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Go中响应式编程库RxGo详细介绍_天天最资讯

来源：博客园

最近的项目用到了 RxGo ，因为之前从没有接触过，特意去学了学，特此记录下。文章很多内容是复制了参考资料或者官方文档。如果涉及侵权，请联系删除，谢谢。

1、RxGo简介

1.1 基础介绍

RxGo是一个基于Go语言的响应式编程库，它提供了一种简单而强大的方式来处理异步事件流和数据流。RxGo的设计灵感来自于ReactiveX，它提供了类似于ReactiveX的操作符和概念，如Observable、Observer、Subject、Scheduler等。

RxGo的目标是提供一种简单而强大的方式来处理异步事件流和数据流，使得开发人员可以更容易地编写高效、可维护和可扩展的代码。RxGo的特点包括：


(资料图片)

  1. 响应式编程：RxGo提供了Observable和Observer两个核心概念，使得开发人员可以更容易地处理异步事件流和数据流。
  2. 操作符：RxGo提供了类似于ReactiveX的操作符，如map、filter、reduce等，使得开发人员可以更容易地对事件流进行转换、过滤和聚合等操作。
  3. 调度器：RxGo提供了调度器，使得开发人员可以更容易地控制事件流的执行线程和顺序。
  4. 可组合性：RxGo的操作符具有可组合性，使得开发人员可以更容易地组合多个操作符来实现复杂的操作。
  5. 高效性：RxGo的设计和实现都非常高效，可以处理大量的事件流和数据流。

总之，RxGo是一个非常强大和实用的响应式编程库，它可以帮助开发人员更容易地处理异步事件流和数据流，提高代码的可维护性和可扩展性。

1.2 RxGo 数据流程图

RxGo的实现基于管道的概念。管道是由通道连接的一系列阶段，其中每个阶段是运行相同功能的一组goroutine。

  • 使用Just操作符创建一个基于固定列表的静态可观测数据。
  • 使用Map操作符定义了一个转换函数（把圆形变成方形）。
  • 用Filter操作符过滤掉黄色方形。

从上面的例子中可以看出来，最终生成的数据被发送到一个通道中，消费者读取数据进行消费。RxGo中有很多种消费和生成数据的方式，发布结果到通道中只是其中一种方式。

2、快速入门

2.1 安装 RxGo v2

go get -u github.com/reactivex/rxgo/v2

2.2 简单案例

我们先写一个简单的案例，来学习RxGo的简单使用。

package mainimport (  "fmt"  "github.com/reactivex/rxgo/v2")func main() {  observable := rxgo.Just(1, 2, 3, 4, 5)()  ch := observable.Observe()  for item := range ch {    fmt.Println(item.V)  }}

使用 RxGo 的一般流程如下：

  • 使用相关的 Operator创建 Observable，Operator就是用来创建 Observable的。
  • 中间各个阶段可以使用过滤操作筛选出我们想要的数据，使用转换操作对数据进行转换；
  • 调用 Observable的Observe()方法，该方法返回一个<- chan rxgo.Item。然后for range遍历即可。

结合上面的这张图，我们就比较容易理解RxGo的数据处理流程。因为例子比较简单，没有用到Map、Filter操作。

执行结果：

$ go run main.go 12345

Just使用到柯里化的编程思想。柯里化（Currying）是一种函数式编程的技术，它将一个接受多个参数的函数转换成一系列接受单个参数的函数。这些单参数函数可以被组合起来，以便在后续的计算中使用。

柯里化的主要优点是它可以使函数更加灵活和可复用。通过将函数分解为一系列单参数函数，我们可以更容易地组合和重用这些函数，从而减少代码的重复性和冗余性。

例如：

//柯里化的例子func addCurried(x int) func(int) int {return func(y int) int {return x + y}}func main()  {add5 := addCurried(5)fmt.Println(add5(10))}

由于 Go 不支持多个可变参数，Just通过柯里化迂回地实现了这个功能：

//Just creates an Observable with the provided items.func Just(items ...interface{}) func(opts ...Option) Observable {  return func(opts ...Option) Observable {    return &ObservableImpl{      iterable: newJustIterable(items...)(opts...),    }  }}

