ReactiveCocoa 中 RACSignal 所有变换操作底层实现分析(上)

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前言

上篇文章中,详细分析了RACSignal是创建和订阅的详细过程。看到底层源码实现后,就能发现,ReactiveCocoa这个FRP的库,实现响应式(RP)是用Block闭包来实现的,而并不是用KVC / KVO实现的。

在ReactiveCocoa整个库中,RACSignal占据着比较重要的位置,而RACSignal的变换操作更是整个RACStream流操作核心之一。在上篇文章中也详细分析了bind操作的实现。RACsignal很多变换操作都是基于bind操作来实现的。在开始本篇底层实现分析之前,先简单回顾一下上篇文章中分析的bind函数,这是这篇文章分析的基础。

bind函数可以简单的缩写成下面这样子。

当bind变换之后的信号被订阅,就开始执行bind函数中return的block闭包。

  1. 在bind闭包中,先订阅原先的信号A。
  2. 在订阅原信号A的didSubscribe闭包中进行信号变换,变换中用到的block闭包是外部传递进来的,也就是bind函数的入参。变换结束,得到新的信号B
  3. 订阅新的信号B,拿到bind变化之后的信号的订阅者subscriber,对其发送新的信号值。

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简要的过程如上图,bind函数中进行了2次订阅的操作,第一次订阅是为了拿到signalA的值,第二次订阅是为了把signalB的新值发给bind变换之后得到的signalB的订阅者。

回顾完bind底层实现之后,就可以开始继续本篇文章的分析了。

目录

  • 1.变换操作
  • 2.时间操作

一.变换操作

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我们都知道RACSignal是继承自RACStream的,而在底层的RACStream上也定义了一些基本的信号变换的操作,所以这些操作在RACSignal上同样适用。如果在RACsignal中没有重写这些方法,那么调用这些操作,实际是调用的父类RACStream的操作。下面分析的时候,会把实际调用父类RACStream的操作的地方都标注出来。

1.Map: (在父类RACStream中定义的)

map操作一般是用来信号变换的。

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来看看底层是如何实现的。

这里实现代码比较严谨,先判断self的类型。因为RACStream的子类中会有一些子类会重写这些方法,所以需要判断self的类型,在回调中可以回调到原类型的方法中去。

由于本篇文章中我们都分析RACSignal的操作,所以这里的self.class是RACDynamicSignal类型的。相应的在return返回值中也返回class,即RACDynamicSignal类型的信号。

从map实现代码上来看,map实现是用了flattenMap函数来实现的。把map的入参闭包,放到了flattenMap的返回值中。

在来看看flattenMap的实现:

flattenMap算是对bind函数的一种封装。bind函数的入参是一个RACStreamBindBlock类型的闭包。而flattenMap函数的入参是一个value,返回值RACStream类型的闭包。

在flattenMap中,返回block(value)的信号,如果信号为nil,则返回[class empty]。

先来看看为空的情况。当block(value)为空,返回[RACEmptySignal empty],empty就是创建了一个RACEmptySignal类型的信号:

RACEmptySignal类型的信号又是什么呢?

RACEmptySignal是RACSignal的子类,一旦订阅它,它就会同步的发送completed完成信号给订阅者。

所以flattenMap返回一个信号,如果信号不存在,就返回一个completed完成信号给订阅者。

再来看看flattenMap返回的信号是怎么变换的。

block(value)会把原信号发送过来的value传递给flattenMap的入参。flattenMap的入参是一个闭包,闭包的参数也是value的:

这个闭包返回一个信号,信号类型和原信号的类型一样,即RACDynamicSignal类型的,值是block(value)。这里的闭包是外面map传进来的:

在这个闭包中把原信号的value值传进去进行变换,变换结束之后,包装成和原信号相同类型的信号,返回。返回的信号作为bind函数的闭包的返回值。这样订阅新的map之后的信号就会拿到变换之后的值。

