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Android 架构之 MVI 完全体 | 重新审视 MVVM 之殇,PartialChange & Reducer 来拯救

MVI 架构有三大关键词:“唯一可信数据源”+“单向数据流”+“响应式编程”,以及一些关键概念,比如Intent,State。理解这些概念之后,能更轻松地阅读本文。(强烈建议从第一篇开始阅读)

引子

在上一篇中,用 MVI 重构了“新闻流”这个业务场景。本篇在此基础上进一步拓展,引入 MVI 中两个重要的概念PartialChangeReducer

假设“新闻流”这个业务场景,用户可以触发如下行为:

  1. 初始化新闻流
  2. 上拉加载更多新闻
  3. 举报某条新闻

在 MVVM 中,这些行为被表达为 ViewModel 的一个方法调用。在 MVI 中被称为意图Intent,它们不再是一个方法调用,而是一个数据。通常可被这样定义:

sealed class FeedsIntent {
    data class Init(val type: Int, val count: Int) : FeedsIntent()
    data class More(val timestamp: Long, val count: Int) : FeedsIntent()
    data class Report(val id: Long) : FeedsIntent()
}

这样做使得界面意图都以数据的形式流入到一个流中,好处是,可以用流的方式统一管理所有意图。

产品文档定义了所有的用户意图Intent,而设计稿定义了所有的界面状态State

data class NewsState(
    val data: List<News>, // 新闻列表
    val isLoading: Boolean, // 是否正在首次加载
    val isLoadingMore: Boolean, // 是否正在上拉加载更多
    val errorMessage: String, // 加载错误信息 toast
    val reportToast: String, // 举报结果 toast
) {
    companion object {
        // 新闻流的初始状态
        val initial = NewsState(
            data = emptyList(), 
            isLoading = true, 
            isLoadingMore = false, 
            errorMessage = "",
            reportToast = ""
        )
    }
}

在 MVI 中,把界面的一次展示理解为单个 State 的一次渲染。相较于 MVVM 中一个界面可能被分拆为多个 LiveData,State 这种唯一数据源降低了复杂度,使得代码容易维护。

有了 Intent 和 State,整个界面刷新的过程就形成了一条单向数据流,如下图所示:

 
 

MVI 就是用“响应式编程”的方式将这条数据流中的若干 Intent 转换成唯一 State。初级的转换方式是直接将 Intent 映射成 State。

PartialChange

理论上 Intent 是无法直接转换为 State 的。因为 Intent 只表达了用户触发的行为,而行为产生的结果才对应一个 State。更具体的说,“上拉加载更多新闻”可能产生三个结果:

  1. 正在加载更多新闻。
  2. 加载更多新闻成功。
  3. 加载更多新闻失败。

其中每一个结果都对应一个 State。“单向数据流”内部的数据变换详情如下:

 
 

每一个意图会产生若干个结果,每个结果对应一个界面状态。

上图看着有“很多条”数据流,但同一时间只可能有一条起作用。上图看着会在 ViewModel 内部形成各种 State,但暴露给界面的还是唯一 State。

因为所有意图产生的所有可能的结果都对应于一个唯一 State 实例,所以每个意图产生的结果只引起 State 部分字段的变化。比如 Init.Success 只会影响 NewsState.data 和 NewsState.isLoading。

在 MVI 框架中,意图 Intent 产生的结果称为部分变化PartialChange

总结一下:

  • MVI 框架中用数据流来理解界面刷新。
  • 数据流的起点是界面发出的意图(Intent),一个意图会产生若干结果,它们称为 PartialChange,一个 PartialChange 对应一个 State 实例。
  • 数据流的终点是界面对 State 的观察而进行的一次渲染。

连续的状态

界面展示的变化是“连续的”,即界面新状态总是由上一次状态变化而来。就像连环画一样,下一帧是基于上一帧的偏移量。

这种基于老状态产生新状态的行为称为Reduce,用一个 lambda 表达即是(oldState: State) -> State

界面发出的不同意图会生成不同的结果,每种结果都有各自的方法进行新老状态的变换。比如“上拉加载更多新闻”和“举报新闻”,前者在老状态的尾部追加数据,而后者是在老状态中删除数据。

基于此,Reduce 的 lambda 可作如下表达:(oldState: State, change: PartialChange) -> State,即新状态由老状态和 PartialChange 共同决定。

通常 PartialChange 被定义成密封接口,而 Reduce 定义为内部方法:

// 新闻流的部分变化
sealed interface FeedsPartialChange {
    // 描述如何从老状态变化为新状态
    fun reduce(oldState: NewsState): NewsState
}

