Android MVI架构模式详解
MVI概念
MVI(Model-View-Intent)是一种Android应用架构模式,旨在通过单向数据流和不可变性来简化应用的状态管理。MVI的核心思想是将用户操作、状态更新和界面渲染分离,确保应用的状态可预测且易于调试。
MVI的核心组件
-
Model(模型):
-
表示应用的状态。Model是不可变的,通常是一个数据类,包含所有需要展示的信息。
-
例如,一个加载数据的界面可能包含
Loading、Success和Error三种状态。
-
-
View(视图):
-
负责渲染UI并接收用户输入。View层不直接修改状态,而是通过发送
Intent来触发状态更新。 -
View层通常是Activity或Fragment。
-
-
Intent(意图):
-
表示用户的操作或事件。Intent是View层发送给Model层的信号,用于触发状态更新。
-
例如,用户点击按钮、下拉刷新等操作都可以作为Intent。
-
-
Reducer(归约器):
-
负责处理Intent并生成新的Model。Reducer接收当前的Model和Intent,根据Intent的类型生成新的Model。
-
Reducer是纯函数,不包含副作用。
-
MVI的工作流程
-
用户操作:
-
用户在界面上进行操作(如点击按钮),View层将这些操作封装为Intent并发送给Model层。
-
-
处理Intent:
-
Model层接收到Intent后,调用Reducer生成新的Model。Reducer根据当前的Model和Intent生成新的状态。
-
-
更新状态:
-
新的Model被传递给View层,View层根据新的状态更新UI。
-
-
渲染UI:
-
View层根据最新的Model渲染界面,确保UI与状态一致。
-
MVI的优势
-
单向数据流:
-
数据流动是单向的,从View到Model再到View,确保状态更新的可预测性。
-
-
不可变性:
-
Model是不可变的,避免了状态被意外修改的问题。
-
-
易于调试:
-
由于状态更新是单向且不可变的,调试时可以通过查看Intent和Model的变化来追踪问题。
-
-
清晰的职责分离:
-
View、Model和Intent的职责明确,代码结构清晰,易于维护。
-
MVI的挑战
-
学习曲线:
-
对于初学者来说,MVI的概念可能较难理解,尤其是单向数据流和不可变性的概念。
-
-
样板代码:
-
MVI模式可能需要编写较多的样板代码,尤其是在处理复杂的状态和Intent时。
-
-
性能问题:
-
由于Model是不可变的,每次状态更新都会生成新的对象,可能会带来一定的性能开销。
-
MVI的实现示例
以下是一个简单的MVI实现示例,展示如何加载数据并更新UI:
kotlin
复制
// Model
sealed class MainState {object Loading : MainState()data class Success(val data: List<String>) : MainState()data class Error(val message: String) : MainState()
}// Intent
sealed class MainIntent {object LoadData : MainIntent()
}// Reducer
fun reduce(currentState: MainState, intent: MainIntent): MainState {return when (intent) {is MainIntent.LoadData -> {// 模拟数据加载if (currentState is MainState.Loading) {MainState.Success(listOf("Item 1", "Item 2", "Item 3"))} else {MainState.Error("Failed to load data")}}}
}// View
class MainActivity : AppCompatActivity() {private lateinit var viewModel: MainViewModeloverride fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {super.onCreate(savedInstanceState)setContentView(R.layout.activity_main)viewModel = ViewModelProvider(this).get(MainViewModel::class.java)// 观察状态变化viewModel.state.observe(this, Observer { state ->when (state) {is MainState.Loading -> showLoading()is MainState.Success -> showData(state.data)is MainState.Error -> showError(state.message)}})// 发送IntentviewModel.processIntent(MainIntent.LoadData)}private fun showLoading() {// 显示加载状态}private fun showData(data: List<String>) {// 显示数据}private fun showError(message: String) {// 显示错误}
}// ViewModel
class MainViewModel : ViewModel() {private val _state = MutableLiveData<MainState>()val state: LiveData<MainState> get() = _statefun processIntent(intent: MainIntent) {val newState = reduce(_state.value ?: MainState.Loading, intent)_state.value = newState}
}
总结
MVI模式通过单向数据流和不可变性,提供了一种清晰、可预测的状态管理方式。尽管它可能带来一定的学习曲线和样板代码,但在复杂应用中,MVI能够显著提高代码的可维护性和可调试性。
相关文章:
Android MVI架构模式详解
MVI概念 MVI(Model-View-Intent)是一种Android应用架构模式,旨在通过单向数据流和不可变性来简化应用的状态管理。MVI的核心思想是将用户操作、状态更新和界面渲染分离,确保应用的状态可预测且易于调试。 MVI的核心组件 Model&a…...
Spring AI Alibaba + Ollama:国产大模型DeepSeek LLM的低成本AI应用开发认知
写在前面 官方文档很详细,有开发需求可以直接看文档https://java2ai.com/docs/1.0.0-M5.1/get-started/博文内容为一个开发Demo,以及API简单认知理解不足小伙伴帮忙指正 😃,生活加油 我看远山,远山悲悯 持续分享技术干货…...
《2025软件测试工程师面试》功能测试篇
什么是功能测试? 功能测试是通过验证产品功能是否满足用户需求的过程,主要关注软件的功能是否符合需求规格说明,包括软件的各种功能、特性、性能、安全性和易用性等。 功能测试的流程包括哪些步骤? 需求分析:明确软件需求,确定测试范围。测试计划:制定详细的测试计划,…...
蓝桥杯2024年第十五届省赛真题-传送阵
题目描述 小蓝在环球旅行时来到了一座古代遗迹,里面并排放置了 n 个传送阵,进入第 i 个传送阵会被传送到第 ai 个传送阵前,并且可以随时选择退出或者继续进入当前传送阵。小蓝为了探寻传送阵中的宝物,需要选择一个传送阵进入&…...
非线性优化--NLopt算法(Android版本和Python示例)
通俗一点来说 非线性优化就是求函数的极值。我们想求一个 函数的极值问题的时候,线性函数是最简单的,因为是线性的嘛,单调增或者单调减,那么找到边界就可以求到极值。例如 f(x)=ax+b。 简单的非线性函数也是很容易求得极值的,例如f(x)=x*x.可以通过求导得到极值点,然后求…...
2025-03-06 ffmpeg提取SPS/PPS/SEI ( extradata )
一、需求 在某些情况下,可能需要直接使用H264/H265等原始数据流进行解码,比较常用的udp下的h264/h265。这时需要 av_parser_parse2 来组AVPacket,但对于视频的信息:宽高、格式等,可以根据 AVCodecParserContext 来获取࿰…...
海量数据融合互通丨TiDB 在安徽省住房公积金监管服务平台的应用实践
导读 安徽省住房公积金监管服务平台通过整合全省 17 家公积金中心的数据,致力于实现数据共享、规范化管理与高效数据分析。为了应对海量数据处理需求,安徽省选择 TiDB 作为底层数据库,利用其分布式架构和 HTAP 能力,实现了快速的…...
深入解析 supervision 库:功能、用法与应用案例
1. 引言 在计算机视觉任务中,数据的后处理和可视化是至关重要的环节,尤其是在目标检测、分割、跟踪等任务中。supervision 是一个专门为这些任务提供高效数据处理和可视化支持的 Python 库。本文将深入介绍 supervision 的功能、使用方法,并…...
【DeepSeek问答】访问QStandardItemModel::index(r,c)获取的空索引导致程序崩溃
好的,我现在来仔细思考一下用户的问题。用户在使用QStandardItemModel的setItem方法时,调用了setItem(4,6,item),也就是在第4行第6列的位置设置了一个item。然后他们尝试通过index(3,6)来获取这个位置的项目,想知道会有什么后果。…...
