Question

我对flatMap如何控制其“子”线程感兴趣，例如以下代码可以正常工作：

 private Flowable<PlcDataPackage> createIntervalPlcFlowable() {
    return Flowable.interval(1, TimeUnit.SECONDS, Schedulers.computation())
            .onBackpressureLatest()
            .parallel()
            .runOn(Schedulers.computation())
            .flatMap((Function<Long, Publisher<PlcDataPackage>>) aLong -> mDataPackageFlowable)
            .sequential();
}

此代码在被调用128次后停止（这是默认的maxConcurent对于flowable）：

  private ConnectableFlowable<PlcDataPackage> createConnectablePlcFlowable() {
    return mPlcIntervalFlowable.onBackpressureLatest()
            .subscribeOn(Schedulers.single())
            .publish();
}

addDisposable(mGetPlcUpdatesChanelUseCase.execute()
                              .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
                              .subscribe(plcDto -> Timber.d("plcReceiver"),
                                         Timber::e));

UseCase：

public class GetPlcUpdatesChanelUseCase extends UseCase<PlcDto, Object> {

    private final PlcRepository mPlcRepository;

    public GetPlcUpdatesChanelUseCase(PlcRepository plcRepository) {
        mPlcRepository = plcRepository;
    }

    @Override
    public Flowable<PlcDto> buildFlowable(Optional<Object> optional) {
        return mPlcRepository.getUpdatesChannel();
    }

    @Override
    public boolean isParamsRequired() {
        return false;
    }
}

回购法

@Override
    public Flowable<PlcDto> getUpdatesChannel() {
        return mPlcCore.getPlcConnectableFlowable()
                .map(mPlcInfoTopPlcDtoTransformer::transform);
    }

PlcCore方法

public ConnectableFlowable<PlcDataPackage> getPlcConnectableFlowable() {
    return mConnectableFlowable;
}

mConnectableFlowable是：

mConnectableFlowable = createConnectablePlcFlowable();
        mConnectableFlowable.connect();

据我所知，mDataPackageFlowable创建一次，然后执行，并且每次为其子级创建新的“线程”，执行128次后，它只会阻止以下所有执行。

所以有3个主要问题：

1）flatMap是否控制子线程？

2）为什么它在新线程上执行每个新的“请求”？（也许不，然后告诉我）

3）在什么情况下，我们可能会失去对子线程的控制。

免责声明：英语是我的第二语言，如果有不清楚的地方问我，我会尝试澄清一下。

 private Flowable<PlcDataPackage> createIntervalPlcFlowable() {
    return Flowable.interval(1, TimeUnit.SECONDS, Schedulers.computation())
            .onBackpressureLatest()
            .parallel()
            .runOn(Schedulers.computation())
            .sequental()

此组合不起作用，它实际上删除了128倍的flatMap调用限制，但不能清除导致内存泄漏和OOM异常的较旧的内部预订。改用某种地图。

Answer 1

需要订阅者才能使观察者链正常工作。当您使用interval()生成数据时，您将提供一个“热”可观察对象，它自己发出值。 “冷”可观察对象仅在发生订阅时才会发出值。

128是flatMap()停顿之前被其缓冲的条目数。如果有订阅，那么flatMap()会向下游发出内部可观察到的值，并且不会停顿。

根据Javadoc，

flatMap()本身不能在特定的调度程序上运行。这意味着它不会在特定线程上操纵其订阅。如果要控制flatMap()调用的可观察对象中正在完成的工作，则可以使用显式调度：

observable
  .flatMap( value -> fun(value).subscribeOn( myScheduler ) )
  .subscribe();

myScheduler例如可以是Schedulers.io()，它会在需要时创建线程。另外，也可以是Executor，它提供了固定数量的线程。我经常使用仅分配了一个或两个或48个线程的Executor来控制flatMap()的扇出。

您还可以向flatMap()提供一个并行度参数，该参数告诉它将维护的最大预订数。当flatMap()达到最大值时，它将缓冲请求，直到它订阅的观察者链完成。

parallel()运算符执行类似的操作，但它拆分传入的事件，并在单独的线程上发出它们。同样，javadoc具有出色的描述以及精美的图片。

总是有可能失去对线程的控制。使用RxJava运算符时，请阅读其文档。您需要了解两个领域。第一个领域是操作员要使用的调度程序。如果它说它不能在特定的调度程序上运行，那么它不会直接影响线程的选择或线程的使用方式。如果它声明使用特定的调度程序，那么您需要了解该调度程序的工作方式。总会有另一个版本的运算符，可让您提供自己选择的调度程序。

您必须了解的第二个方面是背压。您需要了解背压的含义以及如何应用。每当您跨越线程边界（例如使用observeOn()或subscribeOn()）时，这一点尤其重要。

flatMap如何深入工作？

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