你可以实现你自己的Observable操作符，本文展示怎么做。

如果你的操作符是被用于创造一个Observable，而不是变换或者响应一个Observable，使用 create( ) 方法，不要试图手动实现 Observable。另外，你可以按照下面的用法说明创建一个自定义的操作符。

如果你的操作符是用于Observable发射的单独的数据项，按照下面的说明做：​​Sequence Operators​​​ 。如果你的操作符是用于变换Observable发射的整个数据序列，按照这个说明做：​​Transformational Operators​​ 。

序列操作符

下面的例子向你展示了怎样使用lift( )操作符将你的自定义操作符（在这个例子中是 myOperator）与标准的RxJava操作符（如ofType和map）一起使用：

fooObservable = barObservable.ofType(Integer).map({it*2}).lift(new MyOperator<T>()).map({"transformed by myOperator: " + it});

下面这部分向你展示了你的操作符的脚手架形式，以便它能正确的与lift()搭配使用。

实现你的操作符

将你的自定义操作符定义为实现了 Operator 接口的一个公开类, 就像这样：

public class MyOperator<T> implements Operator<T> {
  public MyOperator( /* any necessary params here */ ) {
    /* 这里添加必要的初始化代码 */
  }

  @Override
  public Subscriber<? super T> call(final Subscriber<? super T> s) {
    return new Subscriber<t>(s) {
      @Override
      public void onCompleted() {
        /* 这里添加你自己的onCompleted行为，或者仅仅传递完成通知： */
        if(!s.isUnsubscribed()) {
          s.onCompleted();
        }
      }

      @Override
      public void onError(Throwable t) {
        /* 这里添加你自己的onError行为, 或者仅仅传递错误通知：*/
        if(!s.isUnsubscribed()) {
          s.onError(t);
        }
      }

      @Override
      public void onNext(T item) {
        /* 这个例子对结果的每一项执行排序操作，然后返回这个结果 */
        if(!s.isUnsubscribed()) {
          transformedItem = myOperatorTransformOperation(item);
          s.onNext(transformedItem);
        }
      }
    };
  }
}

变换操作符

下面的例子向你展示了怎样使用 compose( ) 操作符将你得自定义操作符（在这个例子中，是一个名叫myTransformer的操作符，它将一个发射整数的Observable转换为发射字符串的）与标准的RxJava操作符（如ofType和map）一起使用：

fooObservable = barObservable.ofType(Integer).map({it*2}).compose(new MyTransformer<Integer,String>()).map({"transformed by myOperator: " +

下面这部分向你展示了你的操作符的脚手架形式，以便它能正确的与compose()搭配使用。

实现你的变换器

将你的自定义操作符定义为实现了 Transformer 接口的一个公开类，就像这样：

public class MyTransformer<Integer,String> implements Transformer<Integer,String> {
  public MyTransformer( /* any necessary params here */ ) {
    /* 这里添加必要的初始化代码 */
  }

  @Override
  public Observable<String> call(Observable<Integer> source) {
    /* 
     * 这个简单的例子Transformer应用一个map操作，
     * 这个map操作将发射整数变换为发射整数的字符串表示。
     */
    return source.map( new Func1<Integer,String>() {
      @Override
      public String call(Integer t1) {
        return

参见

​​“Don’t break the chain: use RxJava’s compose() operator”​​ by Dan Lew

其它需要考虑的

  • 在发射任何数据（或者通知）给订阅者之前，你的序列操作符可能需要检查它的 Subscriber.isUnsubscribed( ) 状态，如果没有订阅者了，没必要浪费时间生成数据项。
  • 请注意：你的序列操作符必须复合Observable协议的核心原则：
  • 它可能调用订阅者的 onNext( ) 方法任意次，但是这些调用必须是不重叠的。
  • 它只能调用订阅者的 onCompleted( ) 或 onError( ) 正好一次，但不能都调用，而且不能在这之后调用订阅者的 onNext( ) 方法。
  • 如果你不能保证你得操作符遵从这两个原则，你可以给它添加 serialize( ) 操作符，它会强制保持正确的行为。
  • 请关注这里​​Issue #1962​​​ &mdash；需要有一个计划创建一个测试脚手架，你可以用它来写测试验证你的新操作符遵从了Observable协议。
    不要让你的操作符阻塞别的操作。
  • When possible, you should compose new operators by combining existing operators, rather than implementing them with new code. RxJava itself does this with some of its standard operators, for example:
  • 如果可能，你应该组合现有的操作符创建你的新操作符，而不是从零开始实现它。 - RxJava自身的标准操作符也是这样做的，例如：
  • first( ) 被定义为 take(1).single( )
  • ignoreElements( ) 被定义为 filter(alwaysFalse( ))
  • reduce(a) 被定义为 scan(a).last( )
  • 如果你的操作符使用了函数或者lambda表达式作为参数，请注意它们可能是异常的来源，而且要准备好捕获这些异常，并且使用 onError() 通知订阅者。
    某些异常被认为是致命的，对它们来说，调用 onError()毫无意义，那样或者是无用的，或者只是对问题的妥协。你可以使用 Exceptions.throwIfFatal(throwable) 方法过滤掉这些致命的异常，并重新抛出它们，而不是试图发射关于它们的通知。
  • 一般说来，一旦发生错误应立即通知订阅者，而不是首先尝试发射更多的数据。
  • 请注意 null 可能是Observable发射的一个合法数据。频繁发生错误的一个来源是：测试一些变量并且将持有一个非 null 值作为是否发射了数据的替代。一个值为 null 的数据仍然是一个发射数据项，它与没有发射任何东西是不能等同的。
  • 想让你的操作符在反压(backpressure)场景中变得得好可能会非常棘手。可以参考Dávid Karnok的博客​​Advanced RxJava​​，这里有一个涉及到的各种因素和怎样处理它们的很值得看的讨论。

​