背景

• Kotlin Flow 是基于 Kotlin 协程基础能力搭建的一套数据流框架，从功能复杂性上看是介于 LiveData 和 RxJava 之间的解决方案。Kotlin Flow 拥有比 LiveData 更丰富的能力，但裁剪了 RxJava 大量复杂的操作符，做得更加精简。并且在 Kotlin 协程的加持下，Kotlin Flow 目前是 Google 主推的数据流框架。

1. 为什么要使用 Flow？

LiveData、Kotlin Flow 和 RxJava 三者都属于 可观察的数据容器类，观察者模式是它们相同的基本设计模式，那么相对于其他两者，Kotlin Flow 的优势是什么呢？

LiveData 是 androidx 包下的组件，是 Android 生态中一个的简单的生命周期感知型容器。简单即是它的优势，也是它的局限，当然这些局限性不应该算 LiveData 的缺点，因为 LiveData 的设计初衷就是一个简单的数据容器。对于简单的数据流场景，使用 LiveData 完全没有问题。

• LiveData 只能在主线程更新数据： 只能在主线程 setValue，即使 postValue 内部也是切换到主线程执行；
• LiveData 数据重放问题： 注册新的订阅者，会重新收到 LiveData 存储的数据，这在有些情况下不符合预期（可以使用自定义的 LiveData 子类 SingleLiveData 或 UnPeekLiveData 解决，此处不展开）；
• LiveData 不防抖： 重复 setValue 相同的值，订阅者会收到多次 onChanged() 回调（可以使用 distinctUntilChanged() 解决，此处不展开）；
• LiveData 不支持背压： 在数据生产速度 > 数据消费速度时，LiveData 无法正常处理。比如在子线程大量 postValue 数据但主线程消费跟不上时，中间就会有一部分数据被忽略。

RxJava 是第三方组织 ReactiveX 开发的组件，Rx 是一个包括 Java、Go 等语言在内的多语言数据流框架。功能强大是它的优势，支持大量丰富的操作符，也支持线程切换和背压。然而 Rx 的学习门槛过高，对开发反而是一种新的负担，也会带来误用的风险。

Kotlin 是 kotlinx 包下的组件，不是单纯 Android 生态下的产物。那么，Flow 的优势在哪里呢？

• Flow 支持协程： Flow 基于协程基础能力，能够以结构化并发的方式生产和消费数据，能够实现线程切换（依靠协程的 Dispatcher）；
• Flow 支持背压： Flow 的子类 SharedFlow 支持配置缓存容量，可以应对数据生产速度 > 数据消费速度的情况；
• Flow 支持数据重放配置： Flow 的子类 SharedFlow 支持配置重放 replay，能够自定义对新订阅者重放数据的配置；
• Flow 相对 RxJava 的学习门槛更低： Flow 的功能更精简，学习性价比相对更高。不过 Flow 是基于协程，在协程会有一些学习成本，但这个应该拆分来看。

当然 Kotlin Flow 也存在一些局限：

• Flow 不是生命周期感知型组件： Flow 不是 Android 生态下的产物，自然 Flow 是不会关心组件生命周期。那么我们如何确保订阅者在监听 Flow 数据流时，不会在错误的状态更新 View 呢？这个问题在下文 第 6 节再说。

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2. 冷数据流与热数据流

Kotlin Flow 包含三个实体：数据生产方 - （可选的）中介者 - 数据使用方。数据生产方负责向数据流发射（emit）数据，而数据使用方从数据流中消费数据。根据生产方产生数据的时机，可以将 Kotlin Flow 分为冷流和热流两种：

• 普通 Flow（冷流）： 冷流是不共享的，也没有缓存机制。冷流只有在订阅者 collect 数据时，才按需执行发射数据流的代码。冷流和订阅者是一对一的关系，多个订阅者间的数据流是相互独立的，一旦订阅者停止监听或者生产代码结束，数据流就自动关闭。
• SharedFlow / StateFlow（热流）： 热流是共享的，有缓存机制的。无论是否有订阅者 collect 数据，都可以生产数据并且缓存起来。热流和订阅者是一对多的关系，多个订阅者可以共享同一个数据流。当一个订阅者停止监听时，数据流不会自动关闭（除非使用 WhileSubscribed 策略，这个在下文再说）。

