App 组件化/模块化之路——Repository 模式
什么是 Repository 模式
Repository 这个词直译过来仓库、仓储的意思。这个意思其实也能反应出 Repository 模式作用。App 开发中少不了对数据的操作,数据的来源可能有很多种:网络、数据库、文件以及内存中的缓存。而 Repository 就相当于一个仓库管理员,管理这些数据的存储。当业务层想要获取或者存储数据时,只需要通过 Repository 的管理员进行操作。这样的好处就是:屏蔽数据来源的操作接口。对于业务层来说不必关心数据存在哪里,以及如何存储的。而且也符合我们组件化/模块化架构设计的思想。即当我们更换数据存储设备时,例如从 Android 系统 Sqlite 数据转换为第三方的数据库时,不会影响到业务逻辑。
设计模式
首先预览一下 Repository 模式的设计类图(欢迎拍砖)
IDataSource
是定义了数据来源接口,是根据具体的业务需要定义。一般来说,有增、删、改、查这几个方法。
LocalRepository
封装的是本地存储方式,实现 IDataSource
接口。
RemoteRepository
封装的是网络存储方式,实现 IDataSource
接口。
其中 LocalRepository
与 RemoteRepository
就是代表着各种存储方式的具体实现。而 RepositoryFactory
就是传说中的“仓库管理员”,管理着各种存储方式,它也是业务层与数据层交互的桥梁。
Show me the code
假设目前有个业务是获取远程数据的需求,如果本地有缓存数据则从本地获取,否则从网络中获取。这样的业务逻辑很常见,我们用 Repository
模式进行封装。
首先预览代码总体结构
IDataSource
public interface IDataSource<T> { void add(T t); void delete(T t); void update(T t); List<T> queryAll(); T queryById(int id); }
LocalRepository
public class LocalRepository implements IDataSource<Data> { public LocalRepository() { } @Override public void add(Data data) { DBHelper.get().add(data); } @Override public void delete(Data data) { DBHelper.get().delete(data); } @Override public void update(Data data) { DBHelper.get().update(data); } @Override public List<Data> queryAll() { return DBHelper.get().queryAll(); } @Override public Data queryById(int id) { return DBHelper.get().queryById(id); } }
RemoteRepository
public class RemoteRepository implements IDataSource<Data> { @Override public void add(Data data) { DataApi.get().add(data); } @Override public void delete(Data data) { DataApi.get().delete(data); } @Override public void update(Data data) { DataApi.get().update(data); } @Override public List<Data> queryAll() { return DataApi.get().queryAll(); } @Override public Data queryById(int id) { return DataApi.get().queryById(id); } }
RepositoryFactory
public class RepositoryFactory implements IDataSource<Data> { private IDataSource<Data> local; private IDataSource<Data> remote; private static RepositoryFactory INSTANCE; /** * 使用Map实现一个内存缓存 */ HashMap<String, Data> mCache = new HashMap<>(); private RepositoryFactory(@NonNull IDataSource<Data> local, @NonNull IDataSource<Data> remote) { this.local = local; this.remote = remote; } public static RepositoryFactory get(@NonNull IDataSource<Data> local, @NonNull IDataSource<Data> remote) { if (INSTANCE == null) { INSTANCE = new RepositoryFactory(local, remote); } return INSTANCE; } public static RepositoryFactory get() { if (INSTANCE == null) { INSTANCE = new RepositoryFactory(new LocalRepository(), new RemoteRepository()); } return INSTANCE; } public void destory() { INSTANCE = null; } @Override public void add(Data data) { local.add(data); remote.add(data); mCache.put(String.valueOf(data.id), data); } @Override public void delete(Data data) { local.delete(data); remote.delete(data); mCache.remove(String.valueOf(data.id)); } @Override public void update(Data data) { local.update(data); remote.update(data); mCache.put(String.valueOf(data.id), data); } /** * @return */ @Override public List<Data> queryAll() { List<Data> list = local.queryAll(); if (list.isEmpty()) { list = remote.queryAll(); } return list; } /** * 这里使用三级缓存获取一个Data对象 * * @param id * @return */ @Override public Data queryById(int id) { Data data = mCache.get(String.valueOf(id)); if (data == null) { data = local.queryById(id); } if (data == null) { data = remote.queryById(id); } if (data != null) { mCache.put(String.valueOf(id), data); } return data; } }
使用示例
Flowable.fromCallable(new Callable<List<Data>>() { @Override public List<Data> call() throws Exception { List<Data> dataList = RepositoryFactory.get().queryAll(); return dataList; } }).observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) .subscribeOn(Schedulers.io()) .subscribe(new Consumer<List<Data>>() { @Override public void accept(@NonNull List<Data> datas) throws Exception { textView.setText("data size:" + datas.size()); } }, new Consumer<Throwable>() { @Override public void accept(@NonNull Throwable throwable) throws Exception { textView.setText(throwable.getMessage()); } });
这里是直接使用了 RxJava2 进行调用,因为 Repository 是对数据的请求和访问,这个是耗时操作,故需要放在后台线程中进行。在实际的项目中一般都会使用 MVP 来封装这一层。
本文Demo :wecodexyz/Componentization