从开源大模型工具Ollama存在安全隐患思考企业级大模型应用如何严守安全红线
近日,国家网络安全通报中心通报大模型工具Ollama默认配置存在未授权访问与模型窃取等安全隐患,引发了广泛关注。Ollama作为一款开源的大模型管理工具,在为用户提供便捷的同时,却因缺乏有效的安全管控机制,存在数据泄露…...
Aws batch task 无法拉取ECR 镜像unable to pull secrets or registry auth 问题排查
AWS batch task使用了自定义镜像,在提作业后出现错误 具体错误是ResourceInitializationError: unable to pull secrets or registry auth: The task cannot pull registry auth from Amazon ECR: There is a connection issue between the task and Amazon ECR. C…...
通用信息抽取大模型PP-UIE开源发布,强化零样本学习与长文本抽取能力,全面适配多场景任务
背景与简介 信息抽取(information extraction)是指,从非结构化或半结构化数据(如自然语言文本)中自动识别、提取并组织出结构化信息。通常包含多个子任务,例如:命名实体识别(NER&am…...
基于uniapp的蓝牙打印功能(佳博打印机已测试)
相关步骤 1.蓝牙打印与低功耗打印的区别2.蓝牙打印流程2.1 搜索蓝牙2.2 连接蓝牙 3.连接蓝牙设备4.获取服务5.写入命令源码gbk.jsglobalindex.ts 1.蓝牙打印与低功耗打印的区别 低功耗蓝牙是一种无线、低功耗个人局域网,运行在 2.4 GHz ISM 频段 1、低功耗蓝牙能够…...
【Azure 架构师学习笔记】- Azure Databricks (15) --Delta Lake 和Data Lake
本文属于【Azure 架构师学习笔记】系列。 本文属于【Azure Databricks】系列。 接上文 【Azure 架构师学习笔记】- Azure Databricks (14) – 搭建Medallion Architecture part 2 前言 ADB 除了UC 这个概念之外,前面【Azure 架构师学习笔记】- Azure Databricks (1…...
WPF高级 | WPF 应用程序部署与发布:确保顺利交付到用户手中
WPF高级 | WPF 应用程序部署与发布:确保顺利交付到用户手中 一、前言二、部署与发布基础概念2.1 部署的定义与目的2.2 发布的方式与渠道2.3 部署与发布的关键要素 三、WPF 应用程序打包3.1 使用 Visual Studio 自带的打包工具3.2 使用第三方打包工具 四、发布到不同…...
在 IntelliJ IDEA(2024) 中创建 JAR 包步骤
下是在 IntelliJ IDEA 中创建 JAR 包的详细的步骤: 1. 选择File -> Project Structure->Artifacts, (1)点击➕新建,如下图所示: (2)选择JAR->Empty (3)输入jar包名称,确定输出路径 (4&#…...
【C++】5.4.3 范围for语句
范围for语句基本形式: for(声明变量:序列容器) {循环执行语句; } 其中,“序列容器”是指花括号括起来的初始值列表、数组、vector或者string等类型的对象,主要特点是拥有能返回迭代器的 begin() 和 end() 成员; “声明变量”是一个类似声明…...
达梦数据库备份
达梦数据库联机在线备份操作指南 一、基础条件与准备 开启归档模式: 联机备份必须处于归档模式下,否则无法执行。需通过disql工具执行以下操作: alter database mount; alter database ARCHIVELOG; 例子: [dmdbaserver ~]$ cd /op…...
Linux系统基于ARM平台的LVGL移植
软硬件介绍:Ubuntu 20.04 ARM 和(Cortex-A53架构)开发板 基本原理 LVGL图形库是支持使用Linux系统的Framebuffer帧缓冲设备实现的,如果想要实现在ARM开发板上运行LVGL图形库,那么就需要把LVGL图形库提供的关于帧缓冲设…...
C++ 二叉搜索树代码
C 二叉搜索树代码 #include <iostream> using namespace std;template<typename T> struct TreeNode{T val;TreeNode *left;TreeNode *right;TreeNode():val(0), left(NULL), right(NULL){}TreeNode(T x):val(x), left(NULL), right(NULL){} };template<typena…...
