Kotlin已经成为Android开发的Google第一推荐语言，项目中也已经使用了很长时间的kotlin了，加上Kotlin1.3的发布，kotlin协程也已经稳定了，难免会有一些自己的思考。
对于项目中的网络请求功能，我们也在不停的反思，如何将其写的优雅、简洁、快速、安全。相信这也是各位开发者在不停思考的问题。由于我们的项目都是使用的Retrofit作为网络库，所以，所有的思考都是基于Retrofit展开的。
本篇文章中将会从我的思考进化历程开始讲起。涉及到Kotlin的协程、扩展方法、DSL，没有基础的小伙伴，先去了解这三样东西，本篇文章不再进行讲解。 DSL可以看看我写这篇简介
在网络请求中，我们需要关注的隐式问题就是：页面生命周期的绑定，关闭页面后需要关闭未完成的网络请求。为此，各位前辈，是八仙过海、各显神通。我也是从学习、模仿前辈，到自我理解的转变。
1. Callback
在最初的学习使用中，Callback异步方法是Retrofit最基本的使用方式，如下：
接口：
interface DemoService {
@POST("oauth/login")
@FormUrlEncoded
fun login(@Field("name") name: String, @Field("pwd") pwd: String): Call<String>
}
使用：
val retrofit = Retrofit.Builder()
.baseUrl("https://baidu.com")
.client(okHttpClient.build())
.build()
val api = retrofit.create(DemoService::class.java)
val loginService = api.login("1", "1")
loginService.enqueue(object : Callback<String> {
override fun onFailure(call: Call<String>, t: Throwable) {
}
override fun onResponse(call: Call<String>, response: Response<String>) {
}
})
这里不再细说。
在关闭网络请求的时候，需要在onDestroy中调用cancel方法：
override fun onDestroy() {
super.onDestroy()
loginService.cancel()
}
这种方式，容易导致忘记调用cancel方法，而且网络操作和关闭请求的操作是分开的，不利于管理。
这当然不是优雅的方法。随着Rx的火爆，我们项目的网络请求方式，也逐渐转为了Rx的方式
2. RxJava
此种使用方式，百度一下，到处都是教程讲解，可见此种方式起码是大家较为认可的一种方案。
在Rx的使用中，我们也尝试了各种各样的封装方式，例如自定义Subscriber，将onNext、onCompleted、onError进行拆分组合，满足不同的需求。
首先在Retrofit里添加Rx转换器RxJava2CallAdapterFactory.create()：
addCallAdapterFactory(RxJava2CallAdapterFactory.create())
RxJava的使用方式大体如下，先将接口的Call改为Observable：
interface DemoService {
@POST("oauth/login")
@FormUrlEncoded
fun login(@Field("name") name: String, @Field("pwd") pwd: String): Observable<String>
}
使用：（配合RxAndroid绑定声明周期）
api.login("1","1")
.subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) //RxAndroid
.subscribe(object :Observer<String> {
override fun onSubscribe(d: Disposable) {
}
override fun onComplete() {
}
override fun onNext(t: String) {
}
override fun onError(e: Throwable) {
}
})
这种使用方式确实方便了不少，响应式编程的思想也很优秀，一切皆为事件流。通过RxAndroid来切换UI线程和绑定页面生命周期，在页面关闭的时候，自动切断向下传递的事件流。
RxJava最大的风险即在于内存泄露，而RxAndroid确实规避了一定的泄露风险。
并且通过查看RxJava2CallAdapterFactory的源码，发现也确实调用了cancel方法，嗯……貌似不错呢。
但总是觉得RxJava过于庞大，有些大材小用。
3. LiveData
随着项目的的推进和Google全家桶的发布。一个轻量化版本的RxJava进入到了我们视线，那就是LiveData，LiveData借鉴了很多RxJava的的设计思想，也是属于响应式编程的范畴。LiveData的最大优势即在于响应Acitivty的生命周期，不用像RxJava再去绑定声明周期。
同样的，我们首先需要添加LiveDataCallAdapterFactory （链接里是google官方提供的写法，可直接拷贝到项目中），用于把retrofit的Callback转换为LiveData：
addCallAdapterFactory(LiveDataCallAdapterFactory.create())
接口改为：
interface DemoService {
@POST("oauth/login")
@FormUrlEncoded
fun login(@Field("name") name: String, @Field("pwd") pwd: String): LiveData<String>
}
调用：
api.login("1", "1").observe(this, Observer {string ->
})
以上就是最基础的使用方式，在项目中使用时候，通常会自定义Observer，用来将各种数据进行区分。
在上面调用的observe方法中，我们传递了一个this，这个this指的是声明周期，一般我们在AppCompatActivity中使用时，直接传递其本身就可以了。
下面简单跳转源码进行说明下。通过查看源码可以发现：
public void observe(@NonNull LifecycleOwner owner, @NonNull Observer<T> observer)
其this本身是传递的LifecycleOwner。
那么我们在一层层跳转AppCompatActivity，会发现AppCompatActivity是继承于SupportActivity的父类：
public class SupportActivity extends Activity implements LifecycleOwner, Component
其本身对LifecycleOwner接口进行了实现。也就是说，除非特殊要求，一般我们只需要传递其本身就可以了。LiveData会自动处理数据流的监听和解除绑定。
通常来说：在onCreate中对数据进行一次性的绑定，后面就不需要再次绑定了。
当生命周期走到onStart和onResume的时候，LiveData会自动接收事件流；
当页面处于不活动的时候，将会暂停接收事件流，页面恢复时恢复数据接收。（例如A跳转到B，那么A将会暂停接收。当从B回到A以后，将恢复数据流接收）
当页面onDestroy时候，会自动删除观察者，从而中断事件流。
可以看出LiveData作为官方套件，使用简单，生命周期的响应也是很智能的，一般都不需要额外处理了。
（更高级的用法，可以参考官方Demo，可以对数据库缓存等待都进行一整套的响应式封装，非常nice。建议学习下官方的封装思想，就算不用，也是对自己大有裨益）
4. Kotlin协程
上面说了那么多，这里步入了正题。大家仔细观察下会发现，上面均是使用的Retrofit的enqueue异步方法，再使用Callback进行的网络回调，就算是RxJava和Livedata的转换器，内部其实也是使用的Callback。在此之前，Retrofit的作者也写了一个协程的转换器，地址在这，但内部依然使用的是Callback，本质均为一样。（目前该库才被废弃，其实我也觉得这样使用协程就没意义了，Retrofit在最新的2.6.0版本，直接支持了kotlin协程的suspend挂起函数），
之前了解Retrofit的小伙伴应该知道，Retrofit是有同步和异步两种调用方式的。
void enqueue(Callback<T> callback);
上面这就是异步调用方式，传入一个Callback，这也是我们最最最常用到的方式。
Response<T> execute() throws IOException;
上面这种是同步调用方法，会阻塞线程，返回的直接就是网络数据Response，很少使用。
后来我就在思考，能不能结合kotlin的协程，抛弃Callback，直接使用Retrofit的同步方法，把异步当同步写，代码顺序书写，逻辑清晰，效率高，同步的写法就更加方便对象的管理。
说干就干。
首先写一个协程的扩展方法：
val api = ……
fun <ResultType> CoroutineScope.retrofit() {
this.launch(Dispatchers.Main) {
val work = async(Dispatchers.IO) {
try {
api.execute() // 调用同步方法
} catch (e: ConnectException) {
e.logE()
println("网络连接出错")
null
} catch (e: IOException) {
println("未知网络错误")
null
}
}
work.invokeOnCompletion { _ ->
// 协程关闭时，取消任务
if (work.isCancelled) {
api.cancel() // 调用 Retrofit 的 cancel 方法关闭网络
}
}
val response = work.await() // 等待io任务执行完毕返回数据后，再继续后面的代码
response?.let {
if (response.isSuccessful) {
println(response.body()) //网络请求成功，获取到的数据
} else {
// 处理 HTTP code
when (response.code()) {
401 -> {
}
500 -> {
println("内部服务器错误")
}
}
println(response.errorBody()) //网络请求失败，获取到的数据
}
}
}
}
上面就是核心代码，主要的意思都写了注释。整个工作流程是出于ui协程中，所以可以随意操作UI控件，接着在io线程中去同步调用网络请求，并且等待io线程的执行完毕，接着再拿到结果进行处理，整个流程都是基于同步代码的书写方式，一步一个流程，没有回掉而导致的代码割裂感。那么继续，我们想办法把获取的数据返回出去。
这里我们采用DSL方法，首先自定义一个类：
class RetrofitCoroutineDsl<ResultType> {
var api: (Call<ResultType>)? = null
internal var onSuccess: ((ResultType?) -> Unit)? = null
private set
internal var onComplete: (() -> Unit)? = null
private set
internal var onFailed: ((error: String?, code, Int) -> Unit)? = null
private set
var showFailedMsg = false