2.MapReplace: (在父类RACStream中定义的)

一般用法如下:

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效果是不管A信号发送什么值,都替换成@“A”。

看底层源码就知道,它并不去关心原信号发送的是什么值,原信号发送什么值,都返回入参object的值。

3.reduceEach: (在父类RACStream中定义的)

reduce是减少,聚合在一起的意思,reduceEach就是每个信号内部都聚合在一起。

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reduceEach后面比如传入一个元组RACTuple类型,否则会报错。

这里有两个断言,一个是判断传入的reduceBlock闭包是否为空,另一个断言是判断闭包的入参是否是RACTuple类型的。

RACBlockTrampoline就是一个保存了一个block闭包的对象,它会根据传进来的参数,动态的构造一个NSInvocation,并执行。

reduceEach把入参reduceBlock作为RACBlockTrampoline的入参invokeBlock传进去,以及每个RACTuple也传到RACBlockTrampoline中。

第一步就是先计算入参一个元组RACTuple里面元素的个数。

可以看到最多支持元组内元素的个数是15个。

这里我们假设以元组里面有2个元素为例。

对应的Type Encoding如下:

ARGUMENT RETURN VALUE 0 1 2 3
methodSignature @ @ : @ @

argument0和argument1分别对应着隐藏参数self和_cmd,所以对应着的类型是@和:,从argument2开始,就是入参的Type Encoding了。

所以在构造invocation的参数的时候,argIndex是要偏移2个位置的。即从(i + 2)开始设置参数。

当动态构造了一个invocation方法之后,[invocation invoke]调用这个动态方法,也就是执行了外部的reduceBlock闭包,闭包里面是我们想要信号变换的规则。

闭包执行结束得到returnVal返回值。这个返回值就是整个RACBlockTrampoline的返回值了。这个返回值也作为了map闭包里面的返回值。

接下去的操作就完全转换成了map的操作了。上面已经分析过map操作了,这里就不赘述了。

4. reduceApply

举个例子:

使用reduceApply的条件也是需要信号里面的值是元组RACTuple。不过这里和reduceEach不同的是,原信号中每个元祖RACTuple的第0位必须要为一个闭包,后面n位为这个闭包的入参,第0位的闭包有几个参数,后面就需要跟几个参数。

如上述例子中,第一个元组第0位的闭包有3个参数,所以第一个元组后面还要跟3个参数。第二个元组的第0位的闭包只有一个参数,所以后面只需要跟一个参数。

当然后面可以跟更多的参数,如第二个元组,闭包后面跟了3个参数,但是只有第一个参数是有效值,后面那2个参数是无效不起作用的。唯一需要注意的就是后面跟的参数个数一定不能少于第0位闭包入参的个数,否则就会报错。

上面例子输出

看看底层实现:

这里也有2个断言,第一个是确保传入的参数是RACTuple类型,第二个断言是确保元组RACTuple里面的元素各种至少是2个。因为下面取参数是直接从1号位开始取的。

reduceApply做的事情和reduceEach基本是等效的,只不过变换规则的block闭包一个是外部传进去的,一个是直接打包在每个信号元组RACTuple中第0位中。

5. materialize

这个方法会把信号包装成RACEvent类型。

sendNext会包装成[RACEvent eventWithValue:x],error会包装成[RACEvent eventWithError:error],completed会被包装成RACEvent.completedEvent。注意,当原信号error和completed,新信号都会发送sendCompleted。

6. dematerialize

这个操作是materialize的逆向操作。它会把包装成RACEvent信号重新还原为正常的值信号。

这里的实现也用到了bind函数,它会把原信号进行一个变换。新的信号会根据event.eventType进行转换。RACEventTypeCompleted被转换成[RACSignal empty],RACEventTypeError被转换成[RACSignal error:event.error],RACEventTypeNext被转换成[RACSignal return:event.value]。

