简单谈谈RxJava和多线程并发

前言

相信对于RxJava,大家应该都很熟悉,他最核心的两个字就是异步,诚然,它对异步的处理非常的出色,但是异步绝对不等于并发,更不等于线程安全,如果把这几个概念搞混了,错误的使用RxJava,是会来带非常多的问题的。

RxJava与并发

首先让我们来看一段RxJava协议的原文:

Observables must issue notifications to observers serially (not in parallel). They may issue these notifications from different threads, but there must be a formal happens-before relationship between the notifications.

如上所述,RxJava对多线程并发其实并没有做非常的多保护,这段话中说,如果多个Observables从多个线程中发射数据,必须要满足happens-before原则。

下面来看一个简单的例子:

final PublishSubject<Integer> subject = PublishSubject.create();

subject.subscribe(new Subscriber<Integer>() {
 @Override
 public void onCompleted() {

 }

 @Override
 public void onError(Throwable e) {

 }

 @Override
 public void onNext(Integer integer) {
  unSafeCount = unSafeCount + integer;
  Log.d("TAG", "onNext: " + unSafeCount);
 }
});

findViewById(R.id.send).setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
 @Override
 public void onClick(View v) {
  final int unit = 1;
  for(int i = 0;i < 10;i++) {
   new Thread(new Runnable() {
    @Override
    public void run() {
     for (int j = 0; j < 1000; j++) {
      subject.onNext(unit);
     }
    }
   }).start();
  }
 }
});

这是一个最典型的多线程问题,从10个线程中发射数据并相加,这样最终得到的答案是小于10000的。虽然使用了RxJava,但是这样的使用对于并发是没有意义的,因为RxJava并没有去处理并发带来的问题。我们可以看下subject的onNext方法的源码,里面很简单,就是调用了对应observer的onNext方法而已。不止是这样,绝大多数的Subject都是线程不安全的,所以当你在使用这样的类的时候(典型场景就是自制的RxBus),如果从多个线程中发射数据,那你就要小心了。

对于这样的问题,有两种解决方案:

第一种就是简单的使用传统的解决方法,比如用AtomicInteger代替int。

第二种则是使用RxJava的解决方案,在这里就是用SerializedSubject去代替Subject:

final PublishSubject<Integer> subject = PublishSubject.create();

subject.subscribe(new Subscriber<Integer>() {
 @Override
 public void onCompleted() {

 }

 @Override
 public void onError(Throwable e) {

 }

 @Override
 public void onNext(Integer integer) {
  unSafeCount = unSafeCount + integer;
  count.addAndGet(integer);

  Log.d("TAG", "onNext: " + count);
 }
});

final SerializedSubject<Integer, Integer> ser = new SerializedSubject<Integer, Integer>(subject);

findViewById(R.id.send).setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
 @Override
 public void onClick(View v) {
  final int unit = 1;

  for(int i = 0;i < 10;i++){
   new Thread(new Runnable() {
    @Override
    public void run() {
     for(int j = 0;j < 1000;j++){
      ser.onNext(unit);
     }
    }
   }).start();
  }
 }
});

可以看一下SerializedSubject的onNext方法做了什么:

@Override
public void onNext(T t) {
 if (terminated) {
  return;
 }
 synchronized (this) {
  if (terminated) {
   return;
  }
  if (emitting) {
   FastList list = queue;
   if (list == null) {
    list = new FastList();
    queue = list;
   }
   list.add(nl.next(t));
   return;
  }
  emitting = true;
 }
 try {
  actual.onNext(t);
 } catch (Throwable e) {
  terminated = true;
  Exceptions.throwOrReport(e, actual, t);
  return;
 }
 for (;;) {
  for (int i = 0; i < MAX_DRAIN_ITERATION; i++) {
   FastList list;
   synchronized (this) {
    list = queue;
    if (list == null) {
     emitting = false;
     return;
    }
    queue = null;
   }
   for (Object o : list.array) {
    if (o == null) {
     break;
    }
    try {
     if (nl.accept(actual, o)) {
      terminated = true;
      return;
     }
    } catch (Throwable e) {
     terminated = true;
     Exceptions.throwIfFatal(e);
     actual.onError(OnErrorThrowable.addValueAsLastCause(e, t));
     return;
    }
   }
  }
 }
}

处理方式很简单,如果有其他线程在发射数据,那就将数据放置到队列中,等待下次发射。这保证了同一时间只会有一个线程调用onNext,onComplete和onError这些方法。

但是这样操作显然是会造成性能的影响的,所以RxJava并不会把所有的操作都打上线程安全的标签。

在这里就要引申出一个问题,那就是使用者对create方法的滥用,其实这个方法不应该被使用者频繁的调用的,因为你必须要小心的处理所有的数据发射,接收的逻辑。相反的,使用已有的操作符能很好的解决这个问题,所以下次大家在遇到问题的时候不要简单的使用create去自己写,而是应该想想有没有现成的操作符可以完成相应的需求。