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3. 普通 Flow（冷流）

普通 Flow 是冷流，数据是不共享的，也没有缓存机制。数据源会延迟到消费者开始监听时才生产数据（如终端操作 collect{}），并且每次订阅都会创建一个全新的数据流。 一旦消费者停止监听或者生产者代码结束，Flow 会自动关闭。

val coldFlow: Flow<Int> = flow {
    // 生产者代码
    while(true) {
        // 执行计算
        emit(result)
        delay(100)
    }
    // 生产者代码结束，流将被关闭
}.collect{ data ->  
}
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冷流 Flow 主要的操作如下：

• 创建数据流 flow{}： Flow 构造器会创建一个新的数据流。flow{} 是 suspend 函数，需要在协程中执行；
• 发送数据 emit()： emit() 将一个新的值发送到数据流中；
• 终端操作 collect{}： 触发数据流消费，可以获取数据流中所有的发出值。Flow 是冷流，数据流会延迟到终端操作 collect 才执行，并且每次在 Flow 上重复调用 collect，都会重复执行 flow{} 去触发发送数据动作（源码位置：AbstractFlow）。collect 是 suspend 函数，需要在协程中执行。
• 异常捕获 catch{}： catch{} 会捕获数据流中发生的异常；
• 协程上下文切换 flowOn()： 更改上流数据操作的协程上下文 CoroutineContext，对下流操作没有影响。如果有多个 flowOn 运算符，每个 flowOn 只会更改当前位置的上游数据流；
• 状态回调 onStart： 在数据开始发送之前触发，在数据生产线程回调；
• 状态回调 onCompletion： 在数据发送结束之后触发，在数据生产线程回调；
• 状态回调 onEmpty： 在数据流为空时触发（在数据发送结束但事实上没有发送任何数据时），在数据生产线程回调。

普通 Flow 的核心代码在 AbstractFlow 中，可以看到每次调用终端操作 collect，collector 代码块都会执行一次，也就是重新执行一次数据生产代码：

AbstractFlow.kt

public abstract class AbstractFlow<T> : Flow<T> {

    @InternalCoroutinesApi
    public final override suspend fun collect(collector: FlowCollector<T>) {
        // 1\. 对 flow{} 的包装
        val safeCollector = SafeCollector(collector, coroutineContext)
        try {
            // 2\. 执行 flow{} 代码块
            collectSafely(safeCollector)
        } finally {
            // 3\. 释放协程相关的参数
            safeCollector.releaseIntercepted()
        }
    }

    public abstract suspend fun collectSafely(collector: FlowCollector<T>)
}

private class SafeFlow<T>(private val block: suspend FlowCollector<T>.() -> Unit) : AbstractFlow<T>() {
    override suspend fun collectSafely(collector: FlowCollector<T>) {
        collector.block()
    }
}
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4. SharedFlow —— 高配版 LiveData

下文要讲的 StateFlow 其实是 SharedFlow 的一个子类，所以我们先讲 SharedFlow。SharedFlow 和 StateFlow 都属于热流，无论是否有订阅者（collect），都可以生产数据并且缓存。 它们都有一个可变的版本 MutableSharedFlow 和 MutableStateFlow，这与 LiveData 和 MutableLiveData 类似，对外暴露接口时，应该使用不可变的版本。

4.1 SharedFlow 与 MutableSharedFlow 接口

直接对着接口讲不明白，这里先放出这两个接口方便查看：

public interface SharedFlow<out T> : Flow<T> {
    // 缓存的重放数据的快照
    public val replayCache: List<T>
}

public interface MutableSharedFlow<T> : SharedFlow<T>, FlowCollector<T> {

    // 发射数据（注意这是个挂起函数）
    override suspend fun emit(value: T)

    // 尝试发射数据（如果缓存溢出策略是 SUSPEND，则溢出时不会挂起而是返回 false）
    public fun tryEmit(value: T): Boolean

