Flow
冷流、热流概念
冷流：当数据被订阅的时候，发布者才开始执行发射数据流的代码。并且当有多个订阅者的时候，每一个订阅者何发布者都是一对一的关系，每个订阅者都会收到发布者完整的数据。（Flow）
热流：无论有没有订阅者订阅，事件始终都会发生。当热流有多个订阅者时，发布者跟订阅者是一对多的关系，热流可以与多个订阅者共享信息。(StateFlow,SharedFlow)
冷流只有在消费者收集数据时才会触发提供者产生数据的代码，从热流收集数据不会触发任何提供方的代码，因为热流始终处于活跃状态并将数据存于内存中。
StateFlow、SharedFlow、LiveData
LiveData：可感知生命周期，可观察的数据持有者。
- 观察者的回调永远在主线程
- 仅持有单个且最新的数据
- 自动取消订阅
- 提供【可读可写】和【仅可读】两个版本收缩权限
- 可配合DataBinding实现【双向绑定】
- value可为空
- 粘性事件：会多次消费事件，如屏幕旋转
- 默认不防抖，多次调用setValue传入的值相同，观察者的onChange()会被多次调用
StateFlow：是一个状态容器式可观察数据流，可以向其收集器发出当前状态更新和新状态更新。
- 提供【可读可写】（MutableStateFlow）和【仅可读】（StateFlow）两个版本
- 值唯一
- 被允许多个观察者共用（因此是共享数据流）
- 永远只会把最新的值重现给订阅者，这与活跃观察者的数量是无关的
- 支持dataBinding
- 必须配置初始值，因此value空安全
- 防抖，多次setValue会判断是否与旧值相等
SharedFlow：SharedFlow 是 StateFlow 的可配置性极高的泛化数据流。有以下几点不同：
- MutableSharedFlow没有起始值
- SharedFlow可以保留历史数据
- MutableSharedFlow 发射值需要调用 emit()/tryEmit() 方法，没有 setValue() 方法
- 可以处理粘性事件：当 replay 为 0 时，replayCache size 为 0，新的订阅者获取不到之前的数据，因此不存在「粘性事件」的问题。
SharedFlow 在其 replayCache 中保留特定数量的最新值。每个新订阅者首先从 replayCache 中取值，然后获取新发射的值。replayCache 的最大容量是在创建 SharedFlow 时通过 replay 参数指定的。replayCache 可以使用 MutableSharedFlow.resetReplayCache 方法重置。
总结：状态（State）使用StateFlow,事件（Event）使用SharedFlow。LiveData主要职责是更新UI，Flow分为三个角色（生产者、消费者、中介）
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