简介
ReactiveX,简称为 Rx,是一个异步编程的 API。与 callback(回调)、promise(JS 提供这种方式)和 deferred(Python 的 twisted 网络编程库就是使用这种方式)这些异步编程方式有所不同,Rx 是基于事件流的。这里的事件可以是系统中产生或变化的任何东西,在代码中我们一般用对象表示。在 Rx 中,事件流被称为 Observable(可观察的)。事件流需要被 Observer(观察者)处理才有意义。想象一下,我们日常作为一个 Observer,一个重要的工作就是观察 BUG 的事件流。每次发现一个 BUG,我们都需要去解决它。
Rx 仅仅只是一个 API 规范的定义。Rx 有多种编程语言实现,RxJava/RxJS/Rx.NET/RxClojure/RxSwift
。RxGo 是 Rx 的 Go 语言实现。借助于 Go 语言简洁的语法和强大的并发支持(goroutine、channel),Rx 与 Go 语言的结合非常完美。
pipelines (官方博客:https://blog.golang.org/pipelines)是 Go 基础的并发编程模型。其中包含,fan-in——多个 goroutine 产生数据,一个goroutine 处理数据,fan-out——一个 goroutine 产生数据,多个 goroutine 处理数据,fan-inout——多个 goroutine 产生数据,多个 goroutine 处理数据。它们都是通过 channel 连接。RxGo 的实现就是基于 pipelines 的理念,并且提供了方便易用的包装和强大的扩展。
快速使用
本文代码使用 Go Modules。
创建目录并初始化:
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$ mkdir rxgo && cd rxgo
$ go mod init github.com/darjun/go-daily-lib/rxgo
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安装rxgo
库:
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$ go get -u github.com/reactivex/rxgo/v2
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编码:
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package main
import (
"fmt"
"github.com/reactivex/rxgo/v2"
)
func main() {
observable := rxgo.Just(1, 2, 3, 4, 5)()
ch := observable.Observe()
for item := range ch {
fmt.Println(item.V)
}
}
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使用 RxGo 的一般流程如下:
- 使用相关的 Operator 创建 Observable,Operator 就是用来创建 Observable 的。这些术语都比较难贴切地翻译,而且英文也很好懂,就不强行翻译了;
- 中间各个阶段可以使用过滤操作筛选出我们想要的数据,使用转换操作对数据进行转换;
- 调用 Observable 的
Observe()
方法,该方法返回一个<- chan rxgo.Item
。然后for range
遍历即可。
GitHub 上一张图很形象地描绘了这个过程:
- 首先使用
Just
创建一个仅有若干固定数据的 Observable;
- 使用
Map()
方法执行转换(将圆形转为方形);
- 使用
Filter()
方法执行过滤(过滤掉黄色的方形)。
看懂了这张图片,就能了解 RxGo 工作的基本流程了。
上面是简单的示例,没有过滤、转换操作的使用。
运行:
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$ go run main.go
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关于上面的示例,需要注意:
Just
使用柯里化(currying)让它可以在第一个参数中接受多个数据,在第二个参数中接受多个选项定制行为。柯里化是函数化编程的思想,简单来说就是通过在函数中返回函数,以此来减少每个函数的参数个数。例如:
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func add(value int) func (int) int {
return func (a int) int {
return value + a
}
}
fmt.Prinlnt(add(5)(10)) // 15
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由于 Go 不支持多个可变参数,Just
通过柯里化迂回地实现了这个功能:
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// rxgo/factory.go
func Just(items ...interface{}) func(opts ...Option) Observable {
return func(opts ...Option) Observable {
return &ObservableImpl{
iterable: newJustIterable(items...)(opts...),
}
}
}
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实际上rxgo.Item
还可以包含错误。所以在使用时,我们应该做一层判断:
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func main() {
observable := rxgo.Just(1, 2, errors.New("unknown"), 3, 4, 5)()
ch := observable.Observe()
for item := range ch {
if item.Error() {
fmt.Println("error:", item.E)
} else {
fmt.Println(item.V)
}
}
}
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运行:
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$ go run main.go
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error: unknown
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我们使用item.Error()
检查是否出现错误。然后使用item.V
访问数据,item.E
访问错误。
除了使用for range
之外,我们还可以调用 Observable 的ForEach()
方法来实现遍历。ForEach()
接受 3 个回调函数:
NextFunc
