我们在做客户端的设计实现底层网络架构时候,常常不可避免的一个问题:token的有效验证,若是token过期,则需要先执行refresh token的操作,若是执行refresh token也无效,则需要用户再执行登陆的过程中;而这个refresh token的操作,按理来说,对用户是不可见的。这样的话,我们应该是怎么解决这个问题呢?
本文是采用RxJava + Retrofit来实现网络请求的封装的,则主要讨论这种情况的实现;一般的写法,则主要是在回调中,做一些拦截的判断,这里就不叙述了。
单个请求添加token失效的判断
再使用Rxjava的时候,针对单个API出错,再进行重试机制,这里应该使用的操作符是retryWhen
, 通过检测固定的错误信息,然后进行retryWhen
中的代码,执行重试机制。这里有个很好的例子,就是扔物线写的RxJavaSamples中提到的非一次token的demo。接下来,主要以其中的demo为例,提一下retryWhen的用法。
在Demo中的TokenAdvancedFragment
中,可查到如下的代码:
Observable.just(null)
.flatMap(new Func1<Object, Observable<FakeThing>>() {
@Override
public Observable<FakeThing> call(Object o) {
return cachedFakeToken.token == null
? Observable.<FakeThing>error(new NullPointerException("Token is null!"))
: fakeApi.getFakeData(cachedFakeToken);
}
})
.retryWhen(new Func1<Observable<? extends Throwable>, Observable<?>>() {
@Override
public Observable<?> call(Observable<? extends Throwable> observable) {
return observable.flatMap(new Func1<Throwable, Observable<?>>() {
@Override
public Observable<?> call(Throwable throwable) {
if (throwable instanceof IllegalArgumentException || throwable instanceof NullPointerException) {
return fakeApi.getFakeToken("fake_auth_code")
.doOnNext(new Action1<FakeToken>() {
@Override
public void call(FakeToken fakeToken) {
tokenUpdated = true;
cachedFakeToken.token = fakeToken.token;
cachedFakeToken.expired = fakeToken.expired;
}
});
}
return Observable.just(throwable);
}
});
}
})
代码中retryWhen执行体中,主要对throwable
做的判断是检测是否为NullPointerException
和IllegalArgumentException
,其中前者的抛出是在flatMap
的代码体中,当用户的token为空抛出的,而IllegalArgumentException
是在什么时候抛出来的呢?而retryWhen
中的代码体还有fakeApi.getFakeData
的调用,看来就是在它之中抛出的,来看一下他的代码:
public Observable<FakeThing> getFakeData(FakeToken fakeToken) {
return Observable.just(fakeToken)
.map(new Func1<FakeToken, FakeThing>() {
@Override
public FakeThing call(FakeToken fakeToken) {
...
if (fakeToken.expired) {
throw new IllegalArgumentException("Token expired!");
}
FakeThing fakeData = new FakeThing();
fakeData.id = (int) (System.currentTimeMillis() % 1000);
fakeData.name = "FAKE_USER_" + fakeData.id;
return fakeData;
}
});
}
这里的代码示例中可以看出,当fakeToken失效的时候,则抛出了之前提到的异常。
所以,对token失效的错误信息,我们需要把它以固定的error跑出来,然后在retryWhen中进行处理,针对token失效的错误,执行token重新刷新的逻辑,而其他的错误,必须以Observable.error
的形式抛出来,不然它继续执行之前的代码体,陷入一个死循环。
多个请求token失效的处理逻辑
当集成了Retrofit之后,我们的网络请求接口则变成了一个个单独的方法,这时我们需要添加一个全局的token错误抛出,之后还得需要对所有的接口做一个统一的retryWhen
的操作,来避免每个接口都所需要的token验证处理。
token失效错误抛出
在Retrofit中的Builder中,是通过GsonConvertFactory
来做json转成model数据处理的,这里我们就需要重新实现一个自己的GsonConvertFactory,这里主要由三个文件GsonConvertFactory
,GsonRequestBodyConverter
,GsonResponseBodyConverter
,它们三个从源码中拿过来新建即可。主要我们重写GsonResponseBodyConverter
这个类中的convert
的方法,这个方法主要将ResponseBody
转换我们需要的Object,这里我们通过拿到我们的token失效的错误信息,然后将其以一个指定的Exception
的信息抛出。
多请求的API代理
为所有的请求都添加Token的错误验证,还要做统一的处理。借鉴Retrofit创建接口的api,我们也采用代理类,来对Retrofit的API做统一的代理处理。