    // 活跃订阅者数量
    public val subscriptionCount: StateFlow<Int>

    // 重置重放缓存，新订阅者只会收到注册后新发射的数据
    public fun resetReplayCache()
}
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4.2 构造一个 SharedFlow

我会把 SharedFlow 理解为一个高配版的 LiveData，这点首先在构造函数就可以体现出来。SharedFlow 的构造函数允许我们配置三个参数：

SharedFlow.kt

public fun <T> MutableSharedFlow(
    // 重放数据个数
    replay: Int = 0,
    // 额外缓存容量
    extraBufferCapacity: Int = 0,
    // 缓存溢出策略
    onBufferOverflow: BufferOverflow = BufferOverflow.SUSPEND
): MutableSharedFlow<T> {
    val bufferCapacity0 = replay + extraBufferCapacity
    val bufferCapacity = if (bufferCapacity0 < 0) Int.MAX_VALUE else bufferCapacity0 // coerce to MAX_VALUE on overflow
    return SharedFlowImpl(replay, bufferCapacity, onBufferOverflow)
}

public enum class BufferOverflow {
    // 挂起
    SUSPEND,
    // 丢弃最早的一个
    DROP_OLDEST,
    // 丢弃最近的一个
    DROP_LATEST
}
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参数	描述
reply	重放数据个数，当新订阅者时注册时会重放缓存的 replay 个数据
extraBufferCapacity	额外缓存容量，在 replay 之外的额外容量，SharedFlow 的缓存容量 capacity = replay + extraBufferCapacity（实在想不出额外容量有什么用，知道可以告诉我）
onBufferOverflow	缓存溢出策略，即缓存容量 capacity 满时的处理策略（SUSPEND、DROP_OLDEST、DROP_LAST）

SharedFlow 默认容量 capacity 为 0，重放 replay 为 0，缓存溢出策略是 SUSPEND，意味着发射数据时会直接丢弃数据并挂起（阅读 emit 的源码），而订阅者订不会受到任何数据。

为什么我们可以把 SharedFlow 理解为 “高配版” LiveData，拿 SharedFlow 和 LiveData 做个简单的对比就知道了：

• 容量问题： LiveData 容量固定为 1 个，而 SharedFlow 容量支持配置 0 个到 多个；
• 背压问题： LiveData 无法应对背压问题，而 SharedFlow 有缓存空间能应对背压问题；
• 重放问题： LiveData 固定重放 1 个数据，而 SharedFlow 支持配置重放 0 个到多个；
• 线程问题： LiveData 只能在主线程订阅，而 SharedFlow 支持在任意线程（通过协程的 Dispatcher）订阅。

当然 SharedFlow 也并不是完胜，LiveData 能够处理生命周期安全问题，而 SharedFlow 不行（因为 Flow 本身就不是纯 Android 生态下的组件），不合理的使用会存在不必要的操作和资源浪费，以及在错误的状态更新 View 的风险。不过别担心，这个问题可以通过 第 6 节 的 Lifecycle API 来解决。

4.3 普通 Flow 转换为 SharedFlow

前面提到过，冷流是不共享的，也没有缓存机制。使用 Flow.shareIn 或 Flow.stateIn 可以把冷流转换为热流，一来可以将数据共享给多个订阅者，二来可以增加缓冲机制。

Share.kt

public fun <T> Flow<T>.shareIn(
    // 协程作用域范围
    scope: CoroutineScope,
    // 启动策略
    started: SharingStarted,
    // 控制数据重放的个数
    replay: Int = 0
): SharedFlow<T> {
  val config = configureSharing(replay)
  val shared = MutableSharedFlow<T>(
      replay = replay,
      extraBufferCapacity = config.extraBufferCapacity,
      onBufferOverflow = config.onBufferOverflow
  )
  @Suppress("UNCHECKED_CAST")
  scope.launchSharing(config.context, config.upstream, shared, started, NO_VALUE as T)
  return shared.asSharedFlow()
}
public companion object {
    // 热启动式：立即开始，并在 scope 指定的作用域结束时终止
    public val Eagerly: SharingStarted = StartedEagerly()
    // 懒启动式：在注册首个订阅者时开始，并在 scope 指定的作用域结束时终止
    public val Lazily: SharingStarted = StartedLazily()