这是 PartialChange 的抽象定义,新闻流场景中,它应该有三个实现类,分别是 Init,More,Report。其中 Init 的实现如下:

sealed class Init : FeedsPartialChange {
    // 在初始化新闻流流场景下,老状态如何变化成新状态
    override fun reduce(oldState: NewsState): NewsState = 
        // 对初始化新闻流能产生的所有结果分类讨论,并基于老状态拷贝构建新状态
        when (this) {
            Loading -> oldState.copy(isLoading = true)
            is Success -> oldState.copy(
                data = news,//方便地访问Success携带的数据
                isLoading = false,
                isLoadingMore = false,
                errorMessage = ""
            )
            is Fail -> oldState.copy(
                data = emptyList(),
                isLoading = false,
                isLoadingMore = false,
                errorMessage = error
            )
    }
    // 加载中
    object Loading : Init()
    // 加载成功
    data class Success(val news: List<News>) : Init()
    // 加载失败
    data class Fail(val error: String) : Init()
}

初始化新闻流的 PartialChange 也被实现为密封的,密封产生的效果是,在编译时,其子类的全集就已经全部确定,不允许在运行时动态新增子类,且所有子类必须内聚在一个包名下。

这样做的好处是降低界面刷新的复杂度,即有限个 Intent 会产生有限个 PartialChange,且它们唯一对应一个 State。出 bug 的时候只需从三处找问题:1. Intent 是否发射? 2. 是否生成了既定的 PartialChange? 3. reduce 算法是否有问题?

将 reduce 算法定义在 PartialChange 内部,就能很方便地获取 PartialChange 携带的数据,并基于它构建新状态。

用同样的思路,More 和 Report 的定义如下:

sealed class More : FeedsPartialChange {
    override fun reduce(oldState: NewsState): NewsState = when (this) {
        Loading -> oldState.copy(
            isLoading = false,
            isLoadingMore = true,
            errorMessage = ""
        )
        is Success -> oldState.copy(
            data = oldState.data + news,// 新数据追加在老数据后
            isLoading = false,
            isLoadingMore = false,
            errorMessage = ""
        )
        is Fail -> oldState.copy(
            isLoadingMore = false,
            isLoading = false,
            errorMessage = error
        )
    }

    object Loading : More()
    data class Success(val news: List<News>) : More()
    data class Fail(val error: String) : More()
}

sealed class Report : FeedsPartialChange {
    override fun reduce(oldState: NewsState): NewsState = when (this) {
        is Success -> oldState.copy(
            // 在老数据中删除举报新闻
            data = oldState.data.filterNot { it.id == id },
            reportToast = "举报成功"
        )
        Fail -> oldState.copy(reportToast = "举报失败")
    }

    class Success(val id: Long) : Report()
    object Fail : Report()
}

状态的变换

Intent,PartialChange,Reduce,State 定义好了,是时候看看如何用流的方式把它们串联起来!

总体来说,状态是这样变换的:Intent -> PartialChange -(Reduce)-> State

1. Intent 流入,State 流出

class StateFlowActivity : AppCompatActivity() {
    private val newsViewModel by lazy {
        ViewModelProvider(
            this,
            NewsViewModelFactory(NewsRepo(this))
        )[NewsViewModel::class.java]
    }

    // 将所有意图通过 merge 进行合流
    private val intents by lazy {
        merge(
            flowOf(FeedsIntent.Init(1, 5)),// 初始化新闻
            loadMoreFlow(), // 加载更多新闻
            reportFlow()// 举报新闻
        )
    }

    // 将上拉加载更多转换成数据流
    private fun loadMoreFlow() = callbackFlow {
        recyclerView.setOnLoadMoreListener {
            trySend(FeedsIntent.More(111L, 2))
        }
        awaitClose { recyclerView.removeOnLoadMoreListener(null) }
    }

    // 将举报新闻转换成数据流
    private fun reportFlow() = callbackFlow {
        reportView.setOnClickListener {
            val news = newsAdapter.dataList[i] as? News
            news?.id?.let { trySend(FeedsIntent.Report(it)) }
        }
        awaitClose { reportView.setOnClickListener(null) }
    }

    override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
        super.onCreate(savedInstanceState)
        setContentView(contentView)

