Kotlin Flow 与 LiveData答案

【问题标题】：Kotlin Flow vs LiveDataKotlin Flow 与 LiveData
【发布时间】：2020-03-12 09:05:43
【问题描述】：

在上一次 Google I/O 中，Jose Alcerreca 和 Yigit Boyar told us 认为我们不应再使用 LiveData 来获取数据。现在我们应该使用暂停函数进行一次性获取，并使用 Kotlin 的 Flow 创建数据流。我同意协程非常适合一次性获取或其他 CRUD 操作，例如插入等。但是在我需要数据流的情况下，我不明白 Flow 给了我什么优势。在我看来，LiveData 也在做同样的事情。

流程示例：

视图模型

val items = repository.fetchItems().asLiveData()

存储库

fun fetchItems() = itemDao.getItems()

道

@Query("SELECT * FROM item")
fun getItems(): Flow<List<Item>>

LiveData 示例：

视图模型

val items = repository.fetchItems()

存储库

fun fetchItems() = itemDao.getItems()

道

@Query("SELECT * FROM item")
fun getItems(): LiveData<List<Item>>

我还希望看到一些使用协程和 Flow 与 Room 或 Retrofit 配合使用的项目示例。我发现只有一个谷歌的ToDo sample，其中协程用于一次性获取，然后在更改时手动重新获取数据。

【问题讨论】：

标签： android kotlin android-livedata kotlin-coroutines kotlinx.coroutines.flow

【解决方案1】：

Flow 有点像 reactive stream （如 rxjava ）。有很多不同的运算符，例如.map、buffer()（无论如何都更少。与 rxJava 相比的运算符）。因此，LiveData 和 Flow 之间的主要区别之一是您可以使用在其他线程中订阅地图 computation / transformation

 flowOn(Dispatcher....).

所以，例如：-

 flowOf("A","B","C").map { compute(it) }.flowOn(Dispatchers.IO).collect {...} // U can change the execution thread of the computation ( by default its in the same dispatcher as collect )

用LiveData和map，以上不能直接实现！

因此建议在存储库级别保持流量，并使实时数据成为 UI 和存储库之间的桥梁！

主要区别在于

一般来说，一个普通的flow不知道生命周期，但liveData知道生命周期。（我们可以将 stateFlow 与 repeatOnLifecycle 结合使用，使其具有生命周期意识）
flow 有很多不同的运算符，而 livedata 没有！

但同样，这取决于你如何构建你的项目！

【讨论】：

需要注意的是，协程现在有 StateFlow 类。这个类与 LiveData 类非常相似，因为可以直接从任何上下文访问值，并且任何更改都会自动发送给任何观察者。但是因为它是一个 Flow 对象，这意味着所有好的协程运算符都可用。

【解决方案2】：

顾名思义，您可以将 Flow 视为多个异步计算值的连续流。从我的角度来看，LiveData 和 Flow 之间的主要区别在于 Flow 不断地发出结果，而 LiveData 将在获取所有数据时更新并立即返回所有值。在您的示例中，您正在获取单个值，这与 Flow 的设计目的不完全相同 [更新：为此使用 StateFlow]。

我没有 Room 示例，但假设您正在渲染需要时间的东西，但您想在渲染和缓冲下一个结果时显示结果。

private fun render(stuffToPlay: List<Any>): Flow<Sample> = flow {
     val sample = Sample()
     // computationally intensive operation on stuffToPlay
     Thread.sleep(2000)
     emit(sample)
}

然后，在您的“播放”功能中，您可以显示结果，其中 stuffToPlay 是要渲染的对象列表，例如：

playbackJob = GlobalScope.launch(Dispatchers.Default) {
            
    render(stuffToPlay)
        .buffer(1000)   // tells the Flow how many values should be calculated in advance
            
        .onCompletion {
            // gets called when all stuff got played
        }
        .collect{sample ->
           // collect the next value in the buffered queue
           // e.g. display sample
        }
}

Flow 的一个重要特征是它的构建器代码（这里是渲染函数）只有在它被收集时才被执行，因此它是一个冷流。

您也可以参考Asynchronous Flow的文档

【讨论】：

【解决方案3】：

考虑到 Flow 是 Kotlin 的一部分，而 LiveData 是 androidx.lifecycle 库的一部分，我认为 Flow 被用作干净架构中用例的一部分（不依赖于框架）。

另一方面，LiveData 具有生命周期意识，因此与 ViewModel 匹配

目前我的所有架构都使用 livedata，但 Flow 看起来是一个值得研究和采用的有趣话题。

【讨论】：