Coroutines in Android - One Shot and Multiple Values

来源:https://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2019/12/06/kotlin-coroutines-flow-in-Android.html

在Android中, 我們用到的數據有可能是一次性的, 也有可能是需要多個值的. 本文介紹Android中結合協程(coroutines)的MVVM模式如何處理這兩種情況. 重點介紹協程`Flow`在Android中的應用. ...


Coroutines in Android - One Shot and Multiple Values

在Android中, 我們用到的數據有可能是一次性的, 也有可能是需要多個值的.

本文介紹Android中結合協程(coroutines)的MVVM模式如何處理這兩種情況. 重點介紹協程Flow在Android中的應用.

One-shot vs multiple values

實際應用中要用到的數據可能是一次性獲取的(one-shot), 也可能是多個值(multiple values), 或者稱為流(stream).

舉例, 一個微博應用中:

  • 微博信息: 請求的時候獲取, 結果返回即完成. -> one-shot.
  • 閱讀和點贊數: 需要觀察持續變化的數據源, 第一次結果返回並不代表完成. -> multiple values, stream.

MVVM構架中的數據類型

一次性操作和觀察多個值(流)的數據, 在架構上看起來會有什麼不同呢?

  • One-shot operation: ViewModel中是LiveData, Repository和Data source中是suspend fun.
class MyViewModel {
    val result = liveData {
        emit(repository.fetchData())
    }
}

多個值的實現有兩種選擇:

  • Multiple values with LiveData: ViewModel, Repository, Data source都返回LiveData. 但是LiveData其實並不是為流式而設計的, 所以用起來會有點奇怪.
  • Streams with Flow: ViewModel中是LiveData, Repository和Data source返回Flow.

可以看出兩種方式的主要不同點就是ViewModel消費的數據形式, 是LiveData還是Flow.

後面會從ViewModel, Repository和Data source三個層面來說明.

Flow是什麼

既然提到了Flow, 我們先來簡單講一下它是什麼, 這樣大家能在same page.

Kotlin中的多個值, 可以存儲在集合中, 比如list, 也可以靠計算生成sequence, 但如果值是非同步生成的, 需要將方法標記為suspend來避免阻塞主線程.

flow和sequence類似, 但flow是非阻塞的.

看這個例子:

fun foo(): Flow<Int> = flow {
    // flow builder
    for (i in 1..3) {
        delay(1000) // pretend we are doing something useful here
        emit(i) // emit next value
    }
}

fun main() = runBlocking<Unit> {
    // Launch a concurrent coroutine to check if the main thread is blocked
    launch {
        for (k in 1..3) {
            println("I'm not blocked $k")
            delay(1000)
        }
    }
    // Collect the flow
    foo().collect { value -> println(value) }
}

這段代碼執行後輸出:

I'm not blocked 1
1
I'm not blocked 2
2
I'm not blocked 3
3
  • 這裡用來構建Flow的flow方法是一個builder function, 在builder block里的代碼可以被suspend.
  • emit方法負責發送值.
  • cold stream: 只有調用了terminal operation才會被激活. 最常用的是collect().

如果熟悉Reactive Streams, 或用過RxJava就可以感覺到, Flow的設計看起來很類似.

ViewModel層

發送單個值的情況比較簡單和典型, 這裡不再多說, 主要說發送多個值的情況. 每次又分ViewModel消費的類型是LiveData還是Flow兩種情況來討論.

發射N個值

LiveData -> LiveData

val currentWeather: LiveData<String> = dataSource.fetchWeather()

Flow -> LiveData

val currentWeatherFlow: LiveData<String> = liveData {
    dataSource.fetchWeatherFlow().collect {
        emit(it)
    }
}

為了減少boilerplate代碼, 簡化寫法:

val currentWeatherFlow: LiveData<String> = dataSource.fetchWeatherFlow().asLiveData()

後面都直接用這種簡化的形式了.

