关于Android组件化的深度分析篇（四）大厂架构
前言
忽如一夜冬风来🥱这天气刚好碰到周五，适合在家里冬眠八。
昨天分析了WeChat APP和智行APP的架构演化，今天再来分析一下其他的。今天周五了，只续一个哈。
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整理不易，关注一下吧。开始进入正题，ღ( ´･ᴗ･` ) 🤔
一丶从得到APP看组件化架构实践
- 提到了组件生命周期、服务注册的实现
- 提到了公共层定义组件服务、base层定义通用资源
- 提到了 implementation 与 runtimeOnly 的代码 / 资源隔离效果；
- 提到了 JIMU 插件的调试切换、智能配置功能；
- 提到了 2 种调用组件声明周期的方法： javassist 和反射；
- 提到了有序初始化组件的解决方案：StartUp、DAU
1.Android彻底组件化Demo发布
1.1.JIMU使用指南
首先我们看一下demo的代码结构，然后根据这个结构图再次从单独调试（发布）、组件交互、UI跳转、集成调试、代码边界和生命周期等六个方面深入分析，之所以说“再次”，是因为上一篇文章我们已经讲了这六个方面的原理，这篇文章更侧重其具体实现。
代码中的各个module基本和图中对应，从上到下依次是：
- app是主项目，负责集成众多组件，控制组件的生命周期
- reader和share是我们拆分的两个组件
- componentservice中定义了所有的组件提供的服务
- basicres定义了全局通用的theme和color等公共资源
- basiclib中是公共的基础库，一些第三方的库（okhttp等）也统一交给basiclib来引入
图中没有体现的module有两个，一个是componentlib，这个是我们组件化的基础库，像Router/UIRouter等都定义在这里；另一个是build-gradle，这个是我们组件化编译的gradle插件，也是整个组件化方案的核心。
我们在demo中要实现的场景是：主项目app集成reader和share两个组件，其中reader提供一个读书的fragment给app调用（组件交互），share提供一个activity来给reader来调用（UI跳转）。主项目app可以动态的添加和卸载share组件（生命周期）。而集成调试和代码边界是通过build-gradle插件来实现的。
单独调试和发布
单独调试的配置与上篇文章基本一致，通过在组件工程下的gradle.properties文件中设置一个isRunAlone的变量来区分不同的场景，唯一的不同点是在组件的build.gradle中不需要写下面的样板代码：
if(isRunAlone.toBoolean()) {
apply plugin: 'com.android.application'
}else{
apply plugin: 'com.android.library'
}
而只需要引入一个插件com.dd.comgradle（源码就在build-gradle）,在这个插件中会自动判断apply com.android.library还是com.android.application。实际上这个插件还能做更“智能”的事情，这个在集成调试章节中会详细阐述。
单独调试所必须的AndroidManifest.xml、application、入口activity等类定义在src/main/runalone下面，这个比较 简单就不赘述了。
如果组件开发并测试完成，需要发布一个release版本的aar文件到中央仓库，只需要把isRunAlone修改为false，然后运行module:assembleRelease命令就可以了。这里简单起见没有进行版本管理，大家如果需要自己加上就好了。
值得注意的是，发布组件是唯一需要修改isRunAlone=false的情况，即使后面将组件集成到app中，也不需要修改isRunAlone的值，既保持isRunAlone=true即可。所以实际上在Androidstudio中，是可以看到三个application工程的，随便点击一个都是可以独立运行的，并且可以根据配置引入其他需要依赖的组件。这背后的工作都由com.dd.comgradle插件来默默完成。
组件交互
在这里组件的交互专指组件之间的数据传输，在我们的方案中使用的是接口+实现的方式，组件之间完全面向接口编程。
在demo中我们让reader提供一个fragment给app使用来说明。首先reader组件在componentservice中定义自己的服务
public interface ReadBookService {
Fragment getReadBookFragment();
}
然后在自己的组件工程中，提供具体的实现类ReadBookServiceImpl：
public class ReadBookServiceImpl implements ReadBookService {
@Override
public Fragment getReadBookFragment() {
return new ReaderFragment();
}
}
提供了具体的实现类之后，需要在组件加载的时候把实现类注册到Router中，具体的代码在ReaderAppLike中，ReaderAppLike相当于组件的application类，这里定义了onCreate和onStop两个生命周期方法，对应组件的加载和卸载。
public class ReaderAppLike implements IApplicationLike {
Router router = Router.getInstance();
@Override
public void onCreate() {
router.addService(ReadBookService.class.getSimpleName(), new ReadBookServiceImpl());
}
@Override
public void onStop() {
router.removeService(ReadBookService.class.getSimpleName());
}
}
在app中如何使用如reader组件提供的ReaderFragment呢？注意此处app是看不到组件的任何实现类的，它只能看到componentservice中定义的ReadBookService，所以只能面向ReadBookService来编程。具体的实例代码如下：
Router router = Router.getInstance();
if (router.getService(ReadBookService.class.getSimpleName()) != null) {
ReadBookService service = (ReadBookService)
router.getService(ReadBookService.class.getSimpleName());
fragment = service.getReadBookFragment();
ft = getSupportFragmentManager().beginTransaction();
ft.add(R.id.tab_content, fragment).commitAllowingStateLoss();
}
这里需要注意的是由于组件是可以动态加载和卸载的，因此在使用ReadBookService的需要进行判空处理。我们看到数据的传输是通过一个中央路由Router来实现的，这个Router的实现其实很简单，其本质就是一个HashMap，具体代码大家参见源码。
通过上面几个步骤就可以轻松实现组件之间的交互，由于是面向接口，所以组件之间是完全解耦的。至于如何让组件之间在编译阶段不不可见，是通过上文所说的com.dd.comgradle实现的，这个在第一篇文章中已经讲到，后面会贴出具体的代码。
UI跳转
页面（activity）的跳转也是通过一个中央路由UIRouter来实现，不同的是这里增加了一个优先级的概念。具体的实现就不在这里赘述了，代码还是很清晰的。
集成调试
集成调试可以认为由app或者其他组件充当host的角色，引入其他相关的组件一起参与编译，从而测试整个交互流程。在demo中app和reader都可以充当host的角色。在这里我们以app为例。
首先我们需要在根项目的gradle.properties中增加一个变量mainmodulename，其值就是工程中的主项目，这里是app。设置为mainmodulename的module，其isRunAlone永远是true。
然后在app项目的gradle.properties文件中增加两个变量：
debugComponent=readercomponent,com.mrzhang.share:sharecomponent
compileComponent=readercomponent,sharecomponent
其中debugComponent是运行debug的时候引入的组件，compileComponent是release模式下引入的组件。我们可以看到debugComponent引入的两个组件写法是不同的，这是因为组件引入支持两种语法，module或者modulePackage:module，前者直接引用module工程，后者使用componentrelease中已经发布的aar。
注意在集成调试中，要引入的reader和share组件是不需要把自己的isRunAlone修改为false的。我们知道一个application工程是不能直接引用（compile）另一个application工程的，所以如果app和组件都是isRunAlone=true的话在正常情况下是编译不过的。秘密就在于com.dd.comgradle会自动识别当前要调试的具体是哪个组件，然后把其他组件默默的修改为library工程，这个修改只在当次编译生效。
如何判断当前要运行的是app还是哪个组件呢？这个是通过task来判断的，判断的规则如下：
- assembleRelease → app
- app:assembleRelease或者 :app:assembleRelease → app
- sharecomponent:assembleRelease 或者:sharecomponent:assembleRelease→sharecomponent
上面的内容要实现的目的就是每个组件可以直接在Androidstudio中run，也可以使用命令进行打包，这期间不需要修改任何配置，却可以自动引入依赖的组件。这在开发中可以极大加快工作效率。
代码边界
至于依赖的组件是如何集成到host中的，其本质还是直接使用compile project（...）或者compile modulePackage:module@aar。那么为啥不直接在build.gradle中直接引入呢，而要经过com.dd.comgradle这个插件来进行诸多复杂的操作？原因在第一篇文章中也讲到了，那就是组件之间的完全隔离，也可以称之为代码边界。如果我们直接compile组件，那么组件的所有实现类就完全暴露出来了，使用方就可以直接引入实现类来编程，从而绕过了面向接口编程的约束。这样就完全失去了解耦的效果了，可谓前功尽弃。
那么如何解决这个问题呢？我们的解决方式还是从分析task入手，只有在assemble任务的时候才进行compile引入。这样在代码的开发期间，组件是完全不可见的，因此就杜绝了犯错误的机会。具体的代码如下：
/**
* 自动添加依赖，只在运行assemble任务的才会添加依赖，因此在开发期间组件之间是完全感知不到的，这是做到完全隔离
的关键
* 支持两种语法：module或者modulePackage:module,前者之间引用module工程，后者使用componentrelease中已经发布的aar
* @param assembleTask
* @param project
*/
private void compileComponents(AssembleTask assembleTask, Project project) {
String components;
if (assembleTask.isDebug) {
components = (String) project.properties.get("debugComponent")
} else {
components = (String) project.properties.get("compileComponent")
}
if (components == null || components.length() == 0) {
return;
}
String[] compileComponents = components.split(",")
if (compileComponents == null || compileComponents.length == 0) {
return;
}
for (String str : compileComponents) {
if (str.contains(":")) {
File file = project.file("../componentrelease/" + str.split(":")[1] + "-release.aar")
if (file.exists()) {
project.dependencies.add("compile", str + "-release@aar")
} else {
throw new RuntimeException(str + " not found ! maybe you should generate a new one ")
}
} else {
project.dependencies.add("compile", project.project(':' + str))
}
}
}
生命周期
在上一篇文章中我们就讲过，组件化和插件化的唯一区别是组件化不能动态的添加和修改组件，但是对于已经参与编译的组件是可以动态的加载和卸载的，甚至是降维的。
首先我们看组件的加载，使用章节5中的集成调试，可以在打包的时候把依赖的组件参与编译，此时你反编译apk的代码会看到各个组件的代码和资源都已经包含在包里面。但是由于每个组件的唯一入口ApplicationLike还没有执行oncreate()方法，所以组件并没有把自己的服务注册到中央路由，因此组件实际上是不可达的。
在什么时机加载组件以及如何加载组件？目前com.dd.comgradle提供了两种方式，字节码插入和反射调用。
- 字节码插入模式是在dex生成之前，扫描所有的ApplicationLike类（其有一个共同的父类），然后通过javassist在主项目的Application.onCreate()中插入调用ApplicationLike.onCreate()的代码。这样就相当于每个组件在application启动的时候就加载起来了。
- 反射调用的方式是手动在Application.onCreate()中或者在其他合适的时机手动通过反射的方式来调用ApplicationLike.onCreate()。之所以提供这种方式原因有两个：对代码进行扫描和插入会增加编译的时间，特别在debug的时候会影响效率，并且这种模式对Instant Run支持不好；另一个原因是可以更灵活的控制加载或者卸载时机。
这两种模式的配置是通过配置com.dd.comgradle的Extension来实现的，下面是字节码插入的模式下的配置格式，添加applicationName的目的是加快定位Application的速度。
combuild {
applicationName = 'com.mrzhang.component.application.AppApplication'
isRegisterCompoAuto = true
}
demo中也给出了通过反射来加载和卸载组件的实例，在APP的首页有两个按钮，一个是加载分享组件，另一个是卸载分享组件，在运行时可以任意的点击按钮从而加载或卸载组件，具体效果大家可以运行demo查看。
1.2.组件化拆分感悟
在最近两个月的组件化拆分中，终于体会到了做到剥丝抽茧是多么艰难的事情。确定一个方案固然重要，更重要的是克服重重困难坚定的实施下去。在拆分中，组件化方案也不断的微调，到现在终于可以欣慰的说，这个方案是经历过考验的，第一它学习成本比较低，组内同事可以快速的入手，第二它效果明显，得到本来run一次需要8到10分钟时 间（不过后面换了顶配mac，速度提升了很多），现在单个组件可以做到1分钟左右。最主要的是代码结构清晰了很多，这位后期的并行开发和插件化奠定了坚实的基础。
总之，如果你面前也是一个庞大的工程，建议你使用该方案，以最小的代价尽快开始实施组件化。如果你现在负责的是一个开发初期的项目，代码量还不大，那么也建议尽快进行组件化的规划，不要给未来的自己增加徒劳的工作量。
2.Android彻底组件化-代码和资源隔离
2.1.代码隔离
在讲代码隔离之前，先大致看一下gradle3.0.0对添加依赖的语法变化。
首先compile被废弃了，而是分成了两个：implementation和api，其中api与之前的compile功能基本一致，不再赘述；implementation就比较高级了，其作用就是，使用implementation添加的依赖不会再编译期间被其他组件引用到，但在运行期间是完全可见的。这也是一种代码隔离。举个例子：
- 组件A依赖lib1，既A implementation lib1
- 组件B依赖组件A，既B api A
在gradle3.0.0之前，B是完全可以引用到lib1里面的类的，但是现在B在编译期间就做不到了，只能在运行期可以。这种思想有点类似于“下属的下属不是你的下属”的思想。但是这种隔离在组件之间是不起作用的，在上面的例子中A的所有类对B还是完全可见的，也就是没有做任何隔离的。不过implementation的确是一种有效减少编译时间的方式，还是上面的例子，lib1发生了变化，现在只需要编译A就可以了，而在之前B有可能也使用到了lib1，所以需要同时编译B和A。按照官方建议，大部分情况下都应该使用implementation来进行添加依赖。
此外还有两种变化，原来的apk语法被runtimeOnly取代，provided被compileOnly取代，其作用还是没变。上文也讲了，runtimeOnly有个极大的改动就是可以支持aar了，但是compileOnly还是只能支持jar！先做一个小结，目前gradle3.0.0的四种语法的功能和代码隔离效果见下图：
从上图可以看出，在代码隔离效果上，runtimeOnly的效果是最好的！但是就可以直接使用了吗，答案是否定的。
2.2.资源隔离
在前面的文章中，一直在强调代码隔离，其实组件之间的完全隔离还有一层就是资源隔离，否则还是容易造成组件之间的耦合。这个在文章的“单独调试”章节中提到了一句，就是每个组件都需要指定一个资源前缀resourcePrefix，以避免集成后资源名冲突的问题。也就是说，一个彻底的组件化不仅要做到代码不能直接引用，资源也是不能引用的！但是runtimeOnly目前还做到资源隔离，我在JIMU的开源库上做了试验，app通过runtimeOnly引用sharecomponent组件，虽然sharecomponent的代码是不可见了，但是资源还是可以被app直接使用的并能成功运行。
从这一点上看，直接替换成runtimeOnly是不行的，为了达到这种效果，目前还是需要像JIMU一样，人为的加一层控制，所以从组件化方案的角度上看并没有变的更薄，不过幸好JIMU已经很简单了，有一定的gradle基础的人可以比较容易的理解。
2.3.调试切换
除了上面说的资源隔离导致不能直接用runtimeOnly之外，还有一个使用上的问题需要解决，这也是JIMU中compbuild插件提供的一个功能：自动切换单独调试和集成调试。在单独调试时，组件是一个application工程，其输出产物是apk文件，而在集成调试时，被依赖的组件是一个library工程，其输出产物是aar文件。对于runtimeOnly来说，对aar和jar是支持的，但是不能支持apk，所以如果想在单独调试和集成调试之间切换的话，需要人工修改runalone配置并修改build.gradle配置文件，然后还需要sync之后才能生效，这种修改是相当繁琐的。
在JIMU中，这个问题的解决是通过“智能”识别当前要调试的组件来解决的，对于要调试的组件将其设置为application工程，而将其依赖的其他组件默默修改为library工程，这种修改是即时生效的，对开发者是完全透明的。开发者直接点击AS的run功能区就可以随意的调试任意组件。AS的run功能区的图如下：
2.4.总结
综上所述，我们对JIMU和gradle3.0.0做几点总结： （1）升级到gradle3.0.0之后，可以继续使用JIMU，不需要专门做兼容 （2）gradle3.0.0提供了implementation和runtimeOnly两种语法，它们都能实现一定程度的代码隔离效果，建议大家在今后优先使用 （3）implementation和runtimeOnly目前在资源隔离和调试切换上还不能满足组件化的要求，所以还是需要使用JIMU提供的完全隔离和随意切换功能