        // 订阅意图流
        intents
            // Intent 流入 ViewModel
            .onEach(newsViewModel::send)
            .launchIn(lifecycleScope)
        // 订阅状态流
        newsViewModel.newState
            // State 流出 ViewModel,并绘制界面
            .collectIn(this) { showNews(it) }
    }
}

class NewsViewModel(private val newsRepo: NewsRepo) : ViewModel() {
    // 用于接收意图的 SharedFlow
    private val _feedsIntent = MutableSharedFlow<FeedsIntent>()
    // 意图被变换为状态
    val newState =
        _feedsIntent.map {} // 伪代码,省略了 将 Intent 变换为 State 的细节
    // 将意图发送到流
    fun send(intent: FeedsIntent) {
        viewModelScope.launch { _feedsIntent.emit(intent) }
    }
}

界面可以发出的所有意图都被组织到一个流中,并且罗列在一起。intents流可以作为理解业务逻辑的入口。同时 ViewModel 提供了一个 State 流,供界面订阅。

2. Intent -> PartialChange

class NewsViewModel(private val newsRepo: NewsRepo) : ViewModel() {
    private val _feedsIntent = MutableSharedFlow<FeedsIntent>()
    // 供界面观察的唯一状态
    val newState =
        _feedsIntent
            .toPartialChangeFlow()
            .flowOn(Dispatchers.IO)
            .stateIn(viewModelScope, SharingStarted.Eagerly,NewsState.initial)
    )
}

各种 Intent 转换为 PartialChange 的逻辑被封装在toPartialChangeFlow()中:

// NewsViewModel.kt
// 将 Intent 流变换为 PartialChange 流
private fun Flow<FeedsIntent>.toPartialChangeFlow(): Flow<FeedsPartialChange> = merge(
    // 过滤出初始化新闻意图并将其变换为对应的 PartialChange
    filterIsInstance<FeedsIntent.Init>().flatMapConcat { it.toPartialChangeFlow() },
    // 过滤出上拉加载更多意图并将其变换为对应的 PartialChange
    filterIsInstance<FeedsIntent.More>().flatMapConcat { it.toPartialChangeFlow() },
    // 过滤出举报新闻意图并将其变换为对应的 PartialChange
    filterIsInstance<FeedsIntent.Report>().flatMapConcat { it.toPartialChangeFlow() },
)

toPartialChangeFlow() 被定义为扩展方法。

filterIsInstance() 用于过滤出Flow<FeedsIntent>中的子类型并分类讨论,因为每种 Intent 变换为 PartialChange 的方式有所不同。

最后用 merge 进行合流,它会将每个 Flow 中的数据合起来并发地转发到一个新的流上。merge + filterIsInstance的组合相当于流中的 if-else。

其中的 toPartialChangeFlow() 是各种意图的扩展方法:

// NewsViewModel.kt
private fun FeedsIntent.Init.toPartialChangeFlow() =
    flowOf(
        // 本地数据库新闻
        newsRepo.localNewsOneShotFlow,
        // 网络新闻
        newsRepo.remoteNewsFlow(this.type.toString(), this.count.toString())
    )
        // 并发合流
        .flattenMerge()
        .transformWhile {
            emit(it.news)
            !it.abort
        }
        // 将新闻数据变换为成功或失败的 PartialChange
        .map { news -> 
            if (news.isEmpty()) Init.Fail("no news") else Init.Success(news) 
        }
        // 发射展示 Loading 的 PartialChange
        .onStart { emit(Init.Loading) }

该扩展方法描述了如何将 FeedsIntent.Init 变换为对应的 PartialChange。同样地,FeedsIntent.More 和 FeedsIntent.Report 的变换逻辑如下:

// NewsViewModel.kt
private fun FeedsIntent.More.toPartialChangeFlow() =
    newsRepo.remoteNewsFlow("news", "10")
        .map {news -> 
            if(it.news.isEmpty()) More.Fail("no more news") else More.Success(it.news) 
        }
        .onStart { emit(More.Loading) }
        .catch { emit(More.Fail("load more failed by xxx")) }

private fun FeedsIntent.Report.toPartialChangeFlow() =
    newsRepo.reportNews(id)
        .map { if(it >= 0L) Report.Success(it) else Report.Fail}
        .catch { emit((Report.Fail)) }

3. PartialChange -(Reduce)-> State

经过 toPartialChangeFlow() 的变换,现在流中流动的数据是各种类型的 PartialChange。接下来就要将其变换为 State:

// NewsViewModel.kt
val newState =
  _feedsIntent
    .toPartialChangeFlow()
    // 将 PartialChange 变换为 State
    .scan(NewsState.initial){oldState, partialChange -> partialChange.reduce(oldState)}
    .flowOn(Dispatchers.IO)
    .stateIn(viewModelScope, SharingStarted.Eagerly,NewsState.initial)
)

使用scan()进行变换:

// 从 Flow<T> 变换为 Flow<R>
public fun <T, R> Flow<T>.scan(
    initial: R, // 初始值
    operation: suspend (accumulator: R, value: T) -> R // 累加算法
): Flow<R> = runningFold(initial, operation)

public fun <T, R> Flow<T>.runningFold(
    initial: R, 
    operation: suspend (accumulator: R, value: T) -> R): Flow<R> = flow {
    // 累加器
    var accumulator: R = initial
    emit(accumulator)
    collect { value ->
        // 进行累加
        accumulator = operation(accumulator, value)
        // 向下游发射累加值
        emit(accumulator)
    }
}

从 scan() 的签名看,是将一个流变换为另一个流,看似和 map() 相似。但它的变换算法是带累加的。用 lambda 表达为(accumulator: R, value: T) -> R

这不正好就是上面提到的 Reduce 吗!即基于老状态和新 PartialChange 生成新状态。

MVVM 和 MVI 复杂度比拼

就新闻流这个场景,用图来对比下 MVVM 和 MVI 复杂度的区别。

 
 

这张图表达了三种复杂度:

  1. View 发起请求的复杂度:ViewModel 的各种方法调用会散落在界面不同地方。即界面向 ViewModel 发起请求没有统一入口。
  2. View 观察数据的复杂度:界面需要观察多个 ViewModel 提供的数据,这导致界面状态的一致性难以维护。
  3. ViewModel 内部请求和数据关系的复杂度:数据被定义为 ViewModel 的成员变量。成员变量是增加复杂度的利器,因为它可以被任何成员方法访问。也就是说,新增业务对成员变量的修改可能影响老业务的界面展示。同理,当界面展示出错时,也很难一下子定位到是哪个请求造成的。

再来看一下让人耳目一新的 MVI 吧:

 
 

完美化解上述三个没有必要的复杂度。

总之,用上 MVI 后,新需求不再破坏老逻辑,出 bug 了能更快速定位到问题。

敬请期待

还有一个问题有待解决,那就是 MVI 框架下,刷新界面时持久性状态 State 和 一次性事件 Event 的区别对待。

在 MVVM 中,因为 LiveData 的粘性,导致一次性事件被界面多次消费。对此有多种解决方案。

但 MVI 的解题思路略有不同,限于篇幅原因,只能下回分析,欢迎持续关注~

总结

  • MVI 框架中用单向数据流来理解界面刷新。整个数据流中包含的数据依次如下:Intent,PartialChange,State

  • 数据流的起点是界面发出的意图(Intent),一个意图会产生若干结果,它们称为 PartialChange,一个 PartialChange 对应一个 State 实例。

  • 数据流的终点是界面对 State 的观察而进行的一次渲染。

  • MVI 就是用“响应式编程”的方式将单向数据流中的若干 Intent 转换成唯一 State。

  • MVI 强调的单向数据流表现在两个层面:

    1. View 和 ViewModel 交互过程中的单向数据流:单个Intent流流入 ViewModel,单个State流流出 ViewModel。
    2. ViewModel 内部数据变换的单向数据流:Intent 变换为多个 PartialChange,一个 PartialChange 对应一个 State。

Talk is cheap, show me the code

完整代码如下,也可以从这个地址克隆。

StateFlowActivity.kt

class StateFlowActivity : AppCompatActivity() {
    private val newsAdapter2 by lazy {
        VarietyAdapter2().apply {addProxy(NewsProxy())}
    }

    private val intents by lazy {
        merge(
            flowOf(FeedsIntent.Init(1, 5)),
            loadMoreFlow(),
            reportFlow()
        )
    }

    private fun loadMoreFlow() = callbackFlow {
        recyclerView.setOnLoadMoreListener {
            trySend(FeedsIntent.More(111L, 2))
        }
        awaitClose { recyclerView.removeOnLoadMoreListener(null) }
    }

    private fun reportFlow() = callbackFlow {
        reportView.setOnClickListener {
            val news = newsAdapter.dataList[i] as? News
            news?.id?.let { trySend(FeedsIntent.Report(it)) }
        }
        awaitClose { reportView.setOnClickListener(null) }
    }

    override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
        super.onCreate(savedInstanceState)
        setContentView(contentView)

        intents
            .onEach(newsViewModel::send)
            .launchIn(lifecycleScope)

        newsViewModel.newState
            .collectIn(this) { showNews(it) }
    }

    private fun showNews(state: NewsState) {
        state.apply {
            if (isLoading) showLoading() else dismissLoading()
            if (isLoadingMore) showLoadingMore() else dismissLoadingMore()
            if (reportToast.isNotEmpty()) Toast.makeText(
                this@StateFlowActivity,
                state.reportToast,
                Toast.LENGTH_SHORT
            ).show()
            if (errorMessage.isNotEmpty()) tv.text = state.errorMessage
            if (data.isNotEmpty()) newsAdapter2.dataList = state.data
        }
    }
}

