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Kotlin学习教程(二)
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Kotlin学习教程(十)
Kotlin教程笔记(80) - MVVM架构设计
在Android应用开发中，MVVM（Model-View-ViewModel）架构是非常常见的一种设计模式，它通过ViewModel来管理UI相关的数据，并将这些数据与UI层分离，避免了Activity/Fragment与业务逻辑的强耦合。使用Kotlin实现MVVM模式，并结合ViewModel，可以有效地避免内存泄漏。下面我们就从设计思路和代码实现两个方面进行详细说明。
设计思路
Model 层：
负责数据的获取和处理，可能通过网络请求、数据库查询等。
不与UI层直接交互，只与ViewModel进行数据的交互。
ViewModel 层：
持有Model层的数据并通过LiveData等可观察数据类型暴露给View层。
负责业务逻辑处理，不持有View的引用，避免内存泄漏。
ViewModel的生命周期与Activity/Fragment绑定，能在配置变化（如旋转屏幕）时保持数据不丢失。
View 层（Activity/Fragment）：
负责展示UI和用户交互，但不直接处理业务逻辑。
通过观察ViewModel中的数据（LiveData或StateFlow）来更新UI。
Kotlin MVVM 实现代码
- Model 层
Model 层可以是一个普通的 Kotlin 类，负责获取数据。
kotlin复制代码data class User(val id: Int, val name: String, val age: Int)
class UserRepository {
// 模拟从数据库或网络获取用户数据
fun getUser(userId: Int): User {
return User(userId, "John Doe", 25)
}
}
- ViewModel 层
ViewModel 持有Model数据，并通过 LiveData 暴露给 View 层。LiveData 是一个生命周期感知型数据容器，它能自动管理观察者，避免内存泄漏。
kotlin复制代码import androidx.lifecycle.LiveData
import androidx.lifecycle.MutableLiveData
import androidx.lifecycle.ViewModel
import androidx.lifecycle.viewModelScope
import kotlinx.coroutines.launch
class UserViewModel(private val userRepository: UserRepository) : ViewModel() {
// 使用LiveData来保存用户数据
private val _user = MutableLiveData<User>()
val user: LiveData<User> = _user
// 获取用户信息
fun fetchUser(userId: Int) {
viewModelScope.launch {
// 模拟耗时操作
val user = userRepository.getUser(userId)
_user.value = user
}
}
}
设计说明：
MutableLiveData 是可变的数据容器，内部使用，LiveData 是只读的数据容器，暴露给外部使用。
viewModelScope 是ViewModel提供的协程作用域，能够与ViewModel的生命周期保持一致，自动在ViewModel销毁时取消协程，避免内存泄漏。
- View 层（Activity/Fragment）
View 层通过观察 LiveData 来响应数据变化，并更新UI。
kotlin复制代码import android.os.Bundle
import androidx.activity.viewModels
import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity
import androidx.lifecycle.Observer
class UserActivity : AppCompatActivity() {
// 使用viewModels扩展函数获取ViewModel实例
private val userViewModel: UserViewModel by viewModels {
UserViewModelFactory(UserRepository())
}
override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
super.onCreate(savedInstanceState)
setContentView(R.layout.activity_user)
// 观察用户数据的变化
userViewModel.user.observe(this, Observer { user ->
// 更新UI
// findViewById<TextView>(R.id.tvUserName).text = user.name
// findViewById<TextView>(R.id.tvUserAge).text = user.age.toString()
})
// 模拟获取用户数据
userViewModel.fetchUser(1)
}
}
- ViewModelFactory
如果 ViewModel 构造函数中需要传递参数，则可以通过 ViewModelFactory 来创建 ViewModel。
kotlin复制代码import androidx.lifecycle.ViewModel
import androidx.lifecycle.ViewModelProvider
class UserViewModelFactory(private val userRepository: UserRepository) : ViewModelProvider.Factory {
