接上回继续，今天来学习下zip（打包)操作
一、zip操作
@Test
public void zipTest() {
Observable.zip(Observable.create(emitter -> {
for (int i = 0; i < 10; i++) {
emitter.onNext(100 + i);
}
}), Observable.create(emitter -> {
for (int i = 0; i < 5; i++) {
emitter.onNext(new Character((char) (65 + i)));
}
}), (integer, character) -> integer + "" + character).subscribe(s -> System.out.println(s));
}
zip字面意义，就是打包操作，把多个Obserable合并在一起，形成一个新的Obserable，类似文件1、文件2 ... 文件n，合成一个新文件。上面这段代码的输出：
100A 101B 102C 103D 104E
第1个生产者，发射了10个数字(100~109)，第1个生产者发射了5个字符(A~E)，合并处理时，会把 “数字+字符"，变成一个新字符串，然后继续发射。注意：这里有一个类似"木桶原理"，即决定一个木桶能盛多少水的，永远是最短的那块木头。10发A型子弹 + 5发B型子弹，按1：1来合成，最终只有得到5发新型子弹。
二、限流
生产者-消费者模型中，有可能会遇到这样一种情况：生产者精力旺盛，狂生产数据，然后消费者力不从心，根本来不及处理，这样上游就堵住了，严重的话，可能导致内存耗尽。最简单的办法，就是把来不及处理的内容给扔掉（即：丢弃策略）。刚刚提到的zip操作中的木桶原理，就可以派上用场了。
@Test
public void zipTest1() throws InterruptedException {
Observable.zip(Observable.create(emitter -> {
for (int i = 0; ; i++) { //一直不停的发
emitter.onNext(i);
}
}).subscribeOn(Schedulers.newThread()), Observable.create(emitter -> {
for (int i = 0; i < 5; i++) {
emitter.onNext(0); //这里技巧性的处理：发1个0过去
}
}).subscribeOn(Schedulers.newThread()),
(BiFunction<Object, Object, Object>) (i1, i2) -> (Integer) i1 + (Integer) i2) //1个数字+0，不影响原值
.subscribe(integer -> System.out.println(integer));
Thread.sleep(200);
}
输出：
0 1 2 3 4
如果是字符串，可以参考下面这样处理：
Observable.zip(Observable.create(emitter -> {
for (int i = 0; ; i++) {
emitter.onNext("A" + i);
}
}).subscribeOn(Schedulers.newThread()), Observable.create(emitter -> {
for (int i = 0; i < 5; i++) {
emitter.onNext("");
}
}).subscribeOn(Schedulers.newThread()),
(BiFunction<Object, Object, Object>) (i1, i2) -> (String) i1 + (String) i2)
.subscribe(s -> System.out.println(s));
Thread.sleep(200);
输出：
A0 A1 A2 A3 A4
三、Flowable
刚才用zip这种"奇淫技巧"实现了限流，但其实rxjava还有更科学的做法（Flowable）。再思考一下“限流”这种场景，生产者太猛，一下喷出来的量太多，而消费者太弱，完全吸收不下。比较温和的方式，最好是生产者喷发前先问下消费者，你1次能接承受多大的量？我根据你的能力来
作者：
菩提树下的杨过
出处： http://yjmyzz.cnblogs.com
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