使用RxJava從多個資料來源擷取資料
試想,需要一些動態資料的時候,只要每次都請求網路就可以了。但是,更有效率的做法是,把連網得到的資料,緩衝到磁碟或記憶體。
具體的說,計劃如下:
我將通過使用 RxJava ,來實現這個計劃。
基本模式
為每一個資料來源網路,磁碟和記憶體)建立Observable,使用concat()和first()操作符,構造一個簡單的實現方式。
concat() 操作符持有多個Observable對象,並將它們按順序串聯成隊列。 first() 操作符只從串聯隊列中取出並發送第一個事件。因此,如果使用concat().first(),無論多少個資料來源,只有第一個事件會被檢索出並發送。
- // 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();
這種模式的關鍵在於concat()操作符只有需要資料的時候才會訂閱所有的Observable資料來源。由於first()操作符會較早的停止檢 索隊列,所以,如果存在快取資料,就沒有必要訪問較慢的資料來源。 也就是說,如果memory返回結果,就不必擔心disk和network會被訪問。相反地,如果記憶體和磁碟都沒有資料,才執行網路請求。
注意concat()所持有的Observable資料來源,是按照一個接一個的順序被檢索的。
持久化資料
很明顯,下一步是快取資料。如果不把網路請求後的結果緩衝到磁碟,磁碟訪問後的結果緩衝到記憶體,那麼這根本不就不叫緩衝。接下來要寫的代碼就是,網路資料的持久化操作。
我的解決方案是,讓每個資料來源在發送完事件後,都儲存或者快取資料。
- 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);
- }
- });
現在,如果你使用networkWithSave和diskWithCache,資料將會在載入後自動儲存。
這個策略的另一個優勢在於networkWithSave和diskWithCache可以在任何地方被使用,不局限於我們的多資料模式下。)
陳舊的資料
不幸的,現在我們儲存資料的那些代碼,執行的有點過頭了。無論資料是否過時,它總是返回相同的資料。我們希望做到,偶爾串連伺服器抓取最新的資料。
解決方案在於,使用first()操作符進行過濾。就是設定它拒絕接收毫無價值的資料。
- 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();
- }
- });
現在,我們只需要發送被斷定為最新資料的事件就OK了。因此,只要有一個資料來源的資料到期,就繼續檢索下一個資料來源,直到找到最新資料為止。
first()和takeFirst()操作符的比較
對於這種設計模式,first()和takeFirst()操作符可以二選其一。
兩種調用方式的區別在於,如果所有資料來源的資料均到期,沒有任何的有效資料作為事件發送,first()會拋出 NoSuchElementException異常譯者註:first()操作符均return false),而takeFirst()操作符則直接調用完成操作,不會拋出任何異常。
使用哪個操作符,完全取決於是否需要明確處理缺失的資料。
程式碼範例
可以從這裡檢出,以上所有代碼的實現樣本: https://github.com/dlew/rxjava-multiple-sources-sample 。
如果需要一個真實樣本,檢出 Gfycat App ,它在擷取資料的時候使用了這種模式。項目並沒有使用以上展示的所有功能因為不需要),但是,示範了concat().first()的基本用法。