内容简介:来新公司半年多,最近一直在参与 Andorid 团队的架构升级工作。最近在图片选择库中使用了 paging 作为分页加载框架。顺便阅读了一下paging的源码。在这里记录一下。初次接除 paging, 可能会一脸懵逼,感觉出来了很多 API, 不知道从哪里下手。我们先对 paging 的组成部分进行一个了解。首先,我们按照
来新公司半年多,最近一直在参与 Andorid 团队的架构升级工作。最近在图片选择库中使用了 paging 作为分页加载框架。顺便阅读了一下paging的源码。在这里记录一下。
初次接除 paging, 可能会一脸懵逼,感觉出来了很多 API, 不知道从哪里下手。我们先对 paging 的组成部分进行一个了解。
首先,我们按照 列表分页加载
这个行为进行一个基本的划分,分为 2 个部分, 数据
和 UI
, paging 就是按照这个来进行划分的
数据
数据部分 paging 包括
-
PagedList
一个继承了AbstractList
的List
子类, 包括了数据源获取的数据 -
DataSource
数据源的概念,分别提供了 PageKeyedDataSource 、 ItemKeyedDataSource 、 PositionalDataSource , 在数据源中,我们可以定义我们自己的数据加载逻辑。
UI
UI 部分 paging 提供了一个新的 PagedListAdapter
, 在实例化这个 Adapter
的时候,我们需要提供一个自己实现的 DiffUtil.ItemCallback
或者 AsyncDifferConfig
入门
以分页数据源 PageKeyedDataSource
为例
创建一个数据源, 其中 Language 为 demo 中的实体对象
class LanguageDataSource: PageKeyedDataSource<Int, Language>()
实现三个 override 方法
override fun loadInitial(params: LoadInitialParams<Int>, callback: LoadInitialCallback<Int, Language>) { }
override fun loadAfter(params: LoadParams<Int>, callback: LoadCallback<Int, Language>) { }
override fun loadBefore(params: LoadParams<Int>, callback: LoadCallback<Int, Language>) { }
着 3 个方法,依次解释为
- 初次加载
- 后面一页加载
- 前一页加载
我们给第一页数据填充逻辑
LanguageRepository.requestLanguages({datas-> if (datas.code == 200) { val languages = datas.data Handler(Looper.getMainLooper()).post { callback.onResult(languages, null, 1) } } else { } }, {t-> Log.e(javaClass.simpleName, "${t.message}") })
其中 LanguageRepository
是利用 retrofit
请求了一个 Language 对象的列表。 我们调用 callback.onResult
就会刷新 RecyclerView 的视图
loadAfter
的实现大致与 loadInitial
一致,这里不做赘述。
我们再来看一下 UI 层,我们定义一个 PagedListAdapter
class LanguageAdapter(private val context: Context) : PagedListAdapter<Language, ViewHolder>(languageDiff)
这里我们需要 override 2个方法
override fun onCreateViewHolder(parent: ViewGroup, viewType: Int): ViewHolder
override fun onBindViewHolder(holder: ViewHolder, position: Int)
在 onBindViewHolder
中, 我们可以通过 getItem(position)
获取相对于的数据实例去进行 UI 的展示。
接下来是一个比较关键的部分,那就是如何连接 DATA 和 UI 这两部分。
val config = PagedList.Config.Builder() .setPageSize(15) .setPrefetchDistance(2) .setInitialLoadSizeHint(15) .setEnablePlaceholders(false) .build() val pageList = PagedList.Builder(LanguageDataSource(), config) .setNotifyExecutor { Handler(Looper.getMainLooper()).post {it.run()} } .setFetchExecutor(Executors.newFixedThreadPool(2)) .build() adapter.submitList(pageList)
在这里, pageList 的 NotifyExecutor
和 FetchExecutor
也是必须设置的。在 Android arch componet
完整的架构中,更推荐使用构建一个 PageList
的 LiveData
的方式。但是不使用也没有关系, arch compoent
的完整内容在这里不做过多的描述。具体的详细使用可以查看 google的实例源码
在大致了解了 paging 的组成部分后,我们会开始好奇,那我们到底为什么需要 paging 呢, 他和我们之前普通的使用方式有什么区别呢,我们可以在源码中寻找到答案。
我们可以在 2 个部分的真正对接处作为切入点进行分析,查看 PagedList.Builder#build()
的源码:
return PagedList.create( mDataSource, mNotifyExecutor, mFetchExecutor, mBoundaryCallback, mConfig, mInitialKey);
继续查看
return new ContiguousPagedList<>(contigDataSource, notifyExecutor, fetchExecutor, boundaryCallback, config, key, lastLoad);
跟到这个类的构造方法,可以看到如下逻辑
mDataSource.dispatchLoadInitial(key, mConfig.initialLoadSizeHint, mConfig.pageSize, mConfig.enablePlaceholders, mMainThreadExecutor, mReceiver);
这里以 PageKeyedDataSource
为例, 其他的 DataSource
对象同理
查看 dispatchLoadInital
方法
LoadInitialCallbackImpl<Key, Value> callback = new LoadInitialCallbackImpl<>(this, enablePlaceholders, receiver); loadInitial(new LoadInitialParams<Key>(initialLoadSize, enablePlaceholders), callback); callback.mCallbackHelper.setPostExecutor(mainThreadExecutor);
这里我们可以看到, loadInitial
就是我们需要在 override 的方法之一。那我们里面调用 callback 的 onResult 方法到底发生了什么呢?
