这是 MVI 架构的第一篇，系列文章目录如下：
- 【Android 架构之 MVI 雏形】响应式编程 + 单向数据流 + 唯一可信数据源
- 关于Android 架构 的MVI 初级体
- 【Android 架构之 MVI 完全体】 就MVVM 来说关于PartialChange & Reducer
- [Android 架构之 MVI究极体]数据区分状态和事件,解决粘性数据
引子
MVI 是Model-View-Intent的简称，它们分别表示。。。。。
我并不打算逐个字母介绍它们代表的意思。因为这样一点也不能增进对 MVI 的理解，反而会对它的认识蒙上厚厚的一层迷雾。
奥古斯都在《忏悔录》里面问我这样一个问题：“时间到底是什么？你不问我的时候，我是知道的；你一问我，我就不知道了。”
把“时间”换成“MVI”，这个问题同样困扰着我：“MVI 到底是什么？你不问我的时候，我是知道的；你一问我，我就不知道了。”
维特根斯坦会说，上面是一个非法的问题，源于错误地使用了语言。
正确的问题应该是这样问的：人们在什么场景下使用 MVI，他们是怎么使用 MVI 的？他们为什么会使用 MVI？
唯一可信数据源
请原谅我，还是使用了这么拗口的一个名词作为本节的开始。
会试着从日常开发中熟悉的场景出发，一步步演绎出什么叫“唯一”，什么叫“可信”。
假唯一数据源
假设下面这个场景： “一个可以发帖的社区界面，未加入社区时发帖按钮是置灰不能点击的，当以版主身份进入社区时发帖按钮是红色，当被禁言后按钮变黑。”
最初我是这样实现的：
class CommunityActivity : AppCompatActivity() {
private val postBtn: Button
override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
super.onCreate(savedInstanceState)
val userInfo = viewModel.getUserInfo() // 从服务器获取的用户身份状态信息
postBtn.apply {...} // 初始化发帖按钮
}
override fun onEnter(identity: Identity) {
postBtn.apply {...} // 加入社区后刷新发帖按钮（依赖 Identity）
}
override fun onExit() {
postBtn.apply {...} // 退出社区后刷新发帖按钮
}
override fun onMute(mute: Mute) {
postBtn.apply {...} // 禁言后刷新发帖按钮 （依赖 Mute）
}
}
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这样写对于功能实现来说没毛病，但维护起来会很头痛，因为一个控件的更新逻辑散落在 Activity 的各个地方，并且更新控件所依赖的数据是五花八门的，即未做到依赖单一数据源。界面简单还好，若复杂界面中有十几个这样的控件，Activity 的代码没法看。
这样实现还会增加 bug 数。假设发布按钮置灰的样式更改了，就需要改两个地方，分别是初始化和退出社区的回调中。这是一个潜规则，容易出错，当代码中隐匿着众多这样的潜规则时，且之前还不是你维护的，那就等着和测试小姐姐相约在午夜吧~。
迭代总是赶的，重构总是被提上议程（且它一直在议程上），每次迭代只能无可奈何地按照原先的写法，把坑挖的更深一点。若干次迭代后，这个模块已经不堪入目。在产品会上，它的迭代估时总是会更长一些。。。
稍好一点的写法是将发布按钮的更新逻辑封装在一个方法内：
class CommunityActivity : AppCompatActivity() {
private val postBtn: Button
override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
super.onCreate(savedInstanceState)
val userInfo = viewModel.getUserInfo()
updatePostBtn()
}
override fun onEnter(identity: Identity) { updatePostBtn(identity) }
override fun onExit() { updatePostBtn() }
override fun onMute(mute: Mute) { updatePostBtn(mute) }
private fun updatePostBtn(mute: Mute?, identity: Identity?, userInfo: UserInfo?){
postBtn.apply {...}
}
}
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这为代码维护提供了极大的便利，因为可以实现改一处，多处联动。
但美中不足的是，发布按钮的更新需要依赖三个数据源，分别是禁言、身份信息、用户信息。
只要它们中的任何一个发生变动，都会影响到发布按钮的显示状态，这样的写法是耦合的。这使得界面展示和业务逻辑耦合在一起，若业务变化，比如新增了一种触发按钮样式变更的情况，则 updatePostBtn() 得跟着改。
按钮其实不关心禁言、身份信息、用户信息。它只关心应该展示什么背景色、是否可以点击。所以这些信息应该抽象成一个按钮的界面状态：
data class PostBtnState(
var clickable: Boolean, // 是否可点击
var backgroundColor: Int, // 背景色
var text: String, // 按钮名称
)
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然后按钮更新方法就得以解耦，简化：
private fun updataPostBtn(state: PostBtnState){
postBtn.apply {...}
}
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Flutter 就是这样做的，每一个控件都会对应一个“数据”。并且数据在按钮构建时就和它绑定了