7. not

not操作需要传入的值都是NSNumber类型的。不是NSNumber类型会报错。not操作会把每个NSNumber按照BOOL的规则,取非,当成新信号的值。

8. and

and操作需要原信号的每个信号都是元组RACTuple类型的,因为只有这样,RACTuple类型里面的每个元素的值才能进行&运算。

and操作里面有3处断言。第一处,判断入参是不是元组RACTuple类型的。第二处,判断RACTuple类型里面至少包含一个NSNumber。第三处,判断RACTuple里面是否都是NSNumber类型,有一个不符合,都会报错。

RACTuple类型先转换成RACTupleSequence。

backingArray是一个数组NSArry。这里关于RACTupleSequence和RACTuple会在以后的文章中详细分析,本篇以分析RACSignal为主。

RACTuple类型先转换成RACTupleSequence,即存成了一个数组。

for会遍历RACSequence里面存的每一个值,分别都去调用reduce( )闭包。start的初始值为YES。reduce( )闭包是:

这里又会去调用block( )闭包:

number是原信号RACTuple的第一个值。第一次循环reduce( )闭包是拿YES和原信号RACTuple的第一个值进行&计算。第二个循环reduce( )闭包是拿原信号RACTuple的第一个值和第二个值进行&计算,得到的值参与下一次循环,与第三个值进行&计算,如此下去。这也是折叠函数的意思,foldLeft从左边开始折叠。fold函数会从左至右,把RACTuple转换成的数组里面每个值都一个接着一个进行&计算。

每个RACTuple都map成这样的一个BOOL值。接下去信号就map成了一个新的信号。

9. or

or操作的实现和and操作的实现大体类似。3处断言的作用和and操作完全一致,这里就不再赘述了。or操作的重点在any函数的实现上。or操作的入参也必须是RACTuple类型的。

any会依次判断RACTupleSequence数组里面的值,依次每个进行filter。如果value对应的BOOL值是YES,就转换成一个RACTupleSequence信号。如果对应的是NO,则转换成一个empty信号。

只要RACTuple为NO,就一直返回empty信号,直到BOOL值为YES,就返回1。map变换信号后变成成1。找到了YES之后的值就不会再判断了。如果没有找到YES,中间都是NO的话,一直遍历到数组最后一个,信号只能返回0。

10. any:

原信号会先经过materialize转换包装成RACEvent事件。依次判断predicateBlock(event.value)值的BOOL值,如果返回YES,就包装成RACSignal的新信号,发送YES出去,并且stop接下来的信号。如果返回MO,就返回[RACSignal empty]空信号。直到event.finished,返回[RACSignal return:@NO]。

所以any:操作的目的是找到第一个满足predicateBlock条件的值。找到了就返回YES的RACSignal的信号,如果没有找到,返回NO的RACSignal。

11. any

any操作是any:操作中的一种情况。即predicateBlock闭包永远都返回YES,所以any操作之后永远都只能得到一个只发送一个YES的新信号。

12. all:

all:操作和any:有点类似。原信号会先经过materialize转换包装成RACEvent事件。对原信号发送的每个信号都依次判断predicateBlock(event.value)是否是NO 或者event.eventType == RACEventTypeError。如果predicateBlock(event.value)返回NO或者出现了错误,新的信号都返回NO。如果一直都没出现问题,在RACEventTypeCompleted的时候发送YES。

all:可以用来判断整个原信号发送过程中是否有错误事件RACEventTypeError,或者是否存在predicateBlock为NO的情况。可以把predicateBlock设置成一个正确条件。如果原信号出现错误事件,或者不满足设置的错误条件,都会发送新信号返回NO。如果全过程都没有出错,或者都满足predicateBlock设置的条件,则一直到RACEventTypeCompleted,发送YES的新信号。

