Jetpack架构演化：初步运用flow，附加经典案例
在jetpack体系中 livedata的角色纯地道粹是个桥接器，DataSource中获取到数据，然后由viewmodel中止逻辑处置，最后被livedata.postValue到view层，独一的价值是绑定了lifecycle， 只在页面生动（start）的时分接受数据
官方的一篇引见可以参考：从 LiveData 迁移到 Kotlin 数据流 - 掘金
关于初学者来说运用lieveData的好处是足够简单和相对安全
引入flow主要由于以下几点：
具有更友好的API，学习本钱较低
跟Kotlin协程、LiveData别离更紧密，Flow能够转换成LiveData，在ViewModel中直接运用
别离协程的作用域，当协程被取消时，Flow也会被取消，避免内存透露
flow库附属于kotlin， livedata属于Android， 拜托Android平台的限制关于未来跨平台展开有利
【flow是个冷数据流】
所谓冷流，即下游无消费行为时，上游不会产生数据，只需下游开端消费，上游才开端产生数据。
而所谓热流，即无论下游能否有消费行为，上游都会自己产生数据。
下边经过一个经典场景细致描画下flow（单纯的flow，而stateFlow会在后续章节中讲解）的运用
案例：一个菜谱应用app中，我想在一个页面展示一个列表（recyclerview） ，此列表的每个item是个子列表，子列表依次为
计划菜谱列表；
收藏菜谱列表；
根据食材选择的菜谱列表；
根据食材获取用户偏好的菜谱列表；
四个子列表需求四个接口来获取，组装好后来刷新最后的列表
其中每个列表都有可能是空，是emptylist的话这行就不显现了，由于四个接口数据量大小不同，所以不会同一时间返回，同时又要保证这四个子列表按恳求的次第来展示。
思绪：
设计数据结构，最外层的data：
data class ContainerData(val title : String , val list: List)复制代码
其中Recipe实体是每个菜谱
data class Recipe(val id: String,
val name: String,
val cover: String,
val type: Int,
val ingredients: List? = mutableListOf(),
val minutes: Int,
val pantryItemCount : Int )复制代码
模拟四个央求为:
val plannlist = Request.getPlannlist()
val favouritelist= Request.getFavouritelist()... 以此类推
假设按照恳求四个央求返回次序不同，同时恳求在列表中按次第显现，假设完成？
方案一：可以等候四个央求都返回后然后组装数据，刷新列表
可以应用协程的await方法：
val dataList = MutableLiveData()
viewModelScope.launch {
// planner
val plannerDefer = async { Request.getPlannlist() }
// favourite
val favouriteDefer = async { Request.getFavouritelist() }
val plannerData = plannerDefer.await()
val favouriteData = favouriteDefer.await()
....省略后两个接口
val list = listof(
Container("planner" , plannerData)，
Container("favourite" , favouriteData)，
...
)
dataList.postValue(list)
}复制代码
await() 方法是挂起协程，四个接口异步央求（非次第），等最后一个数据央求返回后才会执行下边的步骤
然后组装数据应用liveData发送，在view中渲染
viewModel.dataList.observe(viewLifecycleOwner) {
mAdapter.submitList(it)
}复制代码
此种方式简单，并且有效处置了按次第排列四个列表的需求，缺陷是体验差，假定有一个接口极慢，其他几个就会等候它，用户看着loading不时发呆么。
方案二：接口间不再互相等候，哪个接口先回来就渲染哪个，问题就是如何保证次第？
有的同窗会有方案：先定制一个空数据list
val list = listOf(
Container("planner", emptylist()),
Container("favourite", emptylist()),
...
)复制代码
然后先用adapter去渲染list，哪个接口回来就去之前的列表查找交流，然后adapter刷新对应的数据，当然可以，不过会产生一部分逻辑胶水代码，查找遍历的操作。
此时我们可以借助flow来完成了
1 构造一个planner数据流
val plannerFlow = flow {
val plannList = Request.getPlanlist()
emit(ContainerData("Planner", plannList))
}.onStart {
emit(ContainerData("", emptylist()))
}复制代码
留意是个val 变量， 不要写成 fun plannerFlow() 方法，不然每次调用开辟新栈的时分新建个flow，并且会不时保管在内存中，直到协程取消
其中onStart 会在发送正式数据之前发送，作为预加载。
然后我们就可以构造正式央求了
viewModelScope.launch {
combine(plannerFlow , favouriteFlow , xxxFlow ,xxxFlow) { planner , favourites , xxx , xxx ->
mutableListOf(planner , favourites , xxx,xxx)
}.collect {
datalist.postValue(it)
}
}
复制代码
combine 的官方注释为
Returns a Flow whose values are generated with transform function by combining the most recently emitted values by each flow.复制代码
combine操作符可以衔接两个不同的Flow ， 一旦产生数据就会触发组合后的flow的活动，同时它是有序的。