internal fun clean() {
onSuccess = null
onComplete = null
onFailed = null
}
fun onSuccess(block: (ResultType?) -> Unit) {
this.onSuccess = block
}
fun onComplete(block: () -> Unit) {
this.onComplete = block
}
fun onFailed(block: (error: String?, code, Int) -> Unit) {
this.onFailed = block
}
}
此类对外暴露了三个方法：onSuccess，onComplete，onFailed，用于分类返回数据。
接着，我们对我们的核心代码进行改造，将方法进行传递：
fun <ResultType> CoroutineScope.retrofit(
dsl: RetrofitCoroutineDsl<ResultType>.() -> Unit //传递方法，需要哪个，传递哪个
) {
this.launch(Dispatchers.Main) {
val retrofitCoroutine = RetrofitCoroutineDsl<ResultType>()
retrofitCoroutine.dsl()
retrofitCoroutine.api?.let { it ->
val work = async(Dispatchers.IO) { // io线程执行
try {
it.execute()
} catch (e: ConnectException) {
e.logE()
retrofitCoroutine.onFailed?.invoke("网络连接出错", -100)
null
} catch (e: IOException) {
retrofitCoroutine.onFailed?.invoke("未知网络错误", -1)
null
}
}
work.invokeOnCompletion { _ ->
// 协程关闭时，取消任务
if (work.isCancelled) {
it.cancel()
retrofitCoroutine.clean()
}
}
val response = work.await()
retrofitCoroutine.onComplete?.invoke()
response?.let {
if (response.isSuccessful) {
retrofitCoroutine.onSuccess?.invoke(response.body())
} else {
// 处理 HTTP code
when (response.code()) {
401 -> {
}
500 -> {
}
}
retrofitCoroutine.onFailed?.invoke(response.errorBody(), response.code())
}
}
}
}
}
这里使用DSL传递方法，可以更具需要传递的，例如只需要onSuccess，那就只传递这一个方法，不必三个都传递，按需使用。
使用方式：
首先需要按照kotlin的官方文档来改造下activity：
abstract class BaseActivity : AppCompatActivity(), CoroutineScope {
private lateinit var job: Job // 定义job
override val coroutineContext: CoroutineContext
get() = Dispatchers.Main + job // Activity的协程
override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
super.onCreate(savedInstanceState)
job = Job()
}
override fun onDestroy() {
super.onDestroy()
job.cancel() // 关闭页面后，结束所有协程任务
}
}
Activity实现CoroutineScope接口，就能直接根据当前的context获取协程使用。
接下来就是真正的使用，在任意位置即可调用此扩展方法：
retrofit<String> {
api = api.login("1","1")
onComplete {
}
onSuccess { str ->
}
onFailed { error, code ->
}
}
在有的时候，我们只需要处理onSuccess的情况，并不关心其他两个。那么直接写：
retrofit<String> {
api = api.login("1","1")
onSuccess { str ->
}
}
需要哪个写哪个，代码非常整洁。
可以看出，我们不需要单独再对网络请求进行生命周期的绑定，在页面被销毁的时候，job也就被关闭了，当协程被关闭后，会执行调用 Retrofit 的 cancel 方法关闭网络。
5. 小节
协程的开销是小于Thread多线程的，响应速度很快，非常适合轻量化的工作流程。对于协程的使用，还有带我更深入的思考和学习。协程并不是Thread的替代品，还是多异步任务多一个补充，我们不能按照惯性思维去理解协程，而是要多从其本身特性入手，开发出它更安逸的使用方式。
而且随着Retrofit 2.6.0的发布，自带了新的协程方案，如下：
@GET("users/{id}")
suspend fun user(@Path("id") long id): User
增加了suspend挂起函数的支持，可见协程的应用会越来越受欢迎。
上面所说的所有网络处理方法，不论是Rx还是LiveData，都是很好的封装方式，技术没有好坏之分。我的协程封装方式，也许也不是最好的，但是我们不能缺乏思考、探索、实践三要素，去想去做。
最好的答案，永远都是自己给出的。
第一次写这种类型的文章记录，流程化比较严重，记录不严谨，各位见谅。谢谢大家的阅读
