Question

我们可以使用cache（）运算符来避免多次执行长任务（http请求），并重用其结果：

Observable apiCall = createApiCallObservable().cache(); // notice the .cache()

---------------------------------------------
// the first time we need it
apiCall.andSomeOtherStuff()
               .subscribe(subscriberA);

---------------------------------------------
//in the future when we need it again
apiCall.andSomeDifferentStuff()
               .subscribe(subscriberB);

第一次执行http请求，但第二次，因为我们使用缓存（）运算符，请求不会被执行但我们将会被执行能够重用第一个结果。

第一个请求成功完成时，此方法正常。但是如果在第一次尝试中调用了onError，那么下次新订阅者订阅同一个observable时，将再次调用onError而不再尝试http请求。

我们要做的是，如果第一次调用onError，那么下次有人订阅同一个observable时，将从头开始尝试http请求。即，observable将仅缓存成功的api调用，即调用onCompleted的调用。

有关如何进行的任何想法？我们尝试使用retry（）和cache（）运算符并没有太多运气。

Answer 1

嗯，对于任何仍然感兴趣的人，我认为我有一个更好的方法来实现它与rx。

关键注意事项是使用onErrorResumeNext，它可以让你在出错时替换Observable。所以看起来应该是这样的：

Observable<Object> apiCall = createApiCallObservable().cache(1);
//future call
apiCall.onErrorResumeNext(new Func1<Throwable, Observable<? extends Object>>() {
    public Observable<? extends Object> call(Throwable throwable) {
        return  createApiCallObservable();
        }
    });

这样，如果第一个呼叫失败，未来的呼叫将只召回它（仅一次）。

但是尝试使用第一个observable的每个其他调用者都将失败并发出不同的请求。

你引用了原始的observable，让我们更新它。

所以，一个懒惰的吸气者：

Observable<Object> apiCall;
private Observable<Object> getCachedApiCall() {
    if ( apiCall == null){
        apiCall = createApiCallObservable().cache(1);
    }
    return apiCall;
}

现在，如果上一次失败将重试的吸气剂：

private Observable<Object> getRetryableCachedApiCall() {
    return getCachedApiCall().onErrorResumeNext(new Func1<Throwable, Observable<? extends Object>>() {
        public Observable<? extends Object> call(Throwable throwable) {
            apiCall = null;
            return getCachedApiCall();
        }
    });
}

请注意，每次调用它时只会重试一次。

所以现在你的代码看起来像这样：

---------------------------------------------
// the first time we need it - this will be without a retry if you want..
getCachedApiCall().andSomeOtherStuff()
               .subscribe(subscriberA);

---------------------------------------------
//in the future when we need it again - for any other call so we will have a retry
getRetryableCachedApiCall().andSomeDifferentStuff()
               .subscribe(subscriberB);

Answer 2

这是我们在扩展akarnokd解决方案后最终得到的解决方案：

public class OnErrorRetryCache<T> {

    public static <T> Observable<T> from(Observable<T> source) {
         return new OnErrorRetryCache<>(source).deferred;
    }

    private final Observable<T> deferred;
    private final Semaphore singlePermit = new Semaphore(1);

    private Observable<T> cache = null;
    private Observable<T> inProgress = null;

    private OnErrorRetryCache(Observable<T> source) {
        deferred = Observable.defer(() -> createWhenObserverSubscribes(source));
    }

    private Observable<T> createWhenObserverSubscribes(Observable<T> source) 
    {
        singlePermit.acquireUninterruptibly();

        Observable<T> cached = cache;
        if (cached != null) {
            singlePermit.release();
            return cached;
        }

        inProgress = source
                .doOnCompleted(this::onSuccess)
                .doOnTerminate(this::onTermination)
                .replay()
                .autoConnect();

        return inProgress;
    }

    private void onSuccess() {
        cache = inProgress;
    }

    private void onTermination() {
        inProgress = null;
        singlePermit.release();
    }
}

我们需要缓存来自Retrofit的http请求的结果。所以这是创建的，其中一个可观察的内容会记住一个项目。

如果观察者在执行http请求时订阅了，我们希望它等待并且不执行两次请求，除非正在进行的请求失败。为此，信号量允许单个访问创建或返回高速缓存的observable的块，如果创建了新的observable，我们将等待，直到该终止。可以在here

