【翻译】App Architecture (Android架构组件) 指南

【翻译】App Architecture (Android架构组件) 指南

译者：Android的新出架构系列指南还是很有意义的，在API层为MVVM架构提供了支持。也为追求更清晰的项目架构提供了更低门槛的指导。正好国庆无事可做，因为特别喜欢这几篇指南，所以抽几天时间翻译一下，英文水平不是很好，各位就将就着看，欢迎指正。以下是正文。

本系列其他翻译

1. 为你的项目引入组件

==正文==

本篇指南适用于有过一些开发基础，但现在想了解用更好架构来构建健壮的，高质量的app的人。

​ 注：本篇指南假设读者已经熟悉Android Framework. 如果你是Android新手，那你应该先 Getting Started 系列文章，那里有本篇指南的预备知识。

app开发者常面临的问题

在大部分情况下，传统桌面应用只一个入口(在Launcher中的快捷方式中)，并且只运行在一个进程中。但Android app 不一样，它有着更复杂的架构。一个典型的Android app 是由多个app components 组成，包括多个activity，fragment，service，content provider 以及 broadcast receiver.

这些app组件大部分都在 manifest 中声明，Android 系统 通过 manifest 中的信息来决定如何将app整合到设备中，以便统一用户体验。然而正如上文提到的，传统桌面应用只在单个进程中运行，但一个优秀规范的Android App需要更加的灵活，因为用户经常在各个app之间跳转、切换工作流和任务。

举个例子，你想在最喜欢的社交app上分享一张照片，这个app 发起一个打开相机的 Intent，Android 系统接收并处理 这个Intent请求，然后打开相机应用。 在这时，虽然用户离开了该社交app，但是仍然保证了无缝衔接的用户体验。反过来，相机也可能触发其他Intent，比如打开图片选择器，这又可能打开其他app。 最后的最后，用户又可以回到社交app并分享照片。这个过程中，如果来了一个电话，用户可能被迫中断去接电话，接完电话，然后再返回app分享图片。

在Android 中，这种App之间跳转的行为很常见，所以你的app要能正确地处理这种流程。而且我们要记住，手机app的资源是有限的，所以系统随时都可能杀掉一些app，为打开新的app提供空间。

说到底就是，你的app组件能够单独被启动，不应有顺序限制，并且能够随时被系统或用户安全地销毁。因为app组件生命是短暂的，它们的生命周期（何时创建、何时销毁）并不受你的控制，所以不应该在app组件中存储任何的数据和状态 ，且你的app组件不应该彼此依赖。

通用架构原则

如果不能在 app components 中保存数据和状态，那应该怎样构建呢？

注意，最重要的原则是分离关注点， 举一个常见的反例，把所有的代码都写在Activity和Fragment中。其实，所有非UI操作的代码、系统交互的代码都不应该写在这些类中。让Activity、Fragment尽可能地保持简洁，这样能避免很多生命周期相关的问题。因为你没有真正“拥有”这些类（因为Activity 和Fragment 属于Android系统的），它们只是衔接类，用来连接OS和你App代码，Android OS 可能基于用户的操作和其他因素(比如内存情况)来销毁它们。所以最好减少对这些类的依赖，以便为用户提供稳定的用户体验。

第二个重要原则是用Model 驱动UI，最好是可持久化的model。为什么要持久化呢？有两个原因： 1. 如果系统杀死了你的app，用户不会丢失数据；2. 就算网络环境很差，你的app也可以正常运行。 Model负责处理App的数据，它应独立于app 组件的生命周期，这样才能避免生命周期导致的数据问题。而且，让UI相关代码保持简洁且与app的逻辑分离，这样将更容易管理。如果App 的基础Models 有清晰的数据管理职责，那你的app也会易于测试，并且更加稳健。

推荐app架构

在本节，我们会通过一个用例来展示如何使用 Architecture Components 来构建app。

注：世界上没有什么架构是适用于任何场景的。也就是说，这个推荐的架构应该只是一个开始，它适用于常见的应用场景。如果你已经有一个好的架构了，那就无须再改了。

想象一下，我们将要构建UI来展示一个用户的基本信息。并通过REST接口从我们私有的后台获取用户基本信息。

构建用户界面

UI将会由一个fragment(UserProfileFragment.java) 和 它相关的layout文件(user_profile_layout.xml)组成。

