【深入理解Kotlin协程】Google的工程师们是这样理解Flow的？

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【深入理解Kotlin协程】Google的工程师们是这样理解Flow的？

Question：why there is a Flow in kotlin?

问这个问题就好比在问为什么那里会有一座山存在，嗯，这貌似是一个哲学问题。当然，对于kotlin中的Flow的理解可能不会上升到这么高的哲学层次，对于Flow相关的Api掌握并使用它并不是什么难事，但是我们需要思考的是为什么会有Flow这样的存在？

其实flow的背后是协程，那么kotlin中的协程框架已经能够做到异步任务问题的解决方案了，为什么还要设计Flow呢？设计这个玩意的最初的目的和构想是为了什么样的意图？

为了搞明白这个问题的真相，我特意通过科学上网的方式，了解了一下Google的Android工程师们对Flow的理解。下面主要是记录一下理解产生Flow这个想法的过程。

注意看，下面这个男人叫小帅，他每天的一项任务就是提着水桶到湖边去取水。

小帅一年365天都在重复着这样的内容，可是不出意外的话，意外终于发生了，有一天小帅来到湖边后发现湖泊居然干了，于是他不得不尝试跑去寻找其他新的水源。

但是聪明的小帅很快就发现了问题，他在想：与其这样到不同的湖边跑来跑去，为什么不能在湖边架设一根管道，然后让水流沿着管道自动流过来呢？就像下面这样：

这样即使有多个湖泊也可以通过管道将它们连接起来：

这样以后小帅就不必每次亲自跑到湖边去检查湖泊有没有干，只要湖泊没有干，那么小帅在管道的另一头只需要拧开水龙头，就会自动有水流出。

现在回想一下在一个应用当中，其实我们请求应用界面所需的数据跟这个场景很相似，不是吗，想象一下，我们平时是不是在到处请求数据，然后拿到数据以后再返回到使用它的地方去更新View界面？就像下面这样：

我们就跟小帅一样，不停的在应用的各个地方去请求数据，拿到数据后再返回到UI界面去更新，而且这样的地方非常的多，因此我们总是为此而疲于奔命，有时甚至感到分身乏术。

假设我们不再请求数据，而是改为观察数据，观察数据就像安装管道一样，我们在上游的数据源位置安装管道，一旦部署到位，对数据源的任何更新都将自动流向下游的视图当中：

这样我们再也不用每次都走到湖边了。不管应用的数据源有多少个，我们只需要在不同的数据源之间架设好管道，然后将所有的管道用统一的管道相连，最终将管道的另一头连接到我们的view界面，然后就可以自动订阅数据的更新了！是不是很棒：

这样做其实是在数据源和最终的显示界面搭建了一条单向的管道流：

下面来回顾一下Flow的Api加深对这个问题的理解：

一个Flow流的两端分别对应生产者和消费者，因此Flow是生产者-消费者模式。

在Flow中，操作在同一个协程中按顺序执行。

我们可以通过map操作符对流进行变换，将原始数据转换为适合UI界面展示的Model实体类，这就好比在一节管道之后另外又接了一节管道。

这些操作符变换的地方都属于管道的上游，而接受数据的地方则属于管道的下游：


通过catch操作符，可以在需要时抛出异常或者发射新的数据：

最后，我们可以通过Flow.collect收集数据，这就像在管道的终端拧开水龙头一样：

当然，我们可以多次拧开水龙头，每次拧开时，都会有水流出来，因此我们可以多次调用Flow.collect，每次都会产生新的数据流：

另外需要注意的一点是，Flow.collect是一个挂起函数，因此它需要在一个协程当体中调用。

当然在很多时候，我们不需要自己亲自动手创建Flow，如果你使用官方推荐的一些Jetpack组件库或者一些著名的三方库，它们在生产数据时会为你自动输出一个Flow对象供你使用，比如下面这些：

