这个系列我做了协程和Flow开发者的一系列文章的翻译，旨在了解当前协程、Flow、LiveData这样设计的原因，从设计者的角度，发现他们的问题，以及如何解决这些问题，pls enjoy it。
LiveData是由Google引入的，作为连接视图（Activity/Fragment）和其ViewModel的一种手段。它就像一个简化的反应式组件（例如RxJava或Kotlin的Flow），也知道视图的生命周期。
随着最近Kotlin的Coroutine和Kotlin的Flow的推出，现在Google推出了一种使用LiveData Coroutine Builder连接Kotlin的Flow和LiveData的方法。
Benefits of using Kotlin’s Coroutine/Flow
使用Kotlin的Coroutine/Flow连接到LiveData的好处是，它可以确保底层组件（如存储库、域层）完全在后台完成。
这将有助于克服以下问题：
- 如果主线程很忙，LiveData的postValue就会丢弃。
- LiveData的转换功能都是在主线程中完成的。
Pre-requisite
要使用LiveData Coroutine Builder，首先我们需要包含KTX库，例如：
代码语言：javascript复制implementation "androidx.lifecycle:lifecycle-livedata-ktx:2.4.0"
然后，人们可以使用它，使用：
代码语言：javascript复制liveData {
emit(data) // OR
emitSource(liveData)
}
// OR
stateFlow.asLiveData()
让我们来看看LiveData Coroutine Builder的用法吧。
1. Connect Kotlin Coroutine to LiveData
如果我们有一个需要调用的coroutine，以获取一些数据到LiveData，我们可以做以下工作。
代码语言：javascript复制val someTypeLiveData: LiveData<SomeType> = liveData {
// get data from is a suspend function
val data = aSuspedFunction()
emit(data)
}
一旦LiveData连接到任何观察者，它就会调用并接纳来自suspend函数的数据。
我们也可以确保它是在后台线程上完成的，使用：
代码语言：javascript复制val someTypeLiveData: LiveData<SomeType> =
liveData(viewModelScope.coroutineContext Dispatchers.IO) {
// get data from is a suspend function
val data = aSuspedFunction()
emit(data)
}
2. Connect Kotlin Flow (or StateFlow) to LiveData
以上是一次性的获取。但如果我们有一个流程，其中数据是连续排放的，我们可以使用：
代码语言：javascript复制val someTypeLiveData: LiveData<SomeType> =
stateFlow.asLiveData(
viewModelScope.coroutineContext Dispatchers.IO
)
一旦LiveData连接到任何观察者，它就会在stateFlow上待命，发出它的数据。在内部对于asLiveData实际上也是一个LiveData {...}。
代码语言：javascript复制public fun <T> Flow<T>.asLiveData(
context: CoroutineContext = EmptyCoroutineContext,
timeoutInMs: Long = DEFAULT_TIMEOUT
): LiveData<T> = liveData(context, timeoutInMs) {
collect {
emit(it)
}
}
3. Transformation on Background
正如我们之前所分享的，LiveData转换是在主线程上完成的。这使得如果转换逻辑是计算密集型的，这种转换就成了问题。
为了把它移到后台，我们必须使用LiveData的switchMap和liveData的coroutine builder，如下图所示。
代码语言：javascript复制val liveData: LiveData<String> =
Transformations.switchMap(sourceliveData) {
liveData(viewModelScope.coroutineContext Dispatchers.IO)
val data = someTranformFunction(it)
emit(data)
}
}
4. Connecting Multiple LiveData Source Emission
在这种情况下，我们有多个LiveDatas源数据，我们想控制数据输出的逻辑，我们也可以使用Coroutine Builder。
下面是一个非常蹩脚的例子：
代码语言：javascript复制liveData(viewModelScope.coroutineContext Dispatchers.IO) {
emitSource(repository.liveDataSourceA)
delay(2000)
emitSource(repository.liveDataSourceB)
delay(2000)
emitSource(repository.liveDataSourceC)
}
完整示例：https://github.com/elye/demo_android_compose_state_flow_livedata_viewmodel
5. Delay and Keep Coroutine Alive Temporarily
我们在liveData coroutine builder中的一个特殊功能是，它可以被配置为在LiveData不活动的特定时间内保持coroutine的活力。
这在用户改变配置或临时暂停Activity的情况下是非常有用的，而我们希望保持循环程序的活力以完成工作。但是，如果它超过了时间阈值，那么我们就想重新启动整个coroutine操作。
下面是对该条件的准确描述：
❝liveData构建块作为coroutines和LiveData之间的结构化并发原件。该代码块在LiveData变得活跃时开始执行，当LiveData变得不活跃时，在一个可配置的超时后自动取消。如果它在完成之前被取消，那么如果LiveData再次变得活跃，它将被重新启动。如果它在之前的运行中成功完成，它不会重新启动。注意，只有在自动取消的情况下才会重新启动。如果该块因任何其他原因被取消（例如抛出一个CancellationException），它不会被重新启动。 ❞
如果我们看一下代码，我们会看到我们有timeoutInMs，它默认为5s。
代码语言：javascript复制@OptIn(ExperimentalTypeInference::class)
public fun <T> liveData(
context: CoroutineContext = EmptyCoroutineContext,
timeoutInMs: Long = DEFAULT_TIMEOUT,
@BuilderInference block: suspend LiveDataScope<T>.() -> Unit
): LiveData<T> = CoroutineLiveData(context, timeoutInMs, block)
这意味着，当我们把活动（观察LiveData）放在后台，并且活动在暂停/停止时（注意：不是不保留活动），Coroutine将在timeoutInMs的时间内保持活力。
- 如果超时在coroutine运行结束前完成，coroutine将在Activity恢复活动时重新启动。
- 如果超时没有完成，当Activity恢复活动时，考虑到coroutine没有完成，它将继续进行直到完成。
- 如果coroutine在超时前完成，即使Activity还没有恢复，coroutine也不会被重新启动，而只是发出它的最后一个值。
TL; DR
有了LiveData coroutine builder，如果我们想的话，就不能在Kotlin Flow和LiveData之间建立桥梁。这为我们将两种技术结合在一起提供了更大的灵活性，即LiveData观察Android生命周期的能力，以及Kotlin Flor更好的反应式操作和线程处理。
https://medium.com/mobile-app-development-publication/5-uses-of-ktx-livedata-coroutine-builder-48b226bdd591
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作者：徐宜生