找到上述测试

Answer 3

你必须做一些状态处理。我是这样做的：

public class CachedRetry {

    public static final class OnErrorRetryCache<T> {
        final AtomicReference<Observable<T>> cached = 
                new AtomicReference<>();

        final Observable<T> result;

        public OnErrorRetryCache(Observable<T> source) {
            result = Observable.defer(() -> {
                for (;;) {
                    Observable<T> conn = cached.get();
                    if (conn != null) {
                        return conn;
                    }
                    Observable<T> next = source
                            .doOnError(e -> cached.set(null))
                            .replay()
                            .autoConnect();

                    if (cached.compareAndSet(null, next)) {
                        return next;
                    }
                }
            });
        }

        public Observable<T> get() {
            return result;
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        AtomicInteger calls = new AtomicInteger();
        Observable<Integer> source = Observable
                .just(1)
                .doOnSubscribe(() -> 
                    System.out.println("Subscriptions: " + (1 + calls.get())))
                .flatMap(v -> {
                    if (calls.getAndIncrement() == 0) {
                        return Observable.error(new RuntimeException());
                    }
                    return Observable.just(42);
                });

        Observable<Integer> o = new OnErrorRetryCache<>(source).get();

        o.subscribe(System.out::println, 
                Throwable::printStackTrace, 
                () -> System.out.println("Done"));

        o.subscribe(System.out::println, 
                Throwable::printStackTrace, 
                () -> System.out.println("Done"));

        o.subscribe(System.out::println, 
                Throwable::printStackTrace, 
                () -> System.out.println("Done"));
    }
}

它通过缓存一个完全成功的源并将其返回给每个人来工作。否则，（部分）失败的源将破坏缓存，下一个调用观察器将触发重新订阅。

Answer 4

您是否考虑过使用AsyncSubject为网络请求实施缓存？我做了一个示例应用程序RxApp来测试它是如何工作的。我使用单例模型来获取网络响应。这使得缓存响应，从多个片段访问数据，订阅待处理请求以及为自动UI测试提供模拟数据成为可能。

Answer 5

柏拉图的解决方案随处可见！如果有人需要带有扩展功能和参数化的缓存大小的Kotlin版本，就在这里。

class OnErrorRetryCache<T> constructor(source: Flowable<T>, private val retries: Int? = null) {

val deferred: Flowable<T>
private val singlePermit = Semaphore(1)

private var cache: Flowable<T>? = null
private var inProgress: Flowable<T>? = null

init {
    deferred = Flowable.defer { createWhenObserverSubscribes(source) }
}

private fun createWhenObserverSubscribes(source: Flowable<T>): Flowable<T> {
    singlePermit.acquireUninterruptibly()

    val cached = cache
    if (cached != null) {
        singlePermit.release()
        return cached
    }

    inProgress = source
            .doOnComplete(::onSuccess)
            .doOnTerminate(::onTermination)
            .let {
                when (retries) {
                    null -> it.replay()
                    else -> it.replay(retries)
                }
            }
            .autoConnect()

    return inProgress!!
}

private fun onSuccess() {
    cache = inProgress
}

private fun onTermination() {
    inProgress = null
    singlePermit.release()
}

}

fun <T> Flowable<T>.onErrorRetryCache(retries: Int? = null) = OnErrorRetryCache(this, retries).deferred

进行一次快速测试以证明其工作原理：

@Test
fun `when source fails for the first time, new observables just resubscribe`() {

    val cacheSize = 2
    val error = Exception()
    var shouldFail = true //only fail on the first subscription

    val observable = Flowable.defer {
        when (shouldFail) {
            true -> Flowable.just(1, 2, 3, 4)
                    .doOnNext { shouldFail = false }
                    .concatWith(Flowable.error(error))
            false -> Flowable.just(5, 6, 7, 8)
        }
    }.onErrorRetryCache(cacheSize)

    val test1 = observable.test()
    val test2 = observable.test()
    val test3 = observable.test()

    test1.assertValues(1, 2, 3, 4).assertError(error) //fails the first time
    test2.assertValues(5, 6, 7, 8).assertNoErrors() //then resubscribes and gets whole stream from source
    test3.assertValues(7, 8).assertNoErrors() //another subscriber joins in and gets the 2 last cached values

}

可观察，仅在完成时重试错误和缓存

5 个答案: