技术停滞_检测和测试停滞的流– RxJava常见问题解答
技术停滞
假设您有一个流以不可预测的频率发布事件。 有时您可以预期每秒会有数十条消息,但是偶尔几秒钟都看不到任何事件。 如果您的流是通过Web套接字,SSE或任何其他网络协议传输的,则可能会出现问题。 静默时间过长(停顿)可以解释为网络问题。 因此,我们经常不时发送人造事件( ping ),以确保:
- 客户还活着
- 让客户知道我们还活着
举一个更具体的例子,假设我们有一个Flowable<String>
流,它会产生一些事件。 如果没有事件超过一秒钟,我们应该发送一个占位符"PING"
消息。 当静默时间更长时,应该每秒发出一个"PING"
消息。 我们如何在RxJava中实现这样的要求? 最明显但不正确的解决方案是将原始流与ping合并:
Flowable<String> events = //...
Flowable<String> pings = Flowable.interval(1, SECONDS).map(x -> "PING");Flowable<String> eventsWithPings = events.mergeWith(pings);
mergeWith()
运算符至关重要:它接受真正的events
,并将它们与恒定的ping流合并。 当然,当没有真实的事件出现时,将出现"PING"
消息。 不幸的是,它们与原始流完全无关。 这意味着即使有很多正常事件,我们也会继续发送ping命令。 而且,当静默开始时,我们不会在一秒钟后精确发送"PING"
。 如果您对这种机制感到满意,则可以在此处停止阅读。
一种更复杂的方法需要发现持续超过1秒的静音。 我们可以使用timeout()
运算符。 不幸的是,它会产生TimeoutException
并从上游退订-行为过于激进。 我们只想收到某种通知。 事实证明,可以使用debounce()
运算符。 通常,此操作员会推迟新事件的发出,以防万一有新事件出现,从而覆盖了旧事件。 所以,如果我说:
Flowable<String> events = //...
Flowable<String> delayed = events.debounce(1, SECONDS);
这意味着delayed
流仅在1秒内未跟随其他事件时才会发出事件。 如果events
流使产生事件的速度足够快,从技术上讲, delayed
可能永远不会发出任何东西。 我们将使用delayed
流通过以下方式发现沉默:
Flowable<String> events = //...
Flowable<String> delayed = events.debounce(1, SECONDS);
Flowable<String> pings = delayed.map(ev -> "PING");
Flowable<String> eventsWithPings = Flowable.merge(events, pings);
请记住, mergeWith()
和它的static
merge()
对应项之间没有区别。 所以我们到了某个地方。 如果流繁忙,则delayed
流将永远不会收到任何事件,因此不会发送"PING"
消息。 但是,当原始流不发送任何事件超过1秒时, delayed
接收到最后看到的事件,将其忽略并转换为"PING"
。 聪明,但坏了。 此实现仅在发现停顿后才发送一个"PING"
,而不是每秒发送一次定期ping。 很容易修复! 除了将最后一次看到的事件转换为单个"PING"
我们还可以将其转换为周期性ping序列:
Flowable<String> events = //...
Flowable<String> delayed = events.debounce(1, SECONDS);
Flowable<String> pings = delayed.flatMap(x -> Flowable.interval(0, 1, SECONDS).map(e -> "PING"));
Flowable<String> eventsWithPings = Flowable.merge(events, pings);
您能看到缺陷在哪里吗? 每当原始流中出现一点沉默时,我们就会每秒发出一次ping 。 但是,一旦出现一些真正的事件,我们应该停止这样做。 我们没有。 上游的每个停顿都会导致新的无限ping流出现在最终的合并流中。 我们必须以某种方式告诉pings
流,因为原始流发出了真正的事件,所以它应该停止发出ping 。 猜猜是什么,有takeUntil()
运算符可以做到这一点!
Flowable<String> events = //...
Flowable<String> delayed = events.debounce(1, SECONDS);
Flowable<String> pings = delayed.flatMap(x -> Flowable.interval(0, 1, SECONDS).map(e -> "PING").takeUntil(events));
Flowable<String> eventsWithPings = Flowable.merge(events, pings);
花一点时间完全掌握上面的代码片段。 每当原始流上超过1秒没有任何React时, delayed
流就会发出一个事件。 pings
流发射的序列"PING"
每秒从发射每个事件的事件delayed
。 但是,一旦事件出现在events
流上,便会终止pings
流。 您甚至可以将所有这些定义为单个表达式:
Flowable<String> events = //...
