Flow android kotlin что это

Асинхронные потоки

Введение в асинхронные потоки

Корутины позволяют возвращать одиночные значения. Для этого мы можем, к примеру, создавать корутину с помощью построителя async . Но Kotlin также позволяет создавать асинхронные потоки (Asynchronous Flow), которые возвращают набор объектов.

В принципе для получения набора объектов мы могли бы в корутине возвращать коллекцию элементов, например, список List , наподобие следующего:

Однако проблема таких коллекций в том, что они одномоментно возвращают все объекты. Например, если в списке ожидается 1000 объектов, то соответственно пока функция getUsers() не возвратит список из 1000 объектов (например, получая их из базы данных или из внешнего интернет-ресурса), мы не сможем манипулировать объектами из этого списка.

Эту проблему в Kotlin как раз и позволяют решить асинхронные потоки. Изменим пример выше с применением асинхронных потоков:

Для создания асинхронного потока данных применяется интерфейс Flow . То есть по сути асинхронный поток — это объект Flow. Он типизируется типом тех данных, которые должны передаваться в потоке. В данном случае передаем строки, поэтому Flow типизируется типом String .

При этом при определении функции-потока (в данном случае функции getUsers ) необязательно использовать модификатор suspend .

Для создания объекта Flow применяется специальная функция flow()

В самой функции в данном случае имитируется получение объектов из условной базы данных, коей здесь для простоты служит список List. В цикле пробегаемся по этому списку и отправляем в поток текущий объект с помощью функции emit() :

Это ключевой момент. Благодаря этому внешний код сможет получит переданное через emit() в поток значение и использовать его.

Для индикации номера отправляемого объекта я добавил переменную-счетчик i , которая увеличивается при переходе к другому объекту списка. Вывод номера отправляемого объекта позволяет увидеть, что получение внешним кодом объектов из списка происходит по мере его передачи в поток с помощью функции emit() , а не когда будут отправлены все объекты из списка.

Во внешнем коде в функции main вызываем функцию-поток getUsers() . Для управления объектами из потока для интерфейса Flow определен ряд функций, одной из которых является функция collect() . В качестве параметра она принимает функцию, в которую передает эмитируемый объект из потока. Так, в данном случае это просто функция вывода на консоль:

В итоге мы получим следующий консольный вывод:

Таким образом, программа не ждет, когда функция getUsers возвратит все строки. А получает строки по мере их отправки в поток через функцию emit() .

Другой пример — создадим и используем асинхронный поток чисел:

Здесь в принципе все то же самое. Функция getNumbers() представляет асинхронный поток объектов Int. В качестве объектов в поток добавляются квадраты чисел от 1 до 5. Консольный вывод программы:

Запуск Flow

Стоит отметить, что асинхронный поток не запускается, пока не будет применена терминальная операция над получаемыми даными, например, функция collect() :

Источник

Более безопасный способ сбора потоков данных из пользовательских интерфейсов Android

В приложении для Android потоки Kotlin обычно собираются из пользовательского интерфейса для отображения обновлений данных на экране. Однако, собирая эти потоки (flows) данных, следует убедиться, что не приходится выполнять больше работы, чем необходимо, тратить ресурсы (как процессора, так и памяти) или допускать утечку данных, когда представление переходит в фоновый режим.

В этой статье вы узнаете, как API Lifecycle.repeatOnLifecycle и Flow.flowWithLifecycle защищают вас от пустой траты ресурсов и почему их лучше использовать по умолчанию для сбора потоков данных из пользовательского интерфейса.

Неэффективное использование ресурсов

Рекомендуется предоставлять API Flow с нижних уровней иерархии вашего приложения, независимо от деталей имплементации производителя потока данных. При этом следует также безопасно собирать их.

Холодный поток, поддерживаемый каналом или использующий операторы с буферами, такие как buffer, conflate, flowOn или shareIn, небезопасно собирать с помощью некоторых из существующих API, таких как CoroutineScope.launch, Flow .launchIn или LifecycleCoroutineScope.launchWhenX, за исключением случаев, если вы вручную отменяете Job, запустивший корутину, когда активность переходит в фон. Эти API сохранят производителя стандартного потока активным, пока он будет эмитировать элементы в буфер в фоновом режиме, таким образом будут расходоваться ресурсы.

Примечание: Холодный поток — это тип потока, который по требованию выполняет блок кода производителя, когда необходимо собрать данные для нового подписчика.

Например, рассмотрим этот поток, который выдает обновления местоположения с помощью callbackFlow:

Примечание: Внутри callbackFlow использует канал, который концептуально очень похож на очередь блокировки и имеет емкость по умолчанию 64 элемента.

