前言

“金三银四”再过几天就到了，又到了一年一度的大型**“程序猿跳槽大会”**。作为大龄IT从业者的我们，每到这个时候就会想起年轻时的自己，为了能搞定面试官，通宵背题库，背定义，四处收集面试真题…每次都准备的满满当当，可一到了面试的时候，就会发现与自己预想的完全不一样。

直到后来经历了这么多年，自己也从曾经的应聘者变成了面试者，才终于明白这样的道理：面试官远远要比应聘者狡猾得多。

不按套路出牌是面试官的“基本素养”，多年的工作经验使他们完全不需要提前准备一些特定的题目和答案，随便的几个问题，就可以通过回答对其了解个大概。

我与几个面试官朋友，从面试官的角度进行分析，帮助应聘者了解面试官的想法，揭秘大厂面试官内心：我该如何“刁难”面试者。

注意图示，一个 User-defined Observer 必须和一个 LifecycleOwner 唯一绑定，否则将无法订阅。试想，如果一个 Observer 同时绑定两个 LifecycleOwner：L1 和 L2，假如 L1 处于 RESUMED 的状态，而 L2 处于 DESTROYED 的状态，那么 LiveData 将无所适从：如果遵循 L1 的状态，将变化通知给 Observer，则更新 L2 会出错；如果遵循 L2 的状态，不将变化通知给 Observer，则 L1 得不到及时更新。

[](()2.3 多对多的双向订阅网

LiveData 和 LifecycleOwner 之间因为需要相互观察对方状态的变化，从而需要实现双向订阅；同时，为了支持良好的可扩展能力，各自都维护了一个观察者列表，形成一个多对多的双向订阅网络：

bidirection_subscribes

我们看到一个 LiveData 是可以同时向多个 LifecycleOwner 发起订阅的，所以，LiveData 本身其实并不实际维护一个激活状态，真正的激活状态维护在 LifecycleOwner 的 User-defined observer 中。

[](()3 LiveData 的事件变化

LiveData 值更新之后的需要通知订阅者（观察者），其通知流程非常简单：

livedata_setvalue

其中，判断观察者是否激活，即判断 LifecycleOwner 是否处于 STARTED 或 RESUMED 状态，在 2.1 节中已有说明。

我们看一下关键的源代码：

// 入口

@MainThread

protected void setValue(T value) {

// 必须在主线程调用

assertMainThread(“setValue”);

//…省略非关键代码

// 设置新值并派发通知

mData = value;

dispatchingValue(null);

}

// 通知派发流程

void dispatchingValue(@Nullable ObserverWrapper initiator) {

//…省略非关键代码

// 遍历观察者列表

for (Iterator<Map.Entry<Observer<? super T>, ObserverWrapper>> iterator =

mObservers.iteratorWithAdditions(); iterator.hasNext(); ) {

// 尝试通知观察者

considerNotify(iterator.next().getValue());

//…省略非关键代码

}

其中 LiveData.considerNotify() 在 2.1 节中已有说明。

[](()4 LifecycleOwner 的事件变化

对于 LifecycleOwner 来说，其变化的事件即为生命周期状态的变化。在 LifecycleOwner 的事件委托者 Lifecycle 看来，无论是发生了 ON_CREATE 事件还是 ON_START 事件，或是任何其它的事件，其事件的切换流程都是通用的。

换言之，只要 Lifecycle 接口的实现者实现这一通用切换流程，便只需给 LifecycleOwner 暴露一个切换入口，就能在 LifecycleOwner 的各个生命周期回调函数中调用这个入口就可以了。这样我们在 LifecycleOwner 中应该可以看到形如这样的流程（伪代码表示）：

public class Activity/Fragment implements LifecycleOwner {

@Override

public onCrate() {

//…省略非关键代码

// 在 Jetpack 框架中，LifecycleImpl 被命名为 LifecycleRegistry

LifecycleImpl.handleLifecycleEvent(ON_CREATE);

}

@Override

public onStart() {

//…省略非关键代码

LifecycleImpl.handleLifecycleEvent(ON_START);

