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App开发:模拟服务器数据接口 - MockApi
为了方便app开发过程中,不受服务器接口的限制,便于客户端功能的快速测试,可以在客户端实现一个模拟服务器数据接口的MockApi模块。本篇文章就尝试为使用gradle的android项目设计实现MockApi。
需求概述
在app开发过程中,在和服务器人员协作时,一般会第一时间确定数据接口的请求参数和返回数据格式
,然后服务器人员会尽快提供给客户端可调试的假数据接口。不过有时候就算是假数据接口也来不及提供,或者是接口数据格式来回变动——很可能是客户端展示的原因,这个是产品设计决定的,总之带来的问题就算服务器端的开发进度会影响客户端。
所以,如果可以在客户端的正常项目代码中,自然地(不影响最终apk)添加一种模拟服务器数据返回的功能,这样就可以很方便的在不依赖服务器的情况下展开客户端的开发。而且考虑一种情况,为了测试不同网络速度,网络异常以及服务器错误等各种“可能的真实数据请求的场景”对客户端UI交互的影响,我们往往需要做很多手动测试——千篇一律!如果本地有一种控制这种服务器响应行为的能力那真是太好了。
本文将介绍一种为客户端项目增加模拟数据接口
功能的方式,希望能减少一些开发中的烦恼。
设计过程
下面从分层设计、可开关模拟模块、不同网络请求结果的制造
这几个方面来阐述下模拟接口模块的设计。
为了表达方便,这里要实现的功能表示为“数据接口模拟模块”,对应英文为MockDataApi,或简写为MockApi,正常的数据接口模块定义为DataApi。
分层思想
说到分层设计,MVC、MVP等模式一定程度上就起到了对代码所属功能的一个划分。分层设计简单的目标就是让项目代码更加清晰,各层相互独立,好处不多说。
移动app的逻辑主要就是交互逻辑,然后需要和服务器沟通数据。所以最简单的情形下可以将一个功能(比如一个列表界面)的实现分UI层和数据访问层。
下面将数据访问层表述为DataApi模块,DataApi层会定义一系列的接口来描述不同类别的数据访问请求。UI层使用这些接口来获取数据,而具体的数据访问实现类就可以在不修改UI层代码的情况下进行替换。
例如,有一个ITaskApi定义了方法List<Task> getTasks()
,UI层一个界面展示任务列表,那么它使用ITaskApi来获取数据,而具体ITaskApi的实现类可以由DataApi层的一个工厂类DataApiManager来统一提供。
有了上面的分层设计,就可以为UI层动态提供真实数据接口或模拟数据接口。
模拟接口的开关
可能大家都经历过在UI层代码里临时写一些假数据得情况。比如任务列表界面,开发初,可以写一个mockTaskData()方法来返回一个List<Task>
。但这种代码只能是开发阶段有,最终apk不应该存在。
不能让“模拟数据”的代码到处散乱,在分层设计的方式下,可以将真实的数据接口DataApi和模拟数据接口MockDataApi分别作为两个数据接口的实现模块,这样就可以根据项目的构建类型来动态提供不同的数据接口实现。
实现MockDataApi的动态提供的方法也不止一种。
一般的java项目可以使用“工厂模式+反射”来动态提供不同的接口实现类,再专业点就是依赖注入——DI框架的使用了。
目前gradle是java的最先进的构建工具,它支持根据buildType来分别指定不同的代码资源,或不同的依赖。
可以在一个单独的类库module(就是maven中的项目)中来编写各种MockDataApi的实现类,然后主app module在debug构建时添加对它的依赖,此时数据接口的提供者DataApiManager可以向UI层返回这些mock类型的实例。
为了让“正常逻辑代码”和mock相关代码的关联尽量少,可以提供一个MockApiManager来唯一获取各个MockDataApi的实例。然后在debug构建下的MockApiManager会返回提供了mock实现的数据接口实例,而release构建时MockApiManager会一律返null。
不同请求结果的模拟
MockApi在多次请求时提供不同的网络请求结果,如服务器错误,网络错误,成功等,并模拟出一定的网络延迟,这样就很好的满足了UI层代码的各种测试需求。
为了达到上述目标,定义一个接口IMockApiStrategy来表示对数据请求的响应策略,它定义了方法onResponse(int callCount)。根据当前请求的次数callCount,onResponse()会得到不同的模拟响应结果。很明显,可以根据测试需要提供不同的请求响应策略,比如不断返回成功请求,或者不断返回错误请求,或轮流返回成功和错误等。
关键代码解析
下面就给出各个部分的关键代码,来说明以上所描述的MockDataApi模块的实现。
UI层代码
作为示例,界面MainActivity是一个“任务列表”的展示。任务由Task类表示:
public class Task {
public String name;
}
界面MainActivity使用一个TextView来显示“加载中、任务列表、网络错误”等效果,并提供一个Button来点击刷新数据。代码如下:
public class MainActivity extends Activity {
private TextView tv_data;
private boolean requesting = false;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.activity_main);
tv_data = http://www.mamicode.com/(TextView) findViewById(R.id.tv_data);
getData();
}
private void getData() {
if (requesting) return;
requesting = true;
ITaskApi api = DataApiManager.ofTask();
if (api != null) {
api.getTasks(new DataApiCallback<List<Task>>() {
@Override
public void onSuccess(List<Task> data) {
// 显示数据
StringBuilder sb = new StringBuilder("请求数据成功:\n");
for (int i = 0; i < data.size(); i++) {
sb.append(data.get(i).name).append("\n");
}
tv_data.setText(sb.toString());
requesting = false;
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
