用 RxJava 处理网络数据和本地缓存这个话题大家肯定听过好多遍了，但今天这里还有点新花样：高级缓存。什么叫高级缓存？我得向大家坦白，题目中的“高级”其实只是为了吸引大家点进来，内容有一定综合性，希望大家喜欢。
1，先理解问题
首先我们当然需要理解清楚问题：
本地缓存了大量的用户信息，放在一张数据库的表中，当我们拿着一个 id 列表批量获取用户信息时，我们需要首先从数据库中查询这些用户，这里就很可能有一部分数据命中了缓存，有一部分数据没有命中，对于后者，我们需要请求一个批量获取用户信息的 API，然后把网络数据保存到数据库中，最后我们把两批数据合并起来返回给业务层。
问题描述应该还算清晰，但这个需求确实算是比较复杂了，相比于典型的“先展示本地数据，再展示网络数据”或者“本地缓存命中，就不请求网络”，区别不言而喻。
2，理清处理过程
理解问题之后，一定不要急着开始写代码，因为很可能写到一半我们就会发现，这么写好像不行，于是推倒重来，而且很可能会重复好几遍。
道理都懂，但真正做起来还是挺难的，到现在我都还忍不住，而且依然会出现过早开始编码的情况，好的习惯仍需继续努力培养 :)
问题描述就比较清晰，我们只需要稍加整理即可，一图胜千言：
我们可以很清晰地看到，左右两边分为两个数据流，我们最后需要合并它们，但在中间它们又有一些交互，尤其是 cache users，开出一个新分支，经过一系列处理之后，又和自己合并。
3，动手实现
这里主要展示核心代码，用到了 Java8 lambda 表达式，不熟悉的朋友要先看看 Java8 lambda 相关的内容。
Observable<List<User>> batchUserInfoUnordered(long[] ids) {
Observable<Pair<List<User>, long[]>> cacheResult =
Observable.defer(() -> { // 1
List<User> cached = mUserDbAccessor.getIn(ids); // 2
if (cached.size() == ids.length) {
return Observable.just(Pair.create(cached, EMPTY)); // 3
}
long[] missed = new long[ids.length - cached.size()];
long[] hits = extractids(cached);
Arrays.sort(hits);
int pos = 0;
for (long id : ids) {
if (Arrays.binarySearch(hits, id) < 0) { // 4
missed[pos] = id;
pos++;
}
}
return Observable.just(Pair.create(cached, missed));
});
Observable<List<User>> hits = cacheResult.map(pair -> pair.first); // 5
Observable<List<User>> missed = cacheResult
.flatMap(pair -> { // 6
if (pair.second == EMPTY) { // 7
return Observable.just(Collections.<User>emptyList());
}
return mUserInfoApi.multipleUserInfo(pair.second); // 8
})
.doOnNext(mUserDbAccessor::put); // 9
return Observable.zip(hits, missed, (local, remote) -> { // 10
List<User> merged = new ArrayList<>(local.size() + remote.size());// 11
merged.addAll(local);
merged.addAll(remote);
return merged;
});
}
代码看起来非常优雅，如行云流水一般，对不对？其实写出这段代码也还是花了一番心思。下面稍微讲解一下：
- 我们用
defer操作符来把一个同步的函数调用包装为一个Observable。 mUserDbAccessor封装了数据库访问的代码，ORM/DAO 什么的，总觉得不够酷 :) 这里使用SELECT IN来进行选择，值得一提的是，SQL 语句的构造，有多少个参数，就需要多少个参数占位符（?），否则就选不出来。EMPTY是一个空数组常量，表示没有缓存缺失。- 如何找出缺失的 id 列表？这里我用了一个比较简单的算法，先把命中列表排序，再遍历原 ids 列表，从命中列表中进行二分查找，没找到就说明缺失了，复杂度 O(n * log n)。
- 我们利用
map操作符，把Pair中的User列表取出来。 - 我们再利用
flatMap操作符，把Pair中的缺失列表取出并转化为发出User列表的Observable。 - 这一步很重要，在缓存没有缺失的时候，可能有的朋友会直接返回
