（StateFlow & ShareFlow） VS （Flow & LiveData）来看业务适合哪个？

在之前的Flow，collect函数浅析和仿Flow构建器创建数据流文章中我们探索了flow的简单使用及它的简单原理，但是生产过程中我们往往会借用这些基础的api实现我们复杂的逻辑处理，根据需求也推出了StateFlow和SharedFlow这两个特殊的flow。接下来开始看下这几个Flow的特殊之处和应用场景吧~~

官方推荐的Flow数据流流向：

数据流程

数据流包含三个实体：

提供方会生成添加到数据流中的数据。得益于协程，数据流还可以异步生成数据。
（可选）中介可以修改发送到数据流的值，或修正数据流本身。
使用方则使用数据流中的值。

大致流程

Producer通过MVVM的Model层提供，DDU的DataLayer层提供原始数据流；
Intermediary通过MVVM的ViewModel层，DDU的DomainLayer层提供转换可直接用于显示的数据流的操作
Consumer通过MVVM的View层，DDU的UI层使用转换后的数据流进行渲染展示数据。

flow的基础使用就不介绍了，读者可以查看开头提供的两个链接查看。

切换线程

在flow内部不允许使用不同的ConretineContext进行emit提交数据，所以想要在内部切换线程可以通过flowOn操作符进行转换

StateFlow & ShareFlow

StateFlow 和 SharedFlow 是 Flow API，允许数据流以最优方式发出状态更新并向多个使用方发出值。

这两个Flow和普通的Flow不一样，

Flow我们知道，只有当调用collect的时候flow传入的函数才会执行，并且每次调用collect都会重新走一遍flow函数（本质是扩展函数），调用collect的时候执行这个扩展函数；但是这两个Flow不一样他们不依赖于外部调用（可配置稍后说明），他们是热流，他们发出的数据会缓存起来当有订阅者的时候再通知订阅者

StateFlow 和 SharedFlow是发出状态更新并向多个使用方发出值并且可以通过value属性获取当前最新值。类似于观察数据，数据更新，使用方接受最新数据是不是和LiveData很像。确实像，但他比LiveData更强大~~

StateFlow

线程切换：相比于LiveData更新数据的操作只能在主线程进行，但是Flow可以通过flowOn来在不同的Dispatchers（线程分发器，CoruntineContext的一种）上运行切换线程的操作更加方便
数据回溯：相比于LiveData自动管理version来决定是否通知Ovserve并且只能收到最新值的方式，Flow可通过构造函数配置reply字段决定获取之前的几次数据更新
生命周期处理：对于LiveData来说，通过观察调用observe函数的时候传入LifecycleOwner内部注册生命周期回调的方式相比；Flow的观察collect函数需要在协程中调用也就是需要自动管理协程的生命周期，否则可能会出现协程开启收到数据变化更新UI发送NPE的错误，所以需要控制好调用collect的协程域Scope的生命周期，好在Android提供了几个协程作用域的api去开启： 1.viewModelScope：跟随ViewModel的生命周期变化，当ViewModel观察的组件销毁调用onClear的时候自动取消协程，生命周期过长不采取一般在对数据进行处理的时候会使用

2.lifecycleScope：此范围内启动的协程会在 Lifecycle 被销毁时取消；也可以通过when生命周期来指定何时开启，如果 Lifecycle 未至少处于所需的最低状态，则会挂起在这些块内运行的任何协程，注意是挂起而不是销毁时的取消，意味着还是会浪费资源。

一定要注意取消这个词和挂起的区别，挂起其实还是有订阅关系的当flow发射时还是会收到走collect上游并没有取消，但是取消就是协程作用域的取消collect函数不会执行了。

但是我们可以使用repeatOnLifecycle，它当离开某个生命周期的时候进行取消，符合的时候在开启一个新协程（也即会重新执行collect函数是新的订阅者）。

Android官方的警告：倾向于使用 repeatOnLifecycle API 收集数据流，而不是在 launchWhenX API 内部进行收集。由于后面的 API 会挂起协程，而不是在 Lifecycle 处于 STOPPED 状态时取消。上游数据流会在后台保持活跃状态，并可能会发出新的项并耗用资源。

需要给定一个初始值。

构建StateFlow &ShareFlow

官方示例：

将普通flow转换为ShareFlow（StateFlow的一种）通过shareIn操作符需要传入以下三个参数：

（这三个参数）

代码语言：txt复制

class NewsRemoteDataSource(...,
    private val externalScope: CoroutineScope,
) {
    val latestNews: Flow<List<ArticleHeadline>> = flow {
        ...
    }.shareIn(
        externalScope,
        replay = 1,
        started = SharingStarted.WhileSubscribed()
    )
}

externalScope：用于共享数据流的 CoroutineScope。此作用域函数的生命周期应长于任何使用方，以使共享数据流在足够长的时间内保持活跃状态。（超出该作用域时flow下游逻辑取消）repeatOnLifecycle针对生命周期取消订阅流的收集（上游）collect函数（符合在开启新协程重新订阅），WhileSubscribed策略配置订阅者超时时间进行取消flow函数（下游）搭配好这两个一个是订阅者一个是被订阅者的关系处理好业务逻辑
replay：要重放 (replay) 至每个新收集器的数据项数量。（发射值的时候也会存储值，可理解为配置缓冲区大小用于之后“回放”）
started：“启动”行为政策。 1.WhileSubscribed()当存在活跃订阅者（观察flow的协程域没有被取消）时flow函数也会活跃（执行flow函数），可配置最后一个订阅者取消订阅的超时时间进行取消flow函数运行也可以配置数据过期时间（超过一段时间将会从缓冲中移除）

2.SharingStarted.Eagerly 可立即启动提供方（flow函数立马运行），使用 SharingStarted.Lazily 可在第一个订阅者出现后开始共享数据（只有当订阅时才会运行）并且都在externalScope作用域取消时取消收集。

行为政策链接

除此之外还可定义其他SharedFlow 行为：

通过 replay，您可以针对新订阅者重新发送多个之前已发出的值。
通过 onBufferOverflow，您可以指定相关政策来处理缓冲区中已存满要发送的数据项的情况。默认值为 BufferOverflow.SUSPEND，这会使调用方挂起。其他选项包括 DROP_LATEST 或 DROP_OLDEST。
通过 subscriptionCount 属性，获取活跃状态的收集器的数量。
通过 resetReplayCache 函数清空数据缓存，供您在不想回放已向数据流发送的最新信息的情况下使用。

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