谈谈RxJava2中的异常及处理方法

前言

众所周知，RxJava2 中当链式调用中抛出异常时，如果没有对应的 Consumer 去处理异常，则这个异常会被抛出到虚拟机中去，Android 上的直接表现就是 crash，程序崩溃。

订阅方式

说异常处理前咱们先来看一下 RxJava2 中 Observable 订阅方法 subscribe() 我们常用的几种订阅方式：

// 1
subscribe()
// 2
Disposable subscribe(Consumer<? super T> onNext)
// 3
Disposable subscribe(Consumer<? super T> onNext,Consumer<? super Throwable> onError)
// 4
Disposable subscribe(Consumer<? super T> onNext,Consumer<? super Throwable> onError,Action onComplete)
// 5
Disposable subscribe(Consumer<? super T> onNext,Action onComplete,Consumer<? super Disposable> onSubscribe)
// 6
void subscribe(Observer<? super T> observer)

无参和以 Consumer为参数的几种方法内部都是以默认参数补齐的方式最终调用第 5 个方法，而方法 5 内部通过 LambdaObserver 将参数包装成 Observer 再调用第 6 个方法

 public final Disposable subscribe(Consumer<? super T> onNext,Consumer<? super Disposable> onSubscribe) {
 ObjectHelper.requireNonNull(onNext,"onNext is null");
 ObjectHelper.requireNonNull(onError,"onError is null");
 ObjectHelper.requireNonNull(onComplete,"onComplete is null");
 ObjectHelper.requireNonNull(onSubscribe,"onSubscribe is null");

 LambdaObserver<T> ls = new LambdaObserver<T>(onNext,onError,onComplete,onSubscribe);

 subscribe(ls);

 return ls;
 }

所以使用 Consumer 参数方式和 Observer 参数方式进行订阅除了观察回调来源不一样其他没有任何差别。但就是因为这种差别，在异常情况发生时的处理结果上也会产生差别

异常处理

我们分别进行一下几种方式模拟异常：

1、Observer onNext 中抛出异常（切换线程）

 apiService.newJsonKeyData()
  .doOnSubscribe { t -> compositeDisposable.add(t) }
  .compose(RxScheduler.sync()) // 封装的线程切换
  .subscribe(object : Observer<List<ZooData>> {
  override fun onComplete() {

  }

  override fun onSubscribe(d: Disposable) {

  }

  override fun onNext(t: List<ZooData>) {
  throw RuntimeException("runtime exception")
  }

  override fun onError(e: Throwable) {
  Log.d("error",e.message)
  }

  })

结果：不会触发 onError，App 崩溃

2、Observer onNext 中抛出异常（未切换线程）

  Observable.create<String> {
   it.onNext("ssss")
   }
    .subscribe(object : Observer<String> {
    override fun onComplete() {

    }

    override fun onSubscribe(d: Disposable) {

    }

    override fun onNext(t: String) {
     Log.d("result::",t)
     throw RuntimeException("run llllll")
    }

    override fun onError(e: Throwable) {
     Log.e("sss","sss",e)
    }

    })

结果：会触发 onError，App 未崩溃

3、Observer map 操作符中抛出异常

  apiService.newJsonKeyData()
   .doOnSubscribe { t -> compositeDisposable.add(t) }
   .map {
   throw RuntimeException("runtime exception")
   }
   .compose(RxScheduler.sync())
   .subscribe(object : Observer<List<ZooData>> {
   override fun onComplete() {

   }

   override fun onSubscribe(d: Disposable) {

   }

   override fun onNext(t: List<ZooData>) {

   }

   override fun onError(e: Throwable) {
    Log.d("error",e.message)
   }

   })

结果：会触发 Observer 的 onError，App 未崩溃

4、Consumer onNext 中抛出异常

  apiService.newJsonKeyData()
   .doOnSubscribe { t -> compositeDisposable.add(t) }
   .compose(RxScheduler.sync())
   .subscribe({
   throw RuntimeException("messsasassssssssssssssssssssssssssssssssssssss")
   },{
   Log.d("Error",it.message)
   })

结果 A：有 errorConsumer 触发 errorConsumer，App 未崩溃

 apiService.newJsonKeyData()
   .doOnSubscribe { t -> compositeDisposable.add(t) }
   .compose(RxScheduler.sync())
   .subscribe {
   throw RuntimeException("messsasassssssssssssssssssssssssssssssssssssss")
   }

结果 B：无 errorConsumer，App 崩溃

那么为什么会出现这些不同情况呢？我们从源码中去一探究竟。

Consumer 订阅方式的崩溃与不崩溃

subscribe() 传入 consumer 类型参数最终在 Observable 中会将传入的参数转换为 LambdaObserver 再调用 subscribe(lambdaObserver)进行订阅。展开 LambdaObserver：(主要看 onNext 和 onError 方法中的处理)

