Apollo Kotlin 从2.x升级到3.x:SubscriptionManager的迁移指南
在将项目从Apollo Kotlin 2.x迁移到3.x版本时,许多开发者会遇到SubscriptionManager相关API变更的问题。本文将深入分析这一变化,并提供详细的迁移方案。
核心问题分析
在Apollo Kotlin 2.x版本中,开发者可以通过ApolloClient.enableSubscriptions()和disableSubscriptions()方法来控制订阅功能,这些方法底层调用了SubscriptionManager.start()和stop()。但在3.x版本中,这些API已被移除,需要寻找替代方案。
3.x版本的解决方案
方案一:完全销毁并重建
最直接的迁移方式是使用新的网络传输控制API:
-
停止订阅:调用
client.subscriptionNetworkTransport.dispose()会关闭底层Channel,这与2.x的disableSubscriptions效果类似。 -
重新启用订阅:由于dispose后的NetworkTransport不可重用,需要:
- 创建新的
subscriptionNetworkTransport - 通过
ApolloClient.newBuilder()基于现有配置创建新客户端
- 创建新的
这种方案简单直接,但会带来客户端实例重建的开销。
方案二:可控的连接管理
对于需要更精细控制的情况,可以使用3.x提供的连接管理机制:
// 定义重连信号通道和控制异常
val reconnectSignalChannel = Channel<Unit>(0)
object MyDisconnectException : Exception()
// 配置客户端
val apolloClient = ApolloClient.Builder()
.webSocketReopenWhen { throwable, attempt ->
if (throwable is MyDisconnectException) {
reconnectSignalChannel.receive() // 等待重连信号
}
true
}
.build()
// 需要断开时
client.subscriptionNetworkTransport.closeConnection(MyDisconnectException)
// 需要重连时
reconnectSignalChannel.offer(Unit)
这种方案的优势在于:
- 保持客户端实例不变
- 实现精确的连接状态控制
- 可自定义重连逻辑
迁移建议
-
简单场景:直接采用方案一,代码改动量小,逻辑清晰。
-
复杂场景:如果需要保持客户端实例或实现特殊控制逻辑,推荐方案二。
-
性能考量:频繁创建/销毁客户端实例会影响性能,在需要高频切换订阅状态的场景中应优先考虑方案二。
注意事项
-
确保在适当的生命周期节点控制订阅状态,如应用进入后台时断开,回到前台时重连。
-
考虑添加适当的错误处理和重试机制,特别是在网络不稳定的环境下。
-
测试各种边界条件,如快速切换订阅状态、网络中断等情况下的行为。
通过理解这些迁移方案,开发者可以顺利地将订阅管理逻辑从Apollo Kotlin 2.x升级到3.x版本,同时根据具体需求选择最适合的实现方式。
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。C098
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
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
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00