1. 背压在 RxJava 中， 会遇到被观察者发送消息太快以至于它的操作符或者订阅者不能及时处理相关的消息，这就是典型的背压( Back Pressure )场景。在 RxJava 官方的维基百科中关于 Back Pressure 是这样描述的：In ReactiveX it is not difficult to get into a situation in which an Observa
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2023-09-14 17:40:02
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https://github.com/ReactiveX/RxJava/wiki/Backpressure-(2.0)1.前言1.在Rxjava1.x中不存在背压模式
2.在RxJava2.x中产生了了背压模式1.什么是背压模式背压模式主要是为了解决上游发送大量的事件，下游处理不过来的情况，使用Flowable来操作。相比较Observable多了背压策略。
背压涉及到数据缓冲池，缓冲池大小为12
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2023-09-04 18:21:08
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背压问题背压是指在异步场景中，被观察者发送事件速度远快于观察者的处理速度的情况下，一种告诉上游的被观察者降低发送速度的策略简而言之，背压是流速控制的一种策略。需要强调两点：背压策略的一个前提是异步环境，也就是说，被观察者和观察者处在不同的线程环境中。背压（Backpressure）并不是一个像flatMap一样可以在程序中直接使用的操作符，他只是一种控制事件流速的策略。响应式拉取（reactive
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2023-10-24 06:57:36
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RxJava2 Flowable以及背压前述java-1.8maven-3rxjava-2.2.3背压背压是指在异步场景中，被观察者发送事件速度远快于观察者的处理速度的情况下，一种告诉上游的被观察者降低发送速度的策略。Flowable的官方介绍:io.reactivex.Flowable: 0..N flows, supporting Reactive-Streams and backpressu
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2023-12-15 11:01:37
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RxJava源码阅读理解系列（六）背压 背压在前两篇中，我们分析了几个常用的操作符，其他的操作符实现原理也都是大同小异，就不再多做分析了。今天我们开始讲RxJava2中新增的背压。 什么是背压？我们看下官方文档的解释： Backpressure is when in an Flowable processing pipeline, some asynchronous stages can’t p
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2024-06-03 13:39:24
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传统思维实现为下面四步：
1.封装thread
2.编写网络请求代码
3.拿到数据创建bitmap
4.handler回调，更新ui
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2023-07-27 09:46:57
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Android之Rxjava2.X 8————Rxjava 背压策略一.目录 文章目录Android之Rxjava2.X 8————Rxjava 背压策略一.目录二.背压的引入1.同步订阅2.异步订阅3.存在的问题三.背压的概述1.背压定义2.背压的作用3.背压的原理四.背压的实现Flowable1.Flowable 介绍2.Flowable 特点3.Flowable的基本使用五.背压的使用1.
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2023-07-29 23:41:58
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前言
Rxjava，由于其基于事件流的链式调用、逻辑简洁 & 使用简单的特点，深受各大 Android开发者的欢迎。 本文主要讲解的是RxJava中的 背压控制策略，希望你们会喜欢。
目录
1. 引言
1.1 背景观察者 & 被观察者 之间存在2种订阅关系：同步 & 异步。具体如下：对于异步订阅关系
Backpressure（背压、反压力）在rxjava中会经常遇到一种情况就是被观察者发送消息太快以至于它的操作符或者订阅者不能及时处理相关的消息。那么随之而来的就是如何处理这些未处理的消息。举个例子，使用zip操作符将两个无限大的Observable压缩在一起，其中一个被观察者发送消息的速度是另一个的两倍。一个比较不靠谱的做法就是把发送比较快的消息缓存起来，当比较慢的Observable发送消息
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2023-07-29 21:28:38
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背压：Flowable / Subscriber 在RxJava 1.x 理解 中，没有讲到背压这个概念，是因为学习太落后了，RxJava都出2了，所以直接在2上学。 背压是下游控制上游流速的一种手段。在rxjava1.x的时代，上游会给下游set一个producer，下游通过producer向上游请求n个数据，这样上游就有记录下游请求了多少个数据，然后下游请求多少个上游就给多
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2024-06-28 11:22:58