Сбор этого потока из пользовательского интерфейса с помощью любого из вышеупомянутых API обеспечивает передачу местоположений, даже если представление не отображает их в пользовательском интерфейсе! См. пример ниже:

lifecycleScope.launchWhenStarted приостанавливает выполнение корутины. Новые местоположения не обрабатываются, но производитель callbackFlow тем не менее продолжает отправлять местоположения. Использование API lifecycleScope.launch или launchIn еще более опасно, поскольку представление продолжает использовать местоположения, даже если оно находится в фоновом режиме! Что потенциально может привести к отказу вашего приложения.

Чтобы решить эту проблему с этими API, вам нужно будет вручную отменить сбор данных, когда представление перейдет в фоновый режим, чтобы отменить callbackFlow и избежать такого, когда провайдер местоположений будет эмитировать элементы и тратить ресурсы. Например, вы можете сделать что-то вроде следующего:

Это хорошее решение, но это шаблонный код, друзья! И если существует всеобщая истина о разработчиках Android, то она такова, что мы совершенно не любим писать шаблонный код. Одно из самых больших преимуществ отказа от написания шаблонного кода заключается в том, что при небольшом количестве кода меньше шансов совершить ошибку!

Lifecycle.repeatOnLifecycle

Теперь, когда мы пришли к единому мнению и знаем, где кроется проблема, настало время придумать решение. Решение должно быть 1) простым, 2) дружественным или легким для запоминания/понимания, и, что более важно, 3) безопасным! Оно должно работать для всех случаев использования, независимо от деталей имплементации потока.

Без лишних слов, API, который вы должны использовать, это Lifecycle.repeatOnLifecycle , доступный в библиотеке lifecycle-runtime-ktx.

Примечание: Эти API доступны в библиотеке lifecycle:lifecycle-runtime-ktx:2.4.0-alpha01 или более поздней версии.

Взгляните на следующий код:

repeatOnLifecycle — это функция приостановки, принимающая Lifecycle.State в качестве параметра, который используется для автоматического создания и запуска новой корутины с переданным ей блоком, когда жизненный цикл достигает этого state , и отмены текущей корутины, выполняющей этот блок, когда жизненный цикл падает ниже state .

Это позволяет обойтись без использования шаблонного кода, поскольку код, для отмены корутины, когда она больше не нужна, автоматически выполняется функцией repeatOnLifecycle . Как вы могли догадаться, рекомендуется вызывать этот API в методах onCreate активности или onViewCreated фрагмента, чтобы избежать неожиданного поведения. Смотрите пример ниже с использованием фрагментов:

Важно: Фрагменты всегда должны использовать viewLifecycleOwner для запуска обновлений пользовательского интерфейса. Однако это не относится к DialogFragments , у которых иногда может не быть View. Для DialogFragments можно использовать lifecycleOwner .

Примечание: Эти API доступны в библиотеке lifecycle:lifecycle-runtime-ktx:2.4.0-alpha01 или более поздней версии.

Копнем глубже!

repeatOnLifecycle приостанавливает вызывающую корутину, повторно запускает блок, когда жизненный цикл переходит в таргет state и из него в новую корутину, и возобновляет вызывающую корутину, когда Lifecycle уничтожается. Последний пункт очень важен: вызывающая программа, которая вызывает repeatOnLifecycle , не возобновит выполнение до тех пор, пока жизненный цикл не будет уничтожен.

Визуальная диаграмма

Возвращаясь к началу, сбор locationFlow непосредственно из корутины, запущенной с помощью lifecycleScope.launch , был опасен, поскольку он продолжался, даже когда представление находилось в фоновом режиме.

repeatOnLifecycle предотвращает трату ресурсов и сбои приложения, поскольку останавливает и перезапускает сбор потока, когда жизненный цикл переходит в таргет-состояние и обратно.

Разница между использованием и неиспользованием API repeatOnLifecycle

Flow.flowWithLifecycle

Вы также можете использовать оператор Flow.flowWithLifecycle , когда у вас есть только один поток для сбора. Этот API использует repeatOnLifecycle , эмитирует элементы и отменяет стандартного производителя, когда Lifecycle переходит в таргет-состояние и выходит из него.

Примечание: Это API использует оператор Flow.flowOn(CoroutineContext) в качестве прецедента, поскольку Flow.flowWithLifecycle изменяет CoroutineContext , используемый для сбора восходящего потока, оставляя при этом нисходящий поток незатронутым. Также, подобно flowOn , Flow.flowWithLifecycle добавляет буфер на случай, если потребитель не успевает за производителем. Это связано с тем, что его имплементация использует callbackFlow .

