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Android实现消息总线的几种方式详解

 更新时间：2022年06月15日 11:49:08   作者：newki  
关于Android消息传递方式比较多,一般的系统原生实现方式比如Handler 、自定义广播、接口回调,以及三方工具 EventBus 、RxBus 等,下面这篇文章主要给大家介绍了关于Android实现消息总线的几种方式,需要的朋友可以参考下

前言

消息总线又叫事件总线，为什么我们需要一个消息总线呢？是因为随着项目变大，页面变多，我们可能出现跨页面、跨组件、跨线程、跨进程传递消息与数据，为了更方便的直接通知到指定的页面实现具体的逻辑，我们需要消息总线来实现。

从最基本的 BroadcastReceiver 到 EventBus 再到RxBus ,后来官方出了AndroidX jetpack 我们开始使用LiveDataBus，最后到Kotlin的流行出来了FlowBus。我们看看他们是怎么一步一步演变的。

一、BroadcastReceiver 广播

我们再初入 Android 的时候都应该学过广播接收者，分为静态广播和动态注册广播，在高版本的 Android 中限制了我们一些静态广播的使用，不过我们还是能通过动态注册的方式获取一些系统的状态改变。像常用的电量变化、网络状态变化、短信发送接收的状态等等。

比如网络变化的监听：

    IntentFilter intentFilter = new IntentFilter(ConnectivityManager.CONNECTIVITY_ACTION);
    application.getApplicationContext().registerReceiver(InstanceHolder.INSTANCE, intentFilter);

在消息中线中，我们可以使用本地广播来实现 LocalBroadcastManager 消息的通知。

    LocalBroadcastManager mLocalBroadcastManager = LocalBroadcastManager.getInstance(mContext);
    
    BroadcastReceiver  mLoginReceiver = new LoginSuccessReceiver();
    mLocalBroadcastManager.registerReceiver(mLoginReceiver, new IntentFilter(Constants.ACTION_LOGIN_SUCCESS));

    private class LoginSuccessReceiver extends BroadcastReceiver {
        @Override
        public void onReceive(Context context, Intent intent) {
            //刷新Home界面
            refreshHomePage();
        
            //刷新未读信息
            requestUnreadNum();
        }
    }

    //记得要解绑对应的接收器
    mLocalBroadcastManager.unregisterReceiver(mLoginReceiver);

这样就可以实现一个消息通知了。相比 EventBus 它的性能和空间的消耗都是较大的，并且只能固定在主线程运行。

二、EventBus

EventBus最大的特点就是简洁、解耦，可以直接传递我们自定义的消息Message。EventBus简化了应用程序内各组件间、组件与后台线程间的通信。记得2015年左右是非常火爆的。

EventBus的调度灵活，不依赖于 Context，使用时无需像广播一样关注 Context 的注入与传递。可继承、优先级、粘滞，是 EventBus 比之于广播的优势。几乎可以满足我们全部的需求。

最初的EventBus其实就是一个方法的集合与查找，核心是通过register方法把带有@Subscrib注解的方法和参数之类的东西全部放入一个List集合，然后通过post方法去这个list循环查找到符合条件的方法去执行。

如何使用EventBus,一共分5步：

  @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_event_bus);
        EventBus.getDefault().register(MainActivity.this);  //1.注册广播
    }
  @Override
    protected void onDestroy() {
        super.onDestroy();
        EventBus.getDefault().unregister(MainActivity.this); //2.解注册广播
    }
/**
 * 3.传递什么类型的。定义一个消息类
 */
public class MessageEvent {
    public String name;

    public MessageEvent(String name) {
        this.name = name;
    }
}
    @OnClick({R.id.bt_eventbus_send_main, R.id.bt_eventbus_send_sticky})
    public void onClick(View view) {
        switch (view.getId()) {
            case R.id.bt_eventbus_send_main:
                //4.发送消息
                EventBus.getDefault().post(new MessageEvent("我是主页面发送过来的消息"));
                finish();
                break;
        }
    }
   /**
     * 5.接受到消息。需要注解
     *
     * @param event
     */
    @Subscribe(threadMode = ThreadMode.MAIN)   //主线程执行
    public void MessageEventBus(MessageEvent event) {
        //5。显示接受到的消息
        mTvEventbusResult.setText(event.name);
    }

