在 深入理解Jetpack——LiveData这篇文章中，我们提到过使用 LiveData 的数据丢失和数据重放的问题。因此在 Android 中，目前是更推荐使用 ShareFlow、StateFlow 来替代 LiveData。这篇文章就介绍一下，ShareFlow和 StateFlow 之间的区别。
Flow 与 ShareFlow 和 StateFlow 的区别
在开始介绍 ShareFlow和 StateFlow 之间的区别之前，我们先来看看为什么不直接使用 Flow，而是创建新的 ShareFlow和 StateFlow 呢？
这是因为普通的 Flow 数据不是共享的，每次调用 collect 都会触发新的数据流。代码如下所示，
suspend fun testCollect() {
// 打印 0 1 2
getFlow().collect {
println("first collect $it")
}
// 打印 0 1 2
getFlow().collect {
println("second collect $it")
}
}
private suspend fun getFlow() = flow {
emit(0)
emit(1)
emit(2)
}
同时，由于 Flow 是冷流，因此它需要消费端主动调用 collect 才能触发数据的流动， 而一旦消费端停止 collect 或者生产端结束，Flow 会自动关闭。除此之外， Flow 也没有数据缓存的机制，无法主动获取当前发送的数据。
与 Flow 不同的是， ShareFlow 和 StateFlow 是热流，不依赖 collect 来触发数据的流动。同时 ShareFlow 和 StateFlow 都支持数据共享的，内部也有缓存，可以获取发送的数据。如下图所示
StateFlow
StateFlow 中文翻译是状态流，主要用于共享一个状态的数据流时。在功能上，StateFlow 可以说就是一个 LiveData。
StateFlow 和 LiveData 一样数据会重放数据，代码示例如下。当 stateFlow 先发送数据 1，增加一个新的监听时，数据 1 会重新发送给这个新的监听者。需要注意的是，相同的数据是不会重放的，因为 StateFlow 内部会对数据进行判重的处理。
// 创建 StateFlow 必须需要一个默认值
val stateFlow = MutableStateFlow(0)
suspend fun testStateFlow() {
collectStateFlow()
delay(100)
stateFlow.emit(1)
// 第二次 collect 也会获取到之前发送过的 1
collectStateFlow()
}
private fun collectStateFlow() {
CoroutineScope(Dispatchers.IO).launch {
stateFlow.collect {
println("collect $it")
}
}
}
StateFlow 和 LiveData 一样数据会丢失数据。当 StateFlow 连续 emit 时，我们只会获取最新的数据 3，StateFlow 会抛弃旧的数据。
suspend fun testStateFlow() {
CoroutineScope(Dispatchers.IO).launch {
stateFlow.collect {
delay(200) // 模拟消费数据时的耗时
println("collect $it")
}
}
stateFlow.emit(1)
stateFlow.emit(2)
stateFlow.emit(3)
}
ShareFlow
不同于 StateFlow 和 LiveData，默认配置下 ShareFlow 既不会重放数据，也不会丢失数据。如果你想要避免 LiveData 的重放数据和丢失数据的问题，可以使用默认配置下的 ShareFlow。
val sharedFlow = MutableSharedFlow<Int>(
replay = 0, // 重放数据个数
onBufferOverflow = BufferOverflow.SUSPEND // 缓存溢出策略
)
SharedFlow 的构造方法如上所示。它有两个参数非常重要，分别是 replay，代表重放数据个数，默认情况下为 0；另一个是 onBufferOverflow，代表缓存溢出策略，默认情况下为 BufferOverflow.SUSPEND。BufferOverflow 有三种，分别是：
BufferOverflow.SUSPEND：缓存溢出时挂起 emit 方法BufferOverflow.DROP_LATEST：缓存溢出时丢失最新的数据BufferOverflow.DROP_OLDEST：缓存溢出时丢失最旧的数据
SharedFlow 可以根据业务的需要对其行为进行设置。如果说你想要 SharedFlow 的行为就与 StateFlow 一样，就可以使用如下的配置，不过这种情况是直接建议使用 StateFlow。从这里可以看出，StateFlow 实际上只是 SharedFlow 的一个特例， SharedFlow 的功能更加的全面。
val shared = MutableSharedFlow(
replay = 1,
onBufferOverflow = BufferOverflow.DROP_OLDEST
)
shared.tryEmit(initialValue) // 设置初始值
val state = shared.distinctUntilChanged() // 过滤掉相同的数据
