RP 异步数据流编程入门

Question

来源：https://github.com/benjycui/introrx-chinese-edition

作者在原文后回答了不少人的疑惑，推荐一看。

在翻译时，术语我尽量不翻译，就算翻译了也会给出原文以作对照。因为就个人观察的情况而言，术语翻译难以统一，不同的译者会把同一个概念翻译成不同的版本，最终只会让读者困惑。而且术语往往就几个单词，记起来也不难。作者在回复中提了一下 FRP 与 RP 是不同的，同时建议把这份教程中的 FRP 都替换为 RP，所以译文就把 FRP 都替换为 RP 了。

很明显你有兴趣学习这种被称作 RP（Reactive Programming）的新技术，特别是它对应的实现如：Rx、Bacon.js、RAC 等。

学习RP是很困难的一个过程，特别是在缺乏优秀资料的前提下。刚开始学习时，我试过去找一些教程，并找到了为数不多的实用教程，但是它们都流于表面，从没有围绕RP构建起一个完整的知识体系。库的文档往往也无法帮助你去了解它的函数。不信的话可以看一下这个：

Rx.Observable.prototype.flatMapLatest(selector, [thisArg])

我看过两本书，一本只是讲述了一些概念，而另一本则纠结于如何使用 RP 库。我最终放弃了这种痛苦的学习方式，决定在开发中一边使用RP，一边理解它。在 Futurice 工作期间，我尝试在真实项目中使用RP，并且当我遇到困难时，得到了 同事们的帮助。

在学习过程中最困难的一部分是 以RP的方式思考。这意味着要放弃命令式且带状态的（Imperative and stateful）编程习惯，并且要强迫你的大脑以一种不同的方式去工作。在互联网上我找不到任何关于这方面的教程，而我觉得这世界需要一份关于怎么以 RP 的方式思考的实用教程，这样你就有足够的资料去起步。库的文档无法为你的学习提供指引，而我希望这篇文章可以。

什么是 RP？

在互联网上有着一大堆糟糕的解释与定义。维基百科 一如既往的空泛与理论化。Stackoverflow 的权威答案明显不适合初学者。Reactive Manifesto 看起来是你展示给你公司的项目经理或者老板们看的东西。微软的 Rx terminology Rx = Observables + LINQ + Schedulers 过于重量级且微软味十足，只会让大部分人困惑。相对于你所使用的 MV* 框架以及钟爱的编程语言，Reactive 和 Propagation of change 这些术语并没有传达任何有意义的概念。框架的 Views 层当然要对 Models 层作出反应，改变当然会传播（分别对应上文的 Reactive 与 Propagation of change，意思是这一大堆术语和废话差不多，翻译不好，只能靠备注了）。如果没有这些，就没有东西会被渲染了。

所以不要再扯这些废话了。

RP 是使用异步数据流进行编程

一方面，这并不是什么新东西。Event buses 或者 Click events 本质上就是异步事件流（Asynchronous event stream），你可以监听并处理这些事件。RP 的思路大概如下：你可以用包括 Click 和 Hover 事件在内的任何东西创建 Data stream（原文：FRP is that idea on steroids. You are able to create data streams of anything, not just from click and hover events.）。

Stream 廉价且常见，任何东西都可以是一个Stream：变量、用户输入、属性、Cache、数据结构等等。举个例子，想像一下你的Twitter feed就像是Click events那样的Data stream，你可以监听它并相应的作出响应。

在这个基础上，你还有令人惊艳的函数去 combine、create、filter 这些 Stream。

这就是函数式(Functional)魔法的用武之地。Stream 能接受一个，甚至多个 Stream 为输入。你可以 _merge_ 两个 Stream，也可以从一个 Stream 中 _filter_ 出你感兴趣的 Events 以生成一个新的 Stream，还可以把一个 Stream 中的 Data values_map_ 到一个新的 Stream 中。

既然 Stream 在 RP 中如此重要，那么我们就应该好好的了解它们，就从我们熟悉的 Clicks on a button Event stream开始。

Stream就是一个 按时间排序的Events(Ongoing events ordered in time)序列，它可以emit三种不同的Events：(某种类型的)Value、Error或者一个"Completed" Signal。考虑一下"Completed"发生的时机，例如，当包含这个Button(指上面Clicks on a button"例子中的Button)的Window或者View被关闭时。