    public fun WhileSubscribed(
        stopTimeoutMillis: Long = 0,
        replayExpirationMillis: Long = Long.MAX_VALUE
    ): SharingStarted =
        StartedWhileSubscribed(stopTimeoutMillis, replayExpirationMillis)
}
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sharedIn 的参数 scope 和 replay 不需要过多解释，主要介绍下 started: SharingStarted 启动策略，分为三种：

• Eagerly（热启动式）： 立即启动数据流，并保持数据流（直到 scope 指定的作用域结束）；

• Lazily（懒启动式）： 在首个订阅者注册时启动，并保持数据流（直到 scope 指定的作用域结束）；

• WhileSubscribed()： 在首个订阅者注册时启动，并保持数据流直到在最后一个订阅者注销时结束（或直到 scope 指定的作用域结束）。通过 WhildSubscribed() 策略能够在没有订阅者的时候及时停止数据流，避免引起不必要的资源浪费，例如一直从数据库、传感器中读取数据。

  whileSubscribed() 还提供了两个配置参数：

  • stopTimeoutMillis 超时时间（毫秒）： 最后一个订阅者注销订阅后，保留数据流的超时时间，默认值 0 表示立刻停止。这个参数能够帮助防抖，避免订阅者临时短时间注销就马上关闭数据流。例如希望等待 5 秒后没有订阅者则停止数据流，可以使用 whileSubscribed(5000)。
  • replayExpirationMillis 重放过期时间（毫秒）： 停止数据流后，保留重放数据的超时时间，默认值 Long.MAX_VALUE 表示永久保存（replayExpirationMillis 发生在停止数据流后，说明 replayExpirationMillis 时间是在 stopTimeoutMillis 之后发生的）。例如希望希望等待 5 秒后停止数据流，再等待 5 秒后的数据视为无用的陈旧数据，可以使用 whileSubscribed(5000, 5000)。

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5. StateFlow —— LiveData 的替代品

StateFlow 是 SharedFlow 的子接口，可以理解为一个特殊的 SharedFlow。不过它们的继承关系只是接口上有继承关系，内部的实现类 SharedFlowImpl 和 StateFlowImpl 其实是分开的，这里要留个印象就好。

5.1 StateFlow 与 MutableStateFlow 接口

这里先放出这两个接口方便查看：

public interface StateFlow<out T> : SharedFlow<T> {
    // 当前值
    public val value: T
}

public interface MutableStateFlow<T> : StateFlow<T>, MutableSharedFlow<T> {
    // 当前值
    public override var value: T

    // 比较并设置（通过 equals 对比，如果值发生真实变化返回 true）
    public fun compareAndSet(expect: T, update: T): Boolean
}
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5.2 构造一个 StateFlow

StateFlow 的构造函数就简单多了，有且仅有一个必选的参数，代表初始值：

public fun <T> MutableStateFlow(value: T): MutableStateFlow<T> = StateFlowImpl(value ?: NULL)
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5.3 特殊的 SharedFlow

StateFlow 是 SharedFlow 的一种特殊配置，MutableStateFlow(initialValue) 这样一行代码本质上和下面使用 SharedFlow 的方式是完全相同的：

val shared = MutableSharedFlow(
    replay = 1,
    onBufferOverflow = BufferOverflow.DROP_OLDEST
)
shared.tryEmit(initialValue) // emit the initial value
val state = shared.distinctUntilChanged() // get StateFlow-like behavior
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• 有初始值： StateFlow 初始化时必须传入初始值；
• 容量为 1： StateFlow 只会保存一个值；
• 重放为 1： StateFlow 会向新订阅者重放最新的值；
• 不支持 resetReplayCache() 重置重放缓存： StateFlow 的 resetReplayCache() 方法抛出 UnsupportedOperationException
• 缓存溢出策略为 DROP_OLDEST： 意味着每次发射的新数据会覆盖旧数据；

