一、需求清单

1.1 功能需求模块

基于任务管理类应用的核心场景，结合行业最佳实践，本项目需实现四大功能模块，覆盖任务全生命周期管理：

• 任务列表模块
  核心功能包括任务的创建（新增）、读取（列表展示）、更新（状态修改）和删除（移除）操作，支持本地与远程状态实时同步。列表需按优先级（高/中/低）或截止日期排序，可通过滑动手势快速标记完成状态，并提供批量操作入口（如批量删除已完成任务）。参考 TODO 应用经典设计，列表项应包含任务标题、截止日期、优先级标签及完成状态标识[24][45]。

• 任务详情模块
  点击列表项进入详情页，展示任务完整信息：标题、描述、创建时间、截止日期、优先级、关联标签及历史修改记录。支持从详情页直接跳转至编辑页，并提供返回列表时的状态刷新机制，确保数据一致性。

• 任务编辑模块
  提供统一界面处理任务创建与修改，包含表单验证逻辑（如标题非空、截止日期需晚于当前时间）。编辑页需支持富文本描述（基础格式化）、优先级选择器（下拉菜单）及标签管理（多选），并通过防抖处理避免重复提交——参考 GitHub 仓库搜索功能的输入节流策略，在用户停止输入 500ms 后触发本地存储操作[46]。

• 数据统计模块
  基于任务数据生成可视化统计，包括：

  • 完成率趋势图（近 7 天/30 天）
  • 优先级分布饼图（高/中/低占比）
  • 延期任务预警列表
    统计数据需支持离线计算，确保无网络时仍可展示历史统计结果。

1.2 技术指标要求

为保障用户体验与兼容性，需满足以下硬性指标：

• 系统兼容性：支持 Android API 24（Android 7.0）及以上版本，覆盖 95%以上活跃设备
• 性能要求：冷启动时间 < 3 秒（基于 Android Vitals 标准，在中端机型（如骁龙 660）上测试）
• 响应速度：列表滑动帧率稳定 60fps，编辑页表单提交响应时间 < 300ms
• 状态恢复：支持配置变更（如屏幕旋转、深色模式切换）及进程重建后的状态自动还原，数据丢失率为 0
• 输入处理：搜索/筛选功能需实现输入节流（用户停止输入 800ms 后触发请求），避免无效网络调用[46]

核心需求提炼：以任务 CRUD 为基础，通过状态同步确保数据一致性，以统计模块提升产品价值，同时通过严格的技术指标保障流畅体验。功能设计参考 todo-mvp 项目的"列表-详情-编辑-统计"经典四页架构，技术指标对齐 Android 官方性能标准[45]。

二、架构设计

2.1 整体架构思想

本项目采用分层架构设计，融合 Clean Architecture 的领域驱动思想与 MVVM 的数据驱动特性，实现关注点分离与高内聚低耦合。核心原则包括：

• 单向数据流：数据从数据层流向 ViewModel，再驱动 UI 更新，避免反向依赖
• 依赖规则：内层不依赖外层（如领域层不引用 Android SDK，数据层不感知 UI 实现）
• 可测试性：每层通过接口定义边界，支持独立单元测试（如 ViewModel 可脱离 UI 层测试）

架构层次自顶向下分为：UI 层（表现层）、ViewModel 层（业务逻辑层）、领域层（用例层）、数据层（存储与访问层），整体遵循"单 Activity + 多 Compose 页面"架构模式，通过 Navigation Compose 实现页面路由[9][47]。

