有小伙伴说看不懂 LiveData、Flow、Channel，跟我走

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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。

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）。

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 ->    
}

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()
    }
}

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()
}

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
}

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，发射数据时已注册的订阅者会收到数据，但数据会立刻丢弃，而新的订阅者不会收到历史发射过的数据。

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)
}

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)。

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
}

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)

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

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
    }
}

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()
}

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"

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
        // 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
        lifecycleScope.launch {
            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) 
    }
}

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()
    }
}

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)
}

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<Int>(Channel.UNLIMITED) 创建一个 Channel 对象，或者直接使用 produce<Int>{} 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<Int> 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>

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，浅尝一下。

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)
    }
}

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

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有小伙伴说看不懂 LiveData、Flow、Channel，跟我走

背景

1. 为什么要使用 Flow？

2. 冷数据流与热数据流

3. 普通 Flow（冷流）

4. SharedFlow —— 高配版 LiveData

4.1 SharedFlow 与 MutableSharedFlow 接口

4.2 构造一个 SharedFlow

4.3 普通 Flow 转换为 SharedFlow

5. StateFlow —— LiveData 的替代品

5.1 StateFlow 与 MutableStateFlow 接口

5.2 构造一个 StateFlow

5.3 特殊的 SharedFlow

5.4 普通 Flow 转换为 StateFlow

6. 安全地观察 Flow 数据流

7. Channel 通道

8. 浅尝一下

参考资料

彭旭锐

引用和评论

LeetCode 周赛上分之旅 #49 再探内向基环树

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