LiveData 还有学习的必要吗？—— Jetpack 系列（2）

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???? Hi，我是小彭。本文已收录到 GitHub · Android-NoteBook 中。这里有 Android 进阶成长知识体系，有志同道合的朋友，关注公众号 [彭旭锐] 跟我一起成长。

前言

• LiveData 是 Jetpack 组件中较常用的组件之一，曾经也是实现 MVVM 模式的标准组件之一，不过目前 Google 更多推荐使用 Kotlin Flow 来代替 LiveData；
• 虽然 LiveData 不再是 Google 主推的组件，但考虑到 LiveData 依然存在于大量存量代码中，以及 LiveData 伴随着 Android 生态发展过程中衍生的问题和解决方案，我认为 LiveData 依然有存在的意义。虽然我们不再优先使用 LiveData，但不代表学习 LiveData 没有价值。

这篇文章是 Jetpack 系列文章第 2 篇，专栏文章列表：

一、架构组件：

• 1、Lifecycle：生命周期感知型组件的基础
• 2、LiveData：生命周期感知型数据容器（本文）
• 3、ViewModel：数据驱动型界面控制器
• 4、Flow：LiveData 的替代方案
• 5、从 MVC 到 MVP、MVVM、MVI：Android UI 架构演进
• 6、ViewBinding：新一代视图绑定方案
• 7、Fragment：模块化的微型 Activity
• 8、RecyclerView：可复用型列表视图
• 9、Navigation：单 Activity 多 Fragment 的导航方案
• 10、Dagger2：从 Dagger2 到 Hilt 玩转依赖注入（一）
• 11、Hilt：从 Dagger2 到 Hilt 玩转依赖注入（二）
• 12、OnBackPressedDispatcher：处理回退事件的新姿势

二、其他：

• 1、AppStartup：轻量级初始化框架
• 2、DataStore：新一代键值对存储方案
• 3、Room：ORM 数据库访问框架
• 4、WindowManager：加强对多窗口模式的支持
• 5、WorkManager：加强对后台任务的支持
• 6、Compose：新一代视图开发方案

1. 认识 LiveData

1.1 为什么要使用 LiveData？

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：

• 1、自动取消订阅： 当宿主生命周期进入消亡（DESTROYED）状态时，LiveData 会自动移除观察者，避免内存泄漏；
• 2、安全地回调数据： 在宿主生命周期状态低于活跃状态（STAETED）时，LiveData 不会回调数据，避免产生空指针异常或不必要的性能损耗；当宿主生命周期不低于活跃状态（STAETED）时，LiveData 会重新尝试回调数据，确保观察者接收到最新的数据。

1.2 LiveData 的使用方法

• 1、添加依赖： 在 build.gradle 中添加 LiveData 依赖，需要注意区分过时的方式：

// 过时方式（lifecycle-extensions 不再维护）
implementation "androidx.lifecycle:lifecycle-extensions:2.4.0"

// 目前的方式：
def lifecycle_version = "2.5.0"
// Lifecycle 核心类
implementation "androidx.lifecycle:lifecycle-runtime:$lifecycle_version"
// LiveData
implementation "androidx.lifecycle:lifecycle-livedata-ktx:$lifecycle_version"
// ViewModel
implementation "androidx.lifecycle:lifecycle-viewmodel-ktx:$lifecycle_version"

• 2、模板代码： LiveData 通常会搭配 ViewModel 使用，以下为使用模板，相信大家都很熟悉了：

NameViewModel.kt

class NameViewModel : ViewModel() {
    val currentName: MutableLiveData<String> by lazy {
        MutableLiveData<String>()
    }
}

MainActivity.kt

class MainActivity : AppCompatActivity() {

    private val model: NameViewModel by viewModels()

    override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
        super.onCreate(savedInstanceState)
        setContentView(R.layout.activity_main)

        // LiveData 观察者
        val nameObserver = Observer<String> { newName ->
            // 更新视图
            nameTextView.text = newName
        }

        // 注册 LiveData 观察者，this 为生命周期宿主
        model.currentName.observe(this, nameObserver)

        // 修改 LiveData 数据
        button.setOnClickListener {
            val anotherName = "John Doe"
            model.currentName.value = anotherName
        }
    }
}

• 3、注册观察者： LiveData 支持两种注册观察者的方式：
  • LiveData#observe(LifecycleOwner, Observer) 带生命周期感知的注册： 更常用的注册方式，这种方式能够获得 LiveData 自动取消订阅和安全地回调数据的特性；
  • LiveData#observeForever(Observer) 永久注册： LiveData 会一直持有观察者的引用，只要数据更新就会回调，因此这种方式必须在合适的时机手动移除观察者。

