为了方便app开发过程中，不受服务器接口的限制，便于客户端功能的快速测试，可以在客户端实现一个模拟服务器数据接口的MockApi模块。本篇文章就尝试为使用gradle的android项目设计实现MockApi。

需求概述

在app开发过程中，在和服务器人员协作时，一般会第一时间确定数据接口的请求参数和返回数据格式，然后服务器人员会尽快提供给客户端可调试的假数据接口。不过有时候就算是假数据接口也来不及提供，或者是接口数据格式来回变动——很可能是客户端展示的原因，这个是产品设计决定的，总之带来的问题就算服务器端的开发进度会影响客户端。

所以，如果可以在客户端的正常项目代码中，自然地（不影响最终apk）添加一种模拟服务器数据返回的功能，这样就可以很方便的在不依赖服务器的情况下展开客户端的开发。而且考虑一种情况，为了测试不同网络速度，网络异常以及服务器错误等各种“可能的真实数据请求的场景”对客户端UI交互的影响，我们往往需要做很多手动测试——千篇一律！如果本地有一种控制这种服务器响应行为的能力那真是太好了。

本文将介绍一种为客户端项目增加模拟数据接口功能的方式，希望能减少一些开发中的烦恼。

设计过程

下面从分层设计、可开关模拟模块、不同网络请求结果的制造这几个方面来阐述下模拟接口模块的设计。
为了表达方便，这里要实现的功能表示为“数据接口模拟模块”，对应英文为MockDataApi，或简写为MockApi，正常的数据接口模块定义为DataApi。

分层思想

说到分层设计，MVC、MVP等模式一定程度上就起到了对代码所属功能的一个划分。分层设计简单的目标就是让项目代码更加清晰，各层相互独立，好处不多说。

移动app的逻辑主要就是交互逻辑，然后需要和服务器沟通数据。所以最简单的情形下可以将一个功能（比如一个列表界面）的实现分UI层和数据访问层。

下面将数据访问层表述为DataApi模块，DataApi层会定义一系列的接口来描述不同类别的数据访问请求。UI层使用这些接口来获取数据，而具体的数据访问实现类就可以在不修改UI层代码的情况下进行替换。

例如，有一个ITaskApi定义了方法List<Task> getTasks()，UI层一个界面展示任务列表，那么它使用ITaskApi来获取数据，而具体ITaskApi的实现类可以由DataApi层的一个工厂类DataApiManager来统一提供。

有了上面的分层设计，就可以为UI层动态提供真实数据接口或模拟数据接口。

模拟接口的开关

可能大家都经历过在UI层代码里临时写一些假数据得情况。比如任务列表界面，开发初，可以写一个mockTaskData()方法来返回一个List<Task>。但这种代码只能是开发阶段有，最终apk不应该存在。

不能让“模拟数据”的代码到处散乱，在分层设计的方式下，可以将真实的数据接口DataApi和模拟数据接口MockDataApi分别作为两个数据接口的实现模块，这样就可以根据项目的构建类型来动态提供不同的数据接口实现。

实现MockDataApi的动态提供的方法也不止一种。
一般的java项目可以使用“工厂模式+反射”来动态提供不同的接口实现类，再专业点就是依赖注入——DI框架的使用了。
目前gradle是java的最先进的构建工具，它支持根据buildType来分别指定不同的代码资源，或不同的依赖。
可以在一个单独的类库module（就是maven中的项目）中来编写各种MockDataApi的实现类，然后主app module在debug构建时添加对它的依赖，此时数据接口的提供者DataApiManager可以向UI层返回这些mock类型的实例。

为了让“正常逻辑代码”和mock相关代码的关联尽量少，可以提供一个MockApiManager来唯一获取各个MockDataApi的实例。然后在debug构建下的MockApiManager会返回提供了mock实现的数据接口实例，而release构建时MockApiManager会一律返null。

不同请求结果的模拟

MockApi在多次请求时提供不同的网络请求结果，如服务器错误，网络错误，成功等，并模拟出一定的网络延迟，这样就很好的满足了UI层代码的各种测试需求。

为了达到上述目标，定义一个接口IMockApiStrategy来表示对数据请求的响应策略，它定义了方法onResponse(int callCount)。根据当前请求的次数callCount，onResponse()会得到不同的模拟响应结果。很明显，可以根据测试需要提供不同的请求响应策略，比如不断返回成功请求，或者不断返回错误请求，或轮流返回成功和错误等。

