在抛弃 MVP-Clean 后，我自主设计并开源了 Viabus 架构

版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明作者和链接。更多请继续关注 KunMinX

前言

前不久刚结束对 20 模块项目的第 3 轮重构，一路见证了 MVC、MVP、Clean 的优缺点并形成自己的体会。

近期在总结工作经验的同时，开始写博客。顺便开源了我设计的 ViaBus 架构。

项目地址：Github : KunMinX / android-viabus-architecture

⭐ 欢迎 star 和 fork ~

项目常用架构比对

以下，先对常见的 MVC、MVP、Clean、AAC 架构做个比对。

首先，一张表格展示各架构的类冗余情况：

需求是，写三个页面，ListFragment、DetailFragment、PreviewFragment，每个页面至少用到 3个 Note 业务、3个 User 业务。问：上述架构分别需编写多少类？

架构	涉及类	类总数
MVC	Fragment:3个，Controller：3个，Model:2个	8个
MVP	Fragment:3个，Presenter:3个，Model:3个，Contract:1个	10个
Clean	Fragment:3个，ViewModel:3个，Usecase:18个，Model:3个	27个
AAC	Fragment:3个，ViewModel:3个，Model:3个	9个

MVC 架构的缺陷

• View、Controller、Model 相互依赖，造成代码耦合。
• 难以分工，难以将 View、Controller、Model 分给不同的人写。
• 难以维护，没有中间件接口做缓冲，难以替换底层的实现。

public class NoteListFragment extends BaseFragment { ... public void refreshList() { new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { //view 中直接依赖 model。那么 view 须等 model 编写好才能开工。 mNoteList = mDataManager.getNoteList(); mHandler.sendMessage(REFRESH_LIST, mNoteList); } }).start(); } private Handler mHandler = new Handler() { @Override public void handleMessage(Message msg) { switch (msg) { case REFRESH_LIST: mAdapter.setList(mNoteList); mAdapter.notifyDataSetChanged(); break; default: } } }; ... }

MVP 架构的特点与局限

• MVP 架构的特点是 面向接口编程。在 View、Presenter、Model 之间分别用 中间件接口 做衔接，当有新的底层实现时，能够无缝替换。
• 此外，MVP 的 View 和 Model 并不产生依赖，因此可以说是对 View 和 Model 做了代码解耦。

public class NoteListContract { interface INoteListView { void showDialog(String msg); void showTip(String tip); void refreshList(List<NoteBean> beans); } interface INoteListPresenter { void requestNotes(String type); void updateNotes(NoteBean... beans); void deleteNotes(NoteBean... beans); } interface INoteListModel { List<NoteBean> getNoteList(); int updateNote(NoteBean bean); int deleteNote(NoteBean bean); } }

但 MVP 架构有其局限性。按我的理解，MVP 设计的初衷是， “让天下没有难替换的 View 和 Model” 。该初衷背后所基于的假设是，“上层逻辑稳定，但底层实现更替频繁” 。在这个假设的引导下，使得三者中， 只有 Presenter 具备独立意志和决定权，掌管着 UI 逻辑和业务逻辑，而 View 和 Model 只是外接的工具。

public class NoteListPresenter implements NoteListContract.INoteListPresenter { private NoteListContract.INoteListModel mDataManager; private NoteListContract.INoteListView mView; @Override public void requestNotes(String type) { Observable.create(new ObservableOnSubscribe<List<NoteBean>>() { @Override public void subscribe(ObservableEmitter<List<NoteBean>> e) throws Exception { List<NoteBean> noteBeans = mDataManager.getNoteList(); e.onNext(noteBeans); } }).subscribeOn(Schedulers.io()).observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) .subscribe(new Consumer<List<NoteBean>>() { @Override public void accept(List<NoteBean> beans) throws Exception { //presenter 直接干预了 UI 在拿到数据后做什么，使得逻辑上没有发生解耦。 //正常来说，解耦意味着，presenter 的职能边界仅限返回结果数据， //由 UI 来依据响应码处理 UI 逻辑。 mView.refreshList(beans); } }); } ... }

然而，这样的假设多数时候并不实际。可视化需求是变化多端的，在牵涉到视觉交互时，必然涉及 UI 逻辑的修改，也就是说，View 和 Presenter 的相互牵连，使得 UI 的改动需要 View 和 Presenter 编写者配合着完成，增加沟通协作成本。

长久来看，二者都难以成长。Presenter 编写者容易被各种非本职工作拖累，View 的编写者不会尝试独立自主，例如通过多态等模式将 UI 封装成可适应性的组件，反正 ... 有 Presenter 来各种 if else 嘛。

