Ako implementovať cacheovanie dát za podmienok backpressure pri použití RxJava?

Pri použití RxJava na spracovanie tokov dát s backpressure (keď je zdroj dát rýchlejší ako spotrebiteľ), je dôležité správne cache-ovať dáta, aby ste neztratili udalosti a predišli preplneniu.

Jedným z prístupov je použitie operátorov, ktoré bufferujú alebo cache-ujú prvky, napríklad:

• replay() — cache-uje všetky alebo stanovený počet prvkov a prehráva ich novým odberateľom.
• cache() — podobne ako replay(), ale prihlási sa raz na pôvodný Observable a cache-uje všetky prvky.

Príklad cache-ovania s cache():

Observable<Long> source = Observable.interval(1, TimeUnit.SECONDS)
    .take(5)
    .cache();

source.subscribe(item -> System.out.println("Odberateľ 1: " + item));
Thread.sleep(3000);
source.subscribe(item -> System.out.println("Odberateľ 2: " + item));

Tu druhý odberateľ už dostane cache-ované prvky, čo pomáha predísť strate dát pri backpressure.

Tiež je možné použiť onBackpressureBuffer() na bufferovanie prvkov, ak je zdroj príliš rýchly.

Je dôležité vybrať stratégiu cache-ovania a bufferovania podľa požiadaviek na pamäť a logiky aplikácie.