Observer.java

// 观察者接口
public interface Observer<T> {
    void onChanged(T t);
}

• 4、设置数据： LiveData 设置数据需要利用子类 MutableLiveData 提供的接口：setValue() 为同步设置数据，postValue() 为异步设置数据，内部将 post 到主线程再修改数据。

MutableLiveData.java

public class MutableLiveData<T> extends LiveData<T> {

		// 异步设置数据
    @Override
    public void postValue(T value) {
        super.postValue(value);
    }

		// 同步设置数据
    @Override
    public void setValue(T value) {
        super.setValue(value);
    }
}

1.3 LiveData 存在的局限

LiveData 是 Android 生态中一个的简单的生命周期感知型容器。简单即是它的优势，也是它的局限，当然这些局限性不应该算 LiveData 的缺点，因为 LiveData 的设计初衷就是一个简单的数据容器，需要具体问题具体分析。对于简单的数据流场景，使用 LiveData 完全没有问题。

• 1、LiveData 只能在主线程更新数据： 只能在主线程 setValue，即使 postValue 内部也是切换到主线程执行；
• 2、LiveData 数据重放问题： 注册新的订阅者，会重新收到 LiveData 存储的数据，这在有些情况下不符合预期（具体见第 TODO 节）；
• 3、LiveData 不防抖问题： 重复 setValue 相同的值，订阅者会收到多次 onChanged() 回调（可以使用 distinctUntilChanged() 优化）；
• 4、LiveData 丢失数据问题： 在数据生产速度 > 数据消费速度时，LiveData 无法观察者能够接收到全部数据。比如在子线程大量 postValue 数据但主线程消费跟不上时，中间就会有一部分数据被忽略。

1.4 LiveData 的替代者

• 1、RxJava： RxJava 是第三方组织 ReactiveX 开发的组件，Rx 是一个包括 Java、Go 等语言在内的多语言数据流框架。功能强大是它的优势，支持大量丰富的操作符，也支持线程切换和背压。然而 Rx 的学习门槛过高，对开发反而是一种新的负担，也会带来误用的风险。
• 2、Kotlin Flow： Kotlin Flow 是基于 Kotlin 协程基础能力搭建的一套数据流框架，从功能复杂性上看是介于 LiveData 和 RxJava 之间的解决方案。Kotlin Flow 拥有比 LiveData 更丰富的能力，但裁剪了 RxJava 大量复杂的操作符，做得更加精简。并且在 Kotlin 协程的加持下，Kotlin Flow 目前是 Google 主推的数据流框架。

关于 Kotlin Flow 的更多内容，我们在 4、Flow：LiveData 的替代方案 这篇文章讨论过。

2. LiveData 实现原理分析

2.1 注册观察者的执行过程

LiveData 支持使用 observe() 或 observeForever() 两种方式注册观察者，其内部会分别包装为 2 种包装对象：

• 1、observe()： 将观察者包装为 LifecycleBoundObserver 对象，它是 Lifecycle 框架中 LifecycleEventObserver 的实现类，因此它可以绑定到宿主（参数 owner）的生命周期上，这是实现 LiveData 自动取消订阅和安全地回调数据的关键；
• 2、observeForever()： 将观察者包装为 AlwaysActiveObserver，不会关联宿主生命周期，当然你也可以理解为全局生命周期。

注意： LiveData 内部会禁止一个观察者同时使用 observe() 和 observeForever() 两种注册方式。但同一个 LiveData 可以接收 observe() 和 observeForever() 两种观察者。

LiveData.java

private SafeIterableMap<Observer<? super T>, ObserverWrapper> mObservers = new SafeIterableMap<>();

// 注册方式 1：带生命周期感知的注册方式
@MainThread
public void observe(LifecycleOwner owner, Observer<? super T> observer) {
		// 1.1 主线程检查
    assertMainThread("observe");
		// 1.2 宿主生命周期状态是 DESTROY，则跳过
    if (owner.getLifecycle().getCurrentState() == DESTROYED) {
        return;
    }
		// 1.3 将 Observer 包装为 LifecycleBoundObserver
    LifecycleBoundObserver wrapper = new LifecycleBoundObserver(owner, observer);
    ObserverWrapper existing = mObservers.putIfAbsent(observer, wrapper);
		// 1.4 禁止将 Observer 绑定到不同的宿主上
    if (existing != null && !existing.isAttachedTo(owner)) {
        throw new IllegalArgumentException("Cannot add the same observer with different lifecycles");
    }
    if (existing != null) {
        return;
    }
		// 1.5 将包装类注册到宿主声明周期上
    owner.getLifecycle().addObserver(wrapper);
}

