Rxjava2.x源碼解析（二）: 線程切換

上一篇文章Rxjava2.x源碼解析（一）: 訂閱流程中我們講了 RxJava2 的訂閱部分的源碼。但 RxJava2 最強大的部分其實是在異步。默認情況下，下游接收事件所在的線程和上游發送事件所在的線程是同一個線程。接下來我們在上一篇文章的示例代碼中加入線程切換相關代碼：

        // 上游 observable
        Observable<Integer> observable = Observable.create(new ObservableOnSubscribe<Integer>() {
            @Override
            public void subscribe(ObservableEmitter<Integer> emitter) throws Exception {
                Log.d(TAG, "subscribe: ");
                emitter.onNext(1);
                emitter.onNext(2);
                emitter.onComplete();
            }
        });
        // 下游 observer
        Observer<Integer> observer = new Observer<Integer>() {
            @Override
            public void onSubscribe(Disposable d) {
                // onSubscribe 方法會最先被執行
                Log.d(TAG, "onSubscribe: ");
            }

            @Override
            public void onNext(Integer integer) {
                Log.d(TAG, "onNext: ");
            }

            @Override
            public void onError(Throwable e) {
                Log.d(TAG, "onError: ");
            }

            @Override
            public void onComplete() {
                Log.d(TAG, "onComplete: ");
            }
        };

        // 在子線程中進行事件的發送
        observable.subscribeOn(Schedulers.newThread())
                // 切換到UI線程進行監聽
                .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
                // 將上游和下游進行關聯
                .subscribe(observer);

我們通過subscribeOn(Schedulers.newThread())這行代碼，就可以將我們上游的代碼切換到子線程中去執行，通過observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())又能指定下游監聽的代碼執行在主線程（這裏的 AndroidSchedulers 並不是RxJava2 默認提供的，而是屬於Android領域的，由RxAndroid這個庫實現）。一行代碼，就能自由切換上下游的代碼執行的線程，這麼騷的操作，到底是怎麼實現的呢？

我們上面兩個方法中傳入的都是一個Scheduler實例，翻譯過來就是“調度器”，負責線程相關的調度。

那接下來我們就先從上游相關的subscribeOn(Schedulers.newThread())開始分析。
先從參數入手，看看這個Schedulers.newThread()中執行了什麼：

public final class Schedulers {
    static final Scheduler SINGLE;

    static final Scheduler COMPUTATION;

    static final Scheduler IO;

    static final Scheduler TRAMPOLINE;

    // 這裏是 NEW_THREAD
    static final Scheduler NEW_THREAD;

    static final class SingleHolder {...}

    static final class ComputationHolder {...}

    static final class IoHolder {...}

    // 初始化一個默認的 NewThreadScheduler
    static final class NewThreadHolder {
        static final Scheduler DEFAULT = new NewThreadScheduler();
    }

    static {
        ...

        // 由一個新創建的 NewThreadTask 來初始化 NEW_THREAD
        NEW_THREAD = RxJavaPlugins.initNewThreadScheduler(new NewThreadTask());
    }


    @NonNull
    public static Scheduler newThread() {
        return RxJavaPlugins.onNewThreadScheduler(NEW_THREAD);
    }

    ...

    static final class IOTask implements Callable<Scheduler> {...}

    // 這裏是 NewThreadTask
    static final class NewThreadTask implements Callable<Scheduler> {
        @Override
        public Scheduler call() throws Exception {
            return NewThreadHolder.DEFAULT;
        }
    }

    static final class SingleTask implements Callable<Scheduler> {...}

    static final class ComputationTask implements Callable<Scheduler> {...}
}

可以看到，newThread(...)方法會返回一個Scheduler類型的靜態變量NEW_THREAD，而該變量的初始化是在如下的靜態代碼塊中：

    static {
        ...