EventBus的性能开销其实不大，EventBus2.4.0 版是利用反射来实现的，后来改成 APT 实现之后会好很多。主要问题是需要定义很多的消息对象，消息太多之后就感觉管理起来很麻烦。当消息太多之后容器内部的查找会出现性能瓶颈。

就算如此 EventBus 也是值得大家使用的。

三、RxBus

RxBus是基于RxJava实现的，强大是强大，但是学习成本比较高，需要额外导入RxJava RxAndroid等库，这些库体积还是较大的。可以实现异步的消息等。

本身的实现是很简单的：

public class RxBus {
    private volatile static RxBus mDefaultInstance;
    private final Subject<Object> mBus;

    private RxBus() {
        mBus = PublishSubject.create().toSerialized();
    }

    public static RxBus getInstance() {
        if (mDefaultInstance == null) {
            synchronized (RxBus.class) {
                if (mDefaultInstance == null) {
                    mDefaultInstance = new RxBus();
                }
            }
        }
        return mDefaultInstance;
    }

    /**
     * 发送事件
     */
    public void post(Object event) {
        mBus.onNext(event);
    }

    /**
     * 根据传递的 eventType 类型返回特定类型(eventType)的 被观察者
     */
    public <T> Observable<T> toObservable(final Class<T> eventType) {
        return mBus.ofType(eventType);
    }

    /**
     * 判断是否有订阅者
     */
    public boolean hasObservers() {
        return mBus.hasObservers();
    }

    public void reset() {
        mDefaultInstance = null;
    }
}

定义消息对象：

public class MsgEvent {
    private String msg;

    public MsgEvent(String msg) {
        this.msg = msg;
    }

    public String getMsg() {
        return msg;
    }

    public void setMsg(String msg) {
        this.msg = msg;
    }
}

发送与接收：

RxBus.getInstance().toObservable(MsgEvent.class).subscribe(new Observer<MsgEvent>() {
            @Override
            public void onSubscribe(Disposable d) {
                
            }

            @Override
            public void onNext(MsgEvent msgEvent) {
                //处理事件
            }

            @Override
            public void onError(Throwable e) {
                  
            }

            @Override
            public void onComplete() {

            }
        });
RxBus.getInstance().post(new MsgEvent("Java"));

缺点是容易内存泄露，我们需要使用rxlifecycle 或者使用CompositeDisposable 自己对生命周期进行处理解绑。

四、LiveDataBus

官方出了AndroidX jetpack 内部包含LiveData,它可以感知并遵循Activity、Fragment或Service等组件的生命周期。

为什么要使用LiveDataBus，正是基于LiveData对组件生命周期可感知的特点，因此可以做到仅在组件处于生命周期的激活状态时才更新UI数据。

一个简单的LiveDataBus的实现：

public final class LiveDataBus {
    private final Map<String, BusMutableLiveData<Object>> bus;
 
    private LiveDataBus() {
        bus = new HashMap<>();
    }
 
    private static class SingletonHolder {
        private static final LiveDataBus DEFAULT_BUS = new LiveDataBus();
    }
 
    public static LiveDataBus get() {
        return SingletonHolder.DEFAULT_BUS;
    }
 
    public <T> MutableLiveData<T> with(String key, Class<T> type) {
        if (!bus.containsKey(key)) {
            bus.put(key, new BusMutableLiveData<>());
        }
        return (MutableLiveData<T>) bus.get(key);
    }
 
    public MutableLiveData<Object> with(String key) {
        return with(key, Object.class);
    }
 
    private static class ObserverWrapper<T> implements Observer<T> {
 
        private Observer<T> observer;
 
        public ObserverWrapper(Observer<T> observer) {
            this.observer = observer;
        }
 
