Sandwich库中全局ApiResponseFailureMapper失效问题解析
2025-07-10 17:32:34作者:钟日瑜
问题背景
在Android开发中,网络请求处理是一个常见且重要的环节。Sandwich作为一个优秀的Kotlin网络响应处理库,提供了简洁的API来处理网络请求的成功和失败情况。其中,ApiResponseFailureMapper接口允许开发者自定义错误映射逻辑,这在统一处理应用错误时非常有用。
问题现象
开发者在使用Sandwich 2.0.5版本时发现,虽然可以成功创建自定义的错误映射器并将其添加到全局映射器列表中,但在实际运行时,预期的自定义错误类型并没有被返回,而是仍然返回了原始的ApiResponse.Failure类型。
技术分析
问题的核心在于库内部的实现逻辑。当网络请求发生异常时,Sandwich会创建一个ApiResponse.Failure实例,然后应用开发者配置的映射器。然而,在2.0.5版本中,映射后的结果没有被正确返回。
具体来看,库中的以下代码片段存在问题:
this.apply {
SandwichInitializer.sandwichFailureMappers.forEach { mapper ->
mapper.map(this)
}
}
这段代码虽然遍历了所有已注册的映射器并对Failure实例进行了映射,但使用了apply作用域函数,它只是执行了映射操作而没有保留映射结果。因此,无论映射器返回什么类型的Failure实例,最终返回的仍然是原始的Failure实例。
解决方案
在Sandwich 2.0.7版本中,这个问题得到了修复。修复后的实现应该类似于以下方式:
var result: ApiResponse.Failure<*> = this
SandwichInitializer.sandwichFailureMappers.forEach { mapper ->
result = mapper.map(result)
}
return result
这种方式确保了每次映射的结果都会被保留,并最终返回最后一个映射器的输出结果。
最佳实践
在使用Sandwich的全局错误映射功能时,开发者应该注意以下几点:
- 确保使用最新版本的Sandwich库,以避免已知的问题
- 自定义映射器应该明确处理所有可能的Failure子类型
- 考虑错误映射的链式调用顺序,因为多个映射器会按添加顺序依次执行
- 在映射器中不要修改原始Failure实例的状态,而是创建新的实例
总结
网络请求错误处理是应用稳定性的重要保障。Sandwich库通过提供灵活的映射机制,大大简化了这项工作。理解其内部工作原理有助于开发者更好地利用这些功能,构建更健壮的应用。对于遇到类似问题的开发者,升级到最新版本是最直接的解决方案。
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。C042
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0121
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
435
3.3 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++
694
367
Ascend Extension for PyTorch
Python
240
276
暂无简介
Dart
696
163
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
269
328
🔥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
🎉 (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
674
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
138
869