Observable.empty()，理由也很简单，没有网络数据嘛，当然就是empty。但这里我们需要考虑第 10 步中的zip操作符，如果这里我们返回empty，那zip的将不会有输出！ - 我们调用 API 批量获取缺失的数据。
- 我们把网络数据放入到数据库中。
- 我们用
zip操作符，把缓存分支和网络分支合并起来，zip的机制就是所有来源都有了数据，才把它们合并起来（另外还有一个操作符combineLatest，它是每当有一个来源有了数据，就收集所有来源的最新数据进行合并）。 - 最后我们进行合并操作，这里有一个小技巧，我们已知了最终数组的大小，就可以提前预分配了，尽管这里不会是性能瓶颈，但是几乎零编码成本的提升，何乐而不为？
正如函数名中的 Unordered 所言，这里我们并不会保证结果与请求顺序的一致性，如果需要保证，那也很简单，最后再加一个 map 操作即可。
写了这么大一段优雅的代码，如果是你，会不会迫不及待想测试一下效果了呢？肯定是。但怎么测试呢？是接着编写业务层、UI 层的代码，（手工）集成测试，还是先写一个单元测试呢？
其实只要想到这个问题，答案应该就很明确了，既然无论手工还是测例，总归是要测试的，那我们何不稍微多花一点工夫，编写单元测试呢？此外，还要再编写一大堆业务/UI 代码的话，我们等得未免也太久。而且，永远不要相信你的眼睛，一切用代码说话，手工黑盒测试通过了，根本不能保证内部逻辑符合预期，尤其是上面这么复杂的逻辑。最后，没有单元测试覆盖的重构，验证成本呈指数增长。
4，赖不掉的测试
既然赖不掉，那我们就写个同样漂亮的测试。
鉴于即便我已经写过好多测试了，但是配置项目的测试依赖依然遇到了问题，所以这里我还是把依赖贴出来：
testCompile 'junit:junit:4.12'
testCompile 'org.mockito:mockito-core:2.0.71-beta'
junit 依赖就不用说了，新建安卓项目默认就添加的这个依赖，mockito 是一个进行 mock 的框架，除了能 mock，还能 verify，很好很强大。另外还有一点值得一提的是，不要同时依赖 mockito 和 dexmaker，它们不能很好地一起工作。只添加这两个依赖，测例就可以编写和运行了。
接下来看代码之前，不熟悉 junit 和 mockito 的朋友一定要先看看文档，不然会云里雾里。
@Rule
public MockitoRule mMockitoRule = MockitoJUnit.rule(); // 1
@Mock
UserInfoApi mUserInfoApi; // 2
@Mock
UserDbAccessor mUserDbAccessor;
@Test
public void batchUserInfoUnordered() {
long[] uids = new long[]{1, 2, 3};
final User user = mGson.fromJson(MOCK_USER, User.class);
when(mUserDbAccessor.getIn(uids)) // 3
.thenReturn(Collections.emptyList());
when(mUserInfoApi.multipleUserInfo(uids))
.thenReturn(Observable.just(Collections.singletonList(user)));
UserRepo userRepo = new UserRepo(mUserInfoApi, mGson, mUserDbAccessor);
TestSubscriber<List<UserInfoModel>> testSubscriber = // 4
new TestSubscriber<>();
userRepo.batchUserInfoUnordered(uids).subscribe(testSubscriber);
testSubscriber.awaitTerminalEvent();
testSubscriber.assertNoErrors();
testSubscriber.assertCompleted();
testSubscriber.assertValue(Collections.singletonList(user)); // 5
verify(mUserInfoApi, times(1)).multipleUserInfo(uids); // 6
verifyNoMoreInteractions(mUserInfoApi);
verify(mUserDbAccessor, times(1)).getIn(uids); // 7
verify(mUserDbAccessor, times(1))
.put(Collections.singletonList(user));
verifyNoMoreInteractions(mUserDbAccessor);