通过分别为Value、Error、"Completed"定义事件处理函数，我们将会异步地捕获这些Events。有时可以忽略Error与"Completed"，你只需要定义Value的事件处理函数就行。监听一个Stream也被称作是 订阅(Subscribing)，而我们所定义的函数就是观察者(Observer)，Stream则是被观察者(Observable)，其实就是观察者模式(Observer Design Pattern)。

上面的示意图也可以使用ASCII重画为下图，在下面的部分教程中我们会使用这幅图：

--a---b-c---d---X---|->

a, b, c, d are emitted values
X is an error
| is the 'completed' signal
---> is the timeline

既然已经开始对RP感到熟悉，为了不让你觉得无聊，我们可以尝试做一些新东西：我们将会把一个Click event stream转为新的Click event stream。

首先，让我们做一个能记录一个按钮点击了多少次的计数器Stream。在常见的RP库中，每个Stream都会有多个方法，map、filter、scan等等。当你调用其中一个方法时，例如clickStream.map(f)，它就会基于原来的Click stream返回一个 新的Stream。它不会对原来的Click steam作任何修改。这个特性就是 不可变性(Immutability)，它之于RP Stream，就如糖浆之于薄煎饼。我们也可以对方法进行链式调用如clickStream.map(f).scan(g)：

  clickStream: ---c----c--c----c------c-->
               vvvvv map(c becomes 1) vvvv
               ---1----1--1----1------1-->
               vvvvvvvvv scan(+) vvvvvvvvv
counterStream: ---1----2--3----4------5-->

map(f)会根据你提供的f函数把原Stream中的Value分别映射到新的Stream中。在我们的例子中，我们把每一次Click都映射为数字1。scan(g)会根据你提供的g函数把Stream中的所有Value聚合成一个Value -- x = g(accumulated, current)，这个示例中g只是一个简单的add函数。然后，每Click一次，counterStream就会把点击的总次数发给它的观察者。

为了展示RP真正的实力，让我们假设你想得到一个包含双击事件的Stream。为了让它更加有趣，假设我们想要的这个Stream要同时考虑三击
(Triple clicks)，或者更加宽泛，连击(Multiple clicks)。深呼吸一下，然后想像一下在传统的命令式且带状态的方式中你会怎么实现。我敢打赌代码会像一堆乱麻，并且会使用一些的变量保存状态，同时也有一些计算时间间隔的代码。

而在RP中，这个功能的实现就非常简单。事实上，这逻辑只有 4行代码。但现在我们先不管那些代码。用图表的方式思考是理解怎样构建Stream的最好方法，无论你是初学者还是专家。

灰色的方框是用来转换Stream的函数。首先，我们把时间间隔大于250ms的Click都放进一个列表(原文："First we accumulate clicks in lists, whenever 250 milliseconds of "event silence" has happened." ) -- 简单来说就是buffer(stream.throttle(250ms))做的事，不要在意这些细节，我们只是展示一下RP而已。结果是一个列表的Stream，然后我们使用map()把每个列表映射为一个整数，即它的长度。最终，我们使用filter(x >= 2)把整数1给过滤掉。就这样，3个操作就生成了我们想要的Stream。然后我们就可以订阅(监听)这个Stream，并以我们所希望的方式作出反应。

我希望你能感受到这个示例的优美之处。这个示例只是冰山一角：你可以把同样的操作应用到不同种类的Stream上，例如，一个API响应的Stream；另一方面，还有很多其它可用的函数。

为什么我要使用RP

RP提高了代码的抽象层级，所以你可以只关注定义了业务逻辑的那些相互依赖的事件，而非纠缠于大量的实现细节。RP的代码往往会更加简明。

特别是在开发现在这些有着大量与Data events相关的UI events的高互动性Webapps、Mobile apps的时候，RP的优势将更加明显。10年前，网页的交互就只是提交一个很长的表单到后端，而前端只有简单的渲染。Apps就表现得更加的实时了：修改一个表单域就能自动地把修改后的值保存到后端，为一些内容"点赞"时，会实时的反应到其它在线用户那里等等。

现在的Apps有着大量各种各样的实时Events，以给用户提供一个交互性较高的体验。我们需要工具去应对这个变化，而RP就是一个答案。

以RP方式思考的例子

让我们做一些实践。一个真实的例子一步一步的指导我们以RP的方式思考。不是虚构的例子，也没有只解释了一半的概念。学完教程之后，我们将写出真实可用的代码，并做到知其然，知其所以然。