Настройка производителя стандартного потока

Если вы используете эти API, остерегайтесь горячих потоков, которые могут тратить ресурсы, хотя данные потоки никто не собирает! Имейте ввиду, что для них есть несколько подходящих случаев использования, и если это необходимо, документируйте. Наличие активного производителя стандартного потока в фоновом режиме, даже если он тратит ресурсы, может быть полезно для некоторых сценариев использования: вы мгновенно получаете свежие данные, а не наверстываете упущенное и временно показываете несвежие данные. В зависимости от сценария использования, решите, должен ли производитель быть всегда активным или нет.

API MutableStateFlow и MutableSharedFlow предоставляют поле subscriptionCount , которое можно использовать для остановки производителя стандартного потока, когда subscriptionCount равно нулю. По умолчанию они будут поддерживать производителя активным до тех пор, пока объект, содержащий экземпляр потока, находится в памяти. Однако для этого есть несколько подходящих случаев использования, например, UiState , передаваемый из ViewModel в UI с помощью StateFlow . Это нормально! Этот случай использования требует, чтобы ViewModel всегда предоставляла последнее состояние пользовательского интерфейса представлению.

Точно так же операторы Flow.stateIn и Flow.shareIn могут быть сконфигурированы для этого с правилами запуска общего доступа. WhileSubscribed() остановит производителя стандартного потока, если нет активных наблюдателей! Напротив, Eagerly или Lazily будут поддерживать базового производителя активным до тех пор, пока активен CoroutineScope, который они используют.

Примечание: API, показанные в этой статье, являются хорошим вариантом по умолчанию для сбора потоков из пользовательского интерфейса и должны использоваться независимо от деталей реализации потока. Эти API делают то, что должны: прекращают сбор, если пользовательский интерфейс не виден на экране. Это зависит от имплементации потока, должен ли он быть всегда активным или нет.

Безопасный сбор Flow в Jetpack Compose

Функция Flow.collectAsState используется в Compose для сбора потоков из компонуемых объектов и представления значений в виде State для обновления пользовательского интерфейса (UI) Compose . Даже если Compose не перекомпоновывает UI, когда активность хоста или фрагмента находится в фоновом режиме, производитель потоков все еще активен и может тратить ресурсы. Compose может испытывать аналогичную проблему, что и система представления (View).

При сборе потоков в Compose используйте оператор Flow.flowWithLifecycle следующим образом:

Обратите внимание, что вам требуется поток remember, который знает о жизненном цикле, с locationFlow и lifecycleOwner в качестве ключей, чтобы всегда использовать один и тот же поток, если только один из ключей не изменится.

В Compose побочные эффекты должны выполняться в контролируемой среде. Для этого используйте LaunchedEffect, чтобы создать корутину, которая следует за жизненным циклом составного компонента. В ее блоке вы можете вызвать приостановку Lifecycle.repeatOnLifecycle , если вам нужно, чтобы она повторно запустила блок кода, когда жизненный цикл хоста находится в определенном State .

Сравнение с LiveData

Вы могли заметить, что этот API ведет себя аналогично LiveData, и это действительно так! LiveData знает о Lifecycle , и возможность перезапуска делает его идеальным для наблюдения за потоками данных из пользовательского интерфейса. Это также справедливо для API Lifecycle.repeatOnLifecycle и Flow.flowWithLifecycle !

Сбор потоков с помощью этих API является естественной заменой LiveData в приложениях, работающих только на Kotlin. Если вы используете эти API для сбора потоков, LiveData не имеет никаких преимуществ перед корутинами и потоками. Более того, потоки более гибкие, так как их можно собирать из любого Dispatcher , и они могут работать со всеми его операторами. В отличие от LiveData , который имеет ограниченное количество доступных операторов и значения которых всегда наблюдаются из потока UI.

Поддержка StateFlow в связывании данных

С другой стороны, одна из причин, по которой вы, возможно, используете LiveData, заключается в том, что он поддерживается в привязке данных. Так вот, StateFlow также имеет такую поддержку! Для получения дополнительной информации о поддержке StateFlow в привязке данных ознакомьтесь с официальной документацией.

Используйте API Lifecycle.repeatOnLifecycle или Flow.flowWithLifecycle для безопасного сбора потоков данных из пользовательского интерфейса в Android.

Перевод материала подготовлен в преддверии старта курса «Android Developer. Basic».

Источник