为了驱动UI，我们的数据模型需要持有两个数据元素：

• The User ID: 用户的标识。 通过fragment arguments 将一个用户传入fragment，用ID是最好的方式。
• The User Object: 一个保存用户数据的POJO

我们将会创建基于ViewModel 的UserProfileViewModel 类来保持这些信息。

ViewModel为指定的UI组件提供数据(比如一个fragment或者一个activity)，并且负责和业务数据处理的交互，比如调用其他组件加载数据或者传递用户数据的修改。ViewModel不与View接触，也不受configuration 变化的影响，比如旋转屏幕导致的Activity重新创建。

现在我们有3个文件：

• user_profile.xml ：屏幕的UI定义
• UserProfileViewModel.java: 这个类为UI准备数据
• UserProfileFragment.java ：UI控制器，用于展示ViewModel中的数据并且响应用户交互。

下面是我们的实现(为了简化，layout 文件就不写在下面了)

public class UserProfileViewModel extends ViewModel {
    private String userId;
    private User user;

    public void init(String userId) {
        this.userId = userId;
    }
    public User getUser() {
        return user;
    }
}

public class UserProfileFragment extends Fragment  {
    private static final String UID_KEY = "uid";
    private UserProfileViewModel viewModel;

    @Override
    public void onActivityCreated(@Nullable Bundle savedInstanceState) {
        super.onActivityCreated(savedInstanceState);
        String userId = getArguments().getString(UID_KEY);
        viewModel = ViewModelProviders.of(this).get(UserProfileViewModel.class);
        viewModel.init(userId);
    }

    @Override
    public View onCreateView(LayoutInflater inflater,
                @Nullable ViewGroup container, @Nullable Bundle savedInstanceState) {
        return inflater.inflate(R.layout.user_profile, container, false);
    }
}

现在，我们有这三个代码模块，我们应该怎么样关联它们呢？毕竟，当ViewModel的数据发生改变，我们需要用某种方式通知UI。 这就是LiveData 类发挥作用的时候啦。

LiveData 就是一个被观察的数据Holder。app 组件可以观察LiveData中的数据变化。而且不需要为它们建立显式的、死板的依赖关系。LiveData 自动适配app组件的生命周期(activities,fragments,services)，并且会做一些操作来防止对象泄漏，这样你的app就不会消耗更多的内存。

注： 如果你已经用了RxJava 或者Agera这样的库，你可以继续使用他们而不是LiveData。但是，当你使用它们或者其他类似的方法时，请保证你合适地处理生命周期，这样在相关的LifecycleOwner 停止（stop）时，数据流也会暂停。当它销毁(destroyed)时,数据流也应该销毁。你可以添加android.arch.lifecycle:reactivestreams工具结合这些响应库使用(比如RxJava2)。

现在我们将UserProfileViewModel中User成员替换为LiveData 这样当数据更新时，就能通知Fragment显示。LiveData还有个优势就是生命周期敏感，在数据无用时会自动清除引用。

public class UserProfileViewModel extends ViewModel {
    ...
    //private User user;
    private LiveData user;
    public LiveData getUser() {
        return user;
    }
}

现在我们修改UserProfileFragment，以便观察数据并更新UI。

@Override
public void onActivityCreated(@Nullable Bundle savedInstanceState) {
    super.onActivityCreated(savedInstanceState);
    viewModel.getUser().observe(this, user -> {
      // 更新 UI
    });
}

每次user 更新，onChange方法都会调用，然后UI会刷新

如果熟悉其他的有使用观察回调的库，你可能已经注意到，我们并没有重写fragment的 onStop()方法来终止对数据的观察。因为使用LiveData不需要这么做，因为它本身就是生命周期相关的，也就是说它只会在Fragment处于active state(即在onStart 到onStop之间的状态)时才会回调onChange方法。当Fragment调用onDestroy后，LiveData也会自动移除外部的观察者。

