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Hi，我是小彭。本文已收录到 GitHub · Android-NoteBook 中。这里有 Android 进阶成长常识体系，有气味相投的敌人，关注公众号 [彭旭锐] 跟我一起成长。
前言
- LiveData 是 Jetpack 组件中较罕用的组件之一，已经也是实现 MVVM 模式的规范组件之一，不过目前 Google 更多举荐应用 Kotlin Flow 来代替 LiveData；
- 尽管 LiveData 不再是 Google 主推的组件，但思考到 LiveData 仍然存在于大量存量代码中，以及 LiveData 随同着 Android 生态倒退过程中衍生的问题和解决方案，我认为 LiveData 仍然有存在的意义。尽管咱们不再优先应用 LiveData，但不代表学习 LiveData 没有价值。
这篇文章是 Jetpack 系列文章第 2 篇，专栏文章列表：
一、架构组件：
- 1、Lifecycle：生命周期感知型组件的根底
- 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 的代替计划
- 5、从 MVC 到 MVP、MVVM、MVI：Android UI 架构演进
- 6、ViewBinding：新一代视图绑定计划
- 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 的导航计划
- 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：解决回退事件的新姿态
二、其余：
- 1、AppStartup：轻量级初始化框架
- 2、DataStore：新一代键值对存储计划
- 3、Room：ORM 数据库拜访框架
- 4、WindowManager：增强对多窗口模式的反对
- 5、WorkManager：增强对后台任务的反对
- 6、Compose：新一代视图开发计划
1. 意识 LiveData
1.1 为什么要应用 LiveData？
LiveData 是基于 Lifecycle 框架实现的生命周期感知型数据容器，可能让数据观察者更加平安地应答宿主（Activity / Fragment 等）生命周期变动，外围概括为 2 点：
- 1、主动勾销订阅： 当宿主生命周期进入沦亡（DESTROYED）状态时，LiveData 会主动移除观察者，防止内存透露；
- 2、平安地回调数据： 在宿主生命周期状态低于沉闷状态（STAETED）时，LiveData 不会回调数据，防止产生空指针异样或不必要的性能损耗；当宿主生命周期不低于沉闷状态（STAETED）时，LiveData 会从新尝试回调数据，确保观察者接管到最新的数据。
1.2 LiveData 的应用办法
- 1、增加依赖： 在 build.gradle 中增加 LiveData 依赖，须要留神辨别过期的形式：
// 过期形式（lifecycle-extensions 不再保护）implementation "androidx.lifecycle:lifecycle-extensions:2.4.0"// 目前的形式：def lifecycle_version = "2.5.0"// Lifecycle 外围类implementation "androidx.lifecycle:lifecycle-runtime:$lifecycle_version"// LiveDataimplementation "androidx.lifecycle:lifecycle-livedata-ktx:$lifecycle_version"// ViewModelimplementation "androidx.lifecycle:lifecycle-viewmodel-ktx:$lifecycle_version"- 2、模板代码： LiveData 通常会搭配 ViewModel 应用，以下为应用模板，置信大家都很相熟了：
NameViewModel.kt
class NameViewModel : ViewModel() { val currentName: MutableLiveData<String> by lazy { MutableLiveData<String>() }}MainActivity.kt
class 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<String> { 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) // 批改 LiveData 数据 button.setOnClickListener { val anotherName = "John Doe" model.currentName.value = anotherName } }}3、注册观察者： LiveData 反对两种注册观察者的形式：
- LiveData#observe(LifecycleOwner, Observer) 带生命周期感知的注册： 更罕用的注册形式，这种形式可能取得 LiveData 主动勾销订阅和平安地回调数据的个性；
- LiveData#observeForever(Observer) 永恒注册： LiveData 会始终持有观察者的援用，只有数据更新就会回调，因而这种形式必须在适合的机会手动移除观察者。
Observer.java
// 观察者接口public interface Observer<T> { void onChanged(T t);}- 4、设置数据： LiveData 设置数据须要利用子类 MutableLiveData 提供的接口：setValue() 为同步设置数据，postValue() 为异步设置数据，外部将 post 到主线程再批改数据。
MutableLiveData.java
public class MutableLiveData<T> extends LiveData<T> { // 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 生态中一个的简略的生命周期感知型容器。简略即是它的劣势，也是它的局限，当然这些局限性不应该算 LiveData 的毛病，因为 LiveData 的设计初衷就是一个简略的数据容器，须要具体问题具体分析。对于简略的数据流场景，应用 LiveData 齐全没有问题。
- 1、LiveData 只能在主线程更新数据： 只能在主线程 setValue，即便 postValue 外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，会从新收到 LiveData 存储的数据，这在有些状况下不合乎预期（具体见第 TODO 节）；
