Jetpack—LiveData组件的缺陷以及应对策略

一、前言 为了解决Android-App开发以来一直存在的架构设计混乱的问题,谷歌推出了Jetpack-MVVM的全家桶解决方案。作为整个解决方案的核心-LiveData,以其生命周期安全,内存安全等优点,甚至有逐步取代EventBus,RxJava作为Android端状态分发组件的趋势。
官网商城app团队在深度使用LiveData的过程中,也遇到了一些困难,尤其是在LiveData的观察者使用上踩到了不少坑,我们把这些经验在这里做一次总结与分享。
二、Observer到底可以接收多少次回调 2.1 为什么最多收到2个通知 这是一个典型的案例,在调试消息总线的场景时,我们通常会在消息的接收者那里打印一些log日志方便我们定位问题,然而日志的打印有时候也会给我们的问题定位带来一定的迷惑性,可以看下面的例子。
我们首先定义一个极简的ViewModel:

public class TestViewModel extends ViewModel { private MutableLiveData currentName; public MutableLiveData getCurrentName() { if (currentName == null) { currentName = new MutableLiveData(); } return currentName; } }

然后看下我们的activity代码;
public class JavaTestLiveDataActivity extends AppCompatActivity {private TestViewModel model; private String test="12345"; @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activity_java_test_live_data); model = new ViewModelProvider(this).get(TestViewModel.class); test3(); model.getCurrentName().setValue("3"); } private void test3() { for (int i = 0; i < 10; i++) { model.getCurrentName().observe(this, new Observer() { @Override public void onChanged(String s) { Log.v("ttt", "s:" + s); } }); } } }

大家可以想一下,这段程序运行的结果会是多少?我们创建了一个Livedata,然后对这个Livedata Observe了10次,每次都是new出不同的Observer对象,看上去我们对一个数据源做了10个观察者的绑定。当我们修改这个数据源的时候,我们理应有10条通知。运行一下看看执行结果:
2021-11-21 15:20:07.662 27500-27500/com.smart.myapplication V/ttt: s:3 2021-11-21 15:20:07.662 27500-27500/com.smart.myapplication V/ttt: s:3

奇怪,为什么我明明注册了10个观察者,但是只收到了2个回调通知?换种写法试试?
我们在Log的代码里增加一部分内容比如打印下hashCode再看下执行结果:
2021-11-21 15:22:59.377 27912-27912/com.smart.myapplication V/ttt: s:3hashCode:217112568 2021-11-21 15:22:59.377 27912-27912/com.smart.myapplication V/ttt: s:3hashCode:144514257 2021-11-21 15:22:59.377 27912-27912/com.smart.myapplication V/ttt: s:3hashCode:72557366 2021-11-21 15:22:59.377 27912-27912/com.smart.myapplication V/ttt: s:3hashCode:233087543 2021-11-21 15:22:59.377 27912-27912/com.smart.myapplication V/ttt: s:3hashCode:22021028 2021-11-21 15:22:59.377 27912-27912/com.smart.myapplication V/ttt: s:3hashCode:84260109 2021-11-21 15:22:59.377 27912-27912/com.smart.myapplication V/ttt: s:3hashCode:94780610 2021-11-21 15:22:59.377 27912-27912/com.smart.myapplication V/ttt: s:3hashCode:240593619 2021-11-21 15:22:59.377 27912-27912/com.smart.myapplication V/ttt: s:3hashCode:207336976 2021-11-21 15:22:59.378 27912-27912/com.smart.myapplication V/ttt: s:3hashCode:82154761

这次结果就正常了,其实对于很多消息总线的调试都有类似的问题。
实际上对于Log系统来说,如果他判定时间戳一致的情况下,后面的Log内容也一致,那么他就不会重复打印内容了。这里一定要注意这个细节,否则在很多时候,会影响我们对问题的判断。再回到我们之前没有添加hashCode的代码,再仔细看看也就明白了:只是Log打印了两条而已,但是通知是收到了10次的,为啥打印两条?因为你的时间戳一致,后续的内容也一致。
2.2 奇怪的编译优化 事情到这还没结束,看下图:
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上述的代码跑在android studio里面会变灰,相信很多有代码洁癖的人一看就知道为啥,这不就是Java8的lambda嘛,ide自动给提示给我们让我们优化一下写法呗,而且鼠标一点就自动优化了,贼方便。
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灰色没有了,代码变的简洁了,kpi在向我招手了,运行一下试试:
2021-11-21 15:31:50.386 29136-29136/com.smart.myapplication V/ttt: s:3