}
测试代码千万不能写得丑，不然我们只会更讨厌写测试代码，不过我自认为上面的测试代码也还是非常漂亮的。
先讲一下测试逻辑：我们配置数据库缓存返回空，即全部缺失，再配置 API 返回一个 User。那我们就应该验证：我们最终拿到了 API 返回的那个 User、并且进行了一次数据库查询、进行了一次 API 调用、进行了一次数据库保存。
下面看一下具体的代码：
@Rule这个注解是让测试运行之前能进行一些初始化，例如 2 中的初始化 mock，初始化工作由 mockito 完成。我们也可以用@RunWith注解，使用 mockito 的 runner，但这就让我们无法使用其他的 runner 了。这一点类似于 composition over inheritance，让用户可以更加灵活，很好。- 我们利用
@Mock注解，让 mockito 替我们初始化 mock，简化代码。 - 配置 mock 的行为时，一定要注意参数的匹配，例如我们这里将要使用
{1, 2, 3}这个数组，那如果用any()就无法匹配，最好是传什么参数，就直接用参数进行匹配。 - RxJava 业界良心，为我们提供了
TestSubscriber便于测试，非常棒。 - 我们首先验证我们确实拿到了 API 返回的 User。
- 再验证我们只调用了一次 API，而且没有调用其他任何接口。
- 最后我们再验证只进行了一次数据库查询、一次数据库保存，没有其他任何调用。
怎么样，逻辑非常严密吧？想想如果我们等到 UI 写完之后手动测试，能测到哪一步？那时我们只能验证第 5 点，6 确实可以通过抓包验证，7 呢？给数据库访问加 log 然后看 log？NO NO NO！工程师不应该这么傻。我们这里只需要一个测例，就完全 cover 了所有的测试点，完美。
5，很遗憾，测试失败
没有想象中的一次通过，我们“正常地”失败了：
org.mockito.exceptions.verification.TooManyActualInvocations:
mUserDbAccessor.getIn(1, 2, 3);
Wanted 1 time:
-> at ~.model.user_info.UserRepoTest.batchUserInfoUnorderedCacheMiss(UserRepoTest.java:75)
But was 2 times. Undesired invocation:
-> at ~.model.user_info.UserRepo.lambda$batchUserInfoUnordered$3(UserRepo.java:108)
这时候 mockito 的强大就体现出来了，非常简洁直观地告诉我们哪里出了什么问题：getIn 只应该调用一次，结果调用了两次！
看！我们拿到了正确的 User，但却不是按照正确的方式，以后只是经过了 QA 之手的版本，你敢信心满满地拍胸脯保证没问题？
6，问题出在哪儿？
遇见问题不可怕，只要我们有清晰缜密的思路，去寻找问题发生的原因、分析原因找出解决办法，那就好办。
不过遗憾的是，这个问题我已经知道了原因，我只是一开始不太确定，所以才亟需编写一个测例来解答我的疑惑，所以这里我没法和大家分享我解决这个问题的思路了。
问题就出在第一部分代码中的 5，6 步：我们分别对 cacheResult 进行了 map 和 flatMap，得到了两个流，但 defer 创建的是一个 cold observable，多次 subscribe（分成多个流最终就会导致多次 subscribe）就会多次执行 defer 内的代码，所以我们进行了两次数据库查询。
7，怎么解决它？
我的第一反应就是 make it hot，但用什么操作符却不确定，所以我打算 google 一下，而且我还依稀记得有个大牛分享过这种用法。
首先 query 当然是 “rxjava observable”，但可想而知结果会太泛，基本不可能搜到目标，于是加上两个词，“rxjava observable expensive cache”，描述了一下我们的场景，但搜索结果依然不理想，而且都比较早，以 14，15 年的为主。
于是我限定了 site “site:androidweekly.net data cache”，因为我还依稀记得是在 AndroidWeekly 上看到的，改了 query 是因为第一下没有结果。但依然没有找到目标。
于是我再次想了想，好像是 Dan Lew 写的文章，于是换个 site “site:danlew.net observable”，第一个结果就是苦苦追寻的：Multicasting in RxJava。而且 google 也显示我在不久前访问过它。
当然，你可能会选择查看 RxJava 手册，再次过一遍所有的操作符，并最终找到目标，不过由于我的脑海里残存了一点 Dan Lew 文章的印象，所以这种方式在我看来更快。
Observable<Pair<List<User>, long[]>> cacheResult =
Observable.defer(() -> {
// ...
