前言

协程系列文章：

一个小故事讲理解进程、线程、Kotlin 协程到底啥关系？

少年，你可知 Kotlin 协程开始的样子？

讲真，Kotlin 协程的挂起/康复没那么奥秘(故事篇)

讲真，Kotlin 协程的挂起/康复没那么奥秘(原理篇)

Kotlin 协程调度切换线程是时分解开本相了

Kotlin 协程之线程池探索之旅(与Java线程池PK)

Kotlin 协程之撤销与反常处理探索之旅(上)

Kotlin 协程之撤销与反常处理探索之旅(下)

来，跟我一同撸Kotlin runBlocking/launch/join/async/delay 原理&运用

继续来，同我一同撸Kotlin Channel 深水区

Kotlin 协程 Select：看我怎么多路复用

Kotlin Sequence 是时分派上用场了

Kotlin Flow啊，你将流向何方？

Kotlin Flow 背压和线程切换居然如此类似

Kotlin SharedFlow&StateFlow 暖流到底有多热？

前面剖析的都是冷流，冷热是对应的，有冷就有热，本篇将要点剖析暖流SharedFlow&StateFlow的运用及其原理，探究其”热度”。
经过本篇文章，你将了解到：

冷流与暖流差异

SharedFlow 运用方法与运用场景

SharedFlow 原理不一样的视点剖析

StateFlow 运用方法与运用场景

StateFlow 原理一看就会

StateFlow/SharedFlow/LiveData 差异与运用

1. 冷流与暖流差异

2. SharedFlow 运用方法与运用场景

运用方法

流的两头别离是顾客(观察者/订阅者)，出产者(被观察者/被订阅者)，因而只需求重视两头的行为即可。

1. 出产者先发送数据

    fun test1() {
        runBlocking {
            //结构暖流
            val flow = MutableSharedFlow<String>()
            //发送数据(出产者)
            flow.emit("hello world")
            //敞开协程
            GlobalScope.launch {
                //接纳数据(顾客)
                flow.collect {
                    println("collect: $it")
                }
            }
        }
    }

Q：先猜想一下成果？
A：没有任何打印

咱们猜想：出产者先发送了数据，由于此刻顾客还没来得及接纳，因而数据被丢掉了。

2. 出产者拖延发送数据
咱们很容易想到变换一下机遇，让顾客先注册等候：

    fun test2() {
        runBlocking {
            //结构暖流
            val flow = MutableSharedFlow<String>()
            //敞开协程
            GlobalScope.launch {
                //接纳数据(顾客)
                flow.collect {
                    println("collect: $it")
                }
            }
            //发送数据(出产者)
            delay(200)//确保顾客现已注册上
            flow.emit("hello world")
        }
    }

这个时分顾客成功打印数据。

3. 历史数据的保存(重放)
虽然2的方法连通了出产者和顾客，可是你对1的失败耿耿于怀：觉得SharedFlow有点弱啊，限制有点狠，LiveData每次新的观察者到来都能收到当时的数据，而SharedFlow不行。
实际上，SharedFlow关于历史数据的重放比LiveData更强壮，LiveData一直只需个值，也便是每次只重放1个值，而SharedFlow可装备重放恣意值（当然不能超过Int的规模）。
换一下运用姿势：

    fun test3() {
        runBlocking {
            //结构暖流
            val flow = MutableSharedFlow<String>(1)
            //发送数据(出产者)
            flow.emit("hello world")
            //敞开协程
            GlobalScope.launch {
                //接纳数据(顾客)
                flow.collect {
                    println("collect: $it")
                }
            }
        }
    }