        // 由一個新創建的 NewThreadTask 來初始化 NEW_THREAD，類型爲 Scheduler
        NEW_THREAD = RxJavaPlugins.initNewThreadScheduler(new NewThreadTask());
    }

這裏面創建了一個NewThreadTask實例，該類也比較簡單，就是在call()方法中返回了NewThreadHolder.DEFAULT：

    static final class NewThreadTask implements Callable<Scheduler> {
        @Override
        public Scheduler call() throws Exception {
            return NewThreadHolder.DEFAULT;
        }
    }

NewThreadHolder.DEFAULT則是一個NewThreadScheduler對象：

    // 初始化一個默認的 NewThreadScheduler
    static final class NewThreadHolder {
        static final Scheduler DEFAULT = new NewThreadScheduler();
    }

那我們不禁好奇，這個call()方法又是什麼時候調用的呢？我們繼續回到RxJavaPlugins.initNewThreadScheduler(new NewThreadTask())這行代碼，從名稱來看是初始化NewThreadScheduler對象的，那我們進去看下是如何進行的：

    public static Scheduler initNewThreadScheduler(@NonNull Callable<Scheduler> defaultScheduler) {
        ObjectHelper.requireNonNull(defaultScheduler, "Scheduler Callable can't be null");
        Function<? super Callable<Scheduler>, ? extends Scheduler> f = onInitNewThreadHandler;
        if (f == null) {
        // 直接看這裏
            return callRequireNonNull(defaultScheduler);
        }
        return applyRequireNonNull(f, defaultScheduler);
    }

作爲聰明人，我們直接看callRequireNonNull(defaultScheduler)這行代碼：

    static Scheduler callRequireNonNull(@NonNull Callable<Scheduler> s) {
        try {
            // 可以看到，這裏調用了 s.call()，並將結果返回；若爲空，則報異常
            return ObjectHelper.requireNonNull(s.call(), "Scheduler Callable result can't be null");
        } catch (Throwable ex) {
            throw ExceptionHelper.wrapOrThrow(ex);
        }
    }

可以看到，裏面直接調用了傳入的參數的call()方法，並返回。
到這裏，就知道了，RxJavaPlugins.initNewThreadScheduler(new NewThreadTask())這行代碼其實就是初始化一個NewThreadScheduler對象。

繞了這麼遠，其實Schedulers.newThread()這句就是創建了一個NewThreadScheduler對象，這裏講的比較細。

我們繼續回來，看看subscribeOn(Schedulers.newThread())裏面做了什麼：

    public final Observable<T> subscribeOn(Scheduler scheduler) {
        ObjectHelper.requireNonNull(scheduler, "scheduler is null");
        return RxJavaPlugins.onAssembly(new ObservableSubscribeOn<T>(this, scheduler));
    }

根據第一篇文章裏的經驗，我們知道，這裏又是將上一步生成的 Observable 進一步封裝成一個ObservableSubscribeOn並返回。其實，RxJava之所以能進行鏈式調用，無外乎就是在每次調用操作符方法的時候，返回一個 Observable 的引用，但是這個 Observable 所具體指向的對象，可能是不同的。中間可能就創建了新的對象，經過了一層層的包裝。RxJava 裏裝飾器模式用的還是比較厲害的，所以說，千萬別覺的實際模式都是虛無縹緲的東西。

這裏返回的是一個ObservableSubscribeOn對象（注意看命名哦！規律之前講過的）

經過上篇文章分析，我們知道，使用 Observable 的 subscribe 方法進行訂閱的時候，最終會調用到 Observable 的subscribeActual(...)方法，這裏的Observable具體就是ObservableSubscribeOn：

    // ObservableSubscribeOn.java
    public void subscribeActual(final Observer<? super T> observer) {
        final SubscribeOnObserver<T> parent = new SubscribeOnObserver<T>(observer);

        observer.onSubscribe(parent);

        parent.setDisposable(scheduler.scheduleDirect(new SubscribeTask(parent)));
    }

可以看到，這裏將 observer 也進行了包裝，包裝成SubscribeOnObserver對象。也相當於配套啦，haha。

然後又將這個封裝後的對象傳進了一個新建的 SubscribeTask 對象中。

？？？
這個SubscribeTask又是啥？
這個SubscribeTask是ObservableSubscribeOn這個類的內部類，其實就是一個Runnable實現類：

public final class ObservableSubscribeOn<T> extends AbstractObservableWithUpstream<T, T> {
    final Scheduler scheduler;

    public ObservableSubscribeOn(ObservableSource<T> source, Scheduler scheduler) {
        super(source);
        this.scheduler = scheduler;
    }