// 注册方式 2：永久注册的方式
@MainThread
public void observeForever(Observer<? super T> observer) {
		// 2.1 主线程检查
    assertMainThread("observeForever");
		// 2.2 将 Observer 包装为 AlwaysActiveObserver
    AlwaysActiveObserver wrapper = new AlwaysActiveObserver(observer);
		// 2.3 禁止将 Observer 注册到生命周期宿主后又进行永久注册
    ObserverWrapper existing = mObservers.putIfAbsent(observer, wrapper);
    if (existing instanceof LiveData.LifecycleBoundObserver) {
        throw new IllegalArgumentException("Cannot add the same observer with different lifecycles");
    }
    if (existing != null) {
        return;
    }
		// 2.4 分发最新数据
    wrapper.activeStateChanged(true);
}

// 注销观察者
@MainThread
public void removeObserver(@NonNull final Observer<? super T> observer) {
		// 主线程检查
    assertMainThread("removeObserver");
		// 移除
    ObserverWrapper removed = mObservers.remove(observer);
    if (removed == null) {
        return;
    }
		// removed.detachObserver() 方法：
		// LifecycleBoundObserver 最终会调用 Lifecycle#removeObserver()
		// AlwaysActiveObserver 为空实现
    removed.detachObserver();
    removed.activeStateChanged(false);
}

2.2 生命周期感知源码分析

LifecycleBoundObserver 是 LifecycleEventObserver 的实现类，当宿主生命周期变化时，会回调其中的 LifecycleEventObserve#onStateChanged() 方法：

LiveData$ObserverWrapper.java

private abstract class ObserverWrapper {
    final Observer<? super T> mObserver;
    boolean mActive;
		// 观察者持有的版本号
    int mLastVersion = START_VERSION; // -1

    ObserverWrapper(Observer<? super T> observer) {
        mObserver = observer;
    }

    abstract boolean shouldBeActive();

    boolean isAttachedTo(LifecycleOwner owner) {
        return false;
    }

    void detachObserver() {
    }

    void activeStateChanged(boolean newActive) {
				// 同步宿主的生命状态
        if (newActive == mActive) {
            return;
        }
        mActive = newActive;
        changeActiveCounter(mActive ? 1 : -1);
				// STARTED 状态以上才会尝试分发数据
        if (mActive) {
            dispatchingValue(this);
        }
    }
}

Livedata$LifecycleBoundObserver.java

// 注册方式：observe()
class LifecycleBoundObserver extends ObserverWrapper implements LifecycleEventObserver {
    @NonNull
    final LifecycleOwner mOwner;

    LifecycleBoundObserver(@NonNull LifecycleOwner owner, Observer<? super T> observer) {
        super(observer);
        mOwner = owner;
    }

		// 宿主的生命周期大于等于可见状态（STARTED），认为活动状态
    @Override
    boolean shouldBeActive() {
        return mOwner.getLifecycle().getCurrentState().isAtLeast(STARTED);
    }

    @Override
    public void onStateChanged(LifecycleOwner source, Lifecycle.Event event) {
        Lifecycle.State currentState = mOwner.getLifecycle().getCurrentState();
				// 宿主生命周期进入 DESTROYED 时，会移除观察者
        if (currentState == DESTROYED) {
            removeObserver(mObserver);
            return;
        }
        Lifecycle.State prevState = null;
        while (prevState != currentState) {
            prevState = currentState;
						// 宿主从非可见状态转为可见状态（STARTED）时，会尝试触发数据分发
            activeStateChanged(shouldBeActive());
            currentState = mOwner.getLifecycle().getCurrentState();
        }
    }

    @Override
    boolean isAttachedTo(LifecycleOwner owner) {
        return mOwner == owner;
    }

    @Override
    void detachObserver() {
        mOwner.getLifecycle().removeObserver(this);
    }
}

AlwaysActiveObserver.java

// 注册方式：observeForever()
private class AlwaysActiveObserver extends ObserverWrapper {

    AlwaysActiveObserver(Observer<? super T> observer) {
        super(observer);
    }

    @Override
    boolean shouldBeActive() {
        return true;
    }
}

2.3 同步设置数据的执行过程

LiveData 使用 setValue() 方法进行同步设置数据（必须在主线程调用），需要注意的是，设置数据后并不一定会回调 Observer#onChanged() 分发数据，而是需要同时满足 2 个条件：