		.
		.
		.
		 @Override
 public void onNext(T t) {
 if (!isDisposed()) {
  try {
  onNext.accept(t);
  } catch (Throwable e) {
  Exceptions.throwIfFatal(e);
  get().dispose();
  onError(e);
  }
 }
 }

 @Override
 public void onError(Throwable t) {
 if (!isDisposed()) {
  lazySet(DisposableHelper.DISPOSED);
  try {
  onError.accept(t);
  } catch (Throwable e) {
  Exceptions.throwIfFatal(e);
  RxJavaPlugins.onError(new CompositeException(t,e));
  }
 } else {
  RxJavaPlugins.onError(t);
 }
 }
		.
		.
		.

onNext 中调用了对应 consumer 的 apply() 方法，并且进行了 try catch。因此我们在 consumer 中进行的工作抛出异常会被捕获触发 LambdaObserver 的 onError。再看 onError 中，如果订阅未取消且 errorConsumer 的 apply() 执行无异常则能正常走完事件流，否则会调用 RxJavaPlugins.onError(t)。看到这里应该就能明白了，当订阅时未传入 errorConsumer时 Observable 会指定 OnErrorMissingConsumer 为默认的 errorConsumer，发生异常时抛出 OnErrorNotImplementedException。

RxJavaPlugins.onError(t)

上面分析，发现异常最终会流向 RxJavaPlugins.onError(t)。这个方法为 RxJava2 提供的一个全局的静态方法。

 public static void onError(@NonNull Throwable error) {
 Consumer<? super Throwable> f = errorHandler;

 if (error == null) {
  error = new NullPointerException("onError called with null. Null values are generally not allowed in 2.x operators and sources.");
 } else {
  if (!isBug(error)) {
  error = new UndeliverableException(error);
  }
 }

 if (f != null) {
  try {
  f.accept(error);
  return;
  } catch (Throwable e) {
  // Exceptions.throwIfFatal(e); TODO decide
  e.printStackTrace(); // NOPMD
  uncaught(e);
  }
 }

 error.printStackTrace(); // NOPMD
 uncaught(error);
 }

查看其源码发现，当 errorHandler 不为空时异常将由其消耗掉，为空或者消耗过程产生新的异常则 RxJava 会将异常抛给虚拟机（可能导致程序崩溃）。 errorHandler本身是一个 Consumer 对象，我们可以通过如下方式配置他：

 RxJavaPlugins.setErrorHandler(object : Consumer1<Throwable> {
 override fun accept(t: Throwable?) {
  TODO("not implemented") //To change body of created functions use File | Settings | File Templates.
 }

 })

数据操作符中抛出异常

以 map 操作符为例，map 操作符实际上 RxJava 是将事件流 hook 了另一个新的 Observable ObservableMap

 @CheckReturnValue
 @SchedulerSupport(SchedulerSupport.NONE)
 public final <R> Observable<R> map(Function<? super T,? extends R> mapper) {
 ObjectHelper.requireNonNull(mapper,"mapper is null");
 return RxJavaPlugins.onAssembly(new ObservableMap<T,R>(this,mapper));
 }

进入 ObservableMap 类，发现内部订阅了一个内部静态类 MapObserver，重点看 MapObserver 的 onNext 方法

 public void onNext(T t) {
  if (done) {
  return;
  }

  if (sourceMode != NONE) {
  downstream.onNext(null);
  return;
  }

  U v;

  try {
  v = ObjectHelper.requireNonNull(mapper.apply(t),"The mapper function returned a null value.");
  } catch (Throwable ex) {
  fail(ex);
  return;
  }
  downstream.onNext(v);
 }

onNext 中 try catch 了 mapper.apply()，这个 apply 执行的就是我们在操作符中实现的 function 方法。因此在 map 之类数据变换操作符中产生异常能够自身捕获并发送给最终的 Observer。如果此时的订阅对象中能消耗掉异常则事件流正常走 onError() 结束,如果订阅方式为上以节中的 consumer，则崩溃情况为上一节中的分析结果。

Observer 的 onNext 中抛出异常

上述的方式 1 为一次网络请求，里面涉及到线程的切换。方式 2 为直接 create 一个 Observable 对象，不涉及线程切换，其结果为线程切换后,观察者 Observer 的 onNext() 方法中抛出异常无法触发 onError()，程序崩溃。

未切换线程的 Observable.create

查看 create() 方法源码，发现内部创建了一个 ObservableCreate 对象，在调用订阅时会触发 subscribeActual() 方法。在 subscribeActual() 中再调用我们 create 时传入的 ObservableOnSubscribe 对象的 subscribe() 方法来触发事件流。