关于 Flutter 的介绍及应用，可以关注我的专栏：Flutter 关键概念解析 - 唐子玄的专栏
现在代码进化成如下状态：
class CommunityActivity : AppCompatActivity() {
private val postBtn: Button
private val state: PostBtnState
override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
super.onCreate(savedInstanceState)
val userInfo = viewModel.getUserInfo()
updateState()
updatePostBtn(state)
}
override fun onEnter(identity: Identity) {
updateState()
updatePostBtn(state)
}
override fun onExit() {
updateState()
updatePostBtn(state)
}
override fun onMute(mute: Mute) {
updateState()
updatePostBtn(state)
}
private fun updateState(){
state.apply {...}
}
private fun updatePostBtn(state: PostBtnState){
postBtn.apply {...}
}
}
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这就完成了唯一数据源，即控件刷新所依赖的数据只有一个。（不过这里的唯一是假的，真的在下下节）
解耦 & 唯一刷新点
现在 Activity 持有了一个按钮对应的状态实例，更新操作只依赖该状态。但更新按钮的触发还是散落在 Activity 中不同的地方，对按钮来说依然有多个刷新点，这容易出错。
而且此时“界面状态”和“界面元素”混在了一起，界面简单还好，对于复杂界面就会形成上帝 Activity。从另一个角度看，界面展示和业务逻辑耦合在一起，使得抽取共用逻辑成为不可能。
比如另外一个版本的社区，按钮的交互逻辑完全一样，只是样式不同，当前 CommunityActivity 的代码就无法复用，只能复制粘贴，改界面。交互逻辑统一变动时，得改两个 Activity 的代码。
谷歌给出第一版的解决方案是 MVP，即将界面状态抽离到 Presenter 中，实现了界面元素和界面状态的分离。
但 Presenter 有两个缺点：
- Presenter 通过接口方式和 Activity 耦合，且通信接口膨胀。
- Presenter 在界面翻转时数据重新加载。
所以就有了 MVP 的升级版 MVVM。数据驱动是 MVVM 的关键词，ViewModel 不再主动调用方法去更新界面，而是主动更新数据，同时界面采用观察数据的方式，等待被更新。
关于 MVP 和 MVVM 的详尽分析可以点击我是怎么把业务代码越写越复杂的 | MVP - MVVM - Clean Architecture
“多个刷新点”的问题就迎刃而解了：用一个集线器把多个更新源约束为一个更新源。这个集线器就是带数据驱动的 ViewModel：
class CommunityViewModel : ViewModel() {
// 将按钮 Model 组织成私有的可变 LiveData
private val _postBtnLiveData = MutableLiveData<PostBtnState>()
// 公开的不可变 LiveData
val postBtnLiveData: LiveData<PostBtnState> = _postBtnLiveData
// 唯一的更新按钮 Model 的入口
fun updatePostBtnState(state: PostBtnState) {
_postBtnLiveData.value = state
}
}
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首先，ViewModel 是一个数据持有者，界面状态被存储在 LiveData 中，这样就和界面元素分离了，生命周期更长了，而且还能感知生命周期。
其次，更新状态有了唯一入口 updatePostBtnModel()，可变的 LiveData 被定义为私有的，只公开不可变的版本。这些都暂时保证了更新状态的唯一数据源。
然后界面只需观察唯一数据源即可：
class CommunityActivity : AppCompatActivity() {
private val viewModel: CommunityViewModel by activityViewModels()
override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
super.onCreate(savedInstanceState)
val userInfo = viewModel.getUserInfo()
viewModel.updatePostBtnState()
// 观察唯一数据源
viewModel.postBtnLiveData.observer(this) {
updatePostBtn(it)// 唯一刷新点
}
}
override fun onEnter(identity: Identity) {
viewModel.updatePostBtnState(identity.toPostState())
}
override fun onExit() {
viewModel.updatePostBtnState()
}
override fun onMute(mute: Mute) {
viewModel.updatePostBtnState(mute.toPostState())
}
private fun updatePostBtn(state: PostBtnState){
postBtn.apply {...}
}
}
fun Mute.toPostState(): PostBtnState {...}
fun Identity.toPostState(): PostBtnState {...}