override fun create(modelClass: Class): T {
if (modelClass.isAssignableFrom(UserViewModel::class.java)) {
return UserViewModel(userRepository) as T
}
throw IllegalArgumentException("Unknown ViewModel class")
}
}
内存泄漏防范
ViewModel 的使用：
ViewModel 不持有 Activity 或 Fragment 的引用，只通过 LiveData 进行数据的暴露和通知，这样可以有效避免 ViewModel 内存泄漏。
通过 viewModelScope 来启动协程，避免手动管理协程生命周期的问题。
LiveData 的使用：
LiveData 是生命周期感知型组件，它只在 Activity 或 Fragment 处于活跃状态时通知观察者，从而避免了因生命周期变化导致的内存泄漏。
观察者的移除：
由于 LiveData 与 Activity/Fragment 的生命周期绑定，当 Activity/Fragment 销毁时，观察者会自动移除，无需手动清理。
结论
这个Kotlin实现的MVVM架构通过ViewModel来管理数据，避免了将业务逻辑和UI操作耦合在一起。同时，LiveData 和 viewModelScope 确保了内存管理的安全性。
MutableLiveData 是 LiveData 的一个子类，用于保存和管理可变的数据。它的作用是允许应用程序中的数据可以在运行时动态更改，并且通知所有观察它的数据变化的观察者（通常是UI层，比如Activity或Fragment）。LiveData 本身是只读的，而 MutableLiveData 提供了对数据的修改权限。
MutableLiveData 的主要作用：
数据存储和管理：
MutableLiveData 可以用来存储任意类型的数据（例如字符串、数字、对象等）。当数据发生变化时，LiveData 会通知所有相关的观察者进行更新。
数据的可变性：
与 LiveData 不同，MutableLiveData 允许通过 setValue() 或 postValue() 方法来改变内部的数据。通常，ViewModel 通过 MutableLiveData 来修改数据，而暴露给外部的仍然是不可变的 LiveData，这样可以保证外部代码只能读取数据而无法修改，遵循数据封装的原则。
生命周期感知：
LiveData 是生命周期感知型的组件，只有当观察者处于活动状态（即 Activity 或 Fragment 处于 STARTED 或 RESUMED 状态）时，才会接收到数据更新。这样可以避免 Activity/Fragment 的生命周期变化（如屏幕旋转、销毁重建等）导致的内存泄漏和不必要的UI更新。
MutableLiveData 的常见用法
kotlin复制代码// 定义 ViewModel
class UserViewModel : ViewModel() {
// 私有的 MutableLiveData，只允许内部修改
private val _userName = MutableLiveData<String>()
// 只读的 LiveData，暴露给外部观察
val userName: LiveData<String> = _userName
// 更新数据
fun updateUserName(newName: String) {
_userName.value = newName
}
}
在 Activity 或 Fragment 中观察数据
kotlin复制代码class UserActivity : AppCompatActivity() {
private val userViewModel: UserViewModel by viewModels()
override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
super.onCreate(savedInstanceState)
setContentView(R.layout.activity_user)
// 观察 LiveData 的变化
userViewModel.userName.observe(this, Observer { name ->
// 当 userName 发生变化时，更新UI
findViewById<TextView>(R.id.userNameTextView).text = name
})
// 更新用户数据
userViewModel.updateUserName("John Doe")
}
}
MutableLiveData 与 LiveData 的区别
MutableLiveData 允许数据的修改，外部可以通过 setValue() 或 postValue() 来更新数据。
LiveData 是只读的，通常通过暴露 LiveData 给外部，从而保护内部数据不被意外修改。
更新数据的两种方式：
setValue(T value)：在主线程中更新数据。
postValue(T value)：可以在任何线程中更新数据，适用于需要在工作线程更新UI时使用。
总结
MutableLiveData 主要用于在 ViewModel 内部修改和管理数据，同时保证外部只能读取 LiveData 的数据，从而实现数据的封装和状态管理。在Android开发中，它是实现MVVM架构的重要工具，特别是在配合ViewModel使用时，能有效防止内存泄漏和无效的UI更新。
MutableLiveData如何传递多个复杂的对象？
ChatGPT 说：
ChatGPT
MutableLiveData 可以存储和传递任意类型的数据，包括多个复杂的对象。你可以将这些复杂对象封装成一个数据类或者使用List、Map、Pair等数据结构来管理多个对象。下面详细说明如何使用 MutableLiveData 来传递多个复杂对象的几种常见方式。
方法一：使用数据类封装多个对象
如果你有多个相关的复杂对象，最好的方法是定义一个数据类，将这些对象封装在一起传递。
- 定义数据类
