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OkHttp、Retrofit、RxJava:一文讲清楚

一、okHttp的同步和异步请求

Call 是 OkHttp 的核心接口,代表一个已准备好执行的 HTTP 请求。它支持 同步 和 异步 两种模式:

        enqueue——>okHttp异步

OkHttpClient client = new OkHttpClient();Request request = new Request.Builder().url("https://example.com").build();client.newCall(request).enqueue(new Callback() {@Overridepublic void onResponse(Call call, Response response) throws IOException {System.out.println("Response: " + response.body().string());}@Overridepublic void onFailure(Call call, IOException e) {System.err.println("Request failed: " + e.getMessage());}
});

        execute——>同步请求

        特点

  1. 阻塞线程
    请求发送后,当前线程会阻塞,直到服务器返回响应或超时。

  2. 直接返回结果
    通过 execute() 方法直接返回 Response 对象,无需回调。

  3. 线程管理
    不能在主线程中执行,否则会触发 NetworkOnMainThreadException 异常。同步请求必须在后台线程中执行,可以使用 ThreadExecutorService 或 RxJava 等工具管理线程。

  4. 资源释放
    Response 对象实现了 Closeable 接口,使用 try-with-resources 语法确保资源释放。

  5. 超时设置
    默认超时为 10 秒,可通过 OkHttpClient.Builder 自定义:

OkHttpClient client = new OkHttpClient();Request request = new Request.Builder().url("https://example.com").build();
try (Response response = client.newCall(request).execute()) {if (response.isSuccessful()) {System.out.println("Response: " + response.body().string());} else {System.err.println("Request failed: " + response.code());}
} catch (IOException e) {System.err.println("Request error: " + e.getMessage());
}

    ExecutorService executor = Executors.newSingleThreadExecutor();
    executor.execute(() -> {try (Response response = client.newCall(request).execute()) {if (response.isSuccessful()) {System.out.println
    特性同步请求(execute异步请求(enqueue
    线程阻塞阻塞当前线程,直到请求完成不阻塞线程,后台执行
    结果获取直接返回 Response 对象通过 Callback 回调处理结果
    线程管理需手动管理线程,避免主线程阻塞自动在后台线程执行,主线程无影响
    适用场景需立即获取结果的场景(如单元测试)需异步处理的场景(如网络请求)

    二、okHttp+Rxjava

    Observable<Response> observable = Observable.create(emitter -> {Call call = client.newCall(request);call.enqueue(new Callback() {@Overridepublic void onResponse(Call call, Response response) {if (!emitter.isDisposed()) {emitter.onNext(response);emitter.onComplete();}}@Overridepublic void onFailure(Call call, IOException e) {if (!emitter.isDisposed()) {emitter.onError(e);}}});emitter.setCancellable(call::cancel);
    });observable.subscribeOn(Schedulers.io()) // 在 IO 线程执行.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) // 在主线程处理结果.subscribe(new Observer<Response>() {@Overridepublic void onSubscribe(Disposable d) {// 订阅时调用}@Overridepublic void onNext(Response response) {System.out.println("Response: " + response.body().string());}@Overridepublic void onError(Throwable e) {System.err.println("Error: " + e.getMessage());}@Overridepublic void onComplete() {// 请求完成时调用}});

    二、Retrofit 的同步与异步用法,用Call发起请求

    Retrofit 内部使用 OkHttp 作为 HTTP 客户端,这意味着在 Retrofit 的配置中,你可以定制 OkHttp 的各种参数(如超时设置、拦截器等)。

    为了更好地支持异步编程,Retrofit 提供了 RxJava 的 CallAdapter。通过这个适配器,你可以让 API 接口直接返回 Observable、Single 等 RxJava 类型,从而使用 RxJava 的强大操作符来处理请求结果和错误。

    public interface ApiService {@GET("users")Call<List<User>> getUsers();
    }
    Retrofit retrofit = new Retrofit.Builder().baseUrl("https://api.example.com/").addConverterFactory(GsonConverterFactory.create())  // 使用 Gson 进行 JSON 转换.build();ApiService apiService = retrofit.create(ApiService.class);
    

    Retrofit同步请求

            需在子线程中调用,否则会触发 NetworkOnMainThreadException

    new Thread(new Runnable() {@Overridepublic void run() {try {Call<List<User>> call = apiService.getUsers();Response<List<User>> response = call.execute();if (response.isSuccessful() && response.body() != null) {List<User> users = response.body();// 处理返回的数据} else {Log.e("Retrofit", "Response error: " + response.code());}} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}}
    }).start();
    

