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「Jetpack - LiveData解析」

小安子啊 2022-02-14 阅读 126
kotlinandroidjava

「Jetpack - LiveData解析」

一、概览

使用LiveData还是具有一些优势的：

  • LiveData具有生命周期感知能力，不需要手动管理生命周期。
  • 数据驱动模型，由数据来驱动UI的变更。
  • 生命周期自动感知，可以很好的避免内存泄漏问题。
  • 可以用来数据共享，例如同一Activity内多个Fragment共享同一个LiveData，当然这需要配合ViewModel，其实本质是ViewModel的共享。
二、使用

依赖引入

def lifecycle_version = "2.5.0-alpha01"
//LiveData
implementation "androidx.lifecycle:lifecycle-livedata-ktx:$lifecycle_version"
//ViewModel
implementation "androidx.lifecycle:lifecycle-viewmodel-ktx:$lifecycle_version"

在ViewModel中使用LiveData，例如获取一个UserVO对象则可以：

class UserViewModel : ViewModel() {
  val userVO: MutableLiveData<UserVO> by lazy {
    MutableLiveData<UserVO>()
  }
  //Repository to get value and update
}

//在Activity中观察数据变更
class Activity : AppCompatActivity() {
  private val model: UserViewModel by viewModels()
	override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
    super.onCreate(savedInstanceState)
    val userObserver = Observer<UserVO> { userVo ->
     	//do something
    }
    //(当然为了简洁也可以使用内部类的形式)
    model.userVO.observe(this, userObserver)
  }
}

通过更新ViewModel中的LiveData来更新UI上的展示，将数据(Data)与页面(UI)区分管理，数据驱动，层级更加清晰。但是需要注意的是，observe订阅操作是需要在主线程Main中执行的。其次，在使用过程一般的流程都是首先订阅observe当数据需要变更是调用setValue()或者postValue()来实现UI的刷新，但是如果先调用setValue，然后在注册observe，那样还能收到数据嘛？答案是可以的，先看一段测试代码：

private void testLiveData() {
  MutableLiveData<String> data = new MutableLiveData<>();
  Log.d("LiveData", "set live data value");
  data.setValue("Sai");
  new Thread(() -> {
    try {
      Log.d("LiveData", "Thread sleep start");
      Thread.sleep(3000);
    } catch (InterruptedException e) {
      e.printStackTrace();
    }
    Log.d("LiveData", "Thread sleep end");
    runOnUiThread(() -> data.observe(Activity.this, s -> Log.d("LiveData", "s = " + s)));
    }).start();
  }
}

打印的Log信息：

D/LiveData: set live data value
D/LiveData: Thread sleep start
D/LiveData: Thread sleep end
D/LiveData: s = Sai

在setValue之后延迟了3s再执行了订阅操作，但是结果仍然是可以接收到了数据，这说明LiveData数据是带有粘性属性的，那么具体的原因只有分析了源码实现才知道具体是怎样的机制。

三、LiveData源码分析
1.基础参数

LiveData作为抽象类，其内部实现不是很复杂，一般作为开发在使用过程中都是使用其实现类MutableLiveData，实现类只对外抛出了构造方法与setValue(T value)、postValue(T value)，分别对应在主线程中更新数据Data和子线程中更新操作。

  • MutableLiveData源码实现
    在这里插入图片描述

  • LiveData成员参数
    在这里插入图片描述

  • LiveData成员参数比较少，需要重点关注的有START_VERSION、mVersion，这个两个版本号的对比决定了是否对数据data的分发。而mPostValueRunnable，顾名思义，我们知道可以通过postValue在子线程中更新数据，那势必会使用handler机制来切换线程，mPostValueRunnable也恰恰是这么做的。具体来一步步分析实现。

2.从setValue入手

根据上述的例子，这里第一步调用的是setValue，然后延迟3s才完成绑定的操作，但结果是依然收到了数据显示。那么这里来看看这个过程到底是如何进行数据分发的：

@MainThread
protected void setValue(T value) {
  assertMainThread("setValue");
  mVersion++;
  mData = value;
  dispatchingValue(null);
}

LiveData作为抽象类，使用的是其实现类MutableLiveData其构造函数为：

public MutableLiveData() {
  super();
}

而在LiveData中无参的构造函数为：

static final int START_VERSION = -1;
public LiveData() {
  mData = NOT_SET;
  mVersion = START_VERSION;
}

这里可以发现mVersion在构造之初的值是 -1，回到 setValue() 方法之中，mVersion进行了自增操作此时结果为：

mVersion = 0;
mData = value;

赋值操作完成以后紧接着进行数据Data的分发-通过dispatchingValue(@Nullable ObserverWrapper initiator)：
在这里插入图片描述

  • 以首次set为例简化分析，此时传入参数为null也即是dispatchingValue(null)，首先判断数据是否被分发过，这里显示是false，且initiator的值也为null，继而执行到for循环当中。mObservers此时的size为零(测试代码中延迟3s才执行订阅操作)。最终结果，相当于没有将数据分发出去。那么此时就需要分析订阅observe具体实现了。

  • observe方法具体实现：
    在这里插入图片描述

observe主要分为四个执行流程，具体分析之前先看看LifecycleBoundObserver是个啥：
在这里插入图片描述

LifecycleBoundObserver即是ObserverWrapper的具体实现，之前分析的dispatchingValue分发的“对象”就是ObserverWrapper。总结一下这个类有什么作用，关键注意 onStateChanged() 方法：

