Coroutines in Android - One Shot and Multiple Values
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在Android中, 我们用到的数据有可能是一次性的, 也有可能是需要多个值的.
本文介绍Android中结合协程(coroutines)的MVVM模式如何处理这两种情况. 重点介绍协程Flow
在Android中的应用.
One-shot vs multiple values
实际应用中要用到的数据可能是一次性获取的(one-shot), 也可能是多个值(multiple values), 或者称为流(stream).
举例, 一个微博应用中:
- 微博信息: 请求的时候获取, 结果返回即完成. -> one-shot.
- 阅读和点赞数: 需要观察持续变化的数据源, 第一次结果返回并不代表完成. -> multiple values, stream.
MVVM构架中的数据类型
一次性操作和观察多个值(流)的数据, 在架构上看起来会有什么不同呢?
- One-shot operation: ViewModel中是
LiveData
, Repository和Data source中是suspend fun
.
class MyViewModel {
val result = liveData {
emit(repository.fetchData())
}
}
多个值的实现有两种选择:
- Multiple values with LiveData: ViewModel, Repository, Data source都返回
LiveData
. 但是LiveData
其实并不是为流式而设计的, 所以用起来会有点奇怪. - Streams with Flow: ViewModel中是
LiveData
, Repository和Data source返回Flow
.
可以看出两种方式的主要不同点就是ViewModel消费的数据形式, 是LiveData
还是Flow
.
后面会从ViewModel, Repository和Data source三个层面来说明.
Flow是什么
既然提到了Flow
, 我们先来简单讲一下它是什么, 这样大家能在same page.
Kotlin中的多个值, 可以存储在集合中, 比如list, 也可以靠计算生成sequence, 但如果值是异步生成的, 需要将方法标记为suspend
来避免阻塞主线程.
flow和sequence类似, 但flow是非阻塞的.
看这个例子:
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) }
}
这段代码执行后输出:
I'm not blocked 1
1
I'm not blocked 2
2
I'm not blocked 3
3
- 这里用来构建Flow的
flow
方法是一个builder function, 在builder block里的代码可以被suspend
. emit
方法负责发送值.- cold stream: 只有调用了terminal operation才会被激活. 最常用的是
collect()
.
如果熟悉Reactive Streams, 或用过RxJava就可以感觉到, Flow的设计看起来很类似.
ViewModel层
发送单个值的情况比较简单和典型, 这里不再多说, 主要说发送多个值的情况. 每次又分ViewModel消费的类型是LiveData
还是Flow
两种情况来讨论.
发射N个值
LiveData -> LiveData
val currentWeather: LiveData<String> = dataSource.fetchWeather()
Flow -> LiveData
val currentWeatherFlow: LiveData<String> = liveData {
dataSource.fetchWeatherFlow().collect {
emit(it)
}
}
为了减少boilerplate代码, 简化写法:
val currentWeatherFlow: LiveData<String> = dataSource.fetchWeatherFlow().asLiveData()
后面都直接用这种简化的形式了.
发射1+N个值
LiveData -> LiveData
val currentWeather: LiveData<String> = liveData {
emit(LOADING_STRING)
emitSource(dataSource.fetchWeather())
}
emitSource()
发送的是一个LiveData
.
Flow -> LiveData
用Flow
的时候可以用上面同样的形式:
val currentWeatherFlow: LiveData<String> = liveData {
emit(LOADING_STRING)
emitSource(
dataSource.fetchWeatherFlow().asLiveData()
)
}
这样写看起来有点奇怪, 可读性不好, 所以可以利用Flow
的API, 写成这样:
val currentWeatherFlow: LiveData<String> =
dataSource.fetchWeatherFlow()
.onStart{emit(LOADING_STRING)}
.asLiveData()
Suspend transformation
如果想在ViewModel中做一些转换.
LiveData -> LiveData
val currentWeatherLiveData: LiveData<String> = dataSource.fetchWeather().switchMap {
liveData { emit(heavyTransformation(it)) }
}
这里不太适合用map
来做转换, 因为是在主线程.
Flow -> LiveData
用Flow
来做转换就很方便:
val currentWeatherFlow: LiveData<String> = dataSource.fetchWeatherFlow()
.map{ heavyTransformation(it) }
.asLiveData()
Repository层
Repository层通常用来组装和转换数据.
LiveData
被设计的初衷并不是做这些转换的.
Flow
则提供了很多有用的操作符, 所以显然是一种更好的选择:
val currentWeatherFlow: Flow<String> =
dataSource.fetchWeatherFlow()
.map { ... }
.filter { ... }
.dropWhile { ... }
.combine { ... }
.flowOn(Dispatchers.IO)
.onCompletion { ... }
Data Source层
Data Source层是网络和数据库, 通常会用到一些第三方的库.
如果用了支持协程的库, 如Retrofit和Room, 那么只需要把方法标记为suspend的, 就行了.
- Retrofit supports coroutines from 2.6.0
- Room supports coroutines from 2.1.0
One-shot operations
对于一次性操作比较简单, 数据层的只要suspend
方法返回值就可以了.
suspend fun doOneShot(param: String) : String = retrofitClient.doSomething(param)
如果所用的网络或者数据库不支持协程, 有办法吗? 答案是肯定的.
用suspendCoroutine
来解决.
比如你用的第三方库是基于callback的, 可以用suspendCancellableCoroutine
来改造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)
}
如果协程被取消了, 那么resume会被忽略.
验证代码如期工作后, 可以做进一步的重构, 把这部分抽象出来.
Data source with Flow
数据层返回Flow
, 可以用flow
builder:
fun fetchWeatherFlow(): Flow<String> = flow {
var counter = 0
while(true) {
counter++
delay(2000)
emit(weatherConditions[counter % weatherConditions.size])
}
}
如果你所用的库不支持Flow, 而是用回调, callbackFlow
builder可以用来改造流.
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) }
}
可能并不需要LiveData
在上面的例子中, ViewModel仍然保持了自己向UI暴露的数据是LiveData
类型. 那么有没有可能不用LiveData
呢?
lifecycleScope.launchWhenStarted {
viewModel.flowToFlow.collect {
binding.currentWeather.text = it
}
}
这样其实和用LiveData
是一样的效果.
参考
视频:
- LiveData with Coroutines and Flow (Android Dev Summit '19)
文档:
- Kotlin官方文档: Flow
博客:
- Coroutines On Android (part III): Real work
- Lessons learnt using Coroutines Flow in the Android Dev Summit 2019 app
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