    @Override
    public void subscribeActual(final Observer<? super T> observer) {
        // 創建一個新的 Observer
        final SubscribeOnObserver<T> parent = new SubscribeOnObserver<T>(observer);

        observer.onSubscribe(parent);

    // 進行線程任務的創建及分發
    parent.setDisposable(scheduler.scheduleDirect(new SubscribeTask(parent)));
    }

    ... 
    // 是個 Runnable 實現類
    final class SubscribeTask implements Runnable {
        private final SubscribeOnObserver<T> parent;

        SubscribeTask(SubscribeOnObserver<T> parent) {
            this.parent = parent;
        }

        @Override
        public void run() {
            // 注意，此處是關鍵，正是從這裏開始，上游（即：source）在新線程重新對下游進行訂閱。
            // 從而達到上游發送事件的線程進行切換的目的
            // 這裏提前提醒下，多次訂閱，並不是只有第一次訂閱指定的線程纔有效，那只是普通使用場景下的“湊巧”
            source.subscribe(parent);
        }
    }
}

到這，我們總算看到了線程相關的東西了。Runnable 大家肯定都熟悉吧？在它的run()方法中，調用了source.subscribe(parent),這裏的 parent 我們知道，是封裝之後的SubscribeOnObserver，但source又是啥？其實就是我們在 ObservableSubscribeOn 的構造函數中傳進來的this,即上游的 Observable ：

    // Observable.java
    public final Observable<T> subscribeOn(Scheduler scheduler) {
        ObjectHelper.requireNonNull(scheduler, "scheduler is null");
        // 這裏傳進來的 this對象，就是上游 Observable 對象
        return RxJavaPlugins.onAssembly(new ObservableSubscribeOn<T>(this, scheduler));
    }

抽象類 Observable 實現了 ObservableSource 接口，這個接口就是我們進行訂閱時候用到的subscribe(...):

public interface ObservableSource<T> {

    void subscribe(@NonNull Observer<? super T> observer);
}

繼續看這個 run() 方法，它相當於是把之前的上游通過subscribe(...)訂閱到了新的下游。也就是說：

subscribeOn(...)方法的本質是，在指定的線程中將上游和下游進行訂閱`。

這和我們鏈式調用中最後一步的訂閱本質上是一樣的。

明白了這點，也就能知道，這個線程一旦啓動，新的 observer 接收和處理事件，也是在這個子線程裏。即，默認情況下它會隨着上游線程的切換而切換，二者始終在一個線程，除非它通過observeOn(...)自行指定。

我們現在明白了上游是如何通過一行代碼就能運行在子線程裏，但還沒看到這個線程是什麼時候、如何啓動起來的。

那我們就回到之前的位置，繼續看scheduler.scheduleDirect(new SubscribeTask(parent))這行代碼，scheduler 具體指NewThreadScheduler，但scheduleDirect(...)這個方法是在父類中實現的，它沒有進行重寫（其他類型的 scheduler 有進行重寫，比如 ComputationScheduler 等），那就進父類看看：

    // Scheduler.java
    public Disposable scheduleDirect(@NonNull Runnable run, long delay, @NonNull TimeUnit unit) {
        // createWorker()爲抽象方法，由子類實現
        final Worker w = createWorker();

        final Runnable decoratedRun = RxJavaPlugins.onSchedule(run);

        DisposeTask task = new DisposeTask(decoratedRun, w);

        w.schedule(task, delay, unit);

        return task;
    }

這個方法的參數中有個 Runnable 對象，那我們直接啓動個線程不就好了？當然是可以的。但是作爲一個成熟的庫，它一定要考慮更多的場景。需要考慮到線程安全問題，以及對線程的控制，比如，通過 Dispose 來截斷上下游之間事件的事件流。

我們先看final Worker w = createWorker();這行代碼，它創建了一個 Worker，具體點就是NewThreadWorker，這裏貼下NewThreadScheduler.java的源碼：

