可觀察VS可流動rxJava2

我一直在尋找新的RX的Java 2，我不是很確定我理解的backpressure了的想法...可觀察VS可流動rxJava2

我知道，我們有Observable不具有backpressure支持和Flowable有它。

因此，基於例如，可以說我有flowable與interval：

 Flowable.interval(1, TimeUnit.MILLISECONDS, Schedulers.io()) 
      .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) 
      .subscribe(new Consumer<Long>() { 
       @Override 
       public void accept(Long aLong) throws Exception { 
        // do smth 
       } 
      });

這是怎麼回事後，約128價值崩潰，並且那是很明顯的，我比消費項目越來越慢。

但是，我們有相同帶Observable

 Observable.interval(1, TimeUnit.MILLISECONDS, Schedulers.io()) 
      .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) 
      .subscribe(new Consumer<Long>() { 
       @Override 
       public void accept(Long aLong) throws Exception { 
        // do smth 
       } 
      });

這不會在所有的崩潰，甚至當我穿上消耗它仍然有效一些延遲。爲了使Flowable工作可以說我把onBackpressureDrop運算符，崩潰消失了，但並不是所有的值都發射。

因此，我目前找不到答案的基本問題是爲什麼我應該關心backpressure當我可以使用普通Observable仍然接收所有值而不管理buffer？或者從另一方面來看，backpressure有利於管理和處理消費？

來源

2016-10-29 user2141889

實踐中的背壓清單是有界的緩衝區，Flowable.observeOn有128個元素的緩衝區，它們可以像下游流一樣快地排空。您可以單獨增加緩衝區大小來處理突發源，所有背壓管理實踐仍然適用於1.x. Observable.observeOn有一個無限制的緩衝區，不斷收集元素，你的應用可能會耗盡內存。

您可以使用Observable例如：

處理GUI事件
與短序列（小於1000種元素總）

工作，則可以使用Flowable例如：

冷和非定時來源
發生器狀光源
網絡和數據庫訪問器

來源

2016-10-30 07:24:49 akarnokd

由於這已經出現[在另一個問題]（http://stackoverflow.com/questions/42525623/rxjava-2-x-should-i-use-flowable-or-single -completable） - 當它們在語義上合適時，可以總是*使用'Maybe'，'Single'和'Completable'來代替'Flowable'，這是否正確？ –

事實上，您的Flowable在發射128個值後沒有背壓處理而墜毀並不意味着它在128個值後總會崩潰：有時它會在10之後崩潰，有時甚至不會崩潰。我相信這是發生在您嘗試使用Observable的示例時發生的情況 - 碰巧沒有背壓，所以您的代碼正常工作，下次可能不會。 RxJava 2的不同之處在於，Observable已不存在背壓概念，無法處理它。如果您正在設計可能需要明確反壓處理的反應序列，那麼Flowable是您的最佳選擇。

來源

2016-10-29 20:43:51 Egor

是我觀察到，有時後不太值破門，有時但是，如果例如我只處理沒有'backpressure'的'interval'，我會期待一些奇怪的行爲或問題嗎？ – user2141889

如果你確定無法在特定的Observable序列中發生背壓問題 - 那麼我推測可以忽略背壓是好的。 – Egor

背壓是當你觀察到的（發佈者）正在創造更多的事件比你的用戶可以處理。因此，您可以讓訂閱者丟失事件，或者您可能會遇到大量導致內存不足的事件。 Flowable考慮到背壓。 Observable沒有。而已。

它讓我想起了漏斗，當它有太多的液體溢出。

着巨大的反壓：可流動可不能使這種情況發生幫助

但用流動的，有少得多背壓：

Rxjava2有幾個您可以根據自己的用例使用背壓策略。通過策略，我的意思是Rxjava2提供了一種方法來處理由於溢出（背壓）而無法處理的對象。

here are the strategies. 我不會去通過他們所有，但例如，如果你想不用擔心被溢出，你可以使用這樣的下降戰略項目：

observable.toFlowable（BackpressureStrategy.DROP）

據我所知，隊列中應該有128個項目的限制，之後可能會有溢出（背壓）。即使它不接近這個數字。希望這可以幫助某人。

，如果你需要從128看起來是可以做到的這樣更改緩衝區大小（但觀看任何內存限制：

myObservable.toFlowable(BackpressureStrategy.MISSING).buffer(256); //but using MISSING might be slower.

來源

2017-05-30 17:29:48 j2emanue

我一直認爲backpressure是一個機制的名稱，它可以讓消費者通知生產商減速... – kboom

可能是這樣。是 – j2emanue

使用Flowable有什麼缺點嗎？ –

可觀察VS可流動rxJava2

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