RxJS 快速入门
这是一篇给新手的 RxJS 快速入门，它可能不精确、不全面，但力求对新手友好。
异步与“回调地狱”
我们都知道 JavaScript 是个多范式语言，它既支持过程式编程，又支持函数式编程，两者分别适用于不同的场合。在同步环境下，两者各有优缺点，甚至有时候过程式会更简明一些，但在异步环境下（最典型的场景是一个 Ajax 请求完成后紧接着执行另一个 Ajax 请求），由于无法控制执行和完成的顺序，所以就无法使用传统的过程式写法，函数式就会展现出其优势。
问题在于，传统的函数式写法实在太不友好了。
传统写法下，当我们调用一个 Ajax 时，就要给它一个回调函数，这样当 Ajax 完成时，就会调用它。当逻辑简单的时候，这毫无问题。但是我要串起 10 个 Ajax 请求时该怎么办呢？十重嵌套吗？恩？似乎有点不对劲儿！
这就是回调地狱。
不仅如此，有时候我到底需要串起多少个 Ajax 请求是未知的，要串起哪些也同样是未知的。这已经不再是地狱，而是《Mission: Impossible》了。
我，承诺（Promise），帮你解决
事实上，这样的问题早在 1976 年就已经被发现并解决了。注意，我没写错，确实是 1976 年。
承诺，英文是 Promise [ˈprɑmɪs]，它的基本思想是借助一个代表回执的变量来把回调地狱拍平。
我们以购物为例来看看日常生活中的承诺。
- 你去电商平台下单，并付款
- 平台会给你一个订单号，这个订单号本质上是一个回执，代表商家做出了“稍后我将给你发货”的承诺
- 商家发货给你，在这个过程中你不用等待（异步）
- 过一段时间，快递到了
- 你签收（回调函数被调用）商品（回调参数）
- 这次承诺结束
这是最直白的单步骤回调，如果理解了它，再继续往下看。
你跟电商下的单，但是却从快递（并不属于商家）那里接收到了商品，仔细想想，你不觉得奇怪吗？虽然表面看确实是商家给你的商品，但我们分解开中间步骤就会发现还有一些幕后的步骤。
- 商家把商品交给快递公司，给快递公司一个订单号（老的回执）并拿回一个运单号（新的回执）
- 快递公司执行这个新承诺，这个过程中商家不用等待（异步）
- 快递公司完成这个新承诺，你收到这个新承诺携带的商品
所以，事实上，这个购物流程包括两个承诺：
- 商家对你的一个发货承诺
- 快递公司对商家的运货承诺
因此，只要把这些承诺串起来，这些异步动作也就同样串起来了。
当我们把每个承诺都抽象成一个对象时，我们就可以对任意数量、任意顺序的承诺进行组合，变成一个新的承诺。因此回调地狱不复存在，前述的 Mission 也变得 Possible 了。
Promise 的缺点
Promise 固然是一个重大的进步，但在有些场景下仍然是不够的。比如，Promise 的特点是无论有没有人关心它的执行结果，它都会立即开始执行，并且你没有机会取消这次执行。显然，在某些情况下这么做是浪费的甚至错误的。仍然以电商为例，如果某商户的订单不允许取消，你还会去买吗？再举个编程领域的例子：如果你发起了一个 Ajax 请求，然后用户导航到了另一个路由，显然，你这个请求如果还没有完成就应该被取消，而不应该发出去。但是使用 Promise，你做不到，不是因为实现方面的原因，而是因为它在概念层（接口定义上）就无法支持取消。
此外，由于 Promise 只会承载一个值，因此当我们要处理的是一个集合的时候就比较困难了。比如对于一个随机数列（总数未知），如果我们要借助 Web API 检查每个数字的有效性，然后对前一百个有效数字进行求和，那么用 Promise 写就比较麻烦了。
我们需要一个更高级的 Promise。
Observable
它就是可观察对象（Observable [əbˈzɜrvəbl]），Observable 顾名思义就是可以被别人观察的对象，当它变化时，观察者就可以得到通知。换句话说，它负责生产数据，别人可以消费它生产的数据。
如果你是个资深后端，那么可能还记得 MessageQueue 的工作模式，它们很像。如果不懂 MQ 也没关系，我还是用日常知识给你打个比方。
Observable 就像个传送带。这个传送带不断运行，围绕这个传送带建立了一条生产线，包括一系列工序，不同的工序承担单一而确定的职责。每个工位上有一个工人。
整个传送带的起点是原料箱，原料箱中的原料不断被放到传送带上。工人只需要待在自己的工位上，对面前的原料进行加工，然后放回传送带上或放到另一条传送带上即可，简单、高效、无意外 —— 符合程序员的审美。
