复杂度
软件的首要技术使命是“管理复杂度” —— 《代码大全》
因为低复杂度才能降低理解成本和沟通难度，提升应对变更的灵活性，减少重复劳动，最终提高代码质量。
架构的目的在于“将复杂度分层”
复杂度为什么要被分层？
若不分层，复杂度会在同一层次展开，这样就太 ... 复杂了。
举一个复杂度不分层的例子：
小李：“你会做什么菜？”
小明：“我会做用土鸡生的土鸡蛋配上切片的番茄，放点油盐，开火翻炒的番茄炒蛋。”
听了小明的回答，你还会和他做朋友吗？
小明把不同层次的复杂度以不恰当的方式揉搓在一起，让人感觉是一种由“没有必要的具体”导致的“难以理解的复杂”。
小李其实并不关心土鸡蛋的来源、番茄的切法、添加的佐料、以及烹饪方式。
这样的回答除了难以理解之外，局限性也很大。因为它太具体了！只要把土鸡蛋换成洋鸡蛋、或是番茄片换成块、或是加点糖、或是换成电磁炉，其中任一因素发生变化，小明就不会做番茄炒蛋了。
再举个正面的例子，TCP/IP 协议分层模型自下到上定义了五层：
- 物理层
- 数据链路成
- 网络层
- 传输层
- 应用层
其中每一层的功能都独立且明确，这样设计的好处是缩小影响面，即单层的变动不会影响其他层。
这样设计的另一个好处是当专注于一层协议时，其余层的技术细节可以不予关注，同一时间只需要关注有限的复杂度，比如传输层不需要知道自己传输的是 HTTP 还是 FTP，传输层只需要专注于端到端的传输方式，是建立连接，还是无连接。
有限复杂度的另一面是“下层的可重用性”。当应用层的协议从 HTTP 换成 FTP 时，其下层的内容不需要做任何更改。
引子
为了降低客户端领域开发的复杂度，架构也在不断地演进。从 MVC 到 MVP，再到 MVVM，目前已经发展到 MVI。
MVVM 仍然是当下最常用的 Android 端架构，曾经的榜一大哥 MVP 已日落西山。
下图是 Google Trends 关于 “android mvvm” 和 “android mvp”的对比图，剪刀差发生在2018年：
2018 年到底发生了什么使得架构改朝换代？
MVI 在架构设计上又做了哪些新的尝试？它是否能在将来取代 MVVM？
被如此多新名词弄得头晕脑胀的我，不由得倔强反问：“不是用架构又会怎么样？”
该系列以实战项目中的搜索场景为剧本，演绎了如何运用不同架构进行重构的过程，并逐个给出上述问题自己的理解。
搜索是 App 中常见的业务场景，该功能示意图如下：
业务流程如下：在搜索条中输入关键词并同步展示联想词，点联想词跳转搜索结果页，若无匹配结果则展示推荐流，返回时搜索历史以标签形式横向铺开。点击历史直接发起搜索跳转到结果页。
搜索页面框架设计如下：
搜索页用Activity来承载，它被分成两个部分，头部是常驻在 Activity 的搜索条。下面的“搜索体”用Fragment承载，它可能出现三种状态 1.搜索历史页 2.搜索联想页 3.搜索结果页。
上两篇分别用无架构的方式实现了搜索条和搜索历史，这一篇接着用这种方式实现搜索联想，看看无架构会产生什么痛点。
愈发不单纯的 Activity
搜索联想效果如图所示：
产品需求：输入关键词后，自动发起请求拉联想词并以列表形式展示。
最直接的实现方法如下：
etSearch.doOnTextChanged { text, _, _, _ -> fetchHint(text.toString()) } fun fetchHint(keyword: String) {}// 访问网络进行搜索
这样实现有一个缺点，会进行多次无效的网络访问。比如搜索“kotlin flow”时，onTextChanged()会被回调 10 次，就触发了 10 次网络请求，而只有最后一次才是有效的。
优化方案是只有在用户停止输入时才进行请求。但并没有这样的回调通知业务层用户已经停止输入。那就只能设置一个超时，即用户多久未输入内容后就判定已停止输入。
但实现起来还挺复杂的：得在每次输入框内容变化后启动超时倒计时，若倒计时归零时输入框内容没有发生新变化，则用输入框当前内容发起请求，否则将倒计时重置。
若使用流的思想就能极大简化问题：输入框是流数据的生产者，其内容每变化一次，就是在流上生产了一个新数据。但并不是每一个数据都需要被消费，所以得做“限流”，即丢弃一切发射间隔过短的数据，直到生产出某个数据之后一段时间内不再有新数据。
RxJava 和 kotlin Flow 都可用于表达流，我偏好简洁的后者。Kotlin Flow 中的debounce()就非常契合当前场景。
为了用流的思想求解问题，就得先将回调转换成“能发送数据的流”：
fun EditText.textChangeFlow(): Flow<String> = callbackFlow { val watcher = object : TextWatcher { private var isUserInput = true override fun beforeTextChanged(p0: CharSequence?, p1: Int, p2: Int, p3: Int) { } override fun onTextChanged(char: CharSequence?, p1: Int, p2: Int, p3: Int) { isUserInput = this@textChangeFlow.hasFocus() // 记录是否是用户输入 } override fun afterTextChanged(p0: Editable?) { // 当用户输入时，发射数据 if(isUserInput) trySend(p0?.toString().orEmpty()) } } addTextChangedListener(watcher) awaitClose { removeTextChangedListener(watcher) } }
关于 Kotlin Flow 的详细介绍及应用场景可以点击：
然后就可以像这样为搜索框做限流了：
