livedatabus详解，阿里是如何用他来做淘宝架构的？(1)

如果把异步获取到的数据封装成 Flowable，通过toLiveData方法转换成 LiveData，既利用了 RxJava 的线程模型，还消除了 Flowable 与 UI Controller 生命周期的耦合关系，借助 Data Binding 再把 LiveData 绑定到 xml UI 元素上，数据驱动 UI，妥妥的响应式。于是一幅如下模样的数据流向图就被勾勒了出来：

图中右上角的 Local Data 是 AAC 提供的另一个强大武器 —— ORM 框架 Room。

Room

数据库作为数据持久层，其重要性不言而喻，当设备处于离线状态时，数据库可用于缓存数据；当多个 App 需要共享数据时，数据库可以作为数据源，但是基于原生 API 徒手写 CRUD 实在是痛苦，虽然 Github 上出现了不少 ORM 框架，但是它们的易用性也不敢让人恭维，直到 Room 出来之后，Android 程序员终于可以像 mybatis 那样轻松地操纵数据库了。

Room 是 SQLite 之上的应用抽象层，而 SQLite 是一个位于 Android Framework 层的内存型数据库。虽然 Realm 也是一个优秀的数据库，但是它并没有内置于 Android 系统，所会增大 apk 的体积，使用 Room 则没有这方面烦恼。

Room 的结构抽象得非常简单，数据对象（表名 + 字段）用**@Entity注解来定义，数据访问用@Dao来注解，db 本身则用@Database来定义，如果要支持复杂类型，可以定义@TypeConverters**，然后在编译阶段，apt 会根据这些注解生成代码。

Entity 是一个数据实体，表示一条记录，它的用法如下：

@Entity(tableName = “actors”)

data class Actor(

@PrimaryKey @ColumnInfo(name = “id”)

val actorId: String,

val name: String,

val birthday: Date?,

val pictureUrl: String

)

Actor是一个用**@Entity注解的 data class，它会生成一个名字是actors的表，注意到有一个字段是@Date**?，但是 SQLite 本身不支持这种复杂类型（complex type），所以我们还需要写一个可以转换成基础类型的转换器：

class Converters {

@TypeConverter

fun timestampToDate(value: Long?) = value?.let { Date(it) }

@TypeConverter

fun dateToTimestamp(date: Date?) = date?.time

}

转换器通过**@TypeConverters可作用于 class、field、method、parameter，分别代表不同的作用域。比如作用在@Database类的上，那么它的作用域就是 db 中出现的所有@Dao和@Entity**。

@Database(entities = [Actor::class], version = 1, exportSchema = false)

@TypeConverters(Converters::class)

abstract class AppDatabase : RoomDatabase() {

abstract fun actorDao(): ActorDao

}

代码出现的ActorDao定义了 CRUD 操作。用**@Dao**来注解，它既可以是一个接口，也可以是抽象类，用法如下：

@Dao

interface ActorDao {

@Query(“SELECT * FROM actors WHERE id = :actorId”)

fun getActor(actorId: String): LiveData

@Insert(onConflict = OnConflictStrategy.REPLACE)

fun insertAll(actors: List)

}

@Query中的 SQL 语句可以直接引用方法参数，而且它的返回值可以是LiveData类型，也支持Flowable类型，也就是说，Room 原生支持响应式，这是对数据驱动最有利的支持，也是 Room 区别于其他 ORM 框架的显著特征。

至此，我们可以确定，无论数据来自 Remote 还是来自本地 DB，架构蓝图中的 Repository 对 ViewModel 提供的数据可以永远是 LiveData 类型，接下来我们看一下 ViewModel 的妙用。

ViewModel

ViewModel 是一个多面手，因为它的生命周期比较长，可以跨越因为配置变动（configuration changed，比如屏幕翻转）引起的 Activity 重建，因此 ViewModel 不能持有对 Activity / Fragment 的引用。

如果 ViewModel 中要用到 context 怎么办呢？没关系，框架提供了一个 ViewModel 的子类AndroidViewModel，它在构造时需要传入Application实例。

既然 ViewModel 与 UI Controller 无关，当然可以用作 MVP 的 Presenter 层提供 LiveData 给 View 层，因为 LiveData 绑定了 Lifecycle，所以不存在内存泄露的问题。除此之外，ViewModel 也可以用做 MVVM 模式的 VM 层，利用 Data Binding 直接把 ViewModel 的 LiveData 属性绑定到 xml 元素上，xml 中声明式的写法避免了很多样板代码，数据驱动 UI 的最后一步，我们只需要关注数据的变化即可，UI 的状态会自动发生变化。

ViewModel 配合 Data Binding 的用法与 React 非常相似，ViewModel 实例相当于state，xml 文件就好比render函数，只要state数据发生变化，render就会重新渲染 UI，但是 data binding 还有更强大的一点，它支持双向绑定。举个例子，UI 需要展示一个评论框，允许展示评论，也允许用户修改，那么我们可以直接把EditText双向绑定到一个 LiveData 之上，只要用户有输入，我们就可以收到通知，完全不需要通过 Kotlin/Java 来操控 UI：

<TextInputEditText

android:text=“@={viewModel.commentText}” />

注意，如果要在 xml 中使用 LiveData，需要把 lifecycle owner 赋给 binding：

val binding: MainBinding = DataBindingUtil.setContentView(this, R.layout.main)

// Specify the current activity as the lifecycle owner.

binding.setLifecycleOwner(this)

