Android RxJava第一弹之原理详解、使用详解、常用场景（基于Rxjava2.0）
Android RxJava第二弹之RxJava封装库 RxJava+Animation RxJava+Glide
Android RxJava第三弹之RxJava2.0尝鲜
本人参考以下文章
注：原理讲解可能会用到rx1.0的概念，但是代码示例部分用rx2.0 来展示
很多做android开发朋友对rxjava都有熟悉，github上也出现了很多的基于rxjava的开源库，比如 RxBus RxBinding RxPermission，如果我们了解了RxJava的原理，那么我们也可以很轻松的通过RxJava来封装我们自己的库。后面会有简单的例子来用RxJava来封装Animation。
好了，开始我们的正文
RxJava is a Java VM implementation of Reactive Extensions: a library for composing asynchronous and event-based programs by using observable sequences.
It extends the observer pattern to support sequences of data/events and adds operators that allow you to compose sequences together declaratively while abstracting away concerns about things like low-level threading, synchronization, thread-safety and concurrent data structures.
RxJava是一个实现反应性扩展框架的Java虚拟机：用于通过使用观察序列构成异步和基于事件的程序库。
扩展了观察者模式，以支持数据/事件序列，并增加了操作符，他可以将将序列清晰的组合在一起的。这些序列组合可以是抽象出来的某些数据/事件，如低级别的线程，同步，线程安全和并发数据结构。
概括的的文字刚开始一般是看不懂的，简单来说RxJava就是一个实现异步操作的库。
官方的概括中提到了扩展的观察者模式，那么我们先从此入手
Java_观察者模式（Observable和Observer）
在Java中通过Observable类和Observer接口实现了观察者模式。一个Observer对象监视着一个Observable对象的变化，当Observable对象发生变化时，Observer得到通知，就可以进行相应的工作。
这里Observable（被观察者）对象的变化是采用注册(Register)或者称为订阅(Subscribe)的方式告诉Observer（观察者）。
RxJava 有四个基本概念：Observable (可观察者，即被观察者)、Observer (观察者)、 subscribe (订阅)、事件。Observable 和 Observer 通过 subscribe() 方法实现订阅关系，从而 Observable 可以在需要的时候发出事件来通知 Observer。
与传统观察者模式不同， RxJava 的事件回调方法除了普通事件 onNext() （相当于 onClick() / onEvent()）之外，还定义了两个特殊的事件：onCompleted() 和 onError()。
onCompleted(): 事件队列完结。RxJava 不仅把每个事件单独处理，还会把它们看做一个队列。RxJava 规定，当不会再有新的 onNext() 发出时，需要触发 onCompleted() 方法作为标志。
onError(): 事件队列异常。在事件处理过程中出异常时，onError() 会被触发，同时队列自动终止，不允许再有事件发出。
在一个正确运行的事件序列中, onCompleted() 和 onError() 有且只有一个，并且是事件序列中的最后一个。需要注意的是，onCompleted() 和 onError() 二者也是互斥的，即在队列中调用了其中一个，就不应该再调用另一个。
备：
RxJava2.0还添加了一个新的回调方法：onSubscribe()，这是为了解决RxJava1.0的backpressure问题，后面会讲到
RxJava观察者模式的图如下
因为RxJava2.0引入了很多新的接口，我们在讲原理的时候，直接拿着2.0的代码来做示例，但是有些得放用2.0不太好理解，我们就用1.0的代码来理解原理吧
Subscriber(2.0)/Observer(2.0)
Subscriber<String> subscriber = new Subscriber<String>() {
@Override
public void onSubscribe(Subscription s) {
Logger.i("hello onSubscribe");
}
@Override
public void onNext(String s) {
Logger.i("hello onNext-->" + s);
}
@Override
public void onError(Throwable t) {
Logger.i("hello onError");
}
@Override
public void onComplete() {
Logger.i("hello onComplete");
}
}; Observer<String> observer = new Observer<String>() {
@Override
public void onSubscribe(Disposable d) {
Logger.i("hello onSubscribe");
}
@Override
public void onNext(String value) {
Logger.i("hello onNext-->" + value);
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
Logger.i("hello onError");
}
@Override
public void onComplete() {
Logger.i("hello onComplete");
}
};Subscriber 和 Observer的接口是分别独立的，Obsesrver用于订阅Observable，而Subscriber用于订阅Flowable
Flowable（2.0）/Observable（2.0）
