Room是怎樣和LiveData結合使用的?(原始碼分析)

漁船Mr_Liu發表於2019-03-13

前言

之前寫專案的時候,對於資料庫的操作不是特別多,能避免就儘量避免,並且一直想不到比較好的方法去組織網路資料、本地資料的邏輯。所以在最近的面試中時,問及專案中的資料庫實現,以及比較好用的資料庫的框架及其實現原理時,我就只答道之前在《第一行程式碼》中看到了的LitePal,但原始碼就...所以這次來惡補一次資料庫。幾經搜尋,雲比較,比較青睞官方Jetpack元件中的Room

Room簡介

Room框架是使用生成程式碼的方式在編譯時生成CRUD的程式碼,因此效能是遠遠好過通過反射實現的ORM框架。但是事實上,Room最吸引我的地方不止是效能,Room對架構元件(LiveData)、RxJava等流行框架做了適配。例如,Room中的查詢操作可以返回一個LiveData,並且,每一次RUD操作,都會更新LiveData。這可以大大簡化本地、記憶體、網路多級快取的實現,具體官方也給出了一系列Demo,並且隨時都在隨著框架或者根據PR更新,強烈推薦研究這些Demo!

本文主要是對Room中與LiveData的聯動作出分析,閱讀本文前建議先熟悉Room的基本使用,建議看一下與LiveData配合使用的Demo。

正文

建立相關類

AppDatabase.kt

@Database(entities = [Book::class], version = 1)
abstract class AppDatabase : RoomDatabase() {
    abstract fun bookDao(): BookDao
}
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Book.kt

@Dao
interface BookDao {
    @Insert
    fun insert(book: Book): Long

    @Delete
    fun delete(book: Book)
    
    @Query("select * from book where id = :id")
    fun queryById(id: Long): LiveData<Book>
}
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使用資料庫:

val db = Room.databaseBuilder(applicationContext, AppDatabase::class.java, "test.db")
            .build()
        db.bookDao().queryById(1).observe(this, Observer {
            // do something when book update
        })
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這樣在Observer裡面就可以接收到任何時候資料庫id=1的資料修改操作了。

生成程式碼並分析

Build -> Make Project 編譯,會生成Room相關程式碼,如果是kapt的話,生成程式碼目錄應該是{專案目錄}/app/build/generated/source/kapt/debug/{包路徑}/下。 我們可以看到生成了AppDatabase_Impl和BookDao_Impl兩個程式碼檔案,分別對應前面貼出來的AppDatabase的實現類和BookDao的實現類。

Room是怎樣和LiveData結合使用的?(原始碼分析)
AppDatabase_Impl則是表的建立、刪除相關程式碼,Dao則是具體表的CRUD操作。這裡我們重點關係生成的查詢方法。 BookDao_Impl#

@Override
public LiveData<Book> queryById(final long id) {
    final String _sql = "select * from book where id = ?";
    final RoomSQLiteQuery _statement = RoomSQLiteQuery.acquire(_sql, 1);
    int _argIndex = 1;
    _statement.bindLong(_argIndex, id);
    return __db.getInvalidationTracker().createLiveData(new String[]{"book"}, new Callable<Book>() {
        @Override
        public Book call() throws Exception {
            final Cursor _cursor = DBUtil.query(__db, _statement, false);
            try {
                final int _cursorIndexOfId = CursorUtil.getColumnIndexOrThrow(_cursor, "id");
                final int _cursorIndexOfName = CursorUtil.getColumnIndexOrThrow(_cursor, "name");
                final int _cursorIndexOfAuthor = CursorUtil.getColumnIndexOrThrow(_cursor, "author");
                final int _cursorIndexOfPrice = CursorUtil.getColumnIndexOrThrow(_cursor, "price");
                final Book _result;
                if (_cursor.moveToFirst()) {
                    final long _tmpId;
                    _tmpId = _cursor.getLong(_cursorIndexOfId);
                    final String _tmpName;
                    _tmpName = _cursor.getString(_cursorIndexOfName);
                    final String _tmpAuthor;
                    _tmpAuthor = _cursor.getString(_cursorIndexOfAuthor);
                    final float _tmpPrice;
                    _tmpPrice = _cursor.getFloat(_cursorIndexOfPrice);
                    _result = new Book(_tmpId, _tmpName, _tmpAuthor, _tmpPrice);
                } else {
                    _result = null;
                }
                return _result;
            } finally {
                _cursor.close();
            }
        }

