[Android] RxJava

RxJava

RxJava에 대해 설명

RxJava는 Reactive Programming을 자바에서 할 수 있도록 도와주는 라이브러리입니다.
Reactive Programming은 데이터 흐름과 변화의 전달에 관한 프로그래밍 패러다임으로,
데이터의 흐름을 먼저 정의하고, 데이터가 변경 되었을 때 연관되는 함수나 수식이 업데이트 되는 방식입니다.

옵저버 패턴(Observer Pattern)에 대해서 설명

옵저버 패턴은 객체의 상태 변화를 관찰하는 옵저버들을 객체에 등록하고,
상태 변화가 발생할 때마다 메서드 등을 통해서 객체가 직접 옵저버들에게 통지하는 디자인 패턴입니다.

Subject클래스에 대해 설명

Subject클래스는 Observable클래스을 상속하고 Observer인터페이스를 구현하는 클래스입니다.
때문에 데이터 흐름을 발행할 수도 있고, 데이터를 구독할 수도 있습니다.
그래서 Cold Observable을 구독한 다음 이를 다시 방출함으로써 Hot Observable로 바꾸는 역할도 할 수 있는 클래스입니다.
제가 Subject를 사용해 봤던 건 안드로이드에서 백버튼 눌러서 종료할 시에 BehaviorSubject로 구현했던 경험이 있습니다.

RxJava의 흐름 제어 함수

• sample(): 특정 시간 간격을 기준으로 가장 최근에 발행된 데이터를 넘겨줍니다.
• buffer(): 파라미터로 받은 count만큼 모았다가 방출하거나, skip 인덱스를 설정해서 skip할 수 있습니다.
• throttleFirst()와 throttleLast(): throttleFirst - 계산 스케줄러에서 비동기로 실행됨
• window():
• debounce():

subsribeOn()과 observeOn()의 차이점에 대해서 설명

subscribeOn() 함수는 Observable에서 구독자가 subscribe()함수를 호출했을 때 데이터 흐름을 발행하는 스레드를 지정하는 함수입니다.
observeOn() 함수는 처리된 결과를 구독자에게 전달하는 스레드를 지정하는 함수입니다.
observeOn()함수를 호출하면 이후 동작하는 스레드가 바뀌게 됩니다.

RxJava의 스케줄러에 대해 설명

• newThread Scheduler: 뉴 스레드 스케줄러는 요청을 받을 때마다 새로운 스레드를 생성합니다.
• Computation Scheduler(계산 스케줄러): 주로 일반적인 계산 작업에 사용되는 스케줄러로 내부적으로 스레드풀을 생성하며 스레드 갯수는 CPU의 갯수와 동일합니다.
• IO Scheduler(IO 스케줄러): 주로 네트워크 작업이나 I/O작업시에 사용되는 스케줄러로 필요할때마다 스레드를 계속 생성하는 스케줄러입니다.
• Trampoline Scheduler(트렘펄린 스케줄러): 새로운 스레드를 생성하지 않고 현재 스레드에 무한한 크기의 대기 큐를 생성하는 스케줄러입니다. 그래서 큐에서 하나씩 꺼내서 작업을 수행합니다. 트렘펄린 스케줄러는 유닛 테스트 작성할 때 사용해봤던 경험이 있습니다.

RxJava의 subscribe()함수에 대해 설명

Observable은 subscribe()함수를 호출해야 비로소 변화한 데이터를 구독자에게 발행합니다.
(just()함수만 호출하면 데이터를 발행하지 않음)

Flowable에 대해 설명
Flowable은 RxJava2에서 새로 도입된 클래스로 배압 이슈를 위해 별도로 분리한 클래스입니다.
Flowable에서 추가로 제공하는 배압 이슈 관련 함수는 onBackpressureBuffer(), onBackpressureDrop(), onBackpressureLatest()가 있습니다.

• onBackpressureBuffer(): 3가지 옵션(ERROR, DROP_OLDEST, DROP_LATEST)이 있다.
     - ERROR: 일정양을 초과해서 생산시 Exception 발생
     - DROP_OLDEST: 버퍼 크기만큼 소비 -> 버퍼 크기만큼 남기고 모두 버림 -> 버퍼 크기만큼 소비
     - DROP_LATEST: 버퍼 크기 2배정도 소비 -> 마지막 데이터 빼고 모두 버림 -> 마지막 데이터 소비
  
• onBackpressureDrop(): 버퍼 크기만큼 소비 -> 남은 데이터 모두 버림
  
• onBackpressureLatest(): 버퍼 크기만큼 소비 -> 마지막 데이터 빼고 모두 버림 -> 마지막 데이터 소비
  (Flowable을 사용하는 경우: 10,000개 이상의 처리 작업, 네트워크 통신, DB 작업)
  

배압(BackPressure)에 대해 설명
배압은 데이터 처리 속도보다 발행 속도가 빠를 때 발생하는 현상을 말합니다.
RxJava에서는 배압을 컨트롤할 수 있는 Flowable클래스가 있고, 따로 서비스에 적용해보진 않았습니다.
하지만 onBackpressureBuffer나 onBackpressureDrop, onBackpressureLatest 함수를 테스트해서 비교해본 경험이 있습니다.

