现在网上已经有大量的源码分析文章，各种技术的都有。但我觉得很多文章对初学者并不友好，让人读起来云里雾里的，比源码还源码。究其原因，是根本没有从学习者的角度去分析。在自己完成了源码阅读之后，却忘记了自己是如何一步步提出问题，进而走到这里的。
所以，我想在本篇及以后的文章中，花更多的精力去进行源码的分析，争取用浅显易懂的语言，用适合的逻辑去组织内容。这样不至于陷入源码里，导致文章难懂。尽量让更多的人愿意去读源码。
阅读本文，你需要对 RxJava2 的一些基本使用有所了解，不过不用太深。这里推荐下Season_zlc的给初学者的RxJava2.0教程(一)，比较浅显易懂。
提到 RxJava，你第一个想到的词是什么？
“异步”。
RxJava 在 GitHub 上的官网主页也说了，“RxJava is a Java VM implementation of Reactive Extensions: a library for composing asynchronous and event-based programs by using observable sequences.”（RxJava是一个使用可观测序列来组建异步、基于事件的程序的库，它是 Reactive Extensions 在Java虚拟机上的一个实现）。它的优点嘛，用扔物线凯哥的话讲，就是“简洁”，并且“随着程序逻辑变得越来越复杂，它依然能够保持简洁”。
这里要注意一点，虽然对大多数人来讲，更多的是使用 RxJava 来配合 Retrofit、OkHttp 进行网络请求框架的封装及数据的异步处理，但是，RxJava和网络请求本质上没有半毛钱的关系。它的本质，官网已经说的很明白了，就是“异步”。
RxJava 基于观察者模式实现，基于事件流进行链式调用。
首先，我们需要添加必要的依赖，这里以最新的2.2.8版本为例：
implementation "io.reactivex.rxjava2:rxjava:2.2.8"当然，对于 Android 项目来讲，我们一般还需要添加一个补充库：
implementation 'io.reactivex.rxjava2:rxandroid:2.1.0'这个库其实就是提供了 Android 相关的主线程的支持。
然后写个简单的代码，就可以开始我们的源码分析啦。
// 上游 observable
Observable<Integer> observable = Observable.create(new ObservableOnSubscribe<Integer>() {
@Override
public void subscribe(ObservableEmitter<Integer> emitter) throws Exception {
Log.d(TAG, "subscribe: ");
emitter.onNext(1);
emitter.onNext(2);
emitter.onComplete();
}
});
// 下游 observer
Observer<Integer> observer = new Observer<Integer>() {
@Override
public void onSubscribe(Disposable d) {
// onSubscribe 方法会最先被执行
Log.d(TAG, "onSubscribe: ");
}
@Override
public void onNext(Integer integer) {
Log.d(TAG, "onNext: ");
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
Log.d(TAG, "onError: ");
}
@Override
public void onComplete() {
Log.d(TAG, "onComplete: ");
}
};
// 将上游和下游进行关联
observable.subscribe(observer);为便于理解，我故意将可以链式调用的代码，拆成了三部分。你完全可以写成下面的链式风格：
Observable.create(new ObservableOnSubscribe<Integer>() {
@Override
public void subscribe(ObservableEmitter<Integer> emitter) throws Exception {
Log.d(TAG, "subscribe: ");
emitter.onNext(1);
emitter.onNext(2);
emitter.onComplete();
}
}).subscribe(new Observer<Integer>() {
@Override
public void onSubscribe(Disposable d) {
// onSubscribe 方法会最先被执行
Log.d(TAG, "onSubscribe: ");
}
@Override
public void onNext(Integer integer) {
Log.d(TAG, "onNext: ");
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
Log.d(TAG, "onError: ");
}
@Override
public void onComplete() {
Log.d(TAG, "onComplete: ");
}
});同样，为了便于理解，我会借用i/o流里面经常用到的水流进行类比。将被观察者 observable 称为上游（upstream），将观察者 observer 称为下游(downstream)。读源码其实也能看出，作者本身也正是这么类比的。
通过将整个过程拆分成三个步骤，能更清晰的理清逻辑。我们需要做的，本质上就是创建一个上游和一个下游，最终通过上游对象的subscribe方法将二者关联起来：
- 创建一个 Observable 的实现类
- 创建一个 Observer 的实现类
- 将二者通过 Observable 的 subscribe(...) 方法将二者进行关联
明白了这三点，以后我们就不会被各种实现类搞的眼花缭乱。
这三个步骤，里面的核心是第三部，也就是订阅过程，毕竟，这属于一个动作，而我们进行源码分析的时候，往往就是从动作开始的。这时候，我们Ctrl/Command + 鼠标左键，进入该方法看看，里面做了下什么。
public final void subscribe(Observer<? super T> observer) {
