在 Kotlin 协程的响应式编程中，SharedFlow 作为热流（Hot Flow）的核心组件，被广泛应用于状态管理、事件总线等场景。

kotlin 协程原理分析，本篇文章详细的分析了 StateFlow 和 SharedFlow 原理。

在 Kotlin 协程友好的 API 中，常见两类函数： suspend functions：返回单一结果 普通函数返回 Flow：返回一个结果流 这两类函数在 Room DAO 等库中都有体现。

你有没有遇到过这样的情况：数据源发送得太快，你的应用根本处理不过来，结果要么卡顿要么崩溃？ 针对这种情况，Kotlin `Flow` 提供了一些内置的方法，让你的生产者和消费者能步调一致。

实时的用户输入、多个网络请求的响应，再加上数据库的频繁更新，很容易让你的代码变得混乱不堪。而这，正是 Kotlin Flow 要帮你解决的问题。

本文不讨论方案的优缺点，毕竟方案各有千秋，也不大篇幅展开讨论Flow和Rxjava的优缺点，只单纯讲解Rxjava的简单用法，给大家在编码解决问题的过程中，多一种思路。 基本概念 集成 在RxJava

StateFlow 全面替代 LiveData 的现代化架构指南 在 Android 应用架构演进中，​StateFlow 已经成为 LiveData 的强力替代方案。以下是从原理到实践的全方位对比和

讲解SharedFlow和StateFlow。它们是“热”流，用以解决普通“冷”Flow无法共享数据的问题。SharedFlow适合广播事件，StateFlow 适合管理状态，它总会保留一个最新值。

讲解了协程Channel。它和async类似，但能多次发送数据。它是个队列，不适合多个协程同时接收。介绍了Channel的容量、缓冲设置，以及 close() 和 cancel() 两种关闭方法。