Android数据缓存框架 - 内存数据载体从LiveData到StateFlow

引言：所有成功者的背后，都有一份艰苦的历程，不要只看到了人前的风光，而低估了他们背后所付出的努力。

随着flow到流行度越来越高，有开发者呼吁我使用flow，于是我就如你们所愿，新增了StateFlow作为新的数据载体。当然你仍然可以使用旧版本的LiveData，代码写法略微不同罢了。如果对我的dcache框架设计不是很理解的小伙伴，可以看我的专栏其他文章。

为什么推荐使用StateFlow

如果你非要问我为什么要使用StateFlow？我可以告诉你，因为可以装逼，哈哈，开个玩笑。新技术的流行必然有一部分炒作的部分，但也肯定是有其改进的地方的。要讲StateFlow，就不得不从flow开始说起。flow是属于kotlin语言范畴的，你可以把它当成kotlin协程的一个API。没错，kotlin语言的野心就是要做跨平台的语言，答案就在这里，LiveData是android的API，而SharedFlow与StateFlow直接就是Kotlin编程语言级别的，代码复用性更好。

LiveData和StateFlow使用对比

以列表数据模式的Repository为例。从2.1.5开始@Repository注解拆分成了@Repository注解和@ListRepository，所以2.1.4版本你应该使用@Repository注解，而如果说，你使用的是2.1.5及以上版本的dcache库，要使用@ListRepository注解。由于StateFlow在2.2.0版本才开始支持，所以自然要使用@ListRepository注解。先看StateFlow的写法。

kotlin 复制代码

override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
    super.onCreate(savedInstanceState)
    // 此处省略代码若干行
    lifecycleScope.launchWhenCreated {
        repository.getListFlowData().collect {
            adapter.setTemperatures(it)
        }
    }
}

不要忘了使用协程作用域。然后我们调用fetchListData()。

kotlin 复制代码

repository.fetchListData(listener = object : OnLoadStateListener {
    override fun onLoad(state: Int) {
        Log.d("WeatherActivity", "数据是否加载成功：${state==0}")
    }
}, description = null)

加载状态监听接口和描述信息可以传null。这个抓取数据方法一经调用，collect代码块就会刷新数据。由于fetchListData()天然就返回的StateFlow，所以你并不一定要分为两步观察数据。而如果你要分为两步，则调用getListFlowData()或getFlowData()。再看原来LiveData的写法，这次我们不用list模式的Repository，如果要使用，直接配置@Repository注解。

kotlin 复制代码

minutelyRepository.latlng = "116.407526,39.90403"
minutelyRepository.fetchData("按分钟统计天气").observe(this, Observer {
    it?.apply {
        tvCacheMinutely.text = "minutely:${toString()}\n"
    }
})

很明显，fetchData()返回LiveData，直接调用observe()进行数据的观察。简单总结下，API的设计在调用层面具有相似性，所以，无论你使用的是LiveData为数据载体的Repository还是StateFlow的，都是调用fetchData()或fetchListData()更新缓存数据，框架内部自动帮你缓存到数据库，同时常驻在内存并递送给UI层刷新界面。所以你可以专心开发你的业务逻辑，这是不是很棒？

kotlin 复制代码

package com.example.dcache.repository

import android.content.Context
import com.example.dcache.biz.weather.WeatherService
import com.example.dcache.model.WeatherModel
import dora.cache.data.fetcher.OnLoadStateListener
import dora.cache.repository.DoraDatabaseCacheRepository
import dora.cache.repository.Repository
import dora.http.DoraCallback
import dora.http.retrofit.RetrofitManager

@Repository
class WeatherRepository(context: Context) : DoraDatabaseCacheRepository<WeatherModel>(context) {

    var latlng: String = ""

    override fun onLoadFromNetwork(
        callback: DoraCallback<WeatherModel>,
        listener: OnLoadStateListener?
    ) {
        RetrofitManager.getService(WeatherService::class.java).getWeather(latlng).enqueue(callback)
    }
}

最后简单复习一下Repository的写法。详细Demo代码github.com/dora4/DoraC... 。

框架设计的变化

这是StateFlow的。

kotlin 复制代码

/**
 * 用于网络数据抓取。
 */
interface IFlowDataFetcher<M> {

    /**
     * 清空flow data的数据。
     */
    fun clearData()

    /**
     * 抓取数据的回调。
     */
    fun callback(): DoraCallback<M>

    /**
     * 开始抓取数据。
     */
    fun fetchData(description: String?, listener: OnLoadStateListener? = OnLoadStateListenerImpl()): StateFlow<M?>

    /**
     * 获取flow data。
     */
    fun getFlowData(): StateFlow<M?>
}

这是LiveData的。

kotlin 复制代码

package dora.cache.data.fetcher

import androidx.lifecycle.LiveData
import dora.http.DoraCallback

/**
 * 用于网络数据抓取。
 */
interface IDataFetcher<M> {

    /**
     * 清空livedata的数据。
     */
    fun clearData()

    /**
     * 抓取数据的回调。
     */
    fun callback(): DoraCallback<M>

    /**
     * 开始抓取数据。
     */
    fun fetchData(description: String?, listener: OnLoadStateListener? = OnLoadStateListenerImpl()): LiveData<M?>

    /**
     * 获取livedata。
     */
    fun getLiveData(): LiveData<M?>
}

是不是没啥变化？对的，这就是架构设计的魅力所在，前期架构设计比较到位，所以只需要遵循开闭原则，对扩展开放，对修改关闭。原先继承BaseRepository的，现在继承BaseFlowRepository的。名字有带Flow单词的，就是StateFlow的。

开源框架支持

笔者写框架和文档不容易，希望你的支持。你的支持是我改进优化最大的动力！

数据缓存dcache框架 github.com/dora4/dcach...

dora框架的开发插件 github.com/dora4/dora-...

dora框架 github.com/dora4/dora