LiveData|LiveData 还有学习的必要吗（—— Jetpack 系列（2））
请点赞，你的点赞对我意义重大，满足下我的虚荣心。前言
Hi，我是小彭。本文已收录到 GitHub · Android-NoteBook 中。这里有 Android 进阶成长知识体系，有志同道合的朋友，关注公众号 [彭旭锐] 跟我一起成长。
- LiveData 是 Jetpack 组件中较常用的组件之一，曾经也是实现 MVVM 模式的标准组件之一，不过目前 Google 更多推荐使用 Kotlin Flow 来代替 LiveData；
- 虽然 LiveData 不再是 Google 主推的组件，但考虑到 LiveData 依然存在于大量存量代码中，以及 LiveData 伴随着 Android 生态发展过程中衍生的问题和解决方案，我认为 LiveData 依然有存在的意义。虽然我们不再优先使用 LiveData，但不代表学习 LiveData 没有价值。
一、架构组件：
- 1、Lifecycle：生命周期感知型组件的基础
- 2、LiveData：生命周期感知型数据容器（本文）
- 3、ViewModel：数据驱动型界面控制器
- 4、Flow：LiveData 的替代方案
- 5、从 MVC 到 MVP、MVVM、MVI：Android UI 架构演进
- 6、ViewBinding：新一代视图绑定方案
- 7、Fragment：模块化的微型 Activity
- 8、RecyclerView：可复用型列表视图
- 9、Navigation：单 Activity 多 Fragment 的导航方案
- 10、Dagger2：从 Dagger2 到 Hilt 玩转依赖注入（一）
- 11、Hilt：从 Dagger2 到 Hilt 玩转依赖注入（二）
- 12、OnBackPressedDispatcher：处理回退事件的新姿势
- 1、AppStartup：轻量级初始化框架
- 2、DataStore：新一代键值对存储方案
- 3、Room：ORM 数据库访问框架
- 4、WindowManager：加强对多窗口模式的支持
- 5、WorkManager：加强对后台任务的支持
- 6、Compose：新一代视图开发方案
LiveData 是基于 Lifecycle 框架实现的生命周期感知型数据容器，能够让数据观察者更加安全地应对宿主（Activity / Fragment 等）生命周期变化，核心概括为 2 点：
- 1、自动取消订阅： 当宿主生命周期进入消亡（DESTROYED）状态时，LiveData 会自动移除观察者，避免内存泄漏；
- 2、安全地回调数据： 在宿主生命周期状态低于活跃状态（STAETED）时，LiveData 不会回调数据，避免产生空指针异常或不必要的性能损耗；当宿主生命周期不低于活跃状态（STAETED）时，LiveData 会重新尝试回调数据，确保观察者接收到最新的数据。
- 1、添加依赖： 在 build.gradle 中添加 LiveData 依赖，需要注意区分过时的方式：
// 过时方式（lifecycle-extensions 不再维护）
implementation "androidx.lifecycle:lifecycle-extensions:2.4.0"// 目前的方式：
def lifecycle_version = "2.5.0"
// Lifecycle 核心类
implementation "androidx.lifecycle:lifecycle-runtime:$lifecycle_version"
// LiveData
implementation "androidx.lifecycle:lifecycle-livedata-ktx:$lifecycle_version"
// ViewModel
implementation "androidx.lifecycle:lifecycle-viewmodel-ktx:$lifecycle_version"- 2、模板代码： LiveData 通常会搭配 ViewModel 使用，以下为使用模板，相信大家都很熟悉了：
NameViewModel.ktclass NameViewModel : ViewModel() {
val currentName: MutableLiveData by lazy {
MutableLiveData()
}
}MainActivity.ktclass MainActivity : AppCompatActivity() {private val model: NameViewModel by viewModels()override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
super.onCreate(savedInstanceState)
setContentView(R.layout.activity_main)// LiveData 观察者
val nameObserver = Observer { newName ->
// 更新视图
nameTextView.text = newName
}// 注册 LiveData 观察者，this 为生命周期宿主
model.currentName.observe(this, nameObserver)// 修改 LiveData 数据
button.setOnClickListener {
val anotherName = "John Doe"
model.currentName.value = https://www.it610.com/article/anotherName
}
}
}- 3、注册观察者： LiveData 支持两种注册观察者的方式：
- LiveData#observe(LifecycleOwner, Observer) 带生命周期感知的注册： 更常用的注册方式，这种方式能够获得 LiveData 自动取消订阅和安全地回调数据的特性；
- LiveData#observeForever(Observer) 永久注册： LiveData 会一直持有观察者的引用，只要数据更新就会回调，因此这种方式必须在合适的时机手动移除观察者。
Observer.java// 观察者接口
public interface Observer {
void onChanged(T t);
} - 4、设置数据： LiveData 设置数据需要利用子类 MutableLiveData 提供的接口：setValue() 为同步设置数据，postValue() 为异步设置数据，内部将 post 到主线程再修改数据。
MutableLiveData.javapublic class MutableLiveData extends LiveData {// 异步设置数据
@Override
public void postValue(T value) {
super.postValue(value);
}// 同步设置数据
@Override
public void setValue(T value) {
super.setValue(value);
}
} 1.3 LiveData 存在的局限
LiveData 是 Android 生态中一个的简单的生命周期感知型容器。简单即是它的优势，也是它的局限，当然这些局限性不应该算 LiveData 的缺点，因为 LiveData 的设计初衷就是一个简单的数据容器，需要具体问题具体分析。对于简单的数据流场景，使用 LiveData 完全没有问题。
- 1、LiveData 只能在主线程更新数据： 只能在主线程 setValue，即使 postValue 内部也是切换到主线程执行；
- 2、LiveData 数据重放问题： 注册新的订阅者，会重新收到 LiveData 存储的数据，这在有些情况下不符合预期（具体见第 TODO 节）；
- 3、LiveData 不防抖问题： 重复 setValue 相同的值，订阅者会收到多次
onChanged()回调（可以使用distinctUntilChanged()优化）； - 4、LiveData 丢失数据问题： 在数据生产速度 > 数据消费速度时，LiveData 无法观察者能够接收到全部数据。比如在子线程大量
postValue数据但主线程消费跟不上时，中间就会有一部分数据被忽略。
- 1、RxJava： RxJava 是第三方组织 ReactiveX 开发的组件，Rx 是一个包括 Java、Go 等语言在内的多语言数据流框架。功能强大是它的优势，支持大量丰富的操作符，也支持线程切换和背压。然而 Rx 的学习门槛过高，对开发反而是一种新的负担，也会带来误用的风险。
- 2、Kotlin Flow： Kotlin Flow 是基于 Kotlin 协程基础能力搭建的一套数据流框架，从功能复杂性上看是介于 LiveData 和 RxJava 之间的解决方案。Kotlin Flow 拥有比 LiveData 更丰富的能力，但裁剪了 RxJava 大量复杂的操作符，做得更加精简。并且在 Kotlin 协程的加持下，Kotlin Flow 目前是 Google 主推的数据流框架。
2. LiveData 实现原理分析 2.1 注册观察者的执行过程
LiveData 支持使用 observe() 或 observeForever() 两种方式注册观察者，其内部会分别包装为 2 种包装对象：
- 1、observe()： 将观察者包装为 LifecycleBoundObserver 对象，它是 Lifecycle 框架中
LifecycleEventObserver的实现类，因此它可以绑定到宿主（参数 owner）的生命周期上，这是实现 LiveData 自动取消订阅和安全地回调数据的关键； - 2、observeForever()： 将观察者包装为 AlwaysActiveObserver，不会关联宿主生命周期，当然你也可以理解为全局生命周期。
注意： LiveData 内部会禁止一个观察者同时使用 observe() 和 observeForever() 两种注册方式。但同一个 LiveData 可以接收 observe() 和 observeForever() 两种观察者。
LiveData.javaprivate SafeIterableMap, ObserverWrapper> mObservers = new SafeIterableMap<>();
// 注册方式 1：带生命周期感知的注册方式
@MainThread
public void observe(LifecycleOwner owner, Observer observer) {
// 1.1 主线程检查
assertMainThread("observe");
// 1.2 宿主生命周期状态是 DESTROY，则跳过
if (owner.getLifecycle().getCurrentState() == DESTROYED) {
return;
}
// 1.3 将 Observer 包装为 LifecycleBoundObserver
LifecycleBoundObserver wrapper = new LifecycleBoundObserver(owner, observer);
ObserverWrapper existing = mObservers.putIfAbsent(observer, wrapper);
// 1.4 禁止将 Observer 绑定到不同的宿主上
if (existing != null && !existing.isAttachedTo(owner)) {
throw new IllegalArgumentException("Cannot add the same observer with different lifecycles");
}
if (existing != null) {
return;
}
// 1.5 将包装类注册到宿主声明周期上