Observable 即被观察者，它决定什么时候触发事件以及触发怎样的事件。 RxJava 使用 create()方法来创建一个Observable，并为它定义事件触发规则
Flowable<String> stringFlowable = Flowable.create(new FlowableOnSubscribe<String>() {
@Override
public void subscribe(FlowableEmitter<String> e) throws Exception {
Logger.i("---rxHelloFlowable---");
}
}, FlowableEmitter.BackpressureMode.BUFFER); Observable<String> stringObservable = Observable.create(new ObservableOnSubscribe<String>() {
@Override
public void subscribe(ObservableEmitter<String> e) throws Exception {
e.onNext("Hello");
e.onNext("Inke");
e.onComplete();
}
});可以看到，这里传入了一个 ObservableOnSubscribe对象作为参数，它的作用相当于一个计划表，当 Observable被订阅的时候，ObservableOnSubscribe的subscribe()方法会自动被调用，事件序列就会依照设定依次触发（对于上面的代码，就是观察者Subscriber 将会被调用两次 onNext()和一次 onCompleted()）。这样，由被观察者调用了观察者的回调方法，就实现了由被观察者向观察者的事件传递，即观察者模式。
RxJava提供快捷创建事件队列的方法
just()将传入的参数依次发送出来fromIterable() 将传入的Iterable 拆分成具体对象后，依次发送出来fromArray() 还没研究明白心细的朋友可以看到Flowable在create()的时候多了一个参数 BackpressureMode，是用来处理backpressure的发射器
一共有以下几种模式
enum BackpressureMode {
/**
* OnNext events are written without any buffering or dropping.
* Downstream has to deal with any overflow.
* <p>Useful when one applies one of the custom-parameter onBackpressureXXX operators.
*/
NONE,
/**
* Signals a MissingBackpressureException in case the downstream can't keep up.
*/
ERROR,
/**
* Buffers <em>all</em> onNext values until the downstream consumes it.
*/
BUFFER,
/**
* Drops the most recent onNext value if the downstream can't keep up.
*/
DROP,
/**
* Keeps only the latest onNext value, overwriting any previous value if the
* downstream can't keep up.
*/
LATEST
}个人感觉BUFFER较为安全，api解释为缓冲器存有onNext值，直到下游消费它。
因为
Observer不支持 backpressure，所以后面的代码我们默认使用RxJava2.0的Flowable和Subscriber，但是为了便于理解，某些原理可能还会用RxJava1.0。
创建了 Flowable和 Subscriber 之后，再用 subscribe()方法将它们联结起来，整条链子就可以工作了。代码形式很简单：
stringFlowable.subscribe(subscriber);有人可能会注意到，
subscribe()这个方法有点怪：它看起来是『observalbe订阅了observer/subscriber』而不是『observer/subscriber订阅了observalbe』，这看起来就像『杂志订阅了读者』一样颠倒了对象关系。这让人读起来有点别扭，不过如果把 API 设计成observer.subscribe(observable)/subscriber.subscribe(observable)，虽然更加符合思维逻辑，但对流式 API 的设计就造成影响了，比较起来明显是得不偿失的。
@Override
public final void subscribe(Subscriber<? super T> s) {
ObjectHelper.requireNonNull(s, "s is null");
s = RxJavaPlugins.onSubscribe(this, s);
ObjectHelper.requireNonNull(s, "Plugin returned null Subscriber");
subscribeActual(s);
}/**注意：这不是 subscribe()的源码，而是将源码中与性能、兼容性、扩性有关的代码剔除后的核心代码。
*如果需要看源码，可以去 RxJava 的 GitHub 仓库下载。
*/
public Disposable onSubscribe(Subscriber subscriber) {
subscriber.onSubscribe();
flowableOnSubscribe.subscribe();
return subscriber;
}订阅过程做了三件事
Subscriber.onSubscribe()。是Rx2.0新添加的方法，第一个执行FlowableOnSubscribe中的subscribe() 。在这里，事件发送的逻辑开始运行。从这也可以看出，在 RxJava 中，Flowable并不是在创建的时候就立即开始发送事件，而是在它被订阅的时候，即当 subscribe()方法执行的时候。上面我们可以看到，通过subscriber来订阅返回的是void
在RxJava2.0 如果是直接订阅或传入消费者那么会产生一个新的类
那就是Disposable
/**
* Represents a disposable resource.