Observe()返回一个 Item 的chan ，Item的结构如下：

// Item is a wrapper having either a value or an error.typeItem struct {V interface{}E error}

所以通过Just生成observable对象时，传入的数据可以包含错误，在使用时通过 item.Error() 来区分。

func main() {  observable := rxgo.Just(1, 2, errors.New("unknown"), 3, 4, 5)()  ch := observable.Observe()  for item := range ch {    if item.Error() {      fmt.Println("error:", item.E)    } else {      fmt.Println(item.V)    }  }}

我们使用item.Error()检查是否出现错误。然后使用item.V访问数据，item.E访问错误。

除了使用for range之外，我们还可以调用 Observable的ForEach()方法来实现遍历。ForEach()接受 3 个回调函数：

  • NextFunc：类型为func (v interface {})，传入的数据不包含错误类型时走此函数处理。
  • ErrFunc：类型为func (err error)，当传入的数据包含错误时走此函数；
  • CompletedFunc：类型为func ()，Observable完成时调用。

有点Promise那味了。使用ForEach()，可以将上面的示例改写为：

func main() {  observable := rxgo.Just(1, 2, errors.New("这是一个测试错误！"), 4, 5)()  <-observable.ForEach(func(v interface{}) {    fmt.Println("received:", v)  }, func(err error) {    fmt.Println("error:", err)  }, func() {    fmt.Println("completed")  })}
$ go run main.go received: 1received: 2error: 这是一个测试错误！received: 4received: 5completed

ForEach()返回的是一个 chan，用于当 observable 关闭时会向此chan发送数据。所以在 observable前面加了<-来阻塞等待 ForEach()处理完数据。

3、RxGo 深入学习

上面的简单案例，我们是使用Just来创建observable。其实还有其他的方式创建observable。一起来看一看。

3.1 rxgo.Create

传入一个[]rxgo.Producer的切片，其中rxgo.Producer的类型为func(ctx context.Context, next chan<- Item)。我们可以在代码中调用rxgo.Of(value)生成数据，rxgo.Error(err)生成错误，然后发送到next通道中：

package mainimport ("context""errors""fmt""github.com/reactivex/rxgo/v2")func main()  {observable := rxgo.Create([]rxgo.Producer{func(ctx context.Context, next chan<- rxgo.Item) {next <- rxgo.Of(1)next <- rxgo.Of("aaa")next <- rxgo.Of(errors.New("test"))}})ch := observable.Observe()for item := range ch {if item.Error() {fmt.Println("err:", item.E)}else {fmt.Println(item.V)}}}

因为rxgo.Create中的参数是[]rxgo.Producer，所以分成两个rxgo.Producer也是一样的效果：

observable := rxgo.Create([]rxgo.Producer{func(ctx context.Context, next chan<- rxgo.Item) {  next <- rxgo.Of(1)  next <- rxgo.Of(2)  next <- rxgo.Of(3)  next <- rxgo.Error(errors.New("unknown"))  }, func(ctx context.Context, next chan<- rxgo.Item) {  next <- rxgo.Of(4)  next <- rxgo.Of(5)}})

3.2 rxgo.FromChannel

FromChannel可以直接从一个已存在的<-chan rxgo.Item对象中创建 Observable：

package mainimport ("fmt""github.com/reactivex/rxgo/v2")func main()  {ch := make(chan rxgo.Item)go func() {for i := 0; i < 5; i++ {ch <- rxgo.Of(i)}//需要手动关闭 ch 通道close(ch)}()observable := rxgo.FromChannel(ch)for item := range observable.Observe() {if item.Error() {fmt.Println("err:", item.E)}else {fmt.Println(item.V)}}}

注意:

通道需要手动调用close()关闭，上面Create()方法内部rxgo自动帮我们执行了这个步骤。

func newCreateIterable(fs []Producer, opts ...Option) Iterable {...go func() {// Create方法内部自动关闭了 next 通道defer close(next)for _, f := range fs {f(ctx, next)}}()...}

3.3 rxgo.Interval

Interval以传入的时间间隔生成一个无穷的数字序列，从 0 开始：

func main()  {observable := rxgo.Interval(rxgo.WithDuration(time.Second))for item := range observable.Observe() {if item.Error() {fmt.Println("err:", item.E)}else {fmt.Println(item.V)}}}