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通过数据驱动的方式实现了界面展示和界面状态分离，实现了解耦以及界面层的唯一刷新点。
真唯一数据源
故事还没讲完：点击发帖会展示一个全屏置灰的 loading，发帖按钮展示“发送中...”。若网络不好，则常驻显示“发帖失败请检查网络”（类微信聊天列表顶部效果）。若帖子包含敏感词，则会弹出警告。若发帖成功，则展示一个打钩动画。
按照之前的思路，很容易写出如下的 ViewModel：
class CommunityViewModel : ViewModel() {
// 按钮状态数据源
private val _postBtnLiveData = MutableLiveData<PostBtnState>()
val postBtnLiveData: LiveData<PostBtnState> = _postBtnLiveData
// loading 数据源
private val _postingLiveData = MutableLiveData<Boolean>()
val postingLiveData: LiveData<Boolean> = _postingLiveData
// 弱网数据源
private val _poorNetworkLiveData = MutableLiveData<Boolean>()
val poorNetworkLiveData: LiveData<Boolean> = _poorNetworkLiveData
// 敏感词数据源
private val _badWordLiveData = MutableLiveData<String>()
val badWordLiveData: LiveData<String> = _badWordLiveData
// 发帖成功数据源
private val _successLiveData = MutableLiveData<Boolean>()
val successLiveData: LiveData<Boolean> = _successLiveData
// 发帖
fun post(){
_postingLiveData.value = true
_postBtnLiveData.value = PostBtnState(text = "发送中..", clickable = false)
viewModelScope.launch(Dispatchers.IO) {
val response = api.post()
// 你猜这样写会有什么问题吗？
if(response.isFailed){
_poorNetworkLiveData.postValue(true)
} else {
when(response.code) {
CODE_BAD_WORD -> _badWordLiveData.postValue("敏感词")
else -> _successLiveData.postValue(true)
}
}
_postingLiveData.postValue(false)
_postBtnLiveData.postValue(PostBtnModel(text = "发送", clickable = true))
}
}
}
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对应地，界面需要观察新增的数据源：
class CommunityActivity : AppCompatActivity() {
private val viewModel: CommunityViewModel by activityViewModels()
override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
super.onCreate(savedInstanceState)
// 1\. 观察按钮状态
viewModel.postBtnLiveData.observer(this) { updatePostBtn(it) }
// 2\. 观察 loading 状态
viewModel.postingLiveData.observer(this) { showLoading(it) }
// 3\. 观察弱网状态
viewModel.poorNetworkLiveData.observer(this) { showPoorNetwork(it) }
// 4\. 观察敏感词状态
viewModel.badWordLiveData.observer(this) { showBadword(it) }
// 5\. 观察发帖成功状态
viewModel.successLiveData.observer(this) { showPostSuccess(it) }
}
}
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“发帖”这个业务逻辑的整个生命周期中，用了 5 个数据源来表达。（这仅是社区界面的冰山一角，一长串观察 LiveData 的代码是这种写法的特点）
扑面而来的就是 “复杂度”，为了理解发帖的界面状态，必须得理清 5 个数据源之间的关系。凝视这样的代码，你无法想象出发帖界面会长成什么样子，因为引起它变化的因素太多，每一个数据源的变化都会影响展示。
紧跟其后的就是 “bug”，多数据源的复杂度除了理解困难，还容易催生 bug。上面的代码就中招了。当用户第一次点击发帖时，正好网络不佳，于是常驻的“发帖失败请检查网络”显示出来。用户第二次点击发帖成功了，于是发帖成功动画会和弱网提示一同显示在界面上。因为我忘记在网络请求成功时，把 _poorNetworkLiveData 的值置为 false。状态太多，在所难免。。。
这不是 MVVM 独有的问题，MVP 也可以有类似的版本，对应的表现形式在 View 层接口：
interface PostViewInterface{
fun showPoorNetwork()
fun showPostSuccess()
fun showPostLoading()
fun updatePostBtn()
}
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解决方案是 “唯一数据源”：
data class PostState(