*/
代表一个一次性的资源。
代码如下
Disposable subscribe = stringFlowable.subscribe(new Consumer<String>() {
@Override
public void accept(String s) throws Exception {
}
});订阅源码如下
public final Disposable subscribe(Consumer<? super T> onNext, Consumer<? super Throwable> onError,
Action onComplete, Consumer<? super Subscription> onSubscribe) {
LambdaSubscriber<T> ls = new LambdaSubscriber<T>(onNext, onError, onComplete, onSubscribe);
subscribe(ls);
return ls;
}不过最终走的还是上面的逻辑，不过多返回了一个Disposable，
用于dispose();
以下API来自RxJava1.0， 与RxJava2.0用法无区别
在RxJava 中，Scheduler ——调度器，相当于线程控制器，RxJava 通过它来指定每一段代码应该运行在什么样的线程。RxJava 已经内置了几个 Scheduler ，它们已经适合大多数的使用场景：
Schedulers.immediate(): 直接在当前线程运行，相当于不指定线程。这是默认的 Scheduler。Schedulers.newThread(): 总是启用新线程，并在新线程执行操作。 Schedulers.io(): I/O 操作（读写文件、读写数据库、网络信息交互等）所使用的 Scheduler。行为模式和 new Thread() 差不多，区别在于 io() 的内部实现是是用一个无数量上限的线程池，可以重用空闲的线程，因此多数情况下 io() 比new Thread()更有效率。不要把计算工作放在 io() 中，可以避免创建不必要的线程。Schedulers.computation(): 计算所使用的 Scheduler。这个计算指的是 CPU 密集型计算，即不会被 I/O 等操作限制性能的操作，例如图形的计算。这个 Scheduler 使用的固定的线程池，大小为 CPU 核数。不要把 I/O 操作放在computation()中，否则 I/O 操作的等待时间会浪费 CPU。AndroidSchedulers.mainThread()，它指定的操作将在 Android 主线程运行。有了这几个 Scheduler ，就可以使用 subscribeOn()和 observeOn()两个方法来对线程进行控制了。 * subscribeOn(): 指定 subscribe()所发生的线程，即 Observable.OnSubscribe被激活时所处的线程。或者叫做事件产生的线程。 * observeOn(): 指定 Subscriber 所运行在的线程。或者叫做事件消费的线程。
下面是一个获取本地资源并显示在控件上的例子
private void rxSchedulerMap() {
Flowable<Bitmap> bitmapFlowable = Flowable.just(R.drawable.effect_icon001)
.subscribeOn(Schedulers.io())
.map(new Function<Integer, Bitmap>() {
@Override
public Bitmap apply(Integer integer) throws Exception {
Logger.i("这是在io线程做的bitmap绘制圆形");
return BitmapUtils.createCircleImage(BitmapFactory.decodeResource(MainActivity.this.getResources(), integer));
}
})
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.doOnNext(new Consumer<Bitmap>() {
@Override
public void accept(Bitmap bitmap) throws Exception {
Logger.i("这是在main线程做的UI操作");
imageView.setImageBitmap(bitmap);
}
});
bitmapFlowable.subscribe();
}想必大家已经看得很清楚了
获取drawable资源我用的io线程
通过 subscribeOn(Schedulers.io())控制
转变成bitmap并绘制成圆形也是在io线程，可以通过observeOn(Schedulers.io())也可以顺着之前的流继续执行
最后显示在UI上是通过observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())。
subscribeOn(Scheduler.io())和observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())的使用方式非常常见，它适用于多数的 『后台线程取数据，主线程显示』的程序策略。
大家参考扔物线大神的文章吧，我没必要再赘述一遍
变换 & 变换的原理：lift()& compose: 对 Observable 整体的变换
像一种代理机制，通过事件拦截和处理实现事件序列的变换
在 Observable 执行了 lift(Operator) 方法之后，会返回一个新的 Observable，这个新的 Observable 会像一个代理一样，负责接收原始的 Observable 发出的事件，并在处理后发送给 Subscriber
Scheduler 的 API & Scheduler 的原理 & 延伸：doOnSubscribe()
由图中可以看出，①和②两处受第一个 subscribeOn() 影响，运行在红色线程；③和④处受第一个observeOn() 的影响，运行在绿色线程；⑤处受第二个 onserveOn()影响，运行在紫色线程；而第二个 subscribeOn()，由于在通知过程中线程就被第一个 subscribeOn()截断，因此对整个流程并没有任何影响。这里也就回答了前面的问题：当使用了多个subscribeOn()的时候，只有第一个 subscribeOn() 起作用。
在上一个章节
我很还通过just直接快捷的生成了Flowable
我们还通过将drwable通过map操作符转换成了 bitmap进以下一流的操作
这些操作符使整个逻辑流程很美 很漂亮 很sexy~~~
比那些蜜汁缩进美了不是一点半点， 我们下面来个比较复杂的例子，大家对比一下(用的RxJava1.0，意思一下)
