MVI到底是不是凑数的？通过案例与MVVM进行比较

前言

最近看到不少介绍MVI架构，即Model-View-Intent的文章，有人留言说Google炒冷饭或者为了凑KPI“发明”了MVI这么一个词。和后端的朋友描述了一下，他们听了第一印象也是和MVVM好像区别不大。但是凭印象Google应该还没有到需要这样来凑数。

去看了一下官网，发现完全没有提到MVI这个词。。但是推荐的架构图确实是更新了，用来演示MVI也确实很搭。

想了想，决定总结一下自己的发现，和掘友们一起讨论学习。

案例分享

看过一些分析MVI的文章，里面实现的方法各种各样，细节也不尽相同。甚至对于Model边界的划分也会不一样。

下面先分享一下在特定场景下我的MVVM和MVI实现（不重要的细节会省略）。

场景

先预设一个场景，我们的界面（View/Fragment）里有一个锅。主要任务就是完成一道菜的烹饪：

几个需要注意的点：

初始状态：开火
加入材料时：都是异步获取材料，再加入锅中
结束状态：出锅

本文主要是比较MVVM和MVI，这里只分享这两种实现。

经典MVVM

为了加强对比，这里的实现比较接近Android Architecture Components刚发布时官网的的代码架构和片段：

（当时的官网图）

// PotFragment.kt
class PotFragment {
    ...
    // 观察是否点火
    viewmodel.fireStatus.observe(
        viewLifecycleOwner, 
        Observer {
            updateUi()
            if (fireOn) addOil() 
        }
    )
    // 观察油温
    viewmodel.oilTemp.observe(
        viewLifecycleOwner, 
        Observer {
            updateUi()
            if (oilHot) addIngredients() 
        }
    )
    // 观察菜熟没熟
    viewmodel.ingredientsstatus.observe(
        viewLifecycleOwner, 
        Observer {
            updateUi()
            if (ingredientsCooked) {
                // 加调料
                addPowder(SALT)
                addPowder(SOY_SAUCE)
            }
        }
    )
    // 观察油盐是否加完
    viewmodel.allPowderAdded.observe(
        viewLifecycleOwner, 
        Observer {
            // 出锅!
        }
    )

    viewmodel.loading.observe(
        viewLifecycleOwner, 
        Observer {
            if (loading) {
                // 颠勺
            } else {
                // 放下锅
            }
        }
    )

    // 一切准备就绪，点火
    turnOnFire()
    ...
}

// Potviewmodel.kt
class Potviewmodel(val repo: CookingRepository) {

    private val _fireStatus = mutablelivedata<FireStatus>()
    val fireStatus: LiveData<FireStatus> = _fireStatus

    private val _oilTemp = mutablelivedata<OilTemp>()
    val oilTemp: LiveData<OilTemp> = _oilTemp

    private val _ingredientsstatus = mutablelivedata<Ingredientsstatus>()
    val ingredientsstatus: LiveData<Ingredientsstatus> = _ingredientsstatus

    // 所有调料加好了才更新。这里Event内部会有flag提示这个LiveData的更新是否被使用过
    //（当年我们还真用这种方式实现过单次消费的LiveData）。
    private val _allPowderAdded = mutablelivedata<Event<Boolean>>()
    val allPowderAdded: LiveData<Event<Boolean>> = _allPowderAdded

    // 假设已经实现逻辑从repo获取是否有还在进行的数据获取
    private val _loading = mutablelivedata<Boolean>()
    val loading: LiveData<Boolean> = _loading

    fun turnOfFire() {}

    // 假设下面都是异步获取材料，这里简化一下代码
    fun addOil() {
        repo.fetchOil()
    }

    fun addIngredients() {
        repo.fetchIngredients()
    }

    fun addPowder(val powderType: PowderType) {
        repo.fetchPowder(powderType)
        // 更新_allPowderAdded的逻辑会在这里
    }
    ...
}z

特点：

使用多个LiveData观察不同的数据，并以此来更新UI。每个LiveData都是一个State，每个View有自己的State。
UI是否显示loading由Repository决定（是否有正在进行的数据读取）。
对于观察的LiveData要做出何种操作，UI层的逻辑代码往往无法避免。