owner.getLifecycle().addObserver(wrapper);
}// 注册方式 2：永久注册的方式
@MainThread
public void observeForever(Observer observer) {
// 2.1 主线程检查
assertMainThread("observeForever");
// 2.2 将 Observer 包装为 AlwaysActiveObserver
AlwaysActiveObserver wrapper = new AlwaysActiveObserver(observer);
// 2.3 禁止将 Observer 注册到生命周期宿主后又进行永久注册
ObserverWrapper existing = mObservers.putIfAbsent(observer, wrapper);
if (existing instanceof LiveData.LifecycleBoundObserver) {
throw new IllegalArgumentException("Cannot add the same observer with different lifecycles");
}
if (existing != null) {
return;
}
// 2.4 分发最新数据
wrapper.activeStateChanged(true);
}// 注销观察者
@MainThread
public void removeObserver(@NonNull final Observer observer) {
// 主线程检查
assertMainThread("removeObserver");
// 移除
ObserverWrapper removed = mObservers.remove(observer);
if (removed == null) {
return;
}
// removed.detachObserver() 方法：
// LifecycleBoundObserver 最终会调用 Lifecycle#removeObserver()
// AlwaysActiveObserver 为空实现
removed.detachObserver();
removed.activeStateChanged(false);
} 2.2 生命周期感知源码分析
LifecycleBoundObserver 是
LifecycleEventObserver 的实现类，当宿主生命周期变化时，会回调其中的 LifecycleEventObserve#onStateChanged() 方法：LiveData$ObserverWrapper.javaprivate abstract class ObserverWrapper {
final Observer mObserver;
boolean mActive;
// 观察者持有的版本号
int mLastVersion = START_VERSION;
// -1ObserverWrapper(Observer observer) {
mObserver = observer;
}abstract boolean shouldBeActive();
boolean isAttachedTo(LifecycleOwner owner) {
return false;
}void detachObserver() {
}void activeStateChanged(boolean newActive) {
// 同步宿主的生命状态
if (newActive == mActive) {
return;
}
mActive = newActive;
changeActiveCounter(mActive ? 1 : -1);
// STARTED 状态以上才会尝试分发数据
if (mActive) {
dispatchingValue(this);
}
}
}Livedata$LifecycleBoundObserver.java// 注册方式：observe()
class LifecycleBoundObserver extends ObserverWrapper implements LifecycleEventObserver {
@NonNull
final LifecycleOwner mOwner;
LifecycleBoundObserver(@NonNull LifecycleOwner owner, Observer observer) {
super(observer);
mOwner = owner;
}// 宿主的生命周期大于等于可见状态（STARTED），认为活动状态
@Override
boolean shouldBeActive() {
return mOwner.getLifecycle().getCurrentState().isAtLeast(STARTED);
}@Override
public void onStateChanged(LifecycleOwner source, Lifecycle.Event event) {
Lifecycle.State currentState = mOwner.getLifecycle().getCurrentState();
// 宿主生命周期进入 DESTROYED 时，会移除观察者
if (currentState == DESTROYED) {
removeObserver(mObserver);
return;
}
Lifecycle.State prevState = null;
while (prevState != currentState) {
prevState = currentState;
// 宿主从非可见状态转为可见状态（STARTED）时，会尝试触发数据分发
activeStateChanged(shouldBeActive());