var clickable: Boolean = true, // 是否可点击
var backgroundColor: Int = 0xFF00FF, // 背景色
var text: String = "发帖", // 按钮名称
var loading: Boolean = false, // 是否发帖中
var poorNetwork: Boolean = "", // 弱网失败
var badWord: String = "",// 敏感词失败
var success: Boolean = false // 是否发帖成功
)
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将所有和发帖这个业务相关状态都保存在一个数据类中。
ViewModel 持有这个数据：
class CommunityViewModel : ViewModel() {
// 发帖状态数据源
private val _postStateLiveData = MutableLiveData<PostState>()
val postStateLiveData: LiveData<PostState> = _postStateLiveData
fun post(){
_postStateLiveData.value = PostState(
clickable = false,
loading = true,
text = "发送中..."
)
viewModelScope.launch(Dispatchers.IO) {
val response = api.post()
if(response.isFailed){
_postStateLiveData.postValue(PostState(poorNetwork = true))
} else {
when(response.code) {
CODE_BAD_WORD -> _postStateLiveData.postValue(PostState(badWord = "敏感词"))
else -> _postStateLiveData.postValue(PostState(success = true))
}
}
}
}
}
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界面观察这个数据：
class CommunityActivity : AppCompatActivity() {
private val viewModel: CommunityViewModel by activityViewModels()
private val postBtn: Button
override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
super.onCreate(savedInstanceState)
// 观察发帖状态
viewModel.postStateLiveData.observer(this) { updatePost(it) }
}
private fun updatePost(state: PostState) {
postBtn.apply {
text = state.text
clickable = state.clickable
backgroundColor = state.backgroundColor
}
if(state.loading) showLoading()
if(state.badWord.isNotEmpty()) showBadWord(state.badWord)
if(state.poorNetwork) showPoorNetwork()
if(state.success) showPostSuccess()
}
}
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在定义界面状态时，也可以使用继承，这样可以让每个不同控件的状态只包含在自己的子类中。简单起见，demo 只是把所有的属性堆在一个类中。
难道一个界面中所有控件的状态都应该用一个 State 来表达，以做到唯一数据源？
理论上讲是的，但这样做会带来麻烦。对于复杂界面来说，State 会变成上帝类。每次对 State 的更新会超级费劲。
中庸之道是将整个界面分成若干个相互独立的状态，独立的意思是控件状态不会相互影响，即控件A的任何变化不会引起控件B的任何变化，则AB相互独立。这就很像 Clean Architecture 中的 Use Cases 了，即一整套业务逻辑可以被分割成相互独立的用户故事。
关于 Clean Architecture 的详解可以点击我是怎么把业务代码越写越复杂的 | MVP - MVVM - Clean Architecture
唯一数据源，就好比 y = f(x)，即给定一个 x（界面状态），必定会得到唯一 y（界面展示）。若换成 y = f(a, b, c, d)，这个函数就很复杂了，计算 y 值就容易出错。
除了容易出错，还不容易排查错误，当 y 的值不符合预期时（界面 bug），因变量太多，遂找很难定位导致它错误的变量，于是乎一个必现 bug，硬生生地被变成一个偶现 bug。（测试小姐姐又背锅了，“你无法复现，我怎么解？”）
可信数据源
这样写还是要出事，当进入社区时，会根据用户身份展示不同样式的发帖按钮。但在发帖的逻辑中是通过新建 PostState 实例来更新状态的，这样就会丢失原有按钮样式，所以得由上次状态生成新状态：
class CommunityViewModel : ViewModel() {
private val _postStateLiveData = MutableLiveData<PostState>()
val postStateLiveData: LiveData<PostState> = _postStateLiveData
fun post(){
// 获取当前状态
val currentState = _postStateLiveData.value
// 更改当前状态值
_postStateLiveData.value = currentState.apply {
clickable = false,
loading = true,
text = "发送中..."
