Android实现消息总线的几种方式详解
目录
- 前言
- 一、BroadcastReceiver 广播
- 二、EventBus
- 三、RxBus
- 四、LiveDataBus
- 五、FlowBus
- 总结
前言
消息总线又叫事件总线,为什么我们需要一个消息总线呢?是因为随着项目变大,页面变多,我们可能出现跨页面、跨组件、跨线程、跨进程传递消息与数据,为了更方便的直接通知到指定的页面实现具体的逻辑,我们需要消息总线来实现。
从最基本的 BroadcastReceiver 到 EventBus 再到RxBus ,后来官方出了AndroidX jetpack 我们开始使用LiveDataBus,最后到Kotlin的流行出来了FlowBus。我们看看他们是怎么一步一步演变的。
一、BroadcastReceiver 广播
我们再初入 Android 的时候都应该学过广播接收者,分为静态广播和动态注册广播,在高版本的 Android 中限制了我们一些静态广播的使用,不过我们还是能通过动态注册的方式获取一些系统的状态改变。像常用的电量变化、网络状态变化、短信发送接收的状态等等。
比如网络变化的监听:
IntentFilter intentFilter = new IntentFilter(ConnectivityManager.CONNECTIVITY_ACTION); application.getApplicationContext().registerReceiver(InstanceHolder.INSTANCE, intentFilter);
在消息中线中,我们可以使用本地广播来实现 LocalBroadcastManager 消息的通知。
LocalBroadcastManager mLocalBroadcastManager = LocalBroadcastManager.getInstance(mContext); BroadcastReceiver mLoginReceiver = new LoginSuccessReceiver(); mLocalBroadcastManager.registerReceiver(mLoginReceiver, new IntentFilter(Constants.ACTION_LOGIN_SUCCESS)); private class LoginSuccessReceiver extends BroadcastReceiver { @Override public void onReceive(Context context, Intent intent) { //刷新Home界面 refreshHomePage(); //刷新未读信息 requestUnreadNum(); } } //记得要解绑对应的接收器 mLocalBroadcastManager.unregisterReceiver(mLoginReceiver);
这样就可以实现一个消息通知了。相比 EventBus 它的性能和空间的消耗都是较大的,并且只能固定在主线程运行。
二、EventBus
EventBus最大的特点就是简洁、解耦,可以直接传递我们自定义的消息Message。EventBus简化了应用程序内各组件间、组件与后台线程间的通信。记得2015年左右是非常火爆的。
EventBus的调度灵活,不依赖于 Context,使用时无需像广播一样关注 Context 的注入与传递。可继承、优先级、粘滞,是 EventBus 比之于广播的优势。几乎可以满足我们全部的需求。
最初的EventBus其实就是一个方法的集合与查找,核心是通过register方法把带有@Subscrib注解的方法和参数之类的东西全部放入一个List集合,然后通过post方法去这个list循环查找到符合条件的方法去执行。
如何使用EventBus,一共分5步:
@Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activity_event_bus); EventBus.getDefault().register(MainActivity.this); //1.注册广播 }
@Override protected void onDestroy() { super.onDestroy(); EventBus.getDefault().unregister(MainActivity.this); //2.解注册广播 }
/** * 3.传递什么类型的。定义一个消息类 */ public class MessageEvent { public String name; public MessageEvent(String name) { this.name = name; } }
@OnClick({R.id.bt_eventbus_send_main, R.id.bt_eventbus_send_sticky}) public void onClick(View view) { switch (view.getId()) { case R.id.bt_eventbus_send_main: //4.发送消息 EventBus.getDefault().post(new MessageEvent("我是主页面发送过来的消息")); finish(); break; } }
/** * 5.接受到消息。需要注解 * * @param event */ @Subscribe(threadMode = ThreadMode.MAIN) //主线程执行 public void MessageEventBus(MessageEvent event) { //5。显示接受到的消息 mTvEventbusResult.setText(event.name); }
EventBus的性能开销其实不大,EventBus2.4.0 版是利用反射来实现的,后来改成 APT 实现之后会好很多。主要问题是需要定义很多的消息对象,消息太多之后就感觉管理起来很麻烦。当消息太多之后容器内部的查找会出现性能瓶颈。
就算如此 EventBus 也是值得大家使用的。
三、RxBus
RxBus是基于RxJava实现的,强大是强大,但是学习成本比较高,需要额外导入RxJava RxAndroid等库,这些库体积还是较大的。可以实现异步的消息等。
本身的实现是很简单的:
public class RxBus { private volatile static RxBus mDefaultInstance; private final Subject<Object> mBus; private RxBus() { mBus = PublishSubject.create().toSerialized(); } public static RxBus getInstance() { if (mDefaultInstance == null) { synchronized (RxBus.class) { if (mDefaultInstance == null) { mDefaultInstance = new RxBus(); } } } return mDefaultInstance; } /** * 发送事件 */ public void post(Object event) { mBus.onNext(event); } /** * 根据传递的 eventType 类型返回特定类型(eventType)的 被观察者 */ public <T> Observable<T> toObservable(final Class<T> eventType) { return mBus.ofType(eventType); } /** * 判断是否有订阅者 */ public boolean hasObservers() { return mBus.hasObservers(); } public void reset() { mDefaultInstance = null; } }
定义消息对象:
public class MsgEvent { private String msg; public MsgEvent(String msg) { this.msg = msg; } public String getMsg() { return msg; } public void setMsg(String msg) { this.msg = msg; } }
发送与接收:
RxBus.getInstance().toObservable(MsgEvent.class).subscribe(new Observer<MsgEvent>() { @Override public void onSubscribe(Disposable d) { } @Override public void onNext(MsgEvent msgEvent) { //处理事件 } @Override public void onError(Throwable e) { } @Override public void onComplete() { } }); RxBus.getInstance().post(new MsgEvent("Java"));
缺点是容易内存泄露,我们需要使用rxlifecycle 或者使用CompositeDisposable 自己对生命周期进行处理解绑。
四、LiveDataBus
官方出了AndroidX jetpack 内部包含LiveData,它可以感知并遵循Activity、Fragment或Service等组件的生命周期。
为什么要使用LiveDataBus,正是基于LiveData对组件生命周期可感知的特点,因此可以做到仅在组件处于生命周期的激活状态时才更新UI数据。
一个简单的LiveDataBus的实现:
public final class LiveDataBus { private final Map<String, BusMutableLiveData<Object>> bus; private LiveDataBus() { bus = new HashMap<>(); } private static class SingletonHolder { private static final LiveDataBus DEFAULT_BUS = new LiveDataBus(); } public static LiveDataBus get() { return SingletonHolder.DEFAULT_BUS; } public <T> MutableLiveData<T> with(String key, Class<T> type) { if (!bus.containsKey(key)) { bus.put(key, new BusMutableLiveData<>()); } return (MutableLiveData<T>) bus.get(key); } public MutableLiveData<Object> with(String key) { return with(key, Object.class); } private static class ObserverWrapper<T> implements Observer<T> { private Observer<T> observer; public ObserverWrapper(Observer<T> observer) { this.observer = observer; } @Override public void onChanged(@Nullable T t) { if (observer != null) { if (isCallOnObserve()) { return; } observer.onChanged(t); } } private boolean isCallOnObserve() { StackTraceElement[] stackTrace = Thread.currentThread().getStackTrace(); if (stackTrace != null && stackTrace.length > 0) { for (StackTraceElement element : stackTrace) { if ("android.arch.lifecycle.LiveData".equals(element.getClassName()) && "observeForever".equals(element.getMethodName())) { return true; } } } return false; } } private static class BusMutableLiveData<T> extends MutableLiveData<T> { private Map<Observer, Observer> observerMap = new HashMap<>(); @Override public void observe(@NonNull LifecycleOwner owner, @NonNull Observer<T> observer) { super.observe(owner, observer); try { hook(observer); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } @Override public void observeForever(@NonNull Observer<T> observer) { if (!observerMap.containsKey(observer)) { observerMap.put(observer, new ObserverWrapper(observer)); } super.observeForever(observerMap.get(observer)); } @Override public void removeObserver(@NonNull Observer<T> observer) { Observer realObserver = null; if (observerMap.containsKey(observer)) { realObserver = observerMap.remove(observer); } else { realObserver = observer; } super.removeObserver(realObserver); } private void hook(@NonNull Observer<T> observer) throws Exception { //get wrapper's version Class<LiveData> classLiveData = LiveData.class; Field fieldObservers = classLiveData.getDeclaredField("mObservers"); fieldObservers.setAccessible(true); Object objectObservers = fieldObservers.get(this); Class<?> classObservers = objectObservers.getClass(); Method methodGet = classObservers.getDeclaredMethod("get", Object.class); methodGet.setAccessible(true); Object objectWrapperEntry = methodGet.invoke(objectObservers, observer); Object objectWrapper = null; if (objectWrapperEntry instanceof Map.Entry) { objectWrapper = ((Map.Entry) objectWrapperEntry).getValue(); } if (objectWrapper == null) { throw new NullPointerException("Wrapper can not be bull!"); } Class<?> classObserverWrapper = objectWrapper.getClass().getSuperclass(); Field fieldLastVersion = classObserverWrapper.getDeclaredField("mLastVersion"); fieldLastVersion.setAccessible(true); //get livedata's version Field fieldVersion = classLiveData.getDeclaredField("mVersion"); fieldVersion.setAccessible(true); Object objectVersion = fieldVersion.get(this); //set wrapper's version fieldLastVersion.set(objectWrapper, objectVersion); } } }
