使用RxJava从多个数据源中加载数据

• 原文链接 : Loading data from multiple sources with RxJava
• 作者 : Dan Lew

假设我需要从网络上获取一些数据。每次需要数据的时候，我都可以简单的访问网络，但是，将数据缓存到磁盘或内存则可以更有效率。

更明确的说，我希望是这样的：

1、偶尔的从网络上获取新数据。 2、然而可以尽快的恢复数据（通过缓存网络数据的结果）。

我想要使用RxJava实现。

基本模式

给每一数据源（网络、磁盘和内存）一个Observable<Data>接口，我们可以通过两个操作：concat()和first()，来实现一个简单的解决方案。

concat()持有多个Observables，并且把它们连接在队列里。first()仅从队列里中获取到第一个条目。因此，如果你使用concat().first()可以从多个数据源中获取到第一个。

让我们看看它是如何实现的：

// Our sources (left as an exercise for the reader)
Observable<Data> memory = ...;  
Observable<Data> disk = ...;  
Observable<Data> network = ...;

// Retrieve the first source with data
Observable<Data> source = Observable  
  .concat(memory, disk, network)
  .first();

这种模式的关键是concat()只在需要资源的时候才会订阅每个子Observable。如果数据被缓存，就不需要通过速度慢的数据源来获取数据。

注意concat()中Observables数据源的顺序问题，因为它们是被一个接一个检索出来的。

保存数据

很显然，下一步就是保存数据源。如果，你没有将网络请求的结果保存到磁盘，将磁盘的地址保存在内存中，那就再也没法挽救啦！上面所有的代码就是让网咯请求持久化。

我的解决方式是在每次发出请求的时候保存或缓存数据源：

Observable<Data> networkWithSave = network.doOnNext(data -> {  
  saveToDisk(data);
  cacheInMemory(data);
});

Observable<Data> diskWithCache = disk.doOnNext(data -> {  
  cacheInMemory(data);
});

现在，如果你使用networkWithSave和diskWithCache，数据都将会在你下载的时候自动保存。

（这种策略的另外一个好处就是networkWithSave/diskWithCache可以在任何地方使用，不仅仅在我们的多个数据源模式下。）

旧数据

很不幸，现在我们保存数据的代码运行的太好啦！它总是会返回相同的数据，不管数据有没有过期。记着，我想要返回到偶尔从服务器获取新的数据。

这个解决方案在first()中，我们可以执行筛选，只需要过滤掉那些过期的数据：

Observable<Data> source = Observable  
  .concat(memory, diskWithCache, networkWithSave)
  .first(data -> data.isUpToDate());

现在，我们只会获取被证明是最新的条目。因此，如果我们的资源有一条旧数据，我们就会略过，直接到下一条数据，直到我们找到新数据。

first()vs.takeFirst()

你可以选择使用first()，你也可以选择使用takeFirst()。

这两种调用的区别是当没有可用资源的时候，first()会抛出一个NoSuchElementException的异常，然而，takeFirst()只会简单的结束。

你使用哪种就看你是否需要明确的处理数据是否用完。

代码案例

这里是以上代码的运用，你可以在这儿checkout出代码：https://github.com/dlew/rxjava-multiple-sources-sample

如果你需要一个实际案例，checkout出Gfycat的应用，它是使用这种模式查看Gfycat中的动态数据。Gfycat中的代码并没有使用以上的所有功能（因为它不需要），但是它演示了concat().first()的基本用法。