RxJava中的一些操作符

RxJava中有一些操作符也和多线程并发有关,下面让我来讲一讲merge和concat,以及他们的一些变种操作符。

对于多线程发射数据,有时候我们需要得到的结果也保持和发射时候一样的顺序,这个时候如果我们使用merge这个操作符去结合多个发射源,那么就会产生一定的问题了(例子中做了非常不好的示范——使用了create操作符,请大家不要学习这样的写法,这里单纯是为了求证结果)。

Observable o1 = Observable.create(new Observable.OnSubscribe<Integer>() {
 @Override
 public void call(final Subscriber<? super Integer> subscriber) {
  new Thread(new Runnable() {
   @Override
   public void run() {
    try {
     Thread.sleep(1000);
     subscriber.onNext(1);
     subscriber.onCompleted();
    } catch (InterruptedException e) {
     e.printStackTrace();
    }
   }
  }).start();
 }
});
Observable o2 = Observable.create(new Observable.OnSubscribe<Integer>() {
 @Override
 public void call(Subscriber<? super Integer> subscriber) {
  subscriber.onNext(2);
  subscriber.onCompleted();
 }
});

Observable.merge(o1,o2)
  .subscribe(new Subscriber<Integer>() {
   @Override
   public void onCompleted() {

   }

   @Override
   public void onError(Throwable e) {

   }

   @Override
   public void onNext(Integer i) {
    Log.d("TAG", "onNext: " + i);
   }
  });

对于这样的场景,我们得到的答案将是2,1而不是先得到o1发射的数据,再获取o2的数据。

究其原因,就是因为merge其实就是给什么传什么,也不会去管数据发射的顺序:

@Override
public void onNext(Observable<? extends T> t) {
  if (t == null) {
    return;
  }
  if (t == Observable.empty()) {
    emitEmpty();
  } else
  if (t instanceof ScalarSynchronousObservable) {
    tryEmit(((ScalarSynchronousObservable<? extends T>)t).get());
  } else {
    InnerSubscriber<T> inner = new InnerSubscriber<T>(this, uniqueId++);
    addInner(inner);
    t.unsafeSubscribe(inner);
    emit();
  }
}

可以看到在经过lift操作之后,对应的中间人MergeSubscriber的onNext,没有什么多余的代码,所以在多个Observable从多线程中发射数据的时候,顺序当然不能得到保证。

一个单词说明这个问题:interleaving——交错。merge后的数据源可能是交错的。由于merge有这样数据交错的问题,所以它的变种—flatMap也会有同样的问题。

对于这样的场景,我们可以使用concat操作符来完成:

Concat waits to subscribe to each additional Observable that you pass to it until the previous Observable completes.

根据文档,我们知道concat操作符是一个接一个的处理数据源的数据的。

if (wip.getAndIncrement() != 0) {
  return;
}

final int delayErrorMode = this.delayErrorMode;

for (;;) {
  if (actual.isUnsubscribed()) {
    return;
  }

  if (!active) {
    if (delayErrorMode == BOUNDARY) {
      if (error.get() != null) {
        Throwable ex = ExceptionsUtils.terminate(error);
        if (!ExceptionsUtils.isTerminated(ex)) {
          actual.onError(ex);
        }
        return;
      }
    }

    boolean mainDone = done;
    Object v = queue.poll();
    boolean empty = v == null;

    if (mainDone && empty) {
      Throwable ex = ExceptionsUtils.terminate(error);
      if (ex == null) {
        actual.onCompleted();
      } else
      if (!ExceptionsUtils.isTerminated(ex)) {
        actual.onError(ex);
      }
      return;
    }

    if (!empty) {

      Observable<? extends R> source;

      try {
        source = mapper.call(NotificationLite.<T>instance().getValue(v));
      } catch (Throwable mapperError) {
        Exceptions.throwIfFatal(mapperError);
        drainError(mapperError);
        return;
      }

      if (source == null) {
        drainError(new NullPointerException("The source returned by the mapper was null"));
        return;
      }

      if (source != Observable.empty()) {

        if (source instanceof ScalarSynchronousObservable) {
          ScalarSynchronousObservable<? extends R> scalarSource = (ScalarSynchronousObservable<? extends R>) source;

          active = true;

          arbiter.setProducer(new ConcatMapInnerScalarProducer<T, R>(scalarSource.get(), this));
        } else {
          ConcatMapInnerSubscriber<T, R> innerSubscriber = new ConcatMapInnerSubscriber<T, R>(this);
          inner.set(innerSubscriber);

          if (!innerSubscriber.isUnsubscribed()) {
            active = true;

            source.unsafeSubscribe(innerSubscriber);
          } else {
            return;
          }
        }
        request(1);
      } else {
        request(1);
        continue;
      }
    }
  }
  if (wip.decrementAndGet() == 0) {
    break;
  }
}

