RxJava内部如何产生背压

Question

我读了一些RxJava中的背压文档，但我找不到详细的解释，比如它是如何在库中内部发生的，每个人都只是总结说“生产者”太快，“消费者”太慢。

例如，如下面的代码：

Observable.interval(1, TimeUnit.MILLISECONDS)
    .observeOn(Schedulers.newThread())
    .subscribe(
        i -> {
            System.out.println(i);
            try {
                Thread.sleep(100);
            } catch (Exception e) { }
        },
        System.out::println);

我已经看过了RxJava源代码，所以我的理解是，在主线程中，我们将每毫秒发出一次事件，一旦发出，我们就将值传递给系统。出来println（i）方法，并将其扔进newhead调度器的线程池，然后在可运行程序中运行该方法。

所以我的问题是，异常是如何在内部发生的？因为当我们调用线程时。sleep（），我们只是在Hibernate处理方法调用的线程-

谢谢

Answer 1

你可以把背压想象成一个系统，允许一个操作员向其上游源头伸出手来：你可以给我128个元素。稍晚一点，这个操作员可能会说“好的，再给我96个”，所以总共可能有224个未完成的许可证。一些源，比如interval不关心许可证，只是定期分发值。由于许可证的数量通常与队列或缓冲区中的可用容量密切相关，因此分发超过这些存储容量的许可证可以容纳收益率MissingBackpressureException。

检测背压违规主要发生在有界队列的offer返回false时，例如观察中指示队列已满的那个。

检测违规行为的第二种方法是通过跟踪操作员中未完成的许可计数，例如onBackpressureDrop，并且每当上游发送超过这个数时，操作员就不会转发它：

// in onBackpressureDrop
public void onNext(T value) {
    if (emitted != availablePermits) {
        emitted++;
        child.onNext(value);
    } else {
        // ignoring this value
    }
}

子订阅者通过request（）发出许可信号，这通常会导致onBackpressureDrop中出现类似的情况：

public void childRequested(long n) {
    availablePermits += n;
}

实际上，由于可能的异步执行，availablePermits是一个AtomicLong（被称为request）。