//-----------------------------------蜜汁缩进--嵌套循环--回调地狱 -----------------------------------------------------------
/**
* 实现的功能:获取assets文件夹下所有文件夹中的jpg图片,并且将所有的图片画到一个ImageView上,没有实际的用处,只是为了说明问题--- 谜之缩进--嵌套循环--回调地狱
* 不使用RxJava的写法-- 谜之缩进--回调地狱
*/
//思路:需要以下6个步骤完成
//1:遍历获取assets文件夹下所有的文件夹的名称
//2:遍历获取获取assets文件夹下某个文件夹中所有图片路径的集合
//3:过滤掉非JPG格式的图片
//4:获取某个路径下图片的bitmap
//5:将Bitmap绘制到画布上
//6:循环结束后更新UI,给ImageView设置最后绘制完成后的Bitmap,隐藏ProgressBar
private void miZhiSuoJinAndNestedLoopAndCallbackHell() {
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
runOnUiThread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
mProgressBar.setVisibility(View.VISIBLE);
}
});
//1:遍历获取assets文件夹下所有的文件夹的名称
ArrayList<String> assetsFolderNameList = ImageNameFactory.getAssetImageFolderName();
for (String folderName : assetsFolderNameList) {
//2:遍历获取获取assets文件夹下某个文件夹中所有图片路径的集合
ArrayList<String> imagePathList = ImageUtils.getAssetsImageNamePathList(getApplicationContext(), folderName);
for (final String imagePathName : imagePathList) {
//3:过滤掉非JPG格式的图片
if (imagePathName.endsWith(JPG)) {
//4:获取某个路径下图片的bitmap
final Bitmap bitmap = ImageUtils.getImageBitmapFromAssetsFolderThroughImagePathName(getApplicationContext(), imagePathName, Constant.IMAGE_WITH, Constant.IMAGE_HEIGHT);
runOnUiThread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
//Logger.d(mCounter + ":" + imagePathName);
//5:将Bitmap绘制到画布上
createSingleImageFromMultipleImages(bitmap, mCounter);
mCounter++;
}
});
}
}
}
//6:循环结束后更新UI,给ImageView设置最后绘制完成后的Bitmap,隐藏ProgressBar
runOnUiThread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
mImageView.setImageBitmap(mManyBitmapSuperposition);
mProgressBar.setVisibility(View.GONE);
}
});
}
}).start();
} //-----------------------------------RxJava的实现--链式调用--十分简洁 -----------------------------------------------------------
private void rxJavaSolveMiZhiSuoJinAndNestedLoopAndCallbackHell() {
//1:被观察者:
//2:数据转换
//3:设置事件的产生发生在IO线程
//4:设置事件的消费发生在主线程
//5:观察者
//6:订阅:被观察者被观察者订阅
mGoToRecycleImageView = false;
Observable.from(ImageNameFactory.getAssetImageFolderName())
//assets下一个文件夹的名称,assets下一个文件夹中一张图片的路径
.flatMap(new Func1<String, Observable<String>>() {
@Override
public Observable<String> call(String folderName) {
return Observable.from(ImageUtils.getAssetsImageNamePathList(getApplicationContext(), folderName));
}
})
//过滤,筛选出jpg图片
.filter(new Func1<String, Boolean>() {
@Override
public Boolean call(String imagePathNameAll) {
return imagePathNameAll.endsWith(JPG);
}
})
//将图片路径转换为对应图片的Bitmap
.map(new Func1<String, Bitmap>() {
@Override
public Bitmap call(String imagePathName) {
return ImageUtils.getImageBitmapFromAssetsFolderThroughImagePathName(getApplicationContext(), imagePathName, Constant.IMAGE_WITH, Constant.IMAGE_HEIGHT);
}
})
.map(new Func1<Bitmap, Void>() {
@Override
public Void call(Bitmap bitmap) {
createSingleImageFromMultipleImages(bitmap, mCounter);
mCounter++;
return null;
}
})
.subscribeOn(Schedulers.io())//设置事件的产生发生在IO线程
.doOnSubscribe(new Action0() {
@Override
public void call() {