总的来说，StateFlow 要求传入初始值，并且仅支持保存一个最新的数据，会向新订阅者会重放一次最新值，也不允许重置重放缓存。说 StateFlow 是 LiveData 的替代品一点不为过。除此之外，StateFlow 还额外支持一些特性：

• 数据防抖： 意味着仅在更新值并且发生变化才会回调，如果更新值没有变化不会回调 collect，其实就是在发射数据时加了一层拦截：

StateFlow.kt

public override var value: T
    get() = NULL.unbox(_state.value)
    set(value) { updateState(null, value ?: NULL) }

override fun compareAndSet(expect: T, update: T): Boolean =
    updateState(expect ?: NULL, update ?: NULL)

private fun updateState(expectedState: Any?, newState: Any): Boolean {
    var curSequence = 0
    var curSlots: Array<StateFlowSlot?>? = this.slots // benign race, we will not use it
    synchronized(this) {
        val oldState = _state.value
        if (expectedState != null && oldState != expectedState) return false // CAS support
        if (oldState == newState) return true // 如果新值 equals 旧值则拦截, 但 CAS 返回 true
        _state.value = newState
        ...
        return true
    }
}
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• CAS 操作： 原子性的比较与设置操作，只有在旧值与 expect 相同时返回 ture。

5.4 普通 Flow 转换为 StateFlow

跟 SharedFlow 一样，普通 Flow 也可以转换为 StateFlow：

Share.kt

public fun <T> Flow<T>.stateIn(
    // 共享开始时所在的协程作用域范围
    scope: CoroutineScope,
    // 共享开始策略
    started: SharingStarted,
    // 初始值
    initialValue: T
): StateFlow<T> {
    val config = configureSharing(1)
    val state = MutableStateFlow(initialValue)
    scope.launchSharing(config.context, config.upstream, state, started, initialValue)
    return state.asStateFlow()
}
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6. 安全地观察 Flow 数据流

前面也提到了，Flow 不具备 LiveData 的生命周期感知能力，所以订阅者在监听 Flow 数据流时，会存在生命周期安全的问题。Google 推荐的做法是使用 Lifecycle#repeatOnLifecycle API：

// 从 2.4.0 开始支持 Lifecycle#repeatOnLifecycle API
implementation "androidx.lifecycle:lifecycle-runtime-ktx:2.4.1"
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• LifecycleOwner#addRepeatingJob： 在生命周期到达指定状态时，自动创建并启动协程执行代码块，在生命周期低于该状态时，自动取消协程。因为 addRepeatingJob 不是挂起函数，所以不遵循结构化并发的规则。目前已经废弃，被下面的 repeatOnLifecycle() 替代了（废弃 addRepeatingJob 的考量见 设计 repeatOnLifecycle API 背后的故事 ）；
• Lifecycle#repeatOnLifecycle： repeatOnLifecycle 的作用相同，区别在于它是一个 suspend 函数，需要在协程中执行；
• Flow#flowWithLifecycle： Flow#flowWithLifecycle 的作用相同，内部基于 repeatOnLifecycle API。

class LocationActivity : AppCompatActivity() {
    override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
        super.onCreate(savedInstanceState)

        lifecycleOwner.addRepeatingJob(Lifecycle.State.STARTED) {
            locationProvider.locationFlow().collect {
                // update UI
            }
        }
    }
}

class LocationActivity : AppCompatActivity() {
    override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
        super.onCreate(savedInstanceState)

        // repeatOnLifecycle 是 suspends 函数，所以需要在协程中执行
        lifecycleScope.launch {
        // 当 lifecycleScope 的生命周期高于 STARTED 状态时，启动一个新的协程并执行代码块
        // 当 lifecycleScope 的生命周期低于 STARTED 状态时，取消该协程
        repeatOnLifecycle(Lifecycle.State.STARTED) {
            // 当前生命周期一定高于 STARTED 状态，可以安全地从数据流中取数据，并更新 View
            locationProvider.locationFlow().collect {
                // update UI
            }
        }
        // 结构化并发：生命周期处于 DESTROYED 状态时，切换回调用 repeatOnLifecycle 的协程继续执行
        }
    }
}

class LocationActivity : AppCompatActivity() {
    override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
        super.onCreate(savedInstanceState)

        locationProvider.locationFlow()
            .flowWithLifecycle(this, Lifecycle.State.STARTED)
            .onEach {
                // update UI
            }
            .launchIn(lifecycleScope) 
    }
}
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如果不使用 Lifecycle#repeatOnLifecycle API，具体会出现什么问题呢？