發射1+N個值

LiveData -> LiveData

val currentWeather: LiveData<String> = liveData {
    emit(LOADING_STRING)
    emitSource(dataSource.fetchWeather())
}

emitSource()發送的是一個LiveData.

Flow -> LiveData

Flow的時候可以用上面同樣的形式:

val currentWeatherFlow: LiveData<String> = liveData {
    emit(LOADING_STRING)
    emitSource(
        dataSource.fetchWeatherFlow().asLiveData()
    )
}

這樣寫看起來有點奇怪, 可讀性不好, 所以可以利用Flow的API, 寫成這樣:

val currentWeatherFlow: LiveData<String> = 
dataSource.fetchWeatherFlow()
    .onStart{emit(LOADING_STRING)}
    .asLiveData()

Suspend transformation

如果想在ViewModel中做一些轉換.

LiveData -> LiveData

val currentWeatherLiveData: LiveData<String> = dataSource.fetchWeather().switchMap {
    liveData { emit(heavyTransformation(it)) }
    
}

這裡不太適合用map來做轉換, 因為是在主線程.

Flow -> LiveData

Flow來做轉換就很方便:

val currentWeatherFlow: LiveData<String> = dataSource.fetchWeatherFlow()
    .map{ heavyTransformation(it) }
    .asLiveData()

Repository層

Repository層通常用來組裝和轉換數據.
LiveData被設計的初衷並不是做這些轉換的.
Flow則提供了很多有用的操作符, 所以顯然是一種更好的選擇:

val currentWeatherFlow: Flow<String> =
    dataSource.fetchWeatherFlow()
        .map { ... }
        .filter { ... }
        .dropWhile { ... }
        .combine { ... }
        .flowOn(Dispatchers.IO)
        .onCompletion { ... }

Data Source層

Data Source層是網路和資料庫, 通常會用到一些第三方的庫.
如果用了支持協程的庫, 如Retrofit和Room, 那麼只需要把方法標記為suspend的, 就行了.

  • Retrofit supports coroutines from 2.6.0
  • Room supports coroutines from 2.1.0

One-shot operations

對於一次性操作比較簡單, 數據層的只要suspend方法返回值就可以了.

suspend fun doOneShot(param: String) : String = retrofitClient.doSomething(param)

如果所用的網路或者資料庫不支持協程, 有辦法嗎? 答案是肯定的.
suspendCoroutine來解決.

比如你用的第三方庫是基於callback的, 可以用suspendCancellableCoroutine來改造one-shot operation:

suspend fun doOneShot(param: String): Result<String> = 
suspendCancellableCoroutine { continuation -> 
    api.addOnCompleteListener { result -> 
        continuation.resume(result)
    }.addOnFailureListener { error -> 
        continuation.resumeWithException(error)
    }.fetchSomething(param)
}

如果協程被取消了, 那麼resume會被忽略.

驗證代碼如期工作後, 可以做進一步的重構, 把這部分抽象出來.

Data source with Flow

數據層返回Flow, 可以用flow builder:

fun fetchWeatherFlow(): Flow<String> = flow {
    var counter = 0
    while(true) {
        counter++
        delay(2000)
        emit(weatherConditions[counter % weatherConditions.size])
    }
}

如果你所用的庫不支持Flow, 而是用回調, callbackFlow builder可以用來改造流.

fun flowFrom(api: CallbackBasedApi): Flow<T> = callbackFlow {
    val callback = object: Callback {
        override fun onNextValue(value: T) {
            offer(value)
        }
        
        override fun onApiError(cause: Throwable) {
            close(cause)
        }
        
        override fun onCompleted() = close()
    }
    api.register(callback)
    awaitClose { api.unregister(callback) }
}

可能並不需要LiveData

在上面的例子中, ViewModel仍然保持了自己向UI暴露的數據是LiveData類型. 那麼有沒有可能不用LiveData呢?

lifecycleScope.launchWhenStarted {
    viewModel.flowToFlow.collect {
        binding.currentWeather.text = it
    }
}

這樣其實和用LiveData是一樣的效果.

參考

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