Android程序与服务器大容量数据交互问题打赏

对于目前的状况来说,移动终端的网络状况没有PC网络状况那么理想。在一个Android应用中,如果需要接收来自服务器的大容量数据,那么就不得不考虑客户的流量问题。本文根据笔者的一个项目实战经验出发,解决大容量数据的交互问题,解决数据大小会根据实际情况动态切换问题(服务器动态选择是否要压缩数据,客户端动态解析数据是否是被压缩的),还有数据交互的编码问题。

解决数据过大的问题,最直观的方法就是压缩数据。服务器将需要传递的数据先进行压缩,再发送给Android客户端,Android客户端接收到压缩的数据,对其解压,得到压缩前的数据。

如果规定Android客户端和服务器的交互数据必须是经过某种压缩算法后的数据,那么这种“规定”失去了视具体情况而定的灵活性。笔者拟将Http协议进行封装,将动态的选择传输的数据是否要经过压缩,客户端也能动态的识别,整理并获得服务器想要发送的数据。Android客户端向服务器请求某个方面的数据,这个数据也许是经过压缩后传递比较合适,又也许是将原生数据传递比较合适。也就是说,笔者想要设计一种协议,这种协议适用于传输数据的数据量会动态的切换,也许它会是一个小数据,也许它又会是一个数据量庞大的大数据(大数据需要经过压缩)。

可能说的比较抽象,那么我用实际情况解释一下。

我项目中的一个实际情况是这样的:这个项目是做一个Android基金客户端,Android客户端向服务器请求某一个基金的历史走势信息,由于我的Android客户端实现了本地缓存,这让传递数据的大小浮动非常大。如果本地缓存的历史走势信息的最新日期是5月5日,服务器的历史走势信息的最新日期是5月7日,那么服务器就像发送5月6日和5月7日这两天的走势信息,这个数据很小,不需要压缩(我使用的压缩算法,对于数据量过小的数据压缩并不理想,数据量过小的数据压缩后的数据会比压缩前的数据大)。然而,Android客户端也可能对于某个基金没有任何的缓存信息,那么服务器将发送的数据将是过去三四年间的历史走势信息,这个数据会有点大,就需要进行压缩后传递。那么客户端对于同一个请求得到的数据,如何判断它是压缩后的数据还是未曾压缩的数据呢?

笔者使用的解决方案是把传递数据的第一个字节作为标识字节,将标识这个数据是否被压缩了。也能标识传递数据的编码问题。Android对于接收到的数据(字节数组),先判断第一个字节的数据,就能根据它所代表的数据格式和编码信息进行相应的操作。说了那么多,也许不如看实际的代码理解的快。首先是压缩算法,这里笔者用到的是jdk自带的zip压缩算法。

package com.poorren.utils.compress;

 import java.io.ByteArrayInputStream;
 import java.io.ByteArrayOutputStream;
 import java.io.InputStream;
 import java.io.OutputStream;
 import java.util.zip.GZIPInputStream;
 import java.util.zip.GZIPOutputStream;

 public class Compress {
     private static final int BUFFER_LENGTH = 400;

     //压缩字节最小长度,小于这个长度的字节数组不适合压缩,压缩完会更大
     public static final int BYTE_MIN_LENGTH = 50;

     //字节数组是否压缩标志位
     public static final byte FLAG_GBK_STRING_UNCOMPRESSED_BYTEARRAY = 0;
     public static final byte FLAG_GBK_STRING_COMPRESSED_BYTEARRAY = 1;
     public static final byte FLAG_UTF8_STRING_COMPRESSED_BYTEARRAY = 2;
     public static final byte FLAG_NO_UPDATE_INFO = 3;

     /**  
      * 数据压缩  
      *   
      * @param is  
      * @param os  
      * @throws Exception  
      */  
     public static void compress(InputStream is, OutputStream os)   
             throws Exception {   