因为 ViewModel 拿到的数据是 Repository 给的，可能不适用于 UI 元素，所以 ViewModel 还承担了数据适配的工作，有时候我们需要汇总 repository 的多个返回值一次性给到 UI，那么就可以使用 LiveData 的“操作符”Transformations.switchMap，用法可以认为等同于 Rx 的flatMap；如果只想对 LiveData 的 value 做一些映射，可以使用Transformations.map，目前 Transformations 只有这两个操作符，因为不管 Kotlin 还是 Java8，都提供了很多声明式的操作符，对流的支持都比较友好，而LiveData本身不是一个流，所以这两个操作符足矣。

除了数据适配之外，ViewModel 还有一个强大的用法 —— Fragment 之间共享数据，这样 ViewModel 又扮演了 FLUX 模式中的 store 这一角色，是多个页面（fragment）之间唯一的数据出口。

ViewModel 的用法也非常简单，通过ViewModelProviders.of可以获取 ViewModel 实例：

val viewModel = ViewModelProviders.of(requireActivity(), factory)        .get(ActorViewModel::class.java)

一通操作猛如虎之后，UI controller 层变得薄如蝉翼，它只做了一件事情，把数据从左手（ViewModel）倒给了右手（使用了 Data Binding 的 xml）。

如果把 ViewModel 作为 SSOC（唯一真相源），多个 Fragment 之间共享数据，再利用 SingleLiveEvent 做总线，一个 Activity 配多个 Fragment 的写法就避免了 Activity 之间通过 Intent 传递数据的繁琐。但是 Fragment 的堆栈管理一直是一个让人头疼的问题，AAC 的 Navigation 不但完美解决了这个问题，而且还提供可视化的路由，只需拖拽一下就能生成类型安全的跳转逻辑。

Navigation

Navigation 用一个图（graph）来表示页面间的路由关系，图的节点（node）表示页面，边（edge）表示跳转关系。

页面与页面之间的连线叫 action，它可以配置进离场动画（Animations），也可以配置出栈行为（Pop Behavior），还支持 Single Top 的启动选项（Launch Options）。进离场动画和启动选项很好理解，出栈行为是一个比较强大的功能，action 箭头所指的方向表示目标页面入栈，箭头的反方向则表示目标页面出栈，而出栈的行为在 Navigation 编辑器中完全可控，我们可以指定要出栈到哪个页面，甚至可以指定目标页面是否也需要出栈：

针对页面节点，还可以定义它要接收的参数（arguments），支持默认值，从此 Fragment 之间的参数传递变得非常直观，非常安全。

看一下具体用法，首先在跳转发起页面，通过 apt 生成的跳转函数传入参数：

val actorId = getSelectedActorId()

val direction = ActorListFragmentDirections.showDetail(actorId)

findNavController().navigate(direction)

然后利用目标页面生成的*Args获取参数：

private val args: ActorDetailFragmentArgs by navArgs()

这里的 navArgs 是一个扩展函数，利用了 Kotlin 的 ReadWriteProperty。

几行代码就搞定了页面之间的跳转，而且还是可视化！从没有想过 Android 的页面跳转竟会变得如何简单，但是 Navigation 的方案并不是原创，iOS 的 Storyboard 很早就支持拖拽生成路由。当年 Android 推出 ConstraintLayout 之时，我们都认为是参考了 Storyboard 的页面拖拽，现在再配上 Navigation，从页面到跳转，一个完整的拖拽链路就形成了。平台虽然有差异化，但是使用场景一致的前提下，解决方案也就殊途同归了。

了解完了与生命周期有关的组件，接下来我们来看细节。

Paging

UI 没有办法一次性展示所有的数据，端上的系统资源（电量、内存）也有限制，不可能把所有数据都加载到内存中；而且大批量请求数据不但浪费带宽，在某些网络情况（弱网、慢网）下还会导致请求失败，所以分页是很多情景下的刚需。Github 上有各式各样的解决方案，这一次，Google 直接推出了官方的分页组件——Paging。

Paging 将分页逻辑拆解为三部分：

• 数据源 DataSource

• 数据块 PagedList

• 数据展示 PagedListAdapter

DataSource 的数据来源于后端服务或者本地数据库，并且用三个子类来表示三种分页模式：

PageKeyedDataSource - 单页数据以 page key 为标识，例如当前页的 Response 中包含了下一页的 url，这个 url 就是 page key。

ItemKeyedDataSource - 单页数据以 item key 为标识，比如下一页的请求要带当前页最后一个 item 的 id，这个 itemId 就是 item key。

PositionalDataSource - 单页数据以位置为标识，这种模式比较常见，Room 只支持这一种，因为数据库查询以 OFFSET 和 LIMIT 做分页。

PageKeyedDataSource 和 ItemKeyedDataSource 适用于内存型数据，比如直接从后端获取后需要展示的数据。PositionalDataSource 适用于本地 Room 数据或者使用 Room 做缓存的 Cache 数据。

数据流向的关系图如下所示：

LivePagedListBuilder利用DataSource.Factory和PageList.Config创建 LiveData，UI Controller 拿到数据之后交给PagedListAdapter展示到 RecyclerView。

上图表达了数据的流向，如果从 UI 层往回看，页面展示的数据存储在 PagedList 中，PagedList 只是 DataSource 的数据块（chunk），当 PagedList 需要更多数据时，DataSource 就会给更多，当 DataSource 一无所有时便会触发BoundaryCallback获取更多数据，直到数据全部展示完毕。

LivePagedListBuilder 会将PagedList包装成**LiveData**给到下游，它在整个数据交互链路中的位置

Repository 拿到 Dao 的 DataSource.Factory 之后，调用它的 toLiveData 方法并传入 PagedList.Config，然后生成一个分页的 LiveData 交给 ViewModel 层。

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