3.组件化：代码隔离也难不倒组件的按序初始化
3.1.前言
时至今日，Android项目中的组件化大家都已经非常熟悉了，但在各个细节方面还是有一些门门道道的内容，如果没有趁手的中间件支持，推行组件化的过程中还是会遇到阻碍。
3.2.问题的根源
这里我们再花一点时间来了解下问题的根源：组件化的基础是模块化，在做到模块化的同时，模块与模块在编写、编译期间也就达成了完全代码隔离，组件间的交互依靠 底层接口+服务发现（或者服务注册） 或者更加抽象为 “基于协议、隐藏实现”。这带来了编写、编译期间激增的代码耦合（注：此处语境遗漏，在达成编写、编译期间完全代码隔离的条件下，想要用比较原始的、直面问题的方式解决组件按序初始化问题，例如使用反射+无分支遗漏的逻辑涵盖所有组件组合情况，会导致耦合激增。）我知道这样说实在是太晦涩了，一点也不接地气，我们以一个简单的例子来配合说明。
interface IComponent {
fun onCreate()
fun onDestroy()
}
我们定义这样的接口来代表一个组件模型。案例设定为：一个宿主H+两个互无关联的组件A、B那么有：
class A : IComponent {
override fun onCreate() {
// A初始化逻辑
}
override fun onDestroy() {
}
}
class B : IComponent {
override fun onCreate() {
// B初始化逻辑
}
override fun onDestroy() {
}
}
另有
class H :Application {
override fun onCreate() {
A().onCreate()
B().onCreate()
}
}
我们以最简单的代码演示组件的加载和初始化环节。这里隐藏了一个问题：如果是手工编码，那么是存在代码边界的，编写、编译期间H无法直接访问A和B，我们只能通过反射去实现（否则编译不通过）。当然，也可以通过字节码技术实现
如果我们要让B先于A初始化，那么就调整其顺序，这对于手工编码方式而言，可能就是将编码变为：
XXX.loadComponent("Bpackage.B") //"Bpackage.B"为B的类路径
XXX.loadComponent("Apackage.A")
而利用字节码技术的，则需要增加排序功能或者读取全量配置功能。
案例2： 此时A组件依赖于B，必须等B组件初始化成功并得到结果后才能初始化。
思路1：先加载和初始化B，利用代码同步的特性，再初始化A
思路2：先加载和初始化B，修改组件模型，增加callback作为入参，异步初始化A
思路1存在很大的限制，比如其初始化需要参与网络通信或者数据库操作；思路2对于手工编码来说，会产生回调地狱，而对于字节码技术实现而言，就是一个噩梦
而且，JIMU已经投入使用挺长一段时间了，如果不是毫无选择，对于基类或者接口做无法版本兼容的操作都不应该被采纳
思路2的改进版：增加上下文，使得回调嵌套扁平化。
既然我们决定增加一个上下文，那么将初始化的管理工作进行封装就成了顺理成章的事情
为什么不使用官方StartUp而选择造轮子
在思考这个问题时，我们必须要清楚Startup的设计意图
Startup | Android 开发者 | Android Developers
可在应用启动时简单、高效地初始化组件。
借助 App Startup 库，可在应用启动时简单、高效地初始化组件。库开发者和应用开发者都可以使用 App Startup来简化启动序列并显式设置初始化顺序。
我们知道，在Startup发布之前，各大SDK采用的初始化方式一般为两种：
- 显式API调用，需要Application实例
- 内部提供一个ContentProvider，并在其中获取Application实例。因为其特性，会在应用启动时被自动加载，而不再需要使用者显式的API调用
一般为了方便开发者，在manifest文件中写入SDK参数配置并利用Context（为了不造成泄漏，使用Application是最好的选择）读取配置的做法更受推荐。所以第二种方式的使用越来越多。
这就带来了一个问题：引入越多的SDK就会引入更多的ContentProvider，他们并不会随着初始化工作完成而消亡，而且加重了应用启动时AMS的负担。
业内存在一个著名的编程范式：约定优于配置，既然使用ContentProvider作为初始化入口已经被广泛接受，那么Google作为生态维护者提供一个官方库，使用统一的初始化入口，使用者只需要按照约定暴露初始化逻辑，并且提供了前置依赖使得任务可排序的功能。
到这里我们就可以明白这样几件事情：
- StartUp中使用异步和其排序加载之间存在“矛盾”
- StartUp不提供依赖有向无环图校验
因为StartUp更主要的是面向SDK，提供统一标准。SDK库之间出现“存在性上的先后关系”的场景本身就非常小，如果有“依赖”，SDK生产者在库内部都处理好了，一般也不会出现代码边界。
所以，Maat并不是一个和StartUp一较长短的功能库，而是为了解决特定问题而编写的功能库。这些问题又恰恰是StartUp所不涉及的
设计思路 相信大家对“同步”和“异步”都有比较深的理解，我们先提出三个参与初始化的角色：
- 任务： 初始化工作的最小单元，清晰的知道自己的所依赖的任务，只有依赖的任务都执行完毕后才能执行，我们 以Task=Name[dependency1,dependency2,...] 来表示任务，例如 B[] ==> 无前置依赖的任务B, A[B]==> 任务A、依赖任务B
- 任务集：所有任务的集合，可分析任务的所有前置依赖并判断是否存在循环依赖，对任务进行排序,记为TaskGroup={Task1,Task2,...}
- 任务调度器：从任务集中取出任务派发执行的调度器
回顾我们最开始给出的例子，组件之前有存在性先后关系，必须要让依赖的组件完成初始化后才能开始加载。 那么任务调度器的工作方式是“同步”的，在“被依赖的任务”执行完毕前，依赖他的任务都必须阻塞等待。
但是思考一个问题：两个互相独立的任务，必须阻塞等待吗？答案显然，不是必须的。
这里举一些例子：
有任务集： {A[],B[],C[A,B]} ,A和B是无依赖的，C依赖任务A和B，那么任务调度器可以按照A、B、C的顺序进行调度，也可以按照B、A、C的顺序进行调度每个任务执行中，任务调度器都阻塞等待， 也可以让AB两个任务并发（需要分配到不同线程）阻塞等待AB均完成后调度C。在第一个版本设计中，我还没有采用这个方案，目前让库保持足够轻量。当存在多组初始化路径时，其复杂程度远大于本处的例子
有向无环图（DAG）
接下来我们适当花一些篇幅来讨论DAG。在我们上面提到的任务集这一角色中，我们使用了DAG来处理拓扑排序和依赖无环校验。
我们将任务看做是图中的顶点，任务的依赖关系看做是边，方向和依赖方向相反，即 A[B] 意味着有从B到A的边。将所有的任务合并起来后我们将得到一份有向图，显然，成环的依赖是不被允许的。
为了更好的理解，我们人为的添加一个虚拟的顶点Start，作为初始化任务集的第一个任务，将所有无依赖的任务人为添加一个前置依赖：Start。
一个合法的任务集，必然没有成环的依赖，所以一定不是强连通图，在我们添加了虚拟顶点start后，其基图一定是连通图，故而合法的任务集（包含虚拟Start节点）是一个弱连通图
环校验
我们采用DFS方式递归遍历，受益于我们制定的虚拟顶点Start，我们可以直接从这个顶点开始。
定义深度集合 deepPathList，选定起始顶点S， 定义回环顶点列表 loopbackList， 定义路径列表 pathList
直接上代码 getEdgeContainsPoint(startPoint, Type.X) 代表取出所有以startPoint为起始点的边
fun recursive(startPoint: T, pathList: MutableList<T>) {
if (pathList.contains(startPoint)) {
loopbackList.add("${debugPathInfo(pathList)}->${startPoint.let(nameOf)}")
return
}
pathList.add(startPoint)
val edgesFromStartPoint = getEdgeContainsPoint(startPoint, Type.X)
if (edgesFromStartPoint.isEmpty()) {
val descList: ArrayList<T> = ArrayList(pathList.size)
pathList.forEach { path -> descList.add(path) {
deepPathList.add(descList)
}
edgesFromStartPoint.forEach {
recursive(it.to, pathList)
}
pathList.remove(startPoint)
}
如果loopbackList不为空，则代表存在回环，回环的信息就存放在loopbackList中
契合需求的排序方式
上面我们已经提到了深度优先遍历（DFS），但是这种方式作出的拓扑排序不适合我们的需求，他适合寻找最优或者最差路径。而广度优先遍历（BFS）才契合需求。
直接给出代码：
private fun DAG<JOB>.bfs(): JobChunk {
val zeroDeque = ArrayDeque<JOB>()
val inDegrees = HashMap<JOB, Int>().apply {
putAll(this@bfs.inDegreeCache)
}
inDegrees.forEach { (v, d) ->
if (d == 0)
zeroDeque.offer(v)
}
val head = JobChunk.head()
var currentChunk = head
val tmpDeque = ArrayDeque<JOB>()
while (zeroDeque.isNotEmpty() || tmpDeque.isNotEmpty()) {
if (zeroDeque.isEmpty()) {
currentChunk = currentChunk.append()
zeroDeque.addAll(tmpDeque)
tmpDeque.clear()
}
zeroDeque.poll()?.let { vertex ->
currentChunk.addJob(vertex)
this.getEdgeContainsPoint(vertex, Type.X).forEach { edge ->
