val result = …

_myUiState.value = result

}

}

}

如果要在 Kotlin 数据流中执行相同的操作，我们需要使用 (可变的) StateFlow (状态容器式可观察数据流):

△ 使用可变数据存储器 (StateFlow) 暴露一次性操作的结果

class MyViewModel {

private val _myUiState = MutableStateFlow<Result>(Result.Loading)

val myUiState: StateFlow<Result> = _myUiState

// 从挂起函数和可变状态中加载数据

init {

viewModelScope.launch {

val result = …

_myUiState.value = result

}

}

}

StateFlow 是 SharedFlow 的一个比较特殊的变种，而 SharedFlow 又是 Kotlin 数据流当中比较特殊的一种类型。StateFlow 与 LiveData 是最接近的，因为:

• 它始终是有值的。

• 它的值是唯一的。

• 它允许被多个观察者共用 (因此是共享的数据流)。

• 它永远只会把最新的值重现给订阅者，这与活跃观察者的数量是无关的。

当暴露 UI 的状态给视图时，应该使用 StateFlow。这是一种安全和高效的观察者，专门用于容纳 UI 状态。

#2: 把一次性操作的结果暴露出来

这个例子与上面代码片段的效果一致，只是这里暴露协程调用的结果而无需使用可变属性。

如果使用 LiveData，我们需要使用 LiveData 协程构建器:

△ 把一次性操作的结果暴露出来 (LiveData)

class MyViewModel(…) : ViewModel() {

val result: LiveData<Result> = liveData {

emit(Result.Loading)

emit(repository.fetchItem())

}

}

由于状态容器总是有值的，那么我们就可以通过某种 Result 类来把 UI 状态封装起来，比如加载中、成功、错误等状态。

与之对应的数据流方式则需要您多做一点_配置_:

△ 把一次性操作的结果暴露出来 (StateFlow)

class MyViewModel(…) : ViewModel() {

val result: StateFlow<Result> = flow {

emit(repository.fetchItem())

}.stateIn(

scope = viewModelScope,

started = WhileSubscribed(5000), //由于是一次性操作，也可以使用 Lazily

initialValue = Result.Loading

)

}

stateIn 是专门将数据流转换为 StateFlow 的运算符。由于需要通过更复杂的示例才能更好地解释它，所以这里暂且把这些参数放在一边。

#3: 带参数的一次性数据加载

比方说您想要加载一些依赖用户 ID 的数据，而信息来自一个提供数据流的 AuthManager:

△ 带参数的一次性数据加载 (LiveData)

使用 LiveData 时，您可以用类似这样的代码:

class MyViewModel(authManager…, repository…) : ViewModel() {

private val userId: LiveData<String?> =

authManager.observeUser().map { user -> user.id }.asLiveData()

val result: LiveData<Result> = userId.switchMap { newUserId ->

liveData { emit(repository.fetchItem(newUserId)) }

}

}

switchMap 是数据变换中的一种，它订阅了 userId 的变化，并且其代码体会在感知到 userId 变化时执行。

如非必须要将 userId 作为 LiveData 使用，那么更好的方案是将流式数据和 Flow 结合，并将最终的结果 (result) 转化为 LiveData。

class MyViewModel(authManager…, repository…) : ViewModel() {

private val userId: Flow = authManager.observeUser().map { user -> user.id }

val result: LiveData<Result> = userId.mapLatest { newUserId ->

repository.fetchItem(newUserId)

}.asLiveData()

}

如果改用 Kotlin Flow 来编写，代码其实似曾相识:

△ 带参数的一次性数据加载 (StateFlow)

class MyViewModel(authManager…, repository…) : ViewModel() {

private val userId: Flow = authManager.observeUser().map { user -> user.id }

val result: StateFlow<Result> = userId.mapLatest { newUserId ->

repository.fetchItem(newUserId)

}.stateIn(

scope = viewModelScope,

started = WhileSubscribed(5000),

initialValue = Result.Loading

)

}

假如说您想要更高的灵活性，可以考虑显式调用 transformLatest 和 emit 方法:

val result = userId.transformLatest { newUserId ->

emit(Result.LoadingData)

emit(repository.fetchItem(newUserId))

}.stateIn(

scope = viewModelScope,

started = WhileSubscribed(5000),

initialValue = Result.LoadingUser //注意此处不同的加载状态

)