• 条件 1： 观察者绑定的生命周期处于活跃状态；
  • observeForever() 观察者：一直处于活跃状态；
  • observe() 观察者：owner 宿主生命周期处于活跃状态。
• 条件 2： 观察者的持有的版本号小于 LiveData 的版本号时。

LiveData.java

// LiveData 持有的版本号
private int mVersion;

// 异步设置数据 postValue() 最终也是调用到 setValue()
@MainThread
protected void setValue(T value) {
		// 主线程检查
    assertMainThread("setValue");
		// 版本号加一
    mVersion++;
    mData = value;
		// 数据分发
    dispatchingValue(null);
}

// 数据分发
void dispatchingValue(ObserverWrapper initiator) {
		// 这里的标记位和嵌套循环是为了处理在 Observer#onChanged() 中继续调用 setValue()，
		// 而产生的递归设置数据的情况，此时会中断旧数据的分发，转而分发新数据，这是丢失数据的第 2 种情况。
    if (mDispatchingValue) {
        mDispatchInvalidated = true;
        return;
    }
    mDispatchingValue = true;
    do {
        mDispatchInvalidated = false;
        if (initiator != null) {
						// onStateChanged() 走这个分支，只需要处理单个观察者
            considerNotify(initiator);
            initiator = null;
        } else {
						// setValue() 走这个分支，需要遍历所有观察者
            for (Iterator<Map.Entry<Observer<? super T>, ObserverWrapper>> iterator = mObservers.iteratorWithAdditions(); iterator.hasNext(); ) {
                considerNotify(iterator.next().getValue());
                if (mDispatchInvalidated) {
                    break;
                }
            }
        }
    } while (mDispatchInvalidated);
    mDispatchingValue = false;
}

// 尝试触发回调，只有观察者持有的版本号小于 LiveData 持有版本号，才会分发回调
private void considerNotify(ObserverWrapper observer) {
		// STARTED 状态以上才会尝试分发数据
    if (!observer.mActive) {
        return;
    }
    if (!observer.shouldBeActive()) {
        observer.activeStateChanged(false);
        return;
    }
		// 版本对比
    if (observer.mLastVersion >= mVersion) {
        return;
    }
    observer.mLastVersion = mVersion;
		// 分发回调
    observer.mObserver.onChanged((T) mData);
}

总结一下回调 Observer#onChanged() 的情况：

• 1、注册观察者时，观察者绑定的生命处于活跃状态，并且 LiveData 存在已设置的旧数据；
• 2、调用 setValue() / postValue() 设置数据时，观察者绑定的生命周期处于活跃状态；
• 3、观察者绑定的生命周期由非活跃状态转为活跃状态，并且 LiveData 存在未分发到该观察者的数据（即观察者持有的版本号小于 LiveData 持有的版本号）；

提示： observeForever() 虽然没有直接绑定生命周期宿主，但可以理解为绑定的生命周期是全局的，因此在移除观察者之前都是活跃状态。

2.4 异步设置数据的执行过程

LiveData 使用 postValue() 方法进行异步设置数据（允许在子线程调用），内部会通过一个临时变量 mPendingData 存储数据，再通过 Handler 将切换到主线程并调用 setValue(临时变量)。因此，当在子线程连续 postValue() 时，可能会出现中间的部分数据不会被观察者接收到。

LiveData.java

final Object mDataLock = new Object();

static final Object NOT_SET = new Object();

// 临时变量
volatile Object mPendingData = NOT_SET;

private final Runnable mPostValueRunnable = new Runnable() {
    @SuppressWarnings("unchecked")
    @Override
    public void run() {
        Object newValue;
        synchronized (mDataLock) {
            newValue = mPendingData;
						// 重置临时变量
            mPendingData = NOT_SET;
        }
				// 真正修改数据的地方，也是统一到 setValue() 设置数据
        setValue((T) newValue);
    }
};

protected void postValue(T value) {
    boolean postTask;
    synchronized (mDataLock) {
				// 临时变量被重置时，才会发送修改的 Message，这是出现背压的第 1 种情况
        postTask = mPendingData == NOT_SET;
        mPendingData = value;
    }
    if (!postTask) {
        return;
    }
    ArchTaskExecutor.getInstance().postToMainThread(mPostValueRunnable);
}

总结一下 LiveData 可能丢失数据的场景，此时观察者可能不会接收到所有的数据：

• 情况 1（背压问题）： 使用 postValue() 异步设置数据，并且观察者的消费速度小于数据生产速度；
• 情况 2： 在观察者处理回调（Observer#obChanged()）的过程中重新设置新数据，此时会中断旧数据的分发，部分观察者将无法接收到旧数据；
• 情况 3： 观察者绑定的生命周期处于非活跃状态时，连续使用 setValue() / postValue() 设置数据时，观察将无法接收到中间的数据。

