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图解 Kotlin SharedFlow 缓存系统及示例详解

作者：fundroid

这篇文章主要为大家介绍了图解 Kotlin SharedFlow 缓存系统及示例详解，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

前言

Kotlin 为我们提供了两种创建“热流”的工具：StateFlow 和 SharedFlow。StateFlow 经常被用来替代 LiveData 充当架构组件使用，所以大家相对熟悉。其实 StateFlow 只是 SharedFlow 的一种特化形式，SharedFlow 的功能更强大、使用场景更多，这得益于其自带的缓存系统，本文用图解的方式，带大家更形象地理解 SharedFlow 的缓存系统。

创建 SharedFlow 需要使用到 MutableSharedFlow() 方法，我们通过方法的三个参数配置缓存：

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

接下来，我们通过时序图的形式介绍这三个关键参数对缓存的影响。正文之前让我们先统一一下用语：

replay

当 Subscriber 订阅 SharedFlow 时，有机会接收到之前已发送过的数据，replay 指定了可以收到 subscribe 之前数据的数量。replay 不能为负数，默认值为 0 表示 Subscriber 只能接收到 subscribe 之后 emit 的数据：

上图展示的是 replay = 0 的情况，Subscriber 无法收到 subscribe 之前 emit 的 ❶，只能接收到 ❷ 和 ❸。

当 replay = n （ n > 0）时，SharedFlow 会启用缓存，此时 BufferSize 为 n，意味着可以缓存发射过的最近 n 个数据，并发送给新增的 Subscriber。

上图以 n = 1 为例 ：

在生产者消费者模型中，有时消费的速度赶不及生产，此时要加以控制，要么停止生产，要么丢弃数据。SharedFlow 也同样如此。有时 Subscriber 的处理速度较慢，Buffer 缓存的数据得不到及时处理，当 Buffer 为空时，emit 默认将会被挂起 （ onBufferOverflow = SUSPEND）

上面的图展示了 replay = 1 时 emit 发生 suspend 场景：

注意 SharedFlow 作为一个多播可以有多个 Subscriber，所以上面例子中，❷ 被消费的时间点，取决于最后一个开始处理的 Subscriber。

extraBufferCapacity

extraBufferCapacity 中的 extra 表示 replay-cache 之外为 Buffer 还可以额外追加的缓存。

若 replay = n， extraBufferCapacity = m，则 BufferSize = m + n。

extraBufferCapacity 默认为 0，设置 extraBufferCapacity 有助于提升 Emitter 的吞吐量

在上图的基础之上，我们再设置 extraBufferCapacity = 1，效果如下图：

上图中 BufferSize = 1 + 1 = 2 ：

onBufferOverflow

前面的例子中，当 Buffer 被填满时，emit 会被挂起，这都是建立在 onBufferOverflow 为 SUSPEND 的前提下的。onBufferOverflow 用来指定缓存移除时的策略，除了默认的 SUSPEND，还有两个数据丢弃策略：

需要特别注意的是，当 BufferSize = 0 时，extraBufferCapacity 只支持 SUSPEND，其他丢弃策略是无效的。这很好理解，因为 Buffer 中没有数据，所以丢弃无从下手，所以启动丢弃策略的前提是 Buffer 至少有一个缓冲区，且数据被填满

上图展示 DROP_LATEST 的效果。假设 replay = 2，extra = 0

上图展示了 DROP_OLDEST 的效果，与 DROP_LATEST 比较后非常明显，缓存中永远会储存最新的两个数据，但是较老的数据不管有没有被消费，都可能会从 Buffer 移除，所以 Subscriber 可以消费当前最新的数据，但是有可能漏掉中间的数据，比如图中漏掉了 ❷

注意：当 extraBufferCapacity 设为 SUSPEND 可以保证 Subscriber 一个不漏的消费掉所有数据，但是会影响 Emitter 的速度；当设置为 DROP_XXX 时，可以保证 emit 调用后立即返回，但是 Subscriber 可能会漏掉部分数据。

如果我们不想让 emit 发生挂起，除了设置 DROP_XXX 之外，还有一个方法就是调用 tryEmit，这是一个非 suspend 版本的 emit

abstract suspend override fun emit(value: T)
abstract fun tryEmit(value: T): Boolean

tryEmit 返回一个 boolean 值，你可以这样判断返回值，当使用 emit 会挂起时，使用 tryEmit 会返回 false，其余情况都是 true。这意味着 tryEmit 返回 false 的前提是 extraBufferCapacity 必须设为 SUSPEND，且 Buffer 中空余位置为 0 。此时使用 tryEmit 的效果等同于 DROP_LATEST。

SharedFlow Buffer

前面介绍的 MutableSharedFlow 的三个参数，其本质都是围绕 SharedFlow 的 Buffer 进行工作的。那么这个 Buffer 具体结构是怎样的呢？

上面这个图是 SharedFlow 源码中关于 Buffer 的注释，这个图形象地告诉了我们 Buffer 是一个线性数据结构（就是一个普通的数组 Array<Any?>），但是这个图不能直观反应 Buffer 运行机制。下面通过一个例子，看一下 Buffer 在运行时的具体更新过程：

val sharedFlow = MutableSharedFlow<Int>(
    replay = 2, 
    extraBufferCapacity = 2,
    onBufferOverflow = BufferOverflow.SUSPEND
)
var emitValue = 1
fun main() {
    runBlocking {
        launch {
            sharedFlow.onEach {
                delay(200) // simulate the consume of data
            }.collect()
        }
        repeat(12) {
            sharedFlow.emit(emitValue)
            emitValue++
            delay(50)
        }
    }
}

上面的代码很简单，SharedFlow 的 BufferSize = 2+2 = 4，Emitter 生产的速度大于 Subscriber 消费的速度，所以过程中会出现 Buffer 的填充和更新，下面依旧用图的方式展示 Buffer 的变化

先看一下代码对应的时序图:

有前面的介绍，相信这个时序图很容易理解，这里就不再赘述了，下面重点图解一下 Buffer 的内存变化。SharedFlow 的 Buffer 本质上是一个基于 Array 实现的 queue，通过指针移动从往队列增删元素，避免了元素在实际数组中的移动。这里关键的指针有三个：

如果 bufferSize 表示当前 Buffer 中存储数据的个数，则我们可知三指针 index 符合如下关系：

  • replay <= head + bufferSize
  • end = head + bufferSize

了解了三指针的含义后，我们再来看上图中的 Buffer 是如何工作的：

最后，总结一下 Buffer 的特点：

以上就是图解 Kotlin SharedFlow 缓存系统及示例详解的详细内容，更多关于Kotlin SharedFlow 缓存的资料请关注脚本之家其它相关文章！

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