前言

上一次我们对Paging的应用进行了一次全面的分析，这一次我们来聊聊WorkManager。

如果你对Paging还未了解，推荐阅读这篇文章：

Paging在RecyclerView中的应用，有这一篇就够了

本来这一篇文章上周就能够发布出来，但我写文章有一个特点，都会结合具体的Demo来进行阐述，而WorkManager的Demo早就完成了，只是要结合文章一起阐述实在需要时间，上周自身原因也就延期了，想想还是写代码容易啊...😿😿

哎呀不多说了，进入正题！

WorkManager

WorkManager是什么？官方给的解释是：它对可延期任务操作非常简单，同时稳定性非常强，对于异步任务，即使App退出运行或者设备重启，它都能够很好的保证任务的顺利执行。

所以关键点是简单与稳定性。

对于平常的使用，如果一个后台任务在执行的过程中，app突然退出或者手机断网，这时后台任务将直接终止。

典型的场景是：App的关注功能。如果用户在弱网的情况下点击关注按钮，此时用户由于某种原因马上退出了App，但关注的请求并没有成功发送给服务端，那么下次用户再进入时，拿到的还是之前未关注的状态信息。这就产生了操作上的bug，降低了用户的体验，增加了用户不必要的操作。

那么该如何解决呢？很简单，看WorkManager的定义，使用WorkManager就可以轻松解决。这里就不再拓展实现代码了，只要你继续看完这篇文章，你就能轻松实现。

当然你不使用WorkManager也能实现，这就涉及到它的另一个好处：简单。如果你不使用WorkManager，你就要对不同API版本进行区分。

JobScheduler

val service = ComponentName(this, MyJobService::class.java)
val mJobScheduler = getSystemService(Context.JOB_SCHEDULER_SERVICE) as JobScheduler
val builder = JobInfo.Builder(jobId, serviceComponent)
 .setRequiredNetworkType(jobInfoNetworkType)
 .setRequiresCharging(false)
 .setRequiresDeviceIdle(false)
 .setExtras(extras).build()
mJobScheduler.schedule(jobInfo)

通过JobScheduler来创建一个Job，一旦所设的条件达到，就会执行该Job。但JobScheduler是在API21加入的，同时在API21&22有一个系统Bug

[图片上传失败...(image-80ea67-1565834257839)]

[图片上传失败...(image-ae0ceb-1565834257839)]

[图片上传失败...(image-d8fba1-1565834257839)]

这就意味着它只能用在API23及以上的版本

if (Build.VERSION.SDK_INT >= 23) {
    // use JobScheduler
}

既然只能API23及以上才能使用JobScheduler，那么在API23以下又该如何呢？

AlarmManager & BroadcastReceiver

这时对于API23以下，可以使用AlarmManager来进行任务的执行，同时结合BoradcastReceiver来进行任务的条件监听，例如网络的连接状态、设备的启动等。

看到这里是不是开始头大了呢，我们开始的目的只是想做一个稳定性的后台任务，最后发现居然还要进行版本兼容。兼容性与实现性进一步加大。

那么有没有统一的实现方式呢？当然有，它就是WorkManager，它的核心原理使用的就是上面所分析的结合体。

他会结合版本自动使用最佳的实现方式，同时还会提供额外的便利操作，例如状态监听、链式请求等等。

WorkManager的使用，我将其分为以下几步：

1. 构建Work
2. 配置WorkRequest
3. 添加到WorkContinuation中
4. 获取响应结果

下面我们来通过Demo逐步了解。

构建Work

WorkManager每一个任务都是由Work构成，所以Work是任务具体执行的核心所在。既然是核心所在，你可能会认为它会非常难实现，但恰恰相反，它的实现非常简单，你只需实现它的doWork方法即可。例如我们来实现一个清除相关目录下的.png图片的Work

class CleanUpWorker(context: Context, workerParams: WorkerParameters) : Worker(context, workerParams) {

    override fun doWork(): Result {
        val outputDir = File(applicationContext.filesDir, Constants.OUTPUT_PATH)
        if (outputDir.exists()) {
            val fileLists = outputDir.listFiles()
            for (file in fileLists) {
                val fileName = file.name
                if (!TextUtils.isEmpty(fileName) && fileName.endsWith(".png")) {
                    file.delete()
                }
            }
        }
        return Result.success()
    }
}

所有代码都在doWork中，实现逻辑也非常简单：找到相关目录，然后逐一判断目录中的文件是否为.png图片，如果是就删除。

以上是逻辑代码，关键点是返回值Result.success()，它是一个Result类型，可用值有三个

1. Result.success(): 成功
2. Result.failure(): 失败
3. Result.retry(): 重试

对于success与failure，它还支持传递Data类型的值，Data内部是一个Map来管理的，所以对于kotlin可以直接使用workDataOf

return Result.success(workDataOf(Constants.KEY_IMAGE_URI to outputFileUri.toString()))

