Signal-Android项目中联系人刷新功能的优化实践
2025-05-06 07:20:17作者:滑思眉Philip
背景分析
在Signal-Android应用的开发过程中,联系人刷新功能是用户与通讯录交互的重要环节。该功能主要出现在三个关键场景:新建通话界面(NewCallActivity)、新建会话界面(NewConversationActivity)以及联系人选择列表片段(ContactSelectionListFragment)。近期发现该功能存在两个需要优化的技术问题。
问题现象
-
UI反馈缺失:当用户通过选项菜单触发联系人刷新时,界面没有显示SwipeRefresh进度条,导致用户无法直观感知刷新状态。
-
重复请求隐患:快速多次点击刷新按钮会导致连续发起多个数据库查询请求,这不仅浪费系统资源,还可能引发数据一致性问题。
技术原理
在Android开发中,SwipeRefreshLayout是常用的下拉刷新控件,它通过setRefreshing()方法控制进度条的显示状态。而联系人刷新操作通常会触发以下流程:
- 发起数据库查询
- 处理查询结果
- 更新UI显示
当这个流程未完成时,如果再次触发刷新,就会导致新的查询请求与未完成的请求产生竞争。
解决方案
采用"状态锁"机制可以有效解决这个问题:
- 在刷新开始时检查isRefreshing状态
- 如果正在刷新,则忽略新的请求
- 确保每次刷新完成后才允许新的操作
具体实现需要在三个相关类中增加相同的逻辑判断:
if (!swipeRefresh.isRefreshing()) {
// 执行刷新逻辑
swipeRefresh.setRefreshing(true);
// 发起数据库查询等操作
}
实现效果
优化后的版本具有以下改进:
- 统一的UI反馈:无论通过下拉手势还是菜单按钮触发刷新,都会显示进度条
- 请求防抖:快速多次点击只会执行一次有效刷新
- 资源优化:避免了不必要的数据库查询
开发经验
这个案例给我们带来几点启示:
- 状态一致性:对于可能重复触发的操作,必须考虑状态管理
- 用户体验统一:相同功能的不同触发方式应该保持一致的反馈
- 性能优化:看似简单的UI交互背后可能隐藏着资源消耗问题
在移动应用开发中,类似的场景还有很多,比如表单提交、网络请求等,都可以借鉴这种状态控制的思路来优化用户体验和系统性能。
总结
通过对Signal-Android联系人刷新功能的优化,我们不仅解决了具体的UI和性能问题,更重要的是建立了一个可复用的模式。这种"状态检查+单一执行"的机制可以推广到应用中其他可能被重复触发的操作场景,是提升应用健壮性的有效手段。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C030
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
425
3.26 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
334
暂无简介
Dart
686
161
Ascend Extension for PyTorch
Python
231
264
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
667
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
19
30