前言

如果说 Future 是一个“一次性”的承诺（如请求一张图片），那么 Stream（流） 就是一根持续输送数据的“管道”。在万物互联（IoE）的鸿蒙生态中，实时性是核心特征——传感器的实时数值、分布式设备的同步信号、实时聊天消息流，这些场景都不是一个 Future 能够涵盖的。

为了处理这种随时间持续产生的数据，Dart 提供了强大的响应式工具：Stream。它允许开发者像监听水流一样监听数据的变化。本篇将带你进入响应式编程的世界，掌握如何利用 Stream 驱动具有生命力的、实时刷新的鸿蒙应用界面。

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目录

1. 一、 流的哲学：时间维度上的数据序列
2. 二、 生产者与消费者：StreamController 的角色逻辑
3. 三、 订阅者契约：Single-Subscription 与 Broadcast 的权衡
4. 四、 实战解析：构建实时传感器模拟监控系统
5. 五、 申论总结：响应式流对鸿蒙分布式协同的意义

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一、 流的哲学：时间维度上的数据序列

Stream 可以被看作是一个**“异步的 Iterable”**。

• List/Iterable: 所有的元素已经在内存中了，你可以立刻遍历。
• Stream: 元素可能在未来的任意时刻产生（如：每一秒产生一个随机数）。

1.1 管道模型示意图

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二、 生产者与消费者：StreamController 的角色逻辑

在工业级开发中，我们通常使用 StreamController 来手动管理流。

2.1 核心组件

• Sink: 输入端，负责将数据“塞入”管道（sink.add(data)）。
• Stream: 输出端，负责让外界“监听”变化（stream.listen(...)）。

这种“输入输出分离”的设计，实现了逻辑产生与 UI 呈现的完美解耦。

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三、 订阅者契约：单一订阅与广播流的权衡

并不是所有的管道都允许所有人共用。

特性	单一订阅流 (Single-Subscription)	广播流 (Broadcast)
监听者数量	只能有 1 个（第二次监听会报错）	允许无限多个监听者
数据缓存	会缓存监听前的事件（部分）	错过即错过（不保存历史数据）
典型场景	文件读取流、底层连接	传感器实时信号、全局状态变更

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四、 实战解析：构建实时传感器模拟监控系统

在 Day 4 的 Tab 4 与 Tab 8 示例中，我们展示了如何利用 StreamBuilder 渲染一个动态变化的进度条。

4.1 核心代码实现

// 1. 定义数据发生器 (异步生成器)
Stream<int> counterStream() async* {
  int count = 0;
  while (true) {
    await Future.delayed(const Duration(seconds: 1));
    yield ++count; // 持续吐出数据
  }
}

// 2. UI 响应逻辑
StreamBuilder<int>(
  stream: counterStream(),
  builder: (context, snapshot) {
    if (snapshot.hasData) {
      // 当流中有新数据到来时，此部分会自动重建
      return Text("当前数据: ${snapshot.data}");
    }
    return const CircularProgressIndicator();
  },
)

4.2 资源回收警示

极其重要：在 StatefulWidget 中使用 StreamController 时，必须在 dispose() 方法中调用 _controller.close()。如果不关闭，这根“水管”将永远留在内存中，造成严重的内存泄漏。

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五、 申论总结：响应式流对鸿蒙分布式协同的意义

在 HarmonyOS Next 的分布式架构下，设备与设备之间的数据交换往往是碎片化且持续性的。例如，手机控制智慧屏的音量，是一个连续的控制流；手表传输心率到手机，是一个实时的传感器流。

Stream 这种**“响应式”**的编程范式，天然契合了万物互联的物理特性。它让开发者不再需要频繁地“拉取（Pull）”数据，而是静默地等待数据的“推送（Push）”。技术的最高境界是让复杂归于无形。 掌握了 Stream，你便掌握了驾驭鸿蒙实时律动数据的核心密码。

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