Как с помощью Coroutine одновременно запустить два сетевых запроса, используя RxJava?

Синхронизировать выполнение двух Coroutine с помощью RxJava напрямую невозможно, поскольку это две разные парадигмы асинхронного программирования. Coroutine используют suspend-функции и структурированную конкурентность, а RxJava —Observable и операторы.

Однако, если нужно дождаться завершения двух независимых асинхронных операций и продолжить выполнение только после их оба завершения (паттерн "ждать всех"), можно использовать операторы RxJava для объединения результатов или ожидания завершения Observable.

Пример с использованием Coroutine для выполнения сетевых запросов и RxJava для их объединения (с использованием Completable.mergeArray или подобного для ожидания завершения, если сами запросы возвращают Completable, или комбинирования результатов, если возвращают Single или Maybe):

Предположим, у нас есть два suspend-метода, выполняющих сетевые запросы:

interface ApiService {
    suspend fun fetchData1(): Data1
    suspend fun fetchData2(): Data2
}

И мы хотим запустить их параллельно и объединить результаты. Сначала преобразуем suspending-функции в Observable или Single:

import kotlinx.coroutines.CoroutineScope
import kotlinx.coroutines.launch
import rx.Single
import rx.schedulers.Schedulers

fun CoroutineScope.fetchData1AsSingle(apiService: ApiService): Single<Data1> {
    return Single.create { subscriber ->
        launch {
            try {
                val data = apiService.fetchData1()
                subscriber.onSuccess(data)
            } catch (e: Throwable) {
                subscriber.onError(e)
            }
        }
    }.subscribeOn(Schedulers.io()) // Выполнение корутины в CoroutineScope, но управление RxJava-потоками
}

fun CoroutineScope.fetchData2AsSingle(apiService: ApiService): Single<Data2> {
    return Single.create { subscriber ->
        launch {
            try {
                val data = apiService.fetchData2()
                subscriber.onSuccess(data)
            } catch (e: Throwable) {
                subscriber.onError(e)
            }
        }
    }.subscribeOn(Schedulers.io())
}

Теперь используем RxJava операторы для объединения результатов:

import rx.Single
import rx.android.schedulers.AndroidSchedulers
import rx.functions.Func2
import rx.singles.Singles

// ... внутри какого-то Scope, где доступен CoroutineScope
val scope: CoroutineScope = ... // Например, viewModelScope

val single1: Single<Data1> = scope.fetchData1AsSingle(apiService)
val single2: Single<Data2> = scope.fetchData2AsSingle(apiService)

Singles.zip(
    single1,
    single2,
    Func2 { data1, data2 ->
        // Обработка полученных данных data1 и data2
        Pair(data1, data2) // Возвращаем объединенный результат
    }
)
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) // Переключаемся на главный поток для работы с UI
.subscribe(
    { combinedResult ->
        // Обработка объединенного результата на главном потоке
        println("Got data1: ${combinedResult.first}, data2: ${combinedResult.second}")
    },
    { error ->
        // Обработка ошибок
        error.printStackTrace()
    }
)

В этом подходе Coroutine используются для выполнения фактических асинхронных операций (сетевых запросов), а RxJava используется для управления потоками (observeOn, subscribeOn) и комбинирования результатов двух независимых Observable (zip).

Альтернативно, при полном переходе на Coroutine, параллельное выполнение достигается с помощью async и await:

import kotlinx.coroutines.*

suspend fun fetchDataParallel(apiService: ApiService): Pair<Data1, Data2> = coroutineScope {
    val deferred1 = async { apiService.fetchData1() }
    val deferred2 = async { apiService.fetchData2() }

    // Ожидание завершения обеих корутин
    val data1 = deferred1.await()
    val data2 = deferred2.await()

    Pair(data1, data2)
}

// Вызов из CoroutineScope
scope.launch {
    try {
        val (data1, data2) = fetchDataParallel(apiService)
        // Обработка данных
    } catch (e: Exception) {
        // Обработка ошибок
    }
}

Второй подход (чистые Coroutine) является более предпочтительным при новой разработке или миграции, поскольку устраняет необходимость в смешивании двух разных библиотек для управления асинхронностью.