很久以前也听说过用状态机（state machine）管理UI界面，但是思路还是限制在使用多个LiveData，使用时进行合并。虽然状态更清晰了，但是对于代码的可维护性并没有明显的帮助，甚至viewmodel里还多了些合并LiveData以及状态管理的代码。代码貌似还更复杂了。后来发现了Redux式的思路，才有了下面这个版本的MVI实现。

MVI

下图是我对这个思路的理解：

单一信息源
单向/环形数据流

定义几个下面代码会用到的名称（不用细究命名，只要自己和团队觉得有意义叫什么都行）：

State：不管数据从哪里来，经过什么处理，都会归于现在的状态。
Event：上图中的意图产生或代表的事件，也可以理解为Intent或者Action，最终产生Event让我们更新State。
Reducer：驱动状态变化的核心。这个例子里可以想象成厨师的手，用来改变锅的状态。
Side effects：用户无感知，就当它是“额外效果”（或者“副作用”）。对于数据的请求或者记录上传用户操作的代码都归于此类。

下面开始展示伪代码：

// PotState.kt
sealed class PotState {
    object Initial: CookingStatus()
    object FireOn: CookingStatus()
    class Cooking(val data: List<EdibleStuff>): CookingStatus()
    object Finished: CookingStatus()
}

// CookEvent.kt
sealed class CookEvent {
    object TurnOnFire(): CookEvent()

    object RequestOil(): CookEvent()
    object AddOil(): CookEvent()

    class RequestIngredient(val ingredientType: IngredientType): CookEvent()
    class AddIngredient(val ingredient: Ingredient): CookEvent()

    class RequestPowder(val powderType: PowderType): CookEvent()
    class AddPowder(val powder: Powder): CookEvent()

    object ServeFood()
}

// models.kt
interface EdibleStuff

data class Oil(...) implements EdibleStuff
data class Ingredient(...) implements EdibleStuff
data class Powder(...) implements EdibleStuff

// PotReducer.kt
class PotReducer {

    fun reduce(state: PotState, event: CookEvent) = 
        when (state) {
            Initial -> reduceInitial(event)
            FireOn -> reduceFireOn(event)
            is Cooking -> reduceCooking(event)
            Finished -> reduceFinished(state, event)
        }

    // 每个状态只接受某些特定的Event，其它的会忽略（无法影响当前状态）
    private fun reduceInitial(state: PotState, event: CookEvent) = 
        when (event) {
            TurnOnFire -> flowOf(FireOn) // 生成一个Cooking状态并加好油
            else -> // handle exception
        }

    private fun reduceFireOn(state: PotState, event: CookEvent) = 
        when (event) {
            AddOil -> flowOf(Cooking(mutablelistof<Cooking>(Oil)) // 生成一个Cooking状态并加好油
            else -> // handle exception
        }

    private fun reduceCooking(state: PotState, event: CookEvent) = 
        when (event) {
            AddIngredient -> flowOf(state.apply { data.add(event.ingredient) }) // 加菜
            AddPowder -> flowOf(state.apply { data.add(event.powder) }) // 加调料
            else -> // handle exception
        }

    private fun reduceFinished(state: PotState, event: CookEvent) = 
        when (event) {
            ServeFood -> flowOf(Finished) // 出锅
            else -> // handle exception
        }
}

// Potviewmodel.kt
class Potviewmodel(val potReducer: PotReducer, val repo: CookingRepository) {
    ...
    var potState: PotState = Initial

    // 生成下一状态，更新Flow
    fun processEvent(event: CookEvent) =
        potReducer.reduce(potState, event)
            .updateState()
            .handleSideEffects(event)
            .launchIn(viewmodelScope)

    // 对于不直接影响UI的事件，当做side effects处理
    private fun handleSideEffects(event: CookEvent) = 
        onEach { event ->
            when (event) {
                is RequestOil -> fetchOil()
                is RequestIngredient -> fetchIngredient(...)
                is RequestPowder -> fetchPowder(...)
            }
        }

    // 收到Repository传来的食料，启动新Event：添加入锅
    private fun fetchOil() = repo.fetchOil().onEach { processEvent(AddOil) }.collect()
    // fetchIngredient(...) 与 fetchPowder(...) 也类似
    ...
}

