EventBus与RxJava

简介:

总的来说,EventBus是一款针对Android优化的发布/订阅事件总线,主要功能是替代Intent,Handler,BroadCast在Fragment,Activity,Service,线程之间传递消息。而Rxjava则是一种基于异步数据流的处理方案。如果一个订阅者需要注册多个事件的时候,Rxjava需要一个个单独的注册,而EventBus则可以实现一个订阅者订阅多个事件,和一个事件对应多个订阅者。

EventBus

EventBus是一个Android端优化的publish/subscribe消息总线,简化了应用程序内各组件间、组件与后台线程间的通信。比如请求网络,等网络返回时通过Handler或Broadcast通知UI,两个Fragment之间需要通过Listener通信,这些需求都可以通过EventBus实现。EventBus仅仅适合当做组件间的通讯工具使用,主要用来传递消息,避免搞出一大堆的interface。

使用

添加依赖
使用EventBus之前需要添加相关的依赖:

compile 'org.greenrobot:eventbus:3.0.0'

然后在onStart()方法中注册它,在onStop()方法中消耗。

    //注册eventBus
    @Override
    protected void onStart() {
        super.onStart();
        EventBus.getDefault().register(this);
    }

    //取消注册
    @Override
    protected void onStop() {
        super.onStop();
        EventBus.getDefault().unregister(this);
    }

在需要接受的地方添加订阅者(使用@Subscribe注解),@Subscribe注解来描述一个public无返回值的非静态方法,注解后面可以跟threadMode,来给定订阅者处理事件所在的线程。

@Subscribe(threadMode = ThreadMode.MAIN)
    public void onEventMainThread(IdEvent event) {
        if (event != null) {
            
        }
    }

EventBus包含4个ThreadMode:

  • ThreadMode.POSTING
    事件的处理在和事件的发送在相同的进程,所以事件处理时间不应太长,不然影响事件的发送线程,而这个线程可能是UI线程;
  • ThreadMode.MAIN
    事件的处理会在UI线程中执行,事件处理不应太长时间;
  • ThreadMode.BACKGROUND
    事件的处理会在一个后台线程中执行,尽管是在后台线程中运行,事件处理时间不应太长;
  • ThreadMode.ASYNC
    事件处理会在单独的线程中执行,主要用于在后台线程中执行耗时操作,每个事件会开启一个线程(有线程池),但最好限制线程的数目。

例如:

/**
     * 在后台线程中执行,如果当前线程是子线程,则会在当前线程执行,如果当前线程是主线程,则会创建一个新的子线程来执行
     * @param event
     */
    @Subscribe(threadMode = ThreadMode.BACKGROUND)
    public void  onEventBackgroundThread(MessageEvent event){
        System.out.println("onEventBackgroundThread::"+" "+Thread.currentThread().getName());
    }

    /**
     * 创建一个异步线程来执行
     * @param event
     */
    @Subscribe(threadMode = ThreadMode.ASYNC)
    public void onEventAsync(MessageEvent event){
        System.out.println("onEventAsync::"+" "+Thread.currentThread().getName());
    }

    /**
     * 在主线程中运行
     * @param event
     */
    @Subscribe(threadMode = ThreadMode.MAIN)
    public void onEventMain(MessageEvent event){
        System.out.println("onEventMain::"+" "+Thread.currentThread().getName());
    }

    /**
     *默认的线程模式,在当前线程下运行。如果当前线程是子线程则在子线程中,当前线程是主线程,则在主线程中执行。
     * @param event
     */
    @Subscribe(threadMode = ThreadMode.POSTING)
    public void onEventPosting(MessageEvent event){
        System.out.println("onEventPosting::"+" "+Thread.currentThread().getName());
    }

发布者是在主线程还是子线程,发布的消息在所有定义好的实体类型订阅者中都可以接收到消息。也就是,可以实现一个订阅者订阅多个事件,和一个事件对应多个订阅者。

EventBus.getDefault().post(new MessageEvent("hello"));

