为什么引入 Flow？
Flow 是介于 LiveData 与 RxJava 之间的一个解决方案，它有以下特点：
-
Flow支持线程切换、背压； -
简单的数据转换与操作符；
-
冷数据流，不消费则不生产数据，这一点与
LiveData不同，LiveData的发送端并不依赖于接收端； -
属于
kotlin协程的一部分，可以很好的与协程基础设施结合。
Flow 是冷流，什么是冷流？
只有订阅者 订阅 时，才开始 发射数据流。并且 冷流 和 订阅者 只能是一对一的关系，当有多个不同的订阅者时，消息是重新完整发送的。也就是说对冷流而言，有多个订阅者的时候，他们各自的事件是独立的。
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，热流与订阅者们的关系是一对多的关系，可以与多个订阅者共享信息。
SharedFlow 即共享的 Flow，可以实现一对多关系，SharedFlow 是一种热流。
public fun <T> MutableSharedFlow(
replay: Int = 0,
extraBufferCapacity: Int = 0,
onBufferOverflow: BufferOverflow = BufferOverflow.SUSPEND
): MutableSharedFlow<T>
参数解析：
replay 表示当新的订阅 者Collect 时，发送多少个已经发送过的数据给它。
extraBufferCapacity 表示减去 replay，MutableSharedFlow 还能缓存多少数据，默认为0
onBufferOverflow 表示缓存策略，即缓冲区满了之后 Flow 如何处理，默认为挂起。
** 将冷流转化为 SharedFlow？**
普通 flow 可使用 shareIn 扩展方法，转化成 SharedFlow
public fun <T> Flow<T>.shareIn(
scope: CoroutineScope,
started: SharingStarted,
replay: Int = 0
): SharedFlow<T>
val sharedFlow by lazy {
flow<Int> {
...
}.shareIn(viewModelScope, WhileSubscribed(5000), 0) // 等待5秒后仍然没有订阅者存在就终止协程
}
shareIn 参数解析：
-
scope： 所在的协程作用域范围 -
started控制共享的开始和结束的策略 -
replay状态流的重播个数
started 接受以下的三个值:
1，Lazily：当首个订阅者出现时开始，在 scope 指定的作用域结束时终止；
2，Eagerly： 立即开始，在 scope 指定的作用域结束时终止；
3，WhileSubscribed TODO
对于那些只执行一次的操作，您可以使用 Lazily 或者 Eagerly。然而，如果您需要观察其他的流，就应该使用 WhileSubscribed 来实现细微但又重要的优化工作。
WhileSubscribed 策略会在没有收集器的情况下取消上游数据流，通过 shareIn 运算符创建的 SharedFlow 会把数据暴露给视图 (View)，同时也会观察来自其他层级或者是上游应用的数据流。让这些流持续活跃可能会引起不必要的资源浪费，例如一直通过从数据库连接、硬件传感器中读取数据等等。当您的应用转而在后台运行时，您应当保持克制并中止这些协程。
public fun WhileSubscribed(
stopTimeoutMillis: Long = 0,
replayExpirationMillis: Long = Long.MAX_VALUE
)
stopTimeoutMillis 控制一个以毫秒为单位的延迟值，指的是最后一个订阅者结束订阅与停止上游流的时间差。默认值是 0 (立即停止).这个值非常有用，因为您可能并不想因为视图有几秒钟不再监听就结束上游流。这种情况非常常见——比如当用户旋转设备时，原来的视图会先被销毁，然后数秒钟内重建。
replayExpirationMillis 表示数据重播的过时时间，如果用户离开应用太久，此时您不想让用户看到陈旧的数据，你可以用到这个参数。
StateFlow 与 LiveData 是最接近的，StateFlow 继承于 SharedFlow，是SharedFlow 的一个特殊变种。
与 SharedFlow 类似，我们也可以用 stateIn 将普通流转化成 StateFlow。
val result: StateFlow<Result<UiState>> = someFlow
.stateIn(
scope = viewModelScope,
started = WhileSubscribed(5000),
initialValue = Result.Loading
)
上面的那段代码它可以做到以下几点：
1，当您的应用转至后台运行（状态不活跃），5 秒钟后所有的数据更新会停止，这样可以节省电量；
2，最新的数据仍然会被缓存，所以应用处于活跃状态时，订阅将被重启，新数据会填充进来，当数据可用时更新视图；
3，在屏幕旋转时，因为重新订阅的时间在5s内，因此上游流不会中止。
官方推荐 repeatOnLifecycle 来构建协程，在 lifecycleOwner 活跃时启动协程，在 lifecycleOwner 生命周期结束时停止协程。
当这个
Fragment处于STARTED状态时会开始收集流，并且在RESUMED状态时保持收集，最终在Fragment进入STOPPED状态时结束收集过程。结合使用repeatOnLifecycleAPI 和WhileSubscribed，可以帮助您的应用妥善利用设备资源的同时，发挥最佳性能。
Note: These APIs are available in the androidx.lifecycle:lifecycle-runtime-ktx:2.4.0 library or later.
# 某 Fragment
onCreateView(...) {
viewLifecycleOwner.lifecycleScope.launch {
viewLifecycleOwner.lifecycle.repeatOnLifecycle(STARTED) {
myViewModel.myUiState.collect { ... }
}
}
}
Use the Lifecycle.repeatOnLifecycle or Flow.flowWithLifecycle APIs to safely collect flows from the UI layer in Android.
class LocationActivity : AppCompatActivity() {
override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
super.onCreate(savedInstanceState)
// Listen to one flow in a lifecycle-aware manner using flowWithLifecycle
lifecycleScope.launch {
locationProvider.locationFlow()
.flowWithLifecycle(lifecycle, Lifecycle.State.STARTED)
.collect {
// New location! Update the map
}
}
// Listen to multiple flows
lifecycleScope.launch {
repeatOnLifecycle(Lifecycle.State.STARTED) {
// As collect is a suspend function, if you want to collect
// multiple flows in parallel, you need to do so in
// different coroutines
launch {
flow1.collect { /* Do something */ }
}
launch {
flow2.collect { /* Do something */ }
}
}
}
}
}
总结：
简单往往意味着不够强大，而强大又常常意味着复杂，两者往往不能兼得，软件开发过程中常常面临这种取舍。LiveData 的简单并不是它的缺点，而是它的特点。StateFlow 与 SharedFlow 更加强大，但是学习成本也显著的更高。我们应该根据自己的需求合理选择组件的使用。
如果你的数据流比较简单，不需要进行线程切换与复杂的数据变换，LiveData 对你来说相信已经足够了。
如果你的数据流比较复杂，需要切换线程等操作，不需要发送重复值，需要获取 myFlow.value，StateFlow 对你来说是个好的选择。
如果你的数据流比较复杂，同时不需要获取 myFlow.value，需要配置新用户订阅重播无素的个数，或者需要发送重复的值，可以考虑使用 SharedFlow。
网友评论