Store项目中的数据同步与状态管理实践
2025-06-25 23:57:27作者:韦蓉瑛
在移动应用开发中,数据同步是一个常见且重要的需求。开发者通常需要处理本地数据库与网络数据的同步问题,同时还需要考虑用户界面的状态管理。Store作为一个数据管理库,为解决这些问题提供了优雅的解决方案。
核心概念
Store库提供了三个关键组件来管理数据流:
- Fetcher:负责从网络获取数据
- SourceOfTruth:管理本地数据源(如Room数据库)
- StoreBuilder:将前两者组合起来构建完整的数据流
实现步骤
1. 创建Fetcher
Fetcher负责从网络获取数据。开发者需要提供一个挂起函数来处理网络请求:
val fetcher = Fetcher.of<Args, Data> { args ->
flowOf(makeNetworkRequest(args))
}
2. 配置SourceOfTruth
SourceOfTruth管理本地数据源,包括读取和写入操作:
val sourceOfTruth = SourceOfTruth.of<Args, Data, Data>(
reader = { args ->
flowOf(db.get(args))
},
writer = { (args, data) ->
db.put(args, data)
}
)
3. 构建Store
将Fetcher和SourceOfTruth组合起来创建Store:
val store = StoreBuilder.from(
fetcher = fetcher,
sourceOfTruth = sourceOfTruth
).build()
数据流处理
Store提供了清晰的数据流响应模型:
store.stream(request).collect { response ->
when (response) {
is StoreReadResponse.Loading -> // 处理加载状态
is StoreReadResponse.Data -> // 处理数据
is StoreReadResponse.Error -> // 处理错误
}
}
状态管理实践
在实际应用中,开发者经常需要同时显示加载状态和已有数据。虽然Store的Loading响应不包含数据,但可以通过ViewModel来合并状态:
// 在ViewModel中
val loadingState = MutableStateFlow(false)
val dataState = MutableStateFlow<Data?>(null)
fun loadData(args: Args) {
loadingState.value = true
store.stream(StoreReadRequest.fresh(args)).collect { response ->
when (response) {
is StoreReadResponse.Loading -> loadingState.value = true
is StoreReadResponse.Data -> {
dataState.value = response.data
loadingState.value = false
}
is StoreReadResponse.Error -> loadingState.value = false
}
}
}
这样在UI层就可以同时访问加载状态和最新数据:
val isLoading by viewModel.loadingState.collectAsState()
val data by viewModel.dataState.collectAsState()
if (isLoading) {
// 显示加载指示器,同时可以显示data中的已有内容
} else {
// 显示完整数据
}
总结
Store库为移动应用中的数据同步提供了完整的解决方案。通过合理组合Fetcher和SourceOfTruth,开发者可以轻松实现以下功能:
- 从本地数据库显示初始数据
- 在后台获取最新网络数据
- 自动更新本地存储
- 管理复杂的UI状态
这种架构不仅提高了代码的可维护性,还能提供更好的用户体验,确保应用在加载新数据时仍能显示已有内容。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
532
3.75 K
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
336
178
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++
886
596
Ascend Extension for PyTorch
Python
340
405
暂无简介
Dart
772
191
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
12
1
openJiuwen 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
TSX
986
247
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
416
4.21 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355