Don’t waste resources

好了，我们现在可以使用流了，那么到此故事就完了吗? 并没有，回到前面湖泊的比喻中，在费了九牛二虎之力安装好管道之后，小帅深知这水来之不易，于是他决定节约用水，因此小帅总是在需要的时候才会打开水龙头（比如在刷牙时），而不是一直开着水龙头让水一直流，在小帅不需要水的时候（比如睡觉时）他会关闭水龙头。这个道理非常的简单好理解，同样地，回到我们的应用中，如果某些信息不会在屏幕上面显示，界面就不应该从数据流中收集此类信息。（比如应用被用户切到后台）

需要注意的是，通过lifecycleScope.launch或者lifecycleScope.launchWhenXXX方法中对Flow进行collect的方式都是不安全的做法：

那么如何正确的做到这一点呢，官方为我们提供了以下几种方案：

使用repeatOnLifecycle会只在onStat-onStop之间收集数据，而在onStop-onStart之间则会停止收集数据：

下一个问题：为什么会有StateFlow?

要理解这个问题，首先得考虑一下下面这个场景：

当我们旋转屏幕时，Activity可能被销毁重建，而ViewModel却能够得以保留，假如我们通过ViewModel直接暴露出Flow，而Flow是一种冷流，每次首次收集冷数据流时，它都会重启，那么下面的代码会被重复调用：

因此，我们需要的是某种缓存区，无论重新创建多少次，这种缓冲区都可以保存数据，并在多个收集器之间共享数据。StateFlow正是为此用途而设计的。

回到我们湖泊的比喻当中，StateFlow就好比一个水箱，它可以暂时保存很多的水。

即使没有收集器，它也能保存数据。

您可以从中收集很多次，并随时根据需要更新它的值。

您可以将任何的普通数据流转换成一个StateFlow，这样做将使用StateFlow来接收上游数据流的所有更新，并存储最新的值。而且收集器的数量可以是0个或多个，因此它非常适合和ViewModel一起使用。

以下是将任意Flow转换成一个StateFlow的方法：

这里通过调用stateIn方法即可返回一个StateFlow对象，stateIn有三个参数，其中initialValue和scope非常好理解，分别表示初始值和所处的协程作用域，但是这里的 started = WhileSubscribed(5000) 是什么含义呢？要理解它又得先考虑以下的场景：

其中第一个场景是前面提到过的Activity在屏幕旋转或者配置更改时被销毁随后在短时间内重建，第二个场景是用户导航到桌面，但是此时并没有关闭应用，只是被切到后台。

在旋转的场景中，我们不希望重启任何数据流以便尽可能快地完成过渡，但是在导航到桌面的场景中，我们希望停止所有数据流，以节省电量和其他资源。那么如何正确的判断不同的场景呢？我们通过设置超时来做到这一点，当停止收集StateFlow时，不会立即停止所有上游数据流，而是会等待一段时间，比如5秒钟，如果在超时前再次收集数据流，则不会取消上游数据流。

这就是 WhileSubscribed(5000) 的作用：

下图展示了当按下Home键应用转到后台的过程中会发生什么：
当按下Home键之前，视图持续接受更新

当超过超时时间之后，上游数据流被取消

只有当用户再次打开应用时，如果发生这种情况，上游数据流会自动重启

而在旋转的场景中，视图只停止了很短的时间，因此StateFlow不会重启，并保持所有上游数据流都处于活动状态，就像什么都没发生一样，可即时向用户呈现旋转后的屏幕。

因此官方推荐我们使用StateFlow通过ViewModel来公开数据流：

关于Flow的单元测试

单元测试关键就在于两个字“模拟”，不管你在测试什么数据流，都会有一个数据来源

如果是上图这种情况，如果受测单元接受一个产生流的Respository，我们只需将输入受测单元的那个Repository变成FakeRepository就可以：

如果受测单元本身就是一个产生流的Respository，那么只需将输入Respository的DataSource变成FakeDataSource：

然后通过first()或take()这样的方法取到对应的模拟数据项进行验证

参考：Kotlin Flows in practice