// PotFragment.kt
class PotFragment {
    ...
    @Composable
    fun Pot(viewmodel: Potviewmodel) {

        val state by viewmodel.potState.collectAsstate()

        Column {
         //Render toolbar
         Toolbar(...)
         //Render screen content
         when (state) {
            FireOn -> // render UI
            is Cooking -> // render UI
            Finished -> // render UI：出锅!
          }
        }
    }

    // 准备就绪，挑个合适的时机开火
    viewmodel.processEvent(TurnOnFire)
    ...
}

特点：

Fragment/Activity只负责渲染
用户意图会产生Event，并被viewmodel中的Reducer处理
特定的状态下，只会接收能被处理的Event

分析

经典MVVM

优点：

相比MVC或者MVP，相信大家都熟悉。

缺点：

每个View有自己的State。很多View混合在一起时，代码和我们的思路都容易变混乱。审核代码也需要对全局有很好的理解。
需要观察的数据多了之后，LiveData管理可以变得很复杂。
可以看到，Fragment中无论何时都在观察并接收所有LiveData的更新。仔细想想，其实这当中是包含了一些逻辑的。比如说，开火之后我们不希望接收加调料的操作。这些逻辑不容易单独拿出来写测试，通常要被包含在Fragment的测试离。

MVI

优点：

State是single source of truth，单一信息源，不用担心各个View的状态到处都是，甚至相互冲突。
伴随着预设的状态值，可以接受的意图Intent或者操作Action也可以预设。不在计划里的意图/操作不会对UI界面产生影响，也不会有额外效果。审核代码只需要了解新增的意图对某一两个受影响的状态就足够，不用把整个界面的内容都复盘一遍。单元测试也是类似。也算是符合关注点分离（Separation of Concerns）。

缺点：

随着View变得复杂，可以有的状态以及能接受的意图也会迅速膨胀。
文件数量变多（这个和从MVC到MVP的感觉有点像）。
新手学习、理解起来不容易。

比较

两种架构都有优缺点。

因为大家都熟悉MVVM，新团队的接受度肯定会好。

有些缺点也可以想办法改进。例如MVI的状态膨胀可以通过划分为几个小的分状态来缓解。

对于复杂的场景，我个人更倾向于采用MVI的全局状态管理的思路。主要还是觉得传统MVVM每次添加新的LiveData时（当然现在常常用Flow），需要仔细检查其它所有的View或者LiveData，生怕漏掉什么改动，不利于高效开发和维护。

总结

我认为传统的MVVM和MVI主要的区别还是在于全局状态管理。而且这个全局状态管理的思路用传统MVVM架构也能实现，很多人觉得MVI和MVVM差不多的原因可能正是如此。 其实也不足为奇，不少设计模式两两之间也很相似，但并不妨碍大家给他们安上不同的名字。只要我们把握住核心概念，合理运用，叫什么名字也不重要。正如官方的建议：

就算叫MVI只是为了唬人，让人一听到就知道你运用了Redux/State machine的思路，而不是“经典”的安卓版MVVM，好像也是个不错的理由。

题外话

从官网架构图的变化产生的联想：

viewmodel 化身 LifecycleObserver

最近看到不少文章分享他们对于让viewmodel也lifecycle-aware的实验。从官方文档看，UI elements和State holders（在我看来就是Fragment/Activity和viewmodel）也在被视作一个整体的UI Layer。不知道以后是不是会有这么一个趋势。

有时候，不经意间就会错过一些有趣实用的想法。回想2017年的时候，听到WeWork的员工分享他们自制的Declarative UI库。当时觉得都不能预览，应该不会好用到哪去吧。没想到后来官方发布了Compose，预览功能都加入了Android Studio。

选择性使用的 Domain Layer

也许是随着这几年Clean Architecture的热度上升，看到不少团队开始加入领域层。官方推荐的架构图（开头提到）中也加入了Domain Layer (optional)。添加这么一层的确可以帮助我们解耦部分逻辑。

MVI到底是不是凑数的？通过案例与MVVM进行比较

前言

案例分享

场景

经典MVVM

MVI

分析

经典MVVM

MVI

比较

总结

题外话

viewmodel 化身 LifecycleObserver

选择性使用的 Domain Layer

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