理解RxJava与响应式(4) - 背压
2018-09-02
Coding
RxJava
Java
👋 ‍️‍️阅读
❤️ 喜欢
💬 评论

理解RxJava与响应式(4) - 背压

  1. Back Pressure
  2. Observable VS Flowable / Pull VS push

Pull or Push

我们还是以吮指原味鸡为例,KFC分为后厨和前台。后厨产鸡(producer),前台卖鸡(consumer),由不同的人(thread)来负责。

  • Observable采用的是推模型(push)。不管你前台你卖不卖得过来,后厨都一直生产。
  • Flowable采用的拉模型(pull)。每当前台要(request)鸡了,后厨就生产一个。

两种策略各有优劣,

  • 推模型下,前台根本卖不出去的鸡生产出来,容易产生物理上的浪费,鸡凉了就得倒了。
  • 拉模型下,前台要鸡后台不一定生产的过来,容易产生时间上的浪费,前台和顾客就都得等着。

在实践中应该选用合适的模型。

拉模型的改进

为了防止顾客久等,KFC在前台和后厨之间放置了一个货架(buffer),用来暂时存放多于的鸡。这是一种最典型最直接的处理方式来避免人员(thread)等待。事实上RxJava就是这么做的。observeOn操作符就带有一个bufferSize参数可以设置货架的大小。

当意外发生

虽然拉模型看上去很美,但是我们做服务业就得把各种意外考虑进去。

  • KFC来了一群小孩,一共点了100个鸡
  • 前台通知(request)后厨,做100个鸡,后厨开工
  • 小孩突然打架了,前台服务员前去劝阻(thread block)
  • 后厨鸡陆续产出,然而货架只能放50个鸡,后厨懵了

这就是所谓的背压(Back Pressure)问题,当消费者跟不上生产者的进度,问题就发生了。那么怎么解决背压问题呢,RxJava提供了几种方案

  • onBackPressureBuffer,原理和上面的observeOn的buffer一样,在上例中我们只要把货架扩容,问题就暂时解决了。
  • onBackPressureDrop,把放不下的鸡直接扔掉
  • onBackPressureLatest,把最早的鸡扔掉

Copyright © 2020-2024 Dean Xu. All Rights reserved.