运行后，第一秒输出 0，第二秒输出 1，以此类推。

3.4 rxgo.Range

func main() {  observable := rxgo.Range(0, 3)  for item := range observable.Observe() {    fmt.Println(item.V)  }}

Range可以生成一个范围内的数字：

上面代码依次输出 0，1，2，3。

3.5 Repeat

这个和之前的不太一样，这个是对已经存在的 observable对象调用 Repeat方法，从而实现重复生成数据。

package mainimport ("fmt""github.com/reactivex/rxgo/v2""time")func main()  {observable := rxgo.Range(0,3).Repeat(2, rxgo.WithDuration(time.Second))for item := range observable.Observe() {if item.Error() {fmt.Println("err:", item.E)}else {fmt.Println(item.V)}}}

输出：

012012012

注意：这里执行的次数一共是3次，Repeat中的参数是2，重复2次，一共3次。

3.6 rxgo.Start

可以给Start方法传入[]rxgo.Supplier作为参数，它可以包含任意数量的rxgo.Supplier类型。rxgo.Supplier的底层类型为：

var Supplier func(ctx context.Context) rxgo.Item

Observable内部会依次调用这些rxgo.Supplier生成rxgo.Item：

package mainimport ("context""fmt""github.com/reactivex/rxgo/v2""time")func Supplier1(ctx context.Context) rxgo.Item {deadline, ok  := ctx.Deadline()fmt.Println("Supplier1", deadline, ok)time.Sleep(time.Second)return rxgo.Of(1)}func Supplier2(ctx context.Context) rxgo.Item {deadline, ok  := ctx.Deadline()fmt.Println("Supplier2", deadline, ok)time.Sleep(time.Second)return rxgo.Of(2)}func Supplier3(ctx context.Context) rxgo.Item {deadline, ok  := ctx.Deadline()fmt.Println("Supplier3", deadline, ok)time.Sleep(time.Second)return rxgo.Of(3)}func main() {ctx, _ := context.WithTimeout(context.Background(), time.Second*2)observable := rxgo.Start([]rxgo.Supplier{Supplier1, Supplier2, Supplier3}, rxgo.WithContext(ctx))for item := range observable.Observe() {fmt.Println(item.V)}}

4、Observable 分类

根据数据在何处生成，Observable被分为 Hot和 Cold两种类型。

  • Hot Observable：热可观测量，数据由可观测量外部产生。
  • Cold Observable：冷可观测量，数据由可观测量内部产生。

通常不想一次性的创建所有的数据，使用 热可观测量。

4.1 热可观测量示例

func main() {  ch := make(chan rxgo.Item)  go func() {    for i := 0; i < 3; i++ {      ch <- rxgo.Of(i)    }    close(ch)  }()  observable := rxgo.FromChannel(ch)  for item := range observable.Observe() {    fmt.Println(item.V)  }  for item := range observable.Observe() {    fmt.Println(item.V)  }}

结果：

012

上面创建的是 Hot Observable。但是有个问题，第一次Observe()消耗了所有的数据，第二个就没有数据输出了。(可以用可连接的观测量来修改这一行为，后面再说)。

4.2 冷可观测量示例

Cold Observable就不会有这个问题，因为它创建的流是独立于每个观察者的。即每次调用Observe()都创建一个新的 channel。我们使用Defer()方法创建 Cold Observable，它的参数与Create()方法一样。

func main() {  observable := rxgo.Defer([]rxgo.Producer{func(_ context.Context, ch chan<- rxgo.Item) {    for i := 0; i < 3; i++ {      ch <- rxgo.Of(i)    }  }})  for item := range observable.Observe() {    fmt.Println(item.V)  }  for item := range observable.Observe() {    fmt.Println(item.V)  }}

Defer源码介绍：

// Defer does not create the Observable until the observer subscribes,// and creates a fresh Observable for each observer.func Defer(f []Producer, opts ...Option) Observable {return &ObservableImpl{iterable: newDeferIterable(f, opts...),}}

