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数据倒灌现象

对于LiveData“数据倒灌”的问题,我相信很多人已经都了解了,这里提一下。所谓的“数据倒灌”:其实是类似粘性广播那样,当新的观察者开始注册观察时,会把上次发的最后一次的历史数据传递给当前注册的观察者

比如在在下面的例子代码中:

val testViewModel = ViewModelProvider(this)[TestViewModel::class.java]
testViewModel.updateData("第一次发送数据")
testViewModel.testLiveData.observe(this,object :Observer<String>{override fun onChanged(value: String) {println("==============$value")}
})

updateData方法发送了一次数据,当下面调用LiveData的observe方法时,会立即打印==============第一次发送数据,这就是上面说的“数据倒灌”现象。

发生原因

原因其实也很简单,其实就是 LiveData内部有一个mVersion字段,记录版本,其初始的 mVersion 是-1,当我们调用了其 setValue 或者 postValue,其 mVersion+1;对于每一个观察者的封装 ObserverWrapper,其初始 mLastVersion 也为-1,也就是说,每一个新注册的观察者,其 mLastVersion 为-1;当 LiveData 设置这个 ObserverWrapper 的时候,如果 LiveDatamVersion 大于 ObserverWrappermLastVersionLiveData 就会强制把当前 value 推送给 Observer

也就是下面这段代码

    private void considerNotify(ObserverWrapper observer) {if (!observer.mActive) {return;}if (!observer.shouldBeActive()) {observer.activeStateChanged(false);return;}// 判断observer的版本是否大于LiveData的版本mVersionif (observer.mLastVersion >= mVersion) {return;}observer.mLastVersion = mVersion;observer.mObserver.onChanged((T) mData);}

所以要解决这个问题,思路上有两种方式:

  • 通过改变每个ObserverWrapper的版本号的值
  • 通过某种方式,保证第一次分发不响应

解决方法

目前网络上可以看到有三种解决方式

每次只响应一次

public class SingleLiveData<T> extends MutableLiveData<T> {private final AtomicBoolean mPending = new AtomicBoolean(false);public SingleLiveData() {}public void observe(@NonNull LifecycleOwner owner, @NonNull Observer<? super T> observer) {super.observe(owner, (t) -> {if (this.mPending.compareAndSet(true, false)) {observer.onChanged(t);}});}@MainThreadpublic void setValue(@Nullable T t) {this.mPending.set(true);super.setValue(t);}@MainThreadpublic void call() {this.setValue((Object)null);}
}

这个方法能解决历史数据往回发的问题,但是对于多Observe监听就不行了,只能单个监听,如果是多个监听,只有一个能正常收到,其他的就无法正常工作

反射

这种方式就是每次注册观察者时,通过反射获取LiveData的版本号,然后又通过反射修改当前Observer的版本号值。这种方式的优点是:

  • 能够多 Observer 监听
  • 解决粘性问题

但是也有缺点:

  • 每次注册 observer 的时候,都需要反射更新版本,耗时有性能问题

UnPeekLiveData

public class SingleLiveData<T> extends MutableLiveData<T> {private final AtomicBoolean mPending = new AtomicBoolean(false);public SingleLiveData() {}public void observe(@NonNull LifecycleOwner owner, @NonNull Observer<? super T> observer) {super.observe(owner, (t) -> {if (this.mPending.compareAndSet(true, false)) {observer.onChanged(t);}});}@MainThreadpublic void setValue(@Nullable T t) {this.mPending.set(true);super.setValue(t);}@MainThreadpublic void call() {this.setValue((Object)null);}
}

这个其实就是上面 SingleLiveData 的升级版,SingleLiveData 是用一个变量控制所有的 Observer,而上面采用的每个 Observer 都采用一个控制标识进行控制。 每次 setValue 的时候,就打开所有 Observer 的开关,表示可以接受分发。分发后,关闭当前执行的 Observer 开关,即不能对其第二次执行了,除非你重新 setValue。 这种方式基本上是比价完美了,除了内部多一个用HashMap存放每个Observer的标识,如果Observer比较多的话,会有一定的内存消耗。

新的思路

我们先看下LiveData获取版本号方法:

int getVersion() {return mVersion;
}

这个方法是一个包访问权限的方法,如果我新建一个和LiveData同包名的类,是不是就可以不需要反射就能获取这个值呢?其实这是可行的

// 跟LiveData同包名
package androidx.lifecycleopen class SafeLiveData<T> : MutableLiveData<T>() {override fun observe(owner: LifecycleOwner, observer: Observer<in T>) {// 直接可以通过this.version获取到版本号val pictorialObserver = PictorialObserver(observer, this.version > START_VERSION)super.observe(owner, pictorialObserver)}class PictorialObserver<T>(private val realObserver: Observer<in T>, private var preventDispatch: Boolean = false) :Observer<T> {override fun onChanged(value: T) {// 如果版本有差异,第一次不处理if (preventDispatch) {preventDispatch = falsereturn}realObserver.onChanged(value)}}
}

这种取巧的方式的思路就是:

  • 利用同包名访问权限可以获取版本号,不需要通过反射获取
  • 判断LiveDataObserver是否有版本差异,如果有,第一次不响应,否则就响应

我个人是偏向这种方式,也应用到了实际的开发中。这种方式的优点是:改动小,不需要反射,也不需要用HashMap存储等,缺点是:有一定的侵入性,假如后面这个方法的访问权限修改或者包名变动,就无效了,但是我认为这种可能性是比较小,毕竟androidx库迭代了这么多版本,算是比较稳定了。

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