Android flatMap如何深入工作？

我感兴趣的是flatMap如何控制其“子”线程，例如，以下代码运行良好：

 private Flowable<PlcDataPackage> createIntervalPlcFlowable() {
    return Flowable.interval(1, TimeUnit.SECONDS, Schedulers.computation())
            .onBackpressureLatest()
            .parallel()
            .runOn(Schedulers.computation())
            .flatMap((Function<Long, Publisher<PlcDataPackage>>) aLong -> mDataPackageFlowable)
            .sequential();
}

用例：

public class GetPlcUpdatesChanelUseCase extends UseCase<PlcDto, Object> {

    private final PlcRepository mPlcRepository;

    public GetPlcUpdatesChanelUseCase(PlcRepository plcRepository) {
        mPlcRepository = plcRepository;
    }

    @Override
    public Flowable<PlcDto> buildFlowable(Optional<Object> optional) {
        return mPlcRepository.getUpdatesChannel();
    }

    @Override
    public boolean isParamsRequired() {
        return false;
    }
}

据我所知，mDataPackageFlowable只创建一次，然后执行，每次为其子线程创建新的“线程”，执行128次后，它只会阻止所有后续执行

因此，有三个主要问题：

1） flatMap是否控制子线程

2） 为什么它要在一个新线程上执行每个新的“请求”

3） 在什么情况下，我们可以失去对子线程的控制

DISCLAMER：英语是我的第二语言，如果有什么不清楚的地方，请问我，我会尽力补充说明

---

private-Flowable-createIntervalPlcFlowable（）{
返回可流动的.interval（1，TimeUnit.SECONDS，Schedulers.computation（））
.onBackpressureLatest（）
.parallel（）
.runOn（Schedulers.computation（））
.sequental（）

---

此组合不起作用，它实际上删除了128倍的flatMap调用限制，但不会清除导致内存泄漏和OOM异常的旧innersubscription。请改用某种类型的映射。

需要订阅才能使观察者链正常工作。使用

interval（）时

要生成数据，您需要提供一个“热”可观察对象，它自己会发出值。“冷”可观察对象只有在订阅发生时才会发出值

128是在暂停之前由

flatMap（）

缓冲的条目数。如果有订阅，则

flatMap（）

将向下游发出内部可观察对象生成的值，并且不会暂停

根据javadoc的说法，

flatMap（）

本身不会在特定的调度程序上运行。这意味着它不会在特定的线程上操纵其订阅。如果您想控制由

flatMap（）

调用的可观察线程中正在进行的工作，那么您可以使用显式调度：

observable
  .flatMap( value -> fun(value).subscribeOn( myScheduler ) )
  .subscribe();

例如，

myScheduler

可能是一个

Schedulers.io（）

，它可以在需要时创建线程。或者，它可以是一个

执行器，您可以提供固定数量的线程。我经常使用
执行器，它只有一个、两个或48个线程分配给它来控制
平面图（）的扇出

您还可以向
flatMap（）
提供一个parallelism参数，该参数告诉它将保持的最大订阅数。当
flatMap（）
达到最大值时，它将缓冲请求，直到订阅完成为止

parallel（）
操作符也做了类似的事情，但是它将传入的事件分离出来，在不同的线程上发出它们

总是有可能失去对线程的控制。当您使用RxJava操作符时，请阅读它的文档。有两个方面您需要了解。第一个方面是该操作符所使用的调度程序。如果它说它不在特定调度程序上操作，则它不会直接影响线程的选择或如何执行使用ds。如果它声明它使用特定的调度程序，则您需要了解该调度程序的工作原理；始终会有另一个版本的运算符，允许您提供自己选择的调度程序

您必须了解的第二个方面是背压。您需要了解背压的含义及其应用方式。当您跨过线程边界时，这一点尤其重要，例如使用
observeOn（）
或
subscribeOn（）
我尝试了你的建议，但它不起作用。我曾尝试显式地将subscribeOn添加到flatMap，但它在128次发射后停止，我唯一可以修复它的方法是并行和顺序运算符。我仍然不明白为什么flatMap会失去对其“子”线程的控制。即使使用subscribeOn（myScheduler）我读过这篇文章：它确实有帮助，但还有一些问题，如果你不订阅observer链，那么它将停止。句号。我订阅了这个链一次，然后我收到所有128个值，链冻结。我的意思是我的应用程序没有订阅这个Flowable的128+次，它很热，所以看起来一切都很好应该是st。
subscribeOn（）
与
subscribe（）
public class GetPlcUpdatesChanelUseCase extends UseCase<PlcDto, Object> {

    private final PlcRepository mPlcRepository;

    public GetPlcUpdatesChanelUseCase(PlcRepository plcRepository) {
        mPlcRepository = plcRepository;
    }

    @Override
    public Flowable<PlcDto> buildFlowable(Optional<Object> optional) {
        return mPlcRepository.getUpdatesChannel();
    }

    @Override
    public boolean isParamsRequired() {
        return false;
    }
}

@Override
    public Flowable<PlcDto> getUpdatesChannel() {
        return mPlcCore.getPlcConnectableFlowable()
                .map(mPlcInfoTopPlcDtoTransformer::transform);
    }

public ConnectableFlowable<PlcDataPackage> getPlcConnectableFlowable() {
    return mConnectableFlowable;
}

mConnectableFlowable = createConnectablePlcFlowable();
        mConnectableFlowable.connect();

 private Flowable<PlcDataPackage> createIntervalPlcFlowable() {
    return Flowable.interval(1, TimeUnit.SECONDS, Schedulers.computation())
            .onBackpressureLatest()
            .parallel()
            .runOn(Schedulers.computation())
            .sequental()

observable
  .flatMap( value -> fun(value).subscribeOn( myScheduler ) )
  .subscribe();