奇怪,为啥这次只有一个日志了?难道还是Log日志系统的原因?那我加个时间戳试试:
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再看下执行结果:
2021-11-21 15:34:33.559 29509-29509/com.smart.myapplication V/ttt: s:3 time:1637480073559

奇怪,为什么还是只打印了一条log?我这里for循环add了10次观察者呀。难道是lambda导致的问题?嗯,我们可以把Observer的数量打出来看看,看看到底是哪里出了问题。看下源码,如下图所示:我们的观察者实际上都是存在这个map里面的,我们取出来这个map的size就可以知道原因了。
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反射取一下这个size,注意我们平常使用的LiveData是MutableLiveData,而这个值是在LiveData里,所以是getSuperclass()。
private void hook(LiveData liveData) throws Exception { Field map = liveData.getClass().getSuperclass().getDeclaredField("mObservers"); map.setAccessible(true); SafeIterableMap safeIterableMap = (SafeIterableMap) map.get(liveData); Log.v("ttt", "safeIterableMap size:" + safeIterableMap.size()); }

再看下执行结果:
2021-11-21 15:40:37.010 30043-30043/com.smart.myapplication V/ttt: safeIterableMap size:1 2021-11-21 15:40:37.013 30043-30043/com.smart.myapplication V/ttt: s:3 time:1637480437013

果然这里的map size是1,并不是10,那肯定只能收到1条通知了。那么问题来了,我明明是for循环添加了10个观察者啊,为啥一改成lambda的写法,我的观察者就变成1个了?遇事不决我们反编译(用jadx直接反编译我们的debug app)一下看看。
private void test3() { for (int i = 0; i < 10; i++) { this.model.getCurrentName().observe(this, $$Lambda$JavaTestLiveDataActivity$zcrCJYfWItRTy4AC_xWfANwZkzE.INSTANCE); } } public final /* synthetic */ class $$Lambda$JavaTestLiveDataActivity$zcrCJYfWItRTy4AC_xWfANwZkzE implements Observer { public static final /* synthetic */ $$Lambda$JavaTestLiveDataActivity$zcrCJYfWItRTy4AC_xWfANwZkzE INSTANCE = new $$Lambda$JavaTestLiveDataActivity$zcrCJYfWItRTy4AC_xWfANwZkzE(); private /* synthetic */ $$Lambda$JavaTestLiveDataActivity$zcrCJYfWItRTy4AC_xWfANwZkzE() { } public final void onChanged(Object obj) { Log.v("ttt", "s:" + ((String) obj)); } }

已经很清晰的看出来,这里因为使用了Java8 lambda的写法,所以编译器在编译的过程中自作聪明了一下,自动帮我们优化成都是添加的同一个静态的观察者,并不是10个,这就解释了为什么会出现map size为1的情况了。我们可以再把lambda的写法删除掉,再看看反编译的结果就正常了。
还剩最后一个问题,这个lamda的优化是不分任何场景一直生效的嘛?我们换个写法试试:
private String outer = "123456"; private void test3() { for (int i = 0; i < 10; i++) { model.getCurrentName().observe(this, s -> Log.v("ttt", "s:" + s + outer)); } }

注意看,我们这种写法虽然也是用了lambda,但是我们引入了外部变量,和之前的lambda的写法是不一样的,看下这种写法反编译的结果;
private void test3() { for (int i = 0; i < 10; i++) { this.model.getCurrentName().observe(this, new Observer() { public final void onChanged(Object obj) { JavaTestLiveDataActivity.this.lambda$test33$0$JavaTestLiveDataActivity((String) obj); } }); } }

看到new关键字就放心了,这种写法就可以绕过Java8 lambda编译的优化了。
1.3 Kotlin的lambda写法会有坑吗 考虑到现在大多数人都会使用Kotlin语言,我们也试试看Kotlin的lamda写法会不会也和Java8的lambda一样会有这种坑?
看下Kotlin中 lambda的写法:
fun test2() { val liveData = https://www.it610.com/article/MutableLiveData() for (i in 0..9) { liveData.observe(this, { t -> Log.v("ttt", "t:$t") }) } liveData.value = https://www.it610.com/article/3 }

