这是我参与「第四届青训营 」笔记创作活动的第34天 在小组的具体合作中，主要的讨论是关于Livedata和Flow的使用。
这里存在一个前提——本小组的大作业使用全kotlin编写。这是具有一定影响的考虑因素。
为了对Livedata和Flow有更深的理解，方便技术选型。故撰写本篇对比研究两者笔记。
为确保准确性。本文大部分资料来自Android官方的developer文档。
LiveData解析
根据Google官方介绍。LiveData是一种可观察的数据存储器类。是Android Jetpack（官方优秀组件集合）的一部分。
对于可观察性，这点可以结合观察者模式进行思考。LiveData 遵循观察者模式，并因此获得了自动更新界面的优点。
不过，LiveData最大的特别点在于，它具有生命周期感知能力——能够感知其他应用组件（如 activity、fragment 或 service）的生命周期，并根据这点改变自己的行为。如仅仅更新处于活跃生命周期状态的应用组件观察者。
这当然有利于程序性能的提升；防止内存泄漏问题的出现；不会因 Activity 停止而导致崩溃（非活跃状态观察者不会接收任何 LiveData 事件）；自动管理生命周期问题，数据始终保持最新状态；配置更改（如设备旋转）时会立即接收最新的可用数据；共享资源同时添加多个观察者。
为了使用LiveData，需要使用实现了LifecycleOwner接口的观察者。这点应用组件基本都满足。
在kotlin中，特有的协程可以与LiveData共同工作
Flow解析
根据官方文档介绍：在协程中，Flow可按顺序发出多个值。Flow是可通过异步方式进行计算处理的一组数据序列。所发出值的类型必须相同。
它使用挂起函数通过异步方式生成和使用值。例如，Flow可安全地发出网络请求以生成下一个值，而不会阻塞主线程。
developer图：
在Flow的传递中，中途允许进行某种程度上的修改。并且全程可以进行在异步之下
这是Flow相对LiveData的重大改进——后者进行PostValue时需要切换到到主线程进行。因此更新或转换数据时，往往需要从工作线程切换到主线程，无法全程处于异步之中。
此外LiveData作为早期的Android观察数据组件，本身操作符还不够强大,面对比较复杂的场景时，处理较麻烦。
Flow作为在LiveData基础上创造的新组件。不仅能够支持线程切换，同时入门简单，数据转换与操作符简单，属于kotlin协程的一部分能够很好集合。
此外，Flow还可以处理冷数据流和热数据流的问题。冷流具有更好的性能，热流更能完成一对多的场景。
在热流中，StateFlow与LiveData类似，能够很好地替换后者。它的特点是始终有值（需要初始值），确保空安全；值唯一；热流；自动更新。
综合以上两者的优缺点考虑，结合本组使用kotlin，同时小组成员对于LiveData和Flow熟练程度相差不大的情况。最终，本小组选用了Flow作为数据观察组件。
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