dcache-android框架中的设计模式详解

2024-05-25 16:20

本文主要是介绍dcache-android框架中的设计模式详解,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

引言:孤独的人喜欢深夜,多情的人喜欢黄昏。幸福的人喜欢阳光,伤心的人偏爱风雨。

众所周知,dcache-android是本人一行一行代码手写出来的Android数据缓存框架,写了好几年了,虽然不是每天写,但一直在持续优化中。先放个Github地址https://github.com/dora4/dcache-android ,欢迎watch+star+fork+follow四连,这是对我的肯定也是给我持续优化的动力。

写本文的时候,dcache-android框架的最新版本为2.2.6版本,分析源代码不提版本那不就是误人子弟?虽然在框架设计暴露出的低层模块API的时候,就考虑到了关键代码的变动要给开发者时间消化。但是高层模块,也就是很多类都依赖的(如顶层接口设计)的变动,在不同版本还是变化很大的。

抽象工厂模式

在最新的版本更新中,加入了MMKV简单数据的Repository的支持,原先的BaseRepository的设计中有如下代码。

/*** 非集合数据缓存接口。*/
protected lateinit var cacheHolder: CacheHolder<M>/*** 集合数据缓存接口。*/
protected lateinit var listCacheHolder: CacheHolder<MutableList<M>>

因为之前只考虑了数据库缓存,所以也没有使用工厂模式。但是随着架构逐渐变得复杂,这一类问题其实可以使用抽象工厂模式对代码进行扩展。抽象工厂简单的来说,是工厂方法模式的升级版。工厂方法模式的工厂一个工厂接口只创建一种产品,而抽象工厂的工厂接口,可以创建多种类型的产品。就好比,手机卡不仅能打电话,还能发短信、流量上网。现在你可以制定一个套餐,每种套餐每月有多少电话通话时长、可以发多少条短信、多少G流量。一种套餐就是一个抽象工厂的实现类。这样用一个词来形容,就是产品簇。组装电脑是不是也是一个产品簇?你可以使用因特尔的处理器、西部数据的硬盘、罗技的鼠标键盘、英伟达的显卡、华硕的主板。咳咳,我先声明一点,以上内容没有任何形式的商业合作。好了,言归正传。在你设计一个系统的时候,如果未来有几个模块是必须有的,而且可能会有不同的实现组合,你可以考虑使用抽象工厂模式。

那么BaseRepository就变成了这样。

abstract class BaseRepository<M, F : CacheHolderFactory<M>>(val context: Context) : ViewModel(), IDataFetcher<M>, IListDataFetcher<M> {
}

然后通过数据库工厂创建它的集合与非集合模式的CacheHolder,MMKV亦然,如果以后有了新的缓存类型,也可以通过同样的方式扩展。

适配器模式

在dcache-android的源码中,有个地方使用到了适配器模式,
dora.cache.data.adapter.Resultdora.cache.data.adapter.ResultAdapter。接下来看一下ResultAdapter的源代码。

package dora.cache.data.adapterimport dora.http.DoraCallback/*** 将实现[dora.cache.data.adapter.Result]的REST API接口返回的model数据适配成框架需要的* [dora.http.DoraCallback]对象,用于[dora.cache.repository.BaseRepository]的onLoadFromNetwork()中。** @see ListResultAdapter*/
open class ResultAdapter<M, R : Result<M>>(private val callback: DoraCallback<M>) : DoraCallback<R>() {/*** 适配[dora.http.DoraCallback]成功的回调。*/override fun onSuccess(model: R) {model.getRealModel()?.let { callback.onSuccess(it) }}/*** 适配[dora.http.DoraCallback]失败的回调。*/override fun onFailure(msg: String) {callback.onFailure(msg)}
}

因为后端REST API接口设计的差异,可能不会直接返回的顶层数据类就是我们要完整缓存的数据。通常会有code、msg以及data的设计。那我们默认肯定是要支持直接缓存顶层数据类的,那么问题来了,要缓存的数据类不在最外层,比如是顶层数据类的一个成员属性。而且旧的接口也是不能删除的,不可能说我新增一个功能,把旧的改掉了。而我系统的其他地方又是非常好的设计,不想改,然后要把新旧模块都接入进来。有没有一种办法,在不改变原有系统设计和不放弃旧接口的情况下,让新接口也能够接入到原有系统设计上?肯定是有的。排插就是最好的例子。墙上的插口和我电器的接口不一致,重新装修的成本又太高,那怎么办?买一个排插,新旧的电器都可以正常使用了。