RxJava

RxJava 在 GitHub 主页上的自我介绍是 "a library for composing asynchronous and event-based programs using observable sequences for the Java VM",翻译成中文是,一个在 Java VM 上使用可观测的序列来组成异步的、基于事件的程序的库,也就是一个异步事件库。
RxJava 的优势即是简洁,但它的简洁的与众不同之处在于,随着程序逻辑变得越来越复杂,它依然能够保持简洁。

使用

使用RxJava之前需要先添加相关的依赖:

compile 'io.reactivex.rxjava2:rxjava:2.1.8'
compile 'io.reactivex.rxjava2:rxandroid:2.1.8'

使用RxJava之前,有以下几个概念需要注意:

  • Observeable(被观察者)/Observer(观察者)
  • Flowable(被观察者)/Subscriber(观察者)
//被观察者在主线程中,每1ms发送一个事件
Observable.interval(1, TimeUnit.MILLISECONDS)
                //.subscribeOn(Schedulers.newThread())
                //将观察者的工作放在新线程环境中
                .observeOn(Schedulers.newThread())
                //观察者处理每1000ms才处理一个事件
                .subscribe(new Action1() {
                      @Override
                      public void call(Long aLong) {
                          try {
                              Thread.sleep(1000);
                          } catch (InterruptedException e) {
                              e.printStackTrace();
                          }
                      }
                  });

2.x中提供了以上两种观察者与被观察者的关系。
Observeable用于订阅Observer,是不支持背压的,而Flowable用于订阅Subscriber,是支持背压(Backpressure)的。
背压的概念是:指在异步场景中,被观察者发送事件速度远快于观察者的处理速度的情况下,一种告诉上游的被观察者降低发送速度的策略。

Flowable<String> t = Flowable.create(new FlowableOnSubscribe<String>() {
            @Override
            public void subscribe(FlowableEmitter<String> e) throws Exception {
                e.onNext("hello Rx2.0.");
                e.onComplete();
            }
        }, BackpressureStrategy.BUFFER);

一般而言,上游的被观察者会响应下游观察者的数据请求,下游调用request(n)来告诉上游发送多少个数据。这样避免了大量数据堆积在调用链上,使内存一直处于较低水平。

我们需要调用request去请求资源,参数就是要请求的数量,一般如果不限制请求数量,可以写成Long.MAX_VALUE。如果你不调用request,Subscriber的onNext和onComplete方法将不会被调用。

Subscriber subscriber = new Subscriber() {
            @Override
            public void onSubscribe(Subscription s) {
                System.out.println("onSubscribe()");
                s.request(Long.MAX_VALUE);
            }

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

            @Override
            public void onError(Throwable t) {

            }

            @Override
            public void onComplete() {

            }
        };

除了上面这两种观察者,还有一类观察者:

  • Single/SingleObserver: 返回泛型数据的结果给观察者
  • Completable/CompletableObserver:返回完成的结果
  • Maybe/MaybeObserver : 前两者的复合体

Rxjava内置 Scheduler

  • Schedulers.immediate() :默认的,直接在当前线程运行;
  • Schedulers.newThread() :启用新线程,在新线程工作;
  • Schedulers.io():I/O操作(读写文件,读写数据库,网络信息交互等)、和newThread()最大的区别是:io()内部实现是一个无数量上限的线程池,可以重用空闲的线程;
  • Schedulers.computation():计算所使用的 Scheduler。这个计算指的是 CPU 密集型计算,即不会被 I/O等操作限制性能的操作,例如图形的计算。这个 Scheduler 使用的固定的线程池,大小为 CPU 核数。不要把 I/O 操作放在
    computation() 中,否则 I/O 操作的等待时间会浪费 CPU。
  • AndroidSchedulers.mainThread(): Android专用的,指定的操作在Android的主线程运行。

subscribeOn()和observerOn()