关键代码解析

下面就给出各个部分的关键代码，来说明以上所描述的MockDataApi模块的实现。

UI层代码

作为示例，界面MainActivity是一个“任务列表”的展示。任务由Task类表示：

public class Task {  public String name;
}

界面MainActivity使用一个TextView来显示“加载中、任务列表、网络错误”等效果，并提供一个Button来点击刷新数据。代码如下：

public class MainActivity extends Activity {    private TextView tv_data;    private boolean requesting = false;    @Overrideprotected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {        super.onCreate(savedInstanceState);        setContentView(R.layout.activity_main);tv_data = (TextView) findViewById(R.id.tv_data);        getData();}    private void getData() {        if (requesting) return;requesting = true;ITaskApi api = DataApiManager.ofTask();        if (api != null) {api.getTasks(new DataApiCallback<List<Task>>() {                @Overridepublic void onSuccess(List<Task> data) {                    // 显示数据StringBuilder sb = new StringBuilder("请求数据成功：\n");                    for (int i = 0; i < data.size(); i++) {sb.append(data.get(i).name).append("\n");}tv_data.setText(sb.toString());requesting = false;}                @Overridepublic void onError(Throwable e) {                    // 显示错误tv_data.setText("错误：\n" + e.getMessage());requesting = false;}                @Overridepublic void onStart() {                    // 显示loadingtv_data.setText("正在加载...");}});}}    public void onRefreshClick(View view) {        getData();}
}

在UI层代码中，使用DataApiManager.ofTask()获得数据访问接口的实例。
考虑到数据请求会是耗时的异步操作，这里每个数据接口方法接收一个DataApiCallback<T> 回调对象，T是将返回的数据类型。

public interface DataApiCallback<T>  {    void onSuccess(T data);    void onError(Throwable e);    void onStart();
}

接口DataApiCallback定义了数据接口请求数据开始和结束时的通知。

DataApiManager

根据分层设计，UI层和数据访问层之间的通信就是基于DataApi接口的，每个DataApi接口提供一组相关数据的获取方法。获取Task数据的接口就是ITaskApi：

public interface ITaskApi {    void getTasks(DataApiCallback<List<Task>> callback);
}

UI层通过DataApiManager来获得各个DataApi接口的实例。也就是在这里，会根据当前项目构建是debug还是release来选择性提供MockApi或最终的DataApi。

public class DataApiManager {    private static final boolean MOCK_ENABLE = BuildConfig.DEBUG;    public static ITaskApi ofTask() {        if (MOCK_ENABLE) {ITaskApi api = MockApiManager.getMockApi(ITaskApi.class);            if (api != null) return api;}        return new NetTaskApi();}
}

当MOCK_ENABLE为true时，会去MockApiManager检索一个所需接口的mock实例，如果没找到，会返回真实的数据接口的实现，上面的NetTaskApi就是。倘若现在服务器还无法进行联合调试，它的实现就简单的返回一个服务器错误：

public class NetTaskApi implements ITaskApi {    @Overridepublic void getTasks(DataApiCallback<List<Task>> callback) {        // 暂时没用实际的数据接口实现callback.onError(new Exception("数据接口未实现"));}
}

MockApiManager

DataApiManager利用MockApiManager来获取数据接口的mock实例。这样的好处是模拟数据接口的相关类型都被“封闭”起来，仅通过一个唯一类型来获取已知的DataApi的一种（这里就指mock）实例。这样为分离出mock相关代码打下了基础。

在DataApiManager中，获取数据接口实例时会根据开关变量MOCK_ENABLE判断是否可以返回mock实例。仅从功能上看是满足动态提供MockApi的要求了。不过，为了让最终release构建的apk中不包含多余的mock相关的代码，可以利用gradle提供的buildVariant。

• buildVariant
  使用gradle来构建项目时，可以指定不同的buildType，默认会有debug和release两个“构建类型”。此外，还可以提供productFlavors来提供不同的“产品类型”，如demo版，专业版等。
  每一种productFlavor和一个buildType组成一个buildVariant（构建变种）。
  可以为每一个buildType，buildVariant，或productFlavor指定特定的代码资源。

这里利用buildType来为debug和release构建分别指定不同的MockApiManager类的实现。

默认的项目代码是在src/main/java/目录下，创建目录/src/debug/java/来放置只在debug构建时编译的代码。在/src/release/java/目录下放置只在release构建时编译的代码。