回到observe方法总结一下整个执行的流程：

到这里似乎还是不能解释测试代码中LiveData的“粘性”问题。接着查看LifecycleRegistry中addObserver，看看这个“之前”的数据到底是如何能够被接收到的。LifecycleRegistry#addObserver：

在这里插入图片描述
注意到这个dispatchEvent()方法，其为LifecycleRegistry的内部方法，具体实现：

void dispatchEvent(LifecycleOwner owner, Event event) {
  State newState = event.getTargetState();
  mState = min(mState, newState);
  mLifecycleObserver.onStateChanged(owner, event);
  mState = newState;
}
//LifecycleEventObserver mLifecycleObserver;

回忆LiveData中LifecycleBoundObserver的具体实现，就实现了LifecycleEventObserver接口，那么调用observe绕了一圈，最终还是回到了LiveData中LifecycleBoundObserver的onStateChanged方法之中：

@Override
public void onStateChanged(@NonNull LifecycleOwner source,
                @NonNull Lifecycle.Event event) {
  Lifecycle.State currentState = mOwner.getLifecycle().getCurrentState();
  if (currentState == DESTROYED) {
     removeObserver(mObserver);
     return;
  }
  Lifecycle.State prevState = null;
  while (prevState != currentState) {
    prevState = currentState;
    //关键步骤
    activeStateChanged(shouldBeActive());
    currentState = mOwner.getLifecycle().getCurrentState();
  }
}

本质就是对生命周期状态的监听，当宿主的生命周期已经到达末期DESTROYED则解绑此mObserver，那么最终会回调到哪个方法呢？还是走到了dispatchingValue方法中。但是区别在于此时initiator已经不为null了，即执行到considerNotify(initiator)：

if (initiator != null) {
  considerNotify(initiator);
  initiator = null;
}

private void considerNotify(ObserverWrapper observer) {
  if (!observer.mActive) {
    return;
  }
  if (!observer.shouldBeActive()) {
    observer.activeStateChanged(false);
    return;
  }
  //版本号对比
  if (observer.mLastVersion >= mVersion) {
    return;
  }
  observer.mLastVersion = mVersion;
  observer.mObserver.onChanged((T) mData);
}
//int mLastVersion = START_VERSION;

关键看这个mLastVersion，其初始值为START_VERSION = -1，而mVersion在setValue调用时作了自增操作也即是mVersion = 0，很显然mLastVersion < mVersion，往后执行数据被更新通过调用observer.mObserver.onChanged((T) mData);那么此时UI则可以根据数据来刷新。到这里为什么首先调用setValue然后observe时同样可以收到数据，也即是LiveData的粘性。总结一下(先设置数据，再订阅observe)：

  • 实例化MutableLiveData对象时，将mVersion的值修改为START_VERSION，也即是 -1。

  • 调用setValue时，mVersion进行了自增操作，此时mVersion的值为0，因为此时还没有订阅者订阅(observe)，mDispatchingValue的值不变依然为false。

  • 延迟调用observe进行订阅，内部对传入的owner的上下文进行包裹，将宿主的生命周期与LifecycleBoundObserver进行绑定操作。而LifecycleBoundObserver继承自ObserverWrapper并实现了接口LifecycleEventObserver，检查判断同一个observer是否被绑定了不同的生命周期组件；这是不允许的。最终将LifecycleBoundObserver添加到LifecycleRegistry中。

  • LifecycleRegistry中通过dispatchEvent将状态抛出，LifecycleEventObserver#onStateChanged()，而之前提到的LifecycleBoundObserver本身实现了LifecycleEventObserver接口。方法最终走到LiveData#dispatchingValue，此时initiator已经不为空了，自然就执行到了considerNotify。

  • considerNotify对两个版本号mLastVersion、mVersion作了对比，而经过之前的分析mLastVersion是小于mVersion的，那么最终完成了数据的分发，通知到了UI上，即是observe订阅操作是延迟后的。

3.postValue线程切换

但凡Android的现程切换，首先想到的就是利用Handler机制，那么这里的postValue是否也是一样符合猜想呢？

protected void postValue(T value) {
  boolean postTask;
  synchronized (mDataLock) {
    postTask = mPendingData == NOT_SET;
    mPendingData = value;
  }
  if (!postTask) {
    return;
  }
  ArchTaskExecutor.getInstance().postToMainThread(mPostValueRunnable);
}

ArchTaskExecutor继承自抽象类TaskExecutor，方法比较简单：
在这里插入图片描述
具体实现在TaskExecutor的默认实现DefaultTaskExecutor，关键方法postToMainThread：

//ArchTaskExecutor.getInstance().postToMainThread(mPostValueRunnable);
//最终执行就是通过handler来将任务Task加入到主线程中
public void postToMainThread(Runnable runnable) {
  if (mMainHandler == null) {
     synchronized (mLock) {
        if (mMainHandler == null) {
            mMainHandler = createAsync(Looper.getMainLooper());
        }
     }
  }
  //noinspection ConstantConditions
  mMainHandler.post(runnable);
}

当调用postValue内部还是通过handler机制进行了线程的切换，最终完成数据的分发。

四、小结
  • 结合源码的实现分析，即使先调用setValue然后订阅observe，依然会收到数据；实际开发过程中要根据实际情况决定要不要使用粘性的数据。
  • 内部的版本号mVersion可以根据实际情况来区分对“事件”还是“状态”，事件一般消费完就标志着结束，而“状态”可以多次消费。
  • postValue的线程切换还是利用到了Handler机制。
  • Kotlin作为趋势，并且Flow也不存在LiveData的粘性缺点，当然还是跟着管方推荐方式构建。
五、参考

LiveData

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