:类型为func (v interface {})
,处理数据;
ErrFunc
:类型为func (err error)
,处理错误;
CompletedFunc
:类型为func ()
,Observable 完成时调用。
有点Promise
那味了。使用ForEach()
,可以将上面的示例改写为:
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func main() {
observable := rxgo.Just(1, 2, 3, 4, 5)()
<-observable.ForEach(func(v interface{}) {
fmt.Println("received:", v)
}, func(err error) {
fmt.Println("error:", err)
}, func() {
fmt.Println("completed")
})
}
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运行:
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$ go run main.go
received: 1
received: 2
received: 3
received: 4
received: 5
completed
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ForEach()
实际上是异步执行的,它返回一个接收通知的 channel。当 Observable 数据发送完毕时,该 channel 会关闭。所以如果要等待ForEach()
执行完成,我们需要使用<-
。上面的示例中如果去掉<-
,可能就没有输出了,因为主 goroutine 结束了,整个程序就退出了。
创建 Observable
上面使用最简单的方式创建 Observable:直接调用Just()
方法传入一系列数据。下面再介绍几种创建 Observable 的方式。
Create
传入一个[]rxgo.Producer
的切片,其中rxgo.Producer
的类型为func(ctx context.Context, next chan<- Item)
。我们可以在代码中调用rxgo.Of(value)
生成数据,rxgo.Error(err)
生成错误,然后发送到next
通道中:
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func main() {
observable := rxgo.Create([]rxgo.Producer{func(ctx context.Context, next chan<- rxgo.Item) {
next <- rxgo.Of(1)
next <- rxgo.Of(2)
next <- rxgo.Of(3)
next <- rxgo.Error(errors.New("unknown"))
next <- rxgo.Of(4)
next <- rxgo.Of(5)
}})
ch := observable.Observe()
for item := range ch {
if item.Error() {
fmt.Println("error:", item.E)
} else {
fmt.Println(item.V)
}
}
}
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当然,分成两个rxgo.Producer
也是一样的效果:
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observable := rxgo.Create([]rxgo.Producer{func(ctx context.Context, next chan<- rxgo.Item) {
next <- rxgo.Of(1)
next <- rxgo.Of(2)
next <- rxgo.Of(3)
next <- rxgo.Error(errors.New("unknown"))
}, func(ctx context.Context, next chan<- rxgo.Item) {
next <- rxgo.Of(4)
next <- rxgo.Of(5)
}})
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FromChannel
FromChannel
可以直接从一个已存在的<-chan rxgo.Item
对象中创建 Observable:
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func main() {
ch := make(chan rxgo.Item)
go func() {
for i := 1; i <= 5; i++ {
ch <- rxgo.Of(i)
}
close(ch)
}()
observable := rxgo.FromChannel(ch)
for item := range observable.Observe() {
fmt.Println(item.V)
}
}
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注意:
通道需要手动调用close()
关闭,上面Create()
方法内部rxgo
自动帮我们执行了这个步骤。
Interval
Interval
以传入的时间间隔生成一个无穷的数字序列,从 0 开始:
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func main() {
observable := rxgo.Interval(rxgo.WithDuration(5 * time.Second))
for item := range observable.Observe() {
fmt.Println(item.V)
}
}
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上面的程序启动后,第 5s 输出 0,第 10s 输出 1,…,而且不会停止。
我们可以用time.Ticker
实现相同的功能:
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func main() {
t := time.NewTicker(5 * time.Second)
var count int
for range t.C {
fmt.Println(count)
count++
}
}
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Range
Range
可以生成一个范围内的数字:
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func main() {
observable := rxgo.Range(0, 3)
for item := range observable.Observe() {
fmt.Println(item.V)
}
}
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上面代码依次输出 0,1,2,3。
Repeat
在已存在的 Observable 对象上调用Repeat