13. repeat

repeat操作返回一个subscribeForever闭包,闭包里面要传入4个参数。

subscribeForever有4个参数,第一个参数是原信号,第二个是传入的next闭包,第三个是error闭包,最后一个是completed闭包。

subscribeForever一进入这个函数就会调用recursiveBlock( )闭包,闭包中有一个recurse( )的入参的参数。在recursiveBlock( )闭包中对原信号RACSignal进行订阅。next,error,completed分别会先调用传进来的闭包。然后error,completed执行完error( )和completed( )闭包之后,还会继续再执行recurse( ),recurse( )是recursiveBlock的入参。

先取到当前的currentScheduler,即recursiveScheduler,执行scheduleRecursiveBlock,在这个函数中,会调用schedule函数。这里的recursiveScheduler是RACQueueScheduler类型的。

如果原信号没有disposed,dispatch_async会继续执行block,在这个block中还会继续原信号的发送。所以原信号只要没有error信号,disposable.disposed就不会返回YES,就会一直调用block。所以在subscribeForever的error和completed的最后都会调用recurse( )闭包。error调用recurse( )闭包是为了结束调用block,结束所有的信号。completed调用recurse( )闭包是为了继续调用block( )闭包,也就是repeat的本质。原信号会继续发送信号,如此无限循环下去。

14. retry:

在retry:的实现中,和repeat实现的区别是中间加入了一个currentRetryCount值。如果currentRetryCount > retryCount的话,就会在error中调用[disposable dispose],这样subscribeForever就不会再无限循环下去了。

所以retry:操作的用途就是在原信号在出现error的时候,重试retryCount的次数,如果依旧error,那么就会停止重试。

如果原信号没有发生错误,那么原信号在发送结束,subscribeForever也就结束了。retry:操作对于没有任何error的信号相当于什么都没有发生。

15. retry

这里的retry操作就是一个无限重试的操作。因为retryCount设置成0之后,在error的闭包中中,retryCount 永远等于 0,原信号永远都不会被dispose,所以subscribeForever会一直无限重试下去。

同样的,如果对一个没有error的信号调用retry操作,也是不起任何作用的。

16. scanWithStart: reduceWithIndex: (在父类RACStream中定义的)

先写出测试代码:

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scanWithStart这个变换由初始值,变换函数reduceBlock( ),和index步进的变量组成。原信号的每个信号都会由变换函数reduceBlock( )进行变换。index每次都是自增。变换的初始值是由入参startingValue传入的。

17. scanWithStart: reduce: (在父类RACStream中定义的)

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scanWithStart: reduce:就是scanWithStart: reduceWithIndex: 的缩略版。变换函数也是外面闭包reduceBlock( )传进来的。只不过变换过程中不会使用index自增的这个变量。

18. aggregateWithStart: reduceWithIndex:

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aggregate是合计的意思。所以最后变换出来的信号只有最后一个值。
aggregateWithStart: reduceWithIndex:操作调用了scanWithStart: reduceWithIndex:,原理和它完全一致。不同的是多了两步额外的操作,一个是startWith:,一个是takeLast:1。startWith:是在scanWithStart: reduceWithIndex:变换之后的信号之前加上start信号。takeLast:1是取最后一个信号。takeLast:和startWith:的详细分析文章下面会详述。

值得注意的一点是,原信号如果没有发送complete信号,那么该函数就不会输出新的信号值。因为在一直等待结束。

19. aggregateWithStart: reduce:

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aggregateWithStart: reduce:调用aggregateWithStart: reduceWithIndex:函数,只不过没有只用index值。同样,如果原信号没有发送complete信号,也不会输出任何信号。

20. aggregateWithStartFactory: reduce:

aggregateWithStartFactory: reduce:内部实现就是调用aggregateWithStart: reduce:,只不过入参多了一个产生start的startFactory( )闭包罢了。

21. collect

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collect函数会调用aggregateWithStartFactory: reduce:方法。把所有原信号的值收集起来,保存在NSMutableArray中。

