前言：

RxJava中提供了大量的操作符，这大大提高了了我们的开发效率。其中最基本的两个变换操作符就是map和flatMap。而其他变换操作符的原理基本与map类似。

• map和flatMap都是接受一个函数作为参数(Func1)并返回一个被观察者Observable
• Func1的< I,O >I,O模版分别为输入和输出值的类型，实现Func1的call方法对I类型进行处理后返回O类型数据，只是flatMap中执行的方法的返回类型为Observable类型

作用

map对Observable发射的每一项数据应用一个函数，执行变换操作。对原始的Observable发射的每一项数据应用一个你选择的函数，然后返回一个发射这些结果的Observable。

image

image

使用方法：

通过代码来看一下两者的使用用方法：

map

Observable.just(new User("白瑞德"))
                  .map(new Function<User, String>() {

                      @Override
                      public String apply(User user) throws Throwable {

                          return user.getName();
                      }
                  })
                  .subscribe(new Consumer<String>() {

                      @Override
                      public void accept(String s) throws Throwable {

                          System.out.println(s);
                      }
                  });
<<<白瑞德

这段代码接受一个User对象，最后打印出User中的name。

flatMap

假设存在一个需求，图书馆要打印每个User借走每一本书的名字：
User结构如下：

class User {
    private String       name;
    private List<String> book;
}

我们来看一下map的实现方法：

Observable.fromIterable(userList)
                  .map(new Function<User, List<String>>() {

                      @Override
                      public List<String> apply(User user) throws Throwable {

                          return user.getBook();
                      }
                  })
                  .subscribe(new Consumer<List<String>>() {

                      @Override
                      public void accept(List<String> strings) throws Throwable {

                          for (String s : strings) {
                              System.out.println(s);
                          }
                      }
                  });

可以看到，map的转换总是一对一，只能单一转换。我们不得不借助循环进行打印。
下面我们来看一下flatMap的实现方式：

Observable.fromIterable(userList)
                  .flatMap(new Function<User, ObservableSource<String>>() {

                      @Override
                      public ObservableSource<String> apply(User user) throws Throwable {

                          return Observable.fromIterable(user.getBook());
                      }
                  })
                  .subscribe(new Consumer<String>() {

                      @Override
                      public void accept(String  o) throws Throwable {
                          System.out.println(o);
                      }
                  });

flatmap既可以单一转换也可以一对多/多对多转换。flatMap使用一个指定的函数对原始Observable发射的每一项数据之行相应的变换操作，这个函数返回一个本身也发射数据的Observable，因此可以再内部再次进行事件的分发。然后flatMap合并这些Observables发射的数据，最后将合并后的结果当做它自己的数据序列发射。

源码分析

下面我们就结合源码来分析一下这两个操作符。为了降低代码阅读难道，这里只保留核心代码：

map

public final <R> Observable<R> map(Function<? super T, ? extends R> mapper) {
    //接受一个Function实例，并返回一个ObservableMap
    return new ObservableMap<T, R>(this, mapper);
}

public final class ObservableMap<T, U> extends AbstractObservableWithUpstream<T, U> {
    final Function<? super T, ? extends U> function;

    public ObservableMap(ObservableSource<T> source, Function<? super T, ? extends U> function) {
        //调用用父类构造方法，初始化父类中的downstream
        super(source);
        this.function = function;
    }

    @Override
    public void subscribeActual(Observer<? super U> t) {
        source.subscribe(new MapObserver<T, U>(t, function));
    }

    static final class MapObserver<T, U> extends BasicFuseableObserver<T, U> {
        final Function<? super T, ? extends U> mapper;

        MapObserver(Observer<? super U> actual, Function<? super T, ? extends U> mapper) {
            super(actual);
            this.mapper = mapper;
        }

        @Override
        public void onNext(T t) {
            v = mapper.apply(t);
            downstream.onNext(v);
        }
    }
}

这段代码是去掉map源码中一些校验和其它相关回调后的精简代码。接下来分析一下代码流程：

• 当在调用map时，map接受一个匿名内部类Function的实例，并返回一个ObservableMap对象。
• ObservableMap本质上是一个Observable，也是一个被观察者，其构造方法接受最外层的那个被Observable实例，和Function实例。ObservableMap重写了subscribeActual方法，在subscribeActual中使用新建了一个MapObserver实现了对原始Observable的观察。
• 原始的Observable中的数据变会被发送到MapObserver的实例中。
• MapObserver构造方法接收原始Observable的观察者actual，和Function的实例mapper
• MapObserver在其onNext方法中调用mapper的apply方法，获得该方法的返回值v
  apply方法就是map实例中：
  public String apply(User user) throws Throwable { return user.getName(); }
• 调用downstream的onNext方法，并传入实参v。其中downstream是MapObserver父类中定义的变量，在MapObserver构造方法中super(actual);时初始化，其本身就是传入的actual，本质上就是最原始的Observable