class TemplateSearchActivity : BaseActivity() { private val mainScope = MainScope() private val retrofit = Retrofit.Builder() .baseUrl("https://xxx") .addConverterFactory(MoshiConverterFactory.create()) .client(OkHttpClient.Builder().build()) .build() private val searchApi = retrofit.create(SearchApi::class.java) override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) { super.onCreate(savedInstanceState) setContentView(contentView) initView() } private fun initView() { etSearch.textChangeFlow() // 构建输入框文字变化流 .debounce(300) // 对上游做 300ms 防抖 .flatMapLatest { fetchHint(it) } // 新搜索覆盖旧搜索 .flowOn(Dispatchers.IO) // 异步化 .onEach { goToHintPage() // 跳转到联想页（实现细节在下一节展示） show(it) // 获取联想列表并展示（实现细节在下一节展示） } .launchIn(mainScope) // 在主线程收集 } // 将异步请求 suspend 化 private suspend fun fetchHint(keyword: String): List<String> = suspendCancellableCoroutine { continuation -> // 拉联想接口 searchApi.fetchHints(keyword).enqueue(objec: Callback<HintBean> { override fun onFailure(call: Call<HintBean>, t: Throwable) { continuation.resume(listOf(keyword), null) } override fun onResponse(call: Call<HintBean>, response: Response<HintBean>) { response.body()?.result?.let { continuation.resume(listOf(keyword, *it.toTypedArray()), null) } } }) } }
这样写的后果是 Activity 和四个新类耦合：Retrofit，SearchApi，MoshiConverterFactory，OkHttpClient。
这四个类一起描述了访问网络的细节：如何构建请求？、访问哪个地址？、如何将响应转换成数据实体？、如何建立连接发出请求？
继上一篇数据存取细节在 Activity 铺开，现在又一个网络访问的细节也在此铺开。按照这个节奏发展下去，超 1000+ 行的 Activity 就不奇怪了。
这样写有以下副作用：
- 复杂度高：大量细节在同一个层次被铺开，代码显得啰嗦，增加理解成本。
- 无扩展性：细节通常容易发生变化，除了 Retrofit + OkHttp 之外也有别的方案可供选择。上述代码无法实现无痛替换，必须得改 Activity 类。
- 影响面大：界面绘制、网络请求、数据存取写在同一个 Activity 中，其中任意一个变化都有可能影响到其他两个。当你修改了界面，另一个同事修改了网络请求，你们的代码可能发生冲突，造成没有必要的 Bug。
使用合适的架构、做合理的分层、抽象单一职责的类，就能避免这些副作用。（实现细节会在后续文章展开）
跨界面粘性通信的必要性
搜索关键词在搜索页 Activity 产生，搜索联想词在联想 Fragment 展示。继上篇搜索页和历史页的跨界面通信后，这又是一个跨界面通信，而这次情况更加复杂了：
class TemplateSearchActivity : BaseActivity() { // 使用 Navigation 跳转到搜索联想页 private fun goToHintPage() { findNavController(NAV_HOST_ID.toLayoutId()).apply { if (currentDestination?.id != R.id.SearchHintFragment) { navigate(R.id.action_to_hint) } } } // 使用广播通知联想页刷新 private fun show(keyword: String, hints: List<String>) { LocalBroadcastManager.getInstance(this).sendBroadcast( Intent("Hints").apply { val extra = hints.map { SearchHint(keyword, it) }.toTypedArray() putExtra("hints", extra) } ) ) }
当 EditText 流中每次产生数据时都需要执行三个操作：1. 拉接口 2. 跳转联想页 3. 将联想列表传递给联想页。
联想页界面监听广播以接收联想词列表：
class SearchHintFragment : BaseSearchFragment() { private val receiver by lazy { HintsReceiver() } override fun onViewCreated(view: View, savedInstanceState: Bundle?) { super.onViewCreated(view, savedInstanceState) // 在 onViewCreated 中监听广播 context?.let { LocalBroadcastManager.getInstance(it) .registerReceiver(receiver, IntentFilter("Hints")) } } inner class HintsReceiver : BroadcastReceiver() { override fun onReceive(context: Context?, intent: Intent?) { val hints = intent?.getParcelableArrayExtra("hints").orEmpty() // 把联想列表塞给 RecyclerView.Adapter hintsAdapter.dataList = hints.toList() } } }