ObjectHelper.requireNonNull(observer, "observer is null");
try {
// RxJavaPlugins是个钩子函数，用来在代码的执行前后插入进行一些操作
observer = RxJavaPlugins.onSubscribe(this, observer);
ObjectHelper.requireNonNull(observer, "The RxJavaPlugins.onSubscribe hook returned a null Observer. Please change the handler provided to RxJavaPlugins.setOnObservableSubscribe for invalid null returns. Further reading: https://github.com/ReactiveX/RxJava/wiki/Plugins");
// 关键点是这行代码
subscribeActual(observer);
} catch (NullPointerException e) { // NOPMD
throw e;
} catch (Throwable e) {
Exceptions.throwIfFatal(e);
// can't call onError because no way to know if a Disposable has been set or not
// can't call onSubscribe because the call might have set a Subscription already
RxJavaPlugins.onError(e);
NullPointerException npe = new NullPointerException("Actually not, but can't throw other exceptions due to RS");
npe.initCause(e);
throw npe;
}
}这里将this（上游Observable类型）的和下游observer作为参数传给了 RxJavaPlugins 的 onSubscribe(...)方法，并返回一个Observer,同时，将原来的observer指向这个返回值，那么我们看看这个函数中到底进行了什么操作：
// RxJavaPlugins.java
public static <T> Observer<? super T> onSubscribe(@NonNull Observable<T> source, @NonNull Observer<? super T> observer) {
BiFunction<? super Observable, ? super Observer, ? extends Observer> f = onObservableSubscribe;
if (f != null) {
return apply(f, source, observer);
}
return observer;
}这里判断onObservableSubscribe是否为 null，不为 null 则调用其 apply(...) 方法。若为 null ，则直接返回原来的observer。而该变量需要通过RxJavaPlugin的setOnSingleSubscribe(...)方法来指定的，显然，我们并没有指定，所以忽略不管（后面遇到类似问题，基本也都可以忽略）。
回到之前的订阅流程，就可以简化为下面这样：
public final void subscribe(Observer<? super T> observer) {
ObjectHelper.requireNonNull(observer, "observer is null");
try {
...
// 调用到具体实现子类的 subscribeActual(observer) 方法
subscribeActual(observer);
} catch (
...
}
}从上面代码可以看出，订阅过程，即调用Observable的subscribe（...）的过程，其实就是直接调用了其实现类的subscribeActual(observer)方法（该方法在 Observable 中是个抽象方法）。以后我们遇到这个方法，就直接去 Observable 的实现类中找即可，就不会乱了。
一些熟悉RxJava的朋友可能会说，有时候我们通过subscribe（...）订阅的并不是Observer对象,而是consumer对象，有各种重载。如下：
当你传入的是Consumer的时候，不管你传递了几个参数，最终都会代用到以下方法，那些你没传递的 onError或者 onComplete 回调等等，会自动使用默认创建的值。
public final Disposable subscribe(Consumer<? super T> onNext, Consumer<? super Throwable> onError,
Action onComplete, Consumer<? super Disposable> onSubscribe) {
ObjectHelper.requireNonNull(onNext, "onNext is null");
ObjectHelper.requireNonNull(onError, "onError is null");
ObjectHelper.requireNonNull(onComplete, "onComplete is null");
ObjectHelper.requireNonNull(onSubscribe, "onSubscribe is null");
// 最终都会封装成一个 LambdaObserver，并作为参数传入subscribe(...)方法中
LambdaObserver<T> ls = new LambdaObserver<T>(onNext, onError, onComplete, onSubscribe);
subscribe(ls);
return ls;
}可以看出，这里最终还是将这些 Consumer 对象包装在了一个 LambdaObserver 类型的变量中，然后又调用了subscribe(...)方法，将其作为变量传入，之后的分析，就跟上面是一样的了。