整个流程可以概括如下：
存在一个原始的ObservableA和一个观察者ObserverA，当原始的被观察者ObservableA调用map,并传入一个匿名内部类实例化的’function‘，map新建并返回了一个被观察者ObservableB，通过subscribe让观察者ObserverA对其进行订阅。并重写subscribeActual方法，在其被订阅时创建一个新的观察者ObserverB其接受的，并用ObserverB对原始的ObservableA进行订阅观察。当原始的ObservableA发出事件，调用ObserverB的onNext方法，subscribeActual接受的观察者便是最原始的观察者ObserverA。ObserverB变执行通过匿名内部类实例化的’function‘的apply方法得到数据v，紧接着调用原始的ObservableA的onNext方法，并传入实参v，ObserverA观察到事件。
一句话概括：一个原始的被观察者和观察者，但是让原始的观察者去订阅一个新的观察者，当新的被观察者被订阅的时候，创建一个新的观察者去订阅原始的被观察者，并在监听的事件之后执行指定的操作后再通知原始观察者。

flatMap

faltMap和map的基本原理类似，其代码如下：

public final <R> Observable<R> flatMap(Function<? super T, ? extends ObservableSource<? extends R>> mapper) {
        return new ObservableFlatMap<T, R>(this, mapper, delayErrors, maxConcurrency, bufferSize);
}


public final class ObservableFlatMap<T, U> extends AbstractObservableWithUpstream<T, U> {
    final Function<? super T, ? extends ObservableSource<? extends U>> mapper;
    final boolean delayErrors;
    final int maxConcurrency;
    final int bufferSize;

    public ObservableFlatMap(ObservableSource<T> source,
            Function<? super T, ? extends ObservableSource<? extends U>> mapper,
            boolean delayErrors, int maxConcurrency, int bufferSize) {
        super(source);
    }

    @Override
    public void subscribeActual(Observer<? super U> t) {

        source.subscribe(new MergeObserver<T, U>(t, mapper, delayErrors, maxConcurrency, bufferSize));
    }

    static final class MergeObserver<T, U> extends AtomicInteger implements Disposable, Observer<T> {

        MergeObserver(Observer<? super U> actual, Function<? super T, ? extends ObservableSource<? extends U>> mapper,
                boolean delayErrors, int maxConcurrency, int bufferSize) {
            ...   
            this.observers = new AtomicReference<InnerObserver<?, ?>[]>(EMPTY);
        }

        @Override
        public void onSubscribe(Disposable d) {
            downstream.onSubscribe(this);
        }

        @Override
        public void onNext(T t) {
            
            ObservableSource<? extends U> p;
            p = mapper.apply(t);    
            subscribeInner(p);
        }

        @SuppressWarnings("unchecked")
        void subscribeInner(ObservableSource<? extends U> p) {
           
                InnerObserver<T, U> inner = new InnerObserver<T, U>(this, uniqueId++);
                p.subscribe(inner);
        }

        void drain() {    
            drainLoop();
        }
        void drainLoop() {
            final Observer<? super U> child = this.downstream;
            child.onNext(o);
        }
    }

    static final class InnerObserver<T, U> extends AtomicReference<Disposable>
    implements Observer<U> {

        private static final long serialVersionUID = -4606175640614850599L;
        final long id;
        final MergeObserver<T, U> parent;

        volatile boolean done;
        volatile SimpleQueue<U> queue;

        int fusionMode;

        InnerObserver(MergeObserver<T, U> parent, long id) {
            this.id = id;
            this.parent = parent;
        }

        @Override
        public void onNext(U t) {
            parent.drain();
        }
        
    }
}

上述代码即是faltMap精简后的源码，其中大部分代码的运作流程和前文中的map源码一致，我们继续延续上文中讲解中的观察者和被观察者。重点关注其不同的地方：
faltMap返回一个新的被观察者ObservableB，重写ObservableB的subscribeActual方法在原始的观察者ObserverA对其进行订阅时新建一个观察者ObserverB对原始的ObservableA进行订阅。新的观察者ObserverB持有原始的ObserverA和faltMap接收的匿名对象实例function。当ObserverB监听到原始的被观察者ObservableA的事件时，ObserverB调用function的apply方法获得新新的被观察者ObservableC，再创建一个新的观察者ObserverC对ObservableC进行订阅，ObserverC持有原始的观察者ObserverA，在ObserverC观察到被观察者ObservableC的时间时，调用原始的观察者ObserverA的方法。

结语

至此，map和flatMap已基本分析完毕，其中map的代码比较简单易懂，flatMap中还涉及到大量辅助操作，文中并未涉及到其中的合并等操作，阅读起来有些困难。如果仅仅是为了了解二者的原理，可以阅读Single<T>中的代码。其中的代码量远远少于Observable中的代码量。如果对RxJava基本的模式还不了解，可以阅读大神博客手写极简版的Rxjava