执行结果：

$ go run main.go012012

4.3 可连接的 Observable

可连接的（Connectable）Observable对普通的 Observable进行了一层组装。调用它的Observe()方法时并不会立刻产生数据。使用它，我们可以等所有的观察者都准备就绪了（即调用了Observe()方法）之后，再调用其Connect()方法开始生成数据。我们通过两个示例比较使用普通的 Observable和可连接的 Observable有何不同。

4.3.1 普通的Observable，并不是可连接的Observable
func main() {  ch := make(chan rxgo.Item)  go func() {    for i := 1; i <= 3; i++ {      ch <- rxgo.Of(i)    }    close(ch)  }()  observable := rxgo.FromChannel(ch)  observable.DoOnNext(func(i interface{}) {    fmt.Printf("First observer: %d\n", i)  })  time.Sleep(3 * time.Second)  fmt.Println("before subscribe second observer")  observable.DoOnNext(func(i interface{}) {    fmt.Printf("Second observer: %d\n", i)  })  time.Sleep(3 * time.Second)}

上例中我们使用DoOnNext()方法来注册观察者。由于DoOnNext()方法是异步执行的，所以为了等待结果输出，在最后增加了一行time.Sleep。运行结果：

First observer: 1First observer: 2First observer: 3before subscribe second observer

由输出可以看出，注册第一个观察者之后就开始产生数据了。第二个观察者并不会得到数据。

4.3.2 可连接的Observable

通过在创建 Observable的方法中指定rxgo.WithPublishStrategy()选项就可以创建可连接的 Observable：

  • 重点是传入rxgo.WithPublishStrategy()
func main() {  ch := make(chan rxgo.Item)  go func() {    for i := 1; i <= 3; i++ {      ch <- rxgo.Of(i)    }    close(ch)  }()  observable := rxgo.FromChannel(ch, rxgo.WithPublishStrategy())  observable.DoOnNext(func(i interface{}) {    fmt.Printf("First observer: %d\n", i)  })  time.Sleep(3 * time.Second)  fmt.Println("before subscribe second observer")  observable.DoOnNext(func(i interface{}) {    fmt.Printf("Second observer: %d\n", i)  })  //需要手动调用 observable.Connect 才会产生数据  observable.Connect(context.Background())  time.Sleep(3 * time.Second)}

运行输出：

$ go run main.gobefore subscribe second observerSecond observer: 1First observer: 1First observer: 2First observer: 3Second observer: 2Second observer: 3

上面是等两个观察者都注册之后，并且手动调用了 Observable 的Connect()方法才产生数据。而且可连接的 Observable有一个特性：它是冷启动的！！！，即每个观察者都会收到一份相同的拷贝。

5、转换 Observable

通过 RxGo 数据流程图我们知道，我们可以对rxgo.Item进行转换。rxgo 提供了很多转换函数，下面一起来学一学这些转换函数。

5.1 Map

Map()方法简单修改它收到的rxgo.Item然后发送到下一个阶段（转换或过滤）。Map()接受一个类型为func (context.Context, interface{}) (interface{}, error)的函数。第二个参数就是rxgo.Item中的数据，返回转换后的数据。如果出错，则返回错误。

func main() {observable := rxgo.Just(1, 2, 3)()observable = observable.Map(func(_ context.Context, i interface{}) (interface{}, error) {return i.(int), nil}).Map(func(_ context.Context, i interface{}) (interface{}, error) {b := i.(int)if b % 2 == 0 {return nil, errors.New("test")} else {return i, nil}})for item := range observable.Observe() {fmt.Println(item.V)}}

上例中每个数字经过两个Map，第一个Map逻辑是原样输出，第二个Map逻辑是判断i是不是偶数，如果是偶数，就返回错误，否则原样输出。运行结果：

1

我们将第一个Map中的语句改为下面的逻辑：

return i.(int) + 1, nil

运行结果：

我们可以知道，数据的处理是串行的，第一个数据执行完所有的Map过后，第二个数据才会执行，当其中某一个执行返回的结果包含错误，就不会继续进行转换了，即不会数据不会进入到 Observe() 中的通道中去。