    Retrofit异步请求

    Call<List<User>> call = apiService.getUsers();
    call.enqueue(new Callback<List<User>>() {@Overridepublic void onResponse(Call<List<User>> call, Response<List<User>> response) {if (response.isSuccessful() && response.body() != null) {List<User> users = response.body();// 处理返回的数据,比如更新 UI} else {// 请求成功,但是服务器返回错误码,比如 404、500 等Log.e("Retrofit", "Response error: " + response.code());}}@Overridepublic void onFailure(Call<List<User>> call, Throwable t) {// 请求失败,比如网络错误或解析错误Log.e("Retrofit", "Request failed", t);}
    });
    

    三、Retrofit + RxJava 的同步/异步与线程统一处理,用Observable发起请求

    Observable 是 RxJava 的响应式编程模型,用于处理异步数据流。其优势包括:

    • 链式调用:通过操作符(如 mapflatMap)简化复杂逻辑。
    • 线程调度:通过 subscribeOn 和 observeOn 控制线程切换。
    • 错误处理:通过 onErrorReturn 或 retry 实现容错。

    同步请求

    public interface ApiService {@GET("users/{id}")Observable<User> getUserRx(@Path("id") int id); // 返回 Observable
    }apiService.getUserRx(1).subscribeOn(Schedulers.io()) // 指定请求线程.observeOn(Schedulers.io())   // 指定响应处理线程.blockingSubscribe(user -> {// 同步阻塞获取结果});

    异步请求

    // 1. 定义 API 接口,使用 RxJava 的 Observable 作为返回类型
    public interface ApiService {@GET("users")Observable<List<User>> getUsers();
    }// 2. 配置 OkHttp 客户端(可添加拦截器、日志打印等)
    OkHttpClient okHttpClient = new OkHttpClient.Builder()// 例如:添加日志拦截器// .addInterceptor(new HttpLoggingInterceptor().setLevel(HttpLoggingInterceptor.Level.BODY)).build();// 3. 配置 Retrofit,同时添加 Gson 转换器和 RxJava 适配器
    Retrofit retrofit = new Retrofit.Builder().baseUrl("https://api.example.com/").client(okHttpClient).addConverterFactory(GsonConverterFactory.create())          // JSON 数据解析.addCallAdapterFactory(RxJava2CallAdapterFactory.create())      // RxJava 适配器.build();// 4. 创建 API 服务实例
    ApiService apiService = retrofit.create(ApiService.class);// 5. 使用 RxJava 进行网络请求
    apiService.getUsers().subscribeOn(Schedulers.io())                   // 在 IO 线程执行网络请求.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())      // 在主线程处理返回结果.subscribe(users -> {// 成功回调,处理用户数据}, throwable -> {// 错误回调,处理异常情况});
    

    方案线程管理代码复杂度适用场景
    OkHttp 原生手动切换简单请求、低耦合场景
    Retrofit 原生手动切换接口化请求、中等复杂度
    Retrofit+RxJava自动统一管理复杂异步流、高可维护性

    四、具体使用Retrofit+RxJava

    // 1. 定义服务接口
    public interface UserService {@POST("/user/{userId}/profile")Observable<BaseResponse<UserProfile>> updateProfile(@Path("userId") String userId,@Body ProfileParams params);
    }// 2. 发起请求
    NetworkApi.createService(UserService.class, ServiceType.User.name()).updateProfile("123", new ProfileParams("Kimi", "avatar.jpg")).compose(NetworkApi.applySchedulers()).subscribe(new BaseObserver<UserProfile>() {@Overridepublic void onSuccess(UserProfile profile) {// 更新UI}@Overridepublic void onBusinessError(int code, String msg) {// 显示错误提示}});

    设计优势

    • 责任链模式:每个方法专注单一职责(创建→配置→调度→响应)
    • 类型安全:通过泛型确保数据模型一致性
    • 异常隔离:BaseObserver集中处理网络/业务异常
    • 线程透明:applySchedulers()隐藏线程切换细节

    该模式常见于需要支持多环境、多服务类型的现代移动应用架构,特别适合企业级应用开发中需要统一管理API请求的场景。

    这是典型的Retrofit+RxJava组合的网络请求链式调用写法,结合了工厂模式、建造者模式和响应式编程思想。其核心结构可分为四个关键部分:

    1.服务实例创建
    NetworkApi.createService(ApiService.class, ServiceType.License.name())
    • NetworkApi是自定义的工厂类,封装了Retrofit实例的创建过程
    • createService()方法通过动态代理生成ApiService接口的实现类
    • ServiceType.License.name()指定服务类型,通常用于动态配置baseUrl(如区分认证服务、业务服务等)
    2.具体API操作
    .action(id, params)
    • action()对应ApiService接口中定义的端点方法:
    @POST("/api/{serviceType}/actions")
    Observable<BaseResponse<T>> action(@Path("serviceType") String serviceType,@Body ActionParams params
    );
    • id参数可能用于路径替换(@Path注解),params作为请求体(@Body注解)
    3.线程调度组合
    .compose(NetworkApi.applySchedulers(...))
    • compose()是RxJava的操作符,统一应用线程切换规则
    • applySchedulers()典型实现:
    4.观察者封装
    new BaseObserver<BaseResponse<AccessConsentRecordDetailBean>>()
    • 自定义的BaseObserver处理通用逻辑:
    public abstract class BaseObserver<T> implements Observer<T> {@Overridepublic void onError(Throwable e) {// 统一错误处理(网络异常、业务异常等)}@Overridepublic void onNext(T response) {if (response.isSuccess()) {onSuccess(response.getData());} else {onBusinessError(response.getCode(), response.getMessage());}}
    }

    五、Flowable与Observable

    FlowableObservable是RxJava中两种核心的响应式数据流类型,结合Retrofit使用时需要根据具体场景进行选型。以下是两者的核心区别及在Retrofit中的实践建议:

    类型特性Retrofit集成场景
    Observable无背压机制的异步数据流,支持同步/异步操作,适合轻量级请求简单API调用(如获取用户信息、配置数据)
    Flowable支持背压控制的响应式流,内置5种策略处理生产消费速度差异大文件传输、实时数据推送等高并发场景

    核心区别

    1. 背压处理机制
    • Flowable
      通过BackpressureStrategy配置策略(ERROR/BUFFER/DROP/LATEST/MISSING),在Retrofit中处理大数据流时需显式指定策略:
    @GET("api/sensor-data")
    Flowable<Data> getSensorData(@Query("deviceId") String id);  // 默认使用ERROR策略[5](@ref)
    • Observable
      无背压控制,Retrofit接口直接返回Observable时需确保数据量可控,否则可能引发OOM
    2. 线程模型

    Flowable
    强制异步订阅,Retrofit需配合subscribeOn(Schedulers.io())使用:

    api.getSensorData("DEV001").subscribeOn(Schedulers.io()).observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())

    Observable
    支持同步调用,适合快速响应的本地缓存查询:

    @GET("api/profile")
    Observable<User> getUserProfile();  // 同步获取用户数据[9](@ref)
    3. 性能表现
    • Flowable
      因背压检测机制,吞吐量比Observable低约15-30%,但内存更安全
    • Observable
      无额外性能损耗,适合高频低数据量请求(如按钮点击事件统计)
    4.集成实现
    • BUFFER:文件下载(需注意内存监控)
    Flowable.create(emitter -> {...}, BackpressureStrategy.BUFFER)
    • DROP:实时股票行情推送(丢弃过时数据)
    • LATEST:即时聊天消息(保留最新消息)
    5.错误处理对比
    • Observable需手动捕获异常:
    .subscribe(data -> {...},error -> { // 需处理所有异常 }
    )
    • Flowable通过onBackpressureXXX操作符自动处理:
    .onBackpressureDrop(dropped -> log("丢弃数据:" + dropped))

    性能优化建议

    1. 混合使用策略
      对核心业务接口使用Flowable+BUFFER策略,非核心功能使用Observable

    2. 动态缓存控制
      通过rx2.buffer-size参数调整Flowable缓存池:

      System.setProperty("rx2.buffer-size", "256");  // 默认128[7](@ref)
    3. 生命周期管理
      使用CompositeDisposable统一释放资源:

      CompositeDisposable disposables = new CompositeDisposable();disposables.add(api.getDataStream().subscribe(data -> {...}));

    通过合理选择Flowable与Observable,可使Retrofit网络层在保证稳定性的同时获得最佳性能。可以在金融交易、物联网等高频场景优先采用Flowable,而在常规业务API中使用Observable以降低复杂度。

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    函数 定义函数 Java定义方法&#xff1a; public 返回值类型 方法名(){ return 返回值 } 定义函数方法一 eg&#xff1a;定义一个绝对值函数 function abs(x) {if (x>0){return x;}else {return -x;}} 调用函数&#xff1a; 注意&#xff1a;一旦执行到return代表函数…...