而且这个生产线还非常先进 —— 不接单就不生产，非常有效地杜绝了浪费。
FRP
这种设计，看上去很美，对吧？但光看着漂亮可不行，在编程时要怎么实现呢？实际上，这是一种编程范式，叫做函数响应式编程（FRP）。它比 Promise 可年轻多了，直到 1997 年才被人提出来。
顾名思义，FRP 同时具有函数式编程和响应式编程的特点。响应式编程是什么呢？形象的说，它的工作模式就是“饭来张口，衣来伸手”，也就是说，等待外界的输入，并做出响应。流水线每个工位上的工人正是这种工作模式。
工业上，流水线是人类管理经验的结晶，它所做的事情是什么呢？本质上就是把每个处理都局部化，以减小复杂度（降低对工人素质的要求）。而这，正是软件行业所求之不得的。响应式，就是编程领域的流水线。
那么函数式呢？函数式最显著的特征就是没有副作用，而这恰好是对流水线上每个工序的要求。显然，如果某个工序的操作会导致整个生产线平移 10 米，那么用不了多久这个生产线就要掉到海里了，这样的生产线毫无价值。
因此，响应式和函数式几乎是注定要在一起的。
ReactiveX
2012 年，微软 .NET 开发组的一个团队为了给 LinQ 设计扩展机制而引入了 FRP 概念，却发现 FRP 的价值不止于此。于是一个新的项目出现了，它就是 ReactiveX。
严格来说 ReactiveX 应该是一组 FRP 库，因为它几乎在每个主流语言下都提供了实现，而且这些实现都是语言原生风格的，不是简单地迁移。如果你在任何语言下用过带有 Rx 前缀的库，那多半儿就是 ReactiveX 的一个实现了，如 RxJava、Rx.NET、RxGroovy、RxSwift 等等。
ReactiveX 本身其实并不难，难的是 FRP 编程范式以及对操作符（operator）的理解。所以，只要学会了任何一个 Rx* 库，那么其它语言的库就可以触类旁通了。
宝石图
为了帮助开发者更容易地理解 ReactiveX 的工作原理，ReactiveX 开发组还设计了一种很形象的图，那就是宝石图。这货长这样（英文注释不必细看，接下来我会简单解释下）：
中间的带箭头的线就像传送带，用来表示数据序列，这个数据序列被称为“流”。上方的流叫做输入流，下方的流叫做输出流。输入流可能有多个，但是输出流只会有一个（不过，流中的每个数据项也可以是别的流）。
数据序列上的每个圆圈表示一个数据项，圆圈的位置表示数据出现的先后顺序，但是一般不会表示精确的时间比例，比如在一毫秒内接连出现的两个数据之间仍然会有较大的距离。只有少数涉及到时间的操作，其宝石图才会表现出精确的时间比例。
圆圈的最后，通常会有一条竖线或者一个叉号。竖线表示这个流正常终止了，也就是说不会再有更多的数据提供出来了。而叉号表示这个流抛出错误导致异常中止了。还有一种流，既没有竖线也没有叉号，这种叫做无尽流，比如一个由所有自然数组成的流就不会主动终止。但是要注意，无尽流仍然是可以处理的，因为需要多少项是由消费者决定的。你可以把这个“智能”传送带理解为由下一个工位“叫号”的，没“叫号”下一项数据就不会过来。
中间的大方框表示一个操作，也就是 operator —— 一个函数，比如这个图中的操作就是把输入流中的条目乘以十后放入输出流中。
看懂了宝石图，就能很形象的理解各种操作符了。
RxJS
主角登场了。RxJS 就是 ReactiveX 在 JavaScript 语言上的实现。对于 JavaScript 程序员来说，不管你是前端还是 NodeJS 后端，RxJS 都会令你受益。
由于 JavaScript 本身的缺陷，RxJS 不得不采用了很多怪异的写法。它对于 Java / C# 等背景的程序员来说可能会显得比较怪异，不过，你可以先忽略它们，聚焦在编程范式和接下来要讲的操作符语义上。
典型的写法
of(1,2,3).pipe(
filter(item=>item % 2 === 1),
map(item=>item * 3),
).subscribe(item=> console.log(item))它会输出：
3
9其中 of 称为创建器（creator），用来创建流，它返回一个 Observable 类型的对象，filter 和 map 称为操作符（operator），用来对条目进行处理。这些操作符被当作 Observable 对象的 pipe 方法的参数传进去。诚然，这个写法略显怪异，不过这主要是被 js 的设计缺陷所迫，它已经是目前 js 体系下多种解决方案中相对好看的一种了。
