Android Kotlin（五）数据流StateFlow和LiveData

04-27 876阅读

Android Kotlin（五）数据流StateFlow和LiveData

Android 上的 Kotlin 数据流  

在协程中，与仅返回单个值的挂起函数相反，数据流可按顺序发出多个值。

数据流以协程为基础构建，可提供多个值。

数据流是可通过异步方式进行计算处理的一组数据序列。所发出值的类型必须相同。 

来源标注：Android 上的 Kotlin 数据流  |  Android Developers

书接上篇：Android Jetpack之LiveData 使用及源码

Flow的核心概念 

Flow是一种基于协程的响应式编程库，用于处理异步数据流。

Flow是冷流。即只有在收集端（collect）开始监听时，生产端（emit）才开始执行。

与RxJava相比，Flow的优势在于其与协程的深度集成，提供更加简洁、直观的API。另外，RxJava的Observable是热流，即不论是否有观察者，一旦数据产生就会推送给所有观察者。而Flow的冷流特性更灵活，根据需要按需产生数据，避免了不必要的计算和资源浪费。

在Flow中异常处理是至关重要的一部分。

可以使用协程的异常处理机制，即通过catch操作符捕获流中的异常并进行处理。这种方式使得异常处理更加灵活，同时保持了整体的流畅性。示例代码如下：

fun fetchData(): Flow = flow {
    try {
        //设置超时时间为5秒
        val data = withTimeout(5000) {
            fetchDataFromNetwork()
        }
        //数据获取过程
        emit(Result.Success(data))
    // 异常处理逻辑
    } catch (e: TimeoutCancellationException) {
        emit(Result.Error("Request timed out"))
    } catch (e: Exception) {
        emit(Result.Error("Failed to fetch data"))
    }
}

Flow的性能优化与背压处理

在面对大规模数据集处理时，如何来保证程序的性能和稳定性？

在处理大规模数据时，可以使用buffer操作符进行性能优化，同时使用onEach进行流的中间处理。

buffer操作符：允许在流中插入一个缓冲区，以缓解生产者和消费者之间的速度不一致的问题。从而提高性能。

val flowWithBuffer: Flow = fetchData()
    .onEach { data ->
        // 中间处理逻辑
    }
    .buffer() // 使用buffer操作符进行性能优化

另外，在背压处理方面，可以使用conflate操作符。

conflate会丢弃掉生产者产生的新数据，只保留最新的数据，从而避免背压。

这样，在数据生产速度大于消费速度时，可以保证消费者只处理最新的数据，避免队列无限增长导致的内存问题。

val conflatedFlow: Flow = fetchData()
    .onEach { data ->
        // 中间处理逻辑
    }
    .conflate() // 使用conflate操作符进行背压处理

StateFlow

在 Android 中，StateFlow 非常适合需要让可变状态保持可观察的类。

StateFlow 是 Flow 的实现。Flow 是冷流，而StateFlow 是热流和 LiveData 类似。

StateFlow是一种单数据更新的热流，通过emit方法更新StateFlow的数据，通过value属性可以获取当前的数据。

StateFlow的特点

  • 它始终是有值的。
  • 它的值是单一的。
  • 它允许被多个观察者共用 (因此是共享的数据流)。
  • 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。 

    StateFlow的设计

    Android Kotlin（五）数据流StateFlow和LiveData

    设计中，关键讲一下MutableStateFlow接口。它接口继承自StateFlow接口，并在此基础上定义了一个新方法compareAndSet， 即通过CAS的方式更新value。代码如下：

    public interface MutableStateFlow : StateFlow, MutableSharedFlow {
    // 当前数据
    public override var value: T
    // 如果except与value相等，则将value更新为update，并返回true
    // 如果except与value不相等，不做任何操作，直接返回false
    public fun compareAndSet(expect: T, update: T): Boolean
}

    StateFlow的使用

    方式一

    在Activity中像类似LiveData 一样的使用 StateFlow。

    class DemoViewModel @Inject constructor(val savedState: SavedStateHandle) : BaseViewModel() {
    private val _searchFlow = MutableStateFlow("")
    val searchFlow: StateFlow = _searchFlow
    fun changeSearch(keyword: String) {
        _searchFlow.value = keyword
    }
}
private fun testflow() {
    mViewModel.changeSearch("key")
}
override fun startObserve() {
   lifecycleScope.launchWhenCreated {
       mViewModel.searchFlow.collect {
         LogUtils.w("value $it")
       }
   }
}

    方式二

    通过一个 冷流 Flow 转换为 StateFlow 。

    val stateFlow = flowOf(1, 2, 3).stateIn(
      scope = lifecycleScope,
      started = Lazily,
      initialValue = 1
)
lifecycleScope.launch {
      stateFlow.collect {}
}

