Paging+Network的数据增删改刷新处理

本文给出了我对与当前Paging+Network数据修改的处理方法

网络上的处理方案

1、简单粗暴,直接刷新数据使用


adapter?.currentlist?.dataSource?.invalidate()

这样会重新调用init初始化数据,刷新页面。

缺点:刷新后会回到列表顶部,不能刷新到分页处。需要重新load数据

明显该方案在分页数据的情况下,体验很糟糕基本上是不可取的

2、借助db或者memory缓存来实现,具体可以参考官方的demo,本质上是多了一级存储,不过db或memory上数据的变化会实时刷新到页面

缺点:实现相对比较复杂,而且多了一级缓存,需要考虑缓存的更新同步策略。

总结:在方案一不可取,方案二又显得冗余的情况下,难道真的要妥协了吗?有没有既能实现效果,又不那么复杂的方法呢?

我的方案

既然要对数据做增删改,在和服务端交互完成后,我们自己是知道修改后数据是什么样的,自然能通过现有数据构造出新的数据来。这里我们不事先缓存所有数据,只是增删改之后自己生成增删改之后的数据。然后就是怎么刷新到页面上了,这个问题很简单,我们借助adapter?.currentlist?.dataSource?.invalidate(),调用之后会重新调用DataSource的loadInitial方法去重新初始化数据,这里我们就不再去网络请求了,直接使用我们构造的数据,这样整个流程就连接起来了,这里需要注意的有两点,一个是我们自己构造的数据只能在我们增删改之后使用,使用完了就没有用了可以清除了。另一个就是我们自己构造的数据如何给DataSource,这里我们考虑到由于没有通过网络请求,所有数据构造以及到loadInitial过程都是同步,且DataSource在invalidate后会重新创建,所以构造的数据用一个静态变量存储,虽然数据可能会很大,但是这个数据存在时间很短暂,用完就清除了,所以代价算是比较小吧。

下面是简单的代码:

首先添加用于存储临时数据的变量,然后添加一个外部调用的post更新后的数据的方法。


val DataSource<*, *>.tempList: MutableList<Any>

    get() = tempDataSourceList

//存储构建的用于本地刷新的临时数据

val tempDataSourceList:MutableList<Any> = ArrayList()

//给出构造的数据,并发出刷新动作

fun DataSource<*, *>.postChangedList(list: List<Any>){

    tempList.clear()

    tempList.addAll(list)

    invalidate()

}

fun DataSource<*, *>.isLocalUpdate():Boolean{

    return tempList.isNotEmpty()

}

然后再对应DataSource的loadInitial方法中做如下判断:


//如果是本地刷新,直接传入数据返回

if (isLocalUpdate()) {

    initSuccess(tempList)

//临时数据使用完成及时清除

    tempList.clear()

    return

}

//正常逻辑,请求然后刷新数据

//...

接下来是增删改之后调用:


val currentList = adapter.currentList?.snapshot()

//        ...对数据做具体增删改操作,以删除最后一条数据为例

currentList?.removeAt(currentList.lastIndex)

adapter.currentList?.dataSource?.postChangedList(currentList?.toList()?: emptyList())

没错就是这么简单,全部加起来也不过十几行代码,第一部分是通用的代码,其余的是在自己业务代码的地方添加。

如果有不正确的地方或者还有可优化的地方欢迎指出。

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 195,719评论 5 462
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 82,337评论 2 373
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 142,887评论 0 324
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 52,488评论 1 266
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 61,313评论 4 357
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 46,284评论 1 273
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 36,672评论 3 386
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 35,346评论 0 254
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 39,644评论 1 293
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 34,700评论 2 312
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 36,457评论 1 326
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 32,316评论 3 313
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 37,706评论 3 299
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 28,990评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 30,261评论 1 251
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 41,648评论 2 342
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 40,859评论 2 335

推荐阅读更多精彩内容