作者：王鹏、孙永盛
来源：字节跳动技术团队
What is MAD？
MAD 的全称是 Modern Android Development，它是一系列技术栈和工具链的集合，涵盖了从编程语言到开发框架等各个环节。
Android 自 08 年诞生之后的多年间 SDK 变化一直不大，开发方式较为固定。13 年起技术更新逐渐加速，特别是 17 年之后， 随着 Kotlin 及 Jetpack 等新技术的出现 Android 开发方式发生了很大变化，去年推出的 Jetpack Compose 更是将这种变化推向了新阶段。Goolge 将这些新技术下的开发方式命名为 MAD ，以此区别于旧有的低效的开发方式。
MAD 可以指导开发者更高效地开发出优秀的移动应用，它的优势主要体现在以下几点：
- 值得信赖：汇聚 Google 在 Android 行业十余年的前沿开发经验
- 入门友好：提供大量 Demo 和参考文档，适用于不同阶段不同规模的项目
- 高效启动：通过 Jeptack 以及 Jetpack Compose 等框架，可以迅速搭建你的项目
- 自由选择：框架丰富多样，可与传统语言、原生开发、开源框架自由搭配
- 体验一致：不同设备不同版本系统下也具备一致的开发体验
MAD 助力应用出海
近期我们完成了一款 AI 特效类应用在 GooglePlay 的上架，此应用可将用户自己的头像图片经算法加工成各种艺术效果。应用一经上架便广受好评，这一切正是得益于我们在项目中对 MAD 技术的综合运用，我们在最短时间内完成了全部开发，并打造了出色的用户体验。
在 MAD 的指导下项目的代码架构也更加合理、更具可维护性。下图是项目中 MAD 的整体应用情况：
接下来，本文将分享一些我们在对 MAD 实践过程中的心得和案例。
1. Kotlin
Kotlin 是 Andorid 认可的首选开发语言，我们的项目中，所有代码都使用 Kotlin 开发。Kotlin 的语法十分简洁，相对于 Java 同等功能的代码规模可以减少 25%。此外 Kotlin 还具有很多 Java 所不具备的优秀特性：
1.1 Safety
Kotlin 在安全性方面有很多优秀的设计，比如空安全以及数据的不可变性。
Null Safety
Kotlin 的空安全特性让很多运行时 NPE 提前到编译期暴露和发现，有效降低线上崩溃的发生。我们在代码中重视对 Nullable 类型的判断和处理，我们在数据结构定义时都力求避免出现可空类型，最大限度降低判空成本；
interface ISelectedStateController<DATA> {
fun getStateOrNull(data: DATA): SelectedState?
fun selectAndGetState(data: DATA): SelectedState
fun cancelAndGetState(data: DATA): SelectedState
fun clearSelectState()
}
// 使用 Elvis 提前处理 Nullable
fun <DATA> ISelectedStateController<DATA>.getSelectState(data: DATA): SelectedState {
return getStateOrNull(data) ?: SelectedState.NON_SELECTED
}
Java 时代我们只能通过 getStateOrNull 这类的命名规范来提醒返回值的可空，Kotlin 通过 ？让我们可以更好地感知 Nullable 的风险；我们还可以使用 Elvis 操作符 ?: 将 Nullable 转成 NonNull 便于后续使用；Kotlin 的 !! 让我们更容易发现 NPE 的潜在风险并可以诉诸静态检查给予警告。
Kotlin 的默认参数值特性也可以用来防止 NPE 的出现，像下面这样的结构体定义，在反序列化等场景中不必担心 Null 的出现。
data class BannerResponse(
@SerializedName("data") val data: BannerData = BannerData(),
@SerializedName("message") val message: String = "",
@SerializedName("status_code") val statusCode: Int = 0
)
我们在全面拥抱 Kotlin 之后，NPE 方面的崩溃率只有 0.3 ‰，而通常 Java 项目的 NPE 会超过 1 ‰
Immutable
Kotlin 的安全性还体现在数据不会被随意修改。我们在代码中大量使用 data class 并且要求属性使用 val 而非 var 定义，这有利于单向数据流范式在项目中的推广，在架构层面实现数据的读写分离。
data class HomeUiState(
val bannerList: Result<BannerItemModel> = Result.Success(emptyList()),
val contentList: Result<ContentViewModel> = Result.Success(emptyList()),
)
sealed class Result<T> {
data class Success<T>(val list: List<T> = emptyList()) : Result<T>()
data class Error<T>(val message: String) : Result<T>()
}
如上，我们使用 data class 定义 UiState 用在 ViewModel 中。val 声明属性保证了 State 的不可变性。使用密封类定义 Result 有利于对各种请求结果进行枚举，简化逻辑。
private val _uiState = MutableStateFlow(HomeUiState())
val uiState: StateFlow<HomeUiState> = _uiState.asStateFlow()
_uiState.value =
_uiState.value.copy(bannerList = Result.Success(it))
需要更新 State 时，借助 data class 的 copy 方法可以快捷地拷贝构造一个新实例。
Immutable 还体现在集合类的类型上。我们在项目中提倡非必要不使用 MutableList 这样的 Mutable 类型，可以减少 ConcurrentModificationException 等多线程问题的发生，同时更重要的是避免了因为 Item 篡改带来的数据一致性问题：
viewModel.uiState.collect {
when (it) {