        @Override
        protected void finalize() {
            _statement.release();
        }
    });
}
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注意這一行

return __db.getInvalidationTracker().createLiveData(...);
複製程式碼

我們跟進去,最終建立的是一個RoomTrackingLiveData,是一個繼承了LiveData的類。下面是它的構造方法。從構造方法來看,比較可疑的物件的是InvalidationTracker.Observer這個類,並且實現十有八九是觀察者模式。而最後的回撥也多半是onInvalidated方法。

@SuppressLint("RestrictedApi")
RoomTrackingLiveData(
        RoomDatabase database,
        InvalidationLiveDataContainer container,
        Callable<T> computeFunction,
        String[] tableNames) {
    mDatabase = database;
    mComputeFunction = computeFunction;
    mContainer = container;
    mObserver = new InvalidationTracker.Observer(tableNames) {
        @Override
        public void onInvalidated(@NonNull Set<String> tables) {
            ArchTaskExecutor.getInstance().executeOnMainThread(mInvalidationRunnable);
        }
    };
}
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而在RoomTrackingLiveData中,重寫了onActive方法。其中mContainer是InvalidationLiveDataContainer,文件上有寫僅僅是維護LiveData的強引用,防止正在使用的LiveData被回收,跟本文目標沒關係,可忽略。而後面的就有意思了,通過Excutor執行了一個任務,所以,我們來看一下這個任務把。

@Override
protected void onActive() {
    super.onActive();
    mContainer.onActive(this);
    mDatabase.getQueryExecutor().execute(mRefreshRunnable);
}
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mRefreshRunnable#run()

// mRegisteredObserver是否註冊的標誌
if (mRegisteredObserver.compareAndSet(false, true)) {
    mDatabase.getInvalidationTracker().addWeakObserver(mObserver);
}
boolean computed;
do {
    computed = false;
    if (mComputing.compareAndSet(false, true)) {
        try {
            T value = null;
            while (mInvalid.compareAndSet(true, false)) {
                computed = true;
                try {
                    // Dao實現類中返回LiveData時傳入的一個引數,用於查詢,並將資料組裝成一個實體類
                    value = mComputeFunction.call();
                } catch (Exception e) {
                    throw new RuntimeException("Exception while computing database"
                            + " live data.", e);
                }
            }
            if (computed) {
                postValue(value);
            }
        } finally {
            mComputing.set(false);
        }
    }
} while (computed && mInvalid.get());
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這段程式碼後段通過CAS去完成一次資料庫的查詢,組裝成實體類並postValue,即更新LiveData。 注意到這個程式碼前段呼叫了InvalidationTracker的addWeakObserver,這個方法就應該就是訂閱了。

InvalidationTracker#addWeakObserver

public void addWeakObserver(Observer observer) {
    addObserver(new WeakObserver(this, observer));
}
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InvalidationTracker#addObserver

public void addObserver(@NonNull Observer observer) {
    final String[] tableNames = resolveViews(observer.mTables);
    int[] tableIds = new int[tableNames.length];
    final int size = tableNames.length;

    for (int i = 0; i < size; i++) {
        Integer tableId = mTableIdLookup.get(tableNames[i].toLowerCase(Locale.US));
        if (tableId == null) {
            throw new IllegalArgumentException("There is no table with name " + tableNames[i]);
        }
        tableIds[i] = tableId;
    }
    ObserverWrapper wrapper = new ObserverWrapper(observer, tableIds, tableNames);
    ObserverWrapper currentObserver;
    synchronized (mObserverMap) {
        currentObserver = mObserverMap.putIfAbsent(observer, wrapper);
    }
    if (currentObserver == null && mObservedTableTracker.onAdded(tableIds)) {
        syncTriggers();
    }
}
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InvalidationTracker$WeakObserver

static class WeakObserver extends Observer {
    final InvalidationTracker mTracker;
    final WeakReference<Observer> mDelegateRef;

    WeakObserver(InvalidationTracker tracker, Observer delegate) {
        super(delegate.mTables);
        mTracker = tracker;
        mDelegateRef = new WeakReference<>(delegate);
    }

    @Override
    public void onInvalidated(@NonNull Set<String> tables) {
        final Observer observer = mDelegateRef.get();
        if (observer == null) {
            mTracker.removeObserver(this);
        } else {
            observer.onInvalidated(tables);
        }
    }
}
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可以看到,WeakObserver就是對Observer一個弱引用的包裝。而在addObserver中,根據observer中tableNames,對更新了InvalidationTracker的訂閱記錄。新增成功後,最後會呼叫onAdded。