,可以实现每隔指定时间,重复一次该序列,一共重复指定次数:
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func main() {
observable := rxgo.Just(1, 2, 3)().Repeat(
3, rxgo.WithDuration(1*time.Second),
)
for item := range observable.Observe() {
fmt.Println(item.V)
}
}
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运行上面的代码,立即输出 1,2,3,然后等待 1s,又输出一次 1,2,3,然后又等待 1s,最后又输出一次 1,2,3。
Start
可以给Start
方法传入[]rxgo.Supplier
作为参数,它可以包含任意数量的rxgo.Supplier
类型。rxgo.Supplier
的底层类型为:
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// rxgo/types.go
var Supplier func(ctx context.Context) rxgo.Item
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Observable 内部会依次调用这些rxgo.Supplier
生成rxgo.Item
:
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func Supplier1(ctx context.Context) rxgo.Item {
return rxgo.Of(1)
}
func Supplier2(ctx context.Context) rxgo.Item {
return rxgo.Of(2)
}
func Supplier3(ctx context.Context) rxgo.Item {
return rxgo.Of(3)
}
func main() {
observable := rxgo.Start([]rxgo.Supplier{Supplier1, Supplier2, Supplier3})
for item := range observable.Observe() {
fmt.Println(item.V)
}
}
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Observable 分类
根据数据在何处生成,Observable 被分为 Hot 和 Cold 两种类型(类比热启动和冷启动)。数据在其它地方生成的被成为 Hot Observable。相反,在 Observable 内部生成数据的就是 Cold Observable。
使用上面介绍的方法创建的实际上都是 Hot Observable。
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func main() {
ch := make(chan rxgo.Item)
go func() {
for i := 0; i < 3; i++ {
ch <- rxgo.Of(i)
}
close(ch)
}()
observable := rxgo.FromChannel(ch)
for item := range observable.Observe() {
fmt.Println(item.V)
}
for item := range observable.Observe() {
fmt.Println(item.V)
}
}
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上面创建的是 Hot Observable。但是有个问题,第一次Observe()
消耗了所有的数据,第二个就没有数据输出了。
而 Cold Observable 就不会有这个问题,因为它创建的流是独立于每个观察者的。即每次调用Observe()
都创建一个新的 channel。我们使用Defer()
方法创建 Cold Observable,它的参数与Create()
方法一样。
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func main() {
observable := rxgo.Defer([]rxgo.Producer{func(_ context.Context, ch chan<- rxgo.Item) {
for i := 0; i < 3; i++ {
ch <- rxgo.Of(i)
}
}})
for item := range observable.Observe() {
fmt.Println(item.V)
}
for item := range observable.Observe() {
fmt.Println(item.V)
}
}
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输出:
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$ go run main.go
0
1
2
0
1
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可连接的 Observable
可连接的(Connectable)Observable 对普通的 Observable 进行了一层组装。调用它的Observe()
方法时并不会立刻产生数据。使用它,我们可以等所有的观察者都准备就绪了(即调用了Observe()
方法)之后,再调用其Connect()
方法开始生成数据。我们通过两个示例比较使用普通的 Observable 和可连接的 Observable 有何不同。
普通的:
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func main() {
ch := make(chan rxgo.Item)
go func() {
for i := 1; i <= 3; i++ {
ch <- rxgo.Of(i)
}
close(ch)
}()
observable := rxgo.FromChannel(ch)
observable.DoOnNext(func(i interface{}) {
fmt.Printf("First observer: %d\n", i)
})
time.Sleep(3 * time.Second)
fmt.Println("before subscribe second observer")
observable.DoOnNext(func(i interface{}) {
fmt.Printf("Second observer: %d\n", i)
})
time.Sleep(3 * time.Second)
}
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上例中我们使用DoOnNext()
方法来注册观察者。由于DoOnNext()
方法是异步执行的,所以为了等待结果输出,在最后增加了一行time.Sleep
。运行:
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$ go run main.go