        @Override
        public void onChanged(@Nullable T t) {
            if (observer != null) {
                if (isCallOnObserve()) {
                    return;
                }
                observer.onChanged(t);
            }
        }
 
        private boolean isCallOnObserve() {
            StackTraceElement[] stackTrace = Thread.currentThread().getStackTrace();
            if (stackTrace != null && stackTrace.length > 0) {
                for (StackTraceElement element : stackTrace) {
                    if ("android.arch.lifecycle.LiveData".equals(element.getClassName()) &&
                            "observeForever".equals(element.getMethodName())) {
                        return true;
                    }
                }
            }
            return false;
        }
    }
 
    private static class BusMutableLiveData<T> extends MutableLiveData<T> {
 
        private Map<Observer, Observer> observerMap = new HashMap<>();
 
        @Override
        public void observe(@NonNull LifecycleOwner owner, @NonNull Observer<T> observer) {
            super.observe(owner, observer);
            try {
                hook(observer);
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
 
        @Override
        public void observeForever(@NonNull Observer<T> observer) {
            if (!observerMap.containsKey(observer)) {
                observerMap.put(observer, new ObserverWrapper(observer));
            }
            super.observeForever(observerMap.get(observer));
        }
 
        @Override
        public void removeObserver(@NonNull Observer<T> observer) {
            Observer realObserver = null;
            if (observerMap.containsKey(observer)) {
                realObserver = observerMap.remove(observer);
            } else {
                realObserver = observer;
            }
            super.removeObserver(realObserver);
        }
 
        private void hook(@NonNull Observer<T> observer) throws Exception {
            //get wrapper's version
            Class<LiveData> classLiveData = LiveData.class;
            Field fieldObservers = classLiveData.getDeclaredField("mObservers");
            fieldObservers.setAccessible(true);
            Object objectObservers = fieldObservers.get(this);
            Class<?> classObservers = objectObservers.getClass();
            Method methodGet = classObservers.getDeclaredMethod("get", Object.class);
            methodGet.setAccessible(true);
            Object objectWrapperEntry = methodGet.invoke(objectObservers, observer);
            Object objectWrapper = null;
            if (objectWrapperEntry instanceof Map.Entry) {
                objectWrapper = ((Map.Entry) objectWrapperEntry).getValue();
            }
            if (objectWrapper == null) {
                throw new NullPointerException("Wrapper can not be bull!");
            }
            Class<?> classObserverWrapper = objectWrapper.getClass().getSuperclass();
            Field fieldLastVersion = classObserverWrapper.getDeclaredField("mLastVersion");
            fieldLastVersion.setAccessible(true);
            //get livedata's version
            Field fieldVersion = classLiveData.getDeclaredField("mVersion");
            fieldVersion.setAccessible(true);
            Object objectVersion = fieldVersion.get(this);
            //set wrapper's version
            fieldLastVersion.set(objectWrapper, objectVersion);
        }
    }
}

注册与发送：

LiveDataBus.get()
        .with("key_test", String.class)
        .observe(this, new Observer<String>() {
            @Override
            public void onChanged(@Nullable String s) {
            }
        });

LiveDataBus.get().with("key_test").setValue(s);

LiveDataBus已经算是很好用的，自动注册解绑，根据Key传递泛型T对象，容易查找对应的接收者，也可以实现可见的触发和直接触发，可以实现跨进程，

LiveData有几点不足，只能在主线程更新数据，操作符无法转换数据，基于 Android Api 实现的，换一个平台无法适应，基于这几点又开发出了FlowBus。

