给初学者的RxJava2.0教程（九）：响应式拉取
作者博客
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前言
好久不见朋友们，最近一段时间在忙工作上的事情，没来得及写文章，这两天正好有点时间，赶紧写下了这篇教程，免得大家说我太监了。
正题
先来回顾一下上上节，我们讲Flowable的时候，说它采用了响应式拉的方式，我们还举了个叶问打小日本的例子，再来回顾一下吧，我们说把上游看成小日本, 把下游当作叶问, 当调用Subscription.request(1)时, 叶问就说我要打一个! 然后小日本就拿出一个鬼子给叶问, 让他打, 等叶问打死这个鬼子之后, 再次调用request(10), 叶问就又说我要打十个! 然后小日本又派出十个鬼子给叶问, 然后就在边上看热闹, 看叶问能不能打死十个鬼子, 等叶问打死十个鬼子后再继续要鬼子接着打。
但是不知道大家有没有发现，在我们前两节中的例子中，我们口中声称的响应式拉并没有完全体现出来，比如这个例子：
虽然我们在下游中是每次处理掉了一个事件之后才调用request(1)去请求下一个事件，也就是说叶问的确是在打死了一个鬼子之后才继续打下一个鬼子，可是上游呢？上游真的是每次当下游请求一个才拿出一个吗？从上上篇文章中我们知道并不是这样的，上游仍然是一开始就发送了所有的事件，也就是说小日本并没有等叶问打死一个才拿出一个，而是一开始就拿出了所有的鬼子，这些鬼子从一开始就在这儿排队等着被打死。
有个故事是这么说的：
楚人有卖盾与矛者，先誉其盾之坚，曰：“吾盾之坚，物莫能陷也。”俄而又誉其矛之利，曰：“吾矛之利，万物莫不陷也。”市人诘之曰："以子之矛陷子之盾，何如？”其人弗能应也。众皆笑之。
没错，我们前后所说的就是自相矛盾了，这说明了什么呢，说明我们的实现并不是一个完整的实现，那么，究竟怎样的实现才是完整的呢？
我们先自己来想一想，在下游中调用Subscription.request(n)就可以告诉上游，下游能够处理多少个事件，那么上游要根据下游的处理能力正确的去发送事件，那么上游是不是应该知道下游的处理能力是多少啊，对吧，不然，一个巴掌拍不响啊，这种事情得你情我愿才行。
那么上游从哪里得知下游的处理能力呢？我们来看看上游最重要的部分，肯定就是FlowableEmitter了啊，我们就是通过它来发送事件的啊，来看看它的源码吧(别紧张，它的代码灰常简单)：
FlowableEmitter是个接口，继承Emitter，Emitter里面就是我们的onNext(),onComplete()和onError()三个方法。我们看到FlowableEmitter中有这么一个方法：
long requested();
方法注释的意思就是当前外部请求的数量，哇哦，这好像就是我们要找的答案呢. 我们还是实际验证一下吧.
先来看同步的情况吧：
这个例子中，我们在上游中打印出当前的request数量，下游什么也不做。
我们先猜测一下结果，下游没有调用request()，说明当前下游的处理能力为0，那么上游得到的requested也应该是0，是不是呢？
来看看运行结果：
哈哈，结果果然是0，说明我们的结论基本上是对的。
那下游要是调用了request()呢，来看看：
这次在下游中调用了request(10)，告诉上游我要打十个，看看运行结果：
果然！上游的requested的确是根据下游的请求来决定的，那要是下游多次请求呢？比如这样：
下游先调用了request(10), 然后又调用了request(100)，来看看运行结果：
看来多次调用也没问题，做了加法。
诶加法？对哦，只是做加法，那什么时候做减法呢？
当然是发送事件啦！
来看个例子吧：
代码很简单，来看看运行结果：
大家应该能看出端倪了吧，下游调用request(n) 告诉上游它的处理能力，上游每发送一个next事件之后，requested就减一，注意是next事件，complete和error事件不会消耗requested，当减到0时，则代表下游没有处理能力了，这个时候你如果继续发送事件，会发生什么后果呢？当然是MissingBackpressureException啦，试一试：
还是这个例子，只不过这次只request(2), 看看运行结果：
D/TAG: onSubscribe
D/TAG: before emit, requested = 2
D/TAG: emit 1
D/TAG: onNext: 1
D/TAG: after emit 1, requested = 1
D/TAG: emit 2
D/TAG: onNext: 2
D/TAG: after emit 2, requested = 0
D/TAG: emit 3
W/TAG: onError: io.reactivex.exceptions.MissingBackpressureException: create: could not emit value due to lack of requests
at io.reactivex.internal.operators.flowable.FlowableCreate$ErrorAsyncEmitter.onOverflow(FlowableCreate.java:411)
at io.reactivex.internal.operators.flowable.FlowableCreate$NoOverflowBaseAsyncEmitter.onNext(FlowableCreate.java:377)
at zlc.season.rxjava2demo.demo.ChapterNine$4.subscribe(ChapterNine.java:80)
at io.reactivex.internal.operators.flowable.FlowableCreate.subscribeActual(FlowableCreate.java:72)
at io.reactivex.Flowable.subscribe(Flowable.java:12218)
at zlc.season.rxjava2demo.demo.ChapterNine.demo2(ChapterNine.java:89)