Result.Success -> bannerAdapter.updateList(it.list)
else {...}
}
}
fun updateList(newList: List<BannerItemModel>) {
val diffResult = DiffUtil.calculateDiff(BannerDiffCallback(mList, newList), true)
diffResult.dispatchUpdatesTo(this)
}
比如上面例子中 UI 侧接收到 UiState 更新通知后，提交 DiffUtil 刷新列表。DiffUtil 正常运作的基础正是因为 mList 和 newList 能时刻保持 Immutable 类型。
1.2 Functional
函数在 Kotlin 中是一等公民，可以作为参数或返回值的类型组成高阶函数，高阶函数可以在集合操作符等场景下提供更加易用的 API。
Collection operations
val bannerImageList: List<BannerImageItem> =
bannerModelList.sortedBy {
it.bType
}.filter {
!it.isFrozen()
}.map {
it.image
}
上面的代码中我们对 BannerModelList 依次完成排序、过滤，并转换成 BannerImageItem 类型的列表，集合操作符的使用让代码一气呵成。
Scope functions
作用域函数是一系列 inline 的高阶函数。它们可以作为代码的粘合剂，减少临时变量等多余代码的出现。
GalleryFragment().apply {
setArguments(arguments ?: Bundle().apply {
putInt("layoutId", layoutId())
})
}.let { fragment ->
supportFragmentManager.beginTransaction()
.apply {
if (needAdd) add(R.id.fragment_container, fragment, tag)
else replace(R.id.fragment_container, fragment, tag)
}.also{
it.setCustomAnimations(R.anim.slide_in, R.anim.slide_out)
}.commit()
}
当我们创建并启动一个 Fragment 时，可以基于作用域函数完成各种初始化工作，就像上面例子那样。这个例子同时也提醒我们过度使用这些作用域函数（或集合操作符），也会影响代码的可读性和可调试性，只有“恰到好处”的使用函数式编程才能真正发挥 Kotlin 的优势。
1.3 Corroutine
Kotlin 协程让开发者摆脱了回调地狱的出现，同时结构化并发的特性也有助于对子任务更好地管理，Android 的各种原生库和三方库在处理异步任务时都开始转向 Kotlin 协程。
Suspend function
在项目中，我们倡导使用挂起函数封装异步逻辑。在数据层 Room 或者 Retorfit 使用挂起函数风格的 API 自不必说，一些表现层逻辑也可以基于挂起函数来实现：
suspend fun doShare(
activity: Activity,
contentBuilder: ShareContent.Builder.() -> Unit
): ShareResult = suspendCancellableCoroutine { cont ->
val shareModel = ShareContent.Builder()
.setEventCallBack(object : ShareEventCallback.EmptyShareEventCallBack() {
override fun onShareResultEvent(result: ShareResult) {
super.onShareResultEvent(result)
if (result.errorCode == 0) {
cont.resume(result)
} else {
cont.cancel()
}
}
}).apply(contentBuilder)
.build()
ShareSdk.showPanel(createPanelContent(activity, shareModel))
}
上例的 doShare 用挂起函数处理照片的分享逻辑：弹出分享面板供用户选择分享渠道，并将分享结果返回给调用方。调用方启动分享并同步获取分享成功或失败的结果，代码风格更符合直觉。
Flow
项目中使用 Flow 替代 RxJava 处理流式数据，减少包体积的同时，CoroutineScope 可以有效避免数据泄露：
fun CoroutineScope.getBannerList(): Flow<List<BannerItemModel>> =
DatabaseManager.db.bannerDao::getAll.asFlow()
.onCompletion {
this@Repository::getRemoteBannerList.asFlow().onEach {
launch {
DatabaseManager.db.bannerDao.deleteAll()
DatabaseManager.db.bannerDao.insertAll(*(it.toTypedArray()))
}
}
}.distinctUntilChanged()
上面的例子用于从多个数据源获取 BannerList 。我们增加了磁盘缓存的策略，先请求本地数据库数据，再请求远程数据。Flow 的使用可以很好地满足这类涉及多数据源请求的场景。而另一面在调用侧，只要提供合适的 CoroutineScope 就不必担心泄露的发生。
1.4 KTX
一些原本基于 Java 实现的 Android 库通过 KTX 提供了针对 Kotlin 的扩展 API，让它们在 Kotlin 工程中更容易地被使用。
我们的项目使用 Jetpack Architecture Components 搭建 App 基础架构，KTX 帮助我们大大降低了 Kotlin 项目中的 API 使用成本，举几个最常见的 KTX 的例子：
fragment-ktx
fragment-ktx 提供了一些针对 Fragment 的 Kotlin 扩展方法，比如 ViewModel 的创建：
class HomeFragment : Fragment() {
private val homeViewModel : HomeViewModel by viewModels()
...