注意： 丢失数据不一定是需要解决的问题，需要视场景分析。

2.5 LiveData 数据重放原因分析

LiveData 的数据重放问题也叫作数据倒灌、粘性事件，核心源码在 LiveData#considerNotify(Observer) 中：

• 首先，LiveData 和观察者各自会持有一个版本号 version，每次 LiveData#setValue 或 postValue 后，LiveData 持有的版本号会自增 1。在 LiveData#considerNotify(Observer) 尝试分发数据时，会判断观察者持有版本号是否小于 LiveData 的版本号（Observer#mLastVersion >= LiveData#mVersion 是否成立），如果成立则说明这个观察者还没有消费最新的数据版本。
• 而观察者的持有的初始版本号是 -1，因此当注册新观察者并且正好宿主的生命周期是大于等于可见状态（STARTED）时，就会尝试分发数据，这就是数据重放。

为什么 Google 要把 LiveData 设计为粘性呢？LiveData 重放问题需要区分场景来看 —— 状态适合重放，而事件不适合重放：

• 当 LiveData 作为一个状态使用时，在注册新观察者时重放已有状态是合理的；
• 当 LiveData 作为一个事件使用时，在注册新观察者时重放已经分发过的事件就是不合理的。

3. LiveData 数据重放问题的解决方案

这里我们总结一下业界提出处理 LiveData 数据重放问题的方案：

3.1 Event 事件包装器

实现一个事件包装器，内部使用一个标志位标记事件是否已经被消费过。这样的话，当观察者收到重放的数据时，由于其中的标记位已经显示被消费，因此会抛弃该事件。

不过，虽然这个方法能够解决数据倒灌问题，但是会有副作用：对于多个观察者的情况，只允许第一个观察者消费，而后续的观察者无法消费实现，这一般是不能满足需求的。

open class Event<out T>(private val content: T)

3.2 SingleLiveData 事件包装器变型方案

SingeLiveData 是 Google 官方的方案，在 LiveData 内部通过一个原子标志位来标记事件是否已经被消费过。这个方法本质上和 Event 实现包装器是一样的，因此也存在完全相同的副作用。

SingleLiveEvent.java

public class SingleLiveEvent<T> extends MutableLiveData<T> {

    private static final String TAG = "SingleLiveEvent";

		// 消费标记位
    private final AtomicBoolean mPending = new AtomicBoolean(false);

    @MainThread
    public void observe(LifecycleOwner owner, final Observer<T> observer) {

        if (hasActiveObservers()) {
            Log.w(TAG, "Multiple observers registered but only one will be notified of changes.");
        }

        // Observe the internal MutableLiveData
        super.observe(owner, new Observer<T>() {
            @Override
            public void onChanged(@Nullable T t) {
                if (mPending.compareAndSet(true, false)) {
                    observer.onChanged(t);
                }
            }
        });
    }

    @MainThread
    public void setValue(@Nullable T t) {
        mPending.set(true);
        super.setValue(t);
    }

    /**
     * Used for cases where T is Void, to make calls cleaner.
     */
    @MainThread
    public void call() {
        setValue(null);
    }
}

3.3 反射修改观察者版本号

业界分享出来的一个方案，不确定思路原创源。实现方法是在注册新观察者时，通过反射的手段将观察者持有的版本号（Observer#mLastVersion）同步为 LiveData 的版本号。缺点是使用反射，但确实能够解决多观察者问题。

private void hook(@NonNull Observer<T> observer) throws Exception {
    //get wrapper's version
    Class<LiveData> classLiveData = LiveData.class;
    Field fieldObservers = classLiveData.getDeclaredField("mObservers");
    fieldObservers.setAccessible(true);
    Object objectObservers = fieldObservers.get(this);
    Class<?> classObservers = objectObservers.getClass();
    Method methodGet = classObservers.getDeclaredMethod("get", Object.class);
    methodGet.setAccessible(true);
    Object objectWrapperEntry = methodGet.invoke(objectObservers, observer);
    Object objectWrapper = null;
    if (objectWrapperEntry instanceof Map.Entry) {
        objectWrapper = ((Map.Entry) objectWrapperEntry).getValue();
    }
    if (objectWrapper == null) {
        throw new NullPointerException("Wrapper can not be bull!");
    }
    Class<?> classObserverWrapper = objectWrapper.getClass().getSuperclass();
    Field fieldLastVersion = classObserverWrapper.getDeclaredField("mLastVersion");
    fieldLastVersion.setAccessible(true);
    //get livedata's version
    Field fieldVersion = classLiveData.getDeclaredField("mVersion");
    fieldVersion.setAccessible(true);
    Object objectVersion = fieldVersion.get(this);
    //set wrapper's version
    fieldLastVersion.set(objectWrapper, objectVersion);    
}

