Kotlin Flow 与 LiveData

Question

在最后 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提取，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 给我带来了什么优势。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 一起工作的项目示例。我只找到了 Google 的 ToDo sample，其中协程用于一次性获取数据，然后在更改时手动重新获取数据。

Answer 1

顾名思义，您可以将 Flow 视为多个异步计算值的连续流。在我看来，LiveData 和 Flow 之间的主要区别在于，Flow 会连续发出结果，而 LiveData 会在获取所有数据时更新，并且一次 return 所有值。在您的示例中，您正在获取单个值，这不完全是 Flow 设计的 [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 'Playback' 函数中，您可以显示结果，其中 stuffToPlay 是要呈现的对象列表，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会执行，因此它是一个 cold 流。

您还可以参考 Asynchronous Flow

中的文档

Answer 2

Flow 有点像 reactive stream（比如 rxjava）。有许多不同的运算符，例如 .map、buffer()（与 rxJava 相比，运算符的数量更少）。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，以上是不能直接实现的！

So its recommended to keep flow in the repository level , and make the livedata a bridge between the UI and the repository !

主要区别在于

通常，常规 flow 不生命周期感知但 liveData 生命周期感知。（我们可以将 stateFlow 与 repeatOnLifecycle 结合使用以使其具有生命周期意识）
flow 有一堆不同的运算符，livedata 没有！

但同样，这取决于你想如何构建你的项目！

Answer 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，与 ViewModel 的匹配也是如此

目前我的所有架构都使用实时数据，但 Flow 看起来是一个值得研究和采用的有趣主题。

Kotlin Flow 与 LiveData

Kotlin Flow vs LiveData

android

kotlin

android-livedata

kotlin-coroutines

kotlinx.coroutines.flow