• Activity.lifecycleScope.launch： 立即启动协程，并在 Activity 销毁时取消协程；
• Fragment.lifecycleScope.launch： 立即启动协程，并在 Fragment 销毁时取消协程；
• Fragment.viewLifecycleOwner.lifecycleScope.launch： 立即启动协程，并在 Fragment 中视图销毁时取消协程。

可以看到，这些协程 API 只有在最后组件 / 视图销毁时才会取消协程，当视图进入后台时协程并不会被取消，Flow 会持续生产数据，并且会触发更新视图。

• LifecycleContinueScope.launchWhenX： 在生命周期到达指定状态时立即启动协程执行代码块，在生命周期低于该状态时挂起（而不是取消）协程，在生命周期重新高于指定状态时，自动恢复该协程。

可以看到，这些协程 API 在视图离开某个状态时会挂起协程，能够避免更新视图。但是 Flow 会持续生产数据，也会产生一些不必要的操作和资源消耗（CPU 和内存）。 虽然可以在视图进入后台时手动取消协程，但很明显增写了模板代码，没有 repeatOnLifecycle API 来得简洁。

class LocationActivity : AppCompatActivity() {

    // 协程控制器
    private var locationUpdatesJob: Job? = null

    override fun onStart() {
        super.onStart()
        locationUpdatesJob = lifecycleScope.launch {
            locationProvider.locationFlow().collect {
                // update UI
            } 
        }
    }

    override fun onStop() {
       // 在视图进入后台时取消协程
        locationUpdatesJob?.cancel()
        super.onStop()
    }
}
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回过头来看，repeatOnLifecycle 是怎么实现生命周期感知的呢？其实很简单，是通过 Lifecycle#addObserver 来监听生命周期变化：

RepeatOnLifecycle.kt

suspendCancellableCoroutine<Unit> { cont ->
    // Lifecycle observers that executes `block` when the lifecycle reaches certain state, and
    // cancels when it falls below that state.
    val startWorkEvent = Lifecycle.Event.upTo(state)
    val cancelWorkEvent = Lifecycle.Event.downFrom(state)
    val mutex = Mutex()
    observer = LifecycleEventObserver { _, event ->
        if (event == startWorkEvent) {
            // Launch the repeating work preserving the calling context
            launchedJob = this@coroutineScope.launch {
                // Mutex makes invocations run serially,
                // coroutineScope ensures all child coroutines finish
                mutex.withLock {
                    coroutineScope {
                        block()
                    }
                }
            }
            return@LifecycleEventObserver
        }
        if (event == cancelWorkEvent) {
            launchedJob?.cancel()
            launchedJob = null
        }
        if (event == Lifecycle.Event.ON_DESTROY) {
            cont.resume(Unit)
        }
    }
    this@repeatOnLifecycle.addObserver(observer as LifecycleEventObserver)
}
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7. Channel 通道

在协程的基础能力上使用数据流，除了上文提到到 Flow API，还有一个 Channel API。Channel 是 Kotlin 中实现跨协程数据传输的数据结构，类似于 Java 中的 BlockQueue 阻塞队列。不同之处在于 BlockQueue 会阻塞线程，而 Channel 是挂起线程。Google 的建议 是优先使用 Flow 而不是 Channel，主要原因是 Flow 会更自动地关闭数据流，而一旦 Channel 没有正常关闭，则容易造成资源泄漏。此外，Flow 相较于 Channel 提供了更明确的约束和操作符，更灵活。