再看下反编译的结果:
public final void test2() { MutableLiveData liveData = https://www.it610.com/article/new MutableLiveData(); int i = 0; do { int i2 = i; i++; liveData.observe(this, $$Lambda$KotlinTest$6ZY8yysFE1G_4okj2E0STUBMfmc.INSTANCE); } while (i <= 9); liveData.setValue(3); } public final /* synthetic */ class $$Lambda$KotlinTest$6ZY8yysFE1G_4okj2E0STUBMfmc implements Observer { public static final /* synthetic */ $$Lambda$KotlinTest$6ZY8yysFE1G_4okj2E0STUBMfmc INSTANCE = new $$Lambda$KotlinTest$6ZY8yysFE1G_4okj2E0STUBMfmc(); private /* synthetic */ $$Lambda$KotlinTest$6ZY8yysFE1G_4okj2E0STUBMfmc() { } public final void onChanged(Object obj) { KotlinTest.m1490test2$lambda3((Integer) obj); } }

看来Kotlin的lambda编译和Java8 lambda的编译是一样激进的,都是在for循环的基础上 默认帮你优化成一个对象了。同样的,我们也看看让这个lambda访问外部的变量,看看还有没有这个“负优化”了。
val test="12345" fun test2() { val liveData = https://www.it610.com/article/MutableLiveData() for (i in 0..9) { liveData.observe(this, { t -> Log.v("ttt", "t:$t $test") }) } liveData.value = https://www.it610.com/article/3 }

看下反编译的结果:
public final void test2() { MutableLiveData liveData = https://www.it610.com/article/new MutableLiveData(); int i = 0; do { int i2 = i; i++; liveData.observe(this, new Observer() { public final void onChanged(Object obj) { KotlinTest.m1490test2$lambda3(KotlinTest.this, (Integer) obj); } }); } while (i <= 9); liveData.setValue(3); }

一切正常了。最后我们再看看 普通Kotlin的非lambda写法 是不是和Java的非lambda写法一样呢?
fun test1() { val liveData = https://www.it610.com/article/MutableLiveData() for (i in 0..9) { liveData.observe(this, object : Observer { override fun onChanged(t: Int?) { Log.v("ttt", "t:$t") } }) } liveData.value = https://www.it610.com/article/3 }

看下反编译的结果:
public final void test11() { MutableLiveData liveData = https://www.it610.com/article/new MutableLiveData(); int i = 0; do { int i2 = i; i++; liveData.observe(this, new KotlinTest$test11$1()); } while (i <= 9); liveData.setValue(3); }

一切正常,到这里我们就可以下一个结论了。
对于for循环中间使用lambda的场景,当你的lambda中没有使用外部的变量或者函数的时候,那么不管是Java8的编译器还是Kotlin的编译器都会默认帮你优化成使用同一个lambda。
编译器的出发点是好的,for循环中new不同的对象,当然会导致一定程度的性能下降(毕竟new出来的东西最后都是要gc的),但这种优化往往可能不符合我们的预期,甚至有可能在某种场景下造成我们的误判,所以使用的时候一定要小心。
二、LiveData为何会收到Observe之前的消息 2.1 分析源码找原因 我们来看一个例子:
fun test1() { val liveData = https://www.it610.com/article/MutableLiveData() Log.v("ttt","set live data value") liveData.value = https://www.it610.com/article/3 Thread{ Log.v("ttt","wait start") Thread.sleep(3000) runOnUiThread { Log.v("ttt","wait end start observe") liveData.observe(this, { t -> Log.v("ttt", "t:$t") }) } }.start() }

这段代码的意思是我先更新了一个livedata的值为3,然后3s之后我livedata 注册了一个观察者。这里要注意了,我是先更新的livedata的值,过了一段时间以后才注册的观察者,那么此时,理论上我应该是收不到livedata消息的。因为你是先发的消息,我后面才观察的,但程序的执行结果却是:
2021-11-21 16:27:22.306 32275-32275/com.smart.myapplication V/ttt: set live data value 2021-11-21 16:27:22.306 32275-32388/com.smart.myapplication V/ttt: wait start 2021-11-21 16:27:25.311 32275-32275/com.smart.myapplication V/ttt: wait end start observe 2021-11-21 16:27:25.313 32275-32275/com.smart.myapplication V/ttt: t:3

