RxJava:用单个元素替换元素的子序列
RxJava: substitute a subsequence of elements with a single element
我有一个可观察事件:ElementAdded (A)、ElementRemoved (R)、ActionStarted (S) 和 ActionFinished (F)。一些添加和删除操作夹在 ActionStarted 和 ActionFinished 之间。我想用单个事件 ElementMoved (M) 替换事件的子序列,同时让非夹心事件毫不延迟地飞行。 ElementMoved 事件应该包含一个数组,其中包含它正在替换的所有事件。
这是一个例子:
---A--A--R--S-A-R-F-R-A-A--
(my transformation)
---A--A--R--------M-R-A-A--
ElementMoved 应该在触发 ActionFinished 事件时出现。
此外,如果自上次夹心事件后超时 T 后未触发 ActionFinished 事件,则应改为触发所有原始事件:
-----T
---A1--A2--R3--S4-A5-R6------------R7-A8-A9--
(my transformation)
---A1--A2--R3---------------S4A5R6-R7-A8-A9--
可能有一个 ActionFinished 事件在超时后触发,也可能永远不会发生(如示例中所示)。如果它永远不会发生,就没有什么可做的。它发生了,并且没有 window 打开,ActionFinished 事件自行进入新流。例如:
-----T
---A1--A2--R3--S4-A5-R6------------F7-A8-A9--
(my transformation)
---A1--A2--R3---------------S4A5R6-F7-A8-A9--
基本上,如果转换无法在给定超时内关闭 window,它应该刷新所有未触及的保留事件。
如果在相应的 F 事件之前触发新的 S 事件,也应该发生这种事件刷新。 (这个新的 S 事件应该按照上面的逻辑被保留)。例如
---A1--A2--R3--S4-A5-R6--S7---R9-A9-A10-F11-A12--
(my transformation)
---A1--A2--R3------------S4A5R6---------M7- A12--
我已经使用 window 运算符玩了一段时间,但运气不好。缓冲区运算符为自由浮动事件引入了延迟,这在我的情况下是不可接受的。扫描发出与原始流一样多的事件,这不是我想要的。我当然迷路了,所以非常感谢任何帮助。
编辑 1:添加了有关在 window 打开时出现新 S 事件时刷新的案例
编辑 2:阐明 Move 事件应包含它正在替换的事件列表。
编辑 3:将标签从 rx-java 更改为 rx-java2
编辑 4:阐明如果 ActionFinished 事件在超时开始后发生会发生什么。
谢谢!
由于我的上一个答案被"reviewers"删除了,这里再次给出完整源代码的答案。如果因为长代码部分而被删除,我不知道该怎么办。请注意,OP 的问题需要复杂的运算符:
package hu.akarnokd.rxjava;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.*;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;
import io.reactivex.internal.util.BackpressureHelper;
import org.reactivestreams.*;
import io.reactivex.*;
import io.reactivex.Scheduler.Worker;
import io.reactivex.disposables.*;
import io.reactivex.schedulers.Schedulers;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Flowable<String> source = Flowable.just(
"A", "A", "R", "S", "A", "R", "F", "R", "A", "A");
source.lift(new ConditionalCompactor(
500, TimeUnit.SECONDS, Schedulers.computation()))
.subscribe(System.out::println, Throwable::printStackTrace);
}
static final class ConditionalCompactor implements FlowableOperator<String, String> {
final Scheduler scheduler;
final long timeout;
final TimeUnit unit;
ConditionalCompactor(long timeout, TimeUnit unit,
Scheduler scheduler) {
this.scheduler = scheduler;
this.timeout = timeout;
this.unit = unit;
}
@Override
public Subscriber<? super String> apply(Subscriber<? super String> t) {
return new ConditionalCompactorSubscriber(
t, timeout, unit, scheduler.createWorker());
}
static final class ConditionalCompactorSubscriber
implements Subscriber<String>, Subscription {
final Subscriber<? super String> actual;
final Worker worker;
final long timeout;
final TimeUnit unit;
final AtomicInteger wip;
final SerialDisposable mas;
final Queue<String> queue;
final List<String> batch;
final AtomicLong requested;
Subscription s;
static final Disposable NO_TIMER;
static {
NO_TIMER = Disposables.empty();
NO_TIMER.dispose();
}
volatile boolean done;
Throwable error;
boolean compacting;
int lastLength;
ConditionalCompactorSubscriber(Subscriber<? super String> actual,
long timeout, TimeUnit unit, Worker worker) {
this.actual = actual;
this.worker = worker;
this.timeout = timeout;
this.unit = unit;
this.batch = new ArrayList<>();
this.wip = new AtomicInteger();
this.mas = new SerialDisposable();
this.mas.set(NO_TIMER);
this.queue = new ConcurrentLinkedQueue<>();
this.requested = new AtomicLong();
}
@Override
public void onSubscribe(Subscription s) {
this.s = s;
