背景

小紅點在各個App內隨處可見，并且隨著需求的不斷迭代，需要展示小紅點的需求越來越多。

不同需求之間，紅點顯示可能有沖突。 不同頁面之間，紅點顯示會有關聯。 同一個紅點，可能顯示成數字樣式，紅點樣式，文案樣式。

這個時候，如果沒有對紅點的展示邏輯做一個統一的抽象和管理的話，就會感覺很復雜，后續也不太好維護。

本文會基于MediatorLiveData，實現對紅點的統一管理。

需求分析

這里舉個例子，常見的紅點場景，類似qq首頁左上角紅點的顯示。

4個頁面，由首頁進入到隱私保護指引頁面，都有相應的紅點View顯示，去引導用戶進入到最里面的'隱私保護指引'頁面。 當用戶點擊紅點，進入到'隱私保護指引'頁面后，隱私保護指引對應的紅點就會消失，同時會觸發上級頁面的紅點刷新。

思路分析樹形模型

一個App的頁面本身就是分級的，對于頁面的訪問路徑本質上就是個樹型結構。 整體的實現思路是用樹形模型去管理不同頁面的紅點。

每個小紅點就是一個樹的節點，父節點的小紅點是否顯示，取決于它的子節點的并集結果。 同一個頁面中的不同紅點。在樹中是同一個層級，屬于兄弟關系，互相獨立。 子節點的狀態變化，會遞歸地去觸發父節點的狀態變化。

具體代碼實現

那對應的代碼應該如何實現呢，難道真的要手動自己實現一棵樹？也不是不行，就是感覺有點小麻煩的樣子。 下面進入正題。

MediatorLiveData

官方提供了MediatorLiveData。

通過addSource方法，可以監聽另一個LiveData的數據變化 本身就是一個LiveData，可以被其他Observer觀察

這兩個特點，剛好滿足我們的需求實現。比如MediatorLiveData A觀察 MediatorLiveData B，MediatorLiveData B觀察 MediatorLiveData C 和MediatorLiveData D。并且被觀察的LiveData發生變化，作為觀察的LiveData都能收到通知。

通過管理多個LiveData之間的關系，這樣就可以間接實現了一棵樹的模型。

public class MediatorLiveData<T> extends MutableLiveData<T> { private SafeIterableMap<LiveData<?>, Source<?>> mSources = new SafeIterableMap<>(); public <S> void addSource(@NonNull LiveData<S> source, @NonNull Observer<? super S> onChanged) { //使用Source包一下 Source<S> e = new Source<>(source, onChanged); Source<?> existing = mSources.putIfAbsent(source, e); if (hasActiveObservers()) { e.plug(); } } private static class Source<V> implements Observer<V> { final LiveData<V> mLiveData; final Observer<? super V> mObserver; int mVersion = START_VERSION; Source(LiveData<V> liveData, final Observer<? super V> observer) { mLiveData = liveData; mObserver = observer; } void plug() { mLiveData.observeForever(this); } void unplug() { mLiveData.removeObserver(this); } @Override public void onChanged(@Nullable V v) { if (mVersion != mLiveData.getVersion()) {mVersion = mLiveData.getVersion();mObserver.onChanged(v); } } }｝RedPointManager 這里的實現，封裝成一個單例RedPointManager，暴露相應的紅點數據給外部。 LiveData數據驅動：RedPointManager內包含了多個LiveData，不同頁面的紅點View可以通過觀察對應的LiveData，來驅動自身的視圖變化。 父節點使用MediatorLiveData，觀察相應的子節點LiveData。 葉子節點定義成普通的LiveData就行了，因為不需要觀察其他對象了。

/** * 基于MediatorLiveData，實現樹形紅點管理 */class RedPointManager : IRedPointManager { companion object { val TAG = 'RedPointManager' @JvmStatic val instance: IRedPointManager by lazy(mode = LazyThreadSafetyMode.SYNCHRONIZED) { RedPointManager() } } override val liveDataA = MediatorLiveData<Boolean>() override val liveDataB1 = MediatorLiveData<Boolean>() override val liveDataB2 = MutableLiveData<Boolean>() override val liveDataC1 = MutableLiveData<Boolean>() override val liveDataC2 = MutableLiveData<Boolean>() init { Log.d(TAG, 'RedPointManager init') /** * 構建樹型關系。按路徑層級，進行觀察。一般外部只需要改動最低層的紅點對應的LiveData，頂部的LiveData就會自動改變 */ liveDataA.addSource(liveDataB1, Observer { liveDataA.postValue(liveDataB1.isTrue() || liveDataB2.isTrue()) }) liveDataA.addSource(liveDataB2, Observer { liveDataA.postValue(liveDataB1.isTrue() || liveDataB2.isTrue()) }) liveDataB1.addSource(liveDataC1, Observer { liveDataB1.postValue(liveDataC1.isTrue() || liveDataC2.isTrue()) }) liveDataB1.addSource(liveDataC2, Observer { liveDataB1.postValue(liveDataC1.isTrue() || liveDataC2.isTrue()) }) } override fun testChangeDataC1(show: Boolean) { liveDataC1.postValue(show) Log.d(TAG, 'testChangeDataC1: $show') }}/** * 定義接口 * 提供只讀的屬性，提供修改liveData的方法 */interface IRedPointManager { val liveDataA: LiveData<Boolean> val liveDataB1: LiveData<Boolean> val liveDataB2: LiveData<Boolean> val liveDataC1: LiveData<Boolean> val liveDataC2: LiveData<Boolean> fun testChangeDataC1(show: Boolean)}驗證刷新邏輯

一般情況下，只需要改動葉子節點的紅點對應的LiveData，父節點的LiveData就會自動改變。 基于上述代碼，調用testChangeDataC1方法后，監聽LiveData并輸出日志。

private fun testRedPointManager() { RedPointManager.instance.liveDataA.observe(this, Observer { Log.d(TAG, 'liveDataA: $it') }) RedPointManager.instance.liveDataB1.observe(this, Observer { Log.d(TAG, 'liveDataB1: $it') }) RedPointManager.instance.liveDataB2.observe(this, Observer { Log.d(TAG, 'liveDataB2: $it') }) RedPointManager.instance.liveDataC1.observe(this, Observer { Log.d(TAG, 'liveDataC1: $it') }) RedPointManager.instance.liveDataC2.observe(this, Observer { Log.d(TAG, 'liveDataC2: $it') }) RedPointManager.instance.testChangeDataC1(true) } //從輸出日志可以發現，底層的liveDataC1發生改變，觸發頂層的liveDataB1發生改變。liveDataB1的變化，也觸發了liveDataA發生改變。RedPointManager inittestChangeDataC1: trueliveDataC1: truelveDataB1: trueliveDataA: true總結

到這里就結束了，App端內實現紅點的統一管理，如果有類似的場景，可以用這種思路去實現。 上面的例子比較簡單，更復雜的場景，應該也是可以基于上面的方案進行改造一下的。

以上就是Android 基于MediatorLiveData實現紅點的統一管理的詳細內容，更多關于MediatorLiveData實現紅點的統一管理的資料請關注好吧啦網其它相關文章！