在这个教程中，我将会使用 JavaScript 和 RxJS，因为JavaScript是现在最多人会的语言，而Rx* 库有多种语言版本，并支持多种平台(.NET, Java, Scala, Clojure, JavaScript, Ruby, Python, C++, Objective-C/Cocoa, Groovy, 等等)。所以，无论你用的是什么语言、库，你都能从下面这个教程中学到东西。

实现"Who to follow"推荐界面

在Twitter上，这个界面看起来是这样的：

我们将会重点模拟它的核心功能，如下：

• 启动时从API那里加载帐户数据，并显示3个推荐
• 点击"Refresh"时，加载另外3个推荐用户到这三行中
• 点击帐号所在行的'x'按钮时，清除那个推荐然后显示一个新的推荐
• 每行都会显示帐号的头像，以及他们主页的链接

我们可以忽略其它的特性和按钮，因为它们是次要的。同时，因为Twitter最近关闭了对非授权用户的API，我们将会为Github实现这个推荐界面，而非Twitter。这是Github获取用户的API。

如果你想先看一下最终效果，这里有完成后的代码 http://jsfiddle.net/staltz/8jFJH/48/ 。

Request与Response

在Rx中你该怎么处理这个问题呢？ 好吧，首先，(几乎)所有的东西都可以转为一个Stream。

这就是Rx的咒语。让我们先从最简单的特性开始："在启动时，从API加载3个帐号的数据"。这并没有什么特别，就只是简单的(1)发出一个请求，(2)收到一个响应，(3)渲染这个响应。所以，让我们继续，并用Stream代表我们的请求。一开始可能会觉得杀鸡用牛刀，但我们应当从最基本的开始，是吧？

在启动的时候，我们只需要发出一个请求，所以如果我们把它转为一个Data stream的话，那就是一个只有一个Value的Stream。稍后，我们知道将会有多个请求发生，但现在，就只有一个请求。

--a------|->

a是一个String 'https://api.github.com/users'

这是一个包含了我们想向其发出请求的URL的Stream。每当一个请求事件发生时，它会告诉我们两件事："什么时候"与"什么东西"。"什么时候"这个请求会被执行，就是什么时候这个Event会被emit。"什么东西"会被请求，就是这个emit出来的Value：一个包含URL的 String。

在RX*中，创建只有一个Value的Stream是非常简单的。官方把一个Stream称作Observable，因为它可以被观察(can be observed => observable)，但是我发现那是个很傻逼的名子，所以我把它叫做_Stream_。

var requestStream = Rx.Observable.just('https://api.github.com/users');

但是现在，那只是一个包含了String的Stream，并没有什么特别，所以我们需要以某种方式使Value被emit。就是通过订阅(Subscribing)这个Stream。

requestStream.subscribe(function(requestUrl) {
  // execute the request
  jQuery.getJSON(requestUrl, function(responseData) {
    // ...
  });
}

留意一下我们使用了jQuery的Ajax函数(我们假设你已经知道它的用途)去发出异步请求。但先等等，Rx可以用来处理 异步 Data stream。那这个请求的响应就不能当作一个包含了将会到达的数据的Stream么？当然，从理论上来讲，应该是可以的，所以我们尝试一下。

requestStream.subscribe(function(requestUrl) {
  // execute the request
  var responseStream = Rx.Observable.create(function (observer) {
    jQuery.getJSON(requestUrl)
    .done(function(response) { observer.onNext(response); })
    .fail(function(jqXHR, status, error) { observer.onError(error); })
    .always(function() { observer.onCompleted(); });
  });

  responseStream.subscribe(function(response) {
    // do something with the response
  });
}

Rx.Observable.create()所做的事就是通过显式的通知每一个Observer(或者说是Subscriber) Data events(onNext())或者Errors (onError())来创建你自己的Stream。而我们所做的就只是把jQuery Ajax Promise包装起来而已。打扰一下，这意味者Promise本质上就是一个Observable？Yes.