actual.onSubscribe(this);
}
@Override
public void onNext(String t) {
queue.offer(t);
drain();
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
error = e;
done = true;
drain();
}
@Override
public void onComplete() {
done = true;
drain();
}
@Override
public void cancel() {
s.cancel();
worker.dispose();
}
@Override
public void request(long n) {
BackpressureHelper.add(requested, n);
s.request(n);
drain();
}
void drain() {
if (wip.getAndIncrement() != 0) {
return;
}
int missed = 1;
for (;;) {
long r = requested.get();
long e = 0L;
while (e != r) {
boolean d = done;
if (d && error != null) {
queue.clear();
actual.onError(error);
worker.dispose();
return;
}
String s = queue.peek();
if (s == null) {
if (d) {
actual.onComplete();
worker.dispose();
return;
}
break;
}
if (compacting) {
batch.clear();
batch.addAll(queue);
int n = batch.size();
String last = batch.get(n - 1);
if ("S".equals(last)) {
if (n > 1) {
actual.onNext(queue.poll());
mas.set(NO_TIMER);
lastLength = -1;
compacting = false;
e++;
continue;
}
// keep the last as the start of the new
if (lastLength <= 0) {
lastLength = 1;
mas.set(worker.schedule(() -> {
queue.offer("T");
drain();
}, timeout, unit));
this.s.request(1);
}
break;
} else
if ("T".equals(last)) {
actual.onNext(queue.poll());
compacting = false;
mas.set(NO_TIMER);
lastLength = -1;
e++;
continue;
} else
if ("F".equals(last)) {
actual.onNext("M");
while (n-- != 0) {
queue.poll();
}
compacting = false;
mas.set(NO_TIMER);
lastLength = -1;
e++;
} else {
if (lastLength != n) {
lastLength = n;
mas.set(worker.schedule(() -> {
queue.offer("T");
drain();
}, timeout, unit));
this.s.request(1);
}
break;
}
} else {
if ("A".equals(s) || "F".equals(s) || "R".equals(s)) {
queue.poll();
actual.onNext(s);
e++;
} else
if ("T".equals(s)) {
// ignore timeout markers outside the compacting mode
queue.poll();
} else {
compacting = true;
}
}
}
if (e != 0L) {
BackpressureHelper.produced(requested, e);
}
if (e == r) {
if (done) {
if (error != null) {
queue.clear();
actual.onError(error);
worker.dispose();
return;
}
if (queue.isEmpty()) {
actual.onComplete();
worker.dispose();
return;
}
}
}
missed = wip.addAndGet(-missed);
if (missed == 0) {
break;
}
}
}
}
}
}
运算符的模式是典型的 queue-drain,但排出阶段包含用于组合某些后续模式的逻辑,这些模式也需要不同的操作模式。
编辑 更新为 RxJava 2。
编辑 2 更新了背压支持。
我有一个可观察事件:ElementAdded (A)、ElementRemoved (R)、ActionStarted (S) 和 ActionFinished (F)。一些添加和删除操作夹在 ActionStarted 和 ActionFinished 之间。我想用单个事件 ElementMoved (M) 替换事件的子序列,同时让非夹心事件毫不延迟地飞行。 ElementMoved 事件应该包含一个数组,其中包含它正在替换的所有事件。 这是一个例子:
---A--A--R--S-A-R-F-R-A-A--
(my transformation)
---A--A--R--------M-R-A-A--
ElementMoved 应该在触发 ActionFinished 事件时出现。
此外,如果自上次夹心事件后超时 T 后未触发 ActionFinished 事件,则应改为触发所有原始事件:
-----T
---A1--A2--R3--S4-A5-R6------------R7-A8-A9--
(my transformation)
---A1--A2--R3---------------S4A5R6-R7-A8-A9--
可能有一个 ActionFinished 事件在超时后触发,也可能永远不会发生(如示例中所示)。如果它永远不会发生,就没有什么可做的。它发生了,并且没有 window 打开,ActionFinished 事件自行进入新流。例如:
-----T
---A1--A2--R3--S4-A5-R6------------F7-A8-A9--
(my transformation)
---A1--A2--R3---------------S4A5R6-F7-A8-A9--
基本上,如果转换无法在给定超时内关闭 window,它应该刷新所有未触及的保留事件。
如果在相应的 F 事件之前触发新的 S 事件,也应该发生这种事件刷新。 (这个新的 S 事件应该按照上面的逻辑被保留)。例如
---A1--A2--R3--S4-A5-R6--S7---R9-A9-A10-F11-A12--
(my transformation)
---A1--A2--R3------------S4A5R6---------M7- A12--
我已经使用 window 运算符玩了一段时间,但运气不好。缓冲区运算符为自由浮动事件引入了延迟,这在我的情况下是不可接受的。扫描发出与原始流一样多的事件,这不是我想要的。我当然迷路了,所以非常感谢任何帮助。
编辑 1:添加了有关在 window 打开时出现新 S 事件时刷新的案例
编辑 2:阐明 Move 事件应包含它正在替换的事件列表。
编辑 3:将标签从 rx-java 更改为 rx-java2
编辑 4:阐明如果 ActionFinished 事件在超时开始后发生会发生什么。
谢谢!