不仅如此，我们也不需要处理configuration changes(比如屏幕旋转)的情况，因为ViewMode会自动重置数据。只要新的Fragment重新初始化，它会接收一个相同的ViewModel实例，并且立即回调方法，将当前的数据传入。这也是ViewModel不应该直接引用View 的原因。因为ViewModel可以在View的生命周期之外存活。详细请看The lifecycle of a ViewModel。

获取数据

现在，我们已经将Fragment和ViewModel联系起来了，但是ViewModel该如何获取user 数据呢？在这个例子中，假设后台提供一个REST 接口，我们使用Retrofit库来获取后台数据(你也可以使用其他库，只要行得通就可以)。

这是和我们后台交互的retrofit Webservice ：

public interface Webservice {
    /**
     * @GET 声明此Http请求为Get请求
     * @Path("user") 注解: userId参数上的标的注解表明，userId将替换 @GET 路径中的{user}
     */
    @GET("/users/{user}")
    Call getUser(@Path("user") String userId);
}

不成熟的ViewModel实现可能会直接调用WebService来获取数据，然后通过回调给user 对象赋值。尽管这样能实现功能，但是随着app业务的成长，这样会很难维护。因为ViewModel承担了太多的职责，而这违反了之前提到的“分离关注点”原则。而且，ViewModel的作用域与Activity和Fragment生命周期关联，这样一旦生命周期结束数据就会丢失，用户体验不好。 我们的ViewModel应当将获取数据的逻辑代理给一个新的Repository module.

Repository modules负责处理数据操作。它们为app其他部分提供纯粹的API。它们知道从哪儿获取数据，当数据更新时应该调用什么API。你可以将它们视为不同数据源(持久化模块，web service，缓存等)之间的调解器。

下面的UserRepository 类使用WebService来获取user data item.

java
public class UserRepository {
private Webservice webservice;
// ...
public LiveData getUser(int userId) {
// 这不是最优的实现，我们下面会修复它
final MutableLiveData data = new MutableLiveData<>();
webservice.getUser(userId).enqueue(new Callback() {
@Override
public void onResponse(Call call, Response response) {
// 为了简洁，这里忽略了错误情况
data.setValue(response.body());
}
});
return data;
}
}


尽管repository module看起来多余，但是它存在有着重要目的。它将app的数据源抽象处理，独立于其他模块。现在我们ViewModel不依赖于WebService，这样的好处就是，必要时可以替换成另外一个实现。

注：为了简化例子，我们忽略了网络错误的情况。提供一个暴露网络错误和加载状态的实现，see Addendum: exposing network status.

管理组件之间的依赖

上面的UserRepository 类需要一个Webservice实例，如果简单地创建它，那也需要知道Webservice的依赖。这会显著地让代码变复杂且重复(e.g. 每个需要Webservice的类需要知道如何创建它，以及它的依赖)，并且，可能除了UserRepository之外，还有其他类需要Webservice。如果每个类都创建一个新的WebService那会很耗资源。

解决这个问题，你可以使用以下两种模式：

• Dependency Injection 依赖注入，它可以定义一个类的依赖，却无需创建它们。在运行时，另一个类来负责提供这些依赖。我们推荐谷歌的 Dagger 2 库来实现Android app 的依赖注入。 Dagger 2 通过遍历依赖树自动构建对象，并且在编译时就能保证依赖。
• Service Locator Service Locator 提供了一个注册关系，其他类可以从这个注册关系中获取他们的依赖，而不是通过构造方法创建它们。相比Dependency Injection (DI) 来说，Service Locator更容易实现。所以，如果你不熟悉Dependency Injection (DI)，那就使用Service Locator。

这些模式让你的代码更容易扩展，因为它们提供一种清晰的依赖管理模式，这种模式避免了重复代码和 增加复杂性。使用这两种模式，就可以为了测试更改实现，这是使用它们的主要的好处。

在这个例子中，我们将使用 Dagger 2 来管理依赖。

连接 ViewModel 和 repository

现在我们修改UserProfileViewModel ，使用repository。

public class UserProfileViewModel extends ViewModel {
    private LiveData user;
    private UserRepository userRepo;

    @Inject // UserRepository 参数由 Dagger 2 提供
    public UserProfileViewModel(UserRepository userRepo) {
        this.userRepo = userRepo;
    }

    public void init(String userId) {
        if (this.user != null) {
            // 每个Fragment都会创建一个ViewModel
            // 所以我们知道userId不会改变
            return;
        }
        user = userRepo.getUser(userId);
    }

    public LiveData getUser() {
        return this.user;
    }
}

缓存数据

上面的repository 实现利于将web 服务的调用抽象出来，但是由于它只依赖一个数据源，所以看起来并不是特别有作用。

上面UserRepository 的实现的问题在于在获取数据后，它没有保存数据。 如果用户离开UserProfileFragment 然后再返回，那app会重新获取数据。这有两个坏处：1.浪费了宝贵的网络带宽。 2.用户被强制等待新的网络查询完成。为了解决这个，我们会加一个新的数据源到UserRepository中 ，这个数据源会在内存中缓存User对象 。

@Singleton  // 告诉 Dagger 这个类应该值被创建一次
public class UserRepository {
    private Webservice webservice;
    // 简单的内存缓存实现，细节就略过了
    private UserCache userCache;
    public LiveData getUser(String userId) {
        LiveData cached = userCache.get(userId);
        if (cached != null) {
            return cached;
        }

        final MutableLiveData data = new MutableLiveData<>();
        userCache.put(userId, data);
        // this is still suboptimal but better than before.
        // a complete implementation must also handle the error cases.
        webservice.getUser(userId).enqueue(new Callback() {
            @Override
            public void onResponse(Call call, Response response) {
                data.setValue(response.body());
            }
        });
        return data;
    }
}

数据持久化

在就当前实现而言，如果用户旋转屏幕或者离开再返回app，现有的UI将会立即展示数据，因为repository 是从内存cache中获取数据。但是如果用户离开app数小时，然后Android OS杀死进程，这时用户才返回app，那会发生什么呢？

在当前的实现中，我们需要重新联网获取数据。这样不仅用户体验不好，而且还浪费用户手机流量。虽然简单地将Web请求缓存起来也可以解决这个问题，但是它会引入新的问题。你想，如果同一个user数据从另一个接口(eg 请求好友列表)请求下来呢？那可能会让用户感到迷惑，甚至更严重的问题。比方说：我这会儿请求好友列表，过会儿又请求user的数据，这样由于请求时间的不同，同一个user的数据可能有差异（比如被修改）。

针对上面的问题，有一个比较解决方案：就是使用一个持久化模块。这就轮到Room持久化库的show time了。

Room是一个对象映射库，只需要编写很少的模板代码，就能完成据持久化功能。早在编译期间，它就会将每一个query 和 schema做检查，所以错误的SQL查询在编译时就会不通过，而不是到运行时才发现问题。Room将SQL表操作和查询底层的实现细节抽象出来，同时，它也允许外部观察数据库中的变化(包括集合和联表查询)，并通过LiveData对象暴露这些变化。而且，它显式的约束了执行线程，这样就解决了一些常见问题。比如在主线程获取内部存储数据。

注: 如果你熟悉其他的持久化解决方案(比如SQLite ORM) 或者其他不同的数据库(比如 Realm)，也没必要用Room替换它们，除非Room的特性更适合你的情况。

为了使用Room，我们需要定义本地的数据模板。首先，给User类添加 @Entity 注解，代表着这个类映射到一个数据库表

@Entity
class User {
  @PrimaryKey
  private int id;
  private String name;
  private String lastName;
  // getters and setters for fields
}

然后，继承 RoomDatabase为你的app创建一个数据库

@Database(entities = {User.class}, version = 1)
public abstract class MyDatabase extends RoomDatabase {
}

注意，MyDatabase是抽象的。Room自动提供一个实现类。详细请看Room 文档。

现在我们需要一种插入user对象到数据库的方式，下面我们创建一个 data access object (DAO)

@Dao
public interface UserDao {
    @Insert(onConflict = REPLACE)
    void save(User user);
    @Query("SELECT * FROM user WHERE id = :userId")
    LiveData load(String userId);
}

然后，在我们数据库类中引用这个DAO

@Database(entities = {User.class}, version = 1)
public abstract class MyDatabase extends RoomDatabase {
    public abstract UserDao userDao();
}

注意，load 方法返回一个LiaveData。Room知道数据库何时被修改，并且会通知所有的观察者。因为使用LiveData，所以效率比较高，因为至少要有一个观察者处于active状态，才会更新数据。

注：Room根据表操作来检查数据是否过期，这意味它可能发出误报修改通知(即明明没有修改数据，但是却触发了数据更新的通知)。

现在，我们修改UserRepository 类来统筹Room 数据源

@Singleton
public class UserRepository {
    private final Webservice webservice;
    private final UserDao userDao;
    private final Executor executor;

    @Inject
    public UserRepository(Webservice webservice, UserDao userDao, Executor executor) {
        this.webservice = webservice;
        this.userDao = userDao;
        this.executor = executor;
    }

    public LiveData getUser(String userId) {
        refreshUser(userId);
        // return a LiveData directly from the database.
        return userDao.load(userId);
    }

    private void refreshUser(final String userId) {
        executor.execute(() -> {
            // 在工作线程中执行
            // 检查user是否最近被获取过
            boolean userExists = userDao.hasUser(FRESH_TIMEOUT);
            if (!userExists) {
                // 刷新数据
                Response response = webservice.getUser(userId).execute();
                // TODO 检查错误等.
                // 更新数据库. LiveData会自动刷新，只需要更新数据库就行了，其他什么都不用做
                userDao.save(response.body());
            }
        });
    }
}

注意，尽管我们改变了UserRepository中数据的来源，但是我们不需要修改UserProfileViewModel 和 UserProfileFragment这两个类。这就体现了抽象化的灵活之处。这样也有利于测试，比如你在测试UserProfileViewModel时,你可以写一个假的UserRepository。

现在代码已经完成了。如果用户几天后重返相同的界面上，用户信息会立即显示出来，因为我们做了持久化存储。同时，如果数据变化，repository会在后台更新数据。当然这都取决于你的业务场景，也有可能持久化保存的数据太旧了，你不想要显示它们。

在一些场景中，比如下拉刷新，如果有网络操作在进行，需要通过UI告诉用户。这也是一个分离UI行为与实际数据的实践场景，因为数据可能因为多种原因被更新(比如，下拉刷新好友列表，user信息可能会重新获取从而触发LiveData\更新)。从UI的角度，一个正在进行的请求只是一个数据点，和其他的数据点相似（比如 user 对象）

针对这种情况，有2个常见的解决方案：

• 修改getUser方法，让它返回一个包含网络操作状态的LiveData。 在 Addendum: exposing network status这一节中提供了一个实现示例。
• 提供其他能返回User刷新状态的public方法。如果只为了响应用户的行为(比如下拉刷新)而显示网络状态，那这种方案会更好。

单一数据源(source of truth)

不同的REST API端点返回相同的数据，这种现象很常见。以此举例，如果我们的后台有另一个端点(endPoint)也返回好友列表，那同一个用户数据就可能来自这两个不同的API端点，可能只会有细微的差别。如果UserRepository 只是原样返回Webservice请求的响应，我们不同UI界面就可能显示不一致的数据，因为这两次请求有时间差，服务器的数据可能已经改变。这就是为什么在UserRepository的实现中，web service的回调只将数据保存至数据库，然后，数据库一旦被修改，就会触发LiveData的回调 。

在这个模型中，数据库作为单一数据源，并且app的其他部分通过repository获取数据。不管是否用到磁盘缓存，我们建议你的repository指定一个数据源作为单一数据源。

最终架构

下面的示例图展示了我们推荐的架构，包括所有的Modules以及彼此交互。

指导原则

编程是一个创造性的领域，编写Android app 也不例外。解决同一个问题有许多方式，不管是多个activities 或者 fragments中间的数据交互，还是远程获取数据并存入本地，或者稍微重量级的app会遇到任何常见的场景。