Observable 对象的 subscribe 方法表示消费者要订阅这个流，当流中出现数据时，传给 subscribe 方法的回调函数就会被调用，并且把这个数据传进去。这个回调函数可能被调用很多次，取决于这个流中有多少条数据。
注意，Observable 必须被 subscribe 之后才会开始生产数据。如果没人 subscribe 它，那就什么都不会做。
简单创建器
广义上，创建器也是操作符的一种，不过这里我们把它单独拿出来讲。要启动生产线，我们得先提供原料。本质上，这个提供者就是一组函数，当流水线需要拿新的原料时，就会调用它。
你当然可以自己实现这个提供者，但通常是不用的。RxJS 提供了很多预定义的创建器，而且将来可能还会增加新的。不过，那些眼花缭乱的创建器完全没必要全记住，只要记住少数几个就够了，其它的有时间慢慢看。
of - 单一值转为流
它接收任意多个参数，参数可以是任意类型，然后它会把这些参数逐个放入流中。
from - 数组转为流
它接受一个数组型参数，数组中可以有任意数据，然后把数组的每个元素逐个放入流中。
range - 范围转为流
它接受两个数字型参数，一个起点，一个终点，然后按 1 递增，把中间的每个数字（含边界值）放入流中。
fromPromise - Promise 转为流
接受一个 Promise，当这个 Promise 有了输出时，就把这个输出放入流中。
要注意的是，当 Promise 作为参数传给 fromPromise 时，这个 Promise 就开始执行了，你没有机会防止它被执行。
如果你需要这个 Promise 被消费时才执行，那就要改用接下来要讲的 defer 创建器。
defer - 惰性创建流
它的参数是一个用来生产流的工厂函数。也就是说，当消费方需要流（注意不是需要流中的值）的时候，就会调用这个函数，创建一个流，并从这个流中进行消费（取数据）。
因此，当我们定义 defer 的时候，实际上还不存在一个真正的流，只是给出了创建这个流的方法，所以叫惰性创建流。
timer - 定时器流
它有两个数字型的参数，第一个是首次等待时间，第二个是重复间隔时间。从图上可以看出，它实际上是个无尽流 —— 没有终止线。因此它会按照预定的规则往流中不断重复发出数据。
要注意，虽然名字有相关性，但它不是 setTimeout 的等价物，事实上它的行为更像是 setInterval。
interval - 定时器流
它和 timer 唯一的差别是它只接受一个参数。事实上，它就是一个语法糖，相当于 timer(1000, 1000)，也就是说初始等待时间和间隔时间是一样的。
如果需求确实是 interval 的语义，那么就优先使用这个语法糖，毕竟，从行为上它和 setInterval 几乎是一样的。
思考题：假设点了一个按钮之后我要立刻开始一个动作，然后每隔 1000 毫秒重复一次，该怎么做？换句话说：该怎么移除首次延迟时间？
Subject - 主体对象
它和创建器不同，创建器是供直接调用的函数，而 Subject 则是一个实现了 Observable 接口的类。也就是说，你要先把它 new 出来（假设实例叫 subject），然后你就可以通过程序控制的方式往流里手动放数据了。它的典型用法是用来管理事件，比如当用户点击了某个按钮时，你希望发出一个事件，那么就可以调用 subject.next(someValue) 来把事件内容放进流中。
当你希望手动控制往这个流中放数据的时机时，这种特性非常有用。
当然，Subject 其实并没有这么简单，用法也很多，不过这部分内容超出了本文的范围。
合并创建器
我们不但可以直接创建流，还可以对多个现有的流进行不同形式的合并，创建一个新的流。常见的合并方式有三种：并联、串联、拉链。
merge - 并联
从图上我们可以看到两个流中的内容被合并到了一个流中。只要任何一个流中出现了值就会立刻被输出，哪怕其中一个流是完全空的也不影响结果 —— 等同于原始流。
这种工作方式非常像电路中的并联行为，因此我称其为并联创建器。
并联在什么情况下起作用呢？举个例子吧：有一个列表需要每隔 5 秒钟定时刷新一次，但是一旦用户按了搜索按钮，就必须立即刷新，而不能等待 5 秒间隔。这时候就可以用一个定时器流和一个自定义的用户操作流（subject）merge 在一起。这样，无论哪个流中出现了数据，都会进行刷新。
concat - 串联
从图中我们可以看到两个流中的内容被按照顺序放进了输出流中。前面的流尚未结束时（注意竖线），后面的流就会一直等待。
