这是 MVI 架构的第四篇,系列文章目录如下:
引子
该系列基于“新闻流”进行 MVI 架构改造。在该业务场景中,界面可以发出 3 种意图,分别是1. 初始化新闻流 2.上拉加载更多新闻 3. 举报新闻。
MVI 框架中用“单向数据流”来理解界面刷新。
- 数据流的起点是界面发出的意图(Intent),意图流入 ViewModel 持有的 Flow。
- 数据流的终点是界面观察的状态(State),ViewModel 会提供一个“唯一数据源”供界面观察。
这样就形成如下的图景:
其中的“唯一数据源”是关键。即用一个 State 实例表达整个界面的状态。而不是像 MVVM 中用 N 个 LiveData 拼凑出完整的界面。
上图省略了 Intent 变换成 State 的中间过程。因为 Intent 只表达了意图,而意图产生的结果才唯一对应一个 State:
意图产生的结果称为 PartialChange,它是 Intent 变换为 State 的纽带。
每一个新状态的产生都基于 PartialChange 和 老状态,即(oldState: State, change: PartialChange) -> State
,这称为 Reduce。
所以 MVI 中“单向数据流”的完整表述如下:
界面的意图被抽象为数据
Intent
,它是数据流的起点,从界面发出并流入 ViewModel 持有的 Flow。Intent 被变换成PartialChange
,并借助于Reduce
基于老状态生成新状态。数据流的终点是界面对 唯一 State 的观察而进行的一次渲染。
这是前三篇内容的归纳总结。若觉得云里雾里,或者对 Intent,PartialChange,Reduce,State 这些关键概念不甚理解,强烈建议从第一篇开始阅读,将有助于理解本文。
本篇将用分道扬镳的方式解决“粘性数据支持者”所带来的界面刷新问题。
粘性数据持有者之殇
在 MVVM 中,当使用 LiveData 控制 Toast 展示的时候,可能会发生 Toast 展示次数多于预期的情况。这是由于 LiveData 的粘性导致的,即“老值分发给新观察者”。关于这点的详细场景分析及解决方案可以点击LiveData 面试题库、解答、源码分析。
这个问题不是 MVVM 中独有的,MVI 中通常使用stateIn()
将供界面观察的流转换为StateFlow
:
class NewsViewModel: ViewModel() {
val newState =
// 意图流
_feedsIntent
// 将意图流变换为 PartialChange 流
.toPartialChangeFlow()
// 运用 Reduce 计算出新状态
.scan(NewsState.initial){oldState,change -> change.reduce(oldState)}
.flowOn(Dispatchers.IO)
// 将流转换为 StateFlow
.stateIn(viewModelScope, SharingStarted.Eagerly, NewsState.initial)
}
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StateFlow 会将流中最新的一个数据缓存起来,若有新的观察者,缓存值会分发给它。所以它的语义和 LiveData 一样,也是粘性的。
事件 & 状态
为了解决粘性数据持有者的问题,需要将界面渲染的数据来源做一个区分:
- 事件 Event
- 状态 State
被称为状态的数据,生命周期会更长一点,只要界面还在展示,该类数据就该一直存在。因为界面需要多次消费它,比如下一次界面的刷新就得基于老状态生成新状态。
而被称为事件的数据,生命周期相对短一些,界面只需要消费它们一次就完了,比如 toast。
在新闻流的业务场景中,举报新闻的结果会以 toast 的形式展现。上一篇中,将该 toast 的内容表达为唯一数据源 NewsState 的成员变量:
data class NewsState(
val data: List<News> = emptyList(),
val isLoading: Boolean = false,
val isLoadingMore: Boolean = false,
val errorMessage: String = "",
val reportToast: String = "", // 举报结果
) {
companion object {
val initial = NewsState(isLoading = true)
}
}
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界面通过观察唯一数据源进行渲染:
class StateFlowActivity : AppCompatActivity() {
private val newsViewModel by lazy {
ViewModelProvider(
this,
NewsViewModelFactory(NewsRepo(this))
)[NewsViewModel::class.java]
}
override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
super.onCreate(savedInstanceState)
setContentView(contentView)
// 观察唯一数据源
newsViewModel.newState
.collectIn(this) { showNews(it) }
}
private fun showNews(state: NewsState) {
state.apply {
if (isLoading) showLoading() else dismissLoading()
if (isLoadingMore) showLoadingMore() else dismissLoadingMore()
// 展示举报结果
if (reportToast.isNotEmpty()) Toast.makeText(
this@StateFlowActivity,
state.reportToast,
Toast.LENGTH_SHORT
).show()
if (errorMessage.isNotEmpty()) tv.text = state.errorMessage
if (data.isNotEmpty()) newsAdapter2.dataList = state.data
}
}
}
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举报一条新闻,然后点击 Home,再次启动 App 时,toast 会再次展示。因为 StateFlow 将缓存的最新的 State 分发给了新的观察者。
举报新闻结果是一个事件,所以得把它从状态中去掉:
data class NewsState(
val data: List<News> = emptyList(),
val isLoading: Boolean = false,
val isLoadingMore: Boolean = false,
val errorMessage: String = "",
// val reportToast: String = "",
) {
companion object {
val initial = NewsState(isLoading = true)
}
}
class StateFlowActivity : AppCompatActivity() {
private fun showNews(state: NewsState) {
state.apply {
if (isLoading) showLoading() else dismissLoading()
if (isLoadingMore) showLoadingMore() else dismissLoadingMore()
// if (reportToast.isNotEmpty()) Toast.makeText(