NewsViewModel.kt

class NewsViewModel(private val newsRepo: NewsRepo) : ViewModel() {
    private val _feedsIntent = MutableSharedFlow<FeedsIntent>()

    val newState =
        _feedsIntent
            .toPartialChangeFlow()
            .scan(NewsState.initial) { oldState, partialChange -> partialChange.reduce(oldState) }
            .flowOn(Dispatchers.IO)
            .stateIn(viewModelScope, SharingStarted.Eagerly,NewsState.initial)

    fun send(intent: FeedsIntent) {
        viewModelScope.launch { _feedsIntent.emit(intent) }
    }

    private fun Flow<FeedsIntent>.toPartialChangeFlow(): Flow<FeedsPartialChange> = merge(
        filterIsInstance<FeedsIntent.Init>().flatMapConcat { it.toPartialChangeFlow() },
        filterIsInstance<FeedsIntent.More>().flatMapConcat { it.toPartialChangeFlow() },
        filterIsInstance<FeedsIntent.Report>().flatMapConcat { it.toPartialChangeFlow() },
    )

    private fun FeedsIntent.More.toPartialChangeFlow() =
        newsRepo.remoteNewsFlow("", "10")
            .map { if (it.news.isEmpty()) More.Fail("no more news") else More.Success(it.news) }
            .onStart { emit(More.Loading) }
            .catch { emit(More.Fail("load more failed by xxx")) }

    private fun FeedsIntent.Init.toPartialChangeFlow() =
        flowOf(
            newsRepo.localNewsOneShotFlow,
            newsRepo.remoteNewsFlow(this.type.toString(), this.count.toString())
        )
            .flattenMerge()
            .transformWhile {
                emit(it.news)
                !it.abort
            }
            .map { news -> if (news.isEmpty()) Init.Fail("no more news") else Init.Success(news) }
            .onStart { emit(Init.Loading) }
            .catch {
                if (it is SSLHandshakeException)
                    emit(Init.Fail("network error,show old news"))
            }

    private fun FeedsIntent.Report.toPartialChangeFlow() =
        newsRepo.reportNews(id)
            .map { if(it >= 0L) Report.Success(it) else Report.Fail}
            .catch { emit((Report.Fail)) }
}

NewsState.kt

data class NewsState(
    val data: List<News> = emptyList(),
    val isLoading: Boolean = false,
    val isLoadingMore: Boolean = false,
    val errorMessage: String = "",
    val reportToast: String = "",
) {
    companion object {
        val initial = NewsState(isLoading = true)
    }
}

FeedsPartialChange.kt

sealed interface FeedsPartialChange {
    fun reduce(oldState: NewsState): NewsState
}

sealed class Init : FeedsPartialChange {
    override fun reduce(oldState: NewsState): NewsState = when (this) {
        Loading -> oldState.copy(isLoading = true)
        is Success -> oldState.copy(
            data = news,
            isLoading = false,
            isLoadingMore = false,
            errorMessage = ""
        )
        is Fail -> oldState.copy(
            data = emptyList(),
            isLoading = false,
            isLoadingMore = false,
            errorMessage = error
        )
    }

    object Loading : Init()
    data class Success(val news: List<News>) : Init()
    data class Fail(val error: String) : Init()
}

sealed class More : FeedsPartialChange {
    override fun reduce(oldState: NewsState): NewsState = when (this) {
        Loading -> oldState.copy(
            isLoading = false,
            isLoadingMore = true,
            errorMessage = ""
        )
        is Success -> oldState.copy(
            data = oldState.data + news,
            isLoading = false,
            isLoadingMore = false,
            errorMessage = ""
        )
        is Fail -> oldState.copy(
            isLoadingMore = false,
            isLoading = false,
            errorMessage = error
        )
    }

    object Loading : More()
    data class Success(val news: List<News>) : More()
    data class Fail(val error: String) : More()
}

sealed class Report : FeedsPartialChange {
    override fun reduce(oldState: NewsState): NewsState = when (this) {
        is Success -> oldState.copy(
            data = oldState.data.filterNot { it.id == id },
            reportToast = "举报成功"
        )
        Fail -> oldState.copy(reportToast = "举报失败")
    }

    class Success(val id: Long) : Report()
    object Fail : Report()
}

 


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