通过源码我们可以知道,active字段就保证了如果上一个数据源还没有发射完数据,就会一直在for循环中等待,直到上一个数据源发射完了数据重置了active字段。

对于concat,其实还存在一个问题,那就是多个Observable变成了串行,会大大的增加整个RxJava事件流的处理时间,对于这个场景,我们可以使用concatEager来解决。concatEager的源码就不带大家分析了,有兴趣的同学可以自行查看。

总结

这篇文章比较短,讲的东西也比较浅显,其实就是讨论了一下RxJava中多线程并发的几个问题。最后我想说,RxJava并不是什么高大上的东西,在你的项目引入之前,要考虑一下是否真的有必要这么做。就算真的有场景需要RxJava,也请不要一口气把项目中所有的操作都换成RxJava,一些简单的操作不一定需要使用RxJava的操作符的实现,用了反而降低了代码的可读性,切勿为了使用Rx而使用Rx。

好了,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。

(0)

相关推荐

  • Java 多线程有序执行的几种方法总结

    Java 多线程有序执行的几种方法总结 同事无意间提出了这个问题,亲自实践了两种方法.当然肯定还会有更多更好的方法. 方法一 import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; public class OrderedThread1 { static AtomicInteger count = new AtomicInteger(0); public static void main(String[] args) throws Interrupte

  • java实现多线程之定时器任务

    在Java中Timer是java.util包中的一个工具类,提供了定时器的功能.我们可以创建一个Timer对象,然后调用其schedule方法在某个特定的时间去执行一个特定的任务.并且你可以让其以特定频率一直执行某个任务,这个任务是用TimerTask来描述的,我们只需要将要进行的操作写在TimerTask类的run方法中即可.先附上两个小例子一遍让读者了解什么是定时器.接着再分析其中的一些源码实现. 第一个小例子: package com.zkn.newlearn.thread; import

  • Java编程之多线程死锁与线程间通信简单实现代码

    死锁定义 死锁是指两个或者多个线程被永久阻塞的一种局面,产生的前提是要有两个或两个以上的线程,并且来操作两个或者多个以上的共同资源:我的理解是用两个线程来举例,现有线程A和B同时操作两个共同资源a和b,A操作a的时候上锁LockA,继续执行的时候,A还需要LockB进行下面的操作,这个时候b资源在被B线程操作,刚好被上了锁LockB,假如此时线程B刚好释放了LockB则没有问题,但没有释放LockB锁的时候,线程A和B形成了对LockB锁资源的争夺,从而造成阻塞,形成死锁:具体其死锁代码如下:

  • Java多线程下载文件实例详解

    本文实例为大家分享了Java多线程下载文件的具体代码,供大家参考,具体内容如下 import java.io.File; import java.io.InputStream; import java.io.RandomAccessFile; import java.net.HttpURLConnection; import java.net.URL; public class MulThreadDownload { public static void main(String[] args)

  • Java实现多线程文件下载的代码示例

    Java实现多线程文件下载思路: 1.基本思路是将文件分段切割.分段传输.分段保存. 2.分段切割用到HttpUrlConnection对象的setRequestProperty("Range", "bytes=" + start + "-" + end)方法. 3.分段传输用到HttpUrlConnection对象的getInputStream()方法. 4.分段保存用到RandomAccessFile的seek(int start)方法. 5

  • 简单谈谈RxJava和多线程并发

    前言 相信对于RxJava,大家应该都很熟悉,他最核心的两个字就是异步,诚然,它对异步的处理非常的出色,但是异步绝对不等于并发,更不等于线程安全,如果把这几个概念搞混了,错误的使用RxJava,是会来带非常多的问题的. RxJava与并发 首先让我们来看一段RxJava协议的原文: Observables must issue notifications to observers serially (not in parallel). They may issue these notificat

  • Java 多线程并发编程_动力节点Java学院整理

    一.多线程 1.操作系统有两个容易混淆的概念,进程和线程. 进程:一个计算机程序的运行实例,包含了需要执行的指令:有自己的独立地址空间,包含程序内容和数据:不同进程的地址空间是互相隔离的:进程拥有各种资源和状态信息,包括打开的文件.子进程和信号处理. 线程:表示程序的执行流程,是CPU调度执行的基本单位:线程有自己的程序计数器.寄存器.堆栈和帧.同一进程中的线程共用相同的地址空间,同时共享进进程锁拥有的内存和其他资源. 2.Java标准库提供了进程和线程相关的API,进程主要包括表示进程的jav