         GZIPOutputStream gos = new GZIPOutputStream(os);   

         int count;   
         byte data[] = new byte[BUFFER_LENGTH];   
         while ((count = is.read(data, 0, BUFFER_LENGTH)) != -1) {   
             gos.write(data, 0, count);   
         }   

         gos.finish();   

         gos.flush();   
         gos.close();   
     }   

     /**  
      * 数据解压缩  
      *   
      * @param is  
      * @param os  
      * @throws Exception  
      */  
     public static void decompress(InputStream is, OutputStream os)   
             throws Exception {   

         GZIPInputStream gis = new GZIPInputStream(is);   

         int count;   
         byte data[] = new byte[BUFFER_LENGTH];   
         while ((count = gis.read(data, 0, BUFFER_LENGTH)) != -1) {   
             os.write(data, 0, count);   
         }   

         gis.close();   
     } 

     /** 
      * 数据压缩 
      *  
      * @param data 
      * @return 
      * @throws Exception 
      */  
     public static byte[] byteCompress(byte[] data) throws Exception {  
         ByteArrayInputStream bais = new ByteArrayInputStream(data);  
         ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();  

         // 压缩  
         compress(bais, baos);  

         byte[] output = baos.toByteArray();  

         baos.flush();  
         baos.close();  

         bais.close();  

         return output;  
     } 

     /** 
      * 数据解压缩 
      *  
      * @param data 
      * @return 
      * @throws Exception 
      */  
     public static byte[] byteDecompress(byte[] data) throws Exception {  
         ByteArrayInputStream bais = new ByteArrayInputStream(data);  
         ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();  

         // 解压缩  

         decompress(bais, baos);  

         data = baos.toByteArray();  

         baos.flush();  
         baos.close();  

         bais.close();  

         return data;  
     }  
 }

这里供外部调用的方法是byteCompress()和byteDecompress(),都将接收一个byte数组,byteCompress是数据压缩方法,将返回压缩后的数组数据,byteDecompress是数据解压方法,将返回解压后的byte数组数据。FLAG_GBK_STRING_COMPRESSED_BYTEARRAY表示服务器传递的数据是GBK编码的字符串经过压缩后的字节数组。其它的常量也能根据其名字来理解。(这里多说一句,最好将编码方式和是否压缩的标识位分开,比如将标识字节的前四个位定义成标识编码方式的位,将后面四个位标识为是否压缩或者其它信息的标识位,通过位的与或者或方式来判断标识位。笔者这里偷懒了,直接就这么写了。)

下面是处理传递数据的方法(判断是否要压缩)。我这里用要的是Struts 1框架,在Action里组织数据,并作相应的处理(压缩或者不压缩),并发送。

public ActionForward execute(ActionMapping mapping, ActionForm form,
            HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) {
        JjjzForm jjjzForm = (JjjzForm) form;

        //基金净值历史走势信息
        ArrayList jjjzs = null;

        //得到基金净值历史走势的方法省略了

        Gson gson = new Gson();
        String jsonStr = gson.toJson(jjjzs, jjjzs.getClass());

        byte[] resultOriginalByte = jsonStr.getBytes();

        //组织最后返回数据的缓冲字节数组
        ByteArrayOutputStream resultBuffer = new ByteArrayOutputStream();
        OutputStream os = null;

        try {

            os = response.getOutputStream();
            //如果要返回的结果字节数组小于50位,不将压缩
            if(resultOriginalByte.length < Compress.BYTE_MIN_LENGTH){
                byte flagByte = Compress.FLAG_GBK_STRING_UNCOMPRESSED_BYTEARRAY;
                resultBuffer.write(flagByte);
                resultBuffer.write(resultOriginalByte);
            }
            else{
                byte flagByte = Compress.FLAG_GBK_STRING_COMPRESSED_BYTEARRAY;
                resultBuffer.write(flagByte);
                resultBuffer.write(Compress.byteCompress(resultOriginalByte));
            }
            resultBuffer.flush();
            resultBuffer.close();