Observable 就是 Promise++。在 Rx 中，你可以用 var stream = Rx.Observable.fromPromise(promise) 轻易的把一个 Promise 转为 Observable，所以我们就这样子做吧。唯一的不同就是 Observable 并不遵循 Promises/A+，但概念上没有冲突。Promise 就是只有一个 Value 的 Observable。Rx Stream 比 Promise 更进一步的是允许返回多个Value。

这样非常不错，并展现了 Observables 至少有 Promise 那么强大。所以如果你相信Promise宣传的那些东西，那么也请留意一下Rx Observables能胜任些什么。

现在回到我们的例子，如果你已经注意到了我们在subscribe()内又调用了另外一个subscribe()，这类似于Callback hell。同样，你应该也注意到responseStream是建立在requestStream之上的。就像你之前了解到的那样，在Rx内有简单的机制可以从其它Stream中转换并创建出新的Stream，所以我们也应该这样子做。

你现在需要知道的一个基本的函数是 map(f)，它分别把 f() 应用到Stream A中的每一个 Value，并把返回的 Value 放进 Stream B 里。如果我们也对 Request Stream 与Response
Stream进行同样的处理，我们可以把Request URL映射(map)为Response Promise(而Promise可以转为Streams)。

var responseMetastream = requestStream
  .map(function(requestUrl) {
    return Rx.Observable.fromPromise(jQuery.getJSON(requestUrl));
  });

然后，我们将会创造一个叫做"Metastream"的怪物：包含Stream的Stream。暂时不需要害怕。Metastream就是emit的每个Value都是Stream的Stream。你可以把它想像为 指针(Pointer)：每个Value都是一个指向其它Stream的指针。在我们的例子里，每个Request URL都会被映射(map)为一个指向包含响应Promise stream的指针。

Response的Metastream看起来会让人困惑，并且看起来也没有帮到我们什么。我们只想要一个简单的Response stream，它返回的Value应该是JSON而不是一个JSON对象的'Promise'。是时候介绍Mr. Flatmap了：它是map()的一个版本，通过把应用到"trunk" Stream上的所有操作都应用到"branch" Stream上，可以"flatten"Metastream。Flatmap并不是用来"fix" Metastream 的，因为 Metastream 也不是一个Bug，这只是一些用来处理Rx中的异步响应(Asynchronous response)的工具。

var responseStream = requestStream
  .flatMap(function(requestUrl) {
    return Rx.Observable.fromPromise(jQuery.getJSON(requestUrl));
  });

很好。因为Response stream是根据Request stream定义的，所以如果我们后面在Request stream上发起更多的请求的话，在Response stream上我们将会得到相应的Response event，就像预期的那样：

requestStream:  --a-----b--c------------|->
responseStream: -----A--------B-----C---|->

(小写字母是一个Request，大写字母是对应的Response)

现在，我们终于有了一个Response stream，所以可以把收到的数据渲染出来了：

responseStream.subscribe(function(response) {
  // render `response` to the DOM however you wish
});

把目前为止所有的代码放到一起就是这样：

var requestStream = Rx.Observable.just('https://api.github.com/users');

var responseStream = requestStream
  .flatMap(function(requestUrl) {
    return Rx.Observable.fromPromise(jQuery.getJSON(requestUrl));
  });

responseStream.subscribe(function(response) {
  // render `response` to the DOM however you wish
});

Refresh按钮

我之前并没有提到返回的JSON是一个有着100个用户数据的列表。因为这个API只允许我们设置偏移量(Offset)，而无法设置返回的用户数，所以我们现在是只用了3个用户的数据而浪费了另外97个的数据。这个问题暂时可以忽略，稍后我们会学习怎么缓存这些数据。

每点击一次Refresh按钮，Request stream就会emit一个新的URL，同时也会返回一个新的Response。我们需要两样东西：一个是Refresh按钮上 Click events 组成的Stream(咒语：一切皆Stream)，而Request stream将改为随 Refresh click stream 作出反应。幸运的是，RxJS提供了从Event listener生成Observable的函数。

var refreshButton = document.querySelector('.refresh');
var refreshClickStream = Rx.Observable.fromEvent(refreshButton, 'click');

既然Refresh click event本身并没有提供任何要请求的 API URL，我们需要把每一次的Click都映射为一个URL。现在，我们把Refresh click stream映射为新的Request
stream，其中每一个Click都分别映射为对API请求一个随机偏移量的URL。

var requestStream = refreshClickStream
  .map(function() {
    var randomOffset = Math.floor(Math.random()*500);
    return 'https://api.github.com/users?since=' + randomOffset;
  });