2.2 架构图（Mermaid）

graph TD
    subgraph "UI 层"
        A[Compose 页面] -->|触发用户操作| B[UI 状态处理器]
        B -->|调用| C[ViewModel]
        C -->|暴露 StateFlow| B
        B -->|渲染| A
        A1[通用组件] --> A  // 如 Button、Card 等可复用组件
    end

    subgraph "ViewModel 层"
        C -->|调用| D[用例 (UseCase)]
        C -->|依赖| E[数据仓库 (Repository)]
        C -->|管理| F[UI 状态 (UiState)]
    end

    subgraph "领域层"
        D -->|编排业务逻辑| E
        D1[实体 (Entity)] --> D  // 纯数据类，无业务逻辑
    end

    subgraph "数据层"
        E -->|协调| G[本地数据源]
        E -->|协调| H[远程数据源]
        G --> I[Room 数据库]  // 本地持久化
        H --> J[Retrofit API]  // 远程数据请求
    end

    subgraph "基础设施层"
        K[Hilt] -->|注入依赖| C  // ViewModel 注入
        K -->|注入依赖| E  // Repository 注入
        L[协程 (Coroutines)] --> C  // 异步处理
        M[Flow] --> C  // 数据流管理
    end

    style UI 层 fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style ViewModel 层 fill:#9f9,stroke:#333,stroke-width:2px
    style 领域层 fill:#99f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style 数据层 fill:#f99,stroke:#333,stroke-width:2px
    style 基础设施层 fill:#ff9,stroke:#333,stroke-width:2px

2.3 项目目录结构

基于功能模块化与分层思想，目录结构设计如下（Kotlin 实现）：

com.example.taskmanager/
├── ui/                      // UI 层
│   ├── screen/              // 页面定义
│   │   ├── TaskListScreen.kt  // 任务列表页
│   │   ├── TaskDetailScreen.kt // 详情页
│   │   ├── TaskEditScreen.kt  // 编辑页
│   │   └── StatisticsScreen.kt // 统计页
│   ├── component/           // 通用组件
│   │   ├── TaskItem.kt      // 列表项组件
│   │   └── PriorityTag.kt   // 优先级标签
│   └── theme/               // 主题配置（Material3）
├── viewmodel/               // ViewModel 层
│   ├── TaskListViewModel.kt
│   ├── TaskDetailViewModel.kt
│   └── StatisticsViewModel.kt
├── domain/                  // 领域层
│   ├── entity/              // 实体类
│   │   └── Task.kt          // 任务数据模型
│   └── usecase/             // 用例
│       ├── GetTasksUseCase.kt
│       ├── SaveTaskUseCase.kt
│       └── CalculateStatisticsUseCase.kt
├── data/                    // 数据层
│   ├── repository/          // 仓库实现
│   │   └── TaskRepositoryImpl.kt
│   ├── local/               // 本地数据源
│   │   ├── dao/TaskDao.kt
│   │   └── database/TaskDatabase.kt
│   └── remote/              // 远程数据源
│       ├── api/TaskApiService.kt
│       └── model/RemoteTask.kt
└── di/                      // 依赖注入
    ├── AppModule.kt         // 全局依赖配置
    └── ViewModelModule.kt   // ViewModel 注入

三、技术选型

3.1 核心技术栈：Kotlin+Jetpack Compose+MVVM+Hilt

（1）Kotlin：官方首选开发语言

• 核心优势：
  • 空安全：编译期检测空指针，降低 30%以上的运行时异常
  • 协程：简化异步代码编写，替代传统回调（Callback）和 RxJava，如通过 viewModelScope.launch 管理任务生命周期
  • 扩展函数：增强代码可读性，如为 Task 类添加 isOverdue() 扩展方法判断是否延期
  • 与 Android SDK 深度集成：Jetpack 库优先提供 Kotlin API，如 Room、ViewModel 均支持 Kotlin 协程与 Flow

（2）Jetpack Compose：现代化 UI 开发框架

• 核心优势：
  • 声明式 UI：通过 @Composable 函数描述 UI 状态，替代 XML 布局，代码量减少 40%~60%
  • 可组合性：支持组件嵌套与复用，如 TaskItem 组件可在列表页和详情页复用
  • 状态驱动：通过 remember、StateFlow 实现 UI 与数据自动同步，无需手动调用 notifyDataSetChanged()
  • 官方生态支持：与 Navigation Compose（页面导航）、Material3（设计系统）无缝集成，提供一致的设计语言[9][22]

