試想，需要一些動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的時(shí)候，只要每次都請(qǐng)求網(wǎng)絡(luò)就可以了。但是，更有效率的做法是，把聯(lián)網(wǎng)得到的數(shù)據(jù)，緩存到磁盤(pán)或內(nèi)存。

具體的說(shuō)，計(jì)劃如下：

偶爾的聯(lián)網(wǎng)操作，只為獲取最新數(shù)據(jù)。

盡可能快的讀取到數(shù)據(jù)（通過(guò)獲取之前緩存的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)）。

我將通過(guò)使用 RxJava ，來(lái)實(shí)現(xiàn)這個(gè)計(jì)劃。

基本模式

為每一個(gè)數(shù)據(jù)源（網(wǎng)絡(luò)，磁盤(pán)和內(nèi)存）創(chuàng)建Observable，使用concat()和first()操作符，構(gòu)造一個(gè)簡(jiǎn)單的實(shí)現(xiàn)方式。

concat() 操作符持有多個(gè)Observable對(duì)象，并將它們按順序串聯(lián)成隊(duì)列。 first() 操作符只從串聯(lián)隊(duì)列中取出并發(fā)送第一個(gè)事件。因此，如果使用concat().first()，無(wú)論多少個(gè)數(shù)據(jù)源，只有第一個(gè)事件會(huì)被檢索出并發(fā)送。

//?Our?sources?(left?as?an?exercise?for?the?reader)?

Observable?memory?=?...;??

Observable?disk?=?...;??

Observable?network?=?...;?

?

//?Retrieve?the?first?source?with?data?

Observable?source?=?Observable??

??.concat(memory,?disk,?network)?

??.first();?

?

//?Our?sources?(left?as?an?exercise?for?the?reader)?

Observablememory?=?...;???

Observabledisk?=?...;???

Observablenetwork?=?...;?

?

//?Retrieve?the?first?source?with?data?

Observablesource?=?Observable???

??.concat(memory,?disk,?network)?

??.first();?

這種模式的關(guān)鍵在于concat()操作符只有需要數(shù)據(jù)的時(shí)候才會(huì)訂閱所有的Observable數(shù)據(jù)源。由于first()操作符會(huì)較早的停止檢 索隊(duì)列，所以，如果存在緩存數(shù)據(jù)，就沒(méi)有必要訪問(wèn)較慢的數(shù)據(jù)源。 也就是說(shuō)，如果memory返回結(jié)果，就不必?fù)?dān)心disk和network會(huì)被訪問(wèn)。相反地，如果內(nèi)存和磁盤(pán)都沒(méi)有數(shù)據(jù)，才執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求。

注意concat()所持有的Observable數(shù)據(jù)源，是按照一個(gè)接一個(gè)的順序被檢索的。

持久化數(shù)據(jù)

很明顯，下一步是緩存數(shù)據(jù)。如果不把網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求后的結(jié)果緩存到磁盤(pán)，磁盤(pán)訪問(wèn)后的結(jié)果緩存到內(nèi)存，那么這根本不就不叫緩存。接下來(lái)要寫(xiě)的代碼就是，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的持久化操作。

我的解決方案是，讓每個(gè)數(shù)據(jù)源在發(fā)送完事件后，都保存或者緩存數(shù)據(jù)。

Observable?networkWithSave?=?network.doOnNext(new?Action1()?{?

@Override?public?void?call(Data?data)?{?

saveToDisk(data);?

cacheInMemory(data);?

}?

});?

?

Observable?diskWithCache?=?disk.doOnNext(new?Action1()?{?

@Override?public?void?call(Data?data)?{?

??cacheInMemory(data);?

}?

});?

?

?ObservablenetworkWithSave?=?network.doOnNext(new?Action1()?{?

@Overridepublic?void?call(Datadata)?{?

saveToDisk(data);?

cacheInMemory(data);?

}?

});?

?

ObservablediskWithCache?=?disk.doOnNext(new?Action1()?{?

@Overridepublic?void?call(Datadata)?{?

??cacheInMemory(data);?

}?

});?

現(xiàn)在，如果你使用networkWithSave和diskWithCache，數(shù)據(jù)將會(huì)在加載后自動(dòng)保存。

（這個(gè)策略的另一個(gè)優(yōu)勢(shì)在于networkWithSave和diskWithCache可以在任何地方被使用，不局限于我們的多數(shù)據(jù)模式下。）

陳舊的數(shù)據(jù)

不幸的，現(xiàn)在我們保存數(shù)據(jù)的那些代碼，執(zhí)行的有點(diǎn)過(guò)頭了。無(wú)論數(shù)據(jù)是否過(guò)時(shí)，它總是返回相同的數(shù)據(jù)。我們希望做到，偶爾連接服務(wù)器抓取最新的數(shù)據(jù)。

解決方法在于，使用first()操作符進(jìn)行過(guò)濾。就是設(shè)置它拒絕接收毫無(wú)價(jià)值的數(shù)據(jù)。

Observable?source?=?Observable?

????.concat(memory,?diskWithCache,?networkWithSave)?

????.first(new?Func1()?{?

??????@Override?public?Boolean?call(Data?data)?{?

????????return?data.isUpToDate();?

??????}?

????});?

?

Observablesource?=?Observable?

????.concat(memory,?diskWithCache,?networkWithSave)?

????.first(new?Func1()?{?

??????@Overridepublic?Boolean?call(Datadata)?{?

????????return?data.isUpToDate();?

??????}?

????});?

現(xiàn)在，我們只需要發(fā)送被斷定為最新數(shù)據(jù)的事件就OK了。因此，只要有一個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)過(guò)期，就繼續(xù)檢索下一個(gè)數(shù)據(jù)源，直到找到最新數(shù)據(jù)為止。

first()和takeFirst()操作符的比較

對(duì)于這種設(shè)計(jì)模式，first()和takeFirst()操作符可以二選其一。

兩種調(diào)用方式的區(qū)別在于，如果所有數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)均過(guò)期，沒(méi)有任何的有效數(shù)據(jù)作為事件發(fā)送，first()會(huì)拋出 NoSuchElementException異常（譯者注：first()操作符均return false），而takeFirst()操作符則直接調(diào)用完成操作，不會(huì)拋出任何異常。

使用哪個(gè)操作符，完全取決于是否需要明確處理缺失的數(shù)據(jù)。

代碼示例

可以從這里檢出，以上所有代碼的實(shí)現(xiàn)示例： https://github.com/dlew/rxjava-multiple-sources-sample 。

如果需要一個(gè)真實(shí)示例，檢出 Gfycat App ，它在獲取數(shù)據(jù)的時(shí)候使用了這種模式。項(xiàng)目并沒(méi)有使用以上展示的所有功能（因?yàn)椴恍枰?#xff09;，但是，示范了concat().first()的基本用法。

來(lái)源：51CTO

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的使用RxJava从多个数据源获取数据的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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