因为我比较笨并且也没有使用自动化测试，所以我刚把之前做好的一个特性搞烂了。现在在启动时不会再发出任何的Request，而只有在点击 Refresh 按钮时才会。额...这两个行为我都需要：无论是点击Refresh按钮时还是刚打开页面时都该发出一个Request。

我们知道怎么分别为这两种情况生成Stream：

var requestOnRefreshStream = refreshClickStream
  .map(function() {
    var randomOffset = Math.floor(Math.random()*500);
    return 'https://api.github.com/users?since=' + randomOffset;
  });

var startupRequestStream = Rx.Observable.just('https://api.github.com/users');

但我们怎样才能把这两个"合成(merge)"一个呢？好吧，有merge()函数。这就是它做的事的图解：

stream A: ---a--------e-----o----->
stream B: -----B---C-----D-------->
          vvvvvvvvv merge vvvvvvvvv
          ---a-B---C--e--D--o----->

这样就简单了：

var requestOnRefreshStream = refreshClickStream
  .map(function() {
    var randomOffset = Math.floor(Math.random()*500);
    return 'https://api.github.com/users?since=' + randomOffset;
  });

var startupRequestStream = Rx.Observable.just('https://api.github.com/users');

var requestStream = Rx.Observable.merge(
  requestOnRefreshStream, startupRequestStream
);

还有一个更加干净的可选方案，不需要使用中间变量。

var requestStream = refreshClickStream
  .map(function() {
    var randomOffset = Math.floor(Math.random()*500);
    return 'https://api.github.com/users?since=' + randomOffset;
  })
  .merge(Rx.Observable.just('https://api.github.com/users'));

甚至可以更短，更具有可读性：

var requestStream = refreshClickStream
  .map(function() {
    var randomOffset = Math.floor(Math.random()*500);
    return 'https://api.github.com/users?since=' + randomOffset;
  })
  .startWith('https://api.github.com/users');

startWith()函数做的事和你预期的完全一样。无论你输入的Stream是怎样，startWith(x)输出的Stream一开始都是x。但是还不够DRY，我重复了API URL。一个改进的方法是移掉refreshClickStream最后的startWith()，并在一开始的时候"emulate"一次Click。

var requestStream = refreshClickStream.startWith('startup click')
  .map(function() {
    var randomOffset = Math.floor(Math.random()*500);
    return 'https://api.github.com/users?since=' + randomOffset;
  });

很好。如果你把之前我"搞烂了的版本"的代码和现在的相比，就会发现唯一的不同是加了startWith()函数。

用Stream构建三个推荐

到现在为止，我们只是谈及了这个 推荐 UI元素在responeStream的subscribe()内执行的渲染步骤。对于Refresh按钮，我们还有一个问题：当你点击Refresh时，当前存在的三个推荐并不会被清除。新的推荐会在Response到达后出现，为了让UI看起来舒服一些，当点击刷新时，我们需要清理掉当前的推荐。

refreshClickStream.subscribe(function() {
  // clear the 3 suggestion DOM elements
});

不，别那么快，朋友。这样不好，我们现在有 两个 Subscriber会影响到推荐的DOM元素(另外一个是responseStream.subscribe())，而且这样完全不符合Separation of concerns。还记得RP的咒语么？

所以让我们把显示的推荐设计成emit的值为一个包含了推荐内容的JSON对象的Stream。我们以此把三个推荐内容分开来。现在第一个推荐看起来是这样子的：

var suggestion1Stream = responseStream
  .map(function(listUsers) {
    // get one random user from the list
    return listUsers[Math.floor(Math.random()*listUsers.length)];
  });

其他的，suggestion2Stream和suggestion3Stream可以简单的拷贝suggestion·Stream的代码来使用。这不是DRY，它会让我们的例子变得更加简单一些，加之我觉得这是一个可以帮助考虑如何减少重复的良好实践。

我们不在responseStream的subscribe()中处理渲染了，我们这么处理：

suggestion1Stream.subscribe(function(suggestion) {
  // render the 1st suggestion to the DOM
});

回到"当刷新时，清理掉当前的推荐"，我们可以很简单的把刷新点击映射为null(即没有推荐数据)，并且在suggestion1Stream中包含进来，如下：

var suggestion1Stream = responseStream
  .map(function(listUsers) {
    // get one random user from the list
    return listUsers[Math.floor(Math.random()*listUsers.length)];
  })
  .merge(
    refreshClickStream.map(function(){ return null; })
  );

