RxJava中怎么从多个数据源获取数据-成都快上网建站

RxJava中怎么从多个数据源获取数据

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具体的说,计划如下:

  1. 偶尔的联网操作,只为获取***数据。

  2. 尽可能快的读取到数据(通过获取之前缓存的网络数据)。

基本模式

为每一个数据源(网络,磁盘和内存)创建Observable,使用concat()和first()操作符,构造一个简单的实现方式。

concat() 操作符持有多个Observable对象,并将它们按顺序串联成队列。 first() 操作符只从串联队列中取出并发送***个事件。因此,如果使用concat().first(),无论多少个数据源,只有***个事件会被检索出并发送。

// Our sources (left as an exercise for the reader) Observable memory = ...;  Observable disk = ...;  Observable network = ...;  // Retrieve the first source with data Observable source = Observable    .concat(memory, disk, network)   .first();  // Our sources (left as an exercise for the reader) Observablememory = ...;   Observabledisk = ...;   Observablenetwork = ...;  // Retrieve the first source with data Observablesource = Observable     .concat(memory, disk, network)   .first();

这种模式的关键在于concat()操作符只有需要数据的时候才会订阅所有的Observable数据源。由于first()操作符会较早的停止检 索队列,所以,如果存在缓存数据,就没有必要访问较慢的数据源。  也就是说,如果memory返回结果,就不必担心disk和network会被访问。相反地,如果内存和磁盘都没有数据,才执行网络请求。

注意concat()所持有的Observable数据源,是按照一个接一个的顺序被检索的。

持久化数据

很明显,下一步是缓存数据。如果不把网络请求后的结果缓存到磁盘,磁盘访问后的结果缓存到内存,那么这根本不就不叫缓存。接下来要写的代码就是,网络数据的持久化操作。

我的解决方案是,让每个数据源在发送完事件后,都保存或者缓存数据。

Observable networkWithSave = network.doOnNext(new Action1() { @Override public void call(Data data) { saveToDisk(data); cacheInMemory(data); } });  Observable diskWithCache = disk.doOnNext(new Action1() { @Override public void call(Data data) {   cacheInMemory(data); } });   ObservablenetworkWithSave = network.doOnNext(new Action1() { @Overridepublic void call(Datadata) { saveToDisk(data); cacheInMemory(data); } });  ObservablediskWithCache = disk.doOnNext(new Action1() { @Overridepublic void call(Datadata) {   cacheInMemory(data); } });

现在,如果你使用networkWithSave和diskWithCache,数据将会在加载后自动保存。

(这個策略的另一个优势在于networkWithSave和diskWithCache可以在任何地方被使用,不局限于我们的多数据模式下。)

陈旧的数据

不幸的,现在我们保存数据的那些代码,执行的有点过头了。无论数据是否过时,它总是返回相同的数据。我们希望做到,偶尔连接服务器抓取***的数据。

解决方法在于,使用first()操作符进行过滤。就是设置它拒绝接收毫无价值的数据。

Observable source = Observable     .concat(memory, diskWithCache, networkWithSave)     .first(new Func1() {       @Override public Boolean call(Data data) {         return data.isUpToDate();       }     });  Observablesource = Observable     .concat(memory, diskWithCache, networkWithSave)     .first(new Func1() {       @Overridepublic Boolean call(Datadata) {         return data.isUpToDate();       }     });

现在,我们只需要发送被断定为***数据的事件就OK了。因此,只要有一个数据源的数据过期,就继续检索下一个数据源,直到找到***数据为止。

first()和takeFirst()操作符的比较

对于这种设计模式,first()和takeFirst()操作符可以二选其一。

两种调用方式的区别在于,如果所有数据源的数据均过期,没有任何的有效数据作为事件发送,first()会抛出 NoSuchElementException异常(译者注:first()操作符均return  false),而takeFirst()操作符则直接调用完成操作,不会抛出任何异常。

使用哪个操作符,完全取决于是否需要明确处理缺失的数据。

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