本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路。

本文我们介绍热流 StateFlow，前面我们已经介绍过热流和冷流的区别。StateFlow 不管有没有被收集，都会处于活跃状态，并且发射的值都会存在于内存中。

StateFlow 同时具有 LiveData 的特点，它包含一个可观测的值。

一、使用 StateFlow 实现 LiveData

我们先用 StateFlow 来实现类似 LiveData 的功能：

runBlocking {
    println("init stateFlow with 0")
    val stateFlow = MutableStateFlow(0)
    val job = launch {
        stateFlow.collect {
            println("received: $it")
        }
    }
    delay(1000)
    println("set stateFlow.value = 1")
    stateFlow.value = 1
    delay(1000)
    println("set stateFlow.value = 2")
    stateFlow.value = 2
    delay(1000)
    job.cancel()
}

首先，我们以 MutableStateFlow(0) 创建出一个初始值为 0，包含 Int 数据的 StateFlow。然后开启一个协程，使用 collect 函数收集 StateFlow 的值。

然后间隔 1s 修改一次 StateFlow 的值，运行程序，输出如下：

init stateFlow with 0
received: 0
set stateFlow.value = 1
received: 1
set stateFlow.value = 2
received: 2

这样的效果和在 Activity 中使用 LiveData 的效果是一致的：

println("init liveData with 0")
val liveData = MutableLiveData(0)
liveData.observe(this) {
    println("received: $it")
}
lifecycleScope.launchWhenCreated {
    delay(1000)
    println("set liveData.value = 1")
    liveData.value = 1
    delay(1000)
    println("set liveData.value = 2")
    liveData.value = 2
}

运行程序，输出如下：

init liveData with 0
received: 0
set liveData.value = 1
received: 1
set liveData.value = 2
received: 2

需要注意的是，如果值发送得太快，collect 时只会收到最后一个值，这个特性和 LiveData 也是一样的。比如此例中，如果去掉所有 delay，运行结果如下：

init liveData with 0
set liveData.value = 1
set liveData.value = 2
received: 2

在 StateFlow 的例子中，去掉 delay：

runBlocking {
    println("init stateFlow with 0")
    val stateFlow = MutableStateFlow(0)
    val job = launch {
        stateFlow.collect {
            println("received: $it")
        }
    }
    println("set stateFlow.value = 1")
    stateFlow.value = 1
    println("set stateFlow.value = 2")
    stateFlow.value = 2
    delay(1000)
    job.cancel()
}

运行结果如下：

init stateFlow with 0
set stateFlow.value = 1
set stateFlow.value = 2
received: 2

可以看到，只有最后一个值被收集到了。

二、使用 StateFlow 的 Flow 特性

StateFlow 不仅是一个可观测的值，而且是 Flow 的一种，所以具有 Flow 的特性：

runBlocking {
    println("init stateFlow with 0")
    val stateFlow = MutableStateFlow(0)
    val job = launch {
        stateFlow.map {
            "converted $it"
        }.collect {
            println("received: $it, stateFlow.value = ${stateFlow.value}")
        }
    }
    delay(1000)
    println("set stateFlow.value = 1")
    stateFlow.value = 1
    delay(1000)
    job.cancel()
}

我们在 collect 前，利用 Flow 中的 map 操作符将收集到的值进行转换。运行程序，输出如下：

init stateFlow with 0
received: converted 0, stateFlow.value = 0
set stateFlow.value = 1
received: converted 1, stateFlow.value = 1

可以看到，Flow 中的操作符仍然可以在 StateFlow 中使用。同时，我们可以直接使用 stateFlow.value 读取 StateFlow 中的原始值。

三、小结

StateFlow 是一种特殊的 Flow，它是一种状态容器式的可观测数据流。它的使用场景和 LiveData 很类似，可以完全替代 LiveData。但同时兼具 Flow 的特性，可以在下游收集数据前对数据进行转换操作，也可以方便地切换调度器。