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在流式数据的处理中，我们都非常关注数据流的速度，适当的速度可以的达到很好的一个处理效果，但是如果过高或者过低都会导致一些不期望的问题，这篇文章让我们一起来看看Spark Streaming是如何处理这一系列问题的。一、为什么要限流我们都知道，Spark Streaming是一个流式处理框架，但是他并不是完全的实时处理，而是按照batch机制来处理数据的。（画外音：在Spark Streaming2
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2024-07-25 10:42:28
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前言:对于Rxjava大家并不陌生,它是基于事件流的链式调用、逻辑简洁 & 使用简单的特点，深受各大Android 开发者的欢迎。对于RxJava中,观察者和被观察者具有两种订阅模式,及同步订阅,异步订阅;同步订阅:即在同一线程中,被观察者每发一件事件,必须等到观察者接受处理后,才能发送下一个事件异步订阅:观察者和被观察者不在同一个线程中,即产生了被观察者发送事件的速度与观察者接
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2023-10-24 09:25:09
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接着上篇文章讲，一般情况下，上篇文章讲的就够我们用的了。一般我们工作的环境也不会出现背压问题。但是为了既然Rxjava设计了背压策略，我又在整理资料，那就还是整理一下吧。上游水管的水流速度大于下游水管的水流速度。上游的水管流的快，下游 的水管流的慢，来不及流出去的水就堆积在水管中，水管积水多了，就爆了，就要OOM了。//关注点1
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2024-05-15 12:59:18
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上一节里我们学习了只使用Observable如何去解决上下游流速不均衡的问题, 之所以学习这个是因为Observable还是有很多它使用的场景, 有些朋友自从听说了Flowable之后就觉得Flowable能解决任何问题, 甚至有抛弃Observable这种想法, 这是万万不可的, 它们都有各自的优势和不足.在这一节里我们先来学习如何使用Flowable, 它东西比较多, 也比较繁琐, 解释起来也
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2023-11-14 07:28:19
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一，RxJava背压策略1，背压：被观察者发送消息太快以至于它的操作符或者订阅者不能及时处理相关消息，背压是在异步的场景下才会出现，即被观察者和观察者处于不同的线程中。在RxJava2.x中新增了Flowable类型是支持背压的（默认队列大小128），Flowable很多操作符内部也使用了背压策略。2，Flowable背压策略一共有5种 ①，MISSING,此策略表示，通过Create方法创建的F
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2024-06-24 10:29:15
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前言对于背压问题不久前就讨论过了，这里就不过多介绍了，总之它是一个非常复杂的话题，本文的主要目的是分析我们如何从Rxjava迁移到Flow并且使用其背压方案，由于本身技术的限制以及协程内部的复杂性，不会做过多的深入讨论，只是通过类似黑盒测试的方式，给出一些示例比较它们之前存在的差异以及如何去使用不同的背压解决方案。鉴于 RxJava 和协程的实现差异，每个示例的实际输出基本都不会相同，这些示例的目
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2024-02-23 12:49:48
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一、前言对于异步订阅关系，存在 被观察者发送事件速度 与观察者接收事件速度 不匹配的情况，被观察者 发送事件速度太快，而观察者 来不及接收所有事件，从而导致观察者无法及时响应 / 处理所有发送过来事件的问题，最终导致缓存区溢出、事件丢失 & OOM，这个时候就需要使用到背压了。 二、详解2.1、定义背压是一种控制事件流速的策略，它的作用是在异步订阅关系中，控制事件发送和
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2023-11-19 12:15:19
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RxJava背压基础讲解 本章节继续讲述RxJava的背压问题一.控制 观察者 接收事件的速度 <1> 前言 当被观察者发送消息的速度和观察者接收消息的速度不匹配时，可以控制观察者接收消息的速度。原理是 不管被观察者发送了多少条数据，观察者仅根据自身情况选择接收几条消息。哪怕被观察者发送量100条数据，若观察者仅需要两条消息，则只接收两条消息。忽略另外98
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2024-01-19 17:16:05
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前言
Rxjava，由于其基于事件流的链式调用、逻辑简洁 & 使用简单的特点，深受各大 Android开发者的欢迎。 本文主要讲解的是RxJava中的 背压控制策略，希望你们会喜欢。本文所有代码 Demo均存放在Carson_Ho的Github地址目录1. 引言1.1 背景观察者 & 被观察者 之间存在2种订阅关系：同步 & 异步。具体如下：对于异步订阅关系，存在 被观察者
背压本节首先介绍什么是背压（Backpressure）问题，然后介绍背压问题的几种应对模式。 什么是背压问题当上下游的流操作处于不同的线程时，如果上游弹射数据的速度快于下游接收处理数据的速度，对于那些没来得及处理的数据就会造成积压，这些数据既不会丢失，又不会被垃圾回收机制回收，而是存放在一个异步缓存池中，如果缓存池中的数据一直得不到处理，越积越多，最后就会造成内存溢出，这便是响应式编程中