mProgressBar.setVisibility(View.VISIBLE);
}
})
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())//设置事件的消费发生在主线程
.subscribe(new Subscriber<Void>() {
@Override
public void onCompleted() {
mImageView.setImageBitmap(mManyBitmapSuperposition);
mProgressBar.setVisibility(View.GONE);
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
//Toast.makeText(MainActivity.this, ""+e.getMessage(), Toast.LENGTH_SHORT).show();
}
@Override
public void onNext(Void aVoid) {
}
});
}| 操作符 | 功能 |
|---|---|
| combineLatest | 两个Observable产生的结果合并成新Observable，任意Observable产生的结果和另一个Observable最后产生的结果按规则合并 |
| join | like combineLatest 能控制每个Observable产生结果的生命周期，在每个结果的生命周期内，与另一个Observable产生的结果按规则合并 |
| groupJoin | like join 暂不知其他区别 |
| ==merge== | ==按照两个Observable的提交结果的时间顺序，对Observable合并。时间按某Observable完成的最小时间== |
| mergeDelayError | 合并的某一个Observable中出现错误，把错误放到所有结果都合并完成之后，订阅者回调执行onError。而merge会马上停止合并 |
| startWith | 源Observable提交结果之前，插入指定数据 |
| switchOnNext | 把一组Observable转换成Observable。这组Observable中取最后一个Observable提交的结果给订阅者。 |
| ==zip== | ==把两个Observable提交的结果按照顺序进行合并。== |
| 操作符 | 功能 |
|---|---|
| onErrorReturn | 在Observable 发生错误或异常（即将回调onError）时，拦截错误并执行指定的逻辑，返回一个跟源Observable相同类型的结果，最后回调订阅者的onComplete方法 |
| onErrorResumeNext | like onErrorReturn 不同的是返回一个Observable 例：return Observable.just(5,2,0); |
| onExceptionResumeNext | like onErrorResumeNext 不同的是只有在exception的时候触发 |
| ==retry== | ==当Observable发生错误或异常，重新执行Observable的逻辑，如果经过n次重新执行后仍然出现错误或异常，则最后回调onError方法，若无错误或异常则按正常流程执行 例：observable.retry(2).subscribe();== |
| retryWhen | like retry 不同在于retryWhen是在源Observable出现错误或异常时，通过回调第二个Observable来判断是否重新尝试执行源Observable的逻辑；若第二个Observable没错误或异常，则会重新尝试执行源Observable的逻辑，否则就会直接回调执行订阅者的onError(); |
| 操作符 | 功能 |
|---|---|
| map | 对源Observable数据的加工处理,返回其他类型 例：return 520+”string data”; |
| flatMap | like map 不同的是返回一个Observable 扩展：使用了merge操作符 例：return Observable.from(…); |
| concatMap | like concatMap 不同的是concatMap操作遵循元素的顺序 扩展：使用了concat操作符 |
| compose | 唯一一个能从流中获取原生Observable的方法，因此，影响整个流的操作符（subscribeOn()和observeOn()）需要用compose()。当你创建一个Observable流并且内联了一堆操作符以后，compose()会立即执行，所以compose转换的是整个流 |
| compose与flagMap的区别 | flatMap()一定是低效率的，因为他每次调用onNext()之后都需要创建一个新的Observable，compose()是操作在整个流上的 |
| concat | 按顺序依次连接两个或更多的 Observable |
| first | 从序列中取第一个先完成的项 |
| takeFirst | like first 区别是first()如果没有释放有效的数据源,那么会throw NoSuchElementException;而takeFirst会complete没有 exception |
我们前面已经大致理解RxJava和他的基本使用了，虽然是冰山一角，但够我们入门了，现在我们来通过实际项目中常用的场景来进阶学习。
因为RxJava2.0 是16年八九月份刚更新的，没有时间来将1.0的代码替换过来，但是主要的使用方法还是没变的，所以下面的代码大部分是基于RxJava1.0，看客请见谅
参考文章和开源库
Loading data from multiple sources with RxJava
RxImageloader
使用Rxjava实现三级缓存(
创建三个缓存的Observable对象
Observable<Data> memory = ...;
Observable<Data> disk = ...;
Observable<Data> network = ...;获取第一个源的数据
Observable<Data> source = Observable
.concat(memory, disk, network)
.first(new Func1<Data, Boolean>() {//如果对象为空、说明没有数据从下一层找
public Boolean call(Data data) {
return data!=null;
}
});concat()订阅了所有需要的Observable。
通过first()会因为取到数据后会停止序列
也就是说，如果memory返回了一个结果，那么我们不会打扰disk 和 network
我们从网络获取到数据，记得存起来。