First observer: 1
First observer: 2
First observer: 3
before subscribe second observer
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由输出可以看出,注册第一个观察者之后就开始产生数据了。
我们通过在创建 Observable 的方法中指定rxgo.WithPublishStrategy()
选项就可以创建可连接的 Observable:
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func main() {
ch := make(chan rxgo.Item)
go func() {
for i := 1; i <= 3; i++ {
ch <- rxgo.Of(i)
}
close(ch)
}()
observable := rxgo.FromChannel(ch, rxgo.WithPublishStrategy())
observable.DoOnNext(func(i interface{}) {
fmt.Printf("First observer: %d\n", i)
})
time.Sleep(3 * time.Second)
fmt.Println("before subscribe second observer")
observable.DoOnNext(func(i interface{}) {
fmt.Printf("Second observer: %d\n", i)
})
observable.Connect(context.Background())
time.Sleep(3 * time.Second)
}
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运行输出:
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$ go run main.go
before subscribe second observer
Second observer: 1
First observer: 1
First observer: 2
First observer: 3
Second observer: 2
Second observer: 3
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上面是等两个观察者都注册之后,并且手动调用了 Observable 的Connect()
方法才产生数据。而且可连接的 Observable 有一个特性:它是冷启动的!!!,即每个观察者都会收到一份相同的拷贝。
转换 Observable
rxgo 提供了很多转换函数,可以修改经过它的rxgo.Item
,然后再发送给下一个阶段。
Map
Map()
方法简单修改它收到的rxgo.Item
然后发送到下一个阶段(转换或过滤)。Map()
接受一个类型为func (context.Context, interface{}) (interface{}, error)
的函数。第二个参数就是rxgo.Item
中的数据,返回转换后的数据。如果出错,则返回错误。
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func main() {
observable := rxgo.Just(1, 2, 3)()
observable = observable.Map(func(_ context.Context, i interface{}) (interface{}, error) {
return i.(int)*2 + 1, nil
}).Map(func(_ context.Context, i interface{}) (interface{}, error) {
return i.(int)*3 + 2, nil
})
for item := range observable.Observe() {
fmt.Println(item.V)
}
}
|
上例中每个数字经过两个Map
,第一个Map
执行2 * i + 1
,第二个Map
执行3 * i + 2
。即对于每个数字来说,最终进行的变换为3 * (2 * i + 1) + 2
。运行:
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3
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$ go run main.go
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Marshal
Marshal
对经过它的数据进行一次Marshal
。这个Marshal
可以是json.Marshal/proto.Marshal
,甚至我们自己写的Marshal
函数。它接受一个类型为func(interface{}) ([]byte, error)
的函数用于对数据进行处理。
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type User struct {
Name string `json:"name"`
Age int `json:"age"`
}
func main() {
observable := rxgo.Just(
User{
Name: "dj",
Age: 18,
},
User{
Name: "jw",
Age: 20,
},
)()
observable = observable.Marshal(json.Marshal)
for item := range observable.Observe() {
fmt.Println(string(item.V.([]byte)))
}
}
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由于Marshal
操作返回的是[]byte
类型,我们需要进行类型转换之后再输出。
Unmarshal
既然有Marshal
,也就有它的相反操作Unmarshal
。Unmarshal
用于将一个[]byte
类型转换为相应的结构体或其他类型。与Marshal
不同,Unmarshal
需要知道转换的目标类型,所以需要提供一个函数用于生成该类型的对象。然后将[]byte
数据Unmarshal
到该对象中。Unmarshal
接受两个参数,参数一是类型为func([]byte, interface{}) error
的函数,参数二是func () interface{}
用于生成实际类型的对象。我们拿上面的例子中生成的 JSON 字符串作为数据,将它们重新Unmarshal
为User
对象:
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type User struct {
Name string `json:"name"`
Age int `json:"age"`
}
func main() {
observable := rxgo.Just(
`{"name":"dj","age":18}`,
`{"name":"jw","age":20}`,
)()
