Question

假设我们有一组片状（有时是失败的）解析器，它们可能或者可能不能处理给定的文件，即给定的解析器成功概率为p > 0，或者总是失败（{{1} }）。是否可以使用RxJava让这组解析器订阅传入文件流并“竞争”解析文件？

鉴于解析器最初可能失败但仍能够解析文件，因此必须让它们重试一些退避策略。鉴于没有解析器也可以处理给定文件，重试计数应该是上限。

使用p=0实现指数退避相对容易实现，类似这样（source）：

retryWhen

但是，建立平行竞赛是我无法弄清楚如何做的事情。似乎source.retryWhen(errors -> errors.zipWith(Observable.range(1, 3), (n, i) -> i) .flatMap(retryCount -> Observable.timer((long) Math.pow(5, retryCount), TimeUnit.SECONDS)) );运算符就是我们想要的，但是将它应用于任意数量的流似乎需要使用amb，这（我认为）会阻止竞争的目的。我无法在互联网上找到与此blockingIterable用例相关的任何有用信息。

到目前为止，我的尝试类似于：

amb

Set<Parser> parserSet = new HashSet<>(); parserSet.add(new Parser(..., ..., ...)); // Add more parsers int numParsers = parserSet.size(); Flowable<Parser> parsers = Flowable.fromIterable(parserSet).repeat(); fileSource .flatMap(f -> parsers.take(numParsers) .map(p -> p.parse(f)) .retryWhen(/* snippet from above */) .onErrorReturn(/* some error value */) ).take(1)介绍了Flowable运算符，该运算符最近添加了.parallel()（see this pr），其ParallelFailureHandling方法，但我不能似乎让其中一个人返回之后停止重试。

这个问题可以用RxJava解决吗？

Answer 1

合理假设你的解析器是同步的，比如

Set<Parser> parserSet = new HashSet<>();
parserSet.add(new Parser(..., ..., ...));
// Add more parsers 
int numParsers = parserSet.size();

ArrayList<Flowable<T>> parserObservableList = new ArrayList<>();

for (Parser p: parserSet) {
    parserObservableList.add(Flowable.fromCallable(() -> p.parse(f))
                                     .retryWhen(/* Add your retry logic */)
                                     .onErrorReturn(/* some error value */));
}

Flowable.amb(parserObservableList).subscribe(/* do what you want with the results */);

应符合您的要求。

如何使用RxJava 2来重新编排比赛？

1 个答案: