协程系列文章：

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Kotlin协程之深入理解协程作业原理
Kotlin协程之协程撤销与反常处理
Kotlin协程之再次读懂协程作业原理
Kotlin协程之Flow作业原理
Kotlin协程之一文看懂StateFlow和SharedFlow

个人觉得 Kotlin协程之再次读懂协程作业原理剖析比较易懂，强行引荐，有需求的同学能够移步看看。

概述

Android 架构经过多年的开展和迭代，目前最常用的应该是 MVVM 了，至于 MVI 架构，在实践开发中我看到的比较少，但无论是哪一款，都是运用分层的架构思想，引证一张官网的引荐架构图：

关于 UI Layer, 咱们一般有两个组件：

View: 处理 UI 展示，用户事情监听，页面跳转等，比如说 Activity 和 Fragment
ViewModel: 向 View 供应数据

这二者通常通过呼应式编程来处理它们之间的交互，View 订阅 ViewModel 暴露的呼应式接口，接纳到通知后进行相应逻辑，而 ViewModel 不再持有任何形式的 View 的引证。常用的呼应式组件有 LiveData, RxJava, Flow 等：

RxJava: 个人很少运用，倒不是由于它欠好，而是…一向傻傻不太会用 RxJava 的操作符，看不太懂，又一向没花时间(懒散)去研讨它那些操作符的原理，就不怎样敢用。
LiveData: 在很长一段时间里，这个组件简直是我(们咱们)的宝贝，简略，上手快，又能满足大多数场景的需求，感恩。
Flow: 撒播它想要替代 LiveData, 网上也有一些从 LiveData 迁移到 Flow 的文章。

个人看来，LiveData 不至于真的被替换掉，由于它有很多优势，比如说运用简略，轻量级，可感知生命周期，可调查，粘性(优缺视运用场景而定)等；所以一般来说，关于 View 和 ViewModel 之间简略的呼应式开发，运用 LiveData 就足够了，毕竟适宜的才是最好的，而关于 UI Layer 之外的杂乱场景，能够考虑运用 Flow 用来处理异步数据流。

之前有剖析过根底的 Flow 作业原理，这篇文章咱们再看看 StateFlow 和 SharedFlow。

Flow的三个角色

Flow 数据流中有三个角色：

出产者(Producer): 出产添加到数据流中的数据
顾客(Consumer): 消费数据流中的数据
中介(Intermediaries 可选): 能够批改发送到数据流的值，或批改数据流自身

参阅官方中的一段视频动画，能够很好地理解这个进程：

不得不说，这些新知识点的学习，官方文档或者视频往往更直观易懂，网上很多文章写得也挺好的，能够用来加深理解，但建议官方文档也能够多看看。

冷流与暖流

在前一篇文章 Flow 作业原理中也有解析过 Flow 为什么是冷流，参阅这个流程图：

flow {} 办法(或flowOf, asFlow)创立的 Flow 实例是 SafeFlow 类型，当调用其 collect(FlowCollector) 办法时，首要会履行该 Flow 对象传入的 block 代码块，代码块中一般会有 emit 办法发射值，这个 emit 会调用到 collect 办法传入的 action 代码块。由于它在每次调用 collect 时才去触发发送数据的动作，所以说 Flow 是冷流。

即 Flow 是在顾客消费时才会出产数据，且冷流和顾客是一对一的联系，即当有多个顾客消费时，出产者是从头出产发送数据的。

与之对应的是暖流，Flow 有供应相关完成: StateFlow 和 SharedFlow 。

StateFlow 和 SharedFlow 是暖流，出产数据不依赖顾客消费，暖流与顾客是一对多的联系，当有多个顾客时，它们之间的数据都是同一份。

StateFlow

相似 LiveData, StateFlow 也供应了 可读写 和 只读 两个版别：

public interface StateFlow<out T> : SharedFlow<T> {
    // StateFlow 当时的数据
    public val value: T
}
public interface MutableStateFlow<T> : StateFlow<T>, MutableSharedFlow<T> {
    public override var value: T
    public fun compareAndSet(expect: T, update: T): Boolean
}

StateFlow 与 LiveData 的定位比较相似，官方或许是想用它来替代 LiveData, 其共同点：

都供应了 可读写 和 只读 两个版别。
值仅有，会把最新值重现给订阅者，即粘性。
可被多个订阅者订阅(同享数据流)。
子线程中屡次发送数据或许会丢掉数据。

不同点：

StateFlow 有必要传入初始值，保证值的空安全，永久有值。
StateFlow 能够防抖，即屡次传入相同值，不会有呼应(Setting a value that is [equal][Any.equals] to the previous one does nothing) 。
当 View 进入 STOPPED 状况时，LiveData.observe() 会中止接纳数据，而从 StateFlow 或其他 Flow collect 数据的操作并不会主动中止。如需完成相同的行为，需求从 Lifecycle.repeatOnLifecycle 块 collect 数据流。

SharedFlow

SharedFlow 也供应了 可读写 和 只读 两个版别：

public interface SharedFlow<out T> : Flow<T> {
    public val replayCache: List<T>
}
public interface MutableSharedFlow<T> : SharedFlow<T>, FlowCollector<T> {
    override suspend fun emit(value: T)
    public fun tryEmit(value: T): Boolean
    public val subscriptionCount: StateFlow<Int>
    public fun resetReplayCache()
}

与 StateFlow 的区别：

SharedFlow 没有初始值，StateFlow 有必要传初始值。
SharedFlow 能够保留历史数据，新订阅者能够获取到之前发射过的一系列数据，StateFlow 只保留最新数据。
SharedFlow 能够传入一个 replay 参数，它表明能够对新订阅者从头发送 replay 个历史数据，默许值为 0, 即非粘性。
StateFlow 能够看成是一个 replay = 1 且没有缓冲区的 SharedFlow 。
SharedFlow 在子线程中屡次 emit() 不会丢掉数据。

State 和 Event

依据 Android developers 上的官方示例，能够看出 StateFlow 和 SharedFlow 分别是用来处理 状况(state) 和 事情(event) 的，它称呼 StateFlow 是 a state-holder observable：

val uiState: StateFlow<LatestNewsUiState>
val tickFlow: SharedFlow<Event<String>>

对 UI 而言，state 是 UI 组件的状况，它应当一直都有一个值来表明其状况，且当有新的订阅者加入时，它也应知道当时的状况，即 StateFlow 的粘性。
而 event 事情只要在产生某些动作后才会触发，不需求有初始值。SharedFlow 默许非粘性的，当新的订阅者加入时，它不会重复产生已经产生过的事情。
关于状况而言，即便屡次发送，咱们只重视最新的状况；关于事情而言，如果屡次发送，咱们不想丢掉任何一个前台的事情。

SharedFlow 运用

创立 SharedFlow

看看 SharedFlow 的结构函数：

public fun <T> MutableSharedFlow(
    replay: Int = 0,
    extraBufferCapacity: Int = 0,
    onBufferOverflow: BufferOverflow = BufferOverflow.SUSPEND
): MutableSharedFlow<T>

主要有三个参数：

replay: 新订阅者 collect 时，发送 replay 个历史数据给它，默许新订阅者不会获取曾经的数据。
extraBufferCapacity: MutableSharedFlow 缓存的数据个数为 replay + extraBufferCapacity; 缓存一方面用于粘性事情的发送，另一方面也为了处理背压问题，既下流的顾客的消费速度低于上游出产者的出产速度时，数据会被放在缓存中。
onBufferOverflow: 背压处理策略，缓存区满后怎样处理(挂起或丢掉数据)，默许挂起。留意，当没有订阅者时，只要最近 replay 个数的数据会存入缓存区，不会触发 onBufferOverflow 策略。

下面演示一下 MutableSharedFlow 的创立及其参数的效果。

在 ViewModel 中发射数据：

class MainViewModel(): CoroutineScope by CoroutineScope(Dispatchers.IO + SupervisorJob()) {
    private val _data1: MutableSharedFlow<Int> = MutableSharedFlow(
        replay = 10
    )
    val data1: SharedFlow<Int> = _data1
    fun refresh() {
        var cur = 1
        launch {
            repeat(200) {
                delay(20)
                _data1.emit(cur)
                println("emit data: ${cur++}")
            }
        }
    }
}

订阅数据：

class MainActivity : BaseActivity(), CoroutineScope by MainScope() {
    override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
        job = launch { // 订阅 data1
            lifecycle.repeatOnLifecycle(Lifecycle.State.STARTED) {
                viewModel.data1.collect {
                    delay(100) // 消费速度慢于出产速度
                    println("data: $it")
                }
            }
        }
    }
    fun click(view: View) {
        launch {
            viewModel.refresh() // 触发数据出产
            delay(2000)
            job?.cancel() // 2s 后中止订阅
            delay(2000)
            lifecycle.repeatOnLifecycle(Lifecycle.State.STARTED) {
                viewModel.data1.collect { // 2s 后继续订阅
                    delay(100)
                    println("data again: $it")
                }
            }
        }
    }
}

看看输出：

// 首要消费速度慢于出产速度
System.out: emit data: 1
System.out: emit data: 2
System.out: emit data: 3
System.out: emit data: 4
System.out: emit data: 5
System.out: data: 1
System.out: emit data: 6
System.out: emit data: 7
System.out: emit data: 8
System.out: emit data: 9
System.out: emit data: 10
System.out: data: 2
// 接着缓存区满了，消费了一个数据后，缓存区才够存储新的数据
System.out: emit data: 11
System.out: emit data: 12
System.out: emit data: 13
System.out: data: 3
System.out: emit data: 14
System.out: data: 4
System.out: emit data: 15
// ...
// 2s 后撤销了订阅，出产者发送数据就不受 onBufferOverflow 影响了，只会把最新的 10 条数据存入缓存区
System.out: emit data: 29
System.out: data: 19
System.out: emit data: 30
System.out: emit data: 31
System.out: emit data: 32
System.out: emit data: 33
System.out: emit data: 34
System.out: emit data: 35
System.out: emit data: 36
System.out: emit data: 37
// ...
// 接着 2s 后又继续订阅，订阅者消费的第一条数据是 113, 能够看到恰好是出产者出产的前 10 条数据
System.out: emit data: 121
System.out: emit data: 122
System.out: emit data: 123
System.out: data again: 113
System.out: emit data: 124
System.out: data again: 114
System.out: emit data: 125
System.out: data again: 115
System.out: emit data: 126
System.out: data again: 116
System.out: emit data: 127

shareIn 转化

能够运用 shareIn 办法把一般 flow 冷流通化成 SharedFlow 暖流。通过 shareIn 创立的 SharedFlow 会把数据供应 View 订阅，一同也会订阅上游的数据流：

public fun <T> Flow<T>.shareIn(
    scope: CoroutineScope,
    started: SharingStarted,
    replay: Int = 0
): SharedFlow<T>

有三个参数：

scope: 用于同享数据流的 CoroutineScope, 此效果域函数的生命周期应善于任何运用方，使同享数据流在足够长的时间内坚持活泼状况。
started: 发动策略
replay: 同上 replay 意义

started 有三种取值：

Eagerly: 当即发动，到 scope 效果域被完毕时中止
Lazily: 当存在首个订阅者时发动，到 scope 效果域被完毕时中止
WhileSubscribed: 在没有订阅者的情况下撤销订阅上游数据流，避免不必要的资源糟蹋

关于只履行一次的操作，能够运用 Lazily 或 Eagerly, 不然能够运用 WhileSubscribed 来完成一些优化。

public fun WhileSubscribed(
    stopTimeoutMillis: Long = 0,
    replayExpirationMillis: Long = Long.MAX_VALUE
): SharingStarted

它支撑两个参数：

stopTimeoutMillis: 最终一个订阅者完毕订阅后多久中止订阅上游流
replayExpirationMillis: 数据 replay 的过期时间，超出时间后，新订阅者不会收到历史数据