生成xcframework
打包 XCFramework 的方法 XCFramework 是苹果推出的一种多平台二进制分发格式,可以包含多个架构和平台的代码。打包 XCFramework 通常用于分发库或框架。 使用 Xcode 命令行工具打包 通过 xcodebuild 命令可以打包 XCFramework。确保项目已经配置好需要支持的平台…...
基于大模型的 UI 自动化系统
基于大模型的 UI 自动化系统 下面是一个完整的 Python 系统,利用大模型实现智能 UI 自动化,结合计算机视觉和自然语言处理技术,实现"看屏操作"的能力。 系统架构设计 #mermaid-svg-2gn2GRvh5WCP2ktF {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-…...
HTML 列表、表格、表单
1 列表标签 作用:布局内容排列整齐的区域 列表分类:无序列表、有序列表、定义列表。 例如: 1.1 无序列表 标签:ul 嵌套 li,ul是无序列表,li是列表条目。 注意事项: ul 标签里面只能包裹 li…...
C++中string流知识详解和示例
一、概览与类体系 C 提供三种基于内存字符串的流,定义在 <sstream> 中: std::istringstream:输入流,从已有字符串中读取并解析。std::ostringstream:输出流,向内部缓冲区写入内容,最终取…...
使用 Streamlit 构建支持主流大模型与 Ollama 的轻量级统一平台
🎯 使用 Streamlit 构建支持主流大模型与 Ollama 的轻量级统一平台 📌 项目背景 随着大语言模型(LLM)的广泛应用,开发者常面临多个挑战: 各大模型(OpenAI、Claude、Gemini、Ollama)接口风格不统一;缺乏一个统一平台进行模型调用与测试;本地模型 Ollama 的集成与前…...
深入浅出深度学习基础:从感知机到全连接神经网络的核心原理与应用
文章目录 前言一、感知机 (Perceptron)1.1 基础介绍1.1.1 感知机是什么?1.1.2 感知机的工作原理 1.2 感知机的简单应用:基本逻辑门1.2.1 逻辑与 (Logic AND)1.2.2 逻辑或 (Logic OR)1.2.3 逻辑与非 (Logic NAND) 1.3 感知机的实现1.3.1 简单实现 (基于阈…...
uniapp手机号一键登录保姆级教程(包含前端和后端)
目录 前置条件创建uniapp项目并关联uniClound云空间开启一键登录模块并开通一键登录服务编写云函数并上传部署获取手机号流程(第一种) 前端直接调用云函数获取手机号(第三种)后台调用云函数获取手机号 错误码常见问题 前置条件 手机安装有sim卡手机开启…...
无需布线的革命:电力载波技术赋能楼宇自控系统-亚川科技
无需布线的革命:电力载波技术赋能楼宇自控系统 在楼宇自动化领域,传统控制系统依赖复杂的专用通信线路,不仅施工成本高昂,后期维护和扩展也极为不便。电力载波技术(PLC)的突破性应用,彻底改变了…...
PLC入门【4】基本指令2(SET RST)
04 基本指令2 PLC编程第四课基本指令(2) 1、运用上接课所学的基本指令完成个简单的实例编程。 2、学习SET--置位指令 3、RST--复位指令 打开软件(FX-TRN-BEG-C),从 文件 - 主画面,“B: 让我们学习基本的”- “B-3.控制优先程序”。 点击“梯形图编辑”…...
华为云Flexus+DeepSeek征文 | 基于Dify构建具备联网搜索能力的知识库问答助手
华为云FlexusDeepSeek征文 | 基于Dify构建具备联网搜索能力的知识库问答助手 一、构建知识库问答助手引言二、构建知识库问答助手环境2.1 基于FlexusX实例的Dify平台2.2 基于MaaS的模型API商用服务 三、构建知识库问答助手实战3.1 配置Dify环境3.2 创建知识库问答助手3.3 使用知…...