这种工作方式非常像电路中的串联行为，因此我称其为串联创建器。
串联的适用场景就很容易想象了，比如我们需要先通过 Web API 进行登录，然后取学生名册。这两个操作就是异步且串联工作的。
zip - 拉链
zip 的直译就是拉链，事实上，有些压缩软件的图标就是一个带拉链的钥匙包。拉链的特点是两边各有一个“齿”，两者会啮合在一起。这里的 zip 操作也是如此。
从图上我们可以看到，两个输入流中分别出现了一些数据，当仅仅输入流 A 中出现了数据时，输出流中什么都没有，因为它还在等另一个“齿”。当输出流 B 中出现了数据时，两个“齿”都凑齐了，于是对这两个齿执行中间定义的运算（取 A 的形状，B 的颜色，并合成为输出数据）。
可以看到，当任何一个流先行结束之后，整个输出流也就结束了。
拉链创建器适用的场景要少一些，通常用于合并两个数据有对应关系的数据源。比如一个流中是姓名，另一个流中是成绩，还有一个流中是年龄，如果这三个流中的每个条目都有精确的对应关系，那么就可以通过 zip 把它们合并成一个由表示学生成绩的对象组成的流。
操作符
RxJS 有很多操作符，事实上比创建器还要多一些，但是我们并不需要一一讲解，因为它们中的很大一部分都是函数式编程中的标配，比如 map、reduce、filter 等。有 Java 8 / scala / kotlin 等基础的后端或者用过 underscore/lodash 的前端都可以非常容易地理解它们。
本文重点讲解一些传统方式下没有的或不常用的：
retry - 失败时重试
有些错误是可以通过重试进行恢复的，比如临时性的网络丢包。甚至一些流程的设计还会故意借助重试机制，比如当你发起请求时，如果后端发现你没有登录过，就会给你一个 401 错误，然后你可以完成登录并重新开始整个流程。
retry 操作符就是负责在失败时自动发起重试的，它可以接受一个参数，用来指定最大重试次数。
这里我为什么一直在强调失败时重试呢？因为还有一个操作符负责成功时重试。
repeat - 成功时重试
除了重复的条件之外，repeat 的行为几乎和 retry 一模一样。
repeat 很少会单独用，一般会组合上 delay 操作，以提供暂停时间，否则就容易 DoS 了服务器。
delay - 延迟
这才是真正的 setTimeout 的等价操作。它接受一个毫秒数（图中是 20 毫秒），每当它从输入流中读取一个数据之后，会先等待 20 毫秒，然后再放到输出流中。
可以看到，输入流和输出流内容是完全一样的，只是时机上，输出流中的每个条目都恰好比输入流晚 20 毫秒出现。
toArray - 收集为数组
事实上，你几乎可以把它看做是 from 的逆运算。 from 把数组打散了逐个放进流中，而 toArray 恰好相反，把流中的内容收集到一个数组中 —— 直到这个流结束。
这个操作符几乎总是放在最后一步，因为 RxJS 的各种 operator 本身就可以对流中的数据进行很多类似数组的操作，比如查找最小值、最大值、过滤等。所以通常会先使用各种 operator 对数据流进行处理，等到要脱离 RxJS 的体系时，再转换成数组传出去。
debounceTime - 防抖
在 underscore/lodash 中这是常用函数。 所谓防抖其实就是“等它平静下来”。比如预输入（type ahead）功能，当用户正在快速打字的时候，你没必要立刻去查服务器，否则可能直接让服务器挂了，而应该等用户稍作停顿（平静下来）时再发起查询。
debounceTime 就是这样，你传入一个最小平静时间，在这个时间窗口内连续过来的数据一概被忽略，一旦平静时间超过它，就会往把接收到的下一条数据放到流中。这样消费者就只能看到平静时间超时之后发来的最后一条数据。
switchMap - 切换成另一个流
这可能是相对较难理解的一个 operator。
有时候，我们会希望根据一个立即数发起一个远程查询，并且把这个异步取回的结果放进流中。比如，流中是一些学生的 id，每过来一个 id，你要发起一个 Ajax 请求来根据这个 id 获取这个学生的详情，并且把详情放进输出流中。
注意，这是一个异步操作，所以你没法用普通的 map 来实现，否则映射出来的结果就会是一个个 Observable 对象。
switchMap 就是用来解决这个问题的。它在回调函数中接受从输入流中传来的数据，并转换成一个新的 Observable 对象（新的流，每个流中包括三个值，每个值都等于输入值的十倍），switchMap 会订阅这个 Observable 对象，并把它的值放入输出流中。注意图中竖线的位置 —— 只有当所有新的流都结束时，输出流才会结束。