// this@StateFlowActivity,
// state.reportToast,
// Toast.LENGTH_SHORT
// ).show()
if (errorMessage.isNotEmpty()) tv.text = state.errorMessage
if (data.isNotEmpty()) newsAdapter2.dataList = state.data
}
}
}
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把举报新闻结果定义为事件:
sealed interface FeedsEvent {
sealed interface Report : FeedsEvent {
data class Result(val reportToast: String) : Report
}
}
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FeedsIntent 表示新闻流中事件的超类型。目前它有一个子类 Report,表示举报新闻这个业务场景,该场景中的 Result 对应一次 toast 提示。
事件分流
原本的数据流是这样的:
现在期望实现这样的效果:
为此需要一个新的容器来承载 Event:
class NewsViewModel : ViewModel() {
// 事件通道
private val eventChannel = Channel<FeedsEvent>()
// 使界面可用流的方式消费事件通道的内容
val eventFlow = eventChannel.receiveAsFlow()
}
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Channel 是一个阻塞队列,其生产者和消费者都是协程。所以生产和消费的方法都是 suspend 的,而非阻塞的。
新闻流场景中,阻塞队列的生产者即是原先的数据流,而消费者是界面。
使用响应式编程的方式,可以非常方便地进行分流:
class NewsViewModel(private val newsRepo: NewsRepo) : ViewModel() {
private val eventChannel = Channel<FeedsEvent>()
val eventFlow = eventChannel.receiveAsFlow()
val newState =
_feedsIntent
.toPartialChangeFlow()
.sendEvent() // 分流
.scan(NewsState.initial) { oldState, partialChange -> partialChange.reduce(oldState) }
.flowOn(Dispatchers.IO)
.stateIn(viewModelScope, SharingStarted.Eagerly, NewsState.initial)
// 对 PartialChange 流拦截并转发
private fun Flow<FeedsPartialChange>.sendEvent(): Flow<FeedsPartialChange> =
onEach { partialChange ->
// 只拦截和举报有关的数据,并变换为对应Event再转发
val event = when (partialChange) {
is Report.Fail -> FeedsEvent.Report.Result("举报失败")
is Report.Success -> FeedsEvent.Report.Result("举报成功")
else -> return@onEach // 忽略和举报无关的数据
}
// 转发
eventChannel.send(event)
}
}
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使用onEach()
方法可以方便地获取流上的每一个数据,此时流上的 Intent 已经被变换为 PartialChange,遂对其分类讨论,其中举报对应的 PartialChange 定义如下:
sealed interface FeedsPartialChange {
fun reduce(oldState: NewsState): NewsState
}
sealed class Report : FeedsPartialChange {
override fun reduce(oldState: NewsState): NewsState = when (this) {
// 举报成功时,从新闻列表中删除举报新闻
is Success -> oldState.copy(
data = oldState.data.filterNot { it.id == id },
)
// 举报失败后,保留原样
Fail -> oldState
}
// 举报成功
class Success(val id: Long) : Report()
// 举报失败
object Fail : Report()
}
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并不是所有的 PartialChange 都对应一个事件,当前业务场景中只有一个事件,那就是举报结果的 toast 提示。所以在 onEach() 中只过滤出和举报相关的 PartialChange 并将其变换为对应的 FeedsEvent,最后将其转发到通道。
界面通过观察通道来进行 toast 的展示:
class StateFlowActivity : AppCompatActivity() {
private val newsViewModel by lazy {
ViewModelProvider(
this,
NewsViewModelFactory(NewsRepo(this))
)[NewsViewModel::class.java]
}
override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
super.onCreate(savedInstanceState)
setContentView(contentView)
newsViewModel.eventFlow.collectIn(this) { showEvent(it) }
}
private fun showEvent(event: FeedsEvent) {
when (event) {
is FeedsEvent.Report.Result -> Toast.makeText(
this@StateFlowActivity,
event.reportToast,
Toast.LENGTH_SHORT
).show()
}
}
}
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总结
将界面渲染的数据区分为状态是和事件,并以响应式编程的方式对事件类型的数据进行拦截,变换,转发以实现状态和事件的区别对待,最终解决粘性数据持有者引起的界面刷新问题。
就新闻流这个业务场景来说,其对应的 MVI 究极形态如下图所示:
举报新闻这个意图会产生两个结果,其中举报成功会同时产生一个 State 和 一个 Event,分别对应删除举报新闻,和 toast 提示。
不得不承认,该图比上一篇,又稍稍复杂了一点。
MVI 的确引入了一些新的复杂度,包括 Intent,PartialChange,Reduce,State,Event。若使用 MVVM 架构都不需要手写这些类。
就好比设计模式,通常是通过增加一层抽象来进行解耦,提供扩展性。
评判一种架构好坏的指标,是不是可以像ROI
一样,看投入产出比,即新增的复杂度,是否带来了与之匹配的收益。在架构层面,收益可以有“解耦”,“增加扩展性”,“增加复用性”,“降低总体复杂度”,“增加可读性”,“增加可维护性”。
你觉得 MVI 的 ROI 是正的还是负的?热烈欢迎留言~~