3.4 UnPeekLiveData 反射方案优化

UnPeekLiveData 是 KunMinX 提出并开源的方案，主要思路是将 LiveData 源码中的 Observer#mLastVersion 和 LiveData#mVersion 在子类中重新实现一遍。在 UnPeekLiveData 中会有一个原子整型来标记数据版本，并且每个 Observer 在注册时会拿到当前 LiveData 的最新数据版本，而在 Observer#onChanged 中会对比两个版本号来决定是否分发。这个过程中没有使用反射，也不会存在不支持多观察者的问题。

ProtectedUnPeekLiveData.java

public class ProtectedUnPeekLiveData<T> extends LiveData<T> {

    private final static int START_VERSION = -1;

    private final AtomicInteger mCurrentVersion = new AtomicInteger(START_VERSION);

    protected boolean isAllowNullValue;

    @Override
    public void observe(@NonNull LifecycleOwner owner, @NonNull Observer<? super T> observer) {
        super.observe(owner, createObserverWrapper(observer, mCurrentVersion.get()));
    }

    @Override
    public void observeForever(@NonNull Observer<? super T> observer) {
        super.observeForever(createObserverWrapper(observer, mCurrentVersion.get()));
    }

    public void observeSticky(@NonNull LifecycleOwner owner, @NonNull Observer<T> observer) {
        super.observe(owner, createObserverWrapper(observer, START_VERSION));
    }

    public void observeStickyForever(@NonNull Observer<? super T> observer) {
        super.observeForever(createObserverWrapper(observer, START_VERSION));
    }

    @Override
    protected void setValue(T value) {
        mCurrentVersion.getAndIncrement();
        super.setValue(value);
    }

    class ObserverWrapper implements Observer<T> {
        private final Observer<? super T> mObserver;
        private int mVersion = START_VERSION;

        public ObserverWrapper(@NonNull Observer<? super T> observer, int version) {
            this.mObserver = observer;
            this.mVersion = version;
        }

        @Override
        public void onChanged(T t) {
            if (mCurrentVersion.get() > mVersion && (t != null || isAllowNullValue)) {
                mObserver.onChanged(t);
            }
        }

        @SuppressWarnings("unchecked")
        @Override
        public boolean equals(Object o) {
            if (this == o) {
                return true;
            }
            if (o == null || getClass() != o.getClass()) {
                return false;
            }
            ObserverWrapper that = (ObserverWrapper) o;
            return Objects.equals(mObserver, that.mObserver);
        }

        @Override
        public int hashCode() {
            return Objects.hash(mObserver);
        }
    }

    @Override
    public void removeObserver(@NonNull Observer<? super T> observer) {
        if (observer.getClass().isAssignableFrom(ObserverWrapper.class)) {
            super.removeObserver(observer);
        } else {
            super.removeObserver(createObserverWrapper(observer, START_VERSION));
        }
    }

    private ObserverWrapper createObserverWrapper(@NonNull Observer<? super T> observer, int version) {
        return new ObserverWrapper(observer, version);
    }

    public void clear() {
        super.setValue(null);
    }
}

UnPeekLiveData.java

public class UnPeekLiveData<T> extends ProtectedUnPeekLiveData<T> {

    @Override
    public void setValue(T value) {
        super.setValue(value);
    }

    @Override
    public void postValue(T value) {
        super.postValue(value);
    }

    public static class Builder<T> {

        private boolean isAllowNullValue;

        public Builder<T> setAllowNullValue(boolean allowNullValue) {
            this.isAllowNullValue = allowNullValue;
            return this;
        }

        public UnPeekLiveData<T> create() {
            UnPeekLiveData<T> liveData = new UnPeekLiveData<>();
            liveData.isAllowNullValue = this.isAllowNullValue;
            return liveData;
        }
    }
}

3.5 Kotlin Flow

Google 对 Flow 的定位是 Kotlin 环境下对 LiveData 的替代品，使用 SharedFlow 可以控制重放数量，可以设置为 0 表示禁止重放。

