Android 模块通信—— EventBus

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    EventBus 是 Android 的一个基于发布/订阅模式的轻量级框架,用于 Android 解耦的事件传递,开源地址。

  这是官方地址的一个说明图:


    可以看到,它是通过发布者的 post() 来发送时间,订阅者的 onEvent() 来响应事件,我们来看看怎么使用 EventBus:

    第一步当然是导入它的依赖库:

compile 'org.greenrobot:eventbus:3.1.1'

    首先我们需要注册 EventBus,注册有两种方式,一般使用第一种默认方式。

// 第一种,在 onCreate() 方法中注册
        EventBus.getDefault().register(this);
        // 第二种
        EventBusBuilder busBuilder = EventBus.builder()
                // 设置线程池,默认为动态多线程的线程池
                .executorService(Executors.newSingleThreadExecutor())
                // 事件是否继承,默认 true
                .eventInheritance(true);
        EventBus eventBus = busBuilder.build();
        eventBus.register(this);

    这里的事件是否继承是什么意思呢?如果事件 A 继承自事件 B,当发布者发布事件 A 时,如果可继承为 true,那么订阅者 B 也是可以收到事件 A 的,反之则接收不到。

    我们需要注意的是,我们一定要记得在 onDestroy() 中去取消注册 EventBus:

 @Override
    protected void onDestroy() {
        super.onDestroy();
        EventBus.getDefault().unregister(this);
    }

    首先我们先来定义一个事件:    

public class Event {
    private String data;

    public Event(String data){
        this.data = data;
    }

    public void setData(String data) {
        this.data = data;
    }

    public String getData() {
        return data;
    }
}

然后我们需要发送事件:

// 发送事件
        EventBus.getDefault().post(new Event("响应事件"));

    响应事件:

// 通过注解方式响应事件
    @Subscribe(threadMode = ThreadMode.POSTING,priority = 1,sticky = false)
    public void onEvent(Event event ){
        // 响应事件 
    }

    这里的三个参数是什么意思呢?ThreadMode 是线程模式,我们看它的源码是一个枚举,有五种类型:

类型   说明
POSTING                发布者在哪个线程发布事件,订阅者就在哪个线程响应事件
MAIN     不管发布者在哪个线程发布事件,订阅者都在主线程响应事件。不同的是:当发布者在主线程时,订阅者会直接阻塞线程来响应事件,而当发布者在其它线程时,订阅者就会非阻塞的排队等待响应事件

MAIN-ORDERED                               

不管发布者在哪个线程,订阅者都在主线程响应事件,与 MAIN 不同的是,MAIN-ORDERED 一直都是非阻塞的形式等待响应事件
BACKGROUND如果发布者不在主线程,那么订阅者直接在发布者的线程响应事件,如果发布者在主线程,那么订阅者就会使用一个单独的后台线程按序响应事件
ASYNC 不管发布者在哪个线程,订阅者都是在一个独立的线程里面响应事件,发布者不会等待订阅者的响应,所以这种模式一般用于响应的事件比较耗时的情况

    priority 是优先级,默认为 0,越大优先级越高;sticky 代表是不是粘性事件,默认为 false。 

    然后我们在另一个没有与发布者有任何代码关联的 Activity 来发送一个事件: 

postEvent=findViewById(R.id.btn_post_event);
        postEvent.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
            @Override
            public void onClick(View v) {
                EventBus.getDefault().post(new Event("响应事件"));
            }
        });

    效果图:


    可以看到我们发送了事件过后,马上就响应了该事件。

    上面我们说了一个黏性事件,这个是什么意思呢?我们来举一个栗子,大家想一下:如果我们发布了一个事件,但是订阅了这个事件的 Activity 还没有启动,那它肯定是不能响应该事件的,我们可以看看,我们在第一个页面发送事件 B,在第二个页面响应事件 B:

// 第一个 Activity 页面发送事件 B
        postEvent=findViewById(R.id.btn_post_event_b);
        postEvent.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
            @Override
            public void onClick(View v) {
                EventBus.getDefault().post(new EventB("响应事件"));
            }
        });
// 第二个 Activity 页面响应事件 B
    @Subscribe(threadMode = ThreadMode.POSTING)
    public void onEvent(EventB eventB){
        Toast.makeText(SubscriberEventActivity.this,eventB.getData(),Toast.LENGTH_SHORT).show();
    }

    效果图:


    我们可以看到,第二个页面是没有响应事件的,这个时候黏性事件的作用就出来了,黏性事件的作用就是只要是发布者发送了事件,不管当时订阅者有没有接收到这个事件,只要订阅者来订阅这个事件就能接收到这个事件,怎么实现呢?

// 第一个 Activity 页面发送事件 B
        postEvent=findViewById(R.id.btn_post_event_b);
        postEvent.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
            @Override
            public void onClick(View v) {
                // 通过 postSticky() 来发送粘性事件
                EventBus.getDefault().postSticky(new EventB("响应事件B"));
            }
        });
// 第二个 Activity 页面响应事件 B,设置 sticky 为 true
    @Subscribe(threadMode = ThreadMode.POSTING,sticky = true)
    public void onEvent(EventB eventB){
        Toast.makeText(SubscriberEventActivity.this,eventBus.getData(),Toast.LENGTH_SHORT).show();
    }

    效果图:


    可以看到,就算我们当时不能订阅该事件,只要我们后面订阅该事件就能就收到该事件,但是就又出现一个问题了,它会只要重新进一次页面,重新订阅一次就会响应一次事件,那怎么办呢?我们就可以移除黏性事件:

 // 第二个 Activity 页面响应事件 B,设置 sticky 为 true
    @Subscribe(threadMode = ThreadMode.POSTING,sticky = true)
    public void onEvent(EventB eventB){
        Toast.makeText(SubscriberEventActivity.this,eventB.getData(),Toast.LENGTH_SHORT).show();
        // 我们在响应该事件后就移除该黏性事件
        EventBus.getDefault().removeStickyEvent(EventB.class);
    }

    效果图:


    可以看到,我们移除黏性事件过后,就不会再响应该事件了。

    EventBus 的简单使用就是这么多,那么我们使用 EventBus 需要注意什么呢?

    1. EventBus 一般用于模块间通信,如果模块内能够适应 Intent、接口等通信时优先使用 Intent 通信

    2. 因为模块开发一般是协同开发,所以对于事件的定义和响应要避免重复和包含

    3. 因为 EventBus 是解耦的,所以就不要在响应事件里面发布事件来增加耦合性

    4. 因为注册 EventBus 是默认动态多线程的线程池,所以要避免进行一些大量耗时操作的发布

    5. 如果按照顺序处理事件,尽量保证发布者和订阅者在同一种线程,即使用 ThreadMode.POSTING 

    6. 要记得取消注册 EventBus,要不然它对 Activity 的持有会造成内存泄露




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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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转自:此文属于finddreams的原创博客,转载请注明出处:http://blog.youkuaiyun.com/finddreams/article/details/78349267 上一篇《我所理解的Android模块化(一)》笔者讲到了Android模块化的基本知识和模块化跳转路由的基本用法,解决了模块化中跳转的问题,下面就来讲讲如何实现模块化之间的通信和跨模块方法调用。 模块

zrbcsdn的专栏 1357

Android 组件通信简述

总所周知,Android提供了很多不同的信息的传递方式,比如在四大组件中本地广播、进程间的AIDL、匿名间的内存共享、Intent Bundle传递等等,那么在这么多传递方式,哪种类型是比较适合组件与组件直接的传递呢。 本地广播,也就是LoacalBroadcastRecevier。更多是用在同一个应用内的不同系统规定的组件进行通信,好处在于:发送的广播只会在自己的APP内传播,不会泄漏给...

王温暖的博客 2391

Android EventBus总结

EventBus是一种用于Android的事件发布-订阅总线,用于简化各模块之间的通信。 普通事件 粘性事件

xiangxiongfly 1047
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Young_Time
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