官方推荐 Flow 取代 LiveData,有必要吗?,渣本二面阿里受挫
作者:互联网
我们来看看SharedFlow
的构造函数
public fun MutableSharedFlow(
replay: Int = 0,
extraBufferCapacity: Int = 0,
onBufferOverflow: BufferOverflow = BufferOverflow.SUSPEND
): MutableSharedFlow
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()
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 {
//…
}.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
@param
started
控制共享的开始和结束的策略
@param
replay
状态流的重播个数
started
接受以下的三个值:
1.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。
2.Eagerly
: 立即开始,而在scope
指定的作用域被结束时终止。
3.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:
-
1.
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。 -
2.
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
4. 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:
-
1.它始终是有值的。
-
2.它的值是唯一的。
-
3.它允许被多个观察者共用 (因此是共享的数据流)。
-
4.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
总结如下:
1.StateFlow
继承于SharedFlow
,是SharedFlow
的一个特殊变种
2.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 MutableStateFlow(value: T): MutableStateFlow = StateFlowImpl(value ?: NULL)
1.StateFlow
构造函数较为简单,只需要传入一个默认值
2.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
3.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StateFlow
类似,我们也可以用stateIn
将普通流转化成SharedFlow
val result: StateFlow<Result> = 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
-
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。
-
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。
-
订阅将被重启,新数据会填充进来,当数据可用时更新视图。
-
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
-
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
标签:订阅,协程,渣本,Flow,LiveData,SharedFlow,WhileSubscribed,StateFlow 来源: https://blog.csdn.net/m0_66265052/article/details/122761290