observable = observable.Map(func(_ context.Context, i interface{}) (interface{}, error) {
return []byte(i.(string)), nil
}).Unmarshal(json.Unmarshal, func() interface{} {
return &User{}
})
for item := range observable.Observe() {
fmt.Println(item.V)
}
}
|
由于Unmarshaller
接受[]byte
类型的参数,我们在Unmarshal
之前加了一个Map
用于将string
转为[]byte
。运行:
1
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3
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$ go run main.go
&{dj 18}
&{jw 20}
|
Buffer
Buffer
按照一定的规则收集接收到的数据,然后一次性发送出去(作为切片),而不是收到一个发送一个。有 3 种类型的Buffer
:
BufferWithCount(n)
:每收到n
个数据发送一次,最后一次可能少于n
个;
BufferWithTime(n)
:发送在一个时间间隔n
内收到的数据;
BufferWithTimeOrCount(d, n)
:收到n
个数据,或经过d
时间间隔,发送当前收到的数据。
BufferWithCount
:
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func main() {
observable := rxgo.Just(1, 2, 3, 4)()
observable = observable.BufferWithCount(3)
for item := range observable.Observe() {
fmt.Println(item.V)
}
}
|
运行:
1
2
3
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$ go run main.go
[1 2 3]
[4]
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注意,最后一组只有一个。
BufferWithTime
:
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func main() {
ch := make(chan rxgo.Item, 1)
go func() {
i := 0
for range time.Tick(time.Second) {
ch <- rxgo.Of(i)
i++
}
}()
observable := rxgo.FromChannel(ch).BufferWithTime(rxgo.WithDuration(3 * time.Second))
for item := range observable.Observe() {
fmt.Println(item.V)
}
}
|
每 3s 发送一次:
1
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3
4
5
|
$ go run main.go
[0 1 2]
[3 4 5]
[6 7 8]
...
|
BufferWithTimeOrCount
:
1
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4
5
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func main() {
ch := make(chan rxgo.Item, 1)
go func() {
i := 0
for range time.Tick(time.Second) {
ch <- rxgo.Of(i)
i++
}
}()
observable := rxgo.FromChannel(ch).BufferWithTimeOrCount(rxgo.WithDuration(3*time.Second), 2)
for item := range observable.Observe() {
fmt.Println(item.V)
}
}
|
上面 3s 可以收集 3 个数据,但是设置了收集 2 个就发送。所以,运行输出为:
1
2
3
4
5
|
$ go run main.go
[0 1]
[2 3]
[4 5]
...
|
GroupBy
GroupBy
根据传入一个 Hash 函数,为每个不同的结果分别创建新的 Observable。换句话说,GroupBy
生成一个数据类型为 Observable 的 Observable。
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func main() {
count := 3
observable := rxgo.Range(0, 10).GroupBy(count, func(item rxgo.Item) int {
return item.V.(int) % count
}, rxgo.WithBufferedChannel(10))
for subObservable := range observable.Observe() {
fmt.Println("New observable:")
for item := range subObservable.V.(rxgo.Observable).Observe() {
fmt.Printf("item: %v\n", item.V)
}
}
}
|
上面根据每个数模 3 的余数将整个流分为 3 组。运行:
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$ go run main.go
New observable:
item: 0
item: 3
item: 6
item: 9
New observable:
item: 1
item: 4
item: 7
New observable:
item: 2
item: 5
item: 8
|
注意rxgo.WithBufferedChannel(10)
的使用,由于我们的数字是连续生成的,依次为 0->1->2->…->9->10。而 Observable 默认是惰性的,即由Observe()
驱动。内层的Observe()
在返回一个 0 之后就等待下一个数,但是下一个数 1 不在此 Observable 中。所以会陷入死锁。使用rxgo.WithBufferedChannel(10)
,设置它们之间的连接 channel 缓冲区大小为 10,这样即使我们未取出 channel 里面的数字,上游还是能发送数字进来。
并行操作
默认情况下,这些转换操作都是串行的,即只有一个 goroutine 负责执行转换函数。我们也可以使用rxgo.WithPool(n)
选项设置运行n
个 goroutine,或者rxgo.WitCPUPool()
选项设置运行与逻辑 CPU 数量相等的 goroutine。
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func main() {
observable := rxgo.Range(1, 100)