kotlin复制代码data class UserInfo(
val user: User,
val address: Address,
val preferences: Preferences
)
data class User(val id: Int, val name: String)
data class Address(val city: String, val street: String)
data class Preferences(val notificationsEnabled: Boolean)
在ViewModel中使用 MutableLiveData
kotlin复制代码class UserViewModel : ViewModel() {// 定义 MutableLiveData 保存 UserInfo 对象
private val _userInfo = MutableLiveData()
val userInfo: LiveData = _userInfo// 更新数据
fun updateUserInfo(user: User, address: Address, preferences: Preferences) {val newUserInfo = UserInfo(user, address, preferences) _userInfo.value = newUserInfo}
}在 Activity 或 Fragment 中观察和使用
kotlin复制代码class UserActivity : AppCompatActivity() {private val userViewModel: UserViewModel by viewModels()
override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
super.onCreate(savedInstanceState) setContentView(R.layout.activity_user) // 观察 userInfo 数据的变化 userViewModel.userInfo.observe(this, Observer { userInfo -> // 使用 userInfo 数据更新 UI val user = userInfo.user val address = userInfo.address val preferences = userInfo.preferences findViewById<TextView>(R.id.userNameTextView).text = user.name findViewById<TextView>(R.id.userAddressTextView).text = "${address.street}, ${address.city}" findViewById<TextView>(R.id.userPreferencesTextView).text = if (preferences.notificationsEnabled) "Notifications ON" else "Notifications OFF" }) // 更新数据 userViewModel.updateUserInfo( User(1, "John Doe"), Address("New York", "5th Avenue"), Preferences(true) )}
}
方法二：使用 List 或 Map 传递多个对象
如果你需要传递一个动态数量的对象（如用户列表），可以使用 List 或 Map 等集合类型。使用 List
kotlin复制代码class UserViewModel : ViewModel() {// 使用 MutableLiveData 保存用户列表
private val _userList = MutableLiveData>()
val userList: LiveData> = _userList// 更新用户列表
fun updateUserList(users: List) {_userList.value = users}
}使用 Map
kotlin复制代码class UserViewModel : ViewModel() {// 使用 MutableLiveData 保存 ID 到 User 对象的映射
private val _userMap = MutableLiveData>()
val userMap: LiveData> = _userMap// 更新用户映射
fun updateUserMap(userMap: Map) {_userMap.value = userMap}
}
方法三：使用 Pair 或 Triple
如果你只有两到三个对象需要传递，并且不想创建单独的数据类，可以使用 Pair 或 Triple 这样的容器。使用 Pair
kotlin复制代码class UserViewModel : ViewModel() {// 使用 MutableLiveData 保存两个对象的 Pair
private val _userAndAddress = MutableLiveData>()
val userAndAddress: LiveData> = _userAndAddress// 更新数据
fun updateUserAndAddress(user: User, address: Address) {_userAndAddress.value = Pair(user, address)}
}使用 Triple
kotlin复制代码class UserViewModel : ViewModel() {// 使用 MutableLiveData 保存三个对象的 Triple
private val _userAddressPreferences = MutableLiveData>()
val userAddressPreferences: LiveData> = _userAddressPreferences// 更新数据
fun updateUserAddressPreferences(user: User, address: Address, preferences: Preferences) {_userAddressPreferences.value = Triple(user, address, preferences)}
