RxJava2_4:并行处理请求和数据缓存池
参考：
http://www.jianshu.com/p/1f4867ce3c01
并行处理：
为了解决并行的请求和数据处理，我们可以采用zip来进行。
通过zip我们可以将管道流A和管道流B请求的数据进行1+1对应的处理。一个A请求结果和一个B请求结果构成一个完整流进行处理。如果某一管道少数据，就不会再往下执行。
数据缓存池
如果有多余的数据就会被放入缓存池里面。缓存吃一旦存满就会oom。RxJava的observable和flowable都带有缓存池。但是flowable + subscriber对于缓存请求有对应的api。
Flwoable + subscriber采用的响应式拉取，也就是下游要多少流数据，上流给多少流数据。
策略：
l ERROR：如果缓存池溢出，就会立刻抛出MissingBackpressureException异常，ERROR即保证在异步操作中，事件累积不能超过128，超过即出现异常。
l BUFFER：把RxJava中默认的只能存128个事件的缓存池换成一个大的缓存池，支持存很多很多的数据，不会产生OOM。
l DROP：当消费者处理不了事件，就丢弃。
l LATEST：消费不掉的事件就丢掉。
唯一的区别就是LATEST总能使消费者能够接收到生产者产生的最后一个事件
这里的subscription对象是下游控制请求的对象。通过request方法判断一次处理上游缓存中的多少数据。这里下游一次的最大处理量是128，超出就会有oom的错误。
在相同线程中：
在subscriptionr的rquest请求进行之后，floableEmitter都会收到request中的数量，然后每次处理的时候内部的计数器减1.
在不同线程中:
当上下游工作在不同的线程里时，每一个线程里都有一个requested，而我们调用request（1000）时，实际上改变的是下游主线程中的requested，而上游中的requested的值是由RxJava内部调用request(n)去设置的。上游内部设置的request数量总是128。
我们设置request=96时。上游从128开始递减，下游从0开始累加到95。