}
viewModelScope.launch(Dispatchers.IO) {
// 获取当前状态并修改之
val currentState = _postStateLiveData.value
val response = api.post()
if(response.isFailed){
_postStateLiveData.postValue(currentState.apply { poorNetwork = true })
} else {
when(response.code) {
CODE_BAD_WORD -> _postStateLiveData.postValue(
currentState.apply { badWord = "敏感词" }
)
else -> _postStateLiveData.postValue(
currentState.apply {success = true }
)
}
}
}
}
}
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这样写接着出事。。。
现在_postStateLiveData.value成了“共享变量”，会存在多线程并发读写，存在线程安全问题。
解决办法是COW，即 copy on write，在写变量的时候先拷贝源变量，然后对副本写。
关于 COW 的详细分析可以点击面试题 | 有用过并发容器吗？有！比如网络请求埋点
为了禁止变量的直接写操作，遂把唯一数据源的所有字段都定义成 val：
data class PostState(
val clickable: Boolean = true,
val backgroundColor: Int = 0xFF00FF,
val text: String = "发帖",
val loading: Boolean = false,
val poorNetwork: Boolean = "",
val badWord: String = "",
val success: Boolean = false
)
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val 禁用了通过currentState.apply { poorNetwork = true }更新状态，而强迫使用下面这种方式：
class CommunityViewModel : ViewModel() {
private val _postStateLiveData = MutableLiveData<PostState>()
val postStateLiveData: LiveData<PostState> = _postStateLiveData
fun post(){
val currentState = _postStateLiveData.value
// 使用 copy() 浅拷贝
_postStateLiveData.value = currentState.copy (
clickable = false,
loading = true,
text = "发送中..."
)
viewModelScope.launch(Dispatchers.IO) {
val currentState = _postStateLiveData.value
val response = api.post()
if(response.isFailed){
// 使用 copy() 浅拷贝
_postStateLiveData.postValue(currentState.copy ( poorNetwork = true ))
} else {
when(response.code) {
// 使用 copy() 浅拷贝
CODE_BAD_WORD -> _postStateLiveData.postValue(
currentState.copy ( badWord = "敏感词" )
)
// 使用 copy() 浅拷贝
else -> _postStateLiveData.postValue(
currentState.copy ( success = true )
)
}
}
}
}
}
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copy() 是 data class 自带的浅拷贝方法，若成员是集合结构，还需自行实现深拷贝。
这就实现了 “可信数据源”，可信的意思就是它是安全的，不会发生不一致的情况。
经过如此这般地重构，从 “假唯一数据源” 到 “真唯一数据源” 最后到 “唯一可信数据源”。
响应式编程
响应式编程是相对于命令式编程来说的。
命令式编程就是“叫你做一件事情，做完之后，就没有然后了”，比如：
val a = 1
val b = 2
var c = a + b // 3
a = 2
b = 2
