中的Flowable
public interface Publisher<T> {
public void subscribe(Subscriber<? super T> s);
}
//RxJava并没有直接对应，而是各种形式的实现类。
public interface Subscriber<T> {
public void onSubscribe(Subscription s);
public void onNext(T t);
public void onError(Throwable t);
public void onComplete();
}
//同上，RxJava在flowable中直接使用Subscription
public interface Subscription {
public void request(long n);
public void cancel();
}
//Flowable版本的Subject
public interface Processor<T, R> extends Subscriber<T>, Publisher<R> {
}正因为这四个接口的命名关系。本在RxJava 1.x 的Observable改名为Flowable。而RxJava 2.x的 Observable是完全没有backpressure支持。因为起名冲突的原因，将本来的Subscription改为Disposable,Subscriber改为Observer。