/**
 * Schedules work on a new thread.
 */
public final class NewThreadScheduler extends Scheduler {

    final ThreadFactory threadFactory;

    private static final String THREAD_NAME_PREFIX = "RxNewThreadScheduler";
    private static final RxThreadFactory THREAD_FACTORY;

    /** The name of the system property for setting the thread priority for this Scheduler. */
    private static final String KEY_NEWTHREAD_PRIORITY = "rx2.newthread-priority";

    static {
        int priority = Math.max(Thread.MIN_PRIORITY, Math.min(Thread.MAX_PRIORITY,
                Integer.getInteger(KEY_NEWTHREAD_PRIORITY, Thread.NORM_PRIORITY)));

        THREAD_FACTORY = new RxThreadFactory(THREAD_NAME_PREFIX, priority);
    }

    public NewThreadScheduler() {
        this(THREAD_FACTORY);
    }

    public NewThreadScheduler(ThreadFactory threadFactory) {
        this.threadFactory = threadFactory;
    }

    @NonNull
    @Override
    public Worker createWorker() {
        return new NewThreadWorker(threadFactory);
    }
}

繼續回到scheduleDirect(...)方法的第 8 行：

 DisposeTask task = new DisposeTask(decoratedRun, w);

它將我們要執行的 runnable 和 Worker，又封裝進了一個DisposeTask中，便於對流進行控制。DisposeTask是 Scheduler 的靜態內部類，實現了Disposable, Runnable, SchedulerRunnableIntrospection這三個接口：

public abstract class Scheduler {

        ...
        
    static final class DisposeTask implements Disposable, Runnable, SchedulerRunnableIntrospection {

        @NonNull
        final Runnable decoratedRun;

        @NonNull
        final Worker w;

        @Nullable
        Thread runner;

        DisposeTask(@NonNull Runnable decoratedRun, @NonNull Worker w) {
            this.decoratedRun = decoratedRun;
            this.w = w;
        }

        @Override
        public void run() {
            runner = Thread.currentThread();
            try {
                decoratedRun.run();
            } finally {
                dispose();
                runner = null;
            }
        }

        @Override
        public void dispose() {
            if (runner == Thread.currentThread() && w instanceof NewThreadWorker) {
                ((NewThreadWorker)w).shutdown();
            } else {
                w.dispose();
            }
        }

        @Override
        public boolean isDisposed() {
            return w.isDisposed();
        }

        @Override
        public Runnable getWrappedRunnable() {
            return this.decoratedRun;
        }
    }
}

創建了 DisposeTask 之後，就將它傳遞給了worker執行：

w.schedule(task, delay, unit);

這行代碼就是開始執行指定任務，我們可以進入NewThreadWorker.java源碼中查看詳細細節：

public class NewThreadWorker extends Scheduler.Worker implements Disposable {
    private final ScheduledExecutorService executor;

    volatile boolean disposed;

    public NewThreadWorker(ThreadFactory threadFactory) {
        executor = SchedulerPoolFactory.create(threadFactory);
    }

    @NonNull
    @Override
    public Disposable schedule(@NonNull final Runnable run) {
        return schedule(run, 0, null);
    }

    @NonNull
    @Override
    public Disposable schedule(@NonNull final Runnable action, long delayTime, @NonNull TimeUnit unit) {
        if (disposed) {
            return EmptyDisposable.INSTANCE;
        }
        // 最終會調用到 scheduleActual(...)方法
        return scheduleActual(action, delayTime, unit, null);
    }

    public Disposable scheduleDirect(final Runnable run, long delayTime, TimeUnit unit) {
        ScheduledDirectTask task = new ScheduledDirectTask(RxJavaPlugins.onSchedule(run));
        try {
            Future<?> f;
            if (delayTime <= 0L) {
                f = executor.submit(task);
            } else {
                f = executor.schedule(task, delayTime, unit);
            }
            task.setFuture(f);
            return task;
        } catch (RejectedExecutionException ex) {
            RxJavaPlugins.onError(ex);
            return EmptyDisposable.INSTANCE;
        }
    }

    public Disposable schedulePeriodicallyDirect(Runnable run, long initialDelay, long period, TimeUnit unit) {...}