    Open WebUI中的Pipelines是什么

    Open WebUI中的Pipelines是什么 Open WebUI中的Pipelines(管道或流水线)是一种允许开发者定制使用大模型流程的机制,能为OpenAI兼容的UI客户端带来模块化、定制化的工作流。以下是一些Pipelines实例及使用方法: 函数调用管道(Function Calling Pipeline) 实例:假设要让…...

    伪404兼容huawei生效显示404

    根据上述思考&#xff0c;以下是详细的中文分步说明&#xff1a; --- **步骤 1&#xff1a;获取目标设备的User-Agent信息** 首先&#xff0c;我们需要收集目标设备的User-Agent字符串&#xff0c;包括&#xff1a; 1. **iPhone设备的User-Agent**&#xff1a; Mozi…...

    Linux 病毒扫描工具 ClamAV 使用

    Linux 病毒扫描工具 ClamAV 使用 功能安装包管理器安装手动安装RPM/DEB包配置用户与目录更新病毒库 基本使用命令扫描文件/目录常用参数 高级配置实时监控&#xff08;clamd服务&#xff09;定时自动扫描 常见问题解决病毒库更新失败权限错误扫描速度慢 功能 官网&#xff1a;h…...

    Mobaxterm服务器常用命令(持续更新)

    切换文件夹 cd path # for example, cd /gpu03/deeplearning/进入不同GPU ssh mgmt ssh gpu01 ssh gpu03寻找文件位置 find /path -name file_name #for example, find / -name lib #在根目录下搜寻名为lib文件 #for example, find /home/deeplearning -name "lib"…...

    [特殊字符]《封印adb的黑暗通道:让系统文件成为魔法禁书区的终极指南》[特殊字符]

    第一章&#xff1a;当adb变成泄密特洛伊木马 "曾经&#xff0c;adb是程序员的阿拉丁神灯&#xff0c;如今却成了产品经理的噩梦&#xff01;" —— 某秃头CTO的血泪控诉 某日&#xff0c;产品经理惊恐发现&#xff1a;自家黑科技APP竟被竞争对手用adb pull轻松窃取…...

    LangChain教程 - RAG - 支持的100种向量数据库

    系列文章索引 LangChain教程 - 系列文章 随着人工智能和机器学习应用的快速发展&#xff0c;尤其是在自然语言处理&#xff08;NLP&#xff09;、图像识别、推荐系统等领域&#xff0c;对高效的向量存储和检索需求日益增长。向量存储用于保存来自深度学习模型或其他机器学习算…...

    如何使用tushare pro获取股票数据——附爬虫代码以及tushare积分获取方式

    提示&#xff1a;文章写完后&#xff0c;目录可以自动生成&#xff0c;如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言一、pandas是什么&#xff1f;二、使用步骤 1.引入库2.读入数据 总结 一、Tushare 介绍 Tushare 是一个提供中国股市数据的API接口服务&#xff0c;它允许用户…...

    ESP32S3:解决RWDT无法触发中断问题,二次开发者怎么才能使用内部RTC看门狗中断RWDT呢?

    目录 基于ESP32S3:解决RWDT无法触发中断问题引言解决方案1. 查看报错日志2. 分析报错及一步一步找到解决方法3.小结我的源码基于ESP32S3:解决RWDT无法触发中断问题 引言 在嵌入式系统中,RWDT(看门狗定时器)是确保系统稳定性的重要组件。然而,在某些情况下,RWDT可能无法…...

    如何在视频中提取关键帧?

    在视频处理中&#xff0c;提取关键帧是一项常见的任务。下面将介绍如何基于FFmpeg和Python&#xff0c;结合OpenCV库来实现从视频中提取关键帧的功能。 实现思路 使用FFmpeg获取视频的关键帧时间戳&#xff1a;FFmpeg是一个强大的视频处理工具&#xff0c;可以通过命令行获取…...