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Android开发实战班 - 应用架构 - LiveData/Flow 数据流

article 2024/11/22 4:09:36

在 MVVM 架构中，数据流是连接 ViewModel 和 View 的重要桥梁，用于实现数据的观察和响应。Jetpack 提供了两种主要的数据流机制：LiveData 和 Flow。本章节将深入讲解 LiveData 和 Flow 的概念、使用方法、区别以及在实际开发中的应用场景，帮助学员掌握数据流的应用。

数据流概述

数据流的作用:
- 数据流用于在 ViewModel 和 View 之间传递数据，实现数据的观察和响应。
- 数据流可以感知生命周期变化，避免内存泄漏。
数据流的优势:
- 生命周期感知: 数据流可以感知 View 的生命周期，自动管理订阅和取消订阅，避免内存泄漏。
- 响应式编程: 数据流采用响应式编程范式，数据变化时自动通知观察者更新 UI。
- 线程安全: 数据流支持线程切换，可以在不同线程之间安全地传递数据。

11.2 LiveData

LiveData 是 Jetpack 提供的一种可观察的数据持有者类，具有生命周期感知能力。LiveData 适用于需要在 ViewModel 和 View 之间传递数据的场景。

11.2.1 LiveData 的特点

生命周期感知: LiveData 会自动感知 View 的生命周期变化，避免内存泄漏。
自动解绑: 当 View 处于销毁状态时，LiveData 会自动取消订阅。
线程安全: LiveData 可以在主线程或后台线程中更新数据，观察者会在主线程中接收数据更新。
数据持有: LiveData 可以持有数据，并在数据变化时通知观察者。

11.2.2 LiveData 的使用

创建 LiveData:

class MyViewModel : ViewModel() {
    private val _data = MutableLiveData<String>()
    val data: LiveData<String> get() = _data

    fun updateData(newData: String) {
        _data.value = newData
    }
}

观察 LiveData:

class MyActivity : AppCompatActivity() {
    private lateinit var viewModel: MyViewModel

    override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
        super.onCreate(savedInstanceState)
        setContentView(R.layout.activity_main)

        viewModel = ViewModelProvider(this).get(MyViewModel::class.java)
        viewModel.data.observe(this) { data ->
            // 更新 UI
            findViewById<TextView>(R.id.textView).text = data
        }

        // 更新数据
        viewModel.updateData("Hello, LiveData!")
    }
}

使用 Transformation:

LiveData 提供了 Transformation 类，可以对 LiveData 进行转换，例如 map, switchMap 等。

val transformedData: LiveData<String> = Transformations.map(data) { originalData ->
    // 转换数据
    originalData.toUpperCase()
}

使用 MediatorLiveData:

MediatorLiveData 可以合并多个 LiveData 数据源。

val mediatorLiveData = MediatorLiveData<String>()
mediatorLiveData.addSource(liveData1) { value ->
    mediatorLiveData.value = value
}
mediatorLiveData.addSource(liveData2) { value ->
    mediatorLiveData.value = value
}

11.2.3 LiveData 的优点和缺点

优点:
- 简单易用，易于上手。
- 生命周期感知，避免内存泄漏。
- 线程安全。
缺点:
- 功能相对有限，缺乏复杂的操作符。
- 不支持背压（backpressure）。

11.3 Flow

Flow 是 Kotlin 协程提供的一种异步数据流机制，适用于需要复杂数据处理的场景。Flow 提供了丰富的操作符，可以对数据进行转换、过滤、合并等操作。

11.3.1 Flow 的特点

异步处理: Flow 是异步的，可以在不同的协程中处理数据。
丰富的操作符: Flow 提供了丰富的操作符，例如 map, filter, flatMap, zip 等。
背压支持: Flow 支持背压，可以处理数据流中的数据积压问题。
协程支持: Flow 依赖于 Kotlin 协程，可以与协程的其他功能无缝集成。

11.3.2 Flow 的使用

创建 Flow:

class MyViewModel : ViewModel() {
    private val _dataFlow = MutableStateFlow<String>("")
    val dataFlow: StateFlow<String> get() = _dataFlow

    fun updateData(newData: String) {
        _dataFlow.value = newData
    }
}

观察 Flow:

class MyActivity : AppCompatActivity() {
    private lateinit var viewModel: MyViewModel

    override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
        super.onCreate(savedInstanceState)
        setContentView(R.layout.activity_main)

        viewModel = ViewModelProvider(this).get(MyViewModel::class.java)
        lifecycleScope.launch {
            viewModel.dataFlow.collect { data ->
                // 更新 UI
                findViewById<TextView>(R.id.textView).text = data
            }
        }

        // 更新数据
        viewModel.updateData("Hello, Flow!")
    }
}

使用操作符:

Flow 提供了丰富的操作符，可以对数据进行转换、过滤、合并等操作。

val transformedFlow: Flow<String> = dataFlow.map { originalData ->
    // 转换数据
    originalData.toUpperCase()
}

val filteredFlow: Flow<String> = dataFlow.filter { data ->
    // 过滤数据
    data.isNotEmpty()
}

使用 CoroutineScope:
- Flow 的观察需要在协程中进行，可以使用 lifecycleScope 或 viewModelScope 来管理协程生命周期。
```
lifecycleScope.launch {
    viewModel.dataFlow.collect { data ->
        // 更新 UI
    }
}
```

11.3.3 LiveData 与 Flow 的比较

生命周期感知:
- LiveData 内置生命周期感知能力，而 Flow 需要手动管理生命周期。
- 可以使用 lifecycleScope 或 viewModelScope 来管理 Flow 的生命周期。
数据处理:
- Flow 提供了丰富的操作符，可以进行复杂的数据处理。
- LiveData 的操作符相对有限。
线程支持:
- LiveData 主要在主线程中更新数据。
- Flow 支持在不同的协程中处理数据，可以更灵活地进行线程切换。
背压支持:
- Flow 支持背压，可以处理数据流中的数据积压问题。
- LiveData 不支持背压。

11.3.4 Flow 在 Jetpack Compose 中的应用

在 Jetpack Compose 中，可以使用 collectAsState 函数将 Flow 转换为 Compose 的 State，从而实现数据驱动 UI。

示例:

@Composable
fun MyComposable(viewModel: MyViewModel) {
    val data by viewModel.dataFlow.collectAsState()

    Text(text = data)
}

完整示例:

class MyViewModel : ViewModel() {
    private val _dataFlow = MutableStateFlow<String>("")
    val dataFlow: StateFlow<String> get() = _dataFlow

    fun updateData(newData: String) {
        _dataFlow.value = newData
    }
}

@Composable
fun MyComposable(viewModel: MyViewModel) {
    val data by viewModel.dataFlow.collectAsState()

    Column {
        Text(text = data)
        Button(onClick = { viewModel.updateData("Hello, Flow!") }) {
            Text(text = "Update Data")
        }
    }
}

11.4 实战案例

案例一：使用 LiveData 实现简单的计数器应用
- 创建一个 ViewModel，使用 LiveData 存储计数器的值。
- 在 Activity 中观察 LiveData，更新 UI。
- 创建一个按钮，点击按钮更新计数器的值。
案例二：使用 Flow 实现图片浏览应用
- 创建一个 ViewModel，使用 Flow 存储图片列表。
- 在 Jetpack Compose Composable 中使用 collectAsState 观察 Flow，更新 UI。
- 创建一个按钮，点击按钮加载图片列表。