currentState = mOwner.getLifecycle().getCurrentState();
}
}@Override
boolean isAttachedTo(LifecycleOwner owner) {
return mOwner == owner;
}@Override
void detachObserver() {
mOwner.getLifecycle().removeObserver(this);
}
}AlwaysActiveObserver.java// 注册方式：observeForever()
private class AlwaysActiveObserver extends ObserverWrapper {AlwaysActiveObserver(Observer observer) {
super(observer);
}@Override
boolean shouldBeActive() {
return true;
}
}2.3 同步设置数据的执行过程
LiveData 使用 setValue() 方法进行同步设置数据（必须在主线程调用），需要注意的是，设置数据后并不一定会回调 Observer#onChanged() 分发数据，而是需要同时满足 2 个条件：
- 条件 1： 观察者绑定的生命周期处于活跃状态；
- observeForever() 观察者：一直处于活跃状态；
- observe() 观察者：owner 宿主生命周期处于活跃状态。
- 条件 2： 观察者的持有的版本号小于 LiveData 的版本号时。
LiveData.java// LiveData 持有的版本号
private int mVersion;
// 异步设置数据 postValue() 最终也是调用到 setValue()
@MainThread
protected void setValue(T value) {
// 主线程检查
assertMainThread("setValue");
// 版本号加一
mVersion++;
mData = https://www.it610.com/article/value;
// 数据分发
dispatchingValue(null);
}// 数据分发
void dispatchingValue(ObserverWrapper initiator) {
// 这里的标记位和嵌套循环是为了处理在 Observer#onChanged() 中继续调用 setValue()，
// 而产生的递归设置数据的情况，此时会中断旧数据的分发，转而分发新数据，这是丢失数据的第 2 种情况。
if (mDispatchingValue) {
mDispatchInvalidated = true;
return;
}
mDispatchingValue = true;
do {
mDispatchInvalidated = false;
if (initiator != null) {
// onStateChanged() 走这个分支，只需要处理单个观察者
considerNotify(initiator);
initiator = null;
} else {
// setValue() 走这个分支，需要遍历所有观察者
for (Iterator, ObserverWrapper>> iterator = mObservers.iteratorWithAdditions();
iterator.hasNext();
) {
considerNotify(iterator.next().getValue());
if (mDispatchInvalidated) {
break;
}
}
}
} while (mDispatchInvalidated);
mDispatchingValue = https://www.it610.com/article/false;
}// 尝试触发回调，只有观察者持有的版本号小于 LiveData 持有版本号，才会分发回调
private void considerNotify(ObserverWrapper observer) {
// STARTED 状态以上才会尝试分发数据
if (!observer.mActive) {
return;
}
if (!observer.shouldBeActive()) {
observer.activeStateChanged(false);
return;
}
// 版本对比
if (observer.mLastVersion>= mVersion) {
return;
}
observer.mLastVersion = mVersion;
// 分发回调
observer.mObserver.onChanged((T) mData);
} 总结一下回调 Observer#onChanged() 的情况：
- 1、注册观察者时，观察者绑定的生命处于活跃状态，并且 LiveData 存在已设置的旧数据；
- 2、调用 setValue() / postValue() 设置数据时，观察者绑定的生命周期处于活跃状态；
- 3、观察者绑定的生命周期由非活跃状态转为活跃状态，并且 LiveData 存在未分发到该观察者的数据（即观察者持有的版本号小于 LiveData 持有的版本号）；
提示： observeForever() 虽然没有直接绑定生命周期宿主，但可以理解为绑定的生命周期是全局的，因此在移除观察者之前都是活跃状态。2.4 异步设置数据的执行过程
LiveData 使用 postValue() 方法进行异步设置数据（允许在子线程调用），内部会通过一个临时变量 mPendingData 存储数据，再通过 Handler 将切换到主线程并调用 setValue(临时变量)。因此，当在子线程连续 postValue() 时，可能会出现中间的部分数据不会被观察者接收到。
LiveData.javafinal Object mDataLock = new Object();
static final Object NOT_SET = new Object();
// 临时变量
volatile Object mPendingData = https://www.it610.com/article/NOT_SET;
private final Runnable mPostValueRunnable = new Runnable() {
@SuppressWarnings("unchecked")
@Override
public void run() {
Object newValue;
synchronized (mDataLock) {
newValue = https://www.it610.com/article/mPendingData;
// 重置临时变量
mPendingData = NOT_SET;
}
// 真正修改数据的地方，也是统一到 setValue() 设置数据
setValue((T) newValue);
}
};
protected void postValue(T value) {
boolean postTask;
synchronized (mDataLock) {
// 临时变量被重置时，才会发送修改的 Message，这是出现背压的第 1 种情况
postTask = mPendingData == NOT_SET;
mPendingData = value;
}
if (!postTask) {
return;
}
ArchTaskExecutor.getInstance().postToMainThread(mPostValueRunnable);
}总结一下 LiveData 可能丢失数据的场景，此时观察者可能不会接收到所有的数据：
- 情况 1（背压问题）： 使用 postValue() 异步设置数据，并且观察者的消费速度小于数据生产速度；
- 情况 2： 在观察者处理回调（Observer#obChanged()）的过程中重新设置新数据，此时会中断旧数据的分发，部分观察者将无法接收到旧数据；
- 情况 3： 观察者绑定的生命周期处于非活跃状态时，连续使用 setValue() / postValue() 设置数据时，观察将无法接收到中间的数据。
注意： 丢失数据不一定是需要解决的问题，需要视场景分析。2.5 LiveData 数据重放原因分析
LiveData 的数据重放问题也叫作数据倒灌、粘性事件，核心源码在 LiveData#considerNotify(Observer) 中：
- 首先，LiveData 和观察者各自会持有一个版本号 version，每次 LiveData#setValue 或 postValue 后，LiveData 持有的版本号会自增 1。在 LiveData#considerNotify(Observer) 尝试分发数据时，会判断观察者持有版本号是否小于 LiveData 的版本号（Observer#mLastVersion >= LiveData#mVersion 是否成立），如果成立则说明这个观察者还没有消费最新的数据版本。
- 而观察者的持有的初始版本号是 -1，因此当注册新观察者并且正好宿主的生命周期是大于等于可见状态（STARTED）时，就会尝试分发数据，这就是数据重放。
- 当 LiveData 作为一个状态使用时，在注册新观察者时重放已有状态是合理的；
- 当 LiveData 作为一个事件使用时，在注册新观察者时重放已经分发过的事件就是不合理的。
3.1 Event 事件包装器
实现一个事件包装器，内部使用一个标志位标记事件是否已经被消费过。这样的话，当观察者收到重放的数据时，由于其中的标记位已经显示被消费，因此会抛弃该事件。
不过，虽然这个方法能够解决数据倒灌问题，但是会有副作用：对于多个观察者的情况，只允许第一个观察者消费，而后续的观察者无法消费实现，这一般是不能满足需求的。
open class Event(private val content: T) 3.2 SingleLiveData 事件包装器变型方案
SingeLiveData 是 Google 官方的方案，在 LiveData 内部通过一个原子标志位来标记事件是否已经被消费过。这个方法本质上和 Event 实现包装器是一样的，因此也存在完全相同的副作用。
SingleLiveEvent.javapublic class SingleLiveEvent extends MutableLiveData {private static final String TAG = "SingleLiveEvent";
// 消费标记位
private final AtomicBoolean mPending = new AtomicBoolean(false);
@MainThread
public void observe(LifecycleOwner owner, final Observer observer) {if (hasActiveObservers()) {
Log.w(TAG, "Multiple observers registered but only one will be notified of changes.");
}// Observe the internal MutableLiveData
super.observe(owner, new Observer() {
@Override
public void onChanged(@Nullable T t) {
if (mPending.compareAndSet(true, false)) {
observer.onChanged(t);
}
}
});
}@MainThread
public void setValue(@Nullable T t) {
mPending.set(true);
super.setValue(t);
}/**
* Used for cases where T is Void, to make calls cleaner.
*/
@MainThread
public void call() {
setValue(null);
}
} 3.3 反射修改观察者版本号
业界分享出来的一个方案，不确定思路原创源。实现方法是在注册新观察者时，通过反射的手段将观察者持有的版本号（Observer#mLastVersion）同步为 LiveData 的版本号。缺点是使用反射，但确实能够解决多观察者问题。
private void hook(@NonNull Observer observer) throws Exception {
//get wrapper's version
Class classLiveData = https://www.it610.com/article/LiveData.class;
Field fieldObservers = classLiveData.getDeclaredField("mObservers");
fieldObservers.setAccessible(true);
Object objectObservers = fieldObservers.get(this);
Class classObservers = objectObservers.getClass();
Method methodGet = classObservers.getDeclaredMethod("get", Object.class);
methodGet.setAccessible(true);
Object objectWrapperEntry = methodGet.invoke(objectObservers, observer);
Object objectWrapper = null;
if (objectWrapperEntry instanceof Map.Entry) {
objectWrapper = ((Map.Entry) objectWrapperEntry).getValue();
}
if (objectWrapper == null) {
throw new NullPointerException("Wrapper can not be bull!");
}
Class classObserverWrapper = objectWrapper.getClass().getSuperclass();
Field fieldLastVersion = classObserverWrapper.getDeclaredField("mLastVersion");
fieldLastVersion.setAccessible(true);
//get livedata's version
Field fieldVersion = classLiveData.getDeclaredField("mVersion");
fieldVersion.setAccessible(true);
Object objectVersion = fieldVersion.get(this);
//set wrapper's version
fieldLastVersion.set(objectWrapper, objectVersion);
} 3.4 UnPeekLiveData 反射方案优化
UnPeekLiveData 是 KunMinX 提出并开源的方案，主要思路是将 LiveData 源码中的 Observer#mLastVersion 和 LiveData#mVersion 在子类中重新实现一遍。在 UnPeekLiveData 中会有一个原子整型来标记数据版本，并且每个 Observer 在注册时会拿到当前 LiveData 的最新数据版本，而在 Observer#onChanged 中会对比两个版本号来决定是否分发。这个过程中没有使用反射，也不会存在不支持多观察者的问题。
ProtectedUnPeekLiveData.javapublic class ProtectedUnPeekLiveData extends LiveData {private final static int START_VERSION = -1;
private final AtomicInteger mCurrentVersion = new AtomicInteger(START_VERSION);
protected boolean isAllowNullValue;
@Override
public void observe(@NonNull LifecycleOwner owner, @NonNull Observer observer) {
super.observe(owner, createObserverWrapper(observer, mCurrentVersion.get()));
}@Override
public void observeForever(@NonNull Observer observer) {
super.observeForever(createObserverWrapper(observer, mCurrentVersion.get()));
}public void observeSticky(@NonNull LifecycleOwner owner, @NonNull Observer observer) {
super.observe(owner, createObserverWrapper(observer, START_VERSION));
}public void observeStickyForever(@NonNull Observer observer) {
super.observeForever(createObserverWrapper(observer, START_VERSION));
}@Override
protected void setValue(T value) {
mCurrentVersion.getAndIncrement();
super.setValue(value);
}class ObserverWrapper implements Observer {
private final Observer mObserver;
private int mVersion = START_VERSION;
public ObserverWrapper(@NonNull Observer observer, int version) {
this.mObserver = observer;
this.mVersion = version;
}@Override
public void onChanged(T t) {
if (mCurrentVersion.get() > mVersion && (t != null || isAllowNullValue)) {
mObserver.onChanged(t);
}
}@SuppressWarnings("unchecked")
@Override