访问者模式

访问者模式可能有些开发者用得不是很多,它是一个保证不破坏数据原有结构的情况下,对样本数据进行抽样访问的一个设计模式。VIP跟普通用户的访问数据是不是有可能不一样,访问者模式也可以方便进行权限限制。你老板是不是可以访问你的薪资,财务是不是也可以访问你的薪资,你的领导是不是还有可能能访问你的薪资,但是你同事不行。设计模式来源于工业生产和生活,哈哈。下面看代码。

package dora.cache.data.visitorimport dora.cache.data.page.IDataPager/*** 分页数据的访问者,不破坏数据的原有结构,访问数据。** @param <M>*/
interface IPageDataVisitor<M> {/*** 访问数据分页器。** @param pager*/fun visitDataPager(pager: IDataPager<M>)/*** 过滤出符合要求的一页数据。** @param model        样本数据* @param totalCount  数据总条数* @param currentPage 当前第几页* @param pageSize    每页数据条数* @return 该页的数据*/fun filterPageData(models: MutableList<M>, totalCount: Int, currentPage: Int, pageSize: Int): MutableList<M>
}

在dcache-android中,也有使用到访问者模式。

package dora.cache.data.pageimport dora.cache.data.visitor.IPageDataVisitor/*** 数据分页器,使用访问者进行访问。** @see IPageDataVisitor*/
interface IDataPager<M> {/*** 设置当前是第几页,建议从0开始。*/var currentPage: Int/*** 每页有几条数据?** @return 不要返回0,0不能做除数*/var pageSize: Intval models: MutableList<M>/*** 加载过滤后的页面数据。*/fun loadData(models: MutableList<M>)/*** 页面数据改变后,会回调它。*/fun onResult(result: (models: MutableList<M>) -> Unit) : IDataPager<M>/*** 接收具体访问者的访问,不同的访问者将会以不同的规则呈现页面数据。*/fun accept(visitor: IPageDataVisitor<M>)
}

在数据分页器中接受访问者的访问。这里有两种默认的访问者实现,一种直接分页,还有一种是随机分页。

package dora.cache.data.visitor/*** 默认的数据分页器。*/
class DefaultPageDataVisitor<M> : BasePageDataVisitor<M>() {override fun filterPageData(models: MutableList<M>, totalCount: Int, currentPage: Int, pageSize: Int): MutableList<M> {val result: MutableList<M> = arrayListOf()val pageCount = if (totalCount % pageSize == 0) totalCount / pageSize else totalCount / pageSize + 1for (i in 0 until pageCount) {result.add(models[currentPage * pageSize + i])}return result}
}
package dora.cache.data.visitorimport kotlin.random.Random/*** 从样本数据中随机读取数据的数据分页器,不保证去重。*/
class RandomPageDataVisitor<M> : BasePageDataVisitor<M>() {override fun filterPageData(models: MutableList<M>, totalCount: Int, currentPage: Int, pageSize: Int): MutableList<M> {val result: MutableList<M> = arrayListOf()val pageCount = if (totalCount % pageSize == 0) totalCount / pageSize else totalCount / pageSize + 1for (i in 0 until pageCount) {result.add(models[Random.nextInt(totalCount)])}return result}
}

你也可以根据实际的业务需求,来扩展自己的访问者。因为我不想你读取数据还要改我dcache-android框架的代码,所以设计了此访问者结构。数据分页器绑定onResult回调,一旦调用accept方法,接受某个访问者的访问,数据就会自动回调到onResult。这样也遵循了最小知识原则。如果你对框架的缓存机制不感兴趣,你只需要自己实现访问者。然后框架给你所有的缓存数据,你自己处理就好了,不用再细读源码。

总结

设计模式只是为了设计出更好扩展的系统,并不是非得为了使用设计模式而使用设计模式,具体还要看业务,有没有这个使用必要。当然开源框架本来就是给别人用的,所以设计模式用得比较多。架构设计的精髓不在于硬套设计模式进行设计,而是你设计得足够多了以后,不去硬性使用设计模式,而设计模式无处不在。这样你的架构设计能力就达到了一个新的境界了,设计模式你已经能完全掌控了。它已经融入到了你的骨髓,不是吗?