当下面的建议并不是强制性的，它是我们经验的结晶，从长远看来，按照这些建议编程会让你的代码更加稳健，方便测试和维护。

• manifest 中定义的入口-activities， fragments, services, broadcast-receiver等- 都不是数据源。相反，它们应该只协调和这个入口相关的数据子集。因为每个app组件的存活都是相当短暂的，取决于用户与设备的交互和整体的运行状况，你肯定不会想任何一个入口变成数据源的。
• 严格定义各个Module的职责范围。例如，不要将请求网络数据的代码散落在多个类和包中。同样，不要把不相干的功能都塞入同一个类中(比如数据缓存和数据绑定)。
• 每个module都应该尽可能向外少暴露类和接口。不要被所谓的”就这一次” 的捷径所诱惑， 从而暴露一个module的内部实现。 你可能在短期节省了时间，但是在长期的代码演变过程中，你会为此付出多次代价。
• 正如定义你Modules之间的交互一样，想想，怎么样才能让每一个Module易于单独测试。举个栗子，如果有一个定义得很好的获取网络数据的API，那将数据保存到数据库的持久化Module会更加容易测试。相反，如果你将这两个module的逻辑混在一起，或者将你的网络请求代码散落在你整个代码基础上，那将会很难测试，甚至不可测试。
• app的核心应该是那些让它出类拔萃的东西。不要浪费时间重新造轮子或者一遍又一遍地写模板代码。相反，集中经历在那些让你app独一无二的地方，让Android 架构组件 和 其他推荐的库来做重复的模块代码。
• 尽可能地将最新的，有意义的数据持久化保存，这样你的app在离线模式也能用。你可能享受着稳定快速的网络连接，但是你的用户可能并没有。
• 你的repository应该指定一个数据源作为单一数据源(source of truth)。不论什么时候你的app需要获取这些数据，这些数据都应该来源于这个单一数据源。更多信息请看 Single source of truth。

Addendum: 暴露网络状态

在上面推荐app架构一节，为了让示例简洁，我们故意省略网络错误和加载状态的处理。在这一节中，我们展示一种暴露网络数据的方法：用Resource 来将数据和网络状态封装起来。

下面是一个示例：

//一个描述数据和状态的泛型类
public class Resource<T> {
    @NonNull public final Status status;
    @Nullable public final T data;
    @Nullable public final String message;
    private Resource(@NonNull Status status, @Nullable T data, @Nullable String message) {
        this.status = status;
        this.data = data;
        this.message = message;
    }

    public static  Resource success(@NonNull T data) {
        return new Resource<>(SUCCESS, data, null);
    }

    public static  Resource error(String msg, @Nullable T data) {
        return new Resource<>(ERROR, data, msg);
    }

    public static  Resource loading(@Nullable T data) {
        return new Resource<>(LOADING, data, null);
    }
}

因为显示磁盘上的数据的同时，从网络上加载数据是一种常见的场景。所以我们将创建一个可在多处复用的辅助类NetworkBoundResource。下面是NetworkBoundResource的决策树

它从观察一个作为源数据库开始。当实体第一次从数据库加载出来，NetworkBoundResource 检查这个结果是否能否被分发出去，并(/或)是否应改从网络上获取。注意，这两两者可能同时发生，因为你可能想在更新网络数据的同时，显示数据库的缓存数据。

如果网络请求完全成功，它会将网络响应结果存入数据库并且重新初始化数据流。如果网络请求失败，我们直接分发失败消息出去。

注：在将新数据保存到磁盘后，我们重新初始化来自数据库的流，虽然通常我们不需要做这些，因为数据库会将这个改变分发出去。另一方面，依赖数据库来分发数据变化也可能引入一些坏的副作用。因为如果在数据没有变化的情况下，数据库可以避免分发变化，这样分发就中断了。 我们也不想将从网络上获取的数据分发出去，因为这样违背了数据单一原则（万一数据库有一些触发器，当有数据存入时，值已经被改变了呢）。我们也不想在没有新数据的时候将SUCCESS分发出去，因为可能会发送错误的信息到客户端。