4. 基于 LiveData 的事件总线 LiveDataBus

如果我们把事件理解为一种数据，LiveData 可以推数据自然也可以推事件，于是有人将 LiveData 封装为 “广播”，从而实现 “事件发送者” 和 “事件观察者” 的代码解耦，例如美团版本的 LiveDataBus。相较于 EventBus，LiveDataBus 实现更强的生命周期安全；相较于接口，LiveData 的约束力更弱。

4.1 LiveDataBus 什么场景适合？

无论是 EventBus 还是 LiveDataBus，它们本质上都是 “多对多的广播”，它们仅适合作为全局的事件通信，而页面内的事件通信应该继续采用 ViewModel + LiveData 等方案。这是因为事件总线缺乏 MVVM 模式建立的唯一可信源约束，事件发出后很难定位是哪个消息源推送出来的。

4.2 LiveDataBus 的实现

LiveDataBus 代码不多，核心在于使用哈希表保存事件名到 LiveData 的映射关系：

LiveDataBus.java

public final class LiveDataBus {

		// 事件名 - LiveData 哈希表
    private final Map<String, BusMutableLiveData<Object>> bus;

    private LiveDataBus() {
        bus = new HashMap<>();
    }

		// 全局单例模式
    private static class SingletonHolder {
        private static final LiveDataBus DEFAULT_BUS = new LiveDataBus();
    }

    public static LiveDataBus get() {
        return SingletonHolder.DEFAULT_BUS;
    }

		// 根据事件名映射 LiveData
    public <T> MutableLiveData<T> with(String key, Class<T> type) {
        if (!bus.containsKey(key)) {
						// 构造新的 LiveData 对象
            bus.put(key, new BusMutableLiveData<>());
        }
        return (MutableLiveData<T>) bus.get(key);
    }

		// 根据事件名映射 LiveData
    public MutableLiveData<Object> with(String key) {
        return with(key, Object.class);
    }

    private static class ObserverWrapper<T> implements Observer<T> {

        private Observer<T> observer;

        public ObserverWrapper(Observer<T> observer) {
            this.observer = observer;
        }

        @Override
        public void onChanged(@Nullable T t) {
            if (observer != null) {
                if (isCallOnObserve()) {
                    return;
                }
                observer.onChanged(t);
            }
        }

        private boolean isCallOnObserve() {
            StackTraceElement[] stackTrace = Thread.currentThread().getStackTrace();
            if (stackTrace != null && stackTrace.length > 0) {
                for (StackTraceElement element : stackTrace) {
                    if ("android.arch.lifecycle.LiveData".equals(element.getClassName()) &&
                            "observeForever".equals(element.getMethodName())) {
                        return true;
                    }
                }
            }
            return false;
        }
    }

    private static class BusMutableLiveData<T> extends MutableLiveData<T> {

        private Map<Observer, Observer> observerMap = new HashMap<>();

        @Override
        public void observe(@NonNull LifecycleOwner owner, @NonNull Observer<T> observer) {
            super.observe(owner, observer);
            try {
                hook(observer);
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }

        @Override
        public void observeForever(@NonNull Observer<T> observer) {
            if (!observerMap.containsKey(observer)) {
                observerMap.put(observer, new ObserverWrapper(observer));
            }
            super.observeForever(observerMap.get(observer));
        }

        @Override
        public void removeObserver(@NonNull Observer<T> observer) {
            Observer realObserver = null;
            if (observerMap.containsKey(observer)) {
                realObserver = observerMap.remove(observer);
            } else {
                realObserver = observer;
            }
            super.removeObserver(realObserver);
        }
			
				// 也可以使用其他方案
        private void hook(@NonNull Observer<T> observer) throws Exception {
            //get wrapper's version
            Class<LiveData> classLiveData = LiveData.class;
            Field fieldObservers = classLiveData.getDeclaredField("mObservers");
            fieldObservers.setAccessible(true);
            Object objectObservers = fieldObservers.get(this);
            Class<?> classObservers = objectObservers.getClass();
            Method methodGet = classObservers.getDeclaredMethod("get", Object.class);
            methodGet.setAccessible(true);
            Object objectWrapperEntry = methodGet.invoke(objectObservers, observer);
            Object objectWrapper = null;
            if (objectWrapperEntry instanceof Map.Entry) {
                objectWrapper = ((Map.Entry) objectWrapperEntry).getValue();
            }
            if (objectWrapper == null) {
                throw new NullPointerException("Wrapper can not be bull!");
            }
            Class<?> classObserverWrapper = objectWrapper.getClass().getSuperclass();
            Field fieldLastVersion = classObserverWrapper.getDeclaredField("mLastVersion");
            fieldLastVersion.setAccessible(true);
            //get livedata's version
            Field fieldVersion = classLiveData.getDeclaredField("mVersion");
            fieldVersion.setAccessible(true);
            Object objectVersion = fieldVersion.get(this);
            //set wrapper's version
            fieldLastVersion.set(objectWrapper, objectVersion);
        }
    }
}