查看 LoadInitialCallbackImpl#onResult()
的源码,关键逻辑如下
mDataSource.initKeys(previousPageKey, nextPageKey); int trailingUnloadedCount = totalCount - position - data.size(); if (mCountingEnabled) { mCallbackHelper.dispatchResultToReceiver(new PageResult<>( data, position, trailingUnloadedCount, 0)); } else { mCallbackHelper.dispatchResultToReceiver(new PageResult<>(data, position)); }
查看 dispatchResultToReceiver
继续查看 onPageResult
方法
我们关注一下 init
时候的逻辑
mStorage.init(pageResult.leadingNulls, page, pageResult.trailingNulls, pageResult.positionOffset, ContiguousPagedList.this);
init
的逻辑很简单,只有 2 行
init(leadingNulls, page, trailingNulls, positionOffset); callback.onInitialized(size());
在这里, 我们可以看见关键的逻辑
mPages.clear(); mPages.add(page);
这里,和 PageList
绑定的数据就发生了变化。之后我们把 PageList
submit 给了 adapter
那么,数据就发生了更新。
初始加载我们看完了,那么,剩下的数据是如何加载的呢
我们反过来看 RecyclerView
, 如果我们滑动列表或者其他操作的时候,很自然会调用 adapter 的 bind 方法。那么,我们去查看 PagedListAdapter#getItem
的源码。
return mDiffer.getItem(position);
查看 PageList
的 loadAround
loadAroundInternal(index);
继续,
if (mAppendItemsRequested > 0) { scheduleAppend(); }
查看 scheduleAppend
的实现
mBackgroundThreadExecutor.execute(new Runnable() { @Override public void run() { if (isDetached()) { return; } if (mDataSource.isInvalid()) { detach(); } else { mDataSource.dispatchLoadAfter(position, item, mConfig.pageSize, mMainThreadExecutor, mReceiver); } } });
这里,我们看到了 dispatchLoadAfter
方法的调用,之后的逻辑和之前的 dispathLoadInitial
就非常的类似了。
最终,会调用到如下逻辑
这里会走 AsyncPagedListDiffer
的 PagedList.Callback
的回调
这里,callback 是和 adapter 关联起来的。所以会在这里刷新列表。
最后,我们看一下 Adapter
的 submit 方法,最后可以看到这样的逻辑
我们可以看到 paging 是利用了 DiffUtils
对 RecyclerView 进行刷新的。这样我们也无需担心 paging 会存在性能问题。
理解
最后谈一下对 paging 的理解。 一般情况下,我们最原始的方式,列表 UI 所在的部分,是需要知道数据的来源等逻辑部分,我们在常见的 mvp 模式中,会对数据和 UI 进行分层。 而 paging 就利用一系列的封装, 提供了更加通用的 API 调用来做这些事情。更通俗点说,就是实现了分页加载结构中的 Presenter 层及 Presenter层的下游处理部分。
这种模式,业务的编写者,可以把 UI 部分的代码模板化, 只需要关心业务逻辑,并且把业务逻辑中的数据获取写在 DataSource 中,使分页加载的操作解耦程度更高。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网
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