observable = observable.Map(func(_ context.Context, i interface{}) (interface{}, error) {
time.Sleep(time.Duration(rand.Int31()))
return i.(int)*2 + 1, nil
}, rxgo.WithCPUPool())
for item := range observable.Observe() {
fmt.Println(item.V)
}
}
|
由于是并行,所以输出顺序就不确定了。为了让不确定性更明显一点,我在代码中加了一行time.Sleep
。
过滤 Observable
Observable 中发送过来的数据并不一定都是我们需要的,我们要把不想要的过滤掉。
Filter
Filter()
接受一个类型为func (i interface{}) bool
的参数,通过的数据使用这个函数断言,返回true
的将发送给下一个阶段。否则,丢弃。
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func main() {
observable := rxgo.Range(1, 10)
observable = observable.Filter(func(i interface{}) bool {
return i.(int)%2 == 0
})
for item := range observable.Observe() {
fmt.Println(item.V)
}
}
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上面过滤掉奇数,最后只剩下偶数:
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$ go run main.go
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ElementAt
ElementAt()
只发送指定索引的数据,如ElementAt(2)
只发送索引为 2 的数据,即第 3 个数据。
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func main() {
observable := rxgo.Just(0, 1, 2, 3, 4)().ElementAt(2)
for item := range observable.Observe() {
fmt.Println(item.V)
}
}
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上面代码输出 2。
Debounce
Debounce()
比较有意思,它收到数据后还会等待指定的时间间隔,后续间隔内没有收到其他数据才会发送刚开始的数据。
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func main() {
ch := make(chan rxgo.Item)
go func() {
ch <- rxgo.Of(1)
time.Sleep(2 * time.Second)
ch <- rxgo.Of(2)
ch <- rxgo.Of(3)
time.Sleep(2 * time.Second)
close(ch)
}()
observable := rxgo.FromChannel(ch).Debounce(rxgo.WithDuration(1 * time.Second))
for item := range observable.Observe() {
fmt.Println(item.V)
}
}
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上面示例,先收到 1,然后 2s 内没收到数据,所以发送 1。接着收到了数据 2,由于马上又收到了 3,所以 2 不会发送。收到 3 之后 2s 内没有收到数据,发送了 3。所以最后输出为 1,3。
Distinct
Distinct()
会记录它发送的所有数据,它不会发送重复的数据。由于数据格式多样,Distinct()
要求我们提供一个函数,根据原数据返回一个唯一标识码(有点类似哈希值)。基于这个标识码去重。
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func main() {
observable := rxgo.Just(1, 2, 2, 3, 3, 4, 4)().
Distinct(func(_ context.Context, i interface{}) (interface{}, error) {
return i, nil
})
for item := range observable.Observe() {
fmt.Println(item.V)
}
}
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依次输出 1,2,3,4,没有重复。
Skip
Skip
可以跳过前若干个数据。
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func main() {
observable := rxgo.Just(1, 2, 3, 4, 5)().Skip(2)
for item := range observable.Observe() {
fmt.Println(item.V)
}
}
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Take
Take
只取前若干个数据。
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func main() {
observable := rxgo.Just(1, 2, 3, 4, 5)().Take(2)
for item := range observable.Observe() {
fmt.Println(item.V)
}
}
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选项
rxgo 提供的大部分方法的最后一个参数是一个可变长的选项类型。这是 Go 中特有的、经典的选项设计模式。我们前面已经使用了:
rxgo.WithBufferedChannel(10)
:设置 channel 的缓存大小;
rxgo.WithPool(n)/rxgo.WithCpuPool()
:使用多个 goroutine 执行转换操作;
rxgo.WithPublishStrategy()
:使用发布策略,即创建可连接的 Observable。
除此之外,rxgo 还提供了很多其他选项。留待大家自行探索了。
总结
rxgo 让基于 pipelines 的并发编程变得更容易!
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参考
- rxgo GitHub:https://github.com/jordan-wright/rxgo
- Go 每日一库 GitHub:https://github.com/darjun/go-daily-lib
我
我的博客:https://darjun.github.io
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