下面是NetworkBoundResource 类为它的子类提供的一些公共API:

// ResultType: Type for the Resource data
// RequestType: Type for the API response
public abstract class NetworkBoundResource<ResultType, RequestType> {
    // Called to save the result of the API response into the database
    @WorkerThread
    protected abstract void saveCallResult(@NonNull RequestType item);

    // Called with the data in the database to decide whether it should be
    // fetched from the network.
    @MainThread
    protected abstract boolean shouldFetch(@Nullable ResultType data);

    // Called to get the cached data from the database
    @NonNull @MainThread
    protected abstract LiveData loadFromDb();

    // Called to create the API call.
    @NonNull @MainThread
    protected abstract LiveData> createCall();

    // Called when the fetch fails. The child class may want to reset components
    // like rate limiter.
    @MainThread
    protected void onFetchFailed() {
    }

    // returns a LiveData that represents the resource, implemented
    // in the base class.
    public final LiveData> getAsLiveData();
}

注意上面这个类定义了两个泛型参数(ResultType, RequestType) 因为从API中返回的数据类型可能与本地的数据类型不匹配。

尽管注意到上面的代码使用ApiResponse 来进行网络请求。ApiResponse 是Retrofit2.Call的一个简单的包裹类，主要将它的返回转换成一个LiveData。

下面是NetworkBoundResource 这个类实现的剩余部分

public abstract class NetworkBoundResource<ResultType, RequestType> {
    private final MediatorLiveData> result = new MediatorLiveData<>();

    @MainThread
    NetworkBoundResource() {
        result.setValue(Resource.loading(null));
        LiveData dbSource = loadFromDb();
        result.addSource(dbSource, data -> {
            result.removeSource(dbSource);
            if (shouldFetch(data)) {
                fetchFromNetwork(dbSource);
            } else {
                result.addSource(dbSource,
                        newData -> result.setValue(Resource.success(newData)));
            }
        });
    }

    private void fetchFromNetwork(final LiveData dbSource) {
        LiveData> apiResponse = createCall();
        // we re-attach dbSource as a new source,
        // it will dispatch its latest value quickly
        result.addSource(dbSource,
                newData -> result.setValue(Resource.loading(newData)));
        result.addSource(apiResponse, response -> {
            result.removeSource(apiResponse);
            result.removeSource(dbSource);
            //noinspection ConstantConditions
            if (response.isSuccessful()) {
                saveResultAndReInit(response);
            } else {
                onFetchFailed();
                result.addSource(dbSource,
                        newData -> result.setValue(
                                Resource.error(response.errorMessage, newData)));
            }
        });
    }

    @MainThread
    private void saveResultAndReInit(ApiResponse response) {
        new AsyncTask() {

            @Override
            protected Void doInBackground(Void... voids) {
                saveCallResult(response.body);
                return null;
            }

            @Override
            protected void onPostExecute(Void aVoid) {
                // we specially request a new live data,
                // otherwise we will get immediately last cached value,
                // which may not be updated with latest results received from network.
                result.addSource(loadFromDb(),
                        newData -> result.setValue(Resource.success(newData)));
            }
        }.execute();
    }

    public final LiveData> getAsLiveData() {
        return result;
    }
}

现在，我们可以使用NetworkBoundResource 来实现我们的磁盘和网络绑定user 了。

class UserRepository {
    Webservice webservice;
    UserDao userDao;

    public LiveData> loadUser(final String userId) {
        return new NetworkBoundResource() {
            @Override
            protected void saveCallResult(@NonNull User item) {
                userDao.insert(item);
            }

            @Override
            protected boolean shouldFetch(@Nullable User data) {
                return rateLimiter.canFetch(userId) && (data == null || !isFresh(data));
            }

            @NonNull @Override
            protected LiveData loadFromDb() {
                return userDao.load(userId);
            }

            @NonNull @Override
            protected LiveData> createCall() {
                return webservice.getUser(userId);
            }
        }.getAsLiveData();
    }
}