RxJava操作符实践：9_反压操作之2_onBackpressureDrop

一、描述

如果消费者无法处理数据，则 onBackpressureDrop 就把该数据丢弃了。

二、示意图

三、示例代码

Observable.interval(1, TimeUnit.MILLISECONDS)
    .onBackpressureDrop()
    .observeOn(Schedulers.newThread())
    .subscribe(new Subscriber<Long>() {
        @Override
        public void onCompleted() {
            System.out.println("onCompleted.");
        }

        @Override
        public void onError(Throwable e) {
            System.out.println("onError: " + e.getMessage());
        }

        @Override
        public void onNext(Long aLong) {
            System.out.println("onNext: " + aLong);
            try {
                Thread.sleep(100);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    });

四、运行结果

onNext: 0
onNext: 1
onNext: 2
...
onNext: 15
onNext: 1608
onNext: 1609
...
onNext: 1623
...

由运行结果可以看出，前面 16 个数据正常的被处理的，这是应为 observeOn 在切换线程的时候， 使用了一个 16 个数据的小缓冲。

五、参考资料

ReactiveX官方文档

ReactiveX文档中文翻译

RxJava 教程第四部分：并发 之数据流发射太快如何办

RxJava中backpressure这个概念的理解

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