}
相对于 Java 代码在 Fragment 中创建 ViewMoel 变得极其简单，其背后的是现实活用了各种 Kotlin 特性，十分巧妙。
inline fun <reified VM : ViewModel> Fragment.viewModels(
noinline ownerProducer: () -> ViewModelStoreOwner = { this },
noinline factoryProducer: (() -> Factory)? = null
) = createViewModelLazy(VM::class, { ownerProducer().viewModelStore }, factoryProducer)
viewModels 是 Fragment 的 inline 扩展方法，通过 reified 关键字在运行时获取泛型类型用来创建具体 ViewModel 实例：
fun <VM : ViewModel> Fragment.createViewModelLazy(
viewModelClass: KClass<VM>,
storeProducer: () -> ViewModelStore,
factoryProducer: (() -> Factory)? = null
): Lazy<VM> {
val factoryPromise = factoryProducer ?: {
defaultViewModelProviderFactory
}
return ViewModelLazy(viewModelClass, storeProducer, factoryPromise)
}
createViewModelLazy 返回了一个 Lazy<VM> 实例，这似的我们可以通过 by 关键字创建 ViewModel，这里借助 Kotlin 的代理特性实现了实例的延迟创建。
viewmodle-ktx
viewModel-ktx 提供了针对 ViewModel 的扩展方法， 例如 viewModelScope，可以随着 ViewModel 的销毁及时终止过期的异步任务，让 ViewModel 更安全地作为数据层与表现层之间的桥梁使用。
viewModelScope.launch {
//监听数据层的数据
repo.getMessage().collect {
//向表现层发送消息
_messageFlow.emit(message)
}
}
实现原理也非常简单：
val ViewModel.viewModelScope: CoroutineScope
get() {
val scope: CoroutineScope? = this.getTag(JOB_KEY)
if (scope != null) {
return scope
}
return setTagIfAbsent(JOB_KEY,
CloseableCoroutineScope(SupervisorJob() + Dispatchers.Main.immediate))
}
viewModelScope 本质上是 ViewModle 的扩展属性，通过 custom get 创建 CloseableCoroutineScope 的同时，记录到 JOB_KEY 的位置中。
internal class CloseableCoroutineScope(context: CoroutineContext) : Closeable, CoroutineScope {
override val coroutineContext: CoroutineContext = context
override fun close() {
coroutineContext.cancel()
}
}
CloseableCoroutineScope 其实是一个 Closeable，在 ViewModel 的 onClear 时查找 JOB_KEY 并被调用 close 以取消 SupervisorJob ，终止所有子协程。KTX 活用了 Kotlin 的各种特性和语法糖 ，后面 Jetpack 章节会看到更多 KTX 的使用。
2. Android Jetpack
Android 通过 Jetpack 为开发者提供 AOSP 之上的基础能力支持，其范围覆盖了从 UI 到 Data 各个层级，降低了开发者们自造轮子的需求。近期 Jetpack 组件的架构规范又进行了全面升级，帮助我们在开发过程中能更好地贯彻关注点分离这一设计目标。
2.1 Architecture
Android 倡导表现层和数据层分离的架构设计，并使用单向数据流（Unidirectional Data Flow）完成数据通信。Jetpack 通过一系列 Lifecycle-aware 的组件支持了 UDF 在 Android 中的落地。
UDF 的主要特点和优势如下:
- 唯一真实源（SSOT）：UI State 在 ViewModel 集中管理，降低了多数据源之间的同步成本
- 数据自上而下流动：UI 的更新来 VM 的状态变化，UI 自身不持有状态、不耦合业务逻辑
- 事件自下而上传递：UI 发送 event 给 VM 对状态集中修改，状态变化可回溯、利于单测
项目中凡是涉及 UI 的业务场景都是基于 UDF 打造的。以 HomePage 为例，其中包括 BannerList 和 ContentList 两组数据展示，所有的数据集中管理在 UiState 中。
class HomeViewModel() : ViewModel() {
private val _uiState = MutableStateFlow(HomeUiState())
val uiState: StateFlow<HomeUiState> = _uiState.asStateFlow()
fun fetchHomeData() {
fetchJob?.cancel()
fetchJob = viewModelScope.launch {
with(repo) {
//request BannerList
try {
getBannerList().collect {
_uiState.value =
_uiState.value.copy(bannerList = Result.Success(it))
}
} catch (ioe: IOException) {
// Handle the error and notify the UI when appropriate.
_uiState.value =
_uiState.value.copy(
bannerList = Result.Error(getMessagesFromThrowable(ioe))
)
}
//request ContentList
try {
getContentList().collect {
_uiState.value =
_uiState.value.copy(contentList = Result.Success(it))
}
} catch (ioe: IOException) {
_uiState.value =
_uiState.value.copy(
contentList = Result.Error(getMessagesFromThrowable(ioe))
)
}
}
}
}
}
如上代码所示，HomeViewModel 从 Repo 获取数据并更新 UiState，View 订阅此状态并刷新 UI。viewModelScope.launch 提供的 CoroutineScope 可以随着 ViewModel 的 onClear 结束运行中的协程，避免泄露。
数据层我们使用 Repository Pattern 封装本地数据源和远程数据源的具体实现：
class Repository {
fun CoroutineScope.getBannerList(): Flow<List<BannerItemModel>> {
return DatabaseManager.db.bannerDao::getAll.asFlow()
.onCompletion {
this@Repository::getRemoteBannerList.asFlow().onEach {
launch {
DatabaseManager.db.bannerDao.deleteAll()
DatabaseManager.db.bannerDao.insertAll(*(it.toTypedArray()))
}
}
}.distinctUntilChanged()
}
private suspend fun getRemoteBannerList(): List<BannerItemModel> {
TODO("Not yet implemented")
}
}
以 getBannerList 为例，先从数据库请求本地数据加速显示，然后再请求远程数据源更新数据，同时进行持久化，便于下次请求。
UI 层的逻辑很简单，订阅 ViewModel 的数据并刷新 UI 即可。
@AndroidEntryPoint
class HomeFragment : Fragment() {
@Inject
lateinit var viewModel : HomeViewModel
override fun onViewCreated(view: View, savedInstanceState: Bundle?) {
super.onViewCreated(view, savedInstanceState)
lifecycleScope.launch {
repeatOnLifecycle(Lifecycle.State.STARTED) {
viewModel.uiState.collect {
// Update UI elements
}
}
}
}
}
我们使用 Flow 代替 LiveData 对 UiState 进行封装，lifecycleScope 使得 Flow 变身 Lifecycle-aware 组件；repeatOnLifecycle 让 Flow 像 LiveData 一样在 Fragment 前后台切换时自动停止数据流的发射，节省资源开销。
2.2 Navigation
作为“单 Activity 架构”的实践者，我们选择了使用 Jetpack Navigation 作为 App 的导航组件。Navigation 组件实现了导航设计原则，为跨应用切换或应用内页面间的切换提供了一致的用户体验，并且提供了各种优势，包括：
- 处理 Fragment 事务；
- 默认情况下，正确处理往返操作；
- 为动画和转场提供标准化资源；
- 实现和处理深层链接；
- 包括导航界面模式（例如抽屉式导航栏和底部导航），开发者只需完成极少的额外工作；
- 提供 Gradle 插件用以保证在不同页面传递参数时类型安全；
- 提供了导航图范围的 ViewModel，以在同导航图内的页面进行数据共享；
Navigation 提供了 XML 以及 Kotlin DSL 两种配置方式。我们在项目中发挥 Kotin 的优势，基于类型安全的 DSL 创建导航图，同时通过函数提取为页面统一指定转场动画：
fun NavHostFragment.initGraph() = run {
createGraph(nav_graph.id, nav_graph.dest.home) {
fragment<HomeFragment>(nav_graph.dest.effect_detail) {
action(nav_graph.action.home_to_effect_detail) {
destinationId = nav_graph.dest.effect_detail
navOptions {
applySlideInOut()
}
}
}
}
}
//统一指定转场动画
internal fun NavOptionsBuilder.applySlideInOut() {
anim {
enter = R.anim.slide_in
exit = R.anim.slide_out
popEnter = R.anim.slide_in_pop
popExit = R.anim.slide_out_pop
}
}
在 Activity 中，调用 initGraph() 为 Root Fragment 初始化导航图：
@AndroidEntryPoint
class MainActivity : AppCompatActivity() {
private val navHostFragment: NavHostFragment by lazy {
supportFragmentManager.findFragmentById(R.id.nav_host) as NavHostFragment
}
override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
super.onCreate(savedInstanceState)
setContentView(R.layout.activity_main)
navHostFragment.navController.apply {
graph = navHostFragment.initGraph()
}
}
}
而在 Fragment 中，使用 navigation-fragment-ktx 提供的 findNavController() 可以随时基于当前 Destination 进行正确地页面跳转：
@AndroidEntryPoint
class EffectDetailFragment : Fragment() {
/* ... */
override fun onViewCreated(view: View, savedInstanceState: Bundle?) {
nextButton.setOnClickListener {
findNavController().navigate(nav_graph.action.effect_detail_to_loading))
}
// Back to previous page
backButton.setOnClickListener {
findNavController().popBackStack()
}
// Back to home page
homeButton.setOnClickListener {
findNavController().popBackStack(nav_graph.dest.home, false)
}
}
}
除此以外，我们可以声明全局页面导航，这种方式在引导用户登录注册或前往反馈页等场景有很大用处：
fun NavHostFragment.initGraph() = run {
createGraph(nav_graph.id, nav_graph.dest.home) {
/* ... some Fragment destination declaration ... */
// --------------- Global ---------------
action(nav_graph.action.global_to_register) {
destinationId = nav_graph.dest.register
navOptions {
applyBottomSheetInOut()
}
}
}
}
2.3 Hilt
依赖注入 (Dependency Injection) 是多 Module 工程中的常用的技术，依赖注入作为控制反转设计原则的一种实现方式，有利于实例的生产侧与消费侧的解耦，践行了关注点分离的设计原则，也更有助于单元测试的编写。
Hilt 在 Dagger 的基础上构建而成，继承了 Dagger 编译时检查、运行时高性能、可伸缩等优点的同时提供了更友好的 API ，使得 Dagger 使用成本大幅降低。Android Studio 也内置了对 Dagger/Hilt 的支持，后文会介绍。
项目中大量使用了 Hilt 完成依赖注入，进一步提升了代码的编写效率。我们使用 @Singleton 提供 Repository 的单例实现，当 Repository 需要 Context 来创建 SharedPreferences 或者 DataStore 时，使用 @ApplicationContext 注解传入应用级别的 Context，在需要的地方只需要 **@Inject **即可注入对象：
@AndroidEntryPoint
class RecommendFragment : Fragment() {
@Inject
lateinit var recommendRepository: RecommendRepository
override fun onViewCreated(view: View, savedInstanceState: Bundle?) {
super.onViewCreated(view, savedInstanceState)
recommendRepository.doSomeThing()
}
}
对于一些无法在构造函数中增加注解的三方库的类，我们可以使用 @Provides 来告诉 Hilt 如何创建相关实例。例如提供创建 Retorfit API 的实现，省去每次手动创建的工作。
@Module
@InstallIn(ActivityComponent::class)
object ApiModule {
@Provides
fun provideRecommendServiceApi(): RecommendServiceApi {
return Retrofit.Builder()
.baseUrl("https://example.com")
.build()
.create(RecommendServiceApi::class.java)
}
}
得益于 Hilt 对 Jetpack 其他组件的支持，在 ViewModel 或者 WorkManager 中也同样可以使用 Hilt 进行依赖注入。
@HiltViewModel
class RecommendViewModel @Inject constructor(
private val recommendRepository: RecommendRepository
) {
val recommendList = recommendRepository.fetchRecommendList()
.flatMapLatest {
flow { emit(it) }
}
.stateIn(
scope = viewModelScope,
started = SharingStarted.WhileSubscribed(5000),
initialValue = emptyList()
)
}
2.4 WorkManager
WorkManager 是针对持久性工作而推出的 Jetpack 库，所谓持久性工作指可以跨越应用或者系统重启持续执行的任务，比如应用数据与服务器之间进行同步，或者是上传日志等。WorkManager 对内会根据策略自动选择 FirebaseJobDispatcher、GcmNetworkManager 或 JobScheduler 等执行调度任务，对外则提供了简单一致的 API 方便使用。
WorkManager 默认使用 Jetpack StartUp 库进行初始化，开发者只需关注定义与实现 Worker 即可，无需其他额外工作。WorkManager 向后兼容到 Android 6.0 、覆盖了市面上绝大多数的机型，可以有效取代 Service 完成那些需要长期执行的后台任务。
产品为了减少用户生成头像时上传图片所需时间与流量消耗，会在上传之前对图片进行压缩，但是压缩过程的临时文件会增加 App 所占存储空间，所以我们使用 WorkManager 对清理压缩图片缓存的工作进行调度，在 App 启动后将任务提交给 WorkManager：
val deleteImageCacheRequest = OneTimeWorkRequestBuilder<DeleteImageCacheWorker>().build()
WorkManager.getInstance(this).enqueue(deleteImageCacheRequest)
class DeleteImageCacheWorker(
context: Context,
workParams: WorkerParameters
) : Worker(context, workParams) {
override fun doWork(): Result {
return try {
/* ... do the work ... */
Result.success()
} catch (e: Exception) {
/* return failure() or retry() */
Result.failure()
}
}
}
还有一种场景是用户下载图片。下载需要网络，并且此工作的优先级比较高，因此可以使用 WorkManager 提供的工作约束以及加急工作 (WorkManager 2.7 及以上) 等能力，除此以外还可以对工作的结果信息进行监听，以对用户进行提示：
val downloadImageRequest = OneTimeWorkRequestBuilder<DownLoadImageWorker>()
.setInputData(workDataOf("url" to "https://the-url-of-image.com"))
// set network constraint
.setConstraints(
Constraints.Builder().setRequiredNetworkType(NetworkType.CONNECTED).build()