    LiveData 与 StateFlow

    使用 StateFlow 替代 LiveData 应该是目前很多开发者的呼吁了，确实 LiveData 的功能 StateFlow 都能实现，可以说是 LiveData 的升级版。

    但请注意，StateFlow 和 LiveData 的行为确实有所不同：

    • StateFlow 需要将初始状态传递给构造函数，而 LiveData 不需要。
    • 当 View 进入 STOPPED 状态时，LiveData.observe() 会自动取消注册使用方，而从 StateFlow 或任何其他数据流收集数据的操作并不会自动停止。

      先看看它们的代码的用法。

      class DemoViewModel @Inject constructor(val savedState: SavedStateHandle) : BaseViewModel() {
    private val _searchLD = MutableLiveData()
    val searchLD: LiveData = _searchLD
    private val _searchFlow = MutableStateFlow("")
    val searchFlow: StateFlow = _searchFlow
    fun changeSearch(keyword: String) {
        _searchFlow.value = keyword
        _searchLD.value = keyword
    }
}

      调用触发与接收事件：

      private fun testflow() {
    mViewModel.changeSearch("key")
}
override fun startObserve() {
   mViewModel.searchLD.observe(this){
     LogUtils.w("value $it")
   }
   lifecycleScope.launchWhenCreated {
     mViewModel.searchFlow.collect {
      LogUtils.w("value $it")
     }
   }
}

      可以看到，代码使用上十分类似。

      LiveData的缺点

      • LiveData在某些特定的场景下会丢失数据
      • LiveData 只能在主线程不能方便地支持异步化
      • LiveData 的数据变换能力远远不如 Flow
      • LiveData 粘性问题解决需要额外扩展
      • LiveData 多数据源的合流能力远远不如 Flow
      • LiveData 默认不支持防抖，值没有变化也会通知

        两者在开发中如何选择呢？

        • 团队内全部是Koltin代码开发，推荐使用Flow。因为基于Kotlin代码、基于协程。但是现在很多项目还是 Java 语言开发的。那么LiveData还是很香的。
        • LiveData的学习成本与协程、Flow 的学习成本不可同日而语，开发项目是整个团队的事情，不能说你一个人会一个人用，目前LiveData的简单学习成本是很有优势的。

          StateFlow与SharedFlow

          StateFlow和SharedFlow有哪些区别？在什么场景下选择StateFlow而不是SharedFlow？

          StateFlow是一种具有单一值状态的Flow，主要用于处理单一状态的场景。例如ViewModel中的UI状态。而SharedFlow允许有多个订阅者，并能缓存一定数量的最新元素，适用于多个订阅者需要获取历史元素的场景。

          在选择使用StateFlow还是SharedFlow时，需要考虑到是否需要在订阅者之间共享历史元素。如果只关心最新状态，使用StateFlow更为合适；如果需要获取历史元素，或者存在多个订阅者，就可以选择使用SharedFlow。

          StateFlow在多线程环境中如何确保线程安全？在不同协程中更新StateFlow会有什么问题？

          StateFlow本身并没有对线程的调度进行限制，因此在多线程环境中，需要在合适的协程上下文中使用StateFlow。通常建议在主线程上更新StateFlow，以确保UI的线程安全性。

          在不同协程中更新StateFlow可能会导致“竞态条件”，因此需要确保在更新StateFlow时使用适当的同步机制，例如非阻塞式的锁：Mutex。

          class MyViewModel : ViewModel() {
    private val _currentState = MutableStateFlow(InitialState)
    val currentState: StateFlow get() = _currentState
//使用Mutex确保在不同协程中更新StateFlow时的同步性，可以有效避免竞态条件。
    private val stateMutex = Mutex()
    fun updateState(newState: State) {
        viewModelScope.launch {
            stateMutex.withLock {
                _currentState.value = newState
            }
        }
    }
}

          在使用SharedFlow时，是否存在热启动的问题？如何处理在订阅前产生的事件？

          SharedFlow在订阅者加入后才开始产生事件，因此可能存在热启动问题。即在订阅前产生的事件会被忽略。

          为了解决这个问题，可以使用stateIn操作符来创建一个StateFlow，并在需要时将其转换为SharedFlow。这样，可以确保在订阅者加入前就开始产生事件，避免热启动问题。

          val sharedFlow: SharedFlow = fetchData()
    .stateIn(viewModelScope, SharingStarted.Eagerly, initialValue)
    .asSharedFlow()
VPS购买请点击我

文章版权声明：除非注明，否则均为主机测评原创文章，转载或复制请以超链接形式并注明出处。

相关阅读

目录[+]