响应式编程
我们熟悉了使用命令式产生副作用的编程方式，自然遇到问题时也都会使用这种思考方式来进行思考，当面对越来越复杂的应用场景，如何提升开发效率，降低维护成本一直是编程永恒追求的话题，是不是还有更好的编程模式，响应式编程能不能更优雅的解决一些问题
什么是响应式编程呢？响应式编程（Reactive Programming ）本质就是使用异步数据流进行编程。目前主流语言都支持了RP，通过库和函数的方式提供一套处理异步数据流的接口规范。
这里面包含的两个核心概念。异步，不需要等待处理完成便立刻返回，通过回调将处理结果带回。能提高吞吐量，提高性能和效率。数据流stream，就是按照时间线的事件序列，任何东西都可以看做是一个stream。在这个基础上通过函数来组合、过滤、变换这些stream。通过定义事件处理器，来异步捕获感兴趣的stream，即监听（订阅）stream，也叫就是注册观察者。
响应式编程提高编程表达的抽象层次，通过抽象出stream，定义业务逻辑依赖关系的事件，当stream流动起来的时候，事件的观察者异步的做出响应。
如果你了解过异步编程，你会发现响应式编程与异步编程的模式有点类似，异步编程通常的解决方案是返回一个Promise，然后监听Promise被resolved或rejected带回结果进而做相应的处理。Rx Stream较Promise更进一步，异步返回多个值。这里的关键是以响应式编程的方式来思考解决问题。
响应式编程适用于那些场景呢？RP本质上是一个适合开发任何事件驱动的编程模式，强交互、多人协作、并发等都可以抽象为事件来驱动，事件的场景也会越来越多。
RxJava是ReactiveX在JVM上的一个实现，是一种用Java实现的响应式编程，来创建基于事件的异步程序。RxKotlin是Kotin语言到RxJava的绑定，让你更愉快的使用Rx来编程。RxJava最重要的三个概念: Observable(被观察者)、Subscriber(观察者)、Subscribe(订阅)。他们之间的关系用代码表达即
Obervable.create().subscribe(new Subscriber())
创建一个被观察对象，订阅一个观察者。RxJava为不同的场景提供了创建方式：from,just等，实际情况你需要进行一些变换才能得到你想要的被观察对象，Rx提供了多种转换的方式： map,merge,flatMap。由于stream天生就是异步的，将一些耗时的处理委派给线程池来处理，完成后再切换回到stream，通过这种方式来利用其它的技术优势。这是一种编程框架，不仅提供了一种新的抽象层次，同时也能很自然的整合其它技术投资。
看起来如此完美的解决方案，那就让所有数据都流起来吧，可实际情况常常会出现很多不协调的地方，比如上游的流动过快而下游处理不过来，这时候就需要Flow Control技术来协调了。Flow Control大概有下面的思路：
- backpressure 背压
- throttling 节流
- packing 打包处理
- Callstack blocking 调用链阻塞
背压，也称为Reactive Pull，下游根据自己接收窗口的情况来控制接收速率，并通过反向的request请求控制上游的发送速率。RxJava通过Flowable创建的对象可以指定flow control策略，如
- onBackpressureBuffer
- onBackpressureDrop
- onBackpressureLatest
除了这些，RxJava还提供了更多，通过抽象Scheduler的概念来支持调用链线程的切换subscribeOn/observeOn
- Schedulers.immediate() 默认的方式，直接在当前线程运行，相当于不指定线程
- Schedulers.newThread() 总是开启新的线程进行操作
- Schedulers.io() 一个无数量上限的线程池
- Schedulers.computation() 固定数量（ CPU 核数）的线程池
最后,talk is cheap, show me the code
-以上-
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