- 3、LiveData 不防抖问题： 反复 setValue 雷同的值，订阅者会收到屡次
onChanged()回调（能够应用distinctUntilChanged()优化）； - 4、LiveData 失落数据问题： 在数据生产速度 > 数据生产速度时，LiveData 无奈观察者可能接管到全副数据。比方在子线程大量
postValue数据但主线程生产跟不上时，两头就会有一部分数据被疏忽。
1.4 LiveData 的替代者
- 1、RxJava： RxJava 是第三方组织 ReactiveX 开发的组件，Rx 是一个包含 Java、Go 等语言在内的多语言数据流框架。功能强大是它的劣势，反对大量丰盛的操作符，也反对线程切换和背压。然而 Rx 的学习门槛过高，对开发反而是一种新的累赘，也会带来误用的危险。
- 2、Kotlin Flow： Kotlin Flow 是基于 Kotlin 协程根底能力搭建的一套数据流框架，从性能复杂性上看是介于 LiveData 和 RxJava 之间的解决方案。Kotlin Flow 领有比 LiveData 更丰盛的能力，但裁剪了 RxJava 大量简单的操作符，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。
对于 Kotlin Flow 的更多内容，咱们在 4、Flow：LiveData 的代替计划 这篇文章探讨过。
2. LiveData 实现原理剖析
2.1 注册观察者的执行过程
LiveData 反对应用 observe() 或 observeForever() 两种形式注册观察者，其外部会别离包装为 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，因而它能够绑定到宿主（参数 owner）的生命周期上，这是实现 LiveData 主动勾销订阅和平安地回调数据的要害； - 2、observeForever()： 将观察者包装为 AlwaysActiveObserver，不会关联宿主生命周期，当然你也能够了解为全局生命周期。
留神： LiveData 外部会禁止一个观察者同时应用 observe() 和 observeForever() 两种注册形式。但同一个 LiveData 能够接管 observe() 和 observeForever() 两种观察者。
LiveData.java
private SafeIterableMap<Observer<? super T>, ObserverWrapper> mObservers = new SafeIterableMap<>();// 注册形式 1：带生命周期感知的注册形式@MainThreadpublic void observe(LifecycleOwner owner, Observer<? super T> observer) { // 1.1 主线程查看 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申明周期上 owner.getLifecycle().addObserver(wrapper);}// 注册形式 2：永恒注册的形式@MainThreadpublic void observeForever(Observer<? super T> observer) { // 2.1 主线程查看 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恒注册 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 散发最新数据 wrapper.activeStateChanged(true);}// 登记观察者@MainThreadpublic void removeObserver(@NonNull final Observer<? super T> observer) { // 主线程查看 assertMainThread("removeObserver"); // 移除 ObserverWrapper removed = mObservers.remove(observer); if (removed == null) { return; } // removed.detachObserver() 办法： // LifecycleBoundObserver 最终会调用 Lifecycle#removeObserver() // AlwaysActiveObserver 为空实现 removed.detachObserver(); removed.activeStateChanged(false);}2.2 生命周期感知源码剖析
LifecycleBoundObserver 是 LifecycleEventObserver 的实现类，当宿主生命周期变动时，会回调其中的 LifecycleEventObserve#onStateChanged() 办法：
LiveData$ObserverWrapper.java
private abstract class ObserverWrapper { final Observer<? super T> mObserver; boolean mActive; // 观察者持有的版本号 int mLastVersion = START_VERSION; // -1 ObserverWrapper(Observer<? super T> 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 状态以上才会尝试散发数据 if (mActive) { dispatchingValue(this); } }}Livedata$LifecycleBoundObserver.java
// 注册形式：observe()class LifecycleBoundObserver extends ObserverWrapper implements LifecycleEventObserver { @NonNull final LifecycleOwner mOwner; LifecycleBoundObserver(@NonNull LifecycleOwner owner, Observer<? super T> 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，会尝试触发数据散发 activeStateChanged(shouldBeActive()); currentState = mOwner.getLifecycle().getCurrentState(); } } @Override boolean isAttachedTo(LifecycleOwner owner) { return mOwner == owner; } @Override void detachObserver() { mOwner.getLifecycle().removeObserver(this); }}AlwaysActiveObserver.java
// 注册形式：observeForever()private class AlwaysActiveObserver extends ObserverWrapper { AlwaysActiveObserver(Observer<? super T> observer) { super(observer); } @Override boolean shouldBeActive() { return true; }}2.3 同步设置数据的执行过程
LiveData 应用 setValue() 办法进行同步设置数据（必须在主线程调用），须要留神的是，设置数据后并不一定会回调 Observer#onChanged() 散发数据，而是须要同时满足 2 个条件：
条件 1： 观察者绑定的生命周期处于沉闷状态；
- observeForever() 观察者：始终处于沉闷状态；
- observe() 观察者：owner 宿主生命周期处于沉闷状态。
- 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()@MainThreadprotected void setValue(T value) { // 主线程查看 assertMainThread("setValue"); // 版本号加一 mVersion++; mData = value; // 数据散发 dispatchingValue(null);}// 数据散发void dispatchingValue(ObserverWrapper initiator) { // 这里的标记位和嵌套循环是为了解决在 Observer#onChanged() 中持续调用 setValue()， // 而产生的递归设置数据的状况，此时会中断旧数据的散发，转而散发新数据，这是失落数据的第 2 种状况。 if (mDispatchingValue) { mDispatchInvalidated = true; return; } mDispatchingValue = true; do { mDispatchInvalidated = false; if (initiator != null) { // onStateChanged() 走这个分支，只须要解决单个观察者 considerNotify(initiator); initiator = null; } else { // setValue() 走这个分支，须要遍历所有观察者 for (Iterator<Map.Entry<Observer<? super T>, ObserverWrapper>> iterator = mObservers.iteratorWithAdditions(); iterator.hasNext(); ) { considerNotify(iterator.next().getValue()); if (mDispatchInvalidated) { break; } } } } while (mDispatchInvalidated); mDispatchingValue = 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，才会散发回调private void considerNotify(ObserverWrapper observer) { // STARTED 状态以上才会尝试散发数据 if (!observer.mActive) { return; } if (!observer.shouldBeActive()) { observer.activeStateChanged(false); return; } // 版本比照 if (observer.mLastVersion >= mVersion) { return; } observer.mLastVersion = mVersion; // 散发回调 observer.mObserver.onChanged((T) mData);}总结一下回调 Observer#onChanged() 的状况：
- 1、注册观察者时，观察者绑定的生命处于沉闷状态，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沉闷状态；
- 3、观察者绑定的生命周期由非沉闷状态转为沉闷状态，并且 LiveData 存在未散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）；
提醒： observeForever() 尽管没有间接绑定生命周期宿主，但能够了解为绑定的生命周期是全局的，因而在移除观察者之前都是沉闷状态。
2.4 异步设置数据的执行过程
LiveData 应用 postValue() 办法进行异步设置数据（容许在子线程调用），外部会通过一个长期变量 mPendingData 存储数据，再通过 Handler 将切换到主线程并调用 setValue(长期变量)。因而，当在子线程间断 postValue() 时，可能会呈现两头的局部数据不会被观察者接管到。
LiveData.java
final Object mDataLock = new Object();static final Object NOT_SET = new Object();// 长期变量volatile Object mPendingData = NOT_SET;private final Runnable mPostValueRunnable = new Runnable() { @SuppressWarnings("unchecked") @Override public void run() { Object newValue; synchronized (mDataLock) { newValue = mPendingData; // 重置长期变量 mPendingData = NOT_SET; } // 真正批改数据的中央，也是对立到 setValue() 设置数据 setValue((T) newValue); }};protected void postValue(T value) { boolean postTask; synchronized (mDataLock) { // 长期变量被重置时，才会发送批改的 Message，这是呈现背压的第 1 种状况 postTask = mPendingData == NOT_SET; mPendingData = value; } if (!postTask) { return; } ArchTaskExecutor.getInstance().postToMainThread(mPostValueRunnable);}总结一下 LiveData 可能失落数据的场景，此时观察者可能不会接管到所有的数据：
- 状况 1（背压问题）： 应用 postValue() 异步设置数据，并且观察者的生产速度小于数据生产速度；
- 状况 2： 在观察者解决回调（Observer#obChanged()）的过程中从新设置新数据，此时会中断旧数据的散发，局部观察者将无奈接管到旧数据；
- 状况 3： 观察者绑定的生命周期处于非沉闷状态时，间断应用 setValue() / postValue() 设置数据时，察看将无奈接管到两头的数据。
留神： 失落数据不肯定是须要解决的问题，须要视场景剖析。
2.5 LiveData 数据重放起因剖析
LiveData 的数据重放问题也叫作数据倒灌、粘性事件，外围源码在 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) 尝试散发数据时，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），如果成立则阐明这个观察者还没有生产最新的数据版本。
- 而观察者的持有的初始版本号是 -1，因而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，就会尝试散发数据，这就是数据重放。
为什么 Google 要把 LiveData 设计为粘性呢？LiveData 重放问题须要辨别场景来看 —— 状态适宜重放，而事件不适宜重放：
- 当 LiveData 作为一个状态应用时，在注册新观察者时重放已有状态是正当的；
- 当 LiveData 作为一个事件应用时，在注册新观察者时重放曾经散发过的事件就是不合理的。
3. LiveData 数据重放问题的解决方案
这里咱们总结一下业界提出解决 LiveData 数据重放问题的计划：
3.1 Event 事件包装器
实现一个事件包装器，外部应用一个标记位标记事件是否曾经被生产过。这样的话，当观察者收到重放的数据时，因为其中的标记位曾经显示被生产，因而会摈弃该事件。
不过，尽管这个办法可能解决数据倒灌问题，然而会有副作用：对于多个观察者的状况，只容许第一个观察者生产，而后续的观察者无奈生产实现，这个别是不能满足需要的。
open class Event<out T>(private val content: T)3.2 SingleLiveData 事件包装器变型计划
SingeLiveData 是 Google 官网的计划，在 LiveData 外部通过一个原子标记位来标记事件是否曾经被生产过。这个办法实质上和 Event 实现包装器是一样的，因而也存在完全相同的副作用。
SingleLiveEvent.java
public class SingleLiveEvent<T> extends MutableLiveData<T> { private static final String TAG = "SingleLiveEvent"; // 生产标记位 private final AtomicBoolean mPending = new AtomicBoolean(false); @MainThread public void observe(LifecycleOwner owner, final Observer<T> 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<T>() { @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 反射批改观察者版本号
业界分享进去的一个计划，不确定思路原创源。实现办法是在注册新观察者时，通过反射的伎俩将观察者持有的版本号（Observer#mLastVersion）同步为 LiveData 的版本号。毛病是应用反射，但的确可能解决多观察者问题。
private void hook(@NonNull Observer<T> observer) throws Exception { //get wrapper's version Class<LiveData> classLiveData = 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 反射计划优化
UnPeekLiveData 是 KunMinX 提出并开源的计划，次要思路是将 LiveData 源码中的 Observer#mLastVersion 和 LiveData#mVersion 在子类中从新实现一遍。在 UnPeekLiveData 中会有一个原子整型来标记数据版本，并且每个 Observer 在注册时会拿到以后 LiveData 的最新数据版本，而在 Observer#onChanged 中会比照两个版本号来决定是否散发。这个过程中没有应用反射，也不会存在不反对多观察者的问题。
ProtectedUnPeekLiveData.java
public class ProtectedUnPeekLiveData<T> extends LiveData<T> { 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<? super T> observer) { super.observe(owner, createObserverWrapper(observer, mCurrentVersion.get())); } @Override public void observeForever(@NonNull Observer<? super T> observer) { super.observeForever(createObserverWrapper(observer, mCurrentVersion.get())); } public void observeSticky(@NonNull LifecycleOwner owner, @NonNull Observer<T> observer) { super.observe(owner, createObserverWrapper(observer, START_VERSION)); } public void observeStickyForever(@NonNull Observer<? super T> observer) { super.observeForever(createObserverWrapper(observer, START_VERSION)); } @Override protected void setValue(T value) { mCurrentVersion.getAndIncrement(); super.setValue(value); } class ObserverWrapper implements Observer<T> { private final