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Kotlin Flow封装类SharedFlow StateFlow LiveData使用对比

作者：newki

这篇文章主要为大家介绍了Kotlin Flow封装类SharedFlow StateFlow LiveData使用对比，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪

Kotlin中SharedFlow的使用 VS StateFlow

SharedFlow 是继承于 Flow ,同时它是 StateFlow 的父类,它们都是是热流，先说一下冷流与热流的概念。

SharedFlow的特点

为什么我先讲的 StateFlow ，而不是SharedFlow，是因为 StateFlow 是 继承 SharedFlow 实现，是在其基础的场景化实现，我们可以把 StateFlow 理解为是 SharedFlow 的 “青春版”。并不是它更轻量，而是它使用更简单。

我们举例看看怎么使用 SharedFlow，看看它与 StateFlow的区别。

既然 StateFlow 是 继承 SharedFlow 实现，那么StateFlow

一、SharedFlow的使用

方式一，我们自己 new 出来

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
}

举例说明

@HiltViewModel
class Demo4ViewModel @Inject constructor(
    val savedState: SavedStateHandle
) : BaseViewModel() {
    private val _sharedFlow = MutableSharedFlow<String>(replay = 1, onBufferOverflow = BufferOverflow.SUSPEND)
    val sharedFlow: SharedFlow<String> = _sharedFlow
    fun changeSearch(keyword: String) {
        _sharedFlow.tryEmit(keyword)
    }
}

在Activity中我们就可以像类似 LiveData 一样的使用 SharedFlow

    private fun testflow() {
       mViewModel.changeSearch("key")
    }
    override fun startObserve() {
        mViewModel.sharedFlow.collect {
            YYLogUtils.w("value $it")
        }
    }

方式二，通过一个 冷流 Flow 转换为 sharedFlow

class NewsRemoteDataSource(...,
    private val externalScope: CoroutineScope,
) {
    val latestNews: Flow<List<ArticleHeadline>> = flow {
        ...
    }.shareIn(
        externalScope,
        replay = 1,
        started = SharingStarted.WhileSubscribed() // 启动政策
    )
}

几个重要参数的说明如下

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）。

使用示例：

        val sharedFlow = flowOf(1, 2, 3).shareIn(
            scope = lifecycleScope,
//            started = WhileSubscribed(5000, 1000),
//            started = Eagerly,
            started = Lazily,
            replay = 0
        )
        lifecycleScope.launch {
            sharedFlow.collect {
                YYLogUtils.w("shared-value $it")
            }
        }

打印结果：

创建的几种方式基本和StateFlow类似，那么它们之间有什么区别？

二、SharedFlow、StateFlow、LiveData的对比

我们直接举例，实现 LiveData 的功能。我们看看 LiveData StateFlow SharedFlow 实现同样的效果如何操作

@HiltViewModel
class Demo4ViewModel @Inject constructor(
    val savedState: SavedStateHandle
) : BaseViewModel() {
    private val _searchLD = MutableLiveData<String>()
    val searchLD: LiveData<String> = _searchLD
    private val _searchFlow = MutableStateFlow("")
    val searchFlow: StateFlow<String> = _searchFlow
    private val _sharedFlow = MutableSharedFlow<String>(replay = 1, onBufferOverflow = BufferOverflow.SUSPEND)
    val sharedFlow: SharedFlow<String> = _sharedFlow
    fun changeSearch(keyword: String) {
        _sharedFlow.tryEmit(keyword)
        _searchFlow.value = keyword
        _searchLD.value = keyword
    }
}

打印的结果：

可以看到 SharedFlow 通过设置之后是可以达到 LiveData 和 StateFlow 的效果的。

SharedFlow对比StateFlow的优势，不需要设置默认值，没有默认值的发送。

SharedFlow对比StateFlow的劣势，不能自由取值，这是致命的。

例如下面的代码，StateFlow 我可以在代码的任意地方取值，但是 SharedFlow 只能接收流，不能自由取值。

所以，我们一般才说 StateFlow 平替 LiveData，虽然 SharedFlow 可以通过 参数的方式达到一部分 LiveData 的效果，但是痛点更明显。