at zlc.season.rxjava2demo.MainActivity$2.onClick(MainActivity.java:36)
at android.view.View.performClick(View.java:4780)
at android.view.View$PerformClick.run(View.java:19866)
at android.os.Handler.handleCallback(Handler.java:739)
at android.os.Handler.dispatchMessage(Handler.java:95)
at android.os.Looper.loop(Looper.java:135)
at android.app.ActivityThread.main(ActivityThread.java:5254)
at java.lang.reflect.Method.invoke(Native Method)
at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:372)
at com.android.internal.os.ZygoteInit$MethodAndArgsCaller.run(ZygoteInit.java:903)
at com.android.internal.os.ZygoteInit.main(ZygoteInit.java:698)
D/TAG: after emit 3, requested = 0
D/TAG: emit complete
D/TAG: after emit complete, requested = 0
到目前为止我们一直在说同步的订阅，现在同步说完了，我们先用一张图来总结一下同步的情况：
这张图的意思就是当上下游在同一个线程中的时候，在下游调用request(n)就会直接改变上游中的requested的值，多次调用便会叠加这个值，而上游每发送一个事件之后便会去减少这个值，当这个值减少至0的时候，继续发送事件便会抛异常了。
我们再来说说
的情况，异步和同步会有区别吗？会有什么区别呢？带着这个疑问我们继续来探究。
同样的先来看一个基本的例子：
这次是异步的情况，上游啥也不做，下游也啥也不做，来看看运行结果：
哈哈，又是128，看了我前几篇文章的朋友肯定很熟悉这个数字啊！这个数字为什么和我们之前所说的默认的水缸大小一样啊，莫非？
带着这个疑问我们继续来研究一下：
这次我们在下游调用了request（1000）告诉上游我要打1000个，按照之前我们说的，这次的运行结果应该是1000，来看看运行结果：
卧槽，你确定你没贴错代码？
是的，真相就是这样，就是128，蜜汁128。。。
what happened?
I don't know !
为了答疑解惑，我就直接上图了：
可以看到，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，这个调用会在合适的时候自动触发。
现在我们就能理解为什么没有调用request，上游中的值是128了，因为下游在一开始就在内部调用了request(128)去设置了上游中的值，因此即使下游没有调用request()，上游也能发送128个事件，这也可以解释之前我们为什么说Flowable中默认的水缸大小是128，其实就是这里设置的。
刚才同步的时候我们说了，上游每发送一个事件，requested的值便会减一，对于异步来说同样如此，那有人肯定有疑问了，一开始上游的requested的值是128，那这128个事件发送完了不就不能继续发送了吗？
刚刚说了，设置上游requested的值的这个内部调用会在合适的时候自动触发，那到底什么时候是合适的时候呢？是发完128个事件才去调用吗？还是发送了一半才去调用呢？
带着这个疑问我们来看下一段代码：
这次的上游稍微复杂了一点点，首先仍然是个无限循环发事件，但是是有条件的，只有当上游的requested != 0的时候才会发事件，然后我们调用request（96）去消费96个事件（为什么是96而不是其他的数字先不要管），来看看运行结果吧：
首先运行之后上游便会发送完128个事件，之后便不做任何事情，从打印的结果中我们也可以看出这一点。
然后我们调用request(96)，这会让下游去消费96个事件，来看看运行结果吧：
可以看到，当下游消费掉第96个事件之后，上游又开始发事件了，而且可以看到当前上游的requested的值是96(打印出来的95是已经发送了一个事件减一之后的值)，最终发出了第223个事件之后又进入了等待区，而223-127 正好等于 96。
这是不是说明当下游每消费96个事件便会自动触发内部的request()去设置上游的requested的值啊！没错，就是这样，而这个新的值就是96。
朋友们可以手动试试请求95个事件，上游是不会继续发送事件的。
至于这个96是怎么得出来的（肯定不是我猜的蒙的啊），感兴趣的朋友可以自行阅读源码寻找答案，对于初学者而言应该没什么必要，管它内部怎么实现的呢对吧。
好了今天的教程就到这里了！通过本节的学习，大家应该知道如何正确的去实现一个完整的响应式拉取了，在某一些场景下，可以在发送事件前先判断当前的requested的值是否大于0，若等于0则说明下游处理不过来了，则需要等待，例如下面这个例子。
实践
这个例子是读取一个文本文件，需要一行一行读取，然后处理并输出，如果文本文件很大的时候，比如几十M的时候，全部先读入内存肯定不是明智的做法，因此我们可以一边读取一边处理，实现的代码如下：
运行的结果便是：
好了，本次的教程就到这里了，谢谢大家捧场！下节见，敬请期待！
（PS： 我这么用心的写文章， 你们也不给个赞吗？）
系列文章：
给初学者的RxJava2.0教程(三) ：map和flatMap操作符
给初学者的RxJava2.0教程(五) ：背压（Backpressure）
给初学者的RxJava2.0教程(六) ：治理Backpressure
给初学者的RxJava2.0教程(八) ：Flowable缓存