【Jetpack—LiveData组件的缺陷以及应对策略】这个就很诡异了,而且不符合一个我们常见的消息总线框架的设计。来看看源码到底是咋回事?
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每次observe的时候我们会创建一个wrapper,看下这个wrapper是干啥的。
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注意这个wrapper有一个onStateChanged方法,这是整个事件分发的核心,我们暂且记住这个入口,再回到我们之前的observe方法,最后一行是调用了addObserver方法,我们看看这个方法里做了啥。
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最终流程会走到这个dispatchEvent方法里,继续跟。
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这个mLifeCycleObserver其实就是我们一开始observe那个方法里new出来的LifecycleBoundObserver对象了,也就是那个wrapper的变量。这个onStateChanged方法经过一系列的调用最终会走到如下图所示的considerNotify方法。
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而整个considerNotify方法的作用只有一个。
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就是判断mLastVersion和mVersion的值,如果mLastVersion的值 我们来看看这2个值咋变化的。首先看这个mVersion;
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可以看出来这个值默认值就是start_version也就是-1。但是每次setValue的时候这个值都会加1。
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而我们observer里面的mLastVersion 它的初始值就是-1。
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最后总结一下:
  • Livedata的mVersion初始值是-1。
  • 经过一次setValue以后她的值就变成了0。
  • 后续每次observe的时候会创建一个ObserverWrapper。
  • Wrapper她里面有一个mLastVersion 这个值是-1,observe的函数调用最终会经过一系列的流程走到considerNotify方法中此时 LiveData的mVersion是0。
  • 0显然是大于observer的mLastVersion-1的,所以此时就一定会触发observer的监听函数了。
2.2 配合ActivityViewModels要小心 Livedata的这种特性,在某些场景下会引发灾难性的后果,比如说,单Activity多Fragment的场景下,在没有Jetpack-mvvm组件之前,要让Activity-Fragment 实现数据同步是很不方便的 ,但是有了Jetpack-mvvm组件之后,要实现这套机制会变的非常容易。可以看下官网上的例子:
class SharedViewModel : ViewModel() { val selected = MutableLiveData() fun select(item: Item) { selected.value = https://www.it610.com/article/item } } class MasterFragment : Fragment() { private lateinit var itemSelector: Selector private val model: SharedViewModel by activityViewModels() override fun onViewCreated(view: View, savedInstanceState: Bundle?) { super.onViewCreated(view, savedInstanceState) itemSelector.setOnClickListener { item -> // Update the UI } } } class DetailFragment : Fragment() { private val model: SharedViewModel by activityViewModels() override fun onViewCreated(view: View, savedInstanceState: Bundle?) { super.onViewCreated(view, savedInstanceState) model.selected.observe(viewLifecycleOwner, Observer { item -> // Update the UI }) } }

只要让2个fragment之间共享这套 ActivityViewModel 即可。使用起来很方便,但是某些场景下却会导致一些严重问题。来看这个场景,我们有一个activity默认显ListFragment,点击了ListFragment以后我们会跳转到DetailFragment,来看下代码:
class ListViewModel : ViewModel() { private val _navigateToDetails = MutableLiveData() val navigateToDetails : LiveData get() = _navigateToDetails fun userClicksOnButton() { _navigateToDetails.value = https://www.it610.com/article/true } }

再看下核心的ListFragment;
class ListFragment : Fragment() {private val model: ListViewModel by activityViewModels() override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) { super.onCreate(savedInstanceState)} override fun onViewCreated(view: View, savedInstanceState: Bundle?) { super.onViewCreated(view, savedInstanceState) model.navigateToDetails.observe(viewLifecycleOwner, { t -> if (t) { parentFragmentManager.commit { replace(R.id.fragment_container_view) addToBackStack("name") } } }) } override fun onCreateView( inflater: LayoutInflater, container: ViewGroup?, savedInstanceState: Bundle? ): View? { // Inflate the layout for this fragment return inflater.inflate(R.layout.fragment_list, container, false).apply { findViewById(R.id.to_detail).setOnClickListener { model.userClicksOnButton() } } } }

可以看出来我们的实现机制就是点击了按钮以后我们调用viewModel的userClicksOnButton方法将navigateToDetails这个livedata的值改成true,然后监听这个LiveData值,如果是true的话就跳转到Detail 这个详情的fragment。
这个流程初看是没问题的,点击以后确实能跳转到DetailFragment,但是当我们在DetailFragment页面点击了返回键以后,理论上会回到ListFragment,但实际的执行结果是回到ListFragment以后马上又跳到DetailFragment了。
这是为啥?问题其实就出现在Fragment生命周期这里,当你按了返回键以后,ListFragment的onViewCreated又一次会被执行,然后这次你observe了,Livedata之前的值是true,于是又会触发跳转到DetailFragment的流程。导致你的页面再也回不到列表页了。
2.3 解决方案一:引入中间层 俗话说的好,计算机领域中的所有问题都可以通过引入一个中间层来解决。这里也一样,我们可以尝试“一个消息只被消费一次”的思路来解决上述的问题。例如我们将LiveData的值包一层:
class ListViewModel : ViewModel() { private val _navigateToDetails = MutableLiveData>() val navigateToDetails : LiveData> get() = _navigateToDetails fun userClicksOnButton() { _navigateToDetails.value = https://www.it610.com/article/Event(true) } } open class Event(private val content: T) { var hasBeenHandled = false private set // 只允许外部读 不允许外部写这个值 /** * 通过这个函数取的value 只能被消费一次 */ fun getContentIfNotHandled(): T? { return if (hasBeenHandled) { null } else { hasBeenHandled = true content } } /** * 如果想消费之前的value 那就直接调用这个方法即可 */ fun peekContent(): T = content }