boolean onAdded(int... tableIds) {
    boolean needTriggerSync = false;
    synchronized (this) {
        for (int tableId : tableIds) {
            final long prevObserverCount = mTableObservers[tableId];
            mTableObservers[tableId] = prevObserverCount + 1;
            if (prevObserverCount == 0) {
                mNeedsSync = true;
                needTriggerSync = true;
            }
        }
    }
    return needTriggerSync;
}
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這裡mTableObservers是對每個table的observer進行計數。為什麼要計數呢?我們接著看。在發現了訂閱數從0->1的table時,這個方法會返回true,如果它返回true,會執行syncTriggers()方法,經過呼叫會執行這一段程式碼:

final int[] tablesToSync = mObservedTableTracker.getTablesToSync();
if (tablesToSync == null) {
    return;
}
final int limit = tablesToSync.length;
try {
    database.beginTransaction();
    for (int tableId = 0; tableId < limit; tableId++) {
        switch (tablesToSync[tableId]) {
            case ObservedTableTracker.ADD:
                startTrackingTable(database, tableId);
                break;
            case ObservedTableTracker.REMOVE:
                stopTrackingTable(database, tableId);
                break;
        }
    }
    database.setTransactionSuccessful();
} finally {
    database.endTransaction();
}
複製程式碼

InvalidationTracker#getTablesToSync()

int[] getTablesToSync() {
    synchronized (this) {
        if (!mNeedsSync || mPendingSync) {
            return null;
        }
        final int tableCount = mTableObservers.length;
        for (int i = 0; i < tableCount; i++) {
            final boolean newState = mTableObservers[i] > 0;
            if (newState != mTriggerStates[i]) {
                mTriggerStateChanges[i] = newState ? ADD : REMOVE;
            } else {
                mTriggerStateChanges[i] = NO_OP;
            }
            mTriggerStates[i] = newState;
        }
        mPendingSync = true;
        mNeedsSync = false;
        return mTriggerStateChanges;
    }
}
複製程式碼

這個getTablesToSync方法很短,但這裡就體現了observer計數的作用,它遍歷這個表,找出計數與之前不一樣的,如果由一個大於0的數變為->0,表明現在沒有observer訂閱它,返回REMOVE,0->n,返回ADD,否則NO_OP。對於返回ADD的表,就應該是會監聽變化的表了。它會執行startTrackingTable方法。

private void startTrackingTable(SupportSQLiteDatabase writableDb, int tableId) {
    final String tableName = mTableNames[tableId];
    StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
    for (String trigger : TRIGGERS) {
        stringBuilder.setLength(0);
        stringBuilder.append("CREATE TEMP TRIGGER IF NOT EXISTS ");
        appendTriggerName(stringBuilder, tableName, trigger);
        stringBuilder.append(" AFTER ")
                .append(trigger)
                .append(" ON `")
                .append(tableName)
                .append("` BEGIN INSERT OR REPLACE INTO ")
                .append(UPDATE_TABLE_NAME)
                .append(" VALUES(null, ")
                .append(tableId)
                .append("); END");
        writableDb.execSQL(stringBuilder.toString());
    }
}
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到這裡我們就很清楚了:實現監聽修改的方法是觸發器。 (不過我之前僅僅是聽說過觸發器,很少用過,如果不瞭解,這裡有一份簡易的教程)。而觸發器關心的操作是這一些:

private static final String[] TRIGGERS = new String[]{"UPDATE", "DELETE", "INSERT"};
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對應著更新、刪除、插入。當有這些操作時,根據上述觸發器語句,會更新一個由InvalidationTracker維護的表"UPDATE_TABLE_NAME"。 InvalidationTracker#UPDATE_TABLE_NAME

private static final String UPDATE_TABLE_NAME = "room_table_modification_log";
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InvalidationTracker#internalInit

void internalInit(SupportSQLiteDatabase database) {
    synchronized (this) {
        if (mInitialized) {
            Log.e(Room.LOG_TAG, "Invalidation tracker is initialized twice :/.");
            return;
        }

        database.beginTransaction();
        try {
            database.execSQL("PRAGMA temp_store = MEMORY;");
            database.execSQL("PRAGMA recursive_triggers='ON';");
            database.execSQL(CREATE_TRACKING_TABLE_SQL);
            database.setTransactionSuccessful();
        } finally {
            database.endTransaction();
        }
        syncTriggers(database);
        mCleanupStatement = database.compileStatement(RESET_UPDATED_TABLES_SQL);
        mInitialized = true;
    }
}
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注意到表中有這樣一列:

INVALIDATED_COLUMN_NAME + " INTEGER NOT NULL DEFAULT 0
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在觸發器設定的是更新操作時會被設定為1。所以,應該就是檢驗這個值來判斷表是否有更新。那麼是哪裡進行判斷呢?我們可以從一個更新操作開始找,例如BookDao_Impl#insert()