跑一下上面代码，发现输入关键词后的确跳转到了联想页，但联想词并未展示。。。
那是因为 Fragment 的生命周期回调是异步的，导致监听广播慢于发广播。而广播又不是粘性的，即新的观察者不会收到老值的推送。
为了验证这个推论，把代码做如下修改：
// TemplateSearchActivity.kt private fun show(keyword: String, hints: List<String>) { etSearch?.postDelayed({ LocalBroadcastManager.getInstance(this) .sendBroadcast( Intent("Hints").apply { val extra = hints.map { SearchHint(keyword, it) }.toTypedArray() putExtra("hints", extra) } ) }, 500) }
延迟 500 ms 后再将联想词推送给联想页。跑一下代码，联想词列表展示出来了！
但这不可行，先不说联想词延迟展示的效果产品能否接受，从技术上，“延迟一个固定时间去做某件事”就是有隐患的。假设主线程中存在耗时操作，导致 Fragment 生命周期回调超过 500 ms后才回调，那就是一个联想词不展示的偶现 Bug（极难排查原因）。
其实 Navigation 提供了携带参数的跳转方法：
findNavController(NAV_HOST_ID.toLayoutId()) .navigate(R.id.action_to_hint, bundleOf("hints" to searchHints))
然后在联想页通过 getArguement() 就能获取联想词：
override fun onViewCreated(view: View, savedInstanceState: Bundle?) { super.onViewCreated(view, savedInstanceState) // 获取联想词 val hints = arguments?.getParcelableArrayList<SearchHint>("hints").orEmpty() }
但这样传参得先把 SearchHint 序列化：
@Parcelize // 序列化注解 data class SearchHint( val keyword: String, val hint: String ):Parcelable
若结构体简单，则是最好的通信方法。若实体类大，一来序列化耗时，二来占用 transaction buffer，可能发生TransactionTooLargeException。
对于复杂结构体，引入跨界面的粘性通信就是一个更好的选择，这样即使观察数据在发数据之后进行，也照样能收到之前的数据。
在 MVVM 和 MVI 架构中，就内建了这种通信方式。但有时候粘性又会引入麻烦，比如使用粘性消息实现 toast 的展示，就会导致 toast 重复弹出。关于如何在架构中正确使用粘性会在后续篇章中展开。
不内聚导致合成谬误
产品需求：清空联想词后，返回历史页。
//TemplateSearchActivity.kt etSearch.textChangeFlow() .onEach { if (it.isEmpty()) gotoHistoryPage() }// 若输入框被清空则返回历史页 .filter { it.isNotEmpty() } // 流过滤，当输入不空时才让它往下流 .debounce(300) .flatMapLatest { flow { emit(searchRepository.fetchSearchHint(it)) } } .flowOn(Dispatchers.IO) .onEach { goToHintPage() show(etSearch.text.toString(), it) } .launchIn(mainScope)
使用退格键删除输入框内容，当清空时不该等待 300 ms 才返回历史页，所以该操作只能放在 debounce() 上游的 onEach() 中，然后再通过 filter 过滤出输入非空的值往下流。
跑一下代码，bug 就来了：
当清空输入框时，界面的确返回了历史页，但又立马回到了联想页，而且总是会对首字母触发联想。
这是因为当输入“1234”，然后按住退格键后，TextWatcher.afterTextChanged() 会按如下顺序触发回调：
1234 123 12 1 空字串
最后一个空字串会被filter { it.isNotEmpty() }过滤掉，而“1”是唯一一个满足debounce(300)条件的值（在它之后就再也没有新的值了），所以它会触发请求联想接口，当接口返回时跳转到联想页。
流上每一段子逻辑都没毛病，但用流把它们串联起来之后就出毛病了
之所以会这样是因为“界面跳转逻辑没有内聚在一起”，它们分别处于不同的子逻辑中，每个子逻辑都有不同的影响源。当这些影响源排列组合到一起的时候，就会发酵出意想不到的坏味道。
总结
经过三篇文章的讲述，用最直白的方式实现了搜索业务场景，没有应用任何现有架构。
实现过程中，主要发现了如下痛点：
- 低内聚高耦合的绘制：控件的绘制逻辑散落在各处，散落在各种 Activity 的子程序中（子程序间相互耦合），分散在现在和将来的逻辑中。这样的设计增加了界面刷新的复杂度，导致代码难以理解、容易改出 Bug、难排查问题、无法复用。
- 耦合的非粘性通信：Activity 和 Fragment 通过获取对方引用并互调方法的方式完成通信。这种通信方式使得 Fragment 和 Activity 耦合，从而降低了界面的复用度。并且没有一种内建的机制来轻松的实现粘性通信。
- 上帝类：所有细节在界面被铺开。数据存取，网络访问这些和界面无关的细节在 Activity 被铺开。导致 Activity 代码不单纯，高耦合，代码量大，复杂度高，无法实现无痛替换。
- 界面 & 业务：界面展示和业务逻辑耦合在一起。“界面该长什么样？”和“哪些事件会触发界面重绘？”这两个独立的变化源没有做到关注点分离。导致 Activity 代码不单纯，高耦合，代码量大，复杂度高，变化源不单一，易改出 Bug，无法被复用。
本系列后续的篇章会针对这些痛点，给出架构化的解决方案。敬请期待~
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