五、FlowBus

很多人都说Flow 的出现导致 LiveData 没那么重要了，就是因为 LiveData 的场景 都可以使用 Flow 平替了，还能更为的强大和灵活。

StateFlow 可以 替代ViewModel中传递数据，SharedFlow 可以实现事件总线。（这两者的异同如果大家有兴趣，我可以单独开一篇讲下）。

SharedFlow 就是一种热流，可以实现一对多的关系，其构造方法支持天然支持普通的消息发送与粘性的消息发送。一般我们FlowBus都是基于 SharedFlow 来实现：

object FlowBus {
    private val busMap = mutableMapOf<String, EventBus<*>>()
    private val busStickMap = mutableMapOf<String, StickEventBus<*>>()

    @Synchronized
    fun <T> with(key: String): EventBus<T> {
        var eventBus = busMap[key]
        if (eventBus == null) {
            eventBus = EventBus<T>(key)
            busMap[key] = eventBus
        }
        return eventBus as EventBus<T>
    }

    @Synchronized
    fun <T> withStick(key: String): StickEventBus<T> {
        var eventBus = busStickMap[key]
        if (eventBus == null) {
            eventBus = StickEventBus<T>(key)
            busStickMap[key] = eventBus
        }
        return eventBus as StickEventBus<T>
    }

    //真正实现类
    open class EventBus<T>(private val key: String) : LifecycleObserver {

        //私有对象用于发送消息
        private val _events: MutableSharedFlow<T> by lazy {
            obtainEvent()
        }

        //暴露的公有对象用于接收消息
        val events = _events.asSharedFlow()

        open fun obtainEvent(): MutableSharedFlow<T> = MutableSharedFlow(0, 1, BufferOverflow.DROP_OLDEST)

        //主线程接收数据
        fun register(lifecycleOwner: LifecycleOwner, action: (t: T) -> Unit) {
            lifecycleOwner.lifecycle.addObserver(this)
            lifecycleOwner.lifecycleScope.launch {
                events.collect {
                    try {
                        action(it)
                    } catch (e: Exception) {
                        e.printStackTrace()
                        YYLogUtils.e("FlowBus - Error:$e")
                    }
                }
            }
        }

        //协程中发送数据
        suspend fun post(event: T) {
            _events.emit(event)
        }

        //主线程发送数据
        fun post(scope: CoroutineScope, event: T) {
            scope.launch {
                _events.emit(event)
            }
        }

        //自动销毁
        @OnLifecycleEvent(Lifecycle.Event.ON_DESTROY)
        fun onDestroy() {
            YYLogUtils.w("FlowBus - 自动onDestroy")
            val subscriptCount = _events.subscriptionCount.value
            if (subscriptCount <= 0)
                busMap.remove(key)
        }
    }

    class StickEventBus<T>(key: String) : EventBus<T>(key) {
        override fun obtainEvent(): MutableSharedFlow<T> = MutableSharedFlow(1, 1, BufferOverflow.DROP_OLDEST)
    }
}

发送与接收消息

    // 主线程-发送消息
    FlowBus.with<String>("test-key-01").post(this@Demo11OneFragment2.lifecycleScope, "Test Flow Bus Message")
    // 接收消息
    FlowBus.with<String>("test-key-01").register(this) {
            LogUtils.w("收到FlowBus消息 - " + it)
        }

发送粘性消息

 FlowBus.withStick<String>("test-key-02").post(lifecycleScope, "Test Stick Message")
   FlowBus.withStick<String>("test-key-02").register(this){
            LogUtils.w("收到粘性消息：$it")
        }

Log如下：

总结

其实这么多消息总线框架，我更推荐EventBus LiveDataBus FlowBus这三种。

总的来说，我们尽量不依赖第三方的框架来实现，那么 FlowBus 是语言层级的，基于Kotlin的特性实现，比较推荐了，我本人是喜欢用LiveDataBus，基于 Android 开发场景来看，几乎能满足全部要求了。

如果大家有源码方面的需求可以看看这里，上面的源码也都贴出来了，不过更推荐大家根据不同的类型自行去 Github 上面找对应的实现封装，功能会更多，健壮性更好。

到此这篇关于Android实现消息总线的几种方式的文章就介绍到这了,更多相关Android消息总线实现内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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