RxJS API解析（三）
Rx* (Observable.catch)方法
方法定义
Rx.Observable.catch(...args)
作用
序列中可观察对象因为异常而被终止后，继续订阅序列中的其他可观察对象。
参数
args (Array | arguments): 可观察对象序列。
返回值
(Observable): 可观察对象序列中能够正确终止，不抛出异常的第一个可观察对象。
宝珠图
实例
var obs1 = Rx.Observable.throw(new Error('error'));
var obs2 = Rx.Observable.return(42);
var source = Rx.Observable.catch(obs1, obs2);
var subscription = source.subscribe(
x => console.log(`onNext: ${x}`),
e => console.log(`onError: ${e}`),
() => console.log('onCompleted'));
// onNext: 42在订阅时， obs1抛出错误后，程序继续执行，转而输出没有异常的obs2，并输出obs2发射的值42。点击进入在线演示。
题外话
服务可用性是指，服务提供者需要保证服务在任何时间、情况下正确地提供。比如联网的银行系统，用户在各个ATM终端进行提取现金等操作后，数据都会被及时同步和备份。当不可抗因素发生时，数据可以被尽快的通过备份恢复。通常这些解决方案被称为灾备处理。
使用云服务，例如Ucloud的Redis服务，可以在同一个服务上看到两个不同地址访问地址，文档描述如下：
每个云内存存储实例都会提供两个IP进行访问。
这两个IP都可以对云内存存储实例进行访问，分布在不同的接入服务上，其作用在于，当其中一个IP无法正常访问时，仍有另一个IP可用，不会完全中止服务。
因此，应用程序可以增加一个容灾切换的逻辑处理：将访问的IP列表设置好，默认访问其中的一个IP，当该IP无法访问时，自动切换到另一个IP继续业务。
文档中提到了增强服务可用性的线索：总是提供一组相同的服务而不是一个服务，或者至少是相似的服务，服务调用后可以完成相同的业务逻辑。
这个策略也是负载均衡的基础，可以缓解单个服务提供者的压力，从用户角度看，又感知不到服务的差异性：比如 多个HTTP服务 、_读写分离的数据库_。
文末，举一个实例：假设你需要做一个APP，APP中用户在通过手机验证码验证后，才能登录账户。
许多第三方服务提供商，都提供手机验证服务，比如_LeanCloud_，调用者像服务提供方发送POST请求，请求的body为用户手机号码。然后服务提供者，会将验证码发送到用户手机。用户在收到验证码后，通过表单，输入验证码，提交后，调用者再次向服务提供商发起POST请求，请求的body为用户输入的验证码然后等待服务提供商响应。
当然，某些情况下，服务提供商可能自己挂了，或者是不支持向某个号码所属的运营商提供服务；还有些情况下，用户的号码可能在某个服务提供商的黑名单中。比如：你的一个用户是 经常写竞品分析的产品经理 ，可能也许大概你的号码就在某个服务提供商的黑名单中。
我们往往要同时接入多个服务提供商的短信验证服务，保证用户能够正常通过我们的注册（登录）流程：
回到catch()函数，结合定义我们可以把一个提供商作为主要服务提供者，如果其不能提供服务（调用失败），我们可以选择第二家作为候选：
var service1 = Observable.create("服务提供商#1");
var service2 = Observable.create("服务提供商#1");
Observable.catch(service1, service2).subscribe({
()=>console.log('succeed'),
()=>console.log('所有验证服务均不可用')
()=>console.log('completed')
})这样，用户能够收到验证码并成功验证的几率大大增加。
剧终