面试题答案
一键面试基于Kotlin函数式编程范式的架构设计方案
- 模块划分
- UI模块：负责处理用户界面交互，接收用户输入并触发相应的业务逻辑。采用声明式UI编程方式，通过函数组合来构建界面。例如，使用Jetpack Compose，它基于函数式思想，UI根据数据状态变化而自动更新。
- 业务逻辑模块：处理具体的业务逻辑，将UI模块传来的请求进行处理。以纯函数的形式编写业务逻辑，输入给定的参数，返回确定的结果，避免副作用。例如，处理用户登录逻辑，函数接收用户名和密码，验证后返回登录结果。
- 网络请求模块：封装网络请求操作，以函数形式提供网络请求接口。如使用Retrofit库，通过定义接口函数来描述网络请求，利用Kotlin的协程处理异步操作，使得网络请求代码更简洁，易于管理。
- 本地数据存储模块：负责本地数据的读写。以函数形式提供数据存储和读取的接口，如使用Room数据库，通过定义数据访问对象（DAO）接口中的函数来操作数据库。
- 模块通信与数据流动
- UI模块 -> 业务逻辑模块：UI模块通过调用业务逻辑模块的函数来传递用户输入，业务逻辑模块返回处理结果给UI模块。例如，用户点击登录按钮，UI模块调用业务逻辑模块的登录函数，传入用户名和密码，业务逻辑模块处理后返回登录成功或失败的结果。
- 业务逻辑模块 -> 网络请求模块/本地数据存储模块：业务逻辑模块根据具体需求调用网络请求模块的函数获取远程数据，或调用本地数据存储模块的函数读取或存储本地数据。例如，在获取用户信息时，先尝试从本地数据存储模块读取，如果没有则调用网络请求模块从服务器获取。
- 网络请求模块/本地数据存储模块 -> 业务逻辑模块：网络请求模块获取到数据后或本地数据存储模块读取数据后，将数据返回给业务逻辑模块进行进一步处理。
- 可扩展性、稳定性和高效性保证
- 可扩展性：由于函数式编程的模块化和纯函数特性，新增业务逻辑只需添加新的纯函数，不影响现有逻辑。例如，新增一种支付方式，只需在业务逻辑模块添加处理该支付方式的纯函数。
- 稳定性：纯函数没有副作用，相同输入必然得到相同输出，减少了因状态变化导致的错误。而且，函数式编程便于进行单元测试，通过对每个纯函数进行测试，保证整个系统的稳定性。
- 高效性：利用Kotlin的协程进行异步操作，避免阻塞主线程，提高用户体验。同时，函数式编程的惰性求值等特性在某些场景下可以优化性能，例如在处理大数据集合时，通过延迟计算减少不必要的资源消耗。
基于Kotlin反应式编程范式的架构设计方案
- 模块划分
- UI模块：与函数式编程范式类似，负责用户界面交互。但在反应式编程中，UI会观察数据的变化并实时更新。例如，使用LiveData或Flow来观察数据变化，当数据发生变化时，自动触发UI的更新。
- 业务逻辑模块：处理业务逻辑，同样通过订阅和发布数据来实现。业务逻辑模块订阅UI模块发出的用户操作事件，处理后发布新的数据。例如，订阅用户登录事件，处理登录逻辑后发布登录结果数据。
- 网络请求模块：以反应式方式处理网络请求，使用RxJava或Kotlin Flow等库。网络请求返回的结果被包装成可观察的数据流，供业务逻辑模块订阅。例如，使用Retrofit结合RxJava，将网络请求结果转换为Observable对象。
- 本地数据存储模块：以反应式方式处理本地数据的读写。例如，使用Room数据库结合LiveData或Flow，当本地数据发生变化时，自动通知订阅者。
- 模块通信与数据流动
- UI模块 -> 业务逻辑模块：UI模块通过发布用户操作事件，业务逻辑模块订阅这些事件来获取用户输入。例如，用户点击按钮，UI模块发布点击事件，业务逻辑模块订阅该事件并进行相应处理。
- 业务逻辑模块 -> 网络请求模块/本地数据存储模块：业务逻辑模块订阅网络请求模块返回的数据流或本地数据存储模块发出的数据变化通知，同时也会发布数据到本地数据存储模块进行存储。例如，业务逻辑模块订阅网络请求模块获取的用户信息数据流，处理后发布到本地数据存储模块进行保存。
- 网络请求模块/本地数据存储模块 -> 业务逻辑模块：网络请求模块和本地数据存储模块以数据流的形式将数据传递给业务逻辑模块，业务逻辑模块订阅这些数据流进行处理。
- 可扩展性、稳定性和高效性保证
- 可扩展性：反应式编程的事件驱动和数据流特性使得新增业务逻辑可以方便地通过订阅和发布新的数据流来实现。例如，新增一种推送消息类型，只需在相应模块发布新的数据流，其他模块订阅处理即可。
- 稳定性：通过使用RxJava或Kotlin Flow提供的错误处理机制，如onErrorResumeNext等操作符，可以优雅地处理异步操作中的错误，提高系统稳定性。
- 高效性：反应式编程的异步和事件驱动特性可以有效地利用系统资源，避免主线程阻塞。并且，通过操作符对数据流进行操作和转换，可以在数据处理过程中进行优化，提高效率。
两种架构方案在高并发场景和业务逻辑变化时的优劣分析
- 高并发场景
- 函数式编程范式：
- 优点：由于纯函数的特性，在高并发场景下更容易进行并行计算。例如，可以使用Kotlin的协程并行执行多个纯函数的业务逻辑，减少整体处理时间。而且，纯函数没有副作用，避免了多线程环境下的共享状态问题，降低了并发编程的复杂度。
- 缺点：在处理复杂的异步数据流时，函数式编程可能需要更多的手动管理，比如协程的调度和资源释放等，相比反应式编程不够直观。
- 反应式编程范式：
- 优点：天生适合处理异步和高并发场景，通过数据流的操作符可以方便地进行并发控制，如使用RxJava的concat、merge等操作符处理多个并发的网络请求。并且，反应式编程的事件驱动模型可以更有效地处理高并发下的事件流。
- 缺点：在高并发场景下，如果数据流处理不当，可能会导致内存泄漏等问题。例如，没有正确取消订阅数据流，会使对象无法被回收，占用内存资源。
- 函数式编程范式：
- 业务逻辑变化
- 函数式编程范式：
- 优点：由于纯函数的模块化特性，业务逻辑变化时，只需修改或添加相应的纯函数，对其他部分影响较小。例如，修改某个业务规则，只需修改对应的纯函数，不影响其他业务逻辑的运行。
- 缺点：当业务逻辑变化涉及到复杂的状态管理时，函数式编程需要通过传递状态参数等方式来处理，相比反应式编程的数据流驱动方式，代码可能会变得冗长和复杂。
- 反应式编程范式：
- 优点：业务逻辑变化时，通过调整数据流的订阅和发布关系，可以较容易地实现新的业务逻辑。例如，新增一个业务流程，只需添加新的数据流和订阅关系，利用现有的操作符进行数据处理。
- 缺点：如果业务逻辑变化频繁，数据流的订阅和发布关系可能会变得复杂，难以维护。而且，过多的数据流和操作符可能会使代码的可读性降低。
- 函数式编程范式：