    @NonNull
    public ScheduledRunnable scheduleActual(final Runnable run, long delayTime, @NonNull TimeUnit unit, @Nullable DisposableContainer parent) {
        Runnable decoratedRun = RxJavaPlugins.onSchedule(run);

        /**********************************************
         *** 將我們的runnable對象，又經過了一層封裝   *****
         *********************************************/
        ScheduledRunnable sr = new ScheduledRunnable(decoratedRun, parent);

        if (parent != null) {
            if (!parent.add(sr)) {
                return sr;
            }
        }

        /*********************************************************************************
         *** 最終會通過 executor 線程池去執行相應的任務,通過Future，來獲取線程執行後的返回值  *****
         ********************************************************************************/
        Future<?> f;
        try {
            if (delayTime <= 0) {
                f = executor.submit((Callable<Object>)sr);
            } else {
                f = executor.schedule((Callable<Object>)sr, delayTime, unit);
            }
            sr.setFuture(f);
        } catch (RejectedExecutionException ex) {
            if (parent != null) {
                parent.remove(sr);
            }
            RxJavaPlugins.onError(ex);
        }

        return sr;
    }

    @Override
    public void dispose() {
        if (!disposed) {
            disposed = true;
            executor.shutdownNow();
        }
    }

    /**
     * Shuts down the underlying executor in a non-interrupting fashion.
     */
    public void shutdown() {
        if (!disposed) {
            disposed = true;
            executor.shutdown();
        }
    }

    @Override
    public boolean isDisposed() {
        return disposed;
    }
}

w.schedule(task, delay, unit)最終會調用到第 46 行的scheduleActual(...)方法。在該方法中，又將新傳進來的runnable對象封裝進 ScheduledRunnable ，封裝了這麼多層...~~(>_<)~~。然後就直接將這個 ScheduledRunnable交給線程池去執行了。爲了能在線程執行完之後，接收返回值，使用了Future。再往下，就完全是線程池相關的知識點了，此處不再贅述。

到這，我們就完全分析完了 RxJava2 是如何通過一行subscribeOn(...)代碼切換上游發送事件所在線程的。接下來我們就來分析observeOn(...)是如何切換下游處理事件的線程的。

線程的創建，這裏跟之前是相同的。該方法最終會調用到如下重載方法：

    public final Observable<T> observeOn(Scheduler scheduler, boolean delayError, int bufferSize) {
        ...
        // 創建了一個 ObservableObserveOn 並返回
        return RxJavaPlugins.onAssembly(new ObservableObserveOn<T>(this, scheduler, delayError, bufferSize));
    }

直接進ObservableObserveOn的subscribeActual(...)方法：

    protected void subscribeActual(Observer<? super T> observer) {
        if (scheduler instanceof TrampolineScheduler) {
            source.subscribe(observer);
        } else {
            Scheduler.Worker w = scheduler.createWorker();

            source.subscribe(new ObserveOnObserver<T>(observer, w, delayError, bufferSize));
        }
    }

這個方法就比較簡單了，直接將上游和新創建的ObserveOnObserver進行綁定。並且在創建的ObserveOnObserver的同時，也將 worker 傳進去，進行線程任務的相關處理。到這裏，我們可以猜想下，封裝之後的新的 ObserveOnObserver 是如何做到使原observer中的任務在指定的線程中執行的。其實就是重寫對應的方法，將之前的邏輯通過worker來指定執行線程。邊追源碼邊猜想，才能更好的理解。

接下來就來看ObservableObserveOn.java#ObserveOnObserver的源碼：

static final class ObserveOnObserver<T> extends BasicIntQueueDisposable<T>
    implements Observer<T>, Runnable {

        private static final long serialVersionUID = 6576896619930983584L;
 
        ...