5.2 Marshal

Marshal对经过它的数据进行一次Marshal。这个Marshal可以是json.Marshal/proto.Marshal，甚至我们自己写的Marshal函数。它接受一个类型为func(interface{}) ([]byte, error)的函数用于对数据进行处理。

type User struct {  Name string `json:"name"`  Age  int    `json:"age"`}func main() {  observable := rxgo.Just(    User{      Name: "dj",      Age:  18,    },    User{      Name: "jw",      Age:  20,    },  )()  observable = observable.Marshal(json.Marshal)  for item := range observable.Observe() {    fmt.Println(string(item.V.([]byte)))  }}

执行结果：

{"name":"dj","age":18}{"name":"jw","age":20}

由于Marshal操作返回的是[]byte类型，我们需要进行类型转换之后再输出。

5.3 Unmarshal

既然有Marshal，也就有它的相反操作Unmarshal。Unmarshal用于将一个[]byte类型转换为相应的结构体或其他类型。与Marshal不同，Unmarshal需要知道转换的目标类型，所以需要提供一个函数用于生成该类型的对象。然后将[]byte数据Unmarshal到该对象中。Unmarshal接受两个参数，参数一是类型为func([]byte, interface{}) error的函数，参数二是func () interface{}用于生成实际类型的对象。我们拿上面的例子中生成的 JSON 字符串作为数据，将它们重新Unmarshal为User对象：

type User struct {  Name string `json:"name"`  Age  int    `json:"age"`}func main() {  observable := rxgo.Just(    `{"name":"dj","age":18}`,    `{"name":"jw","age":20}`,  )()  observable = observable.Map(func(_ context.Context, i interface{}) (interface{}, error) {    return []byte(i.(string)), nil  }).Unmarshal(json.Unmarshal, func() interface{} {    return &User{}  })  for item := range observable.Observe() {    fmt.Println(item.V)  }}

由于Unmarshaller接受[]byte类型的参数，我们在Unmarshal之前加了一个Map用于将string转为[]byte。运行结果：

&{dj 18}&{jw 20}

5.4 Buffer

Buffer按照一定的规则收集接收到的数据，然后一次性发送出去（作为切片），而不是收到一个发送一个。有 3 种类型的Buffer：

  • BufferWithCount(n)：每收到n个数据发送一次，最后一次可能少于n个；
  • BufferWithTime(n)：发送在一个时间间隔n内收到的数据；
  • BufferWithTimeOrCount(d, n)：收到n个数据，或经过d时间间隔，发送当前收到的数据。
5.4.1 BufferWithCount
func main() {observable := rxgo.Range(0, 5)observable = observable.BufferWithCount(2)for item := range observable.Observe() {fmt.Println(item.V)}}

执行结果：

[0 1][2 3][4]

最后一组只有一个。

5.4.2 BufferWithTime
unc main() {ch := make(chan rxgo.Item, 1)go func() {i := 0for range time.Tick(time.Second) {ch <- rxgo.Of(i)i++}}()observable := rxgo.FromChannel(ch).BufferWithTime(rxgo.WithDuration(2 * time.Second))layout := "2006-01-02 13:04:05"fmt.Println("startTime", time.Now().Format(layout))for item := range observable.Observe() {fmt.Println(item.V)fmt.Println("nextTime", time.Now().Format(layout))}}

执行结果是不确定的，这里需要注意：

startTime 2023-04-22 44:15:49[0]nextTime 2023-04-22 44:15:51[1 2]nextTime 2023-04-22 44:15:53[3 4 5]nextTime 2023-04-22 44:15:55...
5.4.3 BufferWithTimeOrCount
func main() {ch := make(chan rxgo.Item, 1)go func() {i := 0for range time.Tick(time.Second) {ch <- rxgo.Of(i)i++}}()observable := rxgo.FromChannel(ch).BufferWithTimeOrCount(rxgo.WithDuration(2*time.Second), 2)layout := "2006-01-02 13:04:05"fmt.Println("startTime", time.Now().Format(layout))for item := range observable.Observe() {fmt.Println(item.V)fmt.Println("nextTime", time.Now().Format(layout))}}

执行结果：

startTime 2023-04-22 44:18:48[0]nextTime 2023-04-22 44:18:50[1 2]nextTime 2023-04-22 44:18:51[3 4]nextTime 2023-04-22 44:18:53