            //将最后组织后的字节数组发送给客户端
            os.write(resultBuffer.toByteArray());
        } catch (IOException e) {
            // TODO Auto-generated catch block
            e.printStackTrace();
        } catch (Exception e) {
            // TODO Auto-generated catch block
            e.printStackTrace();
        }
        finally{
            try {
                os.close();
            } catch (IOException e) {
                // TODO Auto-generated catch block
                e.printStackTrace();
            }
        }
        return null;
    }

这里我预发送的数据是一个Json格式的字符串(GBK编码),将判断这个字符串的长度(判断是否适合压缩)。如果适合压缩,就将缓冲字节数组(ByteArrayOutputStream resultBuffer)的第一个字节填充FLAG_GBK_STRING_COMPRESSED_BYTEARRAY,再将Json字符串的字节数组压缩,并存入数据缓冲字节数组,最后向输出流写入缓冲字节数组,关闭流。如果不适合压缩,将发送的数据的第一个字节填充为FLAG_GBK_STRING_UNCOMPRESSED_BYTEARRAY,再将Json字符串的字节数组直接存入数据缓冲字节数组,写入输出流,关闭流。

最后就是Android客户端的解析了,将上述的Compress压缩辅助类拷贝到Android项目中就行。下面是Http请求后得到的字节数组数据做解析工作。

byte[] receivedByte = EntityUtils.toByteArray(httpResponse.getEntity());

        String result = null;

        //判断接收到的字节数组是否是压缩过的
        if (receivedByte[0] == Compress.FLAG_GBK_STRING_UNCOMPRESSED_BYTEARRAY) {
            result = new String(receivedByte, 1, receivedByte.length - 1, EXCHANGE_ENCODING);
        } 

        else if (receivedByte[0] == Compress.FLAG_GBK_STRING_COMPRESSED_BYTEARRAY) {

            byte[] compressedByte = new byte[receivedByte.length - 1];

            for (int i = 0; i < compressedByte.length; i++) {
                compressedByte[i] = receivedByte[i + 1];
            }
            byte[] resultByte = Compress.byteDecompress(compressedByte);
            result = new String(resultByte, EXCHANGE_ENCODING);
        }

这里最后得到的result就是服务器实际要发送的内容。

缺陷反思:任何设计都是有缺陷的。我这样做已经将Http协议做了进一层封装。Http的数据部分的第一个字节并不是实际数据,而是标识字节。这样,降低了这个接口的可重用性。统一发送Json字符串的Action能被网页(Ajax)或者其他客户端使用,经过封装压缩之后,只有能识别这个封装(就是能进行解析)的客户端能使用这个接口。网页(Ajax)就不能解析,那么这个Action就不能被Ajax使用。

具体开发过程中要视具体情况而定,如果数据量小的话我还是建议使用标准的Http协议,也就是说直接发送字符串,不做任何的压缩和封装。如果数据量实在过于大的话,建议使用上述方法。

对于Android应用来说,什么样的数据才算是大数据。我想这个大数据的界限并不是固定的,并不是说10k以上,或者100k以上就算是大数据,这个界限是由许多方面的利弊来衡量的。首先我要说,我设计的这个协议是适用于大数据和小数据动态切换的情况。对于大小数据界限的划定,交给开发人员去衡量利弊。这个衡量标准我想应该包括以下几部分内容:

第一,压缩算法的有效临界点。只有要压缩的数据大于这个点,压缩后的数据才会更小,反之,压缩后的数据会更加的大。我使用的zip算法这个点应该是50字节左右,因此,在我应用中,将大数据定义成50字节以上的数据。

第二:压缩和解压的开销。服务器要压缩数据,客户端要解压数据,这个都是需要CPU开销的,特别是服务器,如果请求量大的话,需要为每一个响应数据进行压缩,势必降低服务器的性能。我们可以设想这样的一种情况,原生数据只有50字节,压缩完会有40字节,那么我们就要思考是否有必要来消耗CPU来为我们这区区的10个字节来压缩呢?

综上,虽然这个协议适合大小数据动态切换的数据传输,但是合理的选择大数据和小数据的分割点(定义多少大的数据要压缩,定义多少以下的数据不需要压缩)是需要好好权衡的。



Android程序与服务器大容量数据交互问题
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