二. 时间操作

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1. throttle:valuesPassingTest:

这个操作传入一个时间间隔NSTimeInterval,和一个判断条件的闭包predicate。原信号在一个时间间隔NSTimeInterval之间发送的信号,如果还能满足predicate,则原信号都被“吞”了,直到一个时间间隔NSTimeInterval结束,会再次判断predicate,如果不满足了,原信号就会被发送出来。

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如上图,原信号发送1以后,间隔NSTimeInterval的时间内,没有信号发出,并且predicate也为YES,就把1变换成新的信号发出去。接下去由于原信号发送2,3,4的过程中,都在间隔NSTimeInterval的时间内,所以都被“吞”了。直到原信号发送5之后,间隔NSTimeInterval的时间内没有新的信号发出,所以把原信号的5发送出来。原信号的6也是如此。

再来看看具体实现:

看这段实现,里面有2处断言。会先判断传入的interval是否大于0,小于0当然是不行的。还有一个就是传入的predicate闭包不能为空,这个是接下来用来控制流程的。

接下来的实现还是按照套路来,返回值是一个信号,新信号的闭包里面再订阅原信号进行变换。

那么整个变换的重点就落在了flushNext闭包和订阅原信号subscribeNext闭包中了。

当新的信号一旦被订阅,闭包执行到此处,就会对原信号进行订阅。

  1. 首先先创建一个delayScheduler。先判断当前的currentScheduler是否存在,不存在就取之前创建的[RACScheduler scheduler]。这里虽然两处都是RACTargetQueueScheduler类型的,但是currentScheduler是com.ReactiveCocoa.RACScheduler.mainThreadScheduler,而[RACScheduler scheduler]创建的是com.ReactiveCocoa.RACScheduler.backgroundScheduler。
  2. 调用predicate( )闭包,传入原信号发来的信号值x,经过predicate判断以后,得到是否打开节流开关的BOOL变量shouldThrottle。
  3. 之所以把RACCompoundDisposable作为线程间互斥信号量,因为RACCompoundDisposable里面会加入所有的RACDisposable信号。接着下面的操作用@synchronized给线程间加锁。
  4. flushNext( )这个闭包是为了hook住原信号的发送。

这个闭包中如果传入的是NO,那么原信号就无法立即sendNext。如果传入的是YES,并且hasNextValue = YES,原信号待发送的还有值,那么就发送原信号。

shouldThrottle是一个阀门,随时控制原信号是否可以被发送。

小结一下,每个原信号发送过来,通过在throttle:valuesPassingTest:里面的did subscriber闭包中进行订阅。这个闭包中主要干了4件事情:

  1. 调用flushNext(NO)闭包判断能否发送原信号的值。入参为NO,不发送原信号的值。
  2. 判断阀门条件predicate(x)能否发送原信号的值。
  3. 如果以上两个条件都满足,nextValue中进行赋值为原信号发来的值,hasNextValue = YES代表当前有要发送的值。
  4. 开启一个delayScheduler,延迟interval的时间,发送原信号的这个值,即调用flushNext(YES)。

现在再来分析一下整个throttle:valuesPassingTest:的全过程

原信号发出第一个值,如果在interval的时间间隔内,没有新的信号发送,那么delayScheduler延迟interval的时间,执行flushNext(YES),发送原信号的这个第一个值。

注意,在dispatch_after闭包里面之前[self performAsCurrentScheduler:block]之前,有一个关键的判断:

这个判断就是用来判断从第一个信号发出,在间隔interval的时间之内,还有没有其他信号存在。如果有,第一个信号肯定会disposed,这里会执行return,所以也就不会把第一个信号发送出来了。

这样也就达到了节流的目的:原来每个信号都会创建一个delayScheduler,都会延迟interval的时间,在这个时间内,如果原信号再没有发送新值,即原信号没有disposed,就把原信号的值发出来;如果在这个时间内,原信号还发送了一个新值,那么第一个值就被丢弃。在发送过程中,每个信号都要判断一次predicate( ),这个是阀门的开关,如果随时都不节流了,原信号发的值就需要立即被发送出来。