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当 c = a + b 执行完毕之后，c 的值就定格在 3，之后不管 a 和 b 的值如何变化，c 的值都不会受影响。可见命令式编程是 “一次性赋值”。
而响应式编程是 “持续地赋值”，将上面的例子做响应式的改造：
val flowA = MutableStateFlow(1)
val flowB = MutableStateFlow(2)
val flowC = flowA.combine(flowB) { a, b -> a + b }
coroutineScope.launch {
flowC.collect {
Log.v("ttaylor","c=$it")
}
}
coroutineScope.launch {
delay(2000)
flowA.emit(2)
flowB.emit(2)
}
// 打印结果如下
// c=3
// c=4
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构建了两个流A，B，并指定初始值分别为1和2。使用 combine 将AB合流为C，用于求和。当订阅 flowC 时，第一个和值在流上生成。当流AB持续变化值之后，流C的值也会随之而变。
响应式编程是一种面向数据流和变化传播的声明式编程范式 “数据流”和“变化传播”是相互解释的：有数据流动，就意味着变化会从上游传播到下游。变化从上游传播到下游，就形成了数据流。
“声明式”意思是定义流上数据变换的逻辑并不是立刻执行，只有当数据流流动起来之后才会执行。
单向数据流
用户界面是持续变化的，那是不是可以用数据流来理解界面持续的变化？
界面变化是数据流的末端，界面消费上游产生的数据，并随上游数据的变化进行刷新。
若用数据流来理解界面刷新，就必须抽象出两个“数据”。
第一个数据是从界面发出的事件（意图），即 MVI 中 I（Intent）。在 MVP 和 MVVM 中，界面发出的事件是通过一个 Presenter/ViewModel 的函数调用实现的，这是命令式的。为了实现响应式编程，需把这个函数调用转换成一个数据，即Intent。
第二个数据是返回给界面的状态，即 MVI 中的 M（Model），它通常被称为状态State，从字面就可以感觉到界面状态是会时刻发生变化的。
从界面发出的数据叫Intent，而界面接收的数据叫State，这样整个界面的刷新流程就形成一条Unidirectional Data Flow（UDF），即单向数据流：
当然还可以把数据流过网络，数据库的线路也画出来，这样就会形成更大的圆环，但数据流的方向还是单向的。
（上图不是单向数据流的完全形态，后续文章会结合项目实战代码继续深入分析，欢迎持续关注~）
当然也可以把 ViewModel 换成 Presenter，单向数据流依然成立。图中 ViewModel 这个位置可以是任何其他东西，只要它满足下面三个要求：接收界面事件、存储界面状态、并以响应式编程的方式将事件转换为状态并推送给界面。
“单向数据流”是“唯一数据源”的必然结果，即触发界面刷新的只有唯一数据源。因为如果有多个数据源的话就会变成下面的状态：
此图就像 demo 中第一个版本的代码一样，更新视图状态的代码散落在 Activity 的各个地方，难以维护，容易出bug。
单向数据流为啥一定要 Intent？若没有 Intent，则界面的意图是通过散落在各处的方法调用表达的，如下图所示：
当用数据类 Intent 来表达界面意图之后，不同类型的意图就好像被集线器约束进了一条数据管道中。
这样做有什么好处？
- View 和 ViewModel 之间的契约变得更加清晰：
class FeedsActivity : AppCompatActivity() {
private val refreshLayout: RefreshLayout
// 界面的意图流
private val intents by lazy {
merge(
// 初始化 Feeds
flowOf(FeedsIntent.InitIntent(1, 5))
// 加载更多 Feeds
loadMoreFeedsFlow()
)
}
// 将下拉刷新回调改造成流
private fun loadMoreFeedsFlow(): Flow<FeedsIntent> = callbackFlow {
refreshLayout.setOnRefreshListener {
trySend(FeedsIntent.MorePageIntent)
}
awaitClose()
}
}
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上述代码摘自如何把业务代码越写越复杂？（二）| Flow 替换 LiveData 重构数据链路，更加 MVI。