Observer<? super T> mObserver; private int mVersion = START_VERSION; public ObserverWrapper(@NonNull Observer<? super T> 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<? super T> observer) { if (observer.getClass().isAssignableFrom(ObserverWrapper.class)) { super.removeObserver(observer); } else { super.removeObserver(createObserverWrapper(observer, START_VERSION)); } } private ObserverWrapper createObserverWrapper(@NonNull Observer<? super T> observer, int version) { return new ObserverWrapper(observer, version); } public void clear() { super.setValue(null); }}UnPeekLiveData.java
public class UnPeekLiveData<T> extends ProtectedUnPeekLiveData<T> { @Override public void setValue(T value) { super.setValue(value); } @Override public void postValue(T value) { super.postValue(value); } public static class Builder<T> { private boolean isAllowNullValue; public Builder<T> setAllowNullValue(boolean allowNullValue) { this.isAllowNullValue = allowNullValue; return this; } public UnPeekLiveData<T> create() { UnPeekLiveData<T> liveData = new UnPeekLiveData<>(); liveData.isAllowNullValue = 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，应用 SharedFlow 能够管制重放数量，能够设置为 0 示意禁止重放。
4. 基于 LiveData 的事件总线 LiveDataBus
如果咱们把事件了解为一种数据，LiveData 能够推数据天然也能够推事件，于是有人将 LiveData 封装为 “播送”，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平安；相较于接口，LiveData 的约束力更弱。
4.1 LiveDataBus 什么场景适宜？
无论是 EventBus 还是 LiveDataBus，它们实质上都是 “多对多的播送”，它们仅适宜作为全局的事件通信，而页面内的事件通信应该持续采纳 ViewModel + LiveData 等计划。这是因为事件总线不足 MVVM 模式建设的惟一可信源束缚，事件收回后很难定位是哪个音讯源推送进去的。
4.2 LiveDataBus 的实现
LiveDataBus 代码不多，外围在于应用哈希表保留事件名到 LiveData 的映射关系：
LiveDataBus.java
public final class LiveDataBus { // 事件名 - LiveData 哈希表 private final Map<String, BusMutableLiveData<Object>> 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; } // 依据事件名映射 LiveData public <T> MutableLiveData<T> with(String key, Class<T> type) { if (!bus.containsKey(key)) { // 结构新的 LiveData 对象 bus.put(key, new BusMutableLiveData<>()); } return (MutableLiveData<T>) bus.get(key); } // 依据事件名映射 LiveData public MutableLiveData<Object> with(String key) { return with(key, Object.class); } private static class ObserverWrapper<T> implements Observer<T> { private Observer<T> observer; public ObserverWrapper(Observer<T> observer) { this.observer = observer; } @Override public void onChanged(@Nullable T t) { if (observer != null) { if (isCallOnObserve()) { return; } observer.onChanged(t); } } private boolean isCallOnObserve() { StackTraceElement[] stackTrace = Thread.currentThread().getStackTrace(); if (stackTrace != null && stackTrace.length > 0) { for (StackTraceElement element : stackTrace) { if ("android.arch.lifecycle.LiveData".equals(element.getClassName()) && "observeForever".equals(element.getMethodName())) { return true; } } } return false; } } private static class BusMutableLiveData<T> extends MutableLiveData<T> { private Map<Observer, Observer> observerMap = new HashMap<>(); @Override public void observe(@NonNull LifecycleOwner owner, @NonNull