它传递的值将放入OutputData中，可以在链式请求中传递，与最终的响应结果获取。其实本质是WorkManager结合了Room，将数据保存在数据库中。

这一步要点就是这么多，下面进入下一步。

配置WorkRequest

WorkManager主要是通过WorkRequest来配置任务的，而它的WorkRequest种类包括：

1. OneTimeWorkRequest
2. PeriodicWorkRequest

OneTimeWorkRequest

首先OneTimeWorkRequest是作用于一次性任务，即任务只执行一次，一旦执行完就自动结束。它的构建也非常简单：

val cleanUpRequest = OneTimeWorkRequestBuilder<CleanUpWorker>().build()

这样就配置了与CleanUpWorker相关的WorkRequest，而且是一次性的。

在配置WorkRequest的过程中我们还可以对其添加别的配置，例如添加tag、传入inputData与添加constraint约束条件等等。

val constraint = Constraints.Builder()
        .setRequiredNetworkType(NetworkType.CONNECTED)
        .build()
 
val blurRequest = OneTimeWorkRequestBuilder<BlurImageWorker>()
        .setInputData(workDataOf(Constants.KEY_IMAGE_RES_ID to R.drawable.yaodaoji))
        .addTag(Constants.TAG_BLUR_IMAGE)
        .setConstraints(constraint)
        .build()

添加tag是为了打上标签，以便后续获取结果；传入的inputData可以在BlurImageWork中获取传入的值；添加网络连接constraint约束条件，代表只有在网络连接的状态下才会触发该WorkRequest。

而BlurImageWork的核心代码如下：

override suspend fun doWork(): Result {
    val resId = inputData.getInt(Constants.KEY_IMAGE_RES_ID, -1)
    if (resId != -1) {
        val bitmap = BitmapFactory.decodeResource(applicationContext.resources, resId)
        val outputBitmap = apply(bitmap)
        val outputFileUri = writeToFile(outputBitmap)
        return Result.success(workDataOf(Constants.KEY_IMAGE_URI to outputFileUri.toString()))
    }
    return Result.failure()
}

在doWork中，通过InputData来获取上述blurRequest中传入的InputData数据。然后通过apply来处理图片，最后使用writeToFile写入到本地文件中，并返回路径。

由于篇幅有限，这里就不一一展开，感兴趣的可以查看源码

PeriodicWorkRequest

PeriodicWorkRequest是可以周期性的执行任务，它的使用方式与配置和OneTimeWorkRequest一致。

val constraint = Constraints.Builder()
        .setRequiredNetworkType(NetworkType.CONNECTED)
        .build()
 
// at least 15 minutes
mPeriodicRequest = PeriodicWorkRequestBuilder<DataSourceWorker>(15, TimeUnit.MINUTES)
        .setConstraints(constraint)
        .addTag(Constants.TAG_DATA_SOURCE)
        .build()

不过需要注意的是：它的周期间隔最少为15分钟。

添加到WorkContinuation中

上面我们已经将WorkRequest配置好了，剩下要做的是将其加入到work工作链中进行执行。

对于单个的WorkRequest，可以直接通过WorkManager的enqueue方法

private val mWorkManager: WorkManager = WorkManager.getInstance(application)
 
mWorkManager.enqueue(cleanUpRequest)

如果你想使用链式工作，只需调用beginWith或者beginUniqueWork方法即可。其实它们本质都是实例化了一个WorkContinuationImpl，只是调用了不同的构造方法。而最终的构造方法为：

    WorkContinuationImpl(@NonNull WorkManagerImpl workManagerImpl,
            String name,
            ExistingWorkPolicy existingWorkPolicy,
            @NonNull List<? extends WorkRequest> work,
            @Nullable List<WorkContinuationImpl> parents) { }

其中beginWith方法只需传入WorkRequest

val workContinuation = mWorkManager.beginWith(cleanUpWork)

beginUniqueWork允许我们创建一个独一无二的链式请求。使用也很简单：

val workContinuation = mWorkManager.beginUniqueWork(Constants.IMAGE_UNIQUE_WORK, ExistingWorkPolicy.REPLACE, cleanUpWork)

其中第一个参数是设置该链式请求的name；第二个参数ExistingWorkPolicy是设置name相同时的表现，它三个值，分别为：

1. REPLACE: 当有相同name且未完成的链式请求时，将原来的进度取消并删除，重新加入新的链式请求
2. KEEP: 当有相同name且未完成的链式请求时，链式请求保持不变
3. APPEND: 当有相同name且未完成的链式请求时，将新的链式请求追加到原来的子队列中，即当原来的链式请求全部执行后才开始执行。