BufferWithTimeOrCount是以BufferWithCount、BufferWithTime谁先满足条件为准，谁先满足谁就先执行。

5.5 GroupBy

``GroupBy将一个Observable分成多个子Observable，每个子Observable`包含相同的索引值的元素。

GroupBy函数定义如下：

GroupBy(length int, distribution func(Item) int, opts ...Option) Observable

即将一个Observable分成length个子Observable，根据distribution函数返回的int作为分组的依据。

package mainimport ("fmt""github.com/reactivex/rxgo/v2")func main() {// 创建一个Observable，它发出一些整数值source := rxgo.Just(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)()// 使用GroupBy操作符将整数值按照奇偶性进行分组grouped := source.GroupBy(2, func(item rxgo.Item) int {return item.V.(int) % 2}, rxgo.WithBufferedChannel(10))for subObservable := range grouped.Observe() {fmt.Println("new subObservable ------ ")for item := range subObservable.V.(rxgo.Observable).Observe() {fmt.Printf("%v\n", item.V)}}}

上面根据每个数模 3 的余数将整个流分为 3 组。运行：

new subObservable ------ 246810new subObservable ------ 13579

注意rxgo.WithBufferedChannel(10)的使用，由于我们的数字是连续生成的，依次为 0->1->2->…->9->10。而 Observable默认是惰性的，即由Observe()驱动。内层的Observe()在返回一个 0 之后就等待下一个数，但是下一个数 1 不在此 Observable中。所以会陷入死锁。使用rxgo.WithBufferedChannel(10)，设置它们之间的连接 channel 缓冲区大小为 10，这样即使我们未取出 channel 里面的数字，上游还是能发送数字进来。

6、并行操作

默认情况下，这些转换操作都是串行的，即只有一个 goroutine 负责执行转换函数。从上面的Map操作也可以得知默认是串行执行的。可以改变这一默认行为，使用rxgo.WithPool(n)选项设置运行n个 goroutine，或者rxgo.WitCPUPool()选项设置运行与逻辑 CPU 数量相等的 goroutine。

package mainimport ("context""fmt""github.com/reactivex/rxgo/v2""math/rand""time")func main() {observable := rxgo.Range(1, 10)observable = observable.Map(func(_ context.Context, i interface{}) (interface{}, error) {time.Sleep(time.Duration(rand.Int31()))return i.(int) + 1, nil}, rxgo.WithCPUPool())for item := range observable.Observe() {fmt.Println(item.V)}}

结果：

891065112473

由于是并行运算，所以结果是不固定的。

我们可以直接看官网的介绍：https://github.com/ReactiveX/RxGo/blob/v2.5.0/doc/options.md

7、过滤 Observable

我们可以对Observable中发送过来的数据进行过滤，过滤掉不需要的数据，有以下方式：

  • Filter

  • ElementAt

  • Debounce

  • Distinct

  • Skip

  • Take

下面的内容大多来自官方的示例，地址：https://github.com/ReactiveX/RxGo/tree/v2.5.0/doc

7.1 Filter

Filter()接受一个类型为func (i interface{}) bool的参数，通过的数据使用这个函数断言，返回true的将发送给下一个阶段。否则，丢弃。

package mainimport ("fmt""github.com/reactivex/rxgo/v2")func main() {observable := rxgo.Just(1, 2, 3)().Filter(func(i interface{}) bool {return i != 2})for item := range observable.Observe() {fmt.Println(item.V)}}

结果：

13

7.2 ElementAt

ElementAt()只发送指定索引的数据，如ElementAt(2)只发送索引为 2 的数据，即第 3 个数据。

package mainimport ("fmt""github.com/reactivex/rxgo/v2")func main() {observable := rxgo.Just(0, 1, 2, 3, 4)().ElementAt(2)for item := range observable.Observe() {fmt.Println(item.V)}}

结果：

2

7.3 Debounce

只有当特定的时间跨度已经过去而没有发出另一个Item时，才从Observable发出一个Item。

package mainimport ("fmt""github.com/reactivex/rxgo/v2""time")func main() {ch := make(chan rxgo.Item)go func() {ch <- rxgo.Of(1)time.Sleep(2 * time.Second)ch <- rxgo.Of(2)ch <- rxgo.Of(3)time.Sleep(2 * time.Second)close(ch)}()observable := rxgo.FromChannel(ch).Debounce(rxgo.WithDuration(1 * time.Second))for item := range observable.Observe() {fmt.Println(item.V)}}