  • Java多线程并发编程 Volatile关键字

    volatile 关键字是一个神秘的关键字,也许在 J2EE 上的 JAVA 程序员会了解多一点,但在 Android 上的 JAVA 程序员大多不了解这个关键字.只要稍了解不当就好容易导致一些并发上的错误发生,例如好多人把 volatile 理解成变量的锁.(并不是) volatile 的特性: 具备可见性 保证不同线程对被 volatile 修饰的变量的可见性. 有一被 volatile 修饰的变量 i,在一个线程中修改了此变量 i,对于其他线程来说 i 的修改是立即可见的. 如: vola

  • Python多进程并发与多线程并发编程实例总结

    本文实例总结了Python多进程并发与多线程并发.分享给大家供大家参考,具体如下: 这里对python支持的几种并发方式进行简单的总结. Python支持的并发分为多线程并发与多进程并发(异步IO本文不涉及).概念上来说,多进程并发即运行多个独立的程序,优势在于并发处理的任务都由操作系统管理,不足之处在于程序与各进程之间的通信和数据共享不方便:多线程并发则由程序员管理并发处理的任务,这种并发方式可以方便地在线程间共享数据(前提是不能互斥).Python对多线程和多进程的支持都比一般编程语言更高级

  • spring-boot 多线程并发定时任务的解决方案

    刚刚看了下Spring Boot实现定时任务的文章,感觉还不错.Spring Boot 使用Spring自带的Schedule来实现定时任务变得非常简单和方便.在这里个大家分享下. 开启缓存注解 @SpringBootApplication @EnableScheduling //开启定时任务 public class Application { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(Application.

  • Java多线程并发编程和锁原理解析

    这篇文章主要介绍了Java多线程并发编程和锁原理解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 一.前言 最近项目遇到多线程并发的情景(并发抢单&恢复库存并行),代码在正常情况下运行没有什么问题,在高并发压测下会出现:库存超发/总库存与sku库存对不上等各种问题. 在运用了 限流/加锁等方案后,问题得到解决. 加锁方案见下文. 二.乐观锁 & 悲观锁 1.乐观锁 顾名思义,就是很乐观,每次去拿数据的时候都认为别人不会修改,所以不会上锁

  • C++ 多线程编程建议之 C++ 对多线程/并发的支持(下)

    前言: 本文承接前文  C++ 对多线程/并发的支持(上) ,翻译自 C++ 之父 Bjarne Stroustrup 的 C++ 之旅(A Tour of C++)一书的第 13 章 Concurrency.本文将继续介绍 C++ 并发中的 future/promise,packaged_task 以及 async() 的用法. 1.通信任务 标准库还在头文件 <future> 中提供了一些机制,能够让编程人员基于更高的抽象层次任务来开发,而不是直接使用低层的线程.锁: future 和 p

  • C++ 对多线程/并发的支持(上)

    目录 1. 并发介绍 2. 任务和线程 3.传递参数 4.返回结果 5.共享数据 6.等待事件 7.通信任务 前言: 本文翻译自 C++ 之父 Bjarne Stroustrup 的 C++ 之旅( A Tour of C++ )一书的第 13 章 Concurrency.作者用短短数十页,带你一窥现代 C++ 对并发/多线程的支持.原文地址:现代 C++ 对多线程/并发的支持(上) -- 节选自 C++ 之父的 < A Tour of C++ > 水平有限,有条件的建议直接阅读原版书籍. 1

  • C#使用读写锁解决多线程并发问题

    一.简介 在开发程序的过程中,难免少不了写入错误日志这个关键功能.实现这个功能,可以选择使用第三方日志插件,也可以选择使用数据库,还可以自己写个简单的方法把错误信息记录到日志文件.现在我们来讲下最后一种方法: 在选择最后一种方法实现的时候,若对文件操作与线程同步不熟悉,问题就有可能出现了,因为同一个文件并不允许多个线程同时写入,否则会提示“文件正在由另一进程使用,因此该进程无法访问此文件”.这是文件的并发写入问题,就需要用到线程同步.而微软也给线程同步提供了一些相关的类可以达到这样的目的,本文使

  • Java 多线程并发AbstractQueuedSynchronizer详情

    目录 AbstractQueuedSynchronizer 核心思想 为什么需要 AQS 用法 用法示例 AQS 底层原理 父类 AbstractOwnableSynchronizer CLH 队列 Condition 用于等待的方法 用于唤醒的方法 ConditionObject Signalling methods Waiting methods enableWait canReacquire unlinkCancelledWaiters 对外提供的等待方法 awaitUninterrupt

随机推荐