当渲染时，null解释为"没有数据"，所以把UI元素隐藏起来。

suggestion1Stream.subscribe(function(suggestion) {
  if (suggestion === null) {
    // hide the first suggestion DOM element
  }
  else {
    // show the first suggestion DOM element
    // and render the data
  }
});

现在的示意图：

refreshClickStream: ----------o--------o---->
     requestStream: -r--------r--------r---->
    responseStream: ----R---------R------R-->
 suggestion1Stream: ----s-----N---s----N-s-->
 suggestion2Stream: ----q-----N---q----N-q-->
 suggestion3Stream: ----t-----N---t----N-t-->

N 即代表了 null

作为一种补充，我们也可以在一开始的时候就渲染空的推荐内容。这通过把startWith(null)添加到Suggestion stream就完成了：

var suggestion1Stream = responseStream
  .map(function(listUsers) {
    // get one random user from the list
    return listUsers[Math.floor(Math.random()*listUsers.length)];
  })
  .merge(
    refreshClickStream.map(function(){ return null; })
  )
  .startWith(null);

现在结果是：

refreshClickStream: ----------o---------o---->
     requestStream: -r--------r---------r---->
    responseStream: ----R----------R------R-->
 suggestion1Stream: -N--s-----N----s----N-s-->
 suggestion2Stream: -N--q-----N----q----N-q-->
 suggestion3Stream: -N--t-----N----t----N-t-->

关闭推荐并缓存Response

还有一个功能需要实现。每一个推荐，都该有自己的"X"按钮以关闭它，然后在该位置加载另一个推荐。最初的想法，是点击任何关闭按钮时都需要发起一个新的请求：

var close1Button = document.querySelector('.close1');
var close1ClickStream = Rx.Observable.fromEvent(close1Button, 'click');
// and the same for close2Button and close3Button

var requestStream = refreshClickStream.startWith('startup click')
  .merge(close1ClickStream) // we added this
  .map(function() {
    var randomOffset = Math.floor(Math.random()*500);
    return 'https://api.github.com/users?since=' + randomOffset;
  });

这个没有效果。这将会关闭并且重新加载_所有_的推荐，而不是仅仅处理我们点击的那一个。有一些不一样的方法可以解决，并且让它变得更加有趣，我们可以通过复用之前的请求来解决它。API的Response有100个用户，而我们仅仅使用其中的三个，所以还有很多的新数据可以使用，无须重新发起请求。

同样的，我们用Stream的方式来思考。当点击'close1'时，我们想要从responseStream 最近emit的 Response列表中获取一个随机的用户，如：

    requestStream: --r--------------->
   responseStream: ------R----------->
close1ClickStream: ------------c----->
suggestion1Stream: ------s-----s----->

在Rx*中，combineLatest似乎实现了我们想要的功能。它接受两个Stream，A和B作为输入，当其中一个Stream emit一个值时，combineLatest把最近两个emit的值a和b从各自的Stream中取出并且返回一个c = f(x,y)，f为你定义的函数。用图来表示更好：

stream A: --a-----------e--------i-------->
stream B: -----b----c--------d-------q---->
          vvvvvvvv combineLatest(f) vvvvvvv
          ----AB---AC--EC---ED--ID--IQ---->

f是把值转化成大写字母的函数

我们可以在close1ClickStream和responseStream上使用combineLatest()，所以无论什么时候当一个按钮被点击时，我们可以拿到Response最新emit的值，并且在suggestion1Stream上产生一个新的值。另一方面，combineLatest()是对称的，当一个新的Response 在responseStream emit时，它将会把最后的'关闭 1'的点击事件一起合并来产生一个新的推荐。这是有趣的，因为它允许我们把之前的suggestion1Stream代码简化成下边这个样子：

var suggestion1Stream = close1ClickStream
  .combineLatest(responseStream,
    function(click, listUsers) {
      return listUsers[Math.floor(Math.random()*listUsers.length)];
    }
  )
  .merge(
    refreshClickStream.map(function(){ return null; })
  )
  .startWith(null);

还有一个问题需要解决。combineLatest()使用最近的两个数据源，但是当其中一个来源没发起任何事件时，combineLatest()无法在Output stream中产生一个 Data event。从上边的ASCII图中，你可以看到，在第一个Stream emit a这个值时并没有任何输出产生，只有当第二个Stream emit b时才有值输出。