结果：

13

上面示例，先收到 1，然后 2s 内没收到数据，所以发送 1。接着收到了数据 2，由于马上又收到了 3，所以 2 不会发送。收到 3 之后 2s 内没有收到数据，发送了 3。所以最后输出为 1，3。

7.4 Distinct

Distinct()会记录它发送的所有数据，它不会发送重复的数据。由于数据格式多样，Distinct()要求我们提供一个函数，根据原数据返回一个唯一标识码（有点类似哈希值）。基于这个标识码去重。

package mainimport ("context""fmt""github.com/reactivex/rxgo/v2")func main() {observable := rxgo.Just(1, 2, 2, 3, 4, 4, 5)().Distinct(func(_ context.Context, i interface{}) (interface{}, error) {return i, nil})for item := range observable.Observe() {fmt.Println(item.V)}}

结果：

12345

7.5 Skip

Skip可以跳过前若干个数据。

package mainimport ("fmt""github.com/reactivex/rxgo/v2")func main() {observable := rxgo.Just(1, 2, 3, 4, 5)().Skip(2)for item := range observable.Observe() {fmt.Println(item.V)}}

结果：

345

7.6 Take

Take只取前若干个数据。

package mainimport ("fmt""github.com/reactivex/rxgo/v2")func main() {observable := rxgo.Just(1, 2, 3, 4, 5)().Take(2)for item := range observable.Observe() {fmt.Println(item.V)}}

结果：

12

8、选项

因为golang中不支持默认参数，所以我们经常会用到选项设计模式，rxgo中也大量使用到了此模式。

  • rxgo.WithBufferedChannel(10)：设置 channel 的缓存大小；
  • rxgo.WithPool(n)/rxgo.WithCpuPool()：使用多个 goroutine 执行转换操作；
  • rxgo.WithPublishStrategy()：使用发布策略，即创建可连接的 Observable。

rxgo还有很多其他选项，具体看官方文档，地址：

https://github.com/ReactiveX/RxGo/blob/v2.5.0/doc/options.md

9、简化的真实案例

假设现在有一个定时处理任务，结构如下：

type ScheduledTask struct {RecordId intHandleStartTime time.TimeStatus bool}

在执行具体的任务时，需要去数据库查询下是否已经被取消了，如果已经被取消掉的，则不再执行。

完整代码如下：

package mainimport ("fmt""github.com/reactivex/rxgo/v2""time")type ScheduledTask struct {RecordId intHandleStartTime stringStatus bool}func main() {ch := make(chan rxgo.Item)go producer(ch)time.Sleep(time.Second*3)observable := rxgo.FromChannel(ch)observable = observable.Filter(func(i interface{}) bool {st := i.(*ScheduledTask)return st.Status}, rxgo.WithBufferedChannel(1))// 消费可观测量for customer := range observable.Observe() {st := customer.V.(*ScheduledTask)fmt.Printf("resutl: --> %+v\n", st)}}func producer(ch chan <- rxgo.Item)  {for i := 0; i < 10; i++ {status := falseif i % 2 == 0 {status = true}st := &ScheduledTask{RecordId: i,HandleStartTime: time.Now().Format("2006-01-02 13:04:05"),Status: status,}ch <- rxgo.Of(st)}  // 这里千万不要忘记了close(ch)}

结果：

resutl: --> &{RecordId:0 HandleStartTime:2023-04-22 46:04:07 Status:true}resutl: --> &{RecordId:2 HandleStartTime:2023-04-22 46:04:10 Status:true}resutl: --> &{RecordId:4 HandleStartTime:2023-04-22 46:04:10 Status:true}resutl: --> &{RecordId:6 HandleStartTime:2023-04-22 46:04:10 Status:true}resutl: --> &{RecordId:8 HandleStartTime:2023-04-22 46:04:10 Status:true}

参考链接

Go 每日一库之 rxgo

[官方例子](

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