}

@Override

public onResume() {

//…省略非关键代码

LifecycleImpl.handleLifecycleEvent(ON_RESUME);

}

@Override

public onPause() {

//…省略非关键代码

LifecycleImpl.handleLifecycleEvent(ON_PAUSE);

}

@Override

public onDestroy() {

//…省略非关键代码

LifecycleImpl.handleLifecycleEvent(ON_DESTROY);

}

当然，在具体的源代码中，与上述伪代码会有一些出入，但是大体的结构是一致的。在 Jetpack 框架中，这个 Lifecycle 的实现者叫做 LifecycleRegistry。所以我们这里重点需要关注的就是 LifecycleRegistry 这个 Lifecycle 的代理接口的实现类是如何通知生命周期事件变化的。

[](()4.1 Lifecycle 接口的实现——LifecycleRegistry

[](()4.1.1 LifecycleRegistry 的订阅实现

如 2.2 节所述，通过 LiveData.observe(owner, user-defined observer)，LifecycleOwner 的业务层向 LiveData 订阅数据变化，而在 LiveData.observe() 方法内，同时会自动通过 Lifecycle.addObserver(LiveData-defined observer) 向 LifecycleOwner 订阅生命周期变化：

// LiveData.observe()

@MainThread

public void observe(@NonNull LifecycleOwner owner, @NonNull Observer<? super T> observer) {

//…省略非关键代码

LifecycleBoundObserver wrapper = new LifecycleBoundObserver(owner, observer);

//…省略非关键代码

// 向 LifecycleOwner 发起订阅

owner.getLifecycle().addObserver(wrapper);

}

以上方法内的 owner.getLifecycle() 的实际对象即为 LifecycleRegistry，我们来看一下 LifecycleRegistry.addObserver() 的基本订阅流程：

从整个流程来看，总体可以分为三步：

第一步是初始化观察者对象的状态，并将观察者缓存入队；
第二步是以模拟派发生命周期事件的形式，将新加入的观察者的状态提升到目前为止可提升的最大状态；
第三步是同步所有观察者的状态到全局状态。

我们可以看到，最后所有的观察者的状态都要同步到全局状态，全局状态即为 LifecyclerOwner 最新的状态。那么为什么需要进行这么繁琐的逐步模拟派发事件来进行同步呢？直接一步到位不行么？

我们可以考虑一个生命周期感知组件 LifeLocation，其功能是用于进行定位，它订阅了 LifecycleOwner，我们假设 LifeLocation 需要在 CREATED 的时候进行一些必要的初始化，而在 STARTED 的时候开始执行定位操作。假如在 LifecycleRegistry 中的状态同步可以一步同步到全局状态，那么有可能当前的全局状态已经是 RESUMED 的了，这样 LifeLocation 既得不到初始化，也无从启用定位功能了。

所以，以上这种看似繁琐的模拟派发状态事件的步骤是完全必要的，它让用户自定义的生命周期感知组件的状态切换流程是可预测的。

[](()4.1.2 LifecycleRegistry 中的事件流

我们在 4.1.1 节中的流程图的第 6 步中提到，要根据 observer.state 来计算下一个状态事件，也就是说按照事件的流向，根据当前的状态，下一个要发生的事件是什么。我们修改一下 1.2 节的时序图如下：

lifecycleregistry_event_flow

观察到图中左边的蓝色箭头，举个例子，假如当前的状态是 CREATED，那么接下来要发生的事件应该是 ON_START。蓝色箭头指示的事件流方向是生命周期由无到生的过程，我们称为 upEvent 流；与此对应，右边的红色箭头指示的事件流方向是生命周期由生到死的过程，我们称之为 downEvent。

4.1.1 节中的流程图的第 6 步中正好需要进行 upEvent 流操作。除此以外，我们在第 7 步同步到全局状态时，还需要用到 upEvent 和 downEvent 流操作，且在 LifecycleOwner 的每一次生命周期的变化中，都需要进行上述第 7 步的状态同步操作。接下来我们就看一看，当 LifecycleOwner 生命周期变化后，发生了什么。