该界面包含两个意图，初始化 Feeds 流和加载更多，它俩被组织成 FeedsIntent，并且保存在一个流 intents 中。然后只需要收集这个流，就能实现将意图发射给 ViewModel。（更多代码细节可以点击上面的链接）
- 对界面发出的所有事件，有了统一控制的能力。
对界面事件统一的控制能力，可以让解决方案变得简单，比如点击防抖。
通常对于单个控件的点击防抖可以这样做：
val FAST_CLICK_THRSHOLD = 300
fun View.onDebounceClickListener( block: (T) -> Unit ) {
// 如果不是快速点击，则响应点击逻辑
setOnClickListener { if (!it.isFastClick) block() }
}
// 判断是否快速点击
fun View.isFastClick(): Boolean {
val currentTime = SystemClock.elapsedRealtime()
if (currentTime - this.triggerTime >= FAST_CLICK_THRSHOLD) {
this.triggerTime = currentTime
return false
} else {
return true
}
}
// 记录上次点击时间
private var View.triggerTime: Long
get() = getTag(R.id.click_trigger) as? Long ?: 0L
set(value) = setTag(R.id.click_trigger, value)
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但如果是多个控件的点击防抖，用这个思路就很变扭了，比如下面这个场景：
图片无法上传场景在这可以查看
当视频播放完毕后，会展示视频图片，标题，重播按钮。此时滚动推荐流，播放器会折叠成粉色的色带，点击色带视频会重头开始播放。点击色带后快速点击下面推荐流视频，会跳转到另一个播放页，返回时，前一个视频处于播放完的状态，但屏幕一片漆黑。
这是多控件点击防抖的场景，若把该界面发生的所有点击事件都抽象成 Intent，所有的 Intent 处于同一个数据流中，那做不同控件的点击防抖就很轻松。
MVP - MVVM -【MVI】
特意给 MVI 套上了一个括号，因为我觉得它和前面两者不在一个层面。
它们的命名规则就非常地不一样。
它们中的 V 是没有争议的，代表着 View，即界面展示。
MVP 中的 P 是界面状态持有者，全名都给你想好了，叫 Presenter
同样地，MVVM 中的 VM 也是界面状态持有者，不仅全名帮你想好了（ViewModel），代码都帮你写好了（androidx.lifecycle.ViewModel）。
Android 最新的架构图中，把界面展示+界面状态归为UI层：
所以 MVP 和 MVVM 在定义中强行指定了“界面状态持有者”这个实例。当然它们不仅仅是状态持有者，它们还负责生产界面状态，即业务逻辑生产界面状态。
但它们中的 M 的定义就非常让人摸不着头脑了。
M 通常被解释为“获取数据的能力”，也就是说它不仅代表着数据，还包括了获取数据的方式：
图中的紫色部分都是 M。
但 M 明明是 Model，模型（名词）。Trygve Reenskaug，MVC 概念的发明者，在 1979 年就对 MVC 中的 M 下过这样的结论：
The View observes the Model for changes
看来我们一直用不太正确的方式使用着 M，就像“真唯一数据源”那一小节举得反例一样。因为在 MVP，MVVM 是使用中，始终没有一个真正的 M，所以才导致了混沌。
MVI 中的 M 和 V 也是同样的意思，即模型和视图。M 和 V 在三个架构中的语义是一模一样的。
但奇怪的是，MVI 中并没有强调界面状态持有者这个角色，反倒是增加了一个 Intent。这就和前两者的命名规则不太一样了。
这就容易产生迷雾了，我一开始以为下面的做法就是 MVI 全部的奥义：只要将界面状态持有者的若干个函数调用合并成一个发送 Intent 的函数，通过不同的 Intent 参数进行区分事件。
现在我明白了：Intent 就是在提示你，将原先命令式的函数调用转换成一个事件数据，用响应式编程的方式进行事件到状态的变换，并且还得保证界面状态有唯一可信数据源，这样界面的刷新就形成了一条单向数据流。
所以只要满足“响应式编程”、“单向数据流”、“唯一可信数据源”这三个原则的都可以称之为 MVI。不管使用的是 ViewModel 还是 Presenter。MVI 关心的不是具体的界面状态持有者，而是整个更新界面数据链路的流动方式和方向。
使用 MVP 模式产生 MVI 的效果的例子可以点击 A Model-View-Presenter / Model-View-Intent library for modern Android apps (github.com)
