从 API 1 开始，处理 Activity 的生命周期 (lifecycle) 就是个老大难的问题，基本上开发者们都看过这两张生命周期流程图:
链接：https://juejin.im/post/6854573211930066951
LiveData 的历史要追溯到 2017 年。彼时，观察者模式有效简化了开发，但诸如 RxJava 一类的库对新手而言有些太过复杂。为此，架构组件团队打造了 LiveData: 一个专用于 Android 的具备自主生命周期感知能力的可观察的数据存储器类。LiveData 被有意简化设计，这使得开发者很容易上手；而对于较为复杂的交互数据流场景，建议您使用 RxJava，这样两者结合的优势就发挥出来了。
LiveData、Kotlin Flow 和 RxJava 三者都属于 可观察的数据容器类，观察者模式是它们相同的基本设计模式，那么相对于其他两者，Kotlin Flow 的优势是什么呢？
在今年（2021 年）的 Google I/O 大会中的 Jetpack Q&A 环节，Android 团队被问了一个很有意思的问题：LiveData 是要被废弃了吗？
在之前的Flow，collect函数浅析和仿Flow构建器创建数据流文章中我们探索了flow的简单使用及它的简单原理，但是生产过程中我们往往会借用这些基础的api实现我们复杂的逻辑处理，根据需求也推出了StateFlow和SharedFlow这两个特殊的flow。接下来开始看下这几个Flow的特殊之处和应用场景吧~~
ViewModel和LiveData最早是Google提出的AAC架构中的重要成员，那么它为什么又和协程扯上关系了呢？
上周在内部分享会上大佬同事分享了关于 Kotlin 协程的知识，之前有看过 Kotlin 协程的一些知识，以为自己还挺了解协程的，结果...
本文旨在通过实际业务场景阐述如何使用Kotlin Flow解决Android开发中的痛点问题，进而研究如何优雅地使用Flow以及纠正部分典型的使用误区。有关Flow的介绍及其操作符用法可以参考：异步流 - Kotlin 语言中文站，本文不做赘述。基于LiveData+ViewModel的MVVM架构在某些场景下（以横竖屏为典型）存在局限性，本文会顺势介绍适合Android开发的基于Flow/Channel的MVI架构。
在 Android 应用中，通常需要从 UI 层收集 Kotlin 数据流，以便在屏幕上显示数据更新。同时，您也会希望通过收集这些数据流，来避免产生不必要的操作和资源浪费 (包括 CPU 和内存)，以及防止在 View 进入后台时泄露数据。
这个系列我做了协程和Flow开发者的一系列文章的翻译，旨在了解当前协程、Flow、LiveData这样设计的原因，从设计者的角度，发现他们的问题，以及如何解决这些问题，pls enjoy it。
本文介绍了我们在开发 2019 Android 开发者峰会 (ADS) 应用时总结整理的 Flow 最佳实践 (应用源码已开源)，我们将和大家共同探讨应用中的每个层级将如何处理数据流。
在 Kotlin 中使用 Android 的 Java API 时，您会迅速意识到这样的做法失去了 Kotlin 语言简单有趣的特点。与其您亲自去编写这些 API 的 wrapper 和扩展函数，不如了解一下 Jetpack KTX 库。目前为止，已有超过 20 个库拥有对应的 KTX 版本，这些 KTX 库实现了常用的 Java 版本 API 的功能，包括 Android 平台 API、ViewModels、SQLite，甚至还有 Play Core。本文会介绍目前可用的 KTX API 并深入其中去分析它们是如何实现的。
Jetpack Room 对协程的支持越来越丰富: Room 2.1 版本增加了对协程的支持，并加入了一次性 (one-shot) 的读写操作，Room 2.2 我们通过 Flow 为读操作加入了可观察性，当数据库中的数据有变化时它可以使您收到通知。
其实回想一下我写这个Kotlin Flow三部曲的初衷，主要还是因为我自己想学这方面的知识。
回头去看 2021，过的似乎那么快，不敢相信我已经从事 Android 开发两年了，不免生出一些感叹。
Flow 是一种基于流的编程模型，本文我们将向大家介绍响应式编程以及其在 Android 开发中的实践，您将了解到如何将生命周期、旋转及切换到后台等状态绑定到 Flow 中，并且测试它们是否能按照预期执行。
跨页面通信是一个比较常见的场景，通常我们会选择使用EventBus，但EventBus无法感知生命周期，收到消息就会回调，所以有了LiveData之后很快就有了LiveEventBus。不过它也有缺点，比如不能切换接收线程。现在SharedFlow稳定了，那是不是也能搞一波？
通过本文您将会了解到 Lifecycle.repeatOnLifecycle API 背后的设计决策，以及为什么我们会移除此前添加到 lifecycle-runtime-ktx 库 2.4.0 版本首个 alpha 版中的几个辅助函数。
在近期完成的一系列 Modern Android Development (简称 MAD Skills) 的视频和文章中，我们重点关注了 Kotlin 和 Jetpack。我们介绍了多种不同的方法，让 Android 代码更具表现力、更简洁、更安全以及更易于使用 Kotlin 运行异步代码。