建立API代理类
public class ApiServiceProxy {
Retrofit mRetrofit;
ProxyHandler mProxyHandler;
public ApiServiceProxy(Retrofit retrofit, ProxyHandler proxyHandler) {
mRetrofit = retrofit;
mProxyHandler = proxyHandler;
}
public <T> T getProxy(Class<T> tClass) {
T t = mRetrofit.create(tClass);
mProxyHandler.setObject(t);
return (T) Proxy.newProxyInstance(tClass.getClassLoader(), new Class<?>[] { tClass }, mProxyHandler);
}
}
这样,我们就需要通过ApiServiceProxy中的getProxy方法来创建API请求。另外,其中的ProxyHandler
则是实现InvocationHandler
来实现。
public class ProxyHandler implements InvocationHandler {
private Object mObject;
public void setObject(Object obj) {
this.mObject = obj;
}
@Override
public Object invoke(Object proxy, final Method method, final Object[] args) throws Throwable {
Object result = null;
result = Observable.just(null)
.flatMap(new Func1<Object, Observable<?>>() {
@Override
public Observable<?> call(Object o) {
try {
checkTokenValid(method, args);
return (Observable<?>) method.invoke(mObject, args);
} catch (IllegalAccessException e) {
e.printStackTrace();
} catch (InvocationTargetException e) {
e.printStackTrace();
}
return Observable.just(new APIException(-100, "method call error"));
}
}).retryWhen(new Func1<Observable<? extends Throwable>, Observable<?>>() {
@Override
public Observable<?> call(Observable<? extends Throwable> observable) {
return observable.
flatMap(new Func1<Throwable, Observable<?>>() {
@Override
public Observable<?> call(Throwable throwable) {
Observable<?> x = checkApiError(throwable);
if (x != null) return x;
return Observable.error(throwable);
}
}
);
}
}
, Schedulers.trampoline());
return result;
}
}
这里的invoke
方法则是我们的重头戏,在其中通过将method.invoke
方法包装在Observable
中,并添加retryWhen的方法,在retryWhen方法中,则对我们在GsonResponseBodyConverter
中暴露出来的错误,做一判断,然后执行重新获取token的操作,这段代码就很简单了。就不再这里细述了。
还有一个重要的地方就是,当token刷新成功之后,我们将旧的token替换掉呢?笔者查了一下,java8中的method类,已经支持了动态获取方法名称,而之前的Java版本则是不支持的。那这里怎么办呢?通过看retrofit的调用,可以知道retrofit是可以将接口中的方法转换成API请求,并需要封装参数的。那就需要看一下Retrofit是如何实现的呢?最后发现重头戏是在Retrofit对每个方法添加的@interface的注解,通过Method
类中的getParameterAnnotations
来进行获取,主要的代码实现如下:
Annotation[][] annotationsArray = method.getParameterAnnotations();
Annotation[] annotations = null;
Annotation annotation = null;
if (annotationsArray != null && annotationsArray.length > 0) {
for (int i = 0; i < annotationsArray.length; i++) {
annotations = annotationsArray[i];
for (int j = 0; j < annotations.length; j++) {
annotation = annotations[j];
if (annotation instanceof Query) {
if (ACCESS_TOKEN_KEY.equals(((Query) annotation).value())) {
args[i] = newToken;
}
}
}
}
}
这里,则遍历我们所使用的token字段,然后将其替换成新的token.
后记
这里,整个完整的代码没有给出,但是思路走下来还是很清晰的。笔者这里的代码是结合了Dagger2一起来完成的,不过代码是一步步完善的。另外,我们还是有许多点可以扩展的,例如,将刷新token的代码变成同步块,只允许单线程的访问,这就交给读者们去一步步完成了。
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