Question

我试图熟悉反应性背压处理问题，特别是通过阅读此维基：https://github.com/ReactiveX/RxJava/wiki/Backpressure

In the buffer paragraph，我们有更多涉及的示例代码：

// we have to multicast the original bursty Observable so we can use it
// both as our source and as the source for our buffer closing selector:
Observable<Integer> burstyMulticast = bursty.publish().refCount();
// burstyDebounced will be our buffer closing selector:
Observable<Integer> burstyDebounced = burstMulticast.debounce(10, TimeUnit.MILLISECONDS);
// and this, finally, is the Observable of buffers we're interested in:
Observable<List<Integer>> burstyBuffered = burstyMulticast.buffer(burstyDebounced);

如果我理解正确，我们通过为缓冲区运营商生成去抖动信号流来有效地去除突发源流。

但为什么我们需要在这里使用发布和引用计数器？如果我们放弃它们会导致什么问题？评论不会让我更清楚，默认情况下RxJava Observables不能进行多播吗？

Answer 1

答案在于hot and cold可观测量之间的区别。

缓冲区运算符组合了两个流，无法知道它们有一个共同的源（在您的情况下）。当激活（订阅）时，它会同时订阅它们，作为回报，它将触发对原始输入的2个不同订阅。

现在有2件事可能发生，要么输入是热观察，要么订阅没有效果，只能注册监听器，一切都会按预期工作，或者它是冷可观察的，每个订阅都会产生在潜在的不同和不同步的流中。

例如，cold observable可以是在订阅时执行网络请求并通知结果的。不调用发布意味着将完成2个请求。

发布+ refcount / connect是将冷可观察变为热点的常用方法，确保单个订阅将发生，并且所有流的行为都相同。

在这种情况下，为什么我们需要Publish和RefCount Rx运算符？

1 个答案: