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

安装rxgo库:

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$ go get -u github.com/reactivex/rxgo/v2

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)
  }
}

使用 RxGo 的一般流程如下:

  • 使用相关的 Operator 创建 ObservableOperator 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 ObservableObserve()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

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...),
    }
  }
}

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)
    }
  }
}

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 ObservableForEach()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")
  })
}

运行:

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$ go run main.go 
received: 1
received: 2
received: 3
received: 4
received: 5
completed

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)
    }
  }
}

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)
}})

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)
	}
}

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)
  }
}

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++
  }
}

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)
  }
}

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)
  }
}

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

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)
  }
}

Observable 分类

根据数据在何处生成,Observable 被分为 HotCold 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)
  }
}

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。

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)
  }
}

输出:

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$ go run main.go
0
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2
0
1
2

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)
}

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

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)
}

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

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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$ 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)))
  }
}

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UnmarshalUnmarshal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UnmarshalUser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:

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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:

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$ go run main.go
[1 2 3]
[4]

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:

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$ go run main.go
[0 1 2]
[3 4 5]
[6 7 8]
...

BufferWithTimeOrCount

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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:

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$ 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 ObservableObservable

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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
item: 10
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)
  }
}

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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8
10

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)
  }
}

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)
  }
}

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)
  }
}

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)
  }
}

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)
  }
}

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!

大家如果发现好玩、好用的 Go 语言库,欢迎到 Go 每日一库 GitHub 上提交 issue😄

参考

  1. rxgo GitHub:https://github.com/jordan-wright/rxgo
  2. Go 每日一库 GitHub:https://github.com/darjun/go-daily-lib

我的博客:https://darjun.github.io

欢迎关注我的微信公众号【GoUpUp】,共同学习,一起进步~