我们看到每个结果打印了两次，其中name由5变成了6，其中5是原始值，6是最后修改数据使用的值，这里就是使用flow的好处了，修改数据库直接能够反馈到所有监听flow的地方，并且flow自带生命周期，无需担心内存泄露问题。如此处理，也能让本地数据杜绝EventBus等事件总线来回传递，造成Event灾难。
Lifecycle 的主要作用是简化实现生命周期感知型组件的复杂度。 在传统的方式中，需要手动从外部宿主（如 Activity、Fragment 或自定义宿主）中将生命周期事件分发到功能组件内部，这势必会造成宿主代码复杂度增加。例如：
最近了解了一下 Koltin Flow 相关的一些内容。在这里做一些简单的总结。关于 Flow 的知识点有如下一些：
在Android应用开发中，数据流是一个至关重要的概念。而在Jetpack库中，SharedFlow 和 StateFlow 是两个处理数据流的利器，它们基于协程，提供了一种响应式的编程方式。本文将深入探讨这两个类的原理，以及在实际开发中的使用技巧。
在本教程中，你将学习Kotlin中的反应式流，并使用两种类型的流——SharedFlow和StateFlow，构建一个应用程序。
上节（Kotlin 学习笔记（五）—— Flow 数据流学习实践指北（一））主要讲述了 Flow 的组成、Flow 常用操作符以及冷流的具体使用。这节自然就要介绍热流了。先来温习下：
关于LiveData,在2022尾声的今天，从事 Android 开发的小伙伴一定不会陌生。相应的，关于 LiveData 解析与使用的文章更是数不胜数，其中不乏优秀的创作者，在众多的文章以及前辈面前，本篇也不敢妄谈能写的多么深入,易懂。
在现代Android应用开发中，协程（Coroutine）已经成为一种不可或缺的技术。它不仅简化了异步编程，还提供了许多强大的工具和功能，可以在高阶场景中发挥出色的表现。本文将深入探讨Coroutine重要知识点，帮助开发者更好地利用Coroutine来构建高效的Android应用。
Kotlin 学习笔记艰难地来到了第五篇~ 在这一篇主要会说 Flow 的基本知识和实例。由于 Flow 内容较多，所以会分几个小节来讲解，这是第一小节，文章后面会结合一个实例介绍 Flow 在实际开发中的应用。
该来的还是来了，LiveData提供了响应式编程的基础，搭建了一套数据观察者的使用框架，但是，它相当于RxJava这类的异步框架来说，有点略显单薄了，这也是经常被人诟病的问题，因此，Flow这个小三就顺应而生了。
Paging 库可以帮助您优雅地渐进加载大型数据集合，同时也可以减少网络的使用和系统资源的消耗。基于您的反馈我们得知，Paging 2.0 API 还不能满足开发者们的需求——开发者们希望以更简便的方式处理错误；以更灵活的方式实现列表数据的转换操作，例如 map 和 filter；以及支持分割符、页眉和页脚。基于以上反馈，我们推出了 Paging 3.0。这是一个完全使用 Kotlin 协程重写的库 (依然支持 Java 用户)，它将为您提供您所要求的功能。
Dao，之前我们需要使用异步任务操作Dao，kotlin则可以使用挂起函数，标识使用协程操作:
可组合项 应该没有附带效应，但是，如果在对应用状态进行转变时需要使用可组合项。此时你应该使用 Effect API , 以便以可以预测的方式来执行这些附带效应
你还记得是哪一年的 Google IO 正式宣布 Kotlin 成为 Android 一级开发语言吗？是 Google IO 2017 。如今两年时间过去了，站在一名 Android 开发者的角度来看，Kotlin 的生态环境越来越好了，相关的开源项目和学习资料也日渐丰富，身边愿意去使用或者试用 Kotlin 的朋友也变多了。常年混迹掘金的我也能明显感觉到 Kotlin 标签下的文章慢慢变多了（其实仍然少的可怜）。今年的 Google IO 也放出了 Kotlin First 的口号，许多新的 API 和功能特性将优先提供 Kotlin 支持。所以，时至今日，实在找不到安卓开发者不学 Kotlin 的理由了。
LiveData 是基于 Lifecycle 框架实现的生命周期感知型数据容器，能够让数据观察者更加安全地应对宿主（Activity / Fragment 等）生命周期变化，核心概括为 2 点：
原文链接：https://proandroiddev.com/using-livedata-flow-in-mvvm-part-i-a98fe06077a0
最近一直闭关修炼Kotlin，说实话真香真好用，刚好公司准备交给我一个新项目，于是打算直接用Kotlin来构建项目。刚好整体架构搭建完毕了，于是把网络请求这一部分先分享给大家。这次使用到的是 协程+ retrofit +mvvm的模式，我这儿直接用一个简单的demo来看一下具体的实现方式吧。文章只是描述实现思路，需要demo的直接跳到文末
ViewModel 甫一发布，便成为了 Jetpack 中的核心组件之一。我们在 2019 年做的一份开发者问卷显示，超过 40% 的 Android 开发者已经在自己的应用中使用了 ViewModel。ViewModel 可以将数据层与 UI 分离，而这种架构不仅可以简化 UI 的生命周期的控制，也能让代码获得更好的可测试性。如果想了解更多，可以参考 ViewModel: 简单介绍视频和官方文档。
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