由于我的上一个答案被"reviewers"删除了,这里再次给出完整源代码的答案。如果因为长代码部分而被删除,我不知道该怎么办。请注意,OP 的问题需要复杂的运算符:
package hu.akarnokd.rxjava;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.*;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;
import io.reactivex.internal.util.BackpressureHelper;
import org.reactivestreams.*;
import io.reactivex.*;
import io.reactivex.Scheduler.Worker;
import io.reactivex.disposables.*;
import io.reactivex.schedulers.Schedulers;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Flowable<String> source = Flowable.just(
"A", "A", "R", "S", "A", "R", "F", "R", "A", "A");
source.lift(new ConditionalCompactor(
500, TimeUnit.SECONDS, Schedulers.computation()))
.subscribe(System.out::println, Throwable::printStackTrace);
}
static final class ConditionalCompactor implements FlowableOperator<String, String> {
final Scheduler scheduler;
final long timeout;
final TimeUnit unit;
ConditionalCompactor(long timeout, TimeUnit unit,
Scheduler scheduler) {
this.scheduler = scheduler;
this.timeout = timeout;
this.unit = unit;
}
@Override
public Subscriber<? super String> apply(Subscriber<? super String> t) {
return new ConditionalCompactorSubscriber(
t, timeout, unit, scheduler.createWorker());
}
static final class ConditionalCompactorSubscriber
implements Subscriber<String>, Subscription {
final Subscriber<? super String> actual;
final Worker worker;
final long timeout;
final TimeUnit unit;
final AtomicInteger wip;
final SerialDisposable mas;
final Queue<String> queue;
final List<String> batch;
final AtomicLong requested;
Subscription s;
static final Disposable NO_TIMER;
static {
NO_TIMER = Disposables.empty();
NO_TIMER.dispose();
}
volatile boolean done;
Throwable error;
boolean compacting;
int lastLength;
ConditionalCompactorSubscriber(Subscriber<? super String> actual,
long timeout, TimeUnit unit, Worker worker) {
this.actual = actual;
this.worker = worker;
this.timeout = timeout;
this.unit = unit;
this.batch = new ArrayList<>();
this.wip = new AtomicInteger();
this.mas = new SerialDisposable();
this.mas.set(NO_TIMER);
this.queue = new ConcurrentLinkedQueue<>();
this.requested = new AtomicLong();
}
@Override
public void onSubscribe(Subscription s) {
this.s = s;
actual.onSubscribe(this);
}
@Override
public void onNext(String t) {
queue.offer(t);
drain();
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
error = e;
done = true;
drain();
}
@Override
public void onComplete() {
done = true;
drain();
}
@Override
public void cancel() {
s.cancel();
worker.dispose();
}
@Override
public void request(long n) {
BackpressureHelper.add(requested, n);
s.request(n);
drain();
}
void drain() {
if (wip.getAndIncrement() != 0) {
return;
}
int missed = 1;
for (;;) {
long r = requested.get();
long e = 0L;
while (e != r) {
boolean d = done;
if (d && error != null) {
queue.clear();
actual.onError(error);
worker.dispose();
return;
}
String s = queue.peek();
if (s == null) {
if (d) {
actual.onComplete();
worker.dispose();
return;
}
break;
}
if (compacting) {
batch.clear();
batch.addAll(queue);
int n = batch.size();
String last = batch.get(n - 1);
if ("S".equals(last)) {
if (n > 1) {
actual.onNext(queue.poll());
mas.set(NO_TIMER);
lastLength = -1;
compacting = false;
e++;
continue;
}
// keep the last as the start of the new
if (lastLength <= 0) {
lastLength = 1;
mas.set(worker.schedule(() -> {
queue.offer("T");
drain();
}, timeout, unit));
this.s.request(1);
}
break;
} else
if ("T".equals(last)) {
actual.onNext(queue.poll());
compacting = false;
mas.set(NO_TIMER);
lastLength = -1;
e++;
continue;
} else
if ("F".equals(last)) {
actual.onNext("M");
while (n-- != 0) {
queue.poll();
}
compacting = false;
mas.set(NO_TIMER);
lastLength = -1;
e++;
} else {
if (lastLength != n) {
lastLength = n;
mas.set(worker.schedule(() -> {
queue.offer("T");
drain();
}, timeout, unit));
this.s.request(1);
}
break;
}
} else {
if ("A".equals(s) || "F".equals(s) || "R".equals(s)) {
queue.poll();
actual.onNext(s);
e++;
} else
if ("T".equals(s)) {
// ignore timeout markers outside the compacting mode
queue.poll();
} else {
compacting = true;
}
}
}
if (e != 0L) {
BackpressureHelper.produced(requested, e);
}
if (e == r) {
if (done) {
if (error != null) {
queue.clear();
actual.onError(error);
worker.dispose();
return;
}
if (queue.isEmpty()) {
actual.onComplete();
worker.dispose();
return;
}
}
}
missed = wip.addAndGet(-missed);
if (missed == 0) {
break;
}
}
}
}
}
}
运算符的模式是典型的 queue-drain,但排出阶段包含用于组合某些后续模式的逻辑,这些模式也需要不同的操作模式。
编辑 更新为 RxJava 2。
编辑 2 更新了背压支持。