订阅方法讲完了，我们也知道最终调用到了 Observable 的实现类的subscribeActual(...)方法。那接下来肯定就是要弄懂在这个方中做了什么事。我们例子中是使用Observable.create(...)方法创建的 observable：
// 上游 observable
Observable<Integer> observable = Observable.create(new ObservableOnSubscribe<Integer>() {
@Override
public void subscribe(ObservableEmitter<Integer> emitter) throws Exception {
Log.d(TAG, "subscribe: ");
emitter.onNext(1);
emitter.onNext(2);
emitter.onComplete();
}
});其中，Observable.create(...）方法的实现是这样的：
public static <T> Observable<T> create(ObservableOnSubscribe<T> source) {
ObjectHelper.requireNonNull(source, "source is null");
return RxJavaPlugins.onAssembly(new ObservableCreate<T>(source));
}我们传进去了一个实现了ObservableOnSubscribe接口的匿名内部类，该接口类也很简单，就定义了一个 void subscribe(@NonNull ObservableEmitter<T> emitter) throws Exception抽象方法。
然后我们将传进来的source(刚刚提到的匿名内部类ObservableOnSubscribe)封装进一个ObservableCreate对象中，又传进了RxJavaPlugins.onAssembly(...)中，这个RxJavaPlugins类刚才我们说过，其实就是一个hook类，暂时直接忽略，一般就是直接把传进来的参数返回了（不放心的话可以自己点进去，以后遇到该方法不再赘述）。
也就是说Observable.create(...）方法最终创建了一个ObservableCreate对象。注意，该对象是Observable抽象类的具体实现类。
特别注意！
特别注意！
特别注意！
重要事情说三遍。我们这里通过create(...)方法创建的Observable的具体实现子类是ObservableCreate。该子类的命名是有规律可言的。我在分析源码的时候有时候就想，这么多看起来名字都一样的类，RxJava的开发者本人不会懵逼吗？作为一个用户量这么大的库，肯定各种都有讲究，肯定有贵了。嗯。规律就是生成的子类的命名方法为“Observable+创建该类的方法名”，即：在创建该类的方法名称前面加上个Observable，以此来作为新的类的名称。
不信？
我们还可以通过Observable.just(...)这种方式来创建Observable，点进去看看具体子类名字是啥：
其他的自己就去验证吧。
所以，我们以后遇到Observable开头的类名，就可以猜测它是一个Observable类型的变量，类名后面的部分，就是创建该变量的方法（确保严谨，倒推可能不成立，要仔细确认）。
同样的，各种Observer的实现类也是类似，只不过各种它们是把创建的方法放在了前面，然后以Observer结尾而已，这点之后遇到的时候会再提及。
回到刚才讲的。我们通过create(...)方法，创建出来的是ObservableCreate，它是个Observable，那我们就直接看它的subscribeActual(...)方法究竟做了什么：
protected void subscribeActual(Observer<? super T> observer) {
CreateEmitter<T> parent = new CreateEmitter<T>(observer);
// 首先调用下游 observer 的 onSubscribe方法
observer.onSubscribe(parent);
try {
source.subscribe(parent);
} catch (Throwable ex) {
Exceptions.throwIfFatal(ex);
parent.onError(ex);
}
}首先，将observer包装进CreateEmitter对象中。
然后立即调用 Observer 的onSubscribe(parent)方法，表示订阅过程完成。（当我们通过subscribe(...)进行订阅的时候,会立即调用下游Observer 的onSubscribe(...)方法。通过查看其它实现类，可以总结出该结论）。
这里，会将我们的封装类CreateEmitter作为参数传进onSubscribe(...)方法中。
之后，又在代码source.subscribe(parent)中将其作为参数传递。这里的source，是源的意思，其实也就是上游。此例子中具体指我们传入Observable.create(...)中的ObservableOnSubscribe类型的匿名内部类。
而我们已经实现了该抽象方法：
// 上游 observable
Observable<Integer> observable = Observable.create(new ObservableOnSubscribe<Integer>() {
@Override
public void subscribe(ObservableEmitter<Integer> emitter) throws Exception {
Log.d(TAG, "subscribe: ");
emitter.onNext(1);
emitter.onNext(2);
emitter.onComplete();
}
});我们之后就是调用的传进来的ObservableEmitter的onNext/onError/OnComplete来发送事件的。等等，我们创建的时候不是传进来的是CreateEmitter吗，怎么又变成了ObservableEmitter？其实，CreateEmitter是ObservableCreate的一个 static final 类型的内部类，并且实现了ObservableEmitter接口。因为是由create方法创建的，所以这样命名咯，同时，又作为内部类定义在 ObservableCreate 中，这样，用到的时候是不是就不那么凌乱啦？
