那么，我们如何使我们的Observable具有惰性呢?最简单的技术是用defer()来包装一个eager 的Observable。

public Observable<Person> listPeople() {
    return Observable.defer(() ->
        Observable.from(query("SELECT * FROM PEOPLE")));
}

defer()接收一个以生成Observable的lambda表达式(一个工厂)。底层的Observable是eager的，所以我们想推迟它的创建。defer()将等待直到最后一刻才真正创建Observable;也就是说，直到有人真正订阅了它。这有一些有趣的暗示。因为Observable是惰性的，因此调用listPeople()没有副作用，而且几乎没有性能占用。还没有查询数据库呢。您可以将Observable<Person>视为一个承诺，但没有任何后台处理。请注意，目前没有异步行为，只是延迟评估。这类似于Haskell编程语言中的值仅在绝对需要时才被延迟评估。

如果你从未用函数式语言编程，你可能会很困惑为什么惰性如此重要和具有开创性。事实证明，这种行为非常有用，可以大大提高实现的质量和自由。例如，您不再需要注意获取、何时、以什么顺序获取资源。RxJava只在需要时才加载它们。

举个例子，我们已经看到过很多次的这种简单的回退机制:

void bestBookFor(Person person) {
    Book book;
    try {
        book = recommend(person);
    } catch (Exception e) {
        book = bestSeller();
    }
    display(book.getTitle());
}
void display(String title) {
    //...
}

你可能认为这样的结构没有什么错。在这个例子中，我们试图为一个特定的人推荐最好的书（recommend），但是万一失败，我们会优雅地降级并显示出畅销书（bestSeller）。假定获取畅销书（bestSeller）的速度更快，而且可以缓存。但是，如果您可以以声明方式添加错误处理，以便try - catch块不会模糊真实逻辑，那这该怎么办呢？

void bestBookFor(Person person) {
    Observable<Book> recommended = recommend(person);
    Observable<Book> bestSeller = bestSeller();
    Observable<Book> book = recommended.onErrorResumeNext(bestSeller);
    Observable<String> title = book.map(Book::getTitle);
    title.subscribe(this::display);
}

到目前为止，我们只研究RxJava，因此我保留了所有这些中间值和类型。在实际生产中，bestBookFor()看起来更像这样:

void bestBookFor(Person person) {
    recommend(person)
        .onErrorResumeNext(bestSeller())
        .map(Book::getTitle)
        .subscribe(this::display);
}

这段代码简洁而易读。首先为某人找到一个推荐（即上文说的针对某个特定的人所作出的推荐好书）。如果出现错误(onErrorResumeNext)，那么继续使用畅销书降级代替（bestseller）。无论哪一个成功，map通过提取title来返回值，并显示它。onErrorResumeNext()是一个强大的操作符，它拦截了上游的异常，并吞下它们，并订阅了提供的备份的Observable。这就是Rx如何实现try - catch子句的。在本书的247页的“Declarative try-catch Replacement”上，我们将花更多的时间在错误上处理上。就目前而言，请注意我们如何可以惰性地调用bestSeller()，而不必担心获取畅销书的发生，尤其是当获取读者推荐成功时候。