inDegrees[edge.to] = (inDegrees[edge.to] ?: 0).minus(edge.weight).apply {
if (this == 0)
tmpDeque.offer(edge.to)
}
}
}
}
return head
}
其中JubChunk是一组无关联的Job 即前文提到的初始化任务，前面提到目前没有让任务的执行可并发，JobChunk是为了可支持并发做准备的
关于DAG的部分我们就不再花篇幅介绍了，有兴趣的同学可以自行查阅相关资料
任务的描述
先上代码：
abstract class JOB {
abstract val uniqueKey: String
abstract val dependsOn: List<String>
abstract val dispatcher: CoroutineDispatcher
internal fun runInit(maat: Maat) {
MainScope().launch {
flow {
init(maat)
emit(true)
}
.flowOn(dispatcher)
.catch {
maat.onJobFailed(this@JOB,it)
}.flowOn(Dispatchers.Main)
.collect {
maat.onJobSuccess(this@JOB)
}
}
}
abstract fun init(maat: Maat)
}
考虑到kotlin已经被官方推荐很长时间了，并且在去年Retrofit已经开始支持协程，姑且认为大部分项目中都已经开始使用协程了。所以很偷懒的直接使用了协程和Flow
- uniqueKey 是当前任务名，需要人为确保唯一性
- dependsOn 是当前任务所依赖的任务的uniqueKey的集合，虽然使用了List，但是顺序无关。
- dispatcher 指定任务执行被分配到的线程类型
- fun init(maat: Maat) 实际初始化逻辑，
注意：按需求分析初始化代码块是否需要 “同步、阻塞”，如果部分代码是“异步、基于回调”且无法更改，这个实际场景（必须要异步获取结果，且该结果被另一个组件使用）想来很少见，第一个版本中我没有考虑
示例代码模拟了4个初始化任务，有点长，具体的使用可以看一下Demo
val maat = Maat.init(application = this, printChunkMax = 6,
logger = object : Maat.Logger() {
override val enable: Boolean = true
override fun log(msg: String, throws: Throwable?) {
Log.d("maat", msg, throws)
}
}, callback = Maat.Callback(onSuccess = {}, onFailure = { maat, job, throwable ->
})
)
maat.append(object : JOB() {
override val uniqueKey: String = "a"
override val dependsOn: List<String> = emptyList()
override val dispatcher: CoroutineDispatcher = Dispatchers.IO
override fun init(maat: Maat) {
Log.e(
"maat",
"run:" + uniqueKey + " isMain:" + (Looper.getMainLooper() == Looper.myLooper())
)
//test exception
// throw NullPointerException("just a test")
}
override fun toString(): String {
return uniqueKey
}
}).append(object : JOB() {
override val uniqueKey: String = "b"
override val dependsOn: List<String> = arrayListOf("a")
override val dispatcher: CoroutineDispatcher = Dispatchers.Main /* + Job()*/
override fun init(maat: Maat) {
Log.e(
"maat",
"run:" + uniqueKey + " isMain:" + (Looper.getMainLooper() == Looper.myLooper())
}
}
override fun toString(): String {
return uniqueKey
}
}).append(object : JOB() {
override val uniqueKey: String = "c"
override val dependsOn: List<String> = arrayListOf("a")
override val dispatcher: CoroutineDispatcher = Dispatchers.IO /* + Job()*/
override fun init(maat: Maat) {