}
总结
如果对象之间有明确的关联，使用 数据类 封装多个对象是最好的选择，能增强代码的可读性和可维护性。
如果是需要传递多个同类对象（如多个用户），可以使用 List 或 Map。
当仅有少数对象（如2到3个）并且不需要定义数据类时，可以使用 Pair 或 Triple 来简化代码。
这些方法都可以通过 MutableLiveData 管理和传递复杂对象，并且可以通过 LiveData 的观察机制让 UI 及时响应数据变化。
上面的MVVM架构模式有什么缺点吗？平时写代码如何规避这些缺点？
ChatGPT
MVVM 架构模式虽然在 Android 开发中非常流行，能有效地将 UI 层与业务逻辑分离，但它并非完美无缺，存在一些潜在的缺点。了解这些缺点并在开发中尽量规避它们，可以提高项目的可维护性和性能。
MVVM 架构的常见缺点
ViewModel 过于臃肿：
在实际开发中，业务逻辑、数据处理和状态管理等都可能会集中在 ViewModel 中，导致 ViewModel 代码过于复杂和臃肿。这会使得 ViewModel 变得难以维护和测试。
解决方案：
拆分业务逻辑： 使用 UseCase 或 Interactor 类，将复杂的业务逻辑放到独立的模块中，而不是堆积在 ViewModel 内。
单一职责原则： 遵循单一职责原则，确保 ViewModel 只负责数据的管理和状态的维护，不要将所有的业务逻辑放入其中。
层次化设计： 可以将某些与数据处理相关的逻辑放入 Repository 或 Service 中，避免 ViewModel 承担过多责任。
难以管理复杂的 UI 逻辑：
在 MVVM 中，UI 的状态通常通过 LiveData 或 StateFlow 等可观察对象驱动。如果 UI 状态过于复杂，比如有多个不同的状态组合，可能会导致复杂的逻辑控制，甚至难以调试。
解决方案：
状态机模式：对于复杂的 UI 状态管理，可以引入状态机模式（State Machine），将不同的 UI 状态进行清晰的定义，减少状态间的混乱。
View 层处理 UI 逻辑：虽然 MVVM 强调将逻辑与 UI 分离，但部分复杂的 UI 控制逻辑可以适当留在 View 层，避免过度复杂的状态传递。
LiveData 更新逻辑不明确：
在 MVVM 中，LiveData 的更新逻辑分布在 ViewModel 的多个方法中，有时可能会导致难以追踪状态的变化。特别是在并发操作中，LiveData 的更新顺序和时机可能不太容易控制。
解决方案：
避免滥用 MutableLiveData：严格限制 MutableLiveData 的使用范围，确保只有特定的操作可以修改数据。
使用单一入口修改数据：可以通过定义统一的更新方法或事件处理方法，确保数据的修改和状态变化有清晰的触发点。
使用 StateFlow 或 SharedFlow：相比于 LiveData，StateFlow 提供了更强的线程安全性和对数据流的明确控制，特别适合并发环境。
过多的观察者导致性能问题：
在复杂的应用中，过多的观察者可能会导致性能问题，尤其是当观察的数据量很大时，频繁的 UI 更新可能会拖慢渲染性能。
解决方案：
谨慎添加观察者：只在必要的生命周期内添加观察者，避免在不必要的生命周期中对 LiveData 进行订阅。
使用 DistinctUntilChanged：在 LiveData 中使用 DistinctUntilChanged，可以避免多次相同数据的更新，从而减少不必要的 UI 刷新。
懒加载：对于不经常使用的 UI 数据，可以延迟订阅 LiveData，避免过早创建大量的观察者。
ViewModel 的生命周期管理：
ViewModel 的生命周期比 Activity 和 Fragment 更长，当 Activity/Fragment 销毁时，ViewModel 仍然可能持有某些状态或逻辑，可能会导致意想不到的问题。例如，UI已经销毁但数据仍然在更新。
解决方案：
正确管理协程和异步任务：使用 viewModelScope 来确保协程与 ViewModel 的生命周期一致，避免 ViewModel 持有长期异步任务导致内存泄漏。
取消无效的观察：在 Activity 或 Fragment 销毁时，确保观察者能够正确解除订阅，避免 LiveData 仍然持有 UI 的引用。
考虑 ViewModel 的清理工作：对于需要手动清理的资源（如某些回调、订阅等），在 onCleared() 中进行清理，避免资源泄漏。
难以测试复杂的 UI 交互：
MVVM 通过 LiveData 或其他可观察的数据流来驱动 UI，这有时会增加 UI 交互的测试难度。特别是当存在多个观察者或复杂的状态管理时，编写单元测试会变得复杂。
解决方案：
Mock LiveData 和协程：在测试中，使用 Mockito 或类似的框架来模拟 LiveData 和协程行为，简化 ViewModel 的测试。
使用 StateFlow 测试：相比于 LiveData，StateFlow 更容易测试，因为它可以在不依赖 Android 的环境中测试数据流和状态管理。
数据绑定的复杂性：
如果结合 DataBinding 使用 MVVM，在处理复杂的绑定表达式时，代码可能会变得难以维护，特别是在XML文件中书写复杂逻辑时，容易引发调试和维护难题。
解决方案：
减少复杂绑定表达式：尽量避免在 XML 中写过于复杂的表达式，将逻辑尽可能地移到 ViewModel 或辅助类中。
使用 BindingAdapter：对于重复和复杂的UI更新逻辑，使用 BindingAdapter 自定义UI的绑定逻辑，避免在XML中堆砌大量表达式。
总结
MVVM 模式虽然能很好地实现业务逻辑和 UI 层的解耦，但它在实际使用中也会带来一些复杂性，如 ViewModel 变得臃肿、状态管理混乱等问题。通过遵循以下实践可以有效规避这些缺点：
遵循单一职责原则，合理拆分业务逻辑。
使用合适的数据流工具（如 StateFlow）替代 LiveData 以更好管理状态。
对复杂的 UI 状态引入状态机等模式，简化状态管理。
确保 ViewModel 的生命周期管理得当，避免内存泄漏和状态不一致问题。