public boolean equals(Object o) {
if (this == o) {
return true;
}
if (o == null || getClass() != o.getClass()) {
return false;
}
ObserverWrapper that = (ObserverWrapper) o;
return Objects.equals(mObserver, that.mObserver);
}@Override
public int hashCode() {
return Objects.hash(mObserver);
}
}@Override
public void removeObserver(@NonNull Observer observer) {
if (observer.getClass().isAssignableFrom(ObserverWrapper.class)) {
super.removeObserver(observer);
} else {
super.removeObserver(createObserverWrapper(observer, START_VERSION));
}
}private ObserverWrapper createObserverWrapper(@NonNull Observer observer, int version) {
return new ObserverWrapper(observer, version);
}public void clear() {
super.setValue(null);
}
} UnPeekLiveData.javapublic class UnPeekLiveData extends ProtectedUnPeekLiveData {@Override
public void setValue(T value) {
super.setValue(value);
}@Override
public void postValue(T value) {
super.postValue(value);
}public static class Builder {private boolean isAllowNullValue;
public Builder setAllowNullValue(boolean allowNullValue) {
this.isAllowNullValue = https://www.it610.com/article/allowNullValue;
return this;
}public UnPeekLiveData create() {
UnPeekLiveData liveData = https://www.it610.com/article/new UnPeekLiveData<>();
liveData.isAllowNullValue = https://www.it610.com/article/this.isAllowNullValue;
return liveData;
}
}
} 3.5 Kotlin Flow
Google 对 Flow 的定位是 Kotlin 环境下对 LiveData 的替代品，使用 SharedFlow 可以控制重放数量，可以设置为 0 表示禁止重放。
4. 基于 LiveData 的事件总线 LiveDataBus 如果我们把事件理解为一种数据，LiveData 可以推数据自然也可以推事件，于是有人将 LiveData 封装为 “广播”，从而实现 “事件发送者” 和 “事件观察者” 的代码解耦，例如美团版本的 LiveDataBus。相较于 EventBus，LiveDataBus 实现更强的生命周期安全；相较于接口，LiveData 的约束力更弱。
4.1 LiveDataBus 什么场景适合？
无论是 EventBus 还是 LiveDataBus，它们本质上都是 “多对多的广播”，它们仅适合作为全局的事件通信，而页面内的事件通信应该继续采用 ViewModel + LiveData 等方案。这是因为事件总线缺乏 MVVM 模式建立的唯一可信源约束，事件发出后很难定位是哪个消息源推送出来的。
4.2 LiveDataBus 的实现
LiveDataBus 代码不多，核心在于使用哈希表保存事件名到 LiveData 的映射关系：
LiveDataBus.javapublic final class LiveDataBus {// 事件名 - LiveData 哈希表
private final Map> bus;
private LiveDataBus() {
bus = new HashMap<>();
}// 全局单例模式
private static class SingletonHolder {
private static final LiveDataBus DEFAULT_BUS = new LiveDataBus();
}public static LiveDataBus get() {
return SingletonHolder.DEFAULT_BUS;
}// 根据事件名映射 LiveData
public MutableLiveData with(String key, Class type) {
if (!bus.containsKey(key)) {
// 构造新的 LiveData 对象
bus.put(key, new BusMutableLiveData<>());
}
return (MutableLiveData) bus.get(key);
}// 根据事件名映射 LiveData
public MutableLiveData 使用 LiveDataBus：
LiveDataBus.get().with("key_test").setValue("");
LiveDataBus.get()
.with("key_test", String.class)
.observe(this, new Observer() {
@Override
public void onChanged(@Nullable String s) {
}
});
4.3 如何加强 LiveDataBus 事件约束
无论是 EventBus 还是 LiveDataBus 都没有对事件定义进行约束，不同开发者 / 不同组件可能会定义相同的事件字符串而导致冲突。
为了优化这个问题，可以使用美团 ModularEventBus 方案：用接口定义事件来实现强约束，在动态代理中取
接口名_方法名 作为事件名，再完成后续 LiveDataBus 的交互。LiveDataBus.javaclass LiveDataBus {
fun of(clz: Class): E {
if(!clz.isInterface){
throw IllegalArgumentException("API declarations must be interfaces.")