 @Override
 protected void subscribeActual(Observer<? super T> observer) {

		// 对我们的观察者使用 CreateEmitter 进行包装,内部的触发方法是相对应的
 CreateEmitter<T> parent = new CreateEmitter<T>(observer);
 observer.onSubscribe(parent);

 try {
			// source 为 create 时创建的 ObservableOnSubscribe 匿名内部接口实现类
  source.subscribe(parent);
 } catch (Throwable ex) {
  Exceptions.throwIfFatal(ex);
  parent.onError(ex);
 }
 }

上述代码中的订阅过程是使用 try catch 今夕包裹的。订阅及订阅触发后发送的事件流都在一个线程，所以能够捕获整个事件流中的异常。（PS : 大家可以尝试下使用 observeOn() 切换事件发送线程。会发现异常不能再捕获，程序崩溃）

涉及线程变换时的异常处理

Retrofit 进行网络请求返回的 Observable 对象实质上是 RxJava2CallAdapter 中生成的 BodyObservable,期内部的 onNext 是没有进行异常捕获的。其实这里是否捕获并不是程序崩溃的根本原因，因为进行网络请求，必然是涉及到线程切换的。就算此处 try catch 处理了，也并不能捕获到事件流下游的异常。

 @Override public void onNext(Response<R> response) {
 if (response.isSuccessful()) {
 observer.onNext(response.body());
 } else {
 terminated = true;
 Throwable t = new HttpException(response);
 try {
  observer.onError(t);
 } catch (Throwable inner) {
  Exceptions.throwIfFatal(inner);
  RxJavaPlugins.onError(new CompositeException(t,inner));
 }
 }
 }

以我们在最终的 Observer 的 onNext 抛出异常为例，要捕获这次异常那么必须在最终的调用线程中去进行捕获。即 .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) 切换过来的 Android 主线程。与其他操作符一样，线程切换时产生了一组新的订阅关系，RxJava 内部会创建一个新的观察对象 ObservableObserveOn。

 @Override
 public void onNext(T t) {
  if (done) {
  return;
  }

  if (sourceMode != QueueDisposable.ASYNC) {
  queue.offer(t);
  }
  schedule();
 }
		.
		.
		.
		void schedule() {
  if (getAndIncrement() == 0) {
  worker.schedule(this); // 执行 ObservableObserveOn 的 run 方法
  }
 }
		.
		.
		.
	 @Override
 public void run() {
  if (outputFused) {
  drainFused();
  } else {
  drainNormal();
  }
 }

而执行任务的 worker 即为对应线程 Scheduler 的对应实现子类所创建的 Worker，以 AndroidSchedulers.mainThread() 为例，Scheduler 实现类为 HandlerScheduler，其对应 Worker 为 HandlerWorker，最终任务交给 ScheduledRunnable 来执行。

 private static final class ScheduledRunnable implements Runnable,Disposable {
 private final Handler handler;
 private final Runnable delegate;

 private volatile boolean disposed; // Tracked solely for isDisposed().

 ScheduledRunnable(Handler handler,Runnable delegate) {
  this.handler = handler;
  this.delegate = delegate;
 }

 @Override
 public void run() {
  try {
  delegate.run();
  } catch (Throwable t) {
  RxJavaPlugins.onError(t);
  }
 }

 @Override
 public void dispose() {
  handler.removeCallbacks(this);
  disposed = true;
 }

 @Override
 public boolean isDisposed() {
  return disposed;
 }
 }

会发现，run 中进行了 try catch。但 catch 内消化异常使用的是全局异常处理 RxJavaPlugins.onError(t);，而不是某一个观察者的 onError。所以在经过切换线程操作符后，观察者 onNext 中抛出的异常，onError 无法捕获。

处理方案

既然知道了问题所在，那么处理问题的方案也就十分清晰了。

1、注册全局的异常处理

 RxJavaPlugins.setErrorHandler(object : Consumer<Throwable> {
  override fun accept(t: Throwable?) {
  // do something
  }

 })

2、Consumer 作为观察者时，不完全确定没有异常一定要添加异常处理 Consumer

 apiService.stringData()
   .doOnSubscribe { t -> compositeDisposable.add(t) }
   .compose(RxScheduler.sync())
   .subscribe(Consumer<Boolean>{ },Consumer<Throwable> { })

3、Observer 可以创建一个 BaSEObaerver 将 onNext 内部进行 try catch 人为的流转到 onError 中，项目中的观察这都使用这个 BaSEObserver 的子类。

 @Override
 public void onNext(T t) {
 try {
  onSuccess(t);
 } catch (Exception e) {
  onError(e);
 }
 data = t;
 success = true;
 }

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对我们的支持。

原文链接：https://www.f2er.com/android/526179.html

谈谈RxJava2中的异常及处理方法

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