还有二点需要注意的是,第一点,正好在interval那一时刻,有新信号发送出来,原信号也会被丢弃,即只有在>=interval的时间之内,原信号没有发送新值,原来的这个值才能发送出来。第二点,原信号发送completed时,会立即执行flushNext(YES),把原信号的最后一个值发送出来。

2. throttle:

这个操作其实就是调用了throttle:valuesPassingTest:方法,传入时间间隔interval,predicate( )闭包则永远返回YES,原信号的每个信号都执行节流操作。

3. bufferWithTime:onScheduler:

这个操作的实现是类似于throttle:valuesPassingTest:的实现。

bufferWithTime:onScheduler:的实现和throttle:valuesPassingTest:的实现给出类似。开始有2个断言,2个都是判断scheduler的,第一个断言是判断scheduler是否为nil。第二个断言是判断scheduler的类型的,scheduler类型不能是immediateScheduler类型的,因为这个方法是要缓存一些信号的,所以不能是immediateScheduler类型的。

在subscribeNext中,当数组里面是没有存任何原信号的值,就会开启一个scheduler,延迟interval时间,执行flushValues闭包。如果里面有值了,就继续加到values的数组中。关键的也是闭包里面的内容,代码如下:

flushValues( )闭包里面主要是把数组包装成一个元组,并且全部发送出来,原数组里面就全部清空了。这也是bufferWithTime:onScheduler:的作用,在interval时间内,把这个时间间隔内的原信号都缓存起来,并且在interval的那一刻,把这些缓存的信号打包成一个元组,发送出来。

和throttle:valuesPassingTest:方法一样,在原信号completed的时候,立即执行flushValues( )闭包,把里面存的值都发送出来。

4. delay:

delay:函数的操作和上面几个套路都是一样的,实现方式也都是模板式的,唯一的不同都在subscribeNext中,和一个判断是否发送的闭包中。

在delay:的subscribeNext中,就单纯的执行了schedule的闭包。

在schedule闭包中做的时间就是延迟interval的时间发送原信号的值。

5. interval:onScheduler:withLeeway:

在这个操作中,实现代码不难。先来看看2个断言,都是保护入参类型的,scheduler不能为空,且不能是immediateScheduler的类型,原因和上面是一样的,这里是延迟操作。

主要的实现就在after:repeatingEvery:withLeeway:schedule:上了。

这里的实现就是用GCD在self.queue上创建了一个Timer,时间间隔是interval,修正时间是leeway。

leeway这个参数是为dispatch source指定一个期望的定时器事件精度,让系统能够灵活地管理并唤醒内核。例如系统可以使用leeway值来提前或延迟触发定时器,使其更好地与其它系统事件结合。创建自己的定时器时,应该尽量指定一个leeway值。不过就算指定leeway值为0,也不能完完全全期望定时器能够按照精确的纳秒来触发事件。

这个定时器在interval执行sendNext操作,也就是发送原信号的值。

6. interval:onScheduler:

这个操作就是调用上一个方法interval:onScheduler:withLeeway:,只不过leeway = 0.0。具体实现上面已经分析过了,这里不再赘述。

最后

本来想穷尽分析每一个RACSignal的操作的实现,但是发现所有操作加起来实在太多,用一篇文章全部写完篇幅太长了,简书一篇放不下了,还是拆成几篇,RACSignal还剩过滤操作,多信号组合操作,冷热信号转换操作,高阶信号操作,下篇接着继续分析。最后请大家多多指教。

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关于作者:一缕殇流化隐半边冰霜

已退役ACMer,现役iOS工程师。博观而约取,厚积而薄发。 个人主页 · 我的文章 · 5 ·   

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