試想，需要一些動态資料的時候，隻要每次都請求網絡就可以了。但是，更有效率的做法是，把聯網得到的資料，緩存到磁盤或記憶體。
具體的說，計劃如下：
偶爾的聯網操作，隻為擷取最新資料。
盡可能快的讀取到資料（通過擷取之前緩存的網絡資料）。
基本模式
為每一個資料源（網絡，磁盤和記憶體）建立observable，使用concat()和first()操作符，構造一個簡單的實作方式。
// our sources (left as an exercise for the reader)
observable memory = ...;
observable disk = ...;
observable network = ...;
// retrieve the first source with data
observable source = observable
.concat(memory, disk, network)
.first();
observablememory = ...;
observabledisk = ...;
observablenetwork = ...;
observablesource = observable
這種模式的關鍵在于concat()操作符隻有需要資料的時候才會訂閱所有的observable資料源。由于first()操作符會較早的停止檢
索隊列，是以，如果存在緩存資料，就沒有必要通路較慢的資料源。
也就是說，如果memory傳回結果，就不必擔心disk和network會被通路。相反地，如果記憶體和磁盤都沒有資料，才執行網絡請求。
注意concat()所持有的observable資料源，是按照一個接一個的順序被檢索的。
持久化資料
很明顯，下一步是緩存資料。如果不把網絡請求後的結果緩存到磁盤，磁盤通路後的結果緩存到記憶體，那麼這根本不就不叫緩存。接下來要寫的代碼就是，網絡資料的持久化操作。
我的解決方案是，讓每個資料源在發送完事件後，都儲存或者緩存資料。
observable networkwithsave = network.doonnext(new action1() {
@override public void call(data data) {
savetodisk(data);
cacheinmemory(data);
}
});
observable diskwithcache = disk.doonnext(new action1() {
cacheinmemory(data);
observablenetworkwithsave = network.doonnext(new action1() {
@overridepublic void call(datadata) {
observablediskwithcache = disk.doonnext(new action1() {
現在，如果你使用networkwithsave和diskwithcache，資料将會在加載後自動儲存。
（這個政策的另一個優勢在于networkwithsave和diskwithcache可以在任何地方被使用，不局限于我們的多資料模式下。）
陳舊的資料
不幸的，現在我們儲存資料的那些代碼，執行的有點過頭了。無論資料是否過時，它總是傳回相同的資料。我們希望做到，偶爾連接配接伺服器抓取最新的資料。
解決方法在于，使用first()操作符進行過濾。就是設定它拒絕接收毫無價值的資料。
observable source = observable
.concat(memory, diskwithcache, networkwithsave)
.first(new func1() {
@override public boolean call(data data) {
return data.isuptodate();
}
});
observablesource = observable
@overridepublic boolean call(datadata) {
現在，我們隻需要發送被斷定為最新資料的事件就ok了。是以，隻要有一個資料源的資料過期，就繼續檢索下一個資料源，直到找到最新資料為止。
first()和takefirst()操作符的比較
兩種調用方式的差別在于，如果所有資料源的資料均過期，沒有任何的有效資料作為事件發送，first()會抛出
nosuchelementexception異常（譯者注：first()操作符均return
false），而takefirst()操作符則直接調用完成操作，不會抛出任何異常。
使用哪個操作符，完全取決于是否需要明确處理缺失的資料。
代碼示例
來源：51cto