        ObserveOnObserver(Observer<? super T> actual, Scheduler.Worker worker, boolean delayError, int bufferSize) {
            this.downstream = actual;
            this.worker = worker;
            this.delayError = delayError;
            this.bufferSize = bufferSize;
        }

        @Override
        public void onSubscribe(Disposable d) {
            if (DisposableHelper.validate(this.upstream, d)) {
                this.upstream = d;
                if (d instanceof QueueDisposable) {
                    @SuppressWarnings("unchecked")
                    QueueDisposable<T> qd = (QueueDisposable<T>) d;

                    // 注意，這裏調用了 requestFusion  來獲取 mode，之後會用到   
                    int m = qd.requestFusion(QueueDisposable.ANY | QueueDisposable.BOUNDARY);

                    if (m == QueueDisposable.SYNC) {
                        sourceMode = m;
                        queue = qd;
                        done = true;
                        downstream.onSubscribe(this);
                        // 如果是sync，會立即調用 schedule()
                        // 執行線程任務，查看run方法
                        schedule();
                        return;
                    }
                    if (m == QueueDisposable.ASYNC) {
                        sourceMode = m;
                        queue = qd;
                        downstream.onSubscribe(this);
                        return;
                    }
                }

                queue = new SpscLinkedArrayQueue<T>(bufferSize);

                downstream.onSubscribe(this);
            }
        }

        @Override
        public void onNext(T t) {
            if (done) {
                return;
            }

            if (sourceMode != QueueDisposable.ASYNC) {
                queue.offer(t);
            }
            // 執行線程任務，查看run方法
            schedule();
        }

        @Override
        public void onError(Throwable t) {
            if (done) {
                RxJavaPlugins.onError(t);
                return;
            }
            error = t;
            done = true;
            // 執行線程任務，查看run方法
            schedule();
        }

        @Override
        public void onComplete() {
            if (done) {
                return;
            }
            done = true;
            // 執行線程任務，查看run方法
            schedule();
        }

        @Override
        public void dispose() {... }

        @Override
        public boolean isDisposed() {
            return disposed;
        }

        void schedule() {
            if (getAndIncrement() == 0) {
                worker.schedule(this);
            }
        }

        void drainNormal() {
            int missed = 1;

            final SimpleQueue<T> q = queue;
            final Observer<? super T> a = downstream;

            for (;;) {
                // checkTerminated 方法會檢查任務是否執行結束。
                if (checkTerminated(done, q.isEmpty(), a)) {
                    return;
                }

                for (;;) {
                    boolean d = done;
                    T v;

                    try {
                        v = q.poll();
                    } catch (Throwable ex) {
                        Exceptions.throwIfFatal(ex);
                        disposed = true;
                        upstream.dispose();
                        q.clear();
                        a.onError(ex);
                        worker.dispose();
                        return;
                    }
                    boolean empty = v == null;

                    // checkTerminated 方法會檢查任務是否執行結束。
                    if (checkTerminated(d, empty, a)) {
                        return;
                    }

                    if (empty) {
                        break;
                    }

                    a.onNext(v);
                }

                missed = addAndGet(-missed);
                if (missed == 0) {
                    break;
                }
            }
        }

        void drainFused() {...}

        @Override
        public void run() {
            if (outputFused) {
                drainFused();
            } else {
                // outputFused 是跟背壓及操作符相關，這裏直接分析 drainNormal()
                drainNormal();
            }
        }

        boolean checkTerminated(boolean d, boolean empty, Observer<? super T> a) {
            if (disposed) {
                queue.clear();
                return true;
            }
            if (d) {
                Throwable e = error;
                // 是否設置了超時錯誤，是在 observeOn(scheduler, delayError, bufferSize()) 的第二個參數傳入的，
                // 默認傳了false
                if (delayError) {
                    if (empty) {
                        disposed = true;
                        if (e != null) {
                            a.onError(e);
                        } else {
                            a.onComplete();
                        }
                        worker.dispose();
                        return true;
                    }
                } else {
                    // 根據是否報了異常，來決定是執行 onError 還是 onComplete
                    if (e != null) {
                        disposed = true;
                        queue.clear();
                        a.onError(e);
                        worker.dispose();
                        return true;
                    } else
                    if (empty) {
                        disposed = true;
                        a.onComplete();
                        worker.dispose();
                        return true;
                    }
                }
            }
            return false;
        }

    ...
    }

爲了驗證我們的猜想，我們看看在onSubscribe/onNext/onError/onComplete這些函數中都調用了什麼。

我們發現，在這些函數中，差不多都調用了schedule();（調用 requestFusion（...）相關邏輯暫時忽略）。查看該函數的調用出，在第93行:

        void schedule() {
            if (getAndIncrement() == 0) {
                worker.schedule(this);
            }
        }