到这里，我们知道了会通过回调emitter的各种方法来发送事件，这些事件又是怎么被observer 正确接收并处理的呢？
我们继续回到 ObservableCreate 的subscribeActual(...)方法：
protected void subscribeActual(Observer<? super T> observer) {
CreateEmitter<T> parent = new CreateEmitter<T>(observer);
observer.onSubscribe(parent);
try {
source.subscribe(parent);
} catch (Throwable ex) {
Exceptions.throwIfFatal(ex);
parent.onError(ex);
}
}我们发送事件，最终调用的其实是 parent（即 CreateEmitter） 中的相应方法，而 CreateEmitter 里又封装了 observer。我们到 CreateEmitter 这个类的源码中，看看发送事件的时候，都干嘛了：
static final class CreateEmitter<T>
extends AtomicReference<Disposable>
implements ObservableEmitter<T>, Disposable {
private static final long serialVersionUID = -3434801548987643227L;
final Observer<? super T> observer;
CreateEmitter(Observer<? super T> observer) {
this.observer = observer;
}
@Override
public void onNext(T t) {
if (t == null) {
onError(new NullPointerException("onNext called with null. Null values are generally not allowed in 2.x operators and sources."));
return;
}
if (!isDisposed()) {
observer.onNext(t);
}
}
@Override
public void onError(Throwable t) {
if (!tryOnError(t)) {
RxJavaPlugins.onError(t);
}
}
@Override
public boolean tryOnError(Throwable t) {
if (t == null) {
t = new NullPointerException("onError called with null. Null values are generally not allowed in 2.x operators and sources.");
}
if (!isDisposed()) {
try {
observer.onError(t);
} finally {
dispose();
}
return true;
}
return false;
}
@Override
public void onComplete() {
if (!isDisposed()) {
try {
observer.onComplete();
} finally {
dispose();
}
}
}
@Override
public void setDisposable(Disposable d) {
DisposableHelper.set(this, d);
}
@Override
public void setCancellable(Cancellable c) {
setDisposable(new CancellableDisposable(c));
}
@Override
public ObservableEmitter<T> serialize() {
// 这里返回了一个 SerializedEmitter，并传入 this，也就是 CreateEmitter 对象
return new SerializedEmitter<T>(this);
}
@Override
public void dispose() {
DisposableHelper.dispose(this);
}
@Override
public boolean isDisposed() {
// 这里判断，是否已经处于 disposed 状态，
// 注意 get() 是定义在 AtomicReference 中的方法
return DisposableHelper.isDisposed(get());
}
@Override
public String toString() {
return String.format("%s{%s}", getClass().getSimpleName(), super.toString());
}
}这里的代码也是比较简单的，就是将发送的事件中的参数直接传递给 observer 中的相应方法。只不过中间多了背压的判断（该类实现了Disposable 接口）。同时注意，该类还是 AtomicReference 的子类，可以实现原子操作。并且在覆写的 ObservableEmitter 的serialize()接口中创建并返回了一个SerializedEmitter，这些都是跟线程安全以及背压相关的，不是本文的重点。
还有一点，需要大家注意，从RxJava2.x开始，已经不允许向onNext/onError中传null值，否则会报空指针，这点在上面的源码中也能看到。这就会对封装网络请求的时候产生影响，比如请求验证验证码接口成功，但是后台返回的 result 字段为 null，我们此时可能仍然想要它调用 onNext 方法去执行成功的回调。那这就需要额外的处理了。网上也有一些解决方案，但是总觉得不够优雅，有大佬有比较好的建议，也可以指点下。
好啦，本篇文章就写到这里，带大家完成了订阅、事件的发送及处理的整个流程。
关于线程切换的内容，放在下一篇文章中讲。毕竟，不谈线程切换，谈什么 RxJava源码 分析，哈哈。
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