RxJava2 实战知识梳理(14) 在 token 过时时，刷新过时 token 并从新发起请求

1、应用背景

首先要感谢简友 楠柯壹梦 提供的实战案例，这篇文章的例子是基于他提出的须要在token失效时，刷新token并从新请求接口的应用场景所想到的解决方案。若是你们有别的案例或者在实际中遇到什么问题也能够私信我，让咱们一块儿完善这系列的文章。

有时候，咱们的某些接口会依赖于用户的token信息，像咱们项目当中的资讯评论列表、或者帐户的书签同步都会依赖于用户token信息，可是token每每会有必定的有效期，那么咱们在请求这些接口返回token失效的时候，就须要刷新token再从新发起一次请求，这个流程图能够概括以下：

这个应用的场景和 RxJava2 实战知识梳理(6) - 基于错误类型的重试请求 中介绍的场景很相似，以前提到的错误类型就指的是 token失效，可是相比以前的例子，咱们增长了额外的两个需求：

• 在重试以前，须要先去刷新一次token，而不是单纯地等待一段时间再重试。
• 若是有多个请求都出现了因token失效而须要从新刷新token的状况，那么须要判断当前是否有另外一个请求正在刷新token，若是有，那么就不要发起刷新token的请求，而是等待刷新token的请求返回后，直接进行重试。

本文的代码能够经过 RxSample 的第十四章获取。

2、示例讲解

2.1 Token 存储模块

首先，咱们须要一个地方来缓存须要的Token，这里用SharedPreferences来实现，有想了解其内部实现原理的同窗能够看这篇文章：Android 数据存储知识梳理(3) - SharedPreference 源码解析。

public class Store {

    private static final String SP_RX = "sp_rx";
    private static final String TOKEN = "token";

    private SharedPreferences mStore;

    private Store() {
        mStore = Utils.getAppContext().getSharedPreferences(SP_RX, Context.MODE_PRIVATE);
    }

    public static Store getInstance() {
        return Holder.INSTANCE;
    }

    private static final class Holder {
        private static final Store INSTANCE = new Store();
    }

    public void setToken(String token) {
        mStore.edit().putString(TOKEN, token).apply();
    }

    public String getToken() {
        return mStore.getString(TOKEN, "");
    }
}
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2.2 依赖于 token 的接口

这里，咱们用一个简单的getUserObservable来模拟依赖于token的接口，token存储的是获取的时间，为了演示方便，咱们设置若是距离上次获取的时间大于2s，那么就认为过时，并抛出token失效的错误，不然调用onNext方法返回接口给下游。

private Observable<String> getUserObservable (final int index, final String token) {
        return Observable.create(new ObservableOnSubscribe<String>() {

            @Override
            public void subscribe(ObservableEmitter<String> e) throws Exception {
                Log.d(TAG, index + "使用token=" + token + "发起请求");
                //模拟根据Token去请求信息的过程。
                if (!TextUtils.isEmpty(token) && System.currentTimeMillis() - Long.valueOf(token) < 2000) {
                    e.onNext(index + ":" + token + "的用户信息");
                } else {
                    e.onError(new Throwable(ERROR_TOKEN));
                }
            }
        });
    }
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2.3 完整的请求过程

下面，咱们来看一下整个完整的请求过程：

private void startRequest(final int index) {
        Observable<String> observable = Observable.defer(new Callable<ObservableSource<String>>() {
            @Override
            public ObservableSource<String> call() throws Exception {
                String cacheToken = TokenLoader.getInstance().getCacheToken();
                Log.d(TAG, index + "获取到缓存Token=" + cacheToken);
                return Observable.just(cacheToken);
            }
        }).flatMap(new Function<String, ObservableSource<String>>() {
            @Override
            public ObservableSource<String> apply(String token) throws Exception {
                return getUserObservable(index, token);
            }
        }).retryWhen(new Function<Observable<Throwable>, ObservableSource<?>>() {

            private int mRetryCount = 0;

            @Override
            public ObservableSource<?> apply(Observable<Throwable> throwableObservable) throws Exception {
                return throwableObservable.flatMap(new Function<Throwable, ObservableSource<?>>() {

                    @Override
                    public ObservableSource<?> apply(Throwable throwable) throws Exception {
                        Log.d(TAG, index + ":" + "发生错误=" + throwable + ",重试次数=" + mRetryCount);
                        if (mRetryCount > 0) {
                            return Observable.error(new Throwable(ERROR_RETRY));
                        } else if (ERROR_TOKEN.equals(throwable.getMessage())) {
                            mRetryCount++;
                            return TokenLoader.getInstance().getNetTokenLocked();
                        } else {
                            return Observable.error(throwable);
                        }
                    }
                });
            }
        });
        DisposableObserver<String> observer = new DisposableObserver<String>() {

            @Override
            public void onNext(String value) {
                Log.d(TAG, index + ":" + "收到信息=" + value);
            }

            @Override
            public void onError(Throwable e) {
                Log.d(TAG, index + ":" + "onError=" + e);
            }