Observable<Data> networkWithSave = network.doOnNext(data -> {
saveToDisk(data);
cacheInMemory(data);
});
Observable<Data> diskWithCache = disk.doOnNext(data -> {
cacheInMemory(data);
}); private Disposable intervalInterval;//心跳
private void rxInterval() {
intervalInterval = Flowable.interval(1, TimeUnit.SECONDS)
.doOnNext(new Consumer<Long>() {
@Override
public void accept(Long aLong) throws Exception {
Logger.i("rxInterval---" + aLong);
}
})
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.doOnNext(new Consumer<Long>() {
@Override
public void accept(Long aLong) throws Exception {
Logger.i("rxInterval---txt.setText---" + aLong);
txt.setText("----心跳---" + aLong);
}
})
.subscribeOn(Schedulers.io())
.subscribe(new Consumer<Long>() {
@Override
public void accept(Long aLong) throws Exception {
}
});
}
/**
* 停止心跳
* @param v
*/
@Override
public void onClick(View v) {
switch (v.getId()) {
case R.id.btn:
if (intervalInterval != null) {
intervalInterval.dispose();
}
break;
}
}
@Override
protected void onDestroy() {
super.onDestroy();
if (intervalInterval != null) {
intervalInterval.dispose();
}
} Flowable.just(new ArrayList<StringEntity>())
.doOnNext(new Consumer<ArrayList<StringEntity>>() {
@Override
public void accept(ArrayList<StringEntity> stringEntities) throws Exception {
for (int i = 0; i < 10; i++) {
stringEntities.add(new StringEntity("rxFromFilter--" + i, i));
}
}
})
.flatMap(new Function<ArrayList<StringEntity>, Publisher<?>>() {
@Override
public Publisher<?> apply(ArrayList<StringEntity> stringEntities) throws Exception {
return handleList(stringEntities);
}
})
.subscribe(new Subscriber<Object>() {
@Override
public void onSubscribe(Subscription s) {
}
@Override
public void onNext(Object o) {
}
@Override
public void onError(Throwable t) {
}
@Override
public void onComplete() {
}
});
/**
* 将list转换成Flowable
* @param list
* @return
*/
public Flowable<StringEntity> handleList(ArrayList<StringEntity> list) {
return Flowable.fromIterable(list)
.filter(new Predicate<StringEntity>() {
@Override
public boolean test(StringEntity entity) throws Exception {
return entity.position != 0;
}
})
.doOnNext(new Consumer<StringEntity>() {
@Override
public void accept(StringEntity entity) throws Exception {
Logger.i(entity.getItem());
}
});
}/**
* 两个耗时任务一起执行
*/
private static Observable<Intent> createLivePlayerRoomPageOrDonePageObservable(final Context context, final int roomId, final String url) {
//获取网络资源的Observable
Observable<RspLiveInfo> rspLiveInfoObservable = LiveNetManager.liveInfo(roomId, null, false);
//获取图片高斯模糊的Observable
Observable<GlideBitmapDrawable> glideBitmapDrawableObservable = RxGlide.afterGlideRequestListener(Global.getContext(), ImageWorker.buildBlurBitmapRequest(context, url));
return Observable.zip(rspLiveInfoObservable, glideBitmapDrawableObservable,
new Func2<RspLiveInfo, GlideBitmapDrawable, Intent>() {
@Override
public Intent call(RspLiveInfo rspLiveInfo, GlideBitmapDrawable glideBitmapDrawable) {
})
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread());
}