注册与发送:
LiveDataBus.get() .with("key_test", String.class) .observe(this, new Observer<String>() { @Override public void onChanged(@Nullable String s) { } }); LiveDataBus.get().with("key_test").setValue(s);
LiveDataBus已经算是很好用的,自动注册解绑,根据Key传递泛型T对象,容易查找对应的接收者,也可以实现可见的触发和直接触发,可以实现跨进程,
LiveData有几点不足,只能在主线程更新数据,操作符无法转换数据,基于 Android Api 实现的,换一个平台无法适应,基于这几点又开发出了FlowBus。
五、FlowBus
很多人都说Flow 的出现导致 LiveData 没那么重要了,就是因为 LiveData 的场景 都可以使用 Flow 平替了,还能更为的强大和灵活。
StateFlow 可以 替代ViewModel中传递数据,SharedFlow 可以实现事件总线。(这两者的异同如果大家有兴趣,我可以单独开一篇讲下)。
SharedFlow 就是一种热流,可以实现一对多的关系,其构造方法支持天然支持普通的消息发送与粘性的消息发送。一般我们FlowBus都是基于 SharedFlow 来实现:
object FlowBus { private val busMap = mutableMapOf<String, EventBus<*>>() private val busStickMap = mutableMapOf<String, StickEventBus<*>>() @Synchronized fun <T> with(key: String): EventBus<T> { var eventBus = busMap[key] if (eventBus == null) { eventBus = EventBus<T>(key) busMap[key] = eventBus } return eventBus as EventBus<T> } @Synchronized fun <T> withStick(key: String): StickEventBus<T> { var eventBus = busStickMap[key] if (eventBus == null) { eventBus = StickEventBus<T>(key) busStickMap[key] = eventBus } return eventBus as StickEventBus<T> } //真正实现类 open class EventBus<T>(private val key: String) : LifecycleObserver { //私有对象用于发送消息 private val _events: MutableSharedFlow<T> by lazy { obtainEvent() } //暴露的公有对象用于接收消息 val events = _events.asSharedFlow() open fun obtainEvent(): MutableSharedFlow<T> = MutableSharedFlow(0, 1, BufferOverflow.DROP_OLDEST) //主线程接收数据 fun register(lifecycleOwner: LifecycleOwner, action: (t: T) -> Unit) { lifecycleOwner.lifecycle.addObserver(this) lifecycleOwner.lifecycleScope.launch { events.collect { try { action(it) } catch (e: Exception) { e.printStackTrace() YYLogUtils.e("FlowBus - Error:$e") } } } } //协程中发送数据 suspend fun post(event: T) { _events.emit(event) } //主线程发送数据 fun post(scope: CoroutineScope, event: T) { scope.launch { _events.emit(event) } } //自动销毁 @OnLifecycleEvent(Lifecycle.Event.ON_DESTROY) fun onDestroy() { YYLogUtils.w("FlowBus - 自动onDestroy") val subscriptCount = _events.subscriptionCount.value if (subscriptCount <= 0) busMap.remove(key) } } class StickEventBus<T>(key: String) : EventBus<T>(key) { override fun obtainEvent(): MutableSharedFlow<T> = MutableSharedFlow(1, 1, BufferOverflow.DROP_OLDEST) } }
发送与接收消息
// 主线程-发送消息 FlowBus.with<String>("test-key-01").post(this@Demo11OneFragment2.lifecycleScope, "Test Flow Bus Message")
// 接收消息 FlowBus.with<String>("test-key-01").register(this) { LogUtils.w("收到FlowBus消息 - " + it) }
发送粘性消息
FlowBus.withStick<String>("test-key-02").post(lifecycleScope, "Test Stick Message")
FlowBus.withStick<String>("test-key-02").register(this){ LogUtils.w("收到粘性消息:$it") }
Log如下:
总结
其实这么多消息总线框架,我更推荐EventBus LiveDataBus FlowBus这三种。
总的来说,我们尽量不依赖第三方的框架来实现,那么 FlowBus 是语言层级的,基于Kotlin的特性实现,比较推荐了,我本人是喜欢用LiveDataBus,基于 Android 开发场景来看,几乎能满足全部要求了。
如果大家有源码方面的需求可以看看这里,上面的源码也都贴出来了,不过更推荐大家根据不同的类型自行去 Github 上面找对应的实现封装,功能会更多,健壮性更好。
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