            @Override
            public void onComplete() {
                Log.d(TAG, index + ":" + "onComplete");
            }
        };
        observable.subscribeOn(Schedulers.io()).observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()).subscribe(observer);
    }
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为了方便你们阅读，我把全部的逻辑都写在了一整个调用链里，整个调用链分为四个部分：

• defer：读取缓存中的token信息，这里调用了TokenLoader中读取缓存的接口，而这里使用defer操做符，是为了在重订阅时，从新建立一个新的Observable，以读取最新的缓存token信息，其原理图以下：

  

• flatMap：经过token信息，请求必要的接口。
• retryWhen：使用重订阅的方式来处理token失效时的逻辑，这里分为三种状况：重试次数到达，那么放弃重订阅，直接返回错误；请求token接口，根据token请求的结果决定是否重订阅；其它状况直接放弃重订阅。
• subscribe：返回接口数据。

2.4 TokenLoader 的实现

关键点在于TokenLoader的实现逻辑，代码以下：

public class TokenLoader {

    private static final String TAG = TokenLoader.class.getSimpleName();

    private AtomicBoolean mRefreshing = new AtomicBoolean(false);
    private PublishSubject<String> mPublishSubject;
    private Observable<String> mTokenObservable;

    private TokenLoader() {
        mPublishSubject = PublishSubject.create();
        mTokenObservable = Observable.create(new ObservableOnSubscribe<String>() {
            @Override
            public void subscribe(ObservableEmitter<String> e) throws Exception {
                Thread.sleep(1000);
                Log.d(TAG, "发送Token");
                e.onNext(String.valueOf(System.currentTimeMillis()));
            }
        }).doOnNext(new Consumer<String>() {
            @Override
            public void accept(String token) throws Exception {
                Log.d(TAG, "存储Token=" + token);
                Store.getInstance().setToken(token);
                mRefreshing.set(false);
            }
        }).doOnError(new Consumer<Throwable>() {
            @Override
            public void accept(Throwable throwable) throws Exception {
                mRefreshing.set(false);
            }
        }).subscribeOn(Schedulers.io());
    }

    public static TokenLoader getInstance() {
        return Holder.INSTANCE;
    }

    private static class Holder {
        private static final TokenLoader INSTANCE = new TokenLoader();
    }

    public String getCacheToken() {
        return Store.getInstance().getToken();
    }

    public Observable<String> getNetTokenLocked() {
        if (mRefreshing.compareAndSet(false, true)) {
            Log.d(TAG, "没有请求，发起一次新的Token请求");
            startTokenRequest();
        } else {
            Log.d(TAG, "已经有请求，直接返回等待");
        }
        return mPublishSubject;
    }

    private void startTokenRequest() {
        mTokenObservable.subscribe(mPublishSubject);
    }

}
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在retryWhen中，咱们调用了getNetTokenLocked来得到一个PublishSubject，为了实现前面说到的下面这个逻辑：

咱们使用了一个 AtomicBoolean来标记是否有刷新 Token的请求正在执行，若是有，那么直接返回一个 PublishSubject，不然就先发起一次刷新 token的请求，并将 PublishSubject做为该请求的订阅者。

这里用到了PublishSubject的特性，它既是做为Token请求的订阅者，同时又做为retryWhen函数所返回Observable的发送方，由于retryWhen返回的Observable所发送的值就决定了是否须要重订阅：

• 若是Token请求返回正确，那么就会发送onNext事件，触发重订阅操做，使得咱们能够再次触发一次重试操做。
• 若是Token请求返回错误，那么就会放弃重订阅，使得整个请求的调用链结束。

而AtomicBoolean保证了多线程的状况下，只能有一个刷新Token的请求，在这个阶段内不会触发重复的刷新token请求，仅仅是做为观察者而已，而且能够在刷新token的请求回来以后马上进行重订阅的操做。在doOnNext/doOnError中，咱们将正在刷新的标志位恢复，同时缓存最新的token。

为了模拟上面提到的多线程请求刷新token的状况，咱们在发起一个请求500ms以后，马上发起另外一个请求，当第二个请求决定是否要重订阅时，第一个请求正在进行刷新token的操做。

@Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_token);
        mBtnRequest = (Button) findViewById(R.id.bt_request);
        mBtnRequest.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
            @Override
            public void onClick(View v) {
                startRequest(0);
                try {
                    Thread.sleep(500);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                startRequest(1);
            }
        });
    }
复制代码

控制台的输出以下，能够看到在第二个请求决定是否要重订阅时，它判断到已经有请求，所以只是等待而已。而在第一个请求致使的token刷新回调以后，两个请求都进行了重试，并成功地请求到了接口信息。

2.5 操做符

本文中用到的操做符的官方解释连接以下：

• Create
• Defer
• FlatMap
• RetryWhen
• PublishSubject

关于retryWhen的更详细的解释，推荐你们能够看一下以前的 RxJava2 实战知识梳理(6) - 基于错误类型的重试请求，它是这篇文章的基础。

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