這裏直接將this傳遞給了 worker 進行線程任務的執行，這裏的this指的就是ObserveOnObserver，上面說道，它實現了 runnable 接口。而onSubscribe/onNext/onError/onComplete這些函數中都調用了同一個函數schedule();，有理由猜想，對各個函數的區分處理，肯定就在重寫的run()方法裏了,查看第150行：

        public void run() {
            if (outputFused) {
                drainFused();
            } else {
                drainNormal();
            }
        }

outputFused 涉及背壓及操作符的相關處理，這裏我們直接看drainNormal();：

       void drainNormal() {
            int missed = 1;

            final SimpleQueue<T> q = queue;
            final Observer<? super T> a = downstream;

            for (;;) {
                // checkTerminated 方法會檢查任務是否執行結束。
                if (checkTerminated(done, q.isEmpty(), a)) {
                    return;
                }

                for (;;) {
                    boolean d = done;
                    T v;

                    try {
                        v = q.poll();
                    } catch (Throwable ex) {
                        Exceptions.throwIfFatal(ex);
                        disposed = true;
                        upstream.dispose();
                        q.clear();
                        a.onError(ex);
                        worker.dispose();
                        return;
                    }
                    boolean empty = v == null;

                    // checkTerminated 方法會檢查任務是否執行結束。
                    if (checkTerminated(d, empty, a)) {
                        return;
                    }

                    if (empty) {
                        break;
                    }
                    // 如果沒結束，就調用新的Observer的 onNext方法
                    a.onNext(v);
                }

                missed = addAndGet(-missed);
                if (missed == 0) {
                    break;
                }
            }
        }

在該方法中，首先通過checkTerminated(...)判斷線程任務是否執行結束（complete或者error），如果沒有，就去執行新的下游Observer的onNext()方法。如果執行完了，就直接返回。

那啥時候調用了新的下游Observer的onComplete/onError方法呢？當然是在checkTerminated(...)方法中啦：

 boolean checkTerminated(boolean d, boolean empty, Observer<? super T> a) {
            if (disposed) {
                queue.clear();
                return true;
            }
            if (d) {
                Throwable e = error;
                // 是否設置了超時錯誤，是在 observeOn(scheduler, delayError, bufferSize()) 的第二個參數傳入的，
                // 默認傳了false
                if (delayError) {
                    if (empty) {
                        disposed = true;
                        if (e != null) {
                            a.onError(e);
                        } else {
                            a.onComplete();
                        }
                        worker.dispose();
                        return true;
                    }
                } else {
                    // 根據是否報了異常，來決定是執行 onError 還是 onComplete
                    if (e != null) {
                        disposed = true;
                        queue.clear();
                        // 執行 onError
                        a.onError(e);
                        worker.dispose();
                        return true;
                    } else
                    if (empty) {
                        disposed = true;
                        // 執行 onComplete
                        a.onComplete();
                        worker.dispose();
                        return true;
                    }
                }
            }
            return false;
        }

在該方法裏，我們就看到了對onComplete()/onError方法的調用了。

好了，到這裏，我們就把rxjava2 中線程切換的知識講完了，裏面還有很多細節需要大家自己細細研究。

總結：

1. 下游observer的onSubscribe(...)方法一直是在它所在的線程調用的。即observable.subscribe(observer)這行代碼所在的線程。
2. subscribeOn(...)指定的是上游發送事件的線程, 比如ObservableOnSubscribe的subscribe(ObservableEmitter<Integer> emitter){...}方法執行的線程,在該方法裏我們往往會調用emitter.onNext(...)/onComplete()/onError(...)來發送事件。
3. observeOn(...) 指定的是下游接收事件的線程,即onSubscribe(...)/ onNext(...)/onError(...)/onComplete()這些回調方法的執行線程。
4. 默認情況下，下游接收事件的線程和上游發送事件的線程，是同一個線程，下游與上游保持一致。上游通過subscribeOn(...)切換線程的時候，下游仍會自動與其保持一致。除非下游單獨通過observeOn(...)來指定下游自己的線程。