另外需要说明的是 StateFlow 与 SharedFlow 这么设置是去重的，也就是说如果点击登录按钮之后登录失败报告密码错误，然后再次点击登录按钮，就不会弹出吐司了。

这不符合我们的业务场景啊，如果按照 StateFlow 平替 LiveData 的原则，我们还需要改用 Channel 的方式才行 （毕竟SharedFlow不能自由取值真的不适合这个场景）。

@HiltViewModel
class Demo4ViewModel @Inject constructor(
    val savedState: SavedStateHandle
) : BaseViewModel() {
    val channel = Channel<String>(Channel.CONFLATED)
    private val _searchLD = MutableLiveData<String>()
    val searchLD: LiveData<String> = _searchLD
    private val _searchFlow = MutableStateFlow("")
    val searchFlow: StateFlow<String> = _searchFlow
    private val _sharedFlow = MutableSharedFlow<String>(replay = 1, onBufferOverflow = BufferOverflow.SUSPEND)
    val sharedFlow: SharedFlow<String> = _sharedFlow
    fun changeSearch(keyword: String) {
        _sharedFlow.tryEmit(keyword)
        _searchFlow.value = keyword
        _searchLD.value = keyword
        channel.trySend(keyword)
    }
}

    private fun testflow() {
        mViewModel.changeSearch("1234")
    }
    override fun startObserve() {
        mViewModel.searchLD.observe(this) {
            YYLogUtils.w("value $it")
        }
        lifecycleScope.launch {
            mViewModel.sharedFlow.collect {
                YYLogUtils.w("shared-value1 $it")
            }
        }
        lifecycleScope.launch {
            mViewModel.channel.consumeAsFlow().collect {
                YYLogUtils.w("shared-value2 $it")
            }
        }
        lifecycleScope.launchWhenCreated {
            mViewModel.searchFlow.collect {
                YYLogUtils.w("state-value $it")
            }
        }
    }

我们加入了使用 Channel 的方式，前文我们讲过 Channel 是协程中的通信通道，我们这边发送那一边转为Flow来collect。打印结果如下：

好麻烦哦，这还不如LiveData呢，所以大家知道 StateFlow 与 LiveData 的优缺点之后，按需选择即可。

三、SharedFlow 的粘性设置与事件总线

可以看到虽然 SharedFlow 不能平替 LiveData ,但是它在事件的发送与接收相关的配置与使用到时得天独厚，我们常用于事件总线的实现，例如SharedFlowBus，用于替代 EventBus

object FlowBus {
    private val busMap = mutableMapOf<String, EventBus<*>>()
    private val busStickMap = mutableMapOf<String, StickEventBus<*>>()
    @Synchronized
    fun <T> with(key: String): EventBus<T> {
        var eventBus = busMap[key]
        if (eventBus == null) {
            eventBus = EventBus<T>(key)
            busMap[key] = eventBus
        }
        return eventBus as EventBus<T>
    }
    @Synchronized
    fun <T> withStick(key: String): StickEventBus<T> {
        var eventBus = busStickMap[key]
        if (eventBus == null) {
            eventBus = StickEventBus<T>(key)
            busStickMap[key] = eventBus
        }
        return eventBus as StickEventBus<T>
    }
    //真正实现类
    open class EventBus<T>(private val key: String) : LifecycleObserver {
        //私有对象用于发送消息
        private val _events: MutableSharedFlow<T> by lazy {
            obtainEvent()
        }
        //暴露的公有对象用于接收消息
        val events = _events.asSharedFlow()
        open fun obtainEvent(): MutableSharedFlow<T> = MutableSharedFlow(0, 1, BufferOverflow.DROP_OLDEST)
        //主线程接收数据
        fun register(lifecycleOwner: LifecycleOwner, action: (t: T) -> Unit) {
            lifecycleOwner.lifecycle.addObserver(this)
            lifecycleOwner.lifecycleScope.launch {
                events.collect {
                    try {
                        action(it)
                    } catch (e: Exception) {
                        e.printStackTrace()
                        YYLogUtils.e("FlowBus - Error:$e")
                    }
                }
            }
        }
        //协程中发送数据
        suspend fun post(event: T) {
            _events.emit(event)
        }
        //主线程发送数据
        fun post(scope: CoroutineScope, event: T) {
            scope.launch {
                _events.emit(event)
            }
        }
        //自动销毁
        @OnLifecycleEvent(Lifecycle.Event.ON_DESTROY)
        fun onDestroy() {
            YYLogUtils.w("FlowBus - 自动onDestroy")
            val subscriptCount = _events.subscriptionCount.value
            if (subscriptCount <= 0)
                busMap.remove(key)
        }
    }
    class StickEventBus<T>(key: String) : EventBus<T>(key) {
        override fun obtainEvent(): MutableSharedFlow<T> = MutableSharedFlow(1, 1, BufferOverflow.DROP_OLDEST)
    }
}

发送与接收消息

 // 主线程-发送消息
    FlowBus.with<String>("test-key-01").post(this@Demo11OneFragment2.lifecycleScope, "Test Flow Bus Message")

 // 接收消息
    FlowBus.with&lt;String&gt;("test-key-01").register(this) {
            LogUtils.w("收到FlowBus消息 - " + it)
        }

发送粘性消息
 FlowBus.withStick<String>("test-key-02").post(lifecycleScope, "Test Stick Message")

 // 接收粘性消息
FlowBus.withStick<String>("test-key-02").register(this){
        LogUtils.w("收到粘性消息：$it")
    }

看源码就知道粘性的实现就得益于 SharedFlow 的构造参数

replay的设置 ，代表重放的数据个数

replay 为0 代表不重放，也就是没有粘性

replay 为1 代表重放最新的一个数据，后来的接收器能接受1个最新数据。

replay 为2 代表重放最新的两个数据，后来的接收器能接受2个最新数据。

我们知道Flow的操作符有针对背压的处理，那么 SharedFlow 内部还对背压做了快速处理。我们只需要通过参数快速设置即可实现。

extraBufferCapacity的设置，额外数据的缓存

当上游事件发送过快，而消费太慢的情况，这种情况下，就需要使用缓存池，把未消费的数据存下来。

缓冲池容量 = replay + extraBufferCapacity

如果总量为 0 ，就 Int.MAX_VALUE

onBufferOverflow的设置

如果指定了有限的缓存容量，那么超过容量以后怎么办？

BufferOverflow.SUSPEND ： 超过就挂起，默认实现

BufferOverflow.DROP_OLDEST : 丢弃最老的数据

BufferOverflow.DROP_LATEST : 丢弃最新的数据

总结

StateFlow 更加简便特定的场景使用，而 SharedFlow 更加的灵活，他们两者的侧重点也不同。

SharedFlow 基于缓存的处理可以实现一些特定的需求，如当发生订阅时，我需要将过去已经更新的N个值，同步给新的订阅者。比如有多个新的订阅者都想订阅这些改动的值。都可以使用 SharedFlow 来实现

而关于 SharedFlow、StateFlow、LiveData的对比，个人的结论是：根据不同的场景 LiveData StateFlow SharedFlow 都有自己特定的使用场景，谁也无法真的完全平替谁。谁也不是谁的超集，都有它们各自的有点和缺点，并不能完美覆盖所有场景，所以根据使用的场景不同按需选择即可。

关于StateFlow 与 SharedFlow 的实战，后面会总结一期。

以上就是Kotlin Flow封装类SharedFlow StateFlow LiveData使用对比的详细内容，更多关于Kotlin Flow封装类的资料请关注脚本之家其它相关文章！

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