将数据从互联网加载到列表视图的最合适方法

Posted 2023-05-07

【中文标题】将数据从互联网加载到列表视图的最合适方法

【英文标题】：Most appropriate way to load data from internet into listview

【发布时间】：2014-03-24 17:45:13

【问题描述】：

我有一个简单的问题，但最近我一直在思考，但没有一个直接的解决方案。 我有一个列表视图，其中包含来自互联网的加载报价数据。列表项有点复杂，但这不是问题。列表视图使用加载器加载，该加载器从互联网获取报价数据，解析 json 并填充 VO。 VO 列表在适配器中设置，并调用 notifyDataSetChanged 更改，通过适配器的 getView 重新加载列表

现在我在这里使用的模式是：

用户点击一个按钮，我们打开一个片段 片段有LoaderCallbacks，我们在onActivityCreated启动加载器 加载器有一个缓存的线程池执行器（我不能使用异步加载器，因为它们本质上使用线性加载而不是跨 android API 版本并行），它为每个股票创建一个下载工作器。 worker 点击 url 并下载数据，使用 GSON 解析 JSON，创建一个对象并将其放入加载程序的数组列表中。 Lo​​ader 使用一个闩锁等待所有的报价都下载完毕。 一旦完成，就会加载列表。

我的问题是，当列表视图有很多股票时，比如 70 到 90，报价下载过程会变慢。在直接 wifi 网络上，列表加载大约需要 1.5 到 2 秒。在 2G 和 3G 以及混合网络等移动数据网络上，加载大约需要 30-40 秒。分析显示大部分时间花在从流中读取数据上。每个报价 URL 命中大约 700-800 字节，加载大约需要 800-900 毫秒。我正在使用HttpURLConnection 加载网址。

我不能在列表中使用动态加载模式，因为我有菜单项来过滤和排序列表视图。如果我们一开始就没有列表中的所有报价数据，它们就没有任何意义。

有没有更好的方法来做到这一点？我已经阅读了周围的东西，并尝试了“当该行在屏幕上可见时，列表中每一行的新异步任务”但不能使用它，因为这意味着延迟加载数据。

编辑以显示数据是如何反序列化的：

InputStream inputstreamObj = (InputStream) conn.getContent();//getInputStream();
        if(inputstreamObj != null)
            Reader reader = new InputStreamReader(inputstreamObj);
            GsonBuilder gsonBuilder = new GsonBuilder();
            gsonBuilder.registerTypeAdapter(List.class, new CompanyCorpAnnouncementsVODeserializer());
            Gson gson = gsonBuilder.create();
            retVal = gson.fromJson(reader, List.class);
        

【问题讨论】：

我认为的另一件事是将下载的 JSON 保存在 SQLITE DB 中，并在片段加载时加载它们。然后，当加载程序再次下载新数据时，将该数据放入 Db 并更新列表视图。但这只是解决问题的蹩脚解决方法，根本无法解决问题。

我没看错吧，您正在下载 70-90 个报价 x 800kbs 每个股票报价？

抱歉弄错了。它大约 700-800 字节......不是 kbs 用这个问题更新了问题。

是否可以将请求卸载到服务器，然后在完成后下载整个项目？对于每台设备，这可能有助于减少大量开销。

@MichaelTodd：我已经试过了。通过将大约 2 到 3 只股票组合在一个“获取报价命中”中，我可以减少命中（或锯齿线程）的数量，但有效负载大小大致仍然相同，除了没有再次发送的标头的几个字节。这种方法实际上更好地帮助了 wifi 连接类型，而不是移动网络。在移动网络连接中，从流中读取响应需要更长的时间。

【参考方案1】：

对于那些正在阅读本文并遇到类似问题的人，请使用分页“在滚动端加载更多内容”设计，而不是将您的列表分成几部分。 当在 Wifi 或 3G/4G 上时，我结束了使用由缓存线程池执行器支持的完全节流负载，并在任何其他网络上回退到 2 个线程的固定线程池执行器并一次加载 6 个。非常适合我。

【参考方案2】：

好的，我自己来回答。

没有可行的方法来实现这一点。应用程序设计方法需要将列表大小限制在一个舒适的水平。就我而言，我将重点从 1 个 100-150 只股票的观察名单转移到每个 30 只股票的多个观察名单。由于我不能放弃过滤和排序功能，所以这是唯一可行的方法。

另外需要跟踪网络状态变化并将执行器从缓存调整为单线程。开启 wi-fi 时全力以赴，开启移动网络时显示对话框或 toast 消息。