Flowable<String> eventsWithPings = events.mergeWith(events.debounce(1, SECONDS).flatMap(x1 -> Flowable.interval(0, 1, SECONDS).map(e -> "PING").takeUntil(events)));
可测性
好的,我们已经编写了所有这些内容,但是我们应该如何测试事件驱动代码的这个三层嵌套的Blob? 我们如何确保ping在正确的时间出现并在静默结束时停止? 如何模拟各种与时间相关的场景? RxJava具有许多杀手级功能,但是测试时间流逝可能是最大的功能。 首先,让我们的ping代码更具可测试性和通用性:
<T> Flowable<T> withPings(Flowable<T> events, Scheduler clock, T ping) {return events.mergeWith(events.debounce(1, SECONDS, clock).flatMap(x1 -> Flowable.interval(0, 1, SECONDS, clock).map(e -> ping).takeUntil(events)));}
此实用程序方法采用任意的T
流并添加ping ,以防该流在较长时间内不产生任何事件。 我们在测试中像这样使用它:
PublishProcessor<String> events = PublishProcessor.create();
TestScheduler clock = new TestScheduler();
Flowable<String> eventsWithPings = withPings(events, clock, "PING");
哦,男孩, PublishProcessor
, TestScheduler
? PublishProcessor
是一个有趣的类,它是一个亚型Flowable
(所以我们可以使用它作为一个普通的流)。 另一方面,我们可以使用其onNext()
方法强制发出事件:
events.onNext("A");
如果有人收听events
流,他将立即收到"A"
事件。 这clock
是怎么回事? RxJava中以任何方式处理时间的每个运算符(例如debounce debounce()
, interval()
, timeout()
, window()
)都可以采用可选的Scheduler
参数。 它充当时间的外部来源。 特殊的TestScheduler
是我们完全控制的人为的时间来源。 也就是说,只要我们不显式调用advanceTimeBy()
时间就保持静止:
clock.advanceTimeBy(999, MILLISECONDS);
999毫秒不是巧合。 Ping在1秒钟后开始精确显示,因此在999毫秒后将不可见。 现在是时候揭示完整的测试用例了:
@Test
public void shouldAddPings() throws Exception {PublishProcessor<String> events = PublishProcessor.create();final TestScheduler clock = new TestScheduler();final Flowable<String> eventsWithPings = withPings(events, clock, "PING");final TestSubscriber<String> test = eventsWithPings.test();events.onNext("A");test.assertValues("A");clock.advanceTimeBy(999, MILLISECONDS);events.onNext("B");test.assertValues("A", "B");clock.advanceTimeBy(999, MILLISECONDS);test.assertValues("A", "B");clock.advanceTimeBy(1, MILLISECONDS);test.assertValues("A", "B", "PING");clock.advanceTimeBy(999, MILLISECONDS);test.assertValues("A", "B", "PING");events.onNext("C");test.assertValues("A", "B", "PING", "C");clock.advanceTimeBy(1000, MILLISECONDS);test.assertValues("A", "B", "PING", "C", "PING");clock.advanceTimeBy(999, MILLISECONDS);test.assertValues("A", "B", "PING", "C", "PING");clock.advanceTimeBy(1, MILLISECONDS);test.assertValues("A", "B", "PING", "C", "PING", "PING");clock.advanceTimeBy(999, MILLISECONDS);test.assertValues("A", "B", "PING", "C", "PING", "PING");events.onNext("D");test.assertValues("A", "B", "PING", "C", "PING", "PING", "D");clock.advanceTimeBy(999, MILLISECONDS);events.onNext("E");test.assertValues("A", "B", "PING", "C", "PING", "PING", "D", "E");clock.advanceTimeBy(999, MILLISECONDS);test.assertValues("A", "B", "PING", "C", "PING", "PING", "D", "E");clock.advanceTimeBy(1, MILLISECONDS);test.assertValues("A", "B", "PING", "C", "PING", "PING", "D", "E", "PING");clock.advanceTimeBy(3_000, MILLISECONDS);test.assertValues("A", "B", "PING", "C", "PING", "PING", "D", "E", "PING", "PING", "PING", "PING");
}
看起来像一堵墙,但这实际上是我们逻辑的完整测试方案。 它可以确保ping在1000毫秒后精确显示,当沉默很长时重复一次,而在真正事件出现时则重复很短。 但最重要的部分是:该测试是100%可预测的并且非常快。 没有Awaitility ,忙等待,轮询,间歇性测试失败和缓慢。 我们完全控制的人工时钟可确保所有这些组合流均按预期工作。
翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2017/09/detecting-testing-stalled-streams-rxjava-faq.html
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