Android四大架构的优缺点

2022-01-10 15:10:25 浏览数 (1)

以下是对项目常见的 MVC、MVP、Clean、AAC 架构做个比对。

首先,一张表格展示各架构的类冗余情况:

需求是,写三个页面,ListFragment、DetailFragment、PreviewFragment,每个页面至少用到 3个 Note 业务、3个 User 业务。问:上述架构分别需编写多少类?

MVC 架构的缺陷

View、Controller、Model 相互依赖,造成代码耦合。 难以分工,难以将 View、Controller、Model 分给不同的人写。 难以维护,没有中间件接口做缓冲,难以替换底层的实现。

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public class NoteListFragment extends BaseFragment {
   public void refreshList() {
       new Thread(new Runnable() {
           @Override
           public void run() {

               //view 中直接依赖 model。那么 view 须等 model 编写好才能开工。

               mNoteList = mDataManager.getNoteList();
               mHandler.sendMessage(REFRESH_LIST, mNoteList);
           }
       }).start();
   }

   private Handler mHandler = new Handler() {
       @Override
       public void handleMessage(Message msg) {
           switch (msg) {
               case REFRESH_LIST:
                   mAdapter.setList(mNoteList);
                   mAdapter.notifyDataSetChanged();
                   break;
               default:
           }
       }
   };

   ...
}

MVP 架构的特点与局限

MVP 架构的特点是 面向接口编程。在 View、Presenter、Model 之间分别用 中间件接口 做衔接,当有新的底层实现时,能够无缝替换。 此外,MVP 的 View 和 Model 并不产生依赖,因此可以说是对 View 和 Model 做了代码解耦。

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public class NoteListContract {

    interface INoteListView {

        void showDialog(String msg);

        void showTip(String tip);

        void refreshList(List<NoteBean> beans);
    }

    interface INoteListPresenter {

        void requestNotes(String type);

        void updateNotes(NoteBean... beans);

        void deleteNotes(NoteBean... beans);
    }

    interface INoteListModel {

        List<NoteBean> getNoteList();

        int updateNote(NoteBean bean);

        int deleteNote(NoteBean bean);
    }
}

但 MVP 架构有其局限性。按我的理解,MVP 设计的初衷是, “让天下没有难替换的 View 和 Model” 。该初衷背后所基于的假设是,“上层逻辑稳定,但底层实现更替频繁” 。在这个假设的引导下,使得三者中, 只有 Presenter 具备独立意志和决定权,掌管着 UI 逻辑和业务逻辑,而 View 和 Model 只是外接的工具。

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public class NoteListPresenter implements NoteListContract.INoteListPresenter {

    private NoteListContract.INoteListModel mDataManager;
    private NoteListContract.INoteListView mView;

    @Override
    public void requestNotes(String type) {
        Observable.create(new ObservableOnSubscribe<List<NoteBean>>() {
            @Override
            public void subscribe(ObservableEmitter<List<NoteBean>> e) throws Exception {
                List<NoteBean> noteBeans = mDataManager.getNoteList();
                e.onNext(noteBeans);
            }
        }).subscribeOn(Schedulers.io()).observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
                .subscribe(new Consumer<List<NoteBean>>() {
                    @Override
                    public void accept(List<NoteBean> beans) throws Exception {

                        //presenter 直接干预了 UI 在拿到数据后做什么,使得逻辑上没有发生解耦。

                        //正常来说,解耦意味着,presenter 的职能边界仅限返回结果数据,
                        //由 UI 来依据响应码处理 UI 逻辑。

                        mView.refreshList(beans);
                    }
                });
    }

    ...
}

然而,这样的假设多数时候并不实际。可视化需求是变化多端的,在牵涉到视觉交互时,必然涉及 UI 逻辑的修改,也就是说,View 和 Presenter 的相互牵连,使得 UI 的改动需要 View 和 Presenter 编写者配合着完成,增加沟通协作成本。