  • subscribeOn() 指定subscribe() 所发生的线程,即 Observable.OnSubcribe被激活时所处的线程,或者叫事件产生的线程。
  • observerOn() 指定Subscriber 运行所在的线程,或者叫做事件消费的线程。
目录
相关文章
|
24天前
|
人工智能 JSON API
全网刷屏的 Jev 模型正式开放!一手实战测评 + 保姆级教程
全网爆火的 Jev 模型是什么?有什么用?怎么使用?怎么接入 AI 编程工具?效果真的好么?傻子可懂的 Jev 保姆级实战教程 + 项目实战测评来啦
9507 32
|
1天前
|
云安全 人工智能 运维
当攻击全面Agent化,你的安全防御能否跟上AI Speed?
多起客户侧AK泄露事件应急的真实观察
1160 0
|
10天前
|
存储 人工智能 并行计算
大模型本地部署终端选型方法论:以 Qwen3.8-27B 为例的四档分层完整流程
本文提出一套大模型本地部署终端选型方法论:定约束、定档位、定框架、定参数四步决策法,配合入门、主力、质量、无损四档分层模型。以 Qwen3.8-27B 实测数据为例,逐环节解读显存、带宽、存储、散热、系统、预算等要素,给出面向不同预算的优选方案、决策自查清单与市场观察框架。文末前瞻 AI 笔记本的 CPU+GPU 与统一内存两条路线,论证四步决策法在新品类上的延续性。
|
9天前
|
人工智能 JSON 自然语言处理
2026 年 Jev 决策模型深度拆解:原理解读、实战测评与保姆级落地教程
有一款特殊AI模型在开发者圈子刷屏,它摒弃传统大模型擅长的对话聊天能力,专注做高速结构化决策,它就是TypeSafe AI推出的Jev模型。该模型由ChatGPT共同发明人Diogo Almeida主导研发,定位为**System One Model(系统一模型)**,对标人类大脑快速直觉判断的思维模式,在响应延迟、调用成本、结构化输出稳定性上相比传统生成式大模型有着巨大差异。本文会完整拆解Jev底层原理、三大核心原语能力、适用业务场景,同时提供可直接运行的curl、Python代码示例,并且结合多组实测数据,客观分析模型优势与能力边界,帮助普通开发者和AI应用从业者快速上手落地。
734 1
|
5天前
|
人工智能 JSON 自然语言处理
2026 年 Jev 决策模型全解析:核心原理拆解,性能实战测评与落地部署教程
有一款特殊AI模型在开发者圈子刷屏,它摒弃传统大模型擅长的对话聊天能力,专注做高速结构化决策,它就是TypeSafe AI推出的Jev模型。该模型由ChatGPT共同发明人Diogo Almeida主导研发,定位为System One Model(系统一模型),对标人类大脑快速直觉判断的思维模式,在响应延迟、调用成本、结构化输出稳定性上相比传统生成式大模型有着巨大差异。本文会完整拆解Jev底层原理、三大核心原语能力、适用业务场景,同时提供可直接运行的curl、Python代码示例,并且结合多组实测数据,客观分析模型优势与能力边界,帮助普通开发者和AI应用从业者快速上手落地。
483 0
|
23天前
|
人工智能 测试技术 API
最近全网爆火的 Jev 到底是什么?适合干什么、怎么用,一篇讲透!
Jev是TypeSafe AI推出的“系统一模型”,不生成文本,专做毫秒级结构化决策:Choice(多选)、Score(打分)、Noul(是非概率)。响应快193倍、成本低444倍,适合工单路由、内容审核、测试定级等高频判断场景。
2557 4
最近全网爆火的 Jev 到底是什么?适合干什么、怎么用,一篇讲透!
|
4天前
|
存储 缓存 测试技术
QWT 3D 模块重构记:旧渲染管线改进介绍及实时瀑布图示例
QWT 3D模块完成重大重构:解耦窗口与图形(Plot+Item),摒弃OpenGL 1.x固定管线,迁至Core Profile着色器渲染;支持多图元同场景叠加,并以实时3D瀑布图验证——滑动窗口、固定色域、64帧×256点达61fps。兼容Qt 5.12+/6,LGPL协议。
179 120
|
16天前
|
Windows
【保姆级】.NET Framework 3.5离线安装教程(2026最新实测)
.NET Framework 3.5是微软经典运行库,专为兼容老软件、老游戏设计。Win7自带,Win10/11需手动启用(在线或离线安装)。它与4.x系列并存不冲突,缺它会导致“找不到组件”报错。本文详解两种安装方式及常见问题解决,小白也能轻松上手。(239字)
2114 0