前言

Channel是是热流。每次发送只有一个地方接收数据，写生产者和消费者模型很方便。Flow是冷流，可以有多个地方接收(多个消费者消费同一个数据)。ShareFlow和StateFow是协程的热流实现，对应RxJava中PublishSubject和BehaviorSubject.

热流可以比作超市，冷流可以比作生产线。

1. 在java中RxJava可以处理复杂频繁的数据，比LiveData有优势
2. 在协程中Flow可以处理复杂频繁的数据，比LiveData有优势
3. Flow与生命周期无绑定(可以借助Lifecycle状态实现)，LiveData有生命周期。
4. Flow简化了Api，相对于RxJava简单。

Flow有替代LiveData和RxJava的趋势。Flow的局限在于只能在协程中使用

replay粘性事件的个数，不同消费者订阅后，重新接收replay个之前的数据。

    fun main() {
        runBlocking {
            val flow = MutableSharedFlow<String>(replay = 1)
            // 第一个订阅
            launch {
                flow.collect{
                    println("collect1:$it")
                }
            }
            // 生产数据
            launch {
                (1..4).forEach{
                    println("emit:$it")
                    flow.emit("$it")
                }
            }
            //第二个订阅者 模拟在生产数据后才订阅
            launch {
                delay(1000)
                flow.collect{
                    println("collect2:$it")
                }
            }
        }
    }
}
输出：
emit:1
emit:2
collect1:1
collect1:2
emit:3
emit:4
collect1:3
collect1:4
collect2:4

replay=n时，多次订阅会将生产者的最后n次事件重新发送一遍。

extraBufferCapacity

额外的缓存池。总的缓冲池extraBufferCapacity+replay个，用于生产速率>消费速率的情况。

fun main() {
    runBlocking {
        val flow = MutableSharedFlow<String>(replay = 2, extraBufferCapacity = 1)
        // 第一个订阅
        launch {
            flow.collect{
                delay(2000)
                println("collect1:$it")
            }
        }
        // 生产数据
        launch {
            (1..10).forEach{
                flow.emit("$it")
                println("emit:$it")
                delay(100)
            }
        }
    }
}
输出：
emit:1
emit:2
emit:3
emit:4
collect1:1
emit:5
collect1:2
emit:6
collect1:3
emit:7
collect1:4
emit:8
collect1:5
emit:9
collect1:6
emit:10
collect1:7
collect1:8
collect1:9
collect1:10

当缓存池满后，消费掉一个才会生产一个，生产者挂起。extraBufferCapacity=1时，发送和接收交替打印。当extraBufferCapacity>=7时，发送日志打印完毕后才开始打印接收日志。

onBufferOverFlow

缓冲策略，和Java线程池类似。线程池的拒绝策略。

public enum class BufferOverflow {
    //默认的，当生产速率大于消费速率并且缓冲池已满的情况，会挂起生产者，等待消费者
    SUSPEND,
    //丢弃老的数据
    DROP_OLDEST,
    //丢弃新的数据
    DROP_LATEST
}

StateFlow

StateFlow是一种特殊的ShareFlow。replay=1。必须要有初始值，不能为空，两次数据一致的情况下不会触发第二次。 LiveData相同点： 1、允许多个消费者订阅 2、粘性事件，事件数量=1 3、产生数据太快时都会丢失数据

StateFlow模式是BufferOverflow.DROP_OLDEST。Sharedflow是BufferOverflow.SUSPEND

不同点：

1. StateFlow必须有默认值
2. 默认是防抖，LiveData不防抖
3. StateFlow没有和生命周期绑定

LiveData防抖可使用distinctUntilChanged。StateFlow没有生命周期绑定，可以利用Liecycle，在协程作用域内使用repeatOnLifecycle.

总结

ShareFlow丢弃订阅之前发送内存(replay默认0)

1. StateFlow是特殊的ShareFlow，replay=1 onBufferOverflow=BufferOverFlow.SUSPEND emit方法永远不会挂起。忽略两次重复的值
2. StateFlow可以替代LiveData使用
3. StateFlow必须有默认值，默认防抖，有粘性事件，没有生命周期绑定。重复发射和收集同样的值。
4. ShareFlow没有默认值，粘性事件，可自定义事件数量，有缓冲池
5. StateFlow表示状态，如View的显示和隐藏，按钮selectd都需要默认值
6. ShareFlow是存储数据，例如列表list<T>数据，屏幕发生旋转，在Fragment的view消耗重建后的数据恢复
7. 数据列表用ShareFlow<List<data>>,点赞或收藏数据的变化用StateFlow