这篇关于dcache-android框架中的设计模式详解的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1002008

相关文章

Linux线程同步/互斥过程详解

《Linux线程同步/互斥过程详解》文章讲解多线程并发访问导致竞态条件,需通过互斥锁、原子操作和条件变量实现线程安全与同步,分析死锁条件及避免方法,并介绍RAII封装技术提升资源管理效率... 目录01. 资源共享问题1.1 多线程并发访问1.2 临界区与临界资源1.3 锁的引入02. 多线程案例2.1 为

Python使用Tenacity一行代码实现自动重试详解

《Python使用Tenacity一行代码实现自动重试详解》tenacity是一个专为Python设计的通用重试库,它的核心理念就是用简单、清晰的方式,为任何可能失败的操作添加重试能力,下面我们就来看... 目录一切始于一个简单的 API 调用Tenacity 入门:一行代码实现优雅重试精细控制:让重试按我

Python标准库之数据压缩和存档的应用详解

《Python标准库之数据压缩和存档的应用详解》在数据处理与存储领域,压缩和存档是提升效率的关键技术,Python标准库提供了一套完整的工具链,下面小编就来和大家简单介绍一下吧... 目录一、核心模块架构与设计哲学二、关键模块深度解析1.tarfile:专业级归档工具2.zipfile:跨平台归档首选3.

Android Paging 分页加载库使用实践

《AndroidPaging分页加载库使用实践》AndroidPaging库是Jetpack组件的一部分,它提供了一套完整的解决方案来处理大型数据集的分页加载,本文将深入探讨Paging库... 目录前言一、Paging 库概述二、Paging 3 核心组件1. PagingSource2. Pager3.

idea的终端(Terminal)cmd的命令换成linux的命令详解

《idea的终端(Terminal)cmd的命令换成linux的命令详解》本文介绍IDEA配置Git的步骤:安装Git、修改终端设置并重启IDEA,强调顺序,作为个人经验分享,希望提供参考并支持脚本之... 目录一编程、设置前二、前置条件三、android设置四、设置后总结一、php设置前二、前置条件

python中列表应用和扩展性实用详解

《python中列表应用和扩展性实用详解》文章介绍了Python列表的核心特性:有序数据集合,用[]定义,元素类型可不同,支持迭代、循环、切片,可执行增删改查、排序、推导式及嵌套操作,是常用的数据处理... 目录1、列表定义2、格式3、列表是可迭代对象4、列表的常见操作总结1、列表定义是处理一组有序项目的

python使用try函数详解

《python使用try函数详解》Pythontry语句用于异常处理,支持捕获特定/多种异常、else/final子句确保资源释放,结合with语句自动清理,可自定义异常及嵌套结构,灵活应对错误场景... 目录try 函数的基本语法捕获特定异常捕获多个异常使用 else 子句使用 finally 子句捕获所

C++11范围for初始化列表auto decltype详解

《C++11范围for初始化列表autodecltype详解》C++11引入auto类型推导、decltype类型推断、统一列表初始化、范围for循环及智能指针,提升代码简洁性、类型安全与资源管理效... 目录C++11新特性1. 自动类型推导auto1.1 基本语法2. decltype3. 列表初始化3

SQL Server 中的 WITH (NOLOCK) 示例详解

《SQLServer中的WITH(NOLOCK)示例详解》SQLServer中的WITH(NOLOCK)是一种表提示,等同于READUNCOMMITTED隔离级别,允许查询在不获取共享锁的情... 目录SQL Server 中的 WITH (NOLOCK) 详解一、WITH (NOLOCK) 的本质二、工作

springboot自定义注解RateLimiter限流注解技术文档详解

《springboot自定义注解RateLimiter限流注解技术文档详解》文章介绍了限流技术的概念、作用及实现方式,通过SpringAOP拦截方法、缓存存储计数器,结合注解、枚举、异常类等核心组件,... 目录什么是限流系统架构核心组件详解1. 限流注解 (@RateLimiter)2. 限流类型枚举 (