有多种方法可以解决这个问题，我们选择最简单的一种，一开始在'close 1'按钮上模拟一个点击事件：

var suggestion1Stream = close1ClickStream.startWith('startup click') // we added this
  .combineLatest(responseStream,
    function(click, listUsers) {
      return listUsers[Math.floor(Math.random()*listUsers.length)];
    }
  )
  .merge(
    refreshClickStream.map(function(){ return null; })
  )
  .startWith(null);

总结

终于完成了，所有的代码合在一起是这样子：

var refreshButton = document.querySelector('.refresh');
var refreshClickStream = Rx.Observable.fromEvent(refreshButton, 'click');

var closeButton1 = document.querySelector('.close1');
var close1ClickStream = Rx.Observable.fromEvent(closeButton1, 'click');
// and the same logic for close2 and close3

var requestStream = refreshClickStream.startWith('startup click')
  .map(function() {
    var randomOffset = Math.floor(Math.random()*500);
    return 'https://api.github.com/users?since=' + randomOffset;
  });

var responseStream = requestStream
  .flatMap(function (requestUrl) {
    return Rx.Observable.fromPromise($.ajax({url: requestUrl}));
  });

var suggestion1Stream = close1ClickStream.startWith('startup click')
  .combineLatest(responseStream,
    function(click, listUsers) {
      return listUsers[Math.floor(Math.random()*listUsers.length)];
    }
  )
  .merge(
    refreshClickStream.map(function(){ return null; })
  )
  .startWith(null);
// and the same logic for suggestion2Stream and suggestion3Stream

suggestion1Stream.subscribe(function(suggestion) {
  if (suggestion === null) {
    // hide the first suggestion DOM element
  }
  else {
    // show the first suggestion DOM element
    // and render the data
  }
});

你可以查看这个最终效果 http://jsfiddle.net/staltz/8jFJH/48/

这段代码虽然短小，但实现了不少功能：它适当的使用 Separation of concerns 实现了对 Multiple events的管理，甚至缓存了响应。函数式的风格让代码看起来更加Declarative而非Imperative：我们并非给出一组指令去执行，而是通过定义 Stream 之间的关系 定义这是什么。举个例子，我们使用Rx告诉计算机 suggestion1Stream 是 由 'close 1' Stream 与最新响应中的一个用户合并（combine）而来，在程序刚运行或者刷新时则是 null。

留意一下代码中并没有出现如 if、for、while 这样的控制语句，或者一般JavaScript应用中典型的基于回调的控制流。如果你想使用 filter()，上面的 subscribe() 中甚至可以不用 if、else（实现细节留给读者作为练习）。在Rx中，我们有着像 map、filter、scan、merge、combineLatest、startWith 这样的Stream函数，甚至更多类似的函数去控制一个事件驱动(Event-driven)的程序。这个工具集让你可以用更少的代码实现更多的功能。

下一步

如果你觉得Rx*会成为你首选的RP库，花点时间去熟悉这个 函数列表，包括了如何转换（transform）、合并（combine）、以及创建 Observable。如果你想通过图表去理解这些函数，看一下这份RxJava's very useful documentation with marble diagrams。无论什么时候你遇到问题，画一下这些图，思考一下，看一下这一大串函数，然后继续思考。以我个人经验，这样效果很明显。

一旦你开始使用 Rx 去编程，很有必要去理解 Cold vs Hot Observables 中的概念。如果忽略了这些，你一不小心就会被它坑了。我提醒过你了。通过学习真正的函数式编程（Funational programming）去提升自己的技能，并熟悉那些会影响到Rx的问题，比如副作用（Side effect）。

但是 RP 不仅仅有 Rx*。还有相对容易理解的 Bacon.js，它没有Rx*那些怪癖。Elm Language 则以它自己的方式支持RP：它是一门会编译成Javascript + HTML + CSS的FRP 语言，并有一个Time travelling debugger。非常NB。

Rx 在需要处理大量事件的Frontend和Apps中非常有用。但它不仅仅能用在客户端，在Backend或者与Database交互时也非常有用。事实上，RxJava是实现Netflix's API服务器端并发的一个重要组件。Rx并不是一个只能在某种应用或者语言中使用的Framework。它本质上是一个在开发任何Event-driven软件中都能使用的编程范式(Paradigm)。