此外，還需要特別指出的一點就是，多次指定上游的線程只有第一次指定的有效這個結論是：
錯誤的 錯誤的 錯誤的

很多文章中也都是這麼說的，但是很遺憾，是錯誤的，因爲很多人都只是從表象出發，連續調用兩次subscribeOn，然後在下游Observer的onSubscribe回調裏打印線程名稱，發現一直是第一次指定的那個線程，就開始想當然的總結結論了，他們的代碼應該是下面這樣的：

        // 上游 observable
        Observable<Integer> observable = Observable.create(new ObservableOnSubscribe<Integer>() {
            @Override
            public void subscribe(ObservableEmitter<Integer> emitter) throws Exception {
                Log.d(TAG, "subscribe: ");
                emitter.onNext(1);
                emitter.onNext(2);
                emitter.onComplete();
                Log.d(TAG, "subscribe: 當前線程爲： " + Thread.currentThread().getName());
            }
        });

        // 下游 observer
        Observer<Integer> observer = new Observer<Integer>() {...}
        
        observable
                // 第一次指定
                .subscribeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
                // 第二次指定
                .subscribeOn(Schedulers.newThread())
                // 切換到UI線程進行監聽
                .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
                // 將上游和下游進行關聯
                .subscribe(observer);

打印結果爲：

你不斷調整兩個的位置，發現仍然是指定的第一個有效，似乎你是對的。不防試試下面的例子：

        // 上游 observable
        Observable<Integer> observable = Observable.create(new ObservableOnSubscribe<Integer>() {
            @Override
            public void subscribe(ObservableEmitter<Integer> emitter) throws Exception {
                Log.d(TAG, "subscribe: ");
                emitter.onNext(1);
                emitter.onNext(2);
                emitter.onComplete();
                Log.d(TAG, "subscribe: 當前線程爲： " + Thread.currentThread().getName());
            }
        });
        
        // 下游 observer
        Observer<Integer> observer = new Observer<Integer>() {...}
        
        observable
                // 第一次指定
                .subscribeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
                // 創建第一個 onSubscribe
                .doOnSubscribe(new Consumer<Disposable>() {
                    @Override
                    public void accept(Disposable disposable) throws Exception {
                        Log.d(TAG, "accept1: 當前線程爲：" + Thread.currentThread().getName());
                    }
                })
                // 第二次指定
                .subscribeOn(Schedulers.newThread())
                // 創建第二個 onSubscribe
                .doOnSubscribe(new Consumer<Disposable>() {
                    @Override
                    public void accept(Disposable disposable) throws Exception {
                        Log.d(TAG, "accept2: 當前線程爲：" + Thread.currentThread().getName());
                    }
                })
                // 切換到UI線程進行監聽
                .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
                // 將上游和下游進行關聯
                .subscribe(observer);

結果如下：

可以看到，每個doOnSubscribe(...)內的代碼，運行在它上面離它最近的subscribeOn()指定的線程。也就是說，多次切換都生效了。這點也可以參考我們上面的總結裏的第一條：

下游observer的onSubscribe(...)方法一直是在它所在的線程調用的。即observable.subscribe(observer)這行代碼所在的線程。

對doOnSubscribe操作符就不展開講了。

再仔細看上面的截圖，發現我們在第二個doOnSubscribe(...）方法中的代碼反而要比第一個先執行。Why?這其實是在向上回溯。希望你還能記得，我們前面說:

subscribeOn(...)方法的本質是，在指定的線程中將上游和下游進行訂閱`。

這個“上游”是個相對概念，上游之上，還有上游，所以就不斷回溯，最終調用到最開始指定的那個線程。

雖然表面上看，確實是第一個指定的有效，但是千萬別被欺騙了。

好了，到這，本篇文章就結束了。文章較長，可以耐心點，反覆看看。

通過對 RxJava2 的研究，發現裏面涉及到很多知識，我也是一邊讀一遍補其他知識。比如裏面涉及很多併發編程的知識，而併發編程又需要你對計算機組成原理、操作系統、編譯原理這些有一定的瞭解，還好大學考軟考的時候看過這些方面的書，拾起來相對容易點。

欠的技術債總是要還的，正面剛吧。

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