长久来看,二者都难以成长。Presenter 编写者容易被各种非本职工作拖累,View 的编写者不会尝试独立自主,例如通过多态等模式将 UI 封装成可适应性的组件,反正 … 有 Presenter 来各种 if else 嘛。

Clean 架构的特点和不足

为解决 Presenter 职能边界不明确 的问题,在 Clean 架构中,业务逻辑的职能被转移到领域层,由 Usecase 专职管理。Presenter 则弱化为 ViewModel ,作为代理数据请求,和衔接数据回调的缓冲区。

Clean 架构的特点是 单向依赖、数据驱动编程。 View -> ViewModel -> Usecase -> Model 。

View 对 ViewModel 的单向依赖,是通过 databinding 特性实现的。ViewModel 只负责代理数据请求,在 Usecase 处理完业务返回结果数据时,结果数据被赋值给可观察的 databinding 数据,而 View 则依据数据的变化而变化。

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public class NoteListViewModel {

    private ObservableList<NoteBean> mListObservable = new ObservableArrayList<>();

    private void requestNotes(String type) {
        if (null == mRequestNotesUsecase) {
            mRequestNotesUsecase = new ProveListInitUseCase();
        }

        mUseCaseHandler.execute(mRequestNotesUsecase, new RequestNotesUsecase.RequestValues(type),
                new UseCase.UseCaseCallback<RequestNotesUsecase.ResponseValue>() {
                    @Override
                    public void onSuccess(RequestNotesUsecase.ResponseValue response) {

                        //viewModel 的可观察数据发生变化后,databinding 会自动更新 UI 展示。

                        mListObservable.clear();
                        mListObservable.addAll(response.getNotes());
                    }

                    @Override
                    public void onError() {

                    }
                });
    }

    ...
}

但 Clean 架构也有不足:粒度太细 。一个 Usecase 受限于请求参数,因而只能处理一类请求。View 请求的数据包含几种类型,就至少需要准备几个 Usecase。Usecase 是依据当前 View 对数据的需求量身定制的,因此 Usecase 的复用率极低,项目会因而急剧的增加类和重复代码。

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public class RequestNotesUseCase extends UseCase<RequestNotesUseCase.RequestValues, RequestNotesUseCase.ResponseValue> {

    private DataManager mDataManager;

    @Override
    protected void executeUseCase(final RequestValues values) {
        List<NoteBean> noteBeans = mDataManager.getNotes();
        ...
        getUseCaseCallback().onSuccess(new RequestNotesUseCase.ResponseValue(noteBeans));
    }

    //每新建一个 usecase 类,都需要手动为其配置 请求参数列表 和 响应参数列表。

    public static final class RequestValues implements UseCase.RequestValues {
        private String type;

        public String getType() {
            return type;
        }

        public void setType(String type) {
            this.type = type;
        }
    }

    public static final class ResponseValue implements UseCase.ResponseValue {

        public List<NoteBean> mBeans;

        public ResponseValue(List<NoteBean> beans) {
            mBeans = beans;
        }
    }
}

AAC 架构的特点

AAC 也是数据驱动编程。只不过它不依赖于 MVVM 特性,而是直接在 View 中写个观察者回调,以接收结果数据并处理 UI 逻辑。

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public class NoteListFragment extends BaseFragment {

    @Override
    public void onActivityCreated(@Nullable Bundle savedInstanceState) {
        super.onActivityCreated(savedInstanceState);
        viewModel.getNote().observe(this, new Observer<NoteBean>() {
            @Override
            public void onChanged(@Nullable NoteBean bean) {
                //update UI
            }
        });
    }

    ...
}

你完全可以将其理解为 B/S 架构:从 Web 前端向 Web 后端发送了数据请求,后端在处理完毕后响应结果数据给前端,前端再依据需求处理 UI 逻辑。等于说, AAC 将业务完全压到了 Model 层。

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