)
// make worker expedited
.setExpedited(OutOfQuotaPolicy.RUN_AS_NON_EXPEDITED_WORK_REQUEST)
.build()
WorkManager.getInstance(context).enqueue(downloadImageRequest)
val downloadImageFlow = WorkManager.getInstance(context)
.getWorkInfoByIdLiveData(downloadImageRequest.id)
.asFlow()
.shareIn(
scope = viewModelScope,
started = SharingStarted.WhileSubscribed(5000),
replay = 1
)
// in Fragment
viewLifecycleOwner.lifecycleScope.launchWhenCreated {
viewLifecycleOwner.repeatOnLifecycle(Lifecycle.State.STARTED) {
downloadImageFlow.collectLatest {
when (it?.state) {
WorkInfo.State.ENQUEUED -> {}
WorkInfo.State.RUNNING -> {}
WorkInfo.State.SUCCEEDED -> {}
WorkInfo.State.BLOCKED -> {}
WorkInfo.State.FAILED -> {}
WorkInfo.State.CANCELLED -> {}
}
}
}
}
2.5 StartUp
应用启动时需要做大量初始化工作，例如 SDK 的初始化、基础模块的配置等。StartUp 出现之前我们使用 ContentProvider 完成“无侵”的初始化，避免 init(Context) 这类代码在 Application 中的出现。但是 ContentProvider 的创建成本较高，多个 ContentProvider 同时创建会拖慢应用启动速度且初始化时序不可控。
StartUp 只使用一个 ContentProvider 来完成多个组件的初始化，很好地解决了上述 ContentProvider 的各种问题。此外，StartUp 还可以避免 app 模块对其他模块的非必要依赖。例如我们在项目中需要为 local test 渠道单独依赖一个 Module，此 Module 依赖 Context 完成初始化，但我们不希望它被打入 release 包。此时要像下面这样添加 Gradle 依赖即可，app 不需要在代码层面依赖 local_test 模块。
if (BuildContext.isLocalTest()) {
implementation project(':local_test')
}
StartUp 库的使用非常简单，只需定义一个 Initializer 即可， 定义的同时还可以配置初始化的依赖项，确保核心组件可以最先完成初始化：
class ServerInitializer : Initializer<ServerManager> {
override fun create(context: Context): ServerManager {
TODO("init ServerManager and return")
}
override fun dependencies(): List<Class<out Initializer<*>>> {
return emptyList()
}
}
class AccountInitializer : Initializer<Unit> {
override fun create(context: Context) {
TODO("init Account")
}
override fun dependencies(): List<Class<out Initializer<*>>> {
return listOf(ServerInitializer::class.java)
}
}
在上面的例子中，Account 模块的初始化将会等待 Server 模块初始化完成后才会继续。
2.6 Room
local-first 架构的 App 可以提供良好的用户体验，当设备无法访问网络时，用户仍可在离线状态下浏览相应内容。Android 提供了 SQLite 作为访问数据库的 API，但是 SQLite API 比较底层，需要人工确保 SQL 语句的正确性，除此以外，还需要编写大量的模板代码来完成 PO 与 DO 之间的转换。Jetpack Room 在 SQLite 的基础上提供了一个抽象层，帮助开发者更流畅的访问数据库。
Room 主要包含 3 个组件：Database 是数据库持有者，是与底层数据库连接的主要接入点；Entity 代表数据库中的表；DAO 包含用于访问数据库的方法。3 个组件通过注解进行声明：
@Entity(tableName = "tb_banner")
data class Banner(
@PrimaryKey
val id: Long,
@ColumnInfo(name = "url")
val url: String
)
@Dao
interface BannerDao {
@Query("SELECT * FROM tb_banner")
fun getAll(): List<Banner>
@Insert(onConflict = OnConflictStrategy.REPLACE)
fun insertBanner(banner: Banner)
}
@Database(entities = arrayOf(Banner::class), version = 1)
abstract class AppDatabase : RoomDatabase() {
abstract fun bannerDao(): BannerDao
}
需要注意的是创建数据库的成本比较高，所以单进程 App 内要保证数据库为单例：
@Module
@InstallIn(SingletonComponent::class)
object AppModule {
@Provides
@Singleton
fun provideDatabase(
@ApplicationContext applicationContext: Context
): AppDatabase {
return Room.databaseBuilder(
applicationContext,
AppDatabase::class.java, "database-name"
).build()
}
@Provides
@Singleton
fun provideBannerDao(
appDatabase: AppDatabase
): BannerDao {
return appDatabase.bannerDao()
}
}
当数据库中的数据发生更新时，我们希望 UI 也能随之自动刷新。得益于 Room 对 Coroutine 以及 RxJava 良好的支持，只需要引入 room-ktx 库或者 room-rxjava2/3 库，DAO 中的方法也可以直接返回 Flow 或者 Observable，或者直接使用挂起函数：
@Dao
interface BannerDao {
@Query("SELECT * FROM tb_banner")
fun getAll(): Flow<List<Banner>>
@Query("SELECT * FROM tb_banner")
