在 Android 开发中,Flow 是 Kotlin 协程库的一部分,用于处理异步数据流的一个组件。本质上,Flow 是一个能够异步生产多个值的数据流,与 suspend 函数返回单个值的模式相对应。Flow 更类似于 RxJava 中的 Observable,但它更轻量级并且完全集成于 Kotlin 协程体系中。
Flow 可以分为两种类型:冷流(Cold Stream)和热流(Hot Stream)
冷流(Cold Stream):
在代码中直接使用 Flow 默认是一种冷流,只有被调用 collect 函数时数据流逻辑才会开始执行
Kotlin
fun main() {
runBlocking {
flow<Int> { // 创建一个 Flow 对象
for (i in 1..5) {
delay(1000)
emit(i) // 发出数据
}
}.collect { // 接收数据
println(it)
}
}
}
运行结果:
使用 Flow,可以帮助我们更方便地处理异步操作,如网络请求、数据库查询,以及 UI 状态的管理等,通过其非阻塞的特性来提升应用的性能和响应速度。
热流(Hot Stream)
热流在不被调用collect 函数时也可以产生数据,多个订阅者接收的数据是共享的,所以它更像广播的性质。
Kotlin
val shareFlow = MutableSharedFlow<Int>()
fun collectData(name: Int) {
CoroutineScope(Dispatchers.IO).launch {
shareFlow.collect { // 作用域阻塞
println("receive$name: $it")
}
}
}
fun main() {
collectData(1) // 接收者1 接收数据
collectData(2) // 接收者2 接收数据
runBlocking {
for (i in 1..5) {
delay(1000)
shareFlow.emit(i) // 发出数据
println()
}
}
}
运行结果:
MutableShareFlow 被 collect 时,collect 所在的作用域会被阻塞,并没有提供取消的方法。流的生命周期是由它被收集的环境(协程、作用域等)来管理的,而不是流本身
这样介绍下来 Flow 和 LiveData 的作用其实是差不多的,但 Flow 多了内置的背压处理机制,Flow 支持数据流的控制(例如 conflate、buffer 等操作符)
**在数据的 生产者-消费者 模型当中,消费者的数据处理速度有限的情况下,若生产者还在持续推送数据的话,消费者可能出现压力过大而造成卡顿的问题。**Flow 的数据背压处理机制就能很好的解决这个问题
总体来说,Flow 提供了一种现代化的方式来处理数据流,相比于传统回调和 RxJava 解决方案,它利用了 Kotlin 协程的强大功能,使代码更加简洁和易于管理。