不知道你有没有注意到这里一个很重要的细节。30 只生成了两个值，而不是我们所预期的三个。这是因为当输入流中的 5 到来时，会切换到以 5 为参数构建出的这个新流（S5），而这时候基于 3 构建的那个流（S3）尚未结束。虽然如此，但是已经没人再订阅 S3 了，因为同一时刻 switchMap 只能订阅一个流。所以，已经没人会再朝着 S3 “叫号”了，它已经被释放了。
规律：operator 打包学
当你掌握了一些基本操作符之后，就可以让自己的操作符知识翻倍了。
这是因为 RxJS 中的很多操作符都遵循着同样的命名模式。比如：
xxxWhen - 满足条件时 xxx
它接受一个 Observable 型参数作为条件流，一旦这个条件流中出现任意数据，则进行 xxx 操作。
如 retryWhen(notifier$)，其中的 notifier$ 就是一个条件流。当输入流出现异常时，就会开始等待 notifier$ 流中出现数据，一旦出现了任何数据（不管是什么值），就会开始执行重试逻辑。
xxxCount - 拿到 n 个数据项时 xxx
它接受一个数字型参数作为阈值，一旦从输入流中取到了 n 个数据，则进行 xxx 操作。
如 bufferCount(3) 表示每拿到 3 个数据就进行一次 buffer 操作。
这个操作可以看做是 xxxWhen 的语法糖。
xxxTime - 超时后 xxx
它接受一个超时时间作为参数，从输入流中取数据，一旦到达超时时间，则执行 xxx 操作。
比如前面讲过的 debounceTime 其实遵循的就是这种模式。
这个操作可以看做 xxxWhen 的语法糖。
xxxTo - 用立即量代替 Lambda 表达式
它接受一个立即量作为参数，相当于 xxx(()=>value))。
比如 mapTo('a') 其实是 map(()=>'a') 的语法糖，也就是说无论输入流中给出的值是什么，我往输出流中放入的都是这个固定的值。
坑与最佳实践
取消订阅
subscribe 之后，你的回调函数就被别人引用了，因此如果不撤销对这个回调函数的引用，那么与它相关的内存就永远不会释放，同时，它仍然会在流中有数据过来时被调用，可能会导致奇怪的 console.log 等意外行为。
因此，必须找到某个时机撤销对这个回调函数的引用。但其实不一定需要那么麻烦。解除对回调函数的引用有两种时机，一种是这个流完成（complete，包括正常结束和异常结束）了，一种是订阅方主动取消。当流完成时，会自动解除全部订阅回调，而所有的有限流都是会自动完成的。只有无尽流才需要特别处理，也就是订阅方要主动取消订阅。
当调用 Observable 的 subscribe 方法时，会返回一个 Subscription 类型的引用，它实际上是一个订阅凭证。把它保存下来，等恰当的时机调用它的 unsubscribe 方法就可以取消订阅了。比如在 Angular 中，如果你订阅了无尽流，那么就需要把订阅凭证保存在私有变量里，并且在 ngOnDestroy 回调中调用它的 unsubscribe 方法。
类型检查
只要有可能，请尽量使用 TypeScript 来书写 RxJS 程序。由于大量 operator 都会改变流中的数据类型，因此如果靠人力来追踪数据类型的变化既繁琐又容易出错。TypeScript 的类型检查可以给你提供很大的帮助，既省心又安全，而且这两个都是微软家的，搭配使用，风味更佳。
代码风格
如同所有 FP 程序一样，ReactiveX 的代码也应该由一系列小的、单一职责的、无副作用的函数组成。虽然 JavaScript 无法像 Java 中那样对 Lambda 表达式的副作用做出编译期限制，但是仍然要遵循同样的原则，坚持无副作用和数据不变性。
寄语 - 实践出真知
ReactiveX 大家族看似庞大，实则简单 —— 如果你已经有了 Java 8+ / Kotlin / underscore 或 lodash 等函数式基础知识时，新东西就很少了。而当你用过 Rx 大家族中的任何一个成员时，RxJS 对你几乎是免费的，反之也一样。
唯一的问题，就是找机会实践，并体会 FRP 风格的独特之处，获得那些超乎具体技术之上的真知灼见。
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