以前（ずいぶんと前だけど）に，RxJavaについてのエントリで，「RxJavaに Promise.all()が欲しい」という話をしました．この時に紹介したRxJavaのconcatMapEagerは，当時はExperimentalでしたが現在はStableになっています．

今回はRxJavaではなくRxJSについてです．

先のエントリの中で，私が求めいたのは

  1. 処理が並行して実行される
  2. 順番が保存されている

という特徴を持ったオペレータでした．そして最近，RxJSのforkJoinを知りました．

RxJSのforkJoin

RxJSにforkJoinというAPIがあります．これはObservableのリストを受け取り，それらが最後にemitした値のリストのObservableをつくります．

例えば

forkJoin(
  of('君がッ', '泣くまで'),
  of('殴るのを', 'やめないッ！'),
).subscribe(console.log); // ["泣くまで", "やめないッ！"]

という具合です．forkJoin(...)はPromise.all(...)のObservable版なのです．

次に，こんなモノを用意しました．

const rand = () => Math.floor(Math.random() * 3) * 1000;
const delayedEcho = (message) => of(message).pipe(delay(rand()));

ランダム時間後にメッセージをそのまま返してくれる，その名もdelayedEchoです．

const ids = ['1', '2', '3', '4', '5'];
const observables = ids.map(delayedEcho);
forkJoin(observables).subscribe(console.log);
// ["1", "2", "3", "4", "5"]

はい，完全に思い通りに動いてくれました．

xxxMapなオペレータ達

ここから先はおまけです．先ほどのdelayedEchoで遊んでみます．

mergeMap

from(ids)
  .pipe(
    mergeMap(delayedEcho),
    toArray()
  )
  .subscribe(console.log);

// ["3", "5", "1", "2", "4"]

mergeMapはflatMapです (flatMapがmergeMapのエイリアス)．処理は並行に走りますが，購読される値は先着順です．

concatMap

from(ids)
  .pipe(
    concatMap(delayedEcho),
    toArray()
  )
  .subscribe(console.log);

// ["1", "2", "3", "4", "5"]

concatMapは，処理が直列です．現在の処理が完了するまで次の処理を開始しません．したがって，上記の例はmergeMapの平均およそ5倍の時間が掛かります．

switchMap

from(ids)
  .pipe(
    switchMap(delayedEcho),
    toArray()
  )
  .subscribe(console.log);

// ["5"]

switchMapは最新のObservableに関心を切り替えます．

ここで，delayedEchoに少し小細工をします．

const delayedEcho = (message) => of(message)
  .pipe(
    tap(console.log), // <= これを追加
    delay(rand())
  );

そして先ほどのswitchMapのコードをもう一度実行すると…

from(ids)
  .pipe(
    switchMap(delayedEcho),
    toArray()
  )
  .subscribe(console.log);

// "1"
// "2"
// "3"
// "4"
// "5"
// ["5"]

"1"から"4"は無視されたかと思いきや，全てのObservableの処理は実行を開始していたことがわかります．

exhaustMap

最後がexhaustMapです．このオペレータは重要です．

from(ids)
  .pipe(
    exhaustMap(delayedEcho),
    toArray()
  )
  .subscribe(console.log);

// "1"
// ["1"]

exhaustMapは，前の処理が完了していなかい場合には後続の処理を無視します．この挙動は，非同期処理が不整合を起こさないための様々なケースに使えます．

参考