（3）MVVM：数据与 UI 分离的架构模式

• 核心优势：
  • 关注点分离：ViewModel 负责业务逻辑，Compose 页面专注 UI 渲染，符合"单一职责原则"
  • 生命周期感知：ViewModel 独立于 UI 生命周期，避免屏幕旋转导致的数据丢失
  • 可测试性：ViewModel 不依赖 Android 环境，可通过 JUnit 直接测试业务逻辑，如验证 SaveTaskUseCase 的调用次数

（4）Hilt：依赖注入框架

• 核心优势：
  • 简化依赖管理：通过注解（如 @Inject、@Module）自动生成依赖注入代码，替代手动 new 对象
  • 作用域控制：支持 @ViewModelScoped、@Singleton 等作用域，确保资源合理释放
  • 与 Jetpack 集成：提供 @HiltViewModel 注解，直接注入 ViewModel 依赖，无需手动实现工厂类[47]

技术栈协同效应：Kotlin 协程与 Flow 为 Compose 提供异步数据流，MVVM 架构通过 ViewModel 连接数据流与 UI，Hilt 则通过依赖注入解耦各层组件，形成"数据驱动-状态管理-依赖解耦"的完整闭环。

3.2 方案对比与取舍

（1）与跨平台方案（Flutter）的对比

取舍理由：本项目为 Android 平台专属应用，无需跨平台能力，选择原生方案可最大化利用 Android 生态优势，降低长期维护成本。若未来需扩展至 iOS，可考虑 Kotlin Multiplatform Mobile（KMM）作为迁移路径。

（2）与传统架构（MVC/MVP）的对比

• MVC 架构：Activity 同时承担 Controller 和 View 职责，导致代码臃肿（常超 1000 行），难以维护
• MVP 架构：通过 Presenter 分离业务逻辑，但需手动管理 View 与 Presenter 的生命周期，易引发内存泄漏
• MVVM 优势：ViewModel 由系统托管生命周期，结合 Data Binding/Flow 实现数据自动同步，代码复用率提升 30%以上[48]

（3）与 Clean Architecture 的融合

本方案在分层架构基础上吸收 Clean Architecture 思想：

• 将核心业务逻辑（如统计计算、任务状态校验）封装在领域层用例中，确保与 Android SDK 解耦
• 数据层通过 Repository 模式隔离数据源实现，支持本地/远程数据切换（如调试环境使用内存数据库，生产环境使用 Room）[24]
• 实体类（Entity）作为跨层数据模型，确保各层数据一致性

3.3 辅助技术选型

• 数据存储：Room（本地数据库）+ DataStore（键值对存储，替代 SharedPreferences）
• 网络请求：Retrofit + OkHttp，支持 RESTful API 调用与拦截器配置（如添加 Token）
• 状态管理：StateFlow（UI 状态）+ SharedFlow（事件通知，如导航事件）
• 图片加载：Coil，支持 Compose 组件 AsyncImage，自动处理缓存与生命周期
• 测试工具：JUnit（单元测试）+ Espresso（UI 测试）+ MockK（模拟依赖）

选型原则：优先选择 Google 官方维护的技术栈，确保长期支持与版本兼容性；架构设计以"可测试性"和"可维护性"为核心，避免过度设计（如无需引入 Redux 等复杂状态管理库）。

四、总结

本项目通过明确任务管理的核心功能模块与技术指标，构建了"UI-ViewModel-领域-数据"四层架构，并选择 Kotlin+Jetpack Compose+MVVM+Hilt 作为技术栈。该方案既符合 Android 官方推荐的架构模式，又通过分层设计确保代码的可扩展性与可测试性，为后续功能迭代（如团队协作、云同步）奠定基础。架构实现上参考 Google architecture-samples 开源项目的最佳实践，结合 Clean Architecture 思想优化领域层设计，最终形成兼顾实用性与规范性的技术方案[47]。