这样我们在做监听的时候只要调用getContentIfNotHandled()这个方法即可:
model.navigateToDetails.observe(viewLifecycleOwner, { t -> t.getContentIfNotHandled()?.let { if (it){ parentFragmentManager.commit { replace(R.id.fragment_container_view) addToBackStack("name") } } } })

2.4 解决方案二:Hook LiveData的observe方法 前文我们分析过,每次observe的时候,mLastVersion的值小于 mVersion的值 是问题产生的根源,那我们利用反射,每次observer的时候将mLastVersion的值设置成与version相等不就行了么。
class SmartLiveData : MutableLiveData() { override fun observe(owner: LifecycleOwner, observer: Observer) { super.observe(owner, observer) //get livedata version val livedataVersion = javaClass.superclass.superclass.getDeclaredField("mVersion") livedataVersion.isAccessible = true // 获取livedata version的值 val livedataVerionValue = https://www.it610.com/article/livedataVersion.get(this) // 取 mObservers Filed val mObserversFiled = javaClass.superclass.superclass.getDeclaredField("mObservers") mObserversFiled.isAccessible = true // 取 mObservers 对象 val objectObservers = mObserversFiled.get(this) // 取 mObservers 对象 所属的class SafeIterableMap val objectObserversClass = objectObservers.javaClass val methodGet = objectObserversClass.getDeclaredMethod("get", Any::class.java) methodGet.isAccessible = true //LifecycleBoundObserver val objectWrapper = (methodGet.invoke(objectObservers, observer) as Map.Entry<*, *>).value //ObserverWrapper val mLastVersionField = objectWrapper!!.javaClass.superclass.getDeclaredField("mLastVersion") mLastVersionField.isAccessible = true //将 mVersion的值 赋值给 mLastVersion 使其相等 mLastVersionField.set(objectWrapper, livedataVerionValue) } }

2.5 解决方案三:使用Kotlin-Flow 如果你还在使用Kotlin,那么此问题的解决方案则更加简单,甚至连过程都变的可控。在今年的谷歌I/O大会中,Yigit 在Jetpack的 AMA 中明确指出了 Livedata的存在就是为了照顾Java的使用者,短期内会继续维护(含义是什么大家自己品品),作为Livedata的替代品Flow会在今后渐渐成为主流(毕竟现在Kotlin渐渐成为主流),那如果使用了Flow,上述的情况则可以迎刃而解。
改写viewModel
class ListViewModel : ViewModel() { val _navigateToDetails = MutableSharedFlow() fun userClicksOnButton() { viewModelScope.launch { _navigateToDetails.emit(true) } } }

然后改写下监听的方式即可;
override fun onViewCreated(view: View, savedInstanceState: Bundle?) { super.onViewCreated(view, savedInstanceState) lifecycleScope.launch { model._navigateToDetails.collect { if (it) { parentFragmentManager.commit { replace(R.id.fragment_container_view) addToBackStack("name") } } } } }

我们重点看SharedFlow这个热流的构造函数;
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他的实际作用就是:当有新的订阅者collect的时候(可以理解为collect就是Livedata中的observe),发送几个(replay)collect之前已经发送过的数据给它,默认值是0。所以我们上述的代码是不会收到之前的消息的。大家在这里可以试一下 把这个replay改成1,即可复现之前Livedata的问题。相比于前面两种解决方案,这个方案更加优秀,唯一的缺点就是Flow不支持Java,仅支持Kotlin。
三、总结 整体上来说,即使现在有了Kotlin Flow,LiveData也依旧是目前Android客户端架构组件中不可缺少的一环,毕竟它的生命周期安全和内存安全实在是太香,可以有效降低我们平常业务开发中的负担,在使用他的时候我们只要关注3个方面即可避坑:
  • 谨慎使用Android Studio给出的lambda智能提示
  • 多关注是否真的需要Observe 在注册监听之前的消息
  • Activity与Fragment之间使用ActivityViewModel时要小心处理。
作者:vivo互联网前端团队-Wu Yue

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