suspend fun getAllSuspend(): List<Banner>>
}
这时候我们只需要在 UI 层对 Flow 进行订阅，便可以做到当数据库内容更新时 UI 也随之更新：
@HiltViewModel
class BannerViewModel @Inject constructor (
// we should use repository rather than access BannerDao directly
private val bannerDao: BannerDao
) : ViewModel() {
val bannerList: Flow<BannerVO> = bannerDao.getAll().map {
it.toVO()
}
}
// in Fragment
viewLifecycleOwner.lifecycleScope.launchWhenCreated {
viewLifecycleOwner.repeatOnLifecycle(Lifecycle.State.STARTED) {
bannerViewModel.bannerList.collectLatest {
bannerAdapter.submitList(it)
}
}
}
3. Android Studio
Android Studio 诞生至今一直保持着活跃的版本更新，当前最新版本已经更新至 Bumblebee | 2021.1.1.21 ，自 4.3 Canary 1 以来 Android Studio 在命名风格上有所调整，更好的对齐了 IntelliJ 平台版本。除了定期发布的稳定版，开发者还可以通过 RC 和 Preview 版本提前体验更多新鲜功能。
随着版本的不断更新，编写和调试代码的体验得到持续的优化，且集成了越来越多的新功能。Layout Instpector ，Device Exploer 等既有功能自不必说，以下这些新特性也为我们的开发、调试提供了巨大的便利。
3.1 Database Inspector
我们使用 Room 进行数据持久化，Database Inspector 可以实时查看 Jetpack Room 框架生成的数据库文件，同时也支持实时编辑和部署到设备当中。相较之前需要的 SQLite 命令或者额外导出并借助 DB 工具的方式更为高效和直观。
3.2 Realtime Profilers
Android Studio 的 Realtime Profilers 工具可以帮助我们在如下四个方面监测和发现问题，有时在缺少工程代码的情况下通过 Memory Profilers 还可以查看其内部的实例和变量细节。
- CPU：性能剖析器检查 CPU 活动，切换到 Frames 视图还可以界面卡顿追踪
- Memory：识别可能会导致应用卡顿、冻结甚至崩溃的内存泄漏和内存抖动，可以捕获堆转储、强制执行垃圾回收以及跟踪内存分配以定位内存方面的问题
- Battery：会监控 CPU、网络无线装置和 GPS 传感器的使用情况，并直观地显示其中每个组件消耗的电量，了解应用在哪里耗用了不必要的电量
- Network：显示实时网络活动，包括发送和接收的数据以及当前的连接数。这便于您检查应用传输数据的方式和时间，并适当优化代码
3.3 APK Analyzer
Apk 的下载会耗费网络流量，安装了还会占用存储空间。其体积的大小会对 App 安装和留存产生影响，分析和优化其体积显得尤为必要。
借助 AS 的 APK Analyzer 可以帮助完成如下几项工作：
- 快速分析 Apk 构成，包括 DEX、Resources 和 Manifest 的 Size 和占比，助力我们优化代码或资源的方向
- Diff Apk 以了解版本的前后差异，精准定位体积变大的源头
- 分析其他 Apk，包括查看大致的资源和分析代码逻辑，进而拆解、Bug 定位
3.4 DI Navigation
依赖注入有助于模块间的解耦，践行了关注点分离的设计原则。我们使用 Dagger / Hilt 通过编译期代码生成隐藏了相关具体实现，这在降低构建依赖关系图的成本的同时，也增加了开发者调试代码的成本：寻找被注入实例的来源变得困难起来。
如今 Android Studio 帮开发者解决了这个痛点。自 4.1 我们可以在基于 Dagger 的代码（例如 Components，Subcomponents，Modules 等）中跳转，找寻依赖关系。
在 Dagger 或 Hilt 相关的代码旁可以看到下面的 icon：
点击左侧 icon 可以跳转到实例对象的提供处，点击右侧 icon 则可以跳转到对象的使用处，当有多处使用时则会给出候选列表供选择。
Android 4.2 起还增加了对 @EnterPoint 的依赖查询，对于 ContentProvider 这样的不能自动注入的组件，也可以通过 Hilt 扩大依赖注入的使用范围。
4. App Bundle
Android App Bundle 是 Google 推出的用于动态化分发的打包格式。当应用程序以 AAB 的格式上传 Google Play（或其他支持 AAB 的应用市场）后，可以根据需要实现功能或资源的动态下发。
Split APKs 机制是 AAB 实现动态下发的基础，AAB 上传 GP 后被拆分成一个 base APK 和多个 Split APKs。首次下载只下发 Base APK，然后根据使用场景动态下发 Split APKs。Split 可以使 Configuration APKs ，也可以是一个 Dynamic Features APKs：
- Configuration APKs：根据 language，density，abi 三个维度拆分资源，比如 res/drawable-xhdpi 会被拆分到 xhdpi 的 Apk 中，res/values-en 会被拆分到 en 的 apk 中，当 Configurations Changed 发生时请求必要资源
- Dynamic Features APKs：可以实现 Feature 的按需动态加载，这类似于国内流行的“插件化”技术，通过将一些非常用的功能做成 Dynamic Feature 可以实现功能的按需加载。
Google 重视 AAB 格式的推广，自 21 年 8 月起，规定新 App 必须使用 AAB 格式才能在 Google Play 上架。作一款要在海外上架的产品，我们自然也选择了 AAB 的交付方式，除了在包体积方面的显著受益，也较好地助力了产品推广和装机率的提升。
4.1 Language Split
我们的应用在多个国家同时上架，需要支持英语、印尼语、葡语等多种语言，借助 AAB 可以避免下载其他国家的语言资源。
语言动态下发非常简单，首先在 Gradle 开启 language 的 enableSplit：
bundle {
language {
enableSplit = true
}
}
切换系统语言时，应用会通过 GP 自动下载所需的语言。当然也可以根据业务需求手动请求语言资源，比如在我们内置的语言切换界面中选择其他语言时：
private val _splitListener = SplitInstallStateUpdatedListener { state ->
val lang = if (state.languages().isNotEmpty())
state.languages().first() else ""
when (state.status()) {
SplitInstallSessionStatus.INSTALLED -> {
//...
}
SplitInstallSessionStatus.FAILED -> {
//...
