在Sandwich项目中实现API顺序与并行调用的最佳实践
2025-07-10 11:16:27作者:宣利权Counsellor
在现代移动应用开发中,高效处理API调用是提升用户体验的关键。本文将深入探讨如何利用Sandwich库优雅地处理API调用链,特别是当存在顺序依赖和并行请求的场景。
核心挑战分析
在实际开发中,我们经常遇到以下典型场景:
- API2的调用依赖于API1的结果
- 获取API2的结果后需要并行调用多个API3
- 所有调用结果都需要持久化到数据库
- 需要统一处理错误和异常
Sandwich解决方案
Sandwich库提供了简洁的DSL来处理这类复杂场景。让我们通过一个改造后的示例来理解最佳实践:
// 第一步:发起初始API调用
remoteDataSource.doApi1()
// 第二步:成功时处理数据并存入数据库
.suspendOnSuccess { response ->
db.api1DAO().insert(response.data.asEntity())
emit(response.data) // 向下游传递数据
}
// 第三步:链式调用依赖API
.suspendThen { api1Result ->
remoteDataSource.doApi2(api1Result.requiredParam)
}
// 第四步:处理API2响应并触发并行调用
.suspendOnSuccess { api2Response ->
db.api2DAO().insert(api2Response.data.asEntity())
// 并行处理:为每个item调用API3
api2Response.data?.map { item ->
remoteDataSource.doApi3(item.id)
// 每个API3调用都有自己的处理逻辑
.suspendOnSuccess { api3Response ->
db.api3DAO().insert(api3Response.data.asEntity())
}
}
}
// 错误处理
.onError { showError(it.message()) }
.onException { showException(it.message) }
关键技术与原理
-
响应式链式调用:通过suspendThen实现API的顺序调用,确保依赖关系
-
并行处理:利用集合的map操作符配合协程,自动实现并行请求
-
状态管理:
- emit()方法保持数据流
- 每个处理阶段都可以访问上游数据
-
统一错误处理:
- onError处理业务逻辑错误
- onException处理网络异常等系统错误
-
数据持久化:在每个成功回调中即时保存数据,避免数据丢失
高级技巧
-
结果合并:使用zip操作符合并多个并行请求的结果
-
取消控制:通过协程作用域管理,可以统一取消所有并行请求
-
进度通知:在关键节点添加emit()调用,便于UI展示进度
-
重试机制:对关键API添加retry策略
性能优化建议
-
对于大量并行请求,考虑使用chunked分批处理
-
数据库操作应该放在IO调度器上
-
对非关键路径的API可以设置较低优先级
-
考虑添加缓存层减少重复请求
总结
Sandwich库通过简洁的DSL提供了强大的API组合能力,开发者可以:
- 轻松构建复杂的API调用链
- 自然表达顺序和并行关系
- 保持代码的清晰可读性
- 实现全面的错误处理
这种模式特别适合现代移动应用的后台数据同步、多步骤表单提交等场景,能够显著提升代码质量和可维护性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
24
9
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
🔥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
64
19
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
392
3.88 K
暂无简介
Dart
671
155
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
260
322
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++
661
310
🎉 (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
1.19 K
653
无需学习 Kubernetes 的容器平台,在 Kubernetes 上构建、部署、组装和管理应用,无需 K8s 专业知识,全流程图形化管理
Go
15
1