而不管是beginWith还是beginUniqueWork，它都会返回WorkContinuation对象，通过该对象我们可以将后续任务加入到链式请求中。例如将上面的cleanUpRequest(清除)、blurRequest(图片模糊处理)与saveRequest(保存)串行起来执行，实现如下：

val cleanUpRequest = OneTimeWorkRequestBuilder<CleanUpWorker>().build()
val workContinuation = mWorkManager.beginUniqueWork(Constants.IMAGE_UNIQUE_WORK, ExistingWorkPolicy.REPLACE, cleanUpRequest)
 
val blurRequest = OneTimeWorkRequestBuilder<BlurImageWorker>()
        .setInputData(workDataOf(Constants.KEY_IMAGE_RES_ID to R.drawable.yaodaoji))
        .addTag(Constants.TAG_BLUR_IMAGE)
        .build()
 
val saveRequest = OneTimeWorkRequestBuilder<SaveImageToMediaWorker>()
        .addTag(Constants.TAG_SAVE_IMAGE)
        .build()
 
workContinuation.then(blurRequest)
        .then(saveRequest)
        .enqueue()

除了串行执行，还支持并行。例如将cleanUpRequest与blurRequest并行处理，完成之后再与saveRequest串行

val left = mWorkManager.beginWith(cleanUpRequest)
val right = mWorkManager.beginWith(blurRequest)
 
WorkContinuation.combine(arrayListOf(left, right))
        .then(saveRequest)
        .enqueue()

需要注意的是：如果你的WorkRequest是PeriodicWorkRequest类型，那么它不支持建立链式请求，这一点需要注意了。简单的理解，周期性的任务原则上是没有终止的，是个闭环，也就不存在所谓的链了。

获取响应结果

这就到最后一步了，获取响应结果WorkInfo。WorkManager支持两种方式来获取响应结果

1. Request.id: WorkRequest的id
2. Tag.name: WorkRequest中设置的tag

同时返回的WorkInfo还支持LiveData数据格式。

例如，现在我们要监听上述blurRequest与saveRequest的状态，使用tag来获取：

// ViewModel
internal val blurWorkInfo: LiveData<List<WorkInfo>>
get() = mWorkManager.getWorkInfosByTagLiveData(Constants.TAG_BLUR_IMAGE)
 
internal val saveWorkInfo: LiveData<List<WorkInfo>>
get() = mWorkManager.getWorkInfosByTagLiveData(Constants.TAG_SAVE_IMAGE)
 
// Activity
private fun addObserver() {
    vm.blurWorkInfo.observe(this, Observer {
        if (it == null || it.isEmpty()) return@Observer
        with(it[0]) {
            if (!state.isFinished) {
                vm.processEnable.value = false
            } else {
                vm.processEnable.value = true
                val uri = outputData.getString(Constants.KEY_IMAGE_URI)
                if (!TextUtils.isEmpty(uri)) {
                    vm.blurUri.value = Uri.parse(uri)
                }
            }
        }
    })
 
    vm.saveWorkInfo.observe(this, Observer {
        saveImageUri = ""
        if (it == null || it.isEmpty()) return@Observer
        with(it[0]) {
            saveImageUri = outputData.getString(Constants.KEY_SHOW_IMAGE_URI)
            vm.showImageEnable.value = state.isFinished && !TextUtils.isEmpty(saveImageUri)
        }
    })
 
    ......
    ......
}

再来看一个通过id获取的：

    // ViewModel
    internal val dataSourceInfo: MediatorLiveData<WorkInfo> = MediatorLiveData()
  
    private fun addSource() {
        val periodicWorkInfo = mWorkManager.getWorkInfoByIdLiveData(mPeriodicRequest.id)
        dataSourceInfo.addSource(periodicWorkInfo) {
            dataSourceInfo.value = it
        }
    }
    
    // Activity
    private fun addObserver() {
        vm.dataSourceInfo.observe(this, Observer {
            if (it == null) return@Observer
            with(it) {
                if (state == WorkInfo.State.ENQUEUED) {
                    val result = outputData.getString(Constants.KEY_DATA_SOURCE)
                    if (!TextUtils.isEmpty(result)) {
                        Toast.makeText(this@OtherWorkerActivity, result, Toast.LENGTH_LONG).show()
                    }
                }
            }
        })
    }

结合LiveData使用是不是很简单呢？ WorkInfo获取的本质是通过操作Room数据库来获取。在文章的Work部分已经提到，在执行完Work任务之后传递的数据将会保存到Room数据库中。

所以WorkManager与AAC的结合度非常高，目的也是致力于为我们开发者提供一套完整的框架，同时也说明Google对AAC框架的重视。

如果你还未了解AAC，推荐你阅读我之前的文章

Room
LiveData
Lifecycle
ViewModel

最后我们将上面的几个WorkRequest结合起来执行，看下它们的最终效果：

通过这篇文章，希望你能够熟悉运用WorkManager。如果这篇文章对你有所帮助，你可以顺手点赞、关注一波，这是对我最大的鼓励！

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