RxJava - 具有多个有限活动流的 SwitchMap

Question

我想知道如何以类似于 switchMap 的方式转换可观察对象，但不是限制为单个活动流，而是具有多个（有限）流。

目的是让多个任务同时工作，达到一定的任务计数限制，并允许新任务以先进先出队列策略启动，这意味着任何新任务到达将立即启动，队列中最旧的任务将被取消。

switchMap 将为源的每次发射创建 Observable，并在创建新的 Observable 流后取消之前运行的 Observable 流，我想实现类似但允许某种级别的并发（如 flatMap），这意味着允许创建多个 Observable对于每次发射，并发运行到某个并发限制，当达到并发限制时，最旧的 observable 将被取消，新的 observable 将启动。

其实这也和 flatMap 的 maxConcurrent 类似，只是当达到 maxConcurrent 时，新的 Observables 不会在队列中等待，而是取消旧的 Observables 并立即进入新的 Observables。

Answer 1

虽然没有现成的解决方案，但以下内容应该会有所帮助。

public static void main(String[] args) {

    Observable.create(subscriber -> {
                for (int i = 0; i < 5; i++) {
                    Observable.timer(i, TimeUnit.SECONDS).toBlocking().subscribe();
                    subscriber.onNext(i);
                }
            })
            .switchMap(
                    n -> {
                        System.out.println("Main task emitted event - " + n);
                        return Observable.interval(1, TimeUnit.SECONDS).take((int) n * 3)
                                .doOnUnsubscribe(() -> System.out.println("Unsubscribed for main task event - "+ n));
                    }).subscribe(n2 -> System.out.println("\t" + n2));

    Observable.timer(20, TimeUnit.SECONDS).toBlocking().subscribe();
}

Observable.create 部分创建一个缓慢的生产者，它以发出 0、休眠 1 秒并发出 1、休眠 2 秒并发出 2 等方式发出项目。

switchMap 为每个每秒发出数字的元素创建 Observable 对象。您还可以注意到，每当主 Observable 发出元素时以及取消订阅时，它都会打印一行。

因此，在您的情况下，您可能有兴趣使用doOnUnsubscribe 关闭最旧的任务。希望对您有所帮助。

下面的伪代码可能有助于更好地理解。

getTaskObservable()
        .switchMap(
                task -> {
                    System.out.println("Main task emitted event - " + task);
                    return Observable.create(subscriber -> {
                        initiateTaskAndNotify(task, subscriber);
                    }).doOnUnsubscribe(() -> checkAndKillIfMaxConcurrentTasksReached(task));
                }).subscribe(value -> System.out.println("Done with task and got output" + value));

Answer 2

你可以试试这个转换器：

public static <T, R> Observable.Transformer<T, R> switchFlatMap(
        int n, Func1<T, Observable<R>> mapper) {
    return f -> 
        Observable.defer(() -> {
            final AtomicInteger ingress = new AtomicInteger();
            final Subject<Integer, Integer> cancel = 
                    PublishSubject.<Integer>create().toSerialized();

            return f.flatMap(v -> {
                int id = ingress.getAndIncrement();
                Observable<R> o = mapper.call(v)
                        .takeUntil(cancel.filter(e -> e == id + n));
                cancel.onNext(id);
                return o;
            });
        })
    ;
}

演示：

public static void main(String[] args) {
    PublishSubject<Integer> ps = PublishSubject.create();

    @SuppressWarnings("unchecked")
    PublishSubject<Integer>[] pss = new PublishSubject[3];
    for (int i = 0; i < pss.length; i++) {
        pss[i] = PublishSubject.create();
    }

    AssertableSubscriber<Integer> ts = ps
    .compose(switchFlatMap(2, v -> pss[v]))
    .test();

    ps.onNext(0);
    ps.onNext(1);

    pss[0].onNext(1);
    pss[0].onNext(2);
    pss[0].onNext(3);

    pss[1].onNext(10);
    pss[1].onNext(11);
    pss[1].onNext(12);

    ps.onNext(2);

    pss[0].onNext(4);

    pss[2].onNext(20);
    pss[2].onNext(21);
    pss[2].onNext(22);

    pss[1].onCompleted();
    pss[2].onCompleted();
    ps.onCompleted();

    ts.assertResult(1, 2, 3, 10, 11, 12, 20, 21, 22);
}