@Override
public long insert(final Book book) {
    __db.beginTransaction();
    try {
        long _result = __insertionAdapterOfBook.insertAndReturnId(book);
        __db.setTransactionSuccessful();
        return _result;
    } finally {
        __db.endTransaction();
    }
}
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最後發現在endTransaction中呼叫了InvalidationTracker的refreshVersionsAsync方法。而在這個方法中,最終會執行InvalidationTracker的mRefreshRunnable物件的run方法。(注意,和上文的mRefreshRunnbale屬於不同類,不是同一個物件。) RoomDatabase#endTransaction()

public void endTransaction() {
    mOpenHelper.getWritableDatabase().endTransaction();
    if (!inTransaction()) {
        // enqueue refresh only if we are NOT in a transaction. Otherwise, wait for the last
        // endTransaction call to do it.
        mInvalidationTracker.refreshVersionsAsync();
    }
}
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InvalidationTracker#mRefreshRunnable#run()

inal Lock closeLock = mDatabase.getCloseLock();
boolean hasUpdatedTable = false;
try {
    ... 省略

    if (mDatabase.mWriteAheadLoggingEnabled) {
        // This transaction has to be on the underlying DB rather than the RoomDatabase
        // in order to avoid a recursive loop after endTransaction.
        SupportSQLiteDatabase db = mDatabase.getOpenHelper().getWritableDatabase();
        db.beginTransaction();
        try {
            hasUpdatedTable = checkUpdatedTable();
            db.setTransactionSuccessful();
        } finally {
            db.endTransaction();
        }
    } else {
        hasUpdatedTable = checkUpdatedTable();
    }
} catch (IllegalStateException | SQLiteException exception) {
    // may happen if db is closed. just log.
    Log.e(Room.LOG_TAG, "Cannot run invalidation tracker. Is the db closed?",
            exception);
} finally {
    closeLock.unlock();
}
if (hasUpdatedTable) {
    // 分發給Observer,最終會更新LiveData
    synchronized (mObserverMap) {
        for (Map.Entry<Observer, ObserverWrapper> entry : mObserverMap) {
            entry.getValue().notifyByTableVersions(mTableInvalidStatus);
        }
    }
    // Reset invalidated status flags.
    mTableInvalidStatus.clear();
}
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注意,hasUpdatedTable = checkUpdatedTable();

private boolean checkUpdatedTable() {
    boolean hasUpdatedTable = false;
    Cursor cursor = mDatabase.query(new SimpleSQLiteQuery(SELECT_UPDATED_TABLES_SQL));
    //noinspection TryFinallyCanBeTryWithResources
    try {
        while (cursor.moveToNext()) {
            final int tableId = cursor.getInt(0);
            mTableInvalidStatus.set(tableId);
            hasUpdatedTable = true;
        }
    } finally {
        cursor.close();
    }
    if (hasUpdatedTable) {
        mCleanupStatement.executeUpdateDelete();
    }
    return hasUpdatedTable;
}
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@VisibleForTesting
static final String SELECT_UPDATED_TABLES_SQL = "SELECT * FROM " + UPDATE_TABLE_NAME
        + " WHERE " + INVALIDATED_COLUMN_NAME + " = 1;";
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果然,是查詢"UPDATE_TABLE_NAME"這個表中"INVALIDATED_COLUMN_NAME"這列為1的記錄,然後設定自己的狀態。完成這個過程就分發給自己的Observers。

void notifyByTableVersions(BitSet tableInvalidStatus) {
    ...
    if (invalidatedTables != null) {
        mObserver.onInvalidated(invalidatedTables);
    }
}
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而在前文中有說到,註冊的Observer實際上是RoomTrackingLiveData的mObserver的包裝,最終會呼叫到它的onInvalidated。

mObserver = new InvalidationTracker.Observer(tableNames) {
    @Override
    public void onInvalidated(@NonNull Set<String> tables) {
        ArchTaskExecutor.getInstance().executeOnMainThread(mInvalidationRunnable);
    }
}
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final Runnable mInvalidationRunnable = new Runnable() {
    @MainThread
    @Override
    public void run() {
        boolean isActive = hasActiveObservers();
        if (mInvalid.compareAndSet(false, true)) {
            if (isActive) {
                mDatabase.getQueryExecutor().execute(mRefreshRunnable);
            }
        }
    }
};
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可見,最後會線上程池中執行RoomTrackingLiveData的mRefreshRunnable任務。這個任務前文已經分析過了,通過CAS的方式查詢資料,並post給LiveData,這樣就實現了資料更新的通知。到這裡,Room和LiveData聯動的工作原理就大致分析完畢。

寫文章不易,轉載請註明出處@漁船Mr_Liu

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