#4: 观察带参数的数据流

接下来我们让刚才的案例变得更具交互性。数据不再被读取，而是被观察，因此我们对数据源的改动会直接被传递到 UI 界面中。

继续刚才的例子: 我们不再对源数据调用 fetchItem 方法，而是通过假定的 observeItem 方法获取一个 Kotlin 数据流。

若使用 LiveData，可以将数据流转换为 LiveData 实例，然后通过 emitSource 传递数据的变化。

△ 观察带参数的数据流 (LiveData)

class MyViewModel(authManager…, repository…) : ViewModel() {

private val userId: LiveData<String?> =

authManager.observeUser().map { user -> user.id }.asLiveData()

val result = userId.switchMap { newUserId ->

repository.observeItem(newUserId).asLiveData()

}

}

或者采用更推荐的方式，把两个流通过 flatMapLatest 结合起来，并且仅将最后的输出转换为 LiveData:

class MyViewModel(authManager…, repository…) : ViewModel() {

private val userId: Flow<String?> =

authManager.observeUser().map { user -> user?.id }

val result: LiveData<Result> = userId.flatMapLatest { newUserId ->

repository.observeItem(newUserId)

}.asLiveData()

}

使用 Kotlin 数据流的实现方式非常相似，但是省下了 LiveData 的转换过程:

△ 观察带参数的数据流 (StateFlow)

class MyViewModel(authManager…, repository…) : ViewModel() {

private val userId: Flow<String?> =

authManager.observeUser().map { user -> user?.id }

val result: StateFlow<Result> = userId.flatMapLatest { newUserId ->

repository.observeItem(newUserId)

}.stateIn(

scope = viewModelScope,

started = WhileSubscribed(5000),

initialValue = Result.LoadingUser

)

}

每当用户实例变化，或者是存储区 (repository) 中用户的数据发生变化时，上面代码中暴露出来的 StateFlow 都会收到相应的更新信息。

#5: 结合多种源: MediatorLiveData -> Flow.combine

MediatorLiveData 允许您观察一个或多个数据源的变化情况，并根据得到的新数据进行相应的操作。通常可以按照下面的方式更新 MediatorLiveData 的值:

val liveData1: LiveData = …

val liveData2: LiveData = …

val result = MediatorLiveData()

result.addSource(liveData1) { value ->

result.setValue(liveData1.value ?: 0 + (liveData2.value ?: 0))

}

result.addSource(liveData2) { value ->

result.setValue(liveData1.value ?: 0 + (liveData2.value ?: 0))

}

同样的功能使用 Kotlin 数据流来操作会更加直接:

val flow1: Flow = …

val flow2: Flow = …

val result = combine(flow1, flow2) { a, b -> a + b }

此处也可以使用 combineTransform 或者 zip 函数。

通过 stateIn 配置对外暴露的 StateFlow

---

早前我们使用 stateIn 中间运算符来把普通的流转换成 StateFlow，但转换之后还需要一些配置工作。如果现在不想了解太多细节，只是想知道怎么用，那么可以使用下面的推荐配置:

val result: StateFlow<Result> = someFlow

.stateIn(

scope = viewModelScope,

started = WhileSubscribed(5000),

initialValue = Result.Loading

)

不过，如果您想知道为什么会使用这个看似随机的 5 秒的 started 参数，请继续往下读。

根据文档，stateIn 有三个参数:‍

@param scope 共享开始时所在的协程作用域范围

@param started 控制共享的开始和结束的策略

@param initialValue 状态流的初始值

当使用 [SharingStarted.WhileSubscribed] 并带有 replayExpirationMillis 参数重置状态流时，也会用到 initialValue。

started 接受以下的三个值:

• Lazily: 当首个订阅者出现时开始，在 scope 指定的作用域被结束时终止。

• Eagerly: 立即开始，而在 scope 指定的作用域被结束时终止。

• WhileSubscribed: 这种情况有些复杂 (后文详聊)。

对于那些只执行一次的操作，您可以使用 Lazily 或者 Eagerly。然而，如果您需要观察其他的流，就应该使用 WhileSubscribed 来实现细微但又重要的优化工作，参见后文的解答。

WhileSubscribed 策略

---

WhileSubscribed 策略会在没有收集器的情况下取消上游数据流。通过 stateIn 运算符创建的 StateFlow 会把数据暴露给视图 (View)，同时也会观察来自其他层级或者是上游应用的数据流。让这些流持续活跃可能会引起不必要的资源浪费，例如一直通过从数据库连接、硬件传感器中读取数据等等。当您的应用转而在后台运行时，您应当保持克制并中止这些协程。

WhileSubscribed 接受两个参数:

public fun WhileSubscribed(

stopTimeoutMillis: Long = 0,

replayExpirationMillis: Long = Long.MAX_VALUE

)

超时停止

根据其文档:

总结

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