51工具盒子[转]官方推荐 Flow 取代 LiveData,有必要吗?
更加详细的文章：不做跟风党，LiveData，StateFlow，SharedFlow 的使用场景对比
前言
打开Android架构组件页面,我们可以发现一些最新发布的jetpack组件，如Room，DataStore, Paging3,DataBinding 等都支持了Flow
Google开发者账号最近也发布了几篇使用Flow的文章，比如：从 LiveData 迁移到 Kotlin 数据流
看起来官方在大力推荐使用Flow取代LiveData，那么问题来了,有必要吗？
我LiveData用得好好的，有必要再学Flow吗?本文主要回答这个问题,具体包括以下内容
1.LiveData有什么不足?
2.Flow介绍以及为什么会有Flow
3.SharedFlow与StateFlow的介绍与它们之间的区别
本文具体目录如下所示：
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LiveData有什么不足?
要了解LiveData的不足，我们先了解下LiveData为什么被引入
LiveData的历史要追溯到 2017 年。彼时，观察者模式有效简化了开发，但诸如RxJava一类的库对新手而言有些太过复杂。为此，架构组件团队打造了LiveData: 一个专用于 Android 的具备自主生命周期感知能力的可观察的数据存储器类。LiveData被有意简化设计，这使得开发者很容易上手；而对于较为复杂的交互数据流场景，建议您使用RxJava，这样两者结合的优势就发挥出来了
可以看出,LiveData就是一个简单易用的，具备感知生命周期能力的观察者模式
它使用起来非常简单，这是它的优点，也是它的不足，因为它面对比较复杂的交互数据流场景时，处理起来比较麻烦
1.2 LiveData的不足
我们上文说过LiveData结构简单，但是不够强大，它有以下不足
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LiveData只能在主线程更新数据 -
LiveData的操作符不够强大,在处理复杂数据流时有些捉襟见肘
关于LiveData只能在主线程更新数据，有的同学可能要问，不是有postValue吗？其实postValue也是需要切换到到主线程的,如下图所示：
这意味着当我们想要更新LiveData对象时，我们会经常更改线程（工作线程→主线程）,如果在修改LiveData后又要切换回到工作线程那就更麻烦了,同时postValue可能会有丢数据的问题。
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Flow介绍
Flow 就是 Kotlin 协程与响应式编程模型结合的产物，你会发现它与 RxJava 非常像，二者之间也有相互转换的 API，使用起来非常方便。
2.1 为什么引入Flow
为什么引入Flow，我们可以从Flow解决了什么问题的角度切入
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LiveData不支持线程切换，所有数据转换都将在主线程上完成，有时需要频繁更改线程，面对复杂数据流时处理起来比较麻烦 -
而
RxJava又有些过于麻烦了，有许多让人傻傻分不清的操作符，入门门槛较高，同时需要自己处理生命周期，在生命周期结束时取消订阅
可以看出，Flow是介于LiveData与RxJava之间的一个解决方案，它有以下特点
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Flow支持线程切换、背压 -
Flow入门的门槛很低，没有那么多傻傻分不清楚的操作符 -
简单的数据转换与操作符，如
map等等 -
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
关于Flow的使用，比较简单，有兴趣的同学可参阅文档：Flow文档
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SharedFlow介绍
我们上面介绍过,Flow 是冷流，什么是冷流？
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冷流:只有订阅者订阅时，才开始执行发射数据流的代码。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。
3.1 为什么引入SharedFlow
上面其实已经说得很清楚了，冷流和订阅者只能是一对一的关系，当我们要实现一个流，多个订阅者的需求时(这在开发中是很常见的)，就需要热流了
从命名上也很容易理解，SharedFlow即共享的Flow，可以实现一对多关系,SharedFlow是一种热流
3.2 SharedFlow的使用
我们来看看SharedFlow的构造函数
public fun <T> MutableSharedFlow(
replay: Int = 0,
extraBufferCapacity: Int = 0,
onBufferOverflow: BufferOverflow = BufferOverflow.SUSPEND
): MutableSharedFlow<T>
其主要有3个参数
1.replay表示当新的订阅者Collect时，发送几个已经发送过的数据给它，默认为0，即默认新订阅者不会获取以前的数据
2.extraBufferCapacity表示减去replay，MutableSharedFlow还缓存多少数据，默认为0
3.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
简单使用如下
//ViewModel
val sharedFlow=MutableSharedFlow<String>()
viewModelScope.launch{
sharedFlow.emit("Hello")
sharedFlow.emit("SharedFlow")
}
//Activity
lifecycleScope.launch{
viewMode.sharedFlow.collect {
print(it)
}
}
3.3 将冷流转化为SharedFlow
普通flow可使用shareIn扩展方法，转化成SharedFlow
val sharedFlow by lazy {
flow<Int> {
//...
}.shareIn(viewModelScope, WhileSubscribed(500), 0)
}
shareIn主要也有三个参数：
@param
scope共享开始时所在的协程作用域范围
@paramstarted控制共享的开始和结束的策略
@paramreplay状态流的重播个数
started 接受以下的三个值:
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Lazily: 当首个订阅者出现时开始，在scope指定的作用域被结束时终止。 -
Eagerly: 立即开始，而在scope指定的作用域被结束时终止。 -
WhileSubscribed:这种情况有些复杂，后面会详细讲解
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
3.4 Whilesubscribed策略
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
)
如上所示，它支持两个参数：
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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介绍
4.1 为什么引入StateFlow
我们前面刚刚看了SharedFlow，为什么又冒出个StateFlow?
StateFlow 是 SharedFlow 的一个比较特殊的变种，StateFlow与 LiveData 是最接近的，因为:
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它始终是有值的。
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它的值是唯一的。
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它允许被多个观察者共用 (因此是共享的数据流)。
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它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。
可以看出，StateFlow与LiveData是比较接近的，可以获取当前的值，可以想像之所以引入StateFlow就是为了替换LiveData
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StateFlow继承于SharedFlow,是SharedFlow的一个特殊变种 -
StateFlow与LiveData比较相近，相信之所以推出就是为了替换LiveData
4.2 StateFlow的简单使用
我们先来看看构造函数：
public fun <T> MutableStateFlow(value: T): MutableStateFlow<T> = StateFlowImpl(value ?: NULL)
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StateFlow构造函数较为简单，只需要传入一个默认值 -
StateFlow本质上是一个replay为1，并且没有缓冲区的SharedFlow,因此第一次订阅时会先获得默认值 -
StateFlow仅在值已更新，并且值发生了变化时才会返回，即如果更新后的值没有变化，也没会回调Collect方法，这点与LiveData不同
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
)
与shareIn类似，唯一不同的时需要传入一个默认值
同时之所以WhileSubscribed中传入了5000，是为了实现等待5秒后仍然没有订阅者存在就终止协程的功能，这个方法有以下功能
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用户将您的应用转至后台运行，5 秒钟后所有来自其他层的数据更新会停止，这样可以节省电量。
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最新的数据仍然会被缓存，所以当用户切换回应用时，视图立即就可以得到数据进行渲染。
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订阅将被重启，新数据会填充进来，当数据可用时更新视图。
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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
4.3 在页面中观察StateFlow
与LiveData类似，我们也需要经常在页面中观察StateFlow
观察StateFlow需要在协程中，因此我们需要协程构建器，一般我们会使用下面几种
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lifecycleScope.launch: 立即启动协程，并且在本Activity或Fragment销毁时结束协程。 -
LaunchWhenStarted和LaunchWhenResumed,它会在lifecycleOwner进入X状态之前一直等待，又在离开X状态时挂起协程
如上图所示：
1.使用launch是不安全的，在应用在后台时也会接收数据更新，可能会导致应用崩溃
2.使用launchWhenStarted或launchWhenResumed会好一些，在后台时不会接收数据更新，但是，上游数据流会在应用后台运行期间保持活跃，因此可能浪费一定的资源
这么说来，我们使用WhileSubscribed进行的配置岂不是无效了吗？订阅者一直存在，只有页面关闭时才会取消订阅
官方推荐repeatOnLifecycle来构建协程
在某个特定的状态满足时启动协程，并且在生命周期所有者退出该状态时停止协程,如下图所示。
比如在某个Fragment的代码中:
onCreateView(...) {
viewLifecycleOwner.lifecycleScope.launch {
viewLifecycleOwner.lifecycle.repeatOnLifecycle(STARTED) {
myViewModel.myUiState.collect { ... }
}
}
}
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repeatOnLifecycle API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
4.4 页面中观察Flow的最佳方式
通过ViewModel暴露数据，并在页面中获取的最佳方式是:
最佳实践如上图所示，如果采用其他方式，上游数据流会被一直保持活跃，导致资源浪费
当然，如果您并不需要使用到Kotlin Flow的强大功能，就用LiveData好了 :)
5 StateFlow与SharedFlow有什么区别？
从上文其实可以看出，StateFlow与SharedFlow其实是挺像的，让人有些傻傻分不清，有时候也挺难选择该用哪个的
我们总结一下，它们的区别如下:
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SharedFlow配置更为灵活，支持配置replay,缓冲区大小等，StateFlow是SharedFlow的特化版本，replay固定为1，缓冲区大小默认为0 -
StateFlow与LiveData类似，支持通过myFlow.value获取当前状态，如果有这个需求，必须使用StateFlow -
SharedFlow支持发出和收集重复值，而StateFlow当value重复时，不会回调collect
对于新的订阅者，StateFlow只会重播当前最新值，SharedFlow可配置重播元素个数（默认为0，即不重播）
可以看出,StateFlow为我们做了一些默认的配置，在SharedFlow上添加了一些默认约束，这些配置可能并不符合我们的要求
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它忽略重复的值，并且是不可配置的。这会带来一些问题，比如当往
List中添加元素并更新时，StateFlow会认为是重复的值并忽略 -
它需要一个初始值，并且在开始订阅时会回调初始值，这有可能不是我们想要的
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它默认是粘性的，新用户订阅会获得当前的最新值，而且是不可配置的,而
SharedFlow可以修改replay
StateFlow施加在SharedFlow上的约束可能不是最适合您，如果不需要访问myFlow.value，并且享受SharedFlow的灵活性，可以选择考虑使用SharedFlow
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
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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
参考资料
Google 推荐在 MVVM 架构中使用 Kotlin Flow
Migrate from LiveData to StateFlow and SharedFlow
从 LiveData 迁移到 Kotlin 数据流
关于kotlin中的Collections、Sequence、Channel和Flow (二)
