Android MVP 架构

本文对比了MVC和MVP两种Android架构模式。MVC中Controller负担过重,导致代码复杂不易维护。MVP则通过Presenter隔离View与Model,简化测试并提升维护性。

在android开发中,我们不外乎这三种架构:MVC,MVP,MVVM

  • 1 MVC
MVC的经典架构如下:

MVC简单的来说就是通过Controller去操作Model层,同时去更新View层显示。另外View层也会与Model层有交互。造成这三者之间的耦合比较大。
比如我们在平常的Android开发中,View层就是xml文件以及各种控件,Controller角色由我们的Activity或者Fragment扮演,而model层就是各种数据及其封装了,我们在开发中一般来说是这样做得:

Activity或者Fragment: 初始化各种View,设置各种View的显示及绑定事件,加载Model层数据,根据各个控件的点击等动作,完成各个界面逻辑的炒作等,比如跳转界面,更改View显示等。
View: 控件事件处理,例如点击事件中做逻辑操作,一般需要更新Model层数据;控件更新显示等
Model: 数据的进一步处理,例如校验,组装,更改,以及对上层的封装等。
我们发现作为Controller的职责是在太多,而对某个View来说,也可以直接更新Model层,这就造成了Controller的代码量很大,我曾见过在项目中,一个Activity的代码量达到了2000多行的。这样的工程既不利于后期维护,也不利于测试。实在不是一个明智的选择。

  • 2 MVP
作为一个MVC的改良版,MVP的结构如下:

View:主要负责界面的显示及跟数据无关的逻辑,比如设置控件的点击事件等
Presenter:主要负责View与Model的交互
Model:数据部分

MVP很好的解决了View层与Model层的分离,使之交互都是通过Presenter层来做,这样做得好处有以下几点:

1 便于单元测试,因为对于Model层或者Presenter来说,都是一些接口,便于编写测试用例
2 维护性提高,对于View层来说的改动不影响Presenter和Model层的改动。

最主要的好处就是以上两点,坏处也有以下几点:

1 代码量增加,特别是需要新增加View与Presenter,及Presenter类
2 View与 Presenter的交互的接口的粒度不好把握,这个需要深入的理解业务才能好好解决。

MVP的核心是:
View层不持有Model层对象任何引用,当然参数里面和临时变量里可以有Model层对象,只持有Presenter层对象引用,任何需要更新或者操作数据的,都间接通过Presenter对象去操作数据。而Model层想要操作View层是无法实现的,必须通过Presenter层。

Presenter层持有View层对象的引用,除此之外不持有其他的UI控件等的引用,Model层会把想要更新View的操作委托Presenter去操作,而Presenter层会把更新View操作交给View层对象去操作。


多源数据接入 支持校园各业务系统数据接入:包括教务系统(学生成绩、课程信息)、学工系统(奖惩记录、资助信息)、后勤系统(宿舍分配、能耗数据)、图书馆系统(借阅记录、馆藏信息)、一卡通系统(消费数据、门禁记录)等。 接入方式:提供数据库直连(MySQL、SQL Server)、文件导入(CSV、Excel、JSON)、API 接口调用等多种方式,支持实时同步与定时批量同步。 数据标准化与治理 建立校园数据标准体系:统一数据格式(如日期格式、学号编码规则)、定义核心数据元(如 “学生” 包含学号、姓名、专业等必选字段)、规范代码集(如性别代码 “1 - 男,2 - 女”)。 数据清洗:自动检测并处理缺失值、重复值、异常值(如成绩 > 100 分),通过规则引擎实现数据校验(如 “学生年龄需在 16-30 岁之间”)。 元数据管理:记录数据来源、格式、更新频率、负责人等信息,生成数据血缘图谱,追踪数据从产生到应用的全生命周期。 二、数据共享与交换核心功能 分布式数据存储 基于 Hadoop HDFS 实现海量数据存储:结构化数据(成绩、消费记录)存入 HBase,非结构化数据(文档、图片、视频)直接存储于 HDFS,日志类数据通过 Flume 采集至 HDFS。 支持数据分片与副本机制,确保数据高可用(默认 3 副本存储),满足校园 PB 级数据存储需求。 数据交换引擎 构建点对点数据交换通道:各部门系统可通过交换引擎向平台上传数据或申请获取授权数据,支持同步 / 异步交换模式。 交换流程管理:定义数据交换规则(如 “学工系统每日向平台同步新增学生信息”),记录交换日志(成功 / 失败状态、数据量),失败时自动重试。 数据脱敏:对敏感数据(如身份证号、银行卡号)在交换过程中进行脱敏处理(如显示 “110********5678”),兼顾共享与隐私保护。
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