}
else -> {}
}
}
//创建SplitManager 并注册回调
val splitManager = SplitInstallManagerFactory.create(requireContext())
splitManager.registerListener(_splitListener)
//安装语言资源
val request = SplitInstallRequest.newBuilder()
.addLanguage(Locale.forLanguageTag(language))
.build()
splitManager.startInstall(request);
4.2 Dynamic Feature
产品中有一些高级功能，并非所有用户都会用到，比如某些高级相机特效，却依赖了比较多的 so 以及底层库，将它们做成 Dynamic Feature 实现功能的按需加载：
创建 Dynamic Feature 就如同创建一个 Gradle Module。
DF 创建时可以配置两种下载方式：
- on-demand：是否走动态下发，如果勾选，表示根据用户请求去动态下载，否则用户安装 Apk 时 Module 就会被安装
- fusing：此配置主要是为了兼容 5.0 以下不支持 AAB 的情况，如果勾选，在 5.0 以下设备会直接安装 Module，否则，5.0 以下设备不包含此 Module
DF 创建后会在 app/build.gradle 中添加响应注册：
dynamicFeatures = [':dynamicfeature']
在需要的场景请求 Dynamic Feature，与请求语言的代码类似，都是使用 SplitInstallManager：
val splitManager = SplitInstallManagerFactory.create(requireContext())
//动态安装模块
SplitInstallRequest request =
SplitInstallRequest
.newBuilder()
.addModule("FaceLab")
.addModule("Avator")
.build();
splitManager
.startInstall(request)
.addOnSuccessListener { sessionId -> ... }
.addOnFailureListener { exception -> ... }
4.3 Bundletool
AAB 格式没法在本地安装和调试，通过 Google 提供的 AAB > APK 的打包工具，我们可以在本地编译成 APK ，便于 QA 的测试和开发人员的自测。
AAB 生成 APK 的过程如下，中间会生成 .apks ，然后再针对不同设备生成具体 .apk。
// 通过 aab 生成 apks 文件
bundletool build-apks
--bundle=/MyApp/my_app.aab
--output=/MyApp/my_app.apks
--ks=/MyApp/keystore.jks
--ks-pass=file:/MyApp/keystore.pwd
--ks-key-alias=MyKeyAlias
--key-pass=file:/MyApp/key.pwd
--device-spec=file:device-spec.json
通过 device.json 生成本地 Apk：
bundletool extract-apks
--apks=${apksPath}
--device-spec={deviceSpecJsonPath}
--output-dir={outputDirPath}
也可以直接通过 apks 进行安装，此时实际上是安装 apk 到手机上，只是该命令会自动读取手机配置，然后先生成相应的 apk，再安装到手机。
bundletool install-apks
--apks=/MyApp/my_app.apks
最终的安装包通过语言等资源以及 Dynamic Feature 的动态下发，包体积减小近 40%，从 90M+ 压缩到 55M。
5. ML Kit
除了 Jetpack 的相关类库， Google 还为我们的应用提供了不少其他技术支持，比如 ML Kit 。ML Kit 是 Google 推出的针对移动端的一款移动 SDK，支持 Android 与 iOS 平台，封装了文字识别、人脸位置检测、对象跟踪及检测等诸多机器学习能力，对于机器学习开发者，ML Kit 也同样提供了 API 帮助开发者自定义 TensorFlow lite 模型。ML Kit 也支持 Google Play 运行时下发，以减少包体积。
作为一款 AI 特效应用，需要支持用户选择多人脸图片中的某个人脸进行渲染，因此人脸检测能力必不可少，经过调研，我们选择了 ML Kit 来实现快速人脸检测。
ML Kit 将几种机器学习能力进行了拆分，App 只需引入需要的能力即可。以人脸检测为例，引入人脸检测 Google Play 动态下发库，并使用挂起函数简化 API 的使用：
dependencies {
implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-face-detection:17.0.0'
}
在 AndroidManifest.xml 文件中进行配置：
<application ...>
...
<meta-data
android:name="com.google.mlkit.vision.DEPENDENCIES"
android:value="face" />
</application>
使用协程提供的suspendCancellableCoroutineAPI 将回调改造成挂起函数
suspend fun faceDetect(input: Bitmap): List<Face> = suspendCancellableCoroutine { continuation ->
val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)
val detector = FaceDetection.getClient()
detector.process(image)
.addOnSuccessListener {
continuation.resumeWith(Result.success(it))
}
.addOnFailureListener {
continuation.resumeWithException(RuntimeException(it))
}
.addOnCanceledListener {
continuation.cancel()
}
}
最后
MAD 帮助我们完成了产品的高效开发和快速上架，未来我们还会引入 Jetpack Compose 来进一步提升开发效率，缩短需求迭代周期。受限于篇幅，文中内容只是点到为止，希望能够为其他同类的出海应用在技术选型上提供启发和参考。
随着 Jetpack 为代表的 Google 移动开发生态的不断完善，开发者们可以将更多精力聚焦到业务创新，为广大用户开发出更多丰富的功能。底层技术的不断统一，也有利于开发者们更好地展开技术交流和共建，摆脱各自为战、重复造轮子的开发窘境。
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