• debug构建时的MockApiManager

public class MockApiManager {    private static final MockApiManager INSTANCE = new MockApiManager();    private HashMap<String, BaseMockApi> mockApis;    private MockApiManager() {}    public static <T> T getMockApi(Class<T> dataApiClass) {        if (dataApiClass == null) return null;String key = dataApiClass.getName();        try {T mock = (T) getInstance().mockApis.get(key);            return mock;} catch (Exception e) {            return null;}}    private void initApiTable() {mockApis = new HashMap<>();mockApis.put(ITaskApi.class.getName(), new MockTaskApi());}    private static MockApiManager getInstance() {        if (INSTANCE.mockApis == null) {            synchronized (MockApiManager.class) {                if (INSTANCE.mockApis == null) {INSTANCE.initApiTable();}}}        return INSTANCE;}
}

静态方法getMockApi()根据传递的接口类型信息从mockApis中获取可能的mock实例，mockApis中注册了需要mock的那些接口的实现类对象。

• release构建时的MockApiManager

public class MockApiManager {    public static <T> T getMockApi(Class<T> dataApiClass) {        return null;}
}

因为最终release构建时是不需要任何mock接口的，所以此时getMockApi()一律返回null。也没有任何和提供mock接口相关的类型。

通过为debug和release构建提供不同的MockApiManager代码，就彻底实现了MockApi代码的动态添加和移除。

MockApi的实现

模拟数据接口的思路非常简单：根据请求的次数callCount，运行一定的策略来不断地返回不同的响应结果。
响应结果包括“网络错误、服务器错误、成功”三种状态，而且还提供一定的网络时间延迟的模拟。

IMockApiStrategy

接口IMockApiStrategy的作用就是抽象对请求返回不同响应结果的策略，响应结果由IMockApiStrategy.Response表示。

public interface IMockApiStrategy {    void onResponse(int callCount, Response out);    /**     * Mock响应返回结果，表示响应的状态     */class Response {        public static final int STATE_NETWORK_ERROR = 1;        public static final int STATE_SERVER_ERROR = 2;        public static final int STATE_SUCCESS = 3;        public int state = STATE_SUCCESS;        public int delayMillis = 600;}
}

Response表示的响应结果包含结果状态和延迟时间。

作为一个默认的实现，WheelApiStrategy类根据请求次数，不断返回上述的三种结果：

public class WheelApiStrategy implements IMockApiStrategy {    @Overridepublic void onResponse(int callCount, Response out) {        if (out == null) return;        int step = callCount % 10;        switch (step) {            case 0:            case 1:            case 2:            case 3:out.state = Response.STATE_SUCCESS;                break;            case 4:            case 5:out.state = Response.STATE_SERVER_ERROR;                break;            case 6:            case 7:out.state = Response.STATE_SUCCESS;                break;            case 8:            case 9:out.state = Response.STATE_NETWORK_ERROR;                break;}out.delayMillis = 700;}
}

方法onResponse()的参数out仅仅是为了避免多次创建小对象，对应debug构建，倒也没太大意义。

BaseMockApi

针对每一个数据访问接口，都可以提供一个mock实现。比如为接口ITaskApi提供MockTaskApi实现类。

为了简化代码，抽象基类BaseMockApi完成了大部分公共的逻辑。

public abstract class BaseMockApi {    protected int mCallCount;    private IMockApiStrategy mStrategy;    private Response mResponse = new Response();    public Response onResponse() {        if (mStrategy == null) {mStrategy = getMockApiStrategy();}        if (mStrategy != null) {mStrategy.onResponse(mCallCount, mResponse);mCallCount++;}        return mResponse;}    protected IMockApiStrategy getMockApiStrategy() {        return new WheelApiStrategy();}    protected void giveErrorResult(final DataApiCallback<?> callback, Response response) {Action1<Object> onNext = null;AndroidSchedulers.mainThread().createWorker().schedule(new Action0() {            @Overridepublic void call() {callback.onStart();}});        switch (response.state) {            case Response.STATE_NETWORK_ERROR:onNext = new Action1<Object>() {                    @Overridepublic void call(Object o) {callback.onError(new IOException("mock network error."));}};                break;            case Response.STATE_SERVER_ERROR:onNext = new Action1<Object>() {                    @Overridepublic void call(Object o) {callback.onError(new IOException("mock server error."));}};                break;}        if (onNext != null) {Observable.just(10086).delay(response.delayMillis, TimeUnit.MILLISECONDS).subscribeOn(Schedulers.io()).observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()).subscribe(onNext);}}     public <T> void giveSucce***esult(final Func0<T> dataMethod, final DataApiCallback<T> callback, final Response response) {AndroidSchedulers.mainThread().createWorker().schedule(new Action0() {            @Overridepublic void call() {Observable.create(new Observable.OnSubscribe<T>() {                    @Overridepublic void call(Subscriber<? super T> subscriber) {Log.d("MOCK", "onNext Thread = " + Thread.currentThread().getName());subscriber.onNext(dataMethod.call());subscriber.onCompleted();}}).                delay(response.delayMillis, TimeUnit.MILLISECONDS).subscribeOn(Schedulers.io()).observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()).subscribe(new ApiSubcriber(callback));}});}    private static class ApiSubcriber<T> extends Subscriber<T> {        private DataApiCallback<T> callback;        public ApiSubcriber(DataApiCallback<T> callback) {            this.callback = callback;}        @Overridepublic void onStart() {callback.onStart();}        @Overridepublic void onCompleted() {}        @Overridepublic void onError(Throwable e) {callback.onError(e);}        @Overridepublic void onNext(T data) {callback.onSuccess(data);}}
}

• onResponse()
  方法onResponse()根据“响应策略”来针对一次请求返回一个“响应结果”，默认的策略由方法getMockApiStrategy()提供，子类可以重写它提供其它策略。当然策略对象本身也可以作为参数传递（此时此方法本身也没多大意义了）。
  一个想法是，每一个MockApi类都只需要一个实例，这样它的callCount就可以在程序运行期间得到保持。此外，大多数情况下策略对象只需要一个就行了——它是无状态的，封装算法的一个“函数对象”，为了多态，没办法让它是静态方法。

• giveErrorResult()
  此方法用来执行错误回调，此时是不需要数据的，只需要根据response来执行一定的延迟，然后返回网络错误或服务器错误。
  注意一定要在main线程上执行callback的各个方法，这里算是一个约定，方便UI层直接操作一些View对象。

• giveSucce***esult()
  此方法用来执行成功回调，此时需要提供数据，并执行response中的delayMillis延迟。
  参数dataMethod用来提供需要的假数据，这里保证它的执行在非main线程中。
  同样，callback的方法都在main线程中执行。

上面BaseMockApi中的rxjava的一些代码都非常简单，完全可以使用Thread来实现。

提供MockTaskApi

作为示例，这里为ITaskApi提供了一个mock实现类：

public class MockTaskApi extends BaseMockApi implements ITaskApi {    @Overridepublic void getTasks(DataApiCallback<List<Task>> callback) {Response response = onResponse();        if (response.state == Response.STATE_SUCCESS) {Func0<List<Task>> mockTasks = new Func0<List<Task>>() {                @Overridepublic List<Task> call() {                    // here to give some mock data, you can get it from a json file —— if there is.ArrayList<Task> tasks = new ArrayList<>();                    int start = (mCallCount - 1) * 6;                    for (int i = start; i < start + 6; i++) {Task task = new Task();task.name = "Task - " + i;tasks.add(task);}                    return tasks;}};            giveSucce***esult(mockTasks, callback, response);} else {            giveErrorResult(callback, response);}}
}

它的代码几乎不用过多解释，使用代码提供需要的返回数据是非常简单的——就像直接在UI层的Activity中写一个方法来造假数据那样。

小结

无论如何，经过上面的一系列的努力，模拟数据接口的代码已经稍具模块性质了，它可以被动态的开关，不影响最终的release构建，可以为需要测试的数据接口灵活的提供想要的mock实现。

很值得一提的是，整个MockApi模块都是建立在纯java代码上的。这样从UI层请求到数据访问方法的执行，都最终是直接的java方法的调用，这样可以很容易获取调用传递的“请求参数”，这些参数都是java类。而如果mock是建立在网络框架之上的，那么额外的http报文的解析是必不可少的。
仅仅是为了测试的目的，分层设计，让数据访问层可以在真实接口和mock接口间切换，更简单直接些。

最后，造假数据当然也可以是直接读取json文件这样的方式来完成，如果服务器开发人员有提供这样的文件的话。