此刻达到的效果与2共同，MutableSharedFlow(1)表明设定出产者保存1个值，当有新的顾客来了之后将会获取到这个保存的值。
当然也能够保存更多的值：

    fun test3() {
        runBlocking {
            //结构暖流
            val flow = MutableSharedFlow<String>(4)
            //发送数据(出产者)
            flow.emit("hello world1")
            flow.emit("hello world2")
            flow.emit("hello world3")
            flow.emit("hello world4")
            //敞开协程
            GlobalScope.launch {
                //接纳数据(顾客)
                flow.collect {
                    println("collect: $it")
                }
            }
        }
    }

此刻顾客将打印出”hell world1~hello world4″，此刻也说明晰不管有没有顾客，出产者都出产了数据，由此说明：

SharedFlow 是暖流

4. collect是挂起函数
在2里，咱们敞开了协程去履行顾客逻辑：flow.collect，不独自敞开协程履行会怎样？

    fun test4() {
        runBlocking {
            //结构暖流
            val flow = MutableSharedFlow<String>()
            //接纳数据(顾客)
            flow.collect {
                println("collect: $it")
            }
            println("start emit")//①
            flow.emit("hello world")
        }
    }

最终发现①没打印出来，由于collect是挂起函数，此刻由于出产者还没来得及出产数据，顾客调用collect时发现没数据后便挂起协程。

因而出产者和顾客要处在不同的协程里

5. emit是挂起函数
顾客要等候出产者出产数据，所以collect规划为挂起函数，反过来出产者是否要等候顾客消费完数据才进行下一次emit呢？

fun test5() {
    runBlocking {
        //结构暖流
        val flow = MutableSharedFlow<String>()
        //敞开协程
        GlobalScope.launch {
            //接纳数据(顾客)
            flow.collect {
                println("collect: $it")
                delay(2000)
            }
        }
        //发送数据(出产者)
        delay(200)//确保顾客先履行
        println("emit 1 ${System.currentTimeMillis()}")
        flow.emit("hello world1")
        delay(100)
        println("emit 2 ${System.currentTimeMillis()}")
        flow.emit("hello world2")
        delay(100)
        println("emit 3 ${System.currentTimeMillis()}")
        flow.emit("hello world3")
        delay(100)
        println("emit 4 ${System.currentTimeMillis()}")
        flow.emit("hello world4")
    }
}

从打印能够看出，出产者每次emit都需求等候顾客消费完成之后才干进行下次emit。
**6. 缓存的设定**    
在之前剖析Flow的时分有说过Flow的背压问题以及运用Buffer来处理它，相同的在SharedFlow里也有缓存的概念。    
```kotlin
    fun test6() {
        runBlocking {
            //结构暖流
            val flow = MutableSharedFlow<String>(0, 10)
            //敞开协程
            GlobalScope.launch {
                //接纳数据(顾客)
                flow.collect {
                    delay(2000)
                    println("collect: $it")
                }
            }
            //发送数据(出产者)
            delay(200)//确保顾客先履行
            println("emit 1 ${System.currentTimeMillis()}")
            flow.emit("hello world1")
            println("emit 2 ${System.currentTimeMillis()}")
            flow.emit("hello world2")
            println("emit 3 ${System.currentTimeMillis()}")
            flow.emit("hello world3")
            println("emit 4 ${System.currentTimeMillis()}")
            flow.emit("hello world4")
        }
    }

MutableSharedFlow(0, 10) 第2个参数10表明额定的缓存巨细为10，出产者经过emit先将数据放到缓存里，此刻它并没有被顾客的速度连累。

7. 重放与额定缓存个数

public fun <T> MutableSharedFlow(
    replay: Int = 0,//重放个数
    extraBufferCapacity: Int = 0,//额定的缓存个数
    onBufferOverflow: BufferOverflow = BufferOverflow.SUSPEND
):

重放主要用来给新进的顾客重放特定个数的历史数据，而额定的缓存个数是为了敷衍背压问题，总的缓存个数=重放个数+额定的缓存个数。

运用场景

如有以下需求，可用SharedFlow

需求重放历史数据

能够装备缓存

需求重复发射/接纳相同的值

3. SharedFlow 原理不一样的视点剖析

带着问题找答案

要点重视的无非是emit和collect函数，它俩都是挂起函数，而是否挂起取决于是否满足条件。一同出产者和消费呈现的机遇也会影响这个条件，因而列举出产者、顾客呈现的机遇即可。

只需出产者

当只需出产者没有顾客，此刻出产者调用emit会挂起协程吗？假如不是，那么什么情况会挂起？
从emit函数源码入手：

    override suspend fun emit(value: T) {
        //假如发射成功，则直接退出函数
        if (tryEmit(value)) return // fast-path
        //不然挂起协程
        emitSuspend(value)
    }

先看tryEmit(xx)：

    override fun tryEmit(value: T): Boolean {
        var resumes: Array<Continuation<Unit>?> = EMPTY_RESUMES
        val emitted = kotlinx.coroutines.internal.synchronized(this) {
            //测验emit
            if (tryEmitLocked(value)) {
                //遍历所有顾客，找到需求唤醒的顾客协程
                resumes = findSlotsToResumeLocked(resumes)
                true
            } else {
                false
            }
        }
        //康复顾客协程
        for (cont in resumes) cont?.resume(Unit)
        //emitted==true表明发射成功
        return emitted
    }
    private fun tryEmitLocked(value: T): Boolean {
        //nCollectors 表明顾客个数，若是没有顾客则不管怎么都会发射成功
        if (nCollectors == 0) return tryEmitNoCollectorsLocked(value) // always returns true
        if (bufferSize >= bufferCapacity && minCollectorIndex <= replayIndex) {
            //假如缓存现已满而且有顾客没有消费最旧的数据(replayIndex)，则进入此处
            when (onBufferOverflow) {
                //挂起出产者
                BufferOverflow.SUSPEND -> return false // will suspend
                //直接丢掉最新数据，认为发射成功
                BufferOverflow.DROP_LATEST -> return true // just drop incoming
                //丢掉最旧的数据
                BufferOverflow.DROP_OLDEST -> {} // force enqueue & drop oldest instead
            }
        }
        //将数据参加到缓存行列里
        enqueueLocked(value)
        //缓存数据行列长度
        bufferSize++ // value was added to buffer
        // drop oldest from the buffer if it became more than bufferCapacity
        if (bufferSize > bufferCapacity) dropOldestLocked()
        // keep replaySize not larger that needed
        if (replaySize > replay) { // increment replayIndex by one
            updateBufferLocked(replayIndex + 1, minCollectorIndex, bufferEndIndex, queueEndIndex)
        }
        return true
    }
    private fun tryEmitNoCollectorsLocked(value: T): Boolean {
        kotlinx.coroutines.assert { nCollectors == 0 }
        //没有设置重放，则直接退出，丢掉发射的值
        if (replay == 0) return true // no need to replay, just forget it now
        //参加到缓存里
        enqueueLocked(value) // enqueue to replayCache
        bufferSize++ // value was added to buffer
        // drop oldest from the buffer if it became more than replay
        //若是超出了重放个数，则丢掉最旧的值
        if (bufferSize > replay) dropOldestLocked()
        minCollectorIndex = head + bufferSize // a default value (max allowed)
        //发射成功
        return true
    }

再看emitSuspend(value)：

    private suspend fun emitSuspend(value: T) = suspendCancellableCoroutine<Unit> sc@{ cont ->
        var resumes: Array<Continuation<Unit>?> = EMPTY_RESUMES
        val emitter = kotlinx.coroutines.internal.synchronized(this) lock@{
            ...
            //结构为Emitter，参加到buffer里
            SharedFlowImpl.Emitter(this, head + totalSize, value, cont).also {
                enqueueLocked(it)
                //独自记录挂起的emit
                queueSize++ // added to queue of waiting emitters
                // synchronous shared flow might rendezvous with waiting emitter
                if (bufferCapacity == 0) resumes = findSlotsToResumeLocked(resumes)
            }
        }
    }

用图表明整个emit流程：

现在能够回到上面的问题了。

假如没有顾客，出产者调用emit函数永远不会挂起

有顾客注册了而且缓存容量已满而且最旧的数据没有被消费，则出产者emit函数有机会被挂起，假如设定了挂起模式，则会被挂起

最旧的数据下面会剖析

只需顾客

当只需顾客时，顾客调用collect会被挂起吗？
从collect函数源码入手。

    override suspend fun collect(collector: FlowCollector<T>) {
        //分配slot
        val slot = allocateSlot()//①
        try {
            if (collector is SubscribedFlowCollector) collector.onSubscription()
            val collectorJob = currentCoroutineContext()[Job]
            while (true) {
                //死循环
                var newValue: Any?
                while (true) {
                    //测验获取值 ②
                    newValue = tryTakeValue(slot) // attempt no-suspend fast path first
                    if (newValue !== NO_VALUE) 
                        break//拿到值，退出内层循环
                    //没拿到值，挂起等候 ③
                    awaitValue(slot) // await signal that the new value is available
                }
                collectorJob?.ensureActive()
                //拿到值，消费数据
                collector.emit(newValue as T)
            }
        } finally {
            freeSlot(slot)
        }
    }

要点看三点：
① allocateSlot()
先看Slot数据结构：

    private class SharedFlowSlot : AbstractSharedFlowSlot<SharedFlowImpl<*>>() {
        //顾客当时应该消费的数据在出产者缓存里的索引
        var index = -1L // current "to-be-emitted" index, -1 means the slot is free now
        //挂起的顾客协程体
        var cont: Continuation<Unit>? = null // collector waiting for new value
    }

每此调用collect都会为其生成一个AbstractSharedFlowSlot目标，该目标存储在AbstractSharedFlowSlot目标数组：slots里

allocateSlot() 有两个效果：

给slots数组扩容

往slots数组里存放AbstractSharedFlowSlot目标

② tryTakeValue(slot)
创立了slot之后就能够去取值了

    private fun tryTakeValue(slot: SharedFlowSlot): Any? {
        var resumes: Array<Continuation<Unit>?> = EMPTY_RESUMES
        val value = kotlinx.coroutines.internal.synchronized(this) {
            //找到slot对应的buffer里的数据索引
            val index = tryPeekLocked(slot)
            if (index < 0) {
                //没找到
                NO_VALUE
            } else {
                //找到
                val oldIndex = slot.index
                //依据索引，从buffer里获取值
                val newValue = getPeekedValueLockedAt(index)
                //slot索引增加，指向buffer里的下个数据
                slot.index = index + 1 // points to the next index after peeked one
                //更新游标等信息，并回来挂起的出产者协程
                resumes = updateCollectorIndexLocked(oldIndex)
                newValue
            }
        }
        //假如能够，则引发出产者协程
        for (resume in resumes) resume?.resume(Unit)
        return value
    }

该函数有或许取到值，也或许取不到。

③ awaitValue

    private suspend fun awaitValue(slot: kotlinx.coroutines.flow.SharedFlowSlot): Unit = suspendCancellableCoroutine { cont ->
        kotlinx.coroutines.internal.synchronized(this) lock@{
            //再次测验获取
            val index = tryPeekLocked(slot) // recheck under this lock
            if (index < 0) {
                //说明没数据可取，此刻记录当时协程，后续康复时才干找到
                slot.cont = cont // Ok -- suspending
            } else {
                //有数据了，则唤醒
                cont.resume(Unit) // has value, no need to suspend
                return@lock
            }
            slot.cont = cont // suspend, waiting
        }
    }

对比出产者emit和顾客collect流程，显然collect流程比emit流程简略多了。

现在能够回到上面的问题了。

不管是否有出产者，只需没拿到数据，collect都会被挂起

slot与buffer

以上别离剖析了emit和collect流程，咱们知道了emit或许被挂起，被挂起后能够经过collect唤醒，相同的collect也或许被挂起，挂起后经过emit唤醒。
要点在于两者是怎么交换数据的，也便是slot目标和buffer是怎么相关的？

如上图，简介其流程：

SharedFlow设定重放个数为4，额定容量为3，总容量为4+3=7

出产者将数据堆到buffer里，此刻顾客还没开始collect

顾客开始collect，由于设置了重放个数，因而结构Slot目标时，slot.index=0，依据index找到buffer下标为0的元素即为能够消费的元素

拿到0号数据后，slot.index=1，找到buffer下标为1的元素

index++，重复4的进程

由于collect消费了数据，因而emit能够继续放新的数据，此刻又有新的collect参加进来：

新参加的顾客collect时结构Slot目标，由于此刻的buffer最旧的值为buffer下标为2，因而Slot初始化Slot.index = 2，取第2个数据

相同的，继续往后取值

此刻有了2个顾客，假定顾客2消费速度很慢，它停留在了index=3，而顾客1消费速度快，变成了如下图：

顾客1在取index=4的值（能够继续往后消费数据），顾客2在取index=3的值

出产者此刻现已填充满buffer了，buffer里最旧的值为index=4，为了确保顾客2能够获取到index=4的值，此刻它不能再emit新的数据了，于是出产者被挂起

等到顾客2消费了index=4的值，就会唤醒正在挂起的出产者继续出产数据

由此得出一个结论：

SharedFlow的emit或许会被最慢的collect连累然后挂起

该现象用代码查看打印比较直观：

    fun test7() {
        runBlocking {
            //结构暖流
            val flow = MutableSharedFlow<String>(4, 3)
            //敞开协程
            GlobalScope.launch {
                //接纳数据(顾客1)
                flow.collect {
                    println("collect1: $it")
                }
            }
            GlobalScope.launch {
                //接纳数据(顾客2)
                flow.collect {
                    //模拟消费慢
                    delay(10000)
                    println("collect2: $it")
                }
            }
            //发送数据(出产者)
            delay(200)//确保顾客先履行
            var count = 0
            while (true) {
                flow.emit("emit:${count++}")
            }
        }
    }

4. StateFlow 运用方法与运用场景

运用方法

1. 重放功用
上面花了很大篇幅剖析SharedFlow，而StateFlow是SharedFlow的特例，先来看其简略运用。

    fun test8() {
        runBlocking {
            //结构暖流
            val flow = MutableStateFlow("")
            flow.emit("hello world")
            flow.collect {
                //顾客
                println(it)
            }
        }
    }

咱们发现，并没有给Flow设置重放，此刻顾客仍然能够消费到数据，说明StateFlow默认支持历史数据重放。

2. 重放个数
具体能重放几个值呢？

    fun test10() {
        runBlocking {
            //结构暖流
            val flow = MutableStateFlow("")
            flow.emit("hello world")
            flow.emit("hello world1")
            flow.emit("hello world2")
            flow.emit("hello world3")
            flow.emit("hello world4")
            flow.collect {
                //顾客
                println(it)
            }
        }
    }

最终发现顾客只需1次打印，说明StateFlow只重放1次，而且是最新的值。

3. 防抖

    fun test9() {
        runBlocking {
            //结构暖流
            val flow = MutableStateFlow("")
            flow.emit("hello world")
            GlobalScope.launch {
                flow.collect {
                    //顾客
                    println(it)
                }
            }
            //再发送
            delay(1000)
            flow.emit("hello world")
//            flow.emit("hello world1")
        }
    }

出产者发送了两次数据，猜猜此刻顾客有几次打印？
答案是只需1次，由于StateFlow规划了防抖，当emit时会检测当时的值和上一次的值是否共同，若共同则直接抛弃当时数据不做任何处理，collect当然就收不到值了。若是咱们将注释铺开，则会有2次打印。

运用场景

StateFlow 和LiveData很像，都是只保护一个值，旧的值过来就会将新值掩盖。
适用于告诉状况变化的场景，如下载进展。适用于只重视最新的值的变化。
假如你熟悉LiveData，就能够理解为StateFlow根本能够做到替换LiveData功用。

5. StateFlow 原理一看就会

假如你看懂了SharedFlow原理，那么对StateFlow原理的理解就不在话下了。

emit 进程

    override suspend fun emit(value: T) {
        //value 为StateFlow保护的值，每次emit都会修正它
        this.value = value
    }
    public override var value: T
        get() = NULL.unbox(_state.value)//从state取出
        set(value) { updateState(null, value ?: 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
        kotlinx.coroutines.internal.synchronized(this) {
            val oldState = _state.value
            if (expectedState != null && oldState != expectedState) return false // CAS support
            //新旧值共同，则无需更新
            if (oldState == newState) return true // Don't do anything if value is not changing, but CAS -> true
            //更新到state里
            _state.value = newState
            curSequence = sequence
            //...
            curSlots = slots // read current reference to collectors under lock
        }
        while (true) {
            curSlots?.forEach {
                //遍历顾客，修正状况或是将挂起的顾客唤醒
                it?.makePending()
            }
                ...
        }
    }

emit进程便是修正value值的进程，不管是否修正成功，emit函数都会退出，它不会被挂起。

collect 进程

    override suspend fun collect(collector: FlowCollector<T>) {
        //分配slot
        val slot = allocateSlot()
        try {
            if (collector is SubscribedFlowCollector) collector.onSubscription()
            val collectorJob = currentCoroutineContext()[Job]
            var oldState: Any? = null // previously emitted T!! | NULL (null -- nothing emitted yet)
            while (true) {
                val newState = _state.value
                collectorJob?.ensureActive()
                //值不相同才调用collect闭包
                if (oldState == null || oldState != newState) {
                    collector.emit(NULL.unbox(newState))
                    oldState = newState
                }
                if (!slot.takePending()) { // try fast-path without suspending first
                    //挂起协程
                    slot.awaitPending() // only suspend for new values when needed
                }
            }
        } finally {
            freeSlot(slot)
        }
    }

StateFlow 也有slot，叫做StateFlowSlot，它比SharedFlowSlot简略多了，由于一直只需求保护一个值，所以不需求index。里边有个成员变量_state，该值既能够是顾客协程当时的状况，也能够表明协程体。
当表明为协程体时，说明此刻顾客被挂起了，等到出产者经过emit唤醒该协程。

6. StateFlow/SharedFlow/LiveData 差异与运用

StateFlow 是SharedFlow特例

SharedFlow 多用于事情告诉，StateFlow/LiveData多用于状况变化

StateFlow 有默认值，LiveData没有，StateFlow.collect闭包可在子线程履行，LiveData.observe需求在主线程监听，StateFlow没有相关生命周期，LiveData相关了生命周期，StateFlow防抖，LiveData不防抖等等。

跟着本篇的完结，Kotlin协程系列也告一段落了，接下来将要点放在协程工程架构实践上，敬请期待。

以上为Flow背压和线程切换的全部内容，下篇将剖析Flow的暖流。
本文根据Kotlin 1.5.3，文中完好Demo请点击

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Kotlin SharedFlow&StateFlow 热流到底有多热？

前言

1. 冷流与暖流差异

2. SharedFlow 运用方法与运用场景

运用方法

运用场景

3. SharedFlow 原理不一样的视点剖析

带着问题找答案

只需出产者

只需顾客

slot与buffer

4. StateFlow 运用方法与运用场景

运用方法

运用场景

5. StateFlow 原理一看就会

emit 进程

collect 进程

6. StateFlow/SharedFlow/LiveData 差异与运用

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