Clean 架构的特点和不足

为解决 Presenter 职能边界不明确 的问题，在 Clean 架构中，业务逻辑的职能被转移到领域层，由 Usecase 专职管理。Presenter 则弱化为 ViewModel ，作为代理数据请求，和衔接数据回调的缓冲区。

Clean 架构的特点是 单向依赖、数据驱动编程。 View -> ViewModel -> Usecase -> Model 。

View 对 ViewModel 的单向依赖，是通过 databinding 特性实现的。ViewModel 只负责代理数据请求，在 Usecase 处理完业务返回结果数据时，结果数据被赋值给可观察的 databinding 数据，而 View 则依据数据的变化而变化。

public class NoteListViewModel { private ObservableList<NoteBean> mListObservable = new ObservableArrayList<>(); private void requestNotes(String type) { if (null == mRequestNotesUsecase) { mRequestNotesUsecase = new ProveListInitUseCase(); } mUseCaseHandler.execute(mRequestNotesUsecase, new RequestNotesUsecase.RequestValues(type), new UseCase.UseCaseCallback<RequestNotesUsecase.ResponseValue>() { @Override public void onSuccess(RequestNotesUsecase.ResponseValue response) { //viewModel 的可观察数据发生变化后，databinding 会自动更新 UI 展示。 mListObservable.clear(); mListObservable.addAll(response.getNotes()); } @Override public void onError() { } }); } ... }

但 Clean 架构也有不足：粒度太细 。一个 Usecase 受限于请求参数，因而只能处理一类请求。View 请求的数据包含几种类型，就至少需要准备几个 Usecase。Usecase 是依据当前 View 对数据的需求量身定制的，因此 Usecase 的复用率极低，项目会因而急剧的增加类和重复代码。

public class RequestNotesUseCase extends UseCase<RequestNotesUseCase.RequestValues, RequestNotesUseCase.ResponseValue> { private DataManager mDataManager; @Override protected void executeUseCase(final RequestValues values) { List<NoteBean> noteBeans = mDataManager.getNotes(); ... getUseCaseCallback().onSuccess(new RequestNotesUseCase.ResponseValue(noteBeans)); } //每新建一个 usecase 类，都需要手动为其配置 请求参数列表 和 响应参数列表。 public static final class RequestValues implements UseCase.RequestValues { private String type; public String getType() { return type; } public void setType(String type) { this.type = type; } } public static final class ResponseValue implements UseCase.ResponseValue { public List<NoteBean> mBeans; public ResponseValue(List<NoteBean> beans) { mBeans = beans; } } }

AAC 架构的特点

AAC 也是数据驱动编程。只不过它不依赖于 MVVM 特性，而是直接在 View 中写个观察者回调，以接收结果数据并处理 UI 逻辑。

public class NoteListFragment extends BaseFragment { @Override public void onActivityCreated(@Nullable Bundle savedInstanceState) { super.onActivityCreated(savedInstanceState); viewModel.getNote().observe(this, new Observer<NoteBean>() { @Override public void onChanged(@Nullable NoteBean bean) { //update UI } }); } ... }

你完全可以将其理解为 B/S 架构：从 Web 前端向 Web 后端发送了数据请求，后端在处理完毕后响应结果数据给前端，前端再依据需求处理 UI 逻辑。等于说， AAC 将业务完全压到了 Model 层。

ViaBus 架构的由来及特点

上一轮重构项目在用 Clean 架构，为此我决定跳过 AAC，基于对移动端数据交互的理解，编写“消息驱动编程”架构。

由于借助总线来代理数据的请求和响应，因此取名 ViaBus。

不同于以往的架构，ViaBus 明确界定了什么是 UI，什么是业务。

UI 的作用是视觉交互，为此 UI 的职责范围是请求数据和处理 UI 逻辑 。业务的作用是供应数据，因此 业务的职责范围是接收请求、处理数据、返回结果数据 。

UI 不需要知道数据是怎么来的、通过谁来的，它只需向 bus 发送一个请求，如果有业务注册了该类 “请求处理者”，那么自然有人来处理。业务也无需知道 UI 在拿到数据后会怎么用，它只需向 bus 回传结果，如果有 UI 注册了“观察响应者”，那么自然有人接收，并依据响应码行事。

这样，在静态 bus 的加持下，UI 和业务是完全解耦的，从根本上解决了相互牵连的问题。此外，不同于上述架构的每个 View 都要对应一个 Presenter 或 ViewModel，在 ViaBus 中，一个模块中的 UI 可以共享多个“业务处理者”实例，使 代码的复用率提升到100%。

ViaBus 现已在 Github 开源，欢迎 Star & Fork ~

更多访问

Github : KunMinX / android-viabus-architecture
1分钟掌握 ViaBus 架构的使用
ViaBus - 年轻人的第一款 Android 架构