上述 demo 的演绎了如何进行“唯一可信数据源”的改造，但还未进行响应式编程的改造，所以并未形成单向数据流，限于篇幅原因，会在我是怎么把业务代码越写越复杂的（二）| Flow 替换 LiveData 重构数据链路，让代码更加 MVI中详解介绍。
迷雾
至此，网上对 MVI 的“迷雾”就不攻自破了，但我还是想攻一下~：
-
Intent 是为了让 View 和 ViewModel 更加解耦。
这一点连自圆其说都做不到。View 依然持有 ViewModel，解耦从何谈起？反倒是现在不仅持有了 ViewModel，还会和一群 Intent 耦合，这明显是增加耦合。
-
MVI 强调对 UI State 的集中管理，只需要订阅一个 ViewState 便可获取页面的所有状态，相对 MVVM 减少了不少模板代码。
对于复杂界面只订阅一个 State 的话会痛苦不堪的（详见“真唯一数据源”小节）。MVI 整出个“唯一数据源”原来是为了减少模板代码？完美避开了重点~
-
对于 State 来说添加状态只需要添加一个属性，降低了
ViewModel与View层的通信成本，将业务逻辑集中在ViewModel中，View层只需要订阅状态然后刷新即可难道 MVVM 中增加状态不是添加一个属性？难道 MVVM 中 View 层不是订阅状态即可？难道 MVVM 中业务逻辑不是集中在 ViewModel 中？
-
MVVM 的痛点之一：当页面复杂时，需要定义很多 State,并且需要定义可变与不可变两种,状态会以双倍的速度膨胀，模板代码较多且容易遗忘
这不是 MVVM 的痛点，而是使用不当造成的副作用。MVVM 中的 M 被错误的理解并使用，如果它能做到唯一可信数据源，就不存在该痛点了。另外 MVI 中数据持有者也有可变和不可变两个版本，这样做是为了确保唯一可信数据源。
使用场景
如果 View 向 ViewModel 发送的是一次性命令，比如进入静态页面拉取数据，有没有必要将一次性命令包装成 Intent？看你喜欢了。其实静态页面不会发生持续的变化，直接一个 viewModel.fetch() 就完事了。
只有当 View 会持续地向 ViewModel 发起命令时，Intent 就有了用武之地。
比如用户在直播间疯狂点击送礼按钮，当然可以在 View 层做点击事件防抖，这样直接在 View 对 UI 事件限流有局限性。比如：若产品希望在前 10 次快速点击时提示“你有点猛，请慢一点~”。超过 10 次还在狂点，就将用户的送礼个数缓存起来，屏幕不停刷新连送次数，但送礼的请求会打包，每 10 次点击调一次接口。
若直接在 UI 层做限流破坏了源数据，就无法在 ViewModel 层拿到完整的点击事件流。按照 MVI 的套路，应该将点击事件封装成 ClickIntent，然后无差别地推向 ViewModel 用于接受该事件的一个管道，该管道通常外面套了一层流 Flow，可以使用各种限流操作符轻松的实现这个效果。
关于 Flow 的应用可以点击Kotlin 异步 | Flow 限流的应用场景及原理
总结
MVI 用数据流来理解界面刷新：界面是数据流的起点（生产者）也是终点（消费者），界面发出的数据叫事件，事件会用响应式编程的方式被变换为状态，最终状态又流向界面，界面通过消费状态完成刷新。在这个流动的过程中，若保证了唯一可信数据源，就能实现单向数据流。
所以 MVI 和 MVP, MVVM 不同，它关心的不是具体的界面状态持有者，而是整个更新界面的数据链路流动方式和方向。
参考
响应式编程 - 维基百科，自由的百科全书 (wikipedia.org)
MVI Architecture for Android Tutorial: Getting Started | raywenderlich.com
MVI Architecture - Android Tutorial for Beginners - Step By Step Guide (mindorks.com)
Create an Android App with MVI Architecture Pattern | maximCode (merklol.github.io)
Reactive Apps with Model-View-Intent - Part 1: Model
在 Jetpack Compose 中使用状态 (android.com)
Modern Android Architecture with MVI - part 2 (amsterdamstandard.com)
Android MVI with Kotlin Coroutines & Flow | QuickBird Studios Blog
# Reactive Apps with Model-View-Intent - Part 2: View and Intent
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