一点点入坑JetPack：实战前戏NetworkBoundResource篇

最近很不顺利，每天晚上回家都打不到车！之前晚上10点很容易叫到车，不是说好996福报的么？难不成大家都在享受福报，司机都忙不过来了？管他呢，就算打不到车，我也要学习，毕竟一天不学习我浑身难受！

之前几篇文章聊过JatPack中LiveData和ViewModel的基本使用和原理。历史文章如下：

一点点入坑JetPack：ViewModel篇

一点点入坑JetPack：Lifecycle篇

一点点入坑JetPack：LiveData篇

今天咱们继续看一下实际的应用。实战篇初步打算俩篇文章，分别是：

• Google Sample写的一个简易的网络框架：NetworkBoundResource。
• MVVM项目实战

NetworkBoundResource篇

一、什么是NetworkBoundResource

首先来说一下 NetworkBoundResource是什么，其实 NetworkBoundResource单纯就是一个类，全类也就100+行，但是这个类结合LiveData，创造了极为便利的常用网络功能，比如：

• 不请求网络，直接使用缓存
• 自定义策略，是否请求网络
• 网络加载失败后使用缓存
• 返回类型处理
• 等等

不说了，直接上代码！先看一段这个类的使用：

// UI层直接调用这个方法，拿到LiveData，监听即可（当然，正常来说需要设计一番，UI层直接粗暴的调用，不大合适~）
fun loadData(queryId: Long = -1): LiveData<Resource<DataResp>> {
        return object :
            NetworkBoundResource<DataResp, DataResp>(
                appExecutors
            ) {

            override fun saveCallResult(item: DataResp) {
                // 此方法，在网络数据回来后调用，我们可以做一些持久化的逻辑
            }

            override fun shouldFetch(data: DataResp?): Boolean {
	            // 自己控制，是否触发网络请求，如果false，则调用loadFromDb()
                return isUseNetWork
            }

            override fun loadFromDb(): LiveData<MusicStoreMainResp> {
	            // 自己实现从非网络环境下获取数据的逻辑（比如内存，DB）
                return data
            }

            override fun createCall(): LiveData<ApiResponse<DataResp>> {
                return 
        }.asLiveData()
    }
复制代码

我们可以看到，4个实现方法，分别对应了：

• 数据返回后的持久化回调
• 是否走网络请求
• 从本地请求数据（业务方自己实现）
• 网络请求（业务方自己实现）

对于我们业务方来说，只需要调用 oadData() ，然后 observe() ，返回的 LiveData 即可。

当然对应的正真的业务请求需要自己实现

二、NetworkBoundResource流程图

也就是说 NetworkBoundResource 帮我们抽象了一系列的逻辑，而且，它的实现非常的短，让我们来看一下代码， NetworkBoundResource 做了什么？能帮我们如此简单的完成这么多逻辑？

三、NetworkBoundResource源码实现

上源码：

详细使用可以参考Google Sample： github.com/googlesampl…

abstract class NetworkBoundResource @MainThread constructor(private val appExecutors: AppExecutors) {
//这里是业务能拿到的数据，livedata
//MediatorLiveData不多说了吧，上文已经介绍过了
private val result = MediatorLiveData<Resource<ResultType>>()
init {
    // 先发一个LOADIN，通知业务放处理LOADING态
    result.value = Resource.loading(null)
    @Suppress("LeakingThis")
    //db也是一个数据源
    val dbSource = loadFromDb()
    result.addSource(dbSource) { data ->
        //db的第一次回调，是用来判断数据有效期的
        result.removeSource(dbSource)
        //是否有效，业务自行定义(请求网络的策略)
        if (shouldFetch(data)) {
            fetchFromNetwork(dbSource)
        } else {
            //数据有效，重新观察一次，观察者会立马收到一次回调{Source.plug}
            result.addSource(dbSource) { newData ->
                setValue(Resource.success(newData))
            }
        }
    }
}
@MainThread
private fun setValue(newValue: Resource<ResultType>) {
    if (result.value != newValue) {
        result.value = newValue
    }
}
private fun fetchFromNetwork(dbSource: LiveData<ResultType>) {
    val apiResponse = createCall()
    // 将dbsource重新add，它将快速地发送其最新值。db有数据，但是过期了，先回调给业务展示
    // 这里保证了，LOADING态时也可以拿到数据，并展示给用户。
    result.addSource(dbSource) { newData ->
        setValue(Resource.loading(newData))
    }
    result.addSource(apiResponse) { response ->
        //这里又是用来控制流程，移除，避免数据乱入，而且设计者不让add重复的source
        result.removeSource(apiResponse)
        result.removeSource(dbSource)
        when (response) {
            is ApiSuccessResponse -> {
                appExecutors.diskIO.execute {
                    //数据回来先存缓存，这样我们下次请求过来时，可能保证LOADING态拿到的数据是最新的。             
                    saveCallResult(processResponse(response))
                    appExecutors.mainThread.execute {
                        // 原注释：we specially request a new live data,
                        // otherwise we will get immediately last cached value,
                        // which may not be updated with latest results received from network.
                        //重新从库里面读取
                        result.addSource(loadFromDb()) { newData ->
                            setValue(Resource.success(newData))
                        }
                    }
                }
            }
            is ApiEmptyResponse -> {
                appExecutors.mainThread.execute {
                    // reload from disk whatever we had
                    result.addSource(loadFromDb()) { newData ->
                        setValue(Resource.success(newData))
                    }
                }
            }
            is ApiErrorResponse -> {
                onFetchFailed()
                result.addSource(dbSource) { newData ->
                    setValue(Resource.error(response.exception, newData))
                }
            }
        }
    }
}
// 业务方自行处理的抽象方法
protected open fun onFetchFailed() {}
fun asLiveData() = result as LiveData<Resource<ResultType>>
@WorkerThread
protected open fun processResponse(response: ApiSuccessResponse<RequestType>) = response.data
@WorkerThread
protected abstract fun saveCallResult(item: RequestType)
@MainThread
protected abstract fun shouldFetch(data: ResultType?): Boolean
@MainThread
protected abstract fun loadFromDb(): LiveData<ResultType>
@MainThread
protected abstract fun createCall(): LiveData<ApiResponse<RequestType>>
}
复制代码

尾声

这一部分，建议大家好好理解一下。因为真的真的真的很好用，它的设计结合了 LiveData 一系列的巧妙应用。理解之后，大家绝对会对 LiveData 有更加深入的理解，并且在接下来的MVVM中，也会感受到这其中的巧妙和爽快。

接下来的实战篇，基本就是结合 NetworkBoundResource 的MVVM设计，希望能够给大家在业务架构上带来帮助。

我是一个应届生，最近和朋友们维护了一个公众号，内容是我们在从应届生过渡到开发这一路所踩过的坑，以及我们一步步学习的记录，如果感兴趣的朋友可以关注一下，一同加油~