Channel 主要的操作如下：

• 创建 Channel： 通过 Channel(Channel.UNLIMITED) 创建一个 Channel 对象，或者直接使用 produce{} 创建一个生产者协程；
• 关闭 Channel： Channel#close()；
• 发送数据： Channel#send() 往 Channel 中发送一个数据，在 Channel 容量不足时 send() 操作会挂起，Channel 默认容量 capacity 是 1；
• 接收数据： 通过 Channel#receive() 从 Channel 中取出一个数据，或者直接通过 actor 创建一个消费者协程，在 Channel 中数据不足时 receive() 操作会挂起。
• 广播通道 BroadcastChannel（废弃，使用 SharedFlow）： 普通 Channel 中一个数据只会被一个消费端接收，而 BroadcastChannel 允许多个消费端接收。

public fun <E> Channel(

    // 缓冲区容量，当超出容量时会触发 onBufferOverflow 拒绝策略
    capacity: Int = RENDEZVOUS,  

    // 缓冲区溢出策略，默认为挂起，还有 DROP_OLDEST 和 DROP_LATEST
    onBufferOverflow: BufferOverflow = BufferOverflow.SUSPEND,

    // 处理元素未能成功送达处理的情况，如订阅者被取消或者抛异常
    onUndeliveredElement: ((E) -> Unit)? = null

): Channel<E>
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8. 浅尝一下

到这里，LiveData、Flow 和 Channel 我们都讲了一遍了，实际场景中怎么使用呢，浅尝以下。

• 事件（Event）： 事件是一次有效的，新订阅者不应该收到旧的事件，因此事件数据适合用 SharedFlow(replay=0)；
• 状态（State）： 状态是可以恢复的，新订阅者允许收到旧的状态数据，因此状态数据适合用 StateFlow。

示例代码如下，不熟悉 MVI 模式的同学可以移步：Android UI 架构演进：从 MVC 到 MVP、MVVM、MVI

BaseViewModel.kt

interface UiState

interface UiEvent

interface UiEffect

abstract class BaseViewModel<State : UiState, Event : UiEvent, Effect : UiEffect> : ViewModel() {

    // 初始状态
    private val initialState: State by lazy { createInitialState() }

    // 页面需要的状态，对应于 MVI 模式的 ViewState
    private val _uiState = MutableStateFlow<State>(initialState)
    // 对外接口使用不可变版本
    val uiState = _uiState.asStateFlow()

    // 页面状态变更的 “副作用”，类似一次性事件，不需要重放的状态变更（例如 Toast）
    private val _effect = MutableSharedFlow<Effect>()
    // 对外接口使用不可变版本
    val effect = _effect.asSharedFlow()

    // 页面的事件操作，对应于 MVI 模式的 Intent 
    private val _event = MutableSharedFlow<Event>()

    init {
        viewModelScope.launch {
            _event.collect {
                handleEvent(it)
            }
        }
    }

    // 初始状态
    protected abstract fun createInitialState(): State

    // 事件处理
    protected abstract fun handleEvent(event: Event)

    /**
     * 事件入口
     */
    fun sendEvent(event: Event) {
        viewModelScope.launch {
            _event.emit(event)
        }
    }

    /**
     * 状态变更
     */
    protected fun setState(newState: State) {
        _uiState.value = newState
    }

    /**
     * 副作用
     */
    protected fun setEffect(effect: Effect) {
        _effect.send(effect)
    }
}
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参考资料

• 协程 Flow 最佳实践 | 基于 Android 开发者峰会应用 —— Android 官方文档
• 设计 repeatOnLifecycle API 背后的故事 —— Android 官方文档
• 使用更为安全的方式收集 Android UI 数据流 —— Android 官方文档
• Flow 操作符 shareIn 和 stateIn 使用须知 —— Android 官方文档
• 从 LiveData 迁移到 Kotlin 数据流 —— Android 官方文档
• 用 Kotlin Flow 解决开发中的痛点 —— 都梁人 著
• 抽丝剥茧Kotlin - 协程中绕不过的Flow —— 九心 著
• Kotlin flow实践总结! —— 入魔的冬瓜 著
• Android—kotlin-Channel超详细讲解 —— hqk 著