简略示例

Repository 层：

class MainRepository {
    private val _data: MutableSharedFlow<Int> = MutableSharedFlow()
    val data: SharedFlow<Int> = _data
    suspend fun request() {
        var cur = 1
        repeat(100) {
            delay(100)
            _data.emit(cur) // 模仿出产数据
            println("emit data: ${cur++}")
        }
    }
}

ViewModel 层：

class MainViewModel(
    private val repository: MainRepository
) : CoroutineScope by CoroutineScope(Dispatchers.IO + SupervisorJob()) {
    val data by lazy {
        repository.data.shareIn(
            scope = this,
            started = SharingStarted.WhileSubscribed(5000)
        ).onEach {
            println("repository data: $it")
        }.map {
            // 转化数据
            "UI Data-$it"
        }
    }
    private val _state = MutableStateFlow(MainState.INIT)
    val state: StateFlow<MainState> = _state
    fun refresh() {
        launch {
            _state.value = MainState.LOADING
            repository.request()
            _state.value = MainState.INIT
        }
    }
}

View 层：

jobData = launch {
    lifecycle.repeatOnLifecycle(Lifecycle.State.STARTED) {
        viewModel.data.collect {
            println("data: $it")
        }
    }
}
jobState = launch {
    lifecycle.repeatOnLifecycle(Lifecycle.State.STARTED) {
        viewModel.state.collect {
            println("state: $it")
        }
    }
}

StateFlow 运用

创立 StateFlow

看看 StateFlow 的结构函数：

public fun <T> MutableStateFlow(value: T): MutableStateFlow<T>

结构函数只需传入一个初始值，它本质上是一个 replay = 1 且没有缓冲区的 SharedFlow, 因此在第一次订阅时会先获取到初始值。

stateIn 转化

和 SharedFlow 相似，也能够用 stateIn 将一般流通化成 StateFlow:

public fun <T> Flow<T>.stateIn(
    scope: CoroutineScope,
    started: SharingStarted,
    initialValue: T
): StateFlow<T>

跟 shareIn 不同的是需求传入一个初始值。

总结

个人看来，LiveData 不至于真的被替换掉，由于它有很多优势，比如说运用简略，轻量级，可感知生命周期，可调查等。简略的组件或许功用不够强壮，强壮的组件用起来一般都比较杂乱，二者不可兼得，但是无论是组件还是架构，适宜的才是最好的，咱们在选择某个组件或者某种架构的时候，需求结合自身项目和需求的特色，选择适宜的即可。

一般来说，关于 View 和 ViewModel 之间简略的呼应式开发，运用 LiveData 就足够了，而关于一些杂乱场景(切换线程，数据流变换等)，能够考虑运用 Flow 来处理异步数据流。

我的专栏文章：

Android视图体系：Android 视图体系相关的底层原理解析，看完定有收获。

Kotlin专栏：Kotlin 学习相关的博客，包含协程, Flow 等。

Android架构学习之路：架构不是一蹴而就的，希望咱们有一天的时候，能够从自己写的代码中找到架构的成就感，而不是干几票就跑路。作业太忙，更新比较慢，咱们有爱好的话能够一同学习。

Android实战系列：记载实践开发中遇到和解决的一些问题。

文中内容如有错误欢迎指出，共同进步！更新不易，觉得不错的留个赞再走哈~

本文正在参与「金石方案 . 分割6万现金大奖」

Kotlin协程之一文看懂StateFlow和SharedFlow

概述

Flow的三个角色

冷流与暖流

StateFlow

SharedFlow

State 和 Event

SharedFlow 运用

创立 SharedFlow

shareIn 转化

简略示例

StateFlow 运用

创立 StateFlow

stateIn 转化

总结

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Kotlin协程之一文看懂StateFlow和SharedFlow

概述

Flow的三个角色

冷流与暖流

StateFlow

SharedFlow

State 和 Event

SharedFlow 运用

创立 SharedFlow

shareIn 转化

简略示例

StateFlow 运用

创立 StateFlow

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