}
if(0 < clz.interfaces.size){
throw IllegalArgumentException("API interfaces must not extend other interfaces.")
}
return Proxy.newProxyInstance(clz.classLoader, arrayOf(clz), InvocationHandler { _, method, _->
// 取“接口名_方法名”作为事件名，再转交给 LiveDataBus
return@InvocationHandler get().with(
"${clz.canonicalName}_${method.name}",
(method.genericReturnType as ParameterizedType).actualTypeArguments[0].javaClass)
}) as E
}
} 另外，事件接口可以交给 APT 注解处理器生成：通过 DemoEvent 定义事件名常量，用 APT 将事件名转换为事件接口的方法：
DemoEvent.java//可以指定module，若不指定，则使用包名作为module名
@ModuleEvents()
public class DemoEvents {//不指定消息类型，那么消息的类型默认为Object
public static final String EVENT1 = "event1";
//指定消息类型为自定义Bean
@EventType(TestEventBean.class)
public static final String EVENT2 = "event2";
//指定消息类型为java原生类型
@EventType(String.class)
public static final String EVENT3 = "event3";
}EventsDefineOfDemoEvents.javapackage com.sankuai.erp.modularevent.generated.com.meituan.jeremy.module_b_export;
public interface EventsDefineOfDemoEvents extends com.sankuai.erp.modularevent.base.IEventsDefine {
com.sankuai.erp.modularevent.Observable EVENT1();
com.sankuai.erp.modularevent.Observable EVENT2(
);
com.sankuai.erp.modularevent.Observable EVENT3();
} 使用：
LiveDataBus
.get()
.of(EventsDefineOfDemoEvents::class.java)
.EVENT1()
.post(true)LiveDataBus
.get()
.of(EventsDefineOfDemoEvents::class.java)
.EVENT1()
.observe(this, Observer {
Log.i(LOG, it.toString())
})
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5. 总结 【LiveData|LiveData 还有学习的必要吗（—— Jetpack 系列（2））】到这里，Jetpack 中的 LiveData 组件就讲完了，由于美团的 ModularEventBus 并没有开源，下篇文章我们直接来做一次学习落地。关注我，带你了解更多。
参考资料
- LiveData 概览 —— 官方文档
- 重学安卓：吃透 LiveData 本质，享用可靠消息鉴权机制 —— KunMinX 著
- 重学安卓：LiveData 数据倒灌 “背景缘由全貌” 独家解析 —— KunMinX 著
- 关于 LiveData 粘性事件所带来问题的解决方案—— 慕尼黑 著
- 带你了解 LiveData 重放污染的前世今生—— 徐宜生 著
- Android 消息总线的演进之路：用 LiveDataBus 替代 RxBus、EventBus —— 美团技术团队
- Android 组件化方案及组件消息总线 modular-event 实战 —— 美团技术团队
- 基于 LiveData 实现事件总线思路和方案 —— toothpickTina 著
你的点赞对我意义重大！微信搜索公众号 [彭旭锐]，希望大家可以一起讨论技术，找到志同道合的朋友，我们下次见！
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- 5天学会mysql_5天学完《MySQL必知必会》学习笔记之第四天
- Vite|Vite + Vue3.0 项目基础结构
- 家书
- 学习|本周总结----ResNet 模型