Log.e(
"maat",
"run:" + uniqueKey + " isMain:" + (Looper.getMainLooper() == Looper.myLooper())
}
}
override fun toString(): String {
return uniqueKey
}
}).append(object : JOB() {
override val uniqueKey: String = "d"
override val dependsOn: List<String> = arrayListOf("a", "b", "c")
override val dispatcher: CoroutineDispatcher = Dispatchers.Main
override fun init(maat: Maat) {
Log.e(
"maat",
"run:" + uniqueKey + " isMain:" + (Looper.getMainLooper() == Looper.myLooper())
}
}
override fun toString(): String {
return uniqueKey
}
}).start()
在JIMU中使用
JIMU是一种很彻底的组件化方案，意味着编写代码时存在代码边界，即使是空壳宿主和业务组件之间也存在。前面也提到了，JIMU是使用字节码技术织入的组件加载代码（设置为自动加载组件时），而织入的代码是在Application的onCreate最后执行。
这这一前提下，如果通过javasist实现Maat的任务设置部分，他的可维护性将很差。所以我建议将任务设置部分放在组件的初始化入口处，这样可读性和可维护性都相对好一点.
以原先的分享业务组件为例：
public class ShareApplike implements IApplicationLike {
UIRouter uiRouter = UIRouter.getInstance();
@Override
public void onCreate() {
uiRouter.registerUI("share");
Log.e("share","share on create");
Maat.Companion.getDefault().append(new JOB() {
@NotNull
@Override
public String getUniqueKey() {
return "share";
}
@NotNull
@Override
public List<String> getDependsOn() {
return Collections.singletonList("reader");
}
@NotNull
@Override
public CoroutineDispatcher getDispatcher() {
return Dispatchers.getMain();
}
@Override
public void init(@NotNull Maat maat) {
Log.d("share", "模拟初始化share，context：" +maat.getApplication().getClass().getName());
}
@Override
public String toString() {
return getUniqueKey();
}
}
@Override
public void onStop() {
uiRouter.unregisterUI("share");
}
}
当然，务必不要忘记在Application的onCreate()中先初始化Maat:
Maat.Companion.init(this, 8, new Maat.Logger() {
@Override
public boolean getEnable() {
return true;
}
@Override
public void log(@NotNull String s, @Nullable Throwable throwable) {
if (throwable != null) {
Log.e("maat",s,throwable);
} else {
Log.d("maat",s);
}
}
}, new Maat.Callback(new Function1<Maat, Unit>() {
@Override
public Unit invoke(Maat maat) {
Maat.Companion.release();
return null;
}
}, new Function3<Maat, JOB, Throwable, Unit>() {
@Override
public Unit invoke(Maat maat, JOB job, Throwable throwable) {
return null;
}
}
而Maat的启动API调用，自然由javasist织入了。配合最新的gradle插件 build-gradle：1.3.4方可使用，启用开关 为：
combuild {
useMaat = true/false
}
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