标签：订阅 面试题 协程 Flow LiveData 数据流 StateFlow
LiveData的缺点：
而LiveData它的缺点其实也非常明显，LiveData肩负着为UI提供数据订阅的能力，所以他的数据订阅只能在主线程，可能会有小伙伴说可以在子线程通过postValue去发布数据啊。但是其实这个postValue是有坑的，被坑过的小伙伴都应该知道短时间通过多次postValue，中间可能会存在数据的丢失。
而且在复杂的场景LiveData支持的能力确实有一些尴尬。
总结一下LiveDta有几个缺点：
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在异步线程修改数据可能存在数据丢失的问题
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在复杂的场景，LiveData的能力有一些捉襟见肘
LiveData你别走
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但我们也不应该踩一捧一，确实LiveData整体上有更低的学习成本，在一些简单的场景LiveData已经完全能够满足我们的需要。
而且官方也说过并不会废弃LiveData，原因是：
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用 Java 写 Android 的人还需要它，因为Flow是协程的东西，所以如果你是用 Java 的，是没有办法使用Flow的，所以LiveData还是有意义的。
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LiveData 的使用比较简单，而且功能上对于简单场景也是足够的，而 RxJava 和 Flow 这种东西学起来就没 LiveData 那么直观。
Flow
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Flow是Google官方提供的一个类似于RxJava的响应式编程模型。它是基于Kotlin协程的。 它相对于Rxjava具有以下特点：
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具有更友好的API，学习成本较低
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跟Kotlin协程、LiveData结合更紧密，Flow能够转换成LiveData，在ViewModel中直接使用
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结合协程的作用域，当协程被取消时，Flow也会被取消，避免内存泄漏
我们知道Flow的特点之一就是冷流。那么什么是冷流呢？
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冷流：当数据被订阅的时候，发布者才开始执行发射数据流的代码。并且当有多个订阅者的时候，每一个订阅者何发布者都是一对一的关系，每个订阅者都会收到发布者完整的数据。
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热流：无论有没有订阅者订阅，事件始终都会发生。当热流有多个订阅者时，发布者跟订阅者是一对多的关系，热流可以与多个订阅者共享信息。
StateFlow
因为Flow是冷流，这与LiveData的特点完全不一样，因此Flow提供了StateFlow来实现热流。
StateFlow 是 SharedFlow 的一个比较特殊的变种，而 SharedFlow 又是 Kotlin 数据流当中比较特殊的一种类型。StateFlow 与 LiveData 是最接近的，因为:
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它始终是有值的。
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它的值是唯一的。
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它允许被多个观察者共用 (因此是共享的数据流)。
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它永远只会把最新的值重现给订阅者，这与活跃观察者的数量是无关的。
官方推荐当暴露 UI 的状态给视图时，应该使用 StateFlow。这是一种安全和高效的观察者，专门用于容纳 UI 状态。
StateFlow使用
StateFlow替换掉LiveData是简单的。我们来看看StateFlow的构造函数：
/**
- Creates a [MutableStateFlow] with the given initial [value].
*/
@Suppress(“FunctionName”)
public fun MutableStateFlow(value: T): MutableStateFlow = StateFlowImpl(value ?: NULL)
我们在ViewModel上游中不断的发送值，View层通过collect函数去获取到上游发送的数据。
StateFlow只有在值发生改变时才会返回，如果发生更新但值没有变化时，StateFlow不会回调collect函数，但LiveData会进行回调。
stateIn
StateIn 能够将普通的流转换为StateFlow，但转换之后还需要一些配置工作.
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scope 共享开始时所在的协程作用域范围
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started 控制共享的开始和结束的策略
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Lazily: 当首个订阅者出现时开始，在scope指定的作用域被结束时终止。 -
Eagerly: 立即开始，而在scope指定的作用域被结束时终止。 -
WhileSubscribed能够指定当前不有订阅者后，多少时间取消上游数据和能够指定多少时间后，缓存中的数据被丢失，回复称initialValue的值。 -
initialValue 初始值
WhileSubscribed
WhileSubscribed 策略会在没有收集器的情况下取消上游数据流。通过 stateIn 运算符创建的 StateFlow 会把数据暴露给视图 (View)，同时也会观察来自其他层级或者是上游应用的数据流。让这些流持续活跃可能会引起不必要的资源浪费，例如一直通过从数据库连接、硬件传感器中读取数据等等。当您的应用转而在后台运行时，您应当保持克制并中止这些协程。
标签：订阅,面试题,协程,Flow,LiveData,数据流,StateFlow 来源： https://blog.csdn.net/m0_65638815/article/details/122159655
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