// 显示错误
tv_data.setText("错误:\n" + e.getMessage());
requesting = false;
}
@Override
public void onStart() {
// 显示loading
tv_data.setText("正在加载...");
}
});
}
}
public void onRefreshClick(View view) {
getData();
}
}
在UI层代码中,使用DataApiManager.ofTask()获得数据访问接口的实例。
考虑到数据请求会是耗时的异步操作,这里每个数据接口方法接收一个DataApiCallback<T>
回调对象,T是将返回的数据类型。
public interface DataApiCallback<T> {
void onSuccess(T data);
void onError(Throwable e);
void onStart();
}
接口DataApiCallback定义了数据接口请求数据开始和结束时的通知。
DataApiManager
根据分层设计,UI层和数据访问层之间的通信就是基于DataApi接口的,每个DataApi接口提供一组相关数据的获取方法。获取Task数据的接口就是ITaskApi:
public interface ITaskApi {
void getTasks(DataApiCallback<List<Task>> callback);
}
UI层通过DataApiManager来获得各个DataApi接口的实例。也就是在这里,会根据当前项目构建是debug还是release来选择性提供MockApi或最终的DataApi。
public class DataApiManager {
private static final boolean MOCK_ENABLE = BuildConfig.DEBUG;
public static ITaskApi ofTask() {
if (MOCK_ENABLE) {
ITaskApi api = MockApiManager.getMockApi(ITaskApi.class);
if (api != null) return api;
}
return new NetTaskApi();
}
}
当MOCK_ENABLE为true时,会去MockApiManager检索一个所需接口的mock实例,如果没找到,会返回真实的数据接口的实现,上面的NetTaskApi就是。倘若现在服务器还无法进行联合调试,它的实现就简单的返回一个服务器错误:
public class NetTaskApi implements ITaskApi {
@Override
public void getTasks(DataApiCallback<List<Task>> callback) {
// 暂时没用实际的数据接口实现
callback.onError(new Exception("数据接口未实现"));
}
}
MockApiManager
DataApiManager利用MockApiManager来获取数据接口的mock实例。这样的好处是模拟数据接口的相关类型都被“封闭”起来,仅通过一个唯一类型来获取已知的DataApi的一种(这里就指mock)实例。这样为分离出mock相关代码打下了基础。
在DataApiManager中,获取数据接口实例时会根据开关变量MOCK_ENABLE判断是否可以返回mock实例。仅从功能上看是满足动态提供MockApi的要求了。不过,为了让最终release构建的apk中不包含多余的mock相关的代码,可以利用gradle提供的buildVariant。
buildVariant
使用gradle来构建项目时,可以指定不同的buildType,默认会有debug和release两个“构建类型”。此外,还可以提供productFlavors来提供不同的“产品类型”,如demo版,专业版等。
每一种productFlavor和一个buildType组成一个buildVariant(构建变种)。
可以为每一个buildType,buildVariant,或productFlavor指定特定的代码资源。
这里利用buildType来为debug和release构建分别指定不同的MockApiManager类的实现。
默认的项目代码是在src/main/java/目录下,创建目录/src/debug/java/来放置只在debug构建时编译的代码。在/src/release/java/目录下放置只在release构建时编译的代码。
- debug构建时的MockApiManager
public class MockApiManager {
private static final MockApiManager INSTANCE = new MockApiManager();
private HashMap<String, BaseMockApi> mockApis;
private MockApiManager() {}
public static <T> T getMockApi(Class<T> dataApiClass) {
if (dataApiClass == null) return null;
String key = dataApiClass.getName();
try {
T mock = (T) getInstance().mockApis.get(key);
return mock;
} catch (Exception e) {
return null;
}
}
private void initApiTable() {
mockApis = new HashMap<>();
mockApis.put(ITaskApi.class.getName(), new MockTaskApi());
}
private static MockApiManager getInstance() {
if (INSTANCE.mockApis == null) {
synchronized (MockApiManager.class) {
if (INSTANCE.mockApis == null) {
INSTANCE.initApiTable();
}
}
}
return INSTANCE;
}
}
静态方法getMockApi()根据传递的接口类型信息从mockApis中获取可能的mock实例,mockApis中注册了需要mock的那些接口的实现类对象。
- release构建时的MockApiManager
public class MockApiManager {
public static <T> T getMockApi(Class<T> dataApiClass) {
