RxJava调度器的选择

前提：

在RxJava中有5种不一样的调度程序可供选择：

1. immediate()：建立并返回一个在当前线程上当即执行工做的Scheduler。
2. trampoline()：建立并返回一个Scheduler ，该Scheduler 所在线程并不会当即工做，而是要等待咱们所设定的等待时间结束后才能够执行（默认为0），固然，这个延时设置是要设定在Runnable实现内部。还有一点就是全部任务要添加到一个队列中，而后依次执行便可。
3. newThread()：建立并返回一个Scheduler，为每一个任务建立一个新的Thread。
4. computation()：建立并返回用于计算工做的Scheduler。它能够用于事件循环，处理回调和其余计算工做。注意不要使用该Scheduler执行IO类型的工做，对此，咱们能够使用io() 代替。
5. io() ：建立并返回一个用于IO类型工做的Scheduler。该实现维护了一个Executor线程池，该线程池可根据须要增加。该Scheduler可用于异步执行阻塞IO。不要使用该Scheduler执行计算任务。

问题：

前3个Scheduler解释的很是到位，对computation() 和 io() 有点困惑。

1. 究竟什么是“IO-bound work”？它适用于处理streams(java.io)和files(java.nio.files)吗？适用于数据库查询吗？适用于下载文件仍是访问REST API？
2. computation()与newThread() 有什么不一样之处？
3. 为何在进行IO任务时调用computation() 会很糟糕？
4. 为何在进行计算任务时调用io() 会很糟糕？

答案：

很棒的问题，我认为文档能够提供更多细节。

1. io()由无限制线程数量的线程池支持，用于执行非计算密集型任务，这些任务不会对CPU形成太大负担（好比主板上的南北桥芯片，南桥芯片主要负责软驱、硬盘、键盘以及附加卡的数据交换）。所以，与文件系统的交互，与不一样主机上的数据库或服务的交互就是很好的适用场景。
2. computation()由有限数量的线程池支持，其大小等于可用处理器的数量。若是你试图在可用处理器以外并行安排cpu密集型工做（好比使用newThread()），那么当线程争夺处理器时，你就会面临线程建立开销和上下文切换开销，而且它可能会受到很大的性能影响。
3. 最好只留下computation()CPU密集型工做，不然你将没法得到良好的CPU利用率。
4. io()根据2中所讲，在进行计算任务时使用io()是很很差的，若是你io()并行安排了一千个计算任务，那么这千个任务中的每个都将拥有本身的线程并争夺CPU产生的上下文切换成本。

本文配套拓展视频讲解：

Rxjava问题集之RxJava调度器的选择01

Rxjava问题集之RxJava调度器的选择02