Hot observable과 Cold observable의 차이점에 대해 설명
Hot Observable은 구독자와 상관없이 데이터를 발행하는 Observable입니다.
그래서 구독자는 Hot Observable이 발행하는 데이터를 처음부터 모두 수신할 것을 보장할 수 없습니다.
마우스 이벤트, 키보드 이벤트, 센서 데이터 등이 Hot Observable입니다.
Hot Observable을 사용할 때 주의할 점은 배압을 고려해야 한다는 점입니다.
Cold Observable은 옵저버가 subscribe()함수를 호출할 때 준비된 데이터를 처음부터 발행합니다.
Observable, Single, Maybe 등은 모두 차가운 Observable입니다.

RxJava의 map() vs flatMap()의 차이점

map()함수는 1대1로 입력값을 다른 값으로 변환할 수 있는 함수입니다.
그래서 API 통신 후 어떤 가공이 더 필요할 때 사용할 수 있고
API 통신할 때 성공 응답 코드 외에 Exception을 던져서 나머지는 onError()로 전달하거나 할 때 등에 사용할 수 있습니다.

flatMap()함수는 Observable을 리턴하는 특징이 있습니다.
그래서 제가 실제 서비스에 사용해 보진 않았지만 연속적으로 API를 호출해야 하는 경우에
예를 들면 로그인할때 토큰을 먼저 가져오는 API를 호출하고 성공했을때 회원 정보를 불러오는 API를 호출한다거나 하는 경우
사용할 수 있을 것 같습니다.

RxJava의 map(), flatMap(), concatMap(), switchMap()의 차이점
모두 Observable로부터 받아온 데이터를 새로운 형태로 가공하는데 사용되는 함수입니다.

• map(): 1대1로 입력값을 다른값으로 변환
  
• flatMap(): 1대N으로 입력값을 Observable로 반환. 인터리빙(interleaving)을 허용합니다. 그래서 생산자와 소비자 속도가 다를 경우, 순서 보장이 되지 않습니다.
  
• concatMap(): 1대N으로 입력값을 Observable로 반환. 인터리빙(interleaving)을 허용하지 않습니다. 그래서 생산자와 소비자 속도가 다를 경우, 순서가 보장됩니다.
  
• switchMap(): 순서를 보장하기 위해 기존에 진행 중이던 작업을 바로 중단합니다. 그래서 여러 개의 값이 발행되었을 때 마지막에 들어온 값만 처리하고 싶을 경우에 사용합니다. 보통 동적으로 센서값을 가져올 때 사용되는 것으로 알고 있습니다.
  

구독자(Subscriber), 옵저버(Observer), 소비자(Consumer)
다 데이터 수신자라고 생각하면 될듯(RxJava 문서에도 명확하게 구분하고 있진 않다고 함)

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[참고]

• 데이터 흐름을 정의한다는 말은 메서드 체이닝이 아닌 just() 함수 등으로 데이터를 정의한 것을 말함

RxJava

RxJava를 사용한 이유
RxJava를 쓰지 않아도 Retrofit의 call 인터페이스의 enqueue메서드를 통해서 비동기 통신이 가능합니다.
하지만 RxJava를 사용하면 callback형식이 아니라 체이닝 형식으로 비동기 처리를 쉽게 구현할 수 있고 코드를 단순화할 수 있기 때문에 사용했습니다.

Observable, Single, Completable, Maybe, Flowable에 대해 설명

이름	데이터 발행 가능 수	이벤트
Observable	여러 개(무한)	3개 (onNext, onComplete, onError)
Single	1개	2개 (onSuccess, onError)
Maybe	0 ~ 1개	3개 (onSuccess, onError, onComplete)
Completable	X	2개 (onComplete, onError)

- Observable은 데이터의 변화가 발생하는 데이터 소스입니다.
- Single은 Observable의 특수한 형태로 데이터가 발행됨과 동시에 종료되는 객체입니다.
- Maybe는 Observable의 특수한 형태로 최대 1개의 데이터를 발행할 수 있으며 데이터 없이도 완료될 수 있습니다.
- Completable은 DB에 insert하거나 update하는 경우에 사용됩니다.