})
.publish()
.autoConnect(2)
用 publish 来 make it hot，用 autoConnect 来省去我们手动调用 connect，我们知道只会有两次 subscribe，所以我们就用 autoConnect(2)。这里还有一个关键点，就是 publish 的时机，不过在我们这里不是问题，因为我们有了明确的“分水岭”。
8，测试全面了吗？
修改之后执行测试，终于通过。
但我们测试得全面吗？看似测得很深，但其实只考虑了一种情况，那就是缓存完全缺失，还有缓存完全命中、部分命中的情况根本没考虑到！
所以我们加上一个缓存全部命中的情况：
@Test
public void batchUserInfoUnorderedNoCacheMiss() {
long[] uids = new long[]{1, 2, 3};
final User user = mGson.fromJson(MOCK_USER, User.class);
// 缓存全部命中
when(mUserDbAccessor.getIn(uids))
.thenReturn(Arrays.asList(user, user, user)); // 1
UserRepo userRepo = new UserRepo(mUserInfoApi, mGson, mUserDbAccessor);
TestSubscriber<List<UserInfoModel>> testSubscriber = new TestSubscriber<>();
userRepo.batchUserInfoUnordered(uids).subscribe(testSubscriber);
testSubscriber.awaitTerminalEvent();
testSubscriber.assertNoErrors();
testSubscriber.assertCompleted();
testSubscriber.assertValue(Arrays.asList(user, user, user)); // 2
// 不会请求 api
verifyZeroInteractions(mUserInfoApi); // 3
// 不会更新 db
verify(mUserDbAccessor, times(1)).getIn(uids); // 4
verifyNoMoreInteractions(mUserDbAccessor);
}
我们这边让缓存全部命中（1），验证拿到了正确的数据（2）、没有调用 API（3）、只进行了一次数据库查询（4）。
执行测试，再次“正常地”失败了：
org.mockito.exceptions.verification.NoInteractionsWanted:
No interactions wanted here:
-> at ~.model.user_info.UserRepoTest.batchUserInfoUnorderedNoCacheMiss(UserRepoTest.java:103)
But found this interaction on mock 'mUserDbAccessor':
-> at rx.Observable$11.onNext(Observable.java:4448)
***
For your reference, here is the list of all invocations ([?] - means unverified).
1. -> at ~.model.user_info.UserRepo.lambda$batchUserInfoUnordered$3(UserRepo.java:108)
2. [?]-> at rx.Observable$11.onNext(Observable.java:4448)
我们额外调用了一次 mUserDbAccessor.put，因为我们的代码是这样写的：
Observable<List<User>> missed = cacheResult
.flatMap(pair -> {
// ...
})
.doOnNext(mUserDbAccessor::put);
无论如何我们都 put 了一次，如果缓存完全命中，网络数据是空的，那我们当然不应该调用 put！
所以我们把代码改成这样：
Observable<List<User>> missed = cacheResult
.flatMap(pair -> {
// ...
})
.doOnNext(users -> {
if (!users.isEmpty()) {
mUserDbAccessor.put(users);
}
});
再次运行测例，顺利通过。
当然，还有缓存部分命中的情况，测试逻辑类似，这里就不赘述了。
此外，这里还没有讲怎么做异步，如此复杂的情况下怎么做异步。这块内容我最近发现自己还是没有理解透彻，所以还需要再好好总结一下，敬请期待 :)
9，小结
看到这里，你是不是会觉得我挺不靠谱的？写个代码三番五次出错。
这里我一共犯了三次错误：还没想清楚就写了一部分代码，中途才停下来理清思路；cold observable 代码执行了多次（当然这一点我写的时候就意识到很可能会有问题）；doOnNext 没有检查是否为空。
我当然不是圣人，Linus 才是。
但是我知道及时停下来理清思路，编写测试及时发现错误，保证代码可靠性，以及经常总结，并和大家一起分享。
这会让我向他靠近的，我确定。
