一.StateFlow的设计
StateFlow是一种单数据更新的热流，通过emit方法更新StateFlow的数据，通过value属性可以获取当前的数据。在StateFlow中，核心接口的继承关系如下图所示：
1.StateFlow接口
StateFlow接口继承自SharedFlow接口，代码如下：
public interface StateFlow<out T> : SharedFlow<T> {
// 当前的数据
public val value: T
}
- 订阅过程：在StateFlow中，每个FlowCollecter类型的对象都被称为订阅者。调用StateFlow类型对象的collect方法会触发订阅。正常情况下，订阅不会自动结束，但订阅者可以取消订阅，当订阅者所在的协程被取消时，订阅过程就会取消。
- 冷流转换热流：对于一个冷流，可以通过调用stateIn方法，转换为一个单数据更新的热流。
- 相等判定：在StateFlow中，通过Any#equals方法来判断前后两个数据是否相等。当前后两个数据相等时，数据不会被更新，订阅者也不会处理。
- 数据缓存：StateFlow必须要有一个初始值。当新订阅者出现时，StateFlow会将最新的数据发射给订阅者。StateFlow只保留最后发射的数据，除此之外不会缓存任何其他的数据。同时，StateFlow不支持resetReplayCache方法。
- StateFlow并发： StateFlow中所有的方法都是线程安全的，并且可以在多协程并发的场景中使用且不必额外加锁。
- 操作符使用：对StateFlow使用flowOn操作符、conflate操作符、参数为CONFLATED或RENDEZVOUS的buffer操作符、cancellable操作符是无效的。
- 使用场景：使用StateFlow作为数据模型，可以表示任何状态。
- StateFlow与SharedFlow的区别：StateFlow是SharedFlow的一种特定方向的、高性能的、高效的实现，广泛的用于单状态变化的场景，所有与SharedFlow相关基本规则、约束、操作符都适用于StateFlow。当使用如下的参数创建SharedFlow对象，并对其使用distinctUntilChanged操作符，可以得到一个与StateFlow行为相同的SharedFlow对象：
// StateFlow
val stateFlow = MutableStateFlow(initialValue)
// 与StateFlow行为相同的SharedFlow
// 注意参数
val sharedFlow = MutableSharedFlow(
replay = 1,
extraBufferCapacity = 0,
onBufferOverflow = BufferOverflow.DROP_OLDEST)
// 设置初始值
sharedFlow.tryEmit(initialValue)
// distinctUntilChanged方法，只有当前后发射的两个数据不同时才会将数据向下游发射
val state = sharedFlow.distinctUntilChanged()StateFlow与ConflatedBroadcastChannel的区别：从概念上讲，StateFlow与ConflatedBroadcastChannel很相似，但二者也有很大的差别，推荐使用StateFlow，StateFlow设计的目的就是要在未来替代ConflatedBroadcastChannel：
- StateFlow更简单，不需要实现一堆与Channel相关的接口。
- StateFlow始终持有一个数据，并且无论在任何时间都可以安全的通过value属性获取。
- StateFlow清楚地划分了只读的StateFlow和可读可写的StateFlow。
- StateFlow对前后数据的比较是与distinctUntilChanged操作符类似的，而ConflatedBroadcastChannel对数据进行相等比较是基于标识引用。
- StateFlow不能关闭，也不能表示失败，因此如果需要，所有的错误与完成信号都应该具体化。
2. MutableStateFlow接口
MutableStateFlow接口继承自MutableSharedFlow接口与StateFlow接口，并在此基础上定义了一个新方法compareAndSet，代码如下：
public interface MutableStateFlow<T> : StateFlow<T>, MutableSharedFlow<T> {
// 当前数据
public override var value: T
// 通过CAS的方式，更新value
// 如果except与value相等，则将value更新为update，并返回true
// 如果except与value不相等，不做任何操作，直接返回false
// 如果except、value、update同时相等，不做任何操作，直接返回true
public fun compareAndSet(expect: T, update: T): Boolean
}
二.StateFlow的使用
1.MutableStateFlow方法
在协程中，可以通过调用MutableStateFlow方法创建一个MutableStateFlow接口指向的对象，代码如下：
public fun <T> MutableStateFlow(value: T): MutableStateFlow<T> {
...
}
通过MutableStateFlow方法可以创建一个类型为MutableStateFlow的对象，需要提供一个参数value，作为初始值。
在并发场景下调用emit方法时，会使StateFlow的数据快速更新，对于处理数据慢的订阅者，将会跳过这些快速更新的数据，但当订阅者需要处理数据时，获取的一定是最新更新的数据。
2.使用示例
代码如下：
private suspend fun test() {
// 创建一个热流，初始值为1
val flow = MutableStateFlow(1)
// 将MutableStateFlow对象转换为StateFlow对象
// StateFlow对象不能调用emit方法，因此只能用于接收
val onlyReadFlow = flow.asStateFlow()
// 接收者1
// 启动一个新的协程
GlobalScope.launch {
// 触发并处理接收的数据
onlyReadFlow.collect {
Log.d("liduozuishuai", "test1: $it")
}
}
// 接收者2
// 启动一个新协程
GlobalScope.launch {
// 订阅监听，当collect方法触发订阅时，会首先会调onSubscription方法
onlyReadFlow.onSubscription {
Log.d("liduozuishuai", "test2: ")
// 发射数据：2
// 向下游发射数据：2，其他接收者收不到
emit(2)
}.onEach {
// 处理接收的数据
Log.d("liduozuishuai", "test2: $it")
}.collect()
}
// 发送数据：3，多次发送
GlobalScope.launch {
flow.emit(3)
flow.emit(3)
flow.compareAndSet(3, 3)
}
}对于上面的示例，接收者1会依次打印出：1、3，接收者2会依次打印出2、3。接收者2由于在处理onSubscription方法发射的数据2时，MutableStateFlow对象内部的数据1变成了数据3，因此在处理完数据2后，直接处理数据3。
到此这篇关于Kotlin StateFlow单数据更新热流设计与使用介绍的文章就介绍到这了,更多相关Kotlin StateFlow内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