使用 LiveDataBus：

LiveDataBus.get().with("key_test").setValue("");

LiveDataBus.get()
    .with("key_test", String.class)
    .observe(this, new Observer<String>() {
        @Override
        public void onChanged(@Nullable String s) {
        }
    });

4.3 如何加强 LiveDataBus 事件约束

无论是 EventBus 还是 LiveDataBus 都没有对事件定义进行约束，不同开发者 / 不同组件可能会定义相同的事件字符串而导致冲突。

为了优化这个问题，可以使用美团 ModularEventBus 方案：用接口定义事件来实现强约束，在动态代理中取 接口名_方法名 作为事件名，再完成后续 LiveDataBus 的交互。

LiveDataBus.java

class LiveDataBus {
		fun <E> of(clz: Class<E>): E {
        if(!clz.isInterface){
            throw IllegalArgumentException("API declarations must be interfaces.")
        }
        if(0 < clz.interfaces.size){
            throw IllegalArgumentException("API interfaces must not extend other interfaces.")
        }
        return Proxy.newProxyInstance(clz.classLoader, arrayOf(clz), InvocationHandler { _, method, _->
						// 取“接口名_方法名”作为事件名，再转交给 LiveDataBus
            return@InvocationHandler get().with(
                "${clz.canonicalName}_${method.name}",
                (method.genericReturnType as ParameterizedType).actualTypeArguments[0].javaClass)
        }) as E
		}
}

另外，事件接口可以交给 APT 注解处理器生成：通过 DemoEvent 定义事件名常量，用 APT 将事件名转换为事件接口的方法：

DemoEvent.java

//可以指定module，若不指定，则使用包名作为module名
@ModuleEvents()
public class DemoEvents {

    //不指定消息类型，那么消息的类型默认为Object
    public static final String EVENT1 = "event1";

    //指定消息类型为自定义Bean
    @EventType(TestEventBean.class)
    public static final String EVENT2 = "event2";

    //指定消息类型为java原生类型
    @EventType(String.class)
    public static final String EVENT3 = "event3";
}

EventsDefineOfDemoEvents.java

package com.sankuai.erp.modularevent.generated.com.meituan.jeremy.module_b_export;

public interface EventsDefineOfDemoEvents extends com.sankuai.erp.modularevent.base.IEventsDefine {
  com.sankuai.erp.modularevent.Observable<java.lang.Object> EVENT1();

  com.sankuai.erp.modularevent.Observable<com.meituan.jeremy.module_b_export.TestEventBean> EVENT2(
      );

  com.sankuai.erp.modularevent.Observable<java.lang.String> EVENT3();
}

使用：

LiveDataBus
    .get()
    .of(EventsDefineOfDemoEvents::class.java)
    .EVENT1()
    .post(true)

LiveDataBus
    .get()
    .of(EventsDefineOfDemoEvents::class.java)
    .EVENT1()
    .observe(this, Observer {
        Log.i(LOG, it.toString())
    })

5. 总结

到这里，Jetpack 中的 LiveData 组件就讲完了，由于美团的 ModularEventBus 并没有开源，下篇文章我们直接来做一次学习落地。关注我，带你了解更多。

参考资料

• LiveData 概览 —— 官方文档
• 重学安卓：吃透 LiveData 本质，享用可靠消息鉴权机制 —— KunMinX 著
• 重学安卓：LiveData 数据倒灌 “背景缘由全貌” 独家解析 —— KunMinX 著
• 关于 LiveData 粘性事件所带来问题的解决方案—— 慕尼黑 著
• 带你了解 LiveData 重放污染的前世今生—— 徐宜生 著
• Android 消息总线的演进之路：用 LiveDataBus 替代 RxBus、EventBus —— 美团技术团队
• Android 组件化方案及组件消息总线 modular-event 实战 —— 美团技术团队
• 基于 LiveData 实现事件总线思路和方案 —— toothpickTina 著

你的点赞对我意义重大！微信搜索公众号 [彭旭锐]，希望大家可以一起讨论技术，找到志同道合的朋友，我们下次见！

最后

以上就是羞涩战斗机为你收集整理的LiveData 还有学习的必要吗？—— Jetpack 系列（2）的全部内容，希望文章能够帮你解决LiveData 还有学习的必要吗？—— Jetpack 系列（2）所遇到的程序开发问题。

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