return null;
}
}
因为最终release构建时是不需要任何mock接口的,所以此时getMockApi()一律返回null。也没有任何和提供mock接口相关的类型。
通过为debug和release构建提供不同的MockApiManager代码,就彻底实现了MockApi代码的动态添加和移除。
MockApi的实现
模拟数据接口的思路非常简单:根据请求的次数callCount,运行一定的策略来不断地返回不同的响应结果。
响应结果包括“网络错误、服务器错误、成功”
三种状态,而且还提供一定的网络时间延迟的模拟。
IMockApiStrategy
接口IMockApiStrategy的作用就是抽象对请求返回不同响应结果的策略,响应结果由IMockApiStrategy.Response表示。
public interface IMockApiStrategy {
void onResponse(int callCount, Response out);
/**
* Mock响应返回结果,表示响应的状态
*/
class Response {
public static final int STATE_NETWORK_ERROR = 1;
public static final int STATE_SERVER_ERROR = 2;
public static final int STATE_SUCCESS = 3;
public int state = STATE_SUCCESS;
public int delayMillis = 600;
}
}
Response表示的响应结果包含结果状态和延迟时间。
作为一个默认的实现,WheelApiStrategy类根据请求次数,不断返回上述的三种结果:
public class WheelApiStrategy implements IMockApiStrategy {
@Override
public void onResponse(int callCount, Response out) {
if (out == null) return;
int step = callCount % 10;
switch (step) {
case 0:
case 1:
case 2:
case 3:
out.state = Response.STATE_SUCCESS;
break;
case 4:
case 5:
out.state = Response.STATE_SERVER_ERROR;
break;
case 6:
case 7:
out.state = Response.STATE_SUCCESS;
break;
case 8:
case 9:
out.state = Response.STATE_NETWORK_ERROR;
break;
}
out.delayMillis = 700;
}
}
方法onResponse()的参数out仅仅是为了避免多次创建小对象,对应debug构建,倒也没太大意义。
BaseMockApi
针对每一个数据访问接口,都可以提供一个mock实现。比如为接口ITaskApi提供MockTaskApi实现类。
为了简化代码,抽象基类BaseMockApi完成了大部分公共的逻辑。
public abstract class BaseMockApi {
protected int mCallCount;
private IMockApiStrategy mStrategy;
private Response mResponse = new Response();
public Response onResponse() {
if (mStrategy == null) {
mStrategy = getMockApiStrategy();
}
if (mStrategy != null) {
mStrategy.onResponse(mCallCount, mResponse);
mCallCount++;
}
return mResponse;
}
protected IMockApiStrategy getMockApiStrategy() {
return new WheelApiStrategy();
}
protected void giveErrorResult(final DataApiCallback<?> callback, Response response) {
Action1<Object> onNext = null;
AndroidSchedulers.mainThread().createWorker().schedule(new Action0() {
@Override
public void call() {
callback.onStart();
}
});
switch (response.state) {
case Response.STATE_NETWORK_ERROR:
onNext = new Action1<Object>() {
@Override
public void call(Object o) {
callback.onError(new IOException("mock network error."));
}
};
break;
case Response.STATE_SERVER_ERROR:
onNext = new Action1<Object>() {
@Override
public void call(Object o) {
callback.onError(new IOException("mock server error."));
}
};
break;
}
if (onNext != null) {
Observable.just(10086)
.delay(response.delayMillis, TimeUnit.MILLISECONDS)
.subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(onNext);
}
}
public <T> void giveSuccessResult(final Func0<T> dataMethod, final DataApiCallback<T> callback, final Response response) {
AndroidSchedulers.mainThread().createWorker().schedule(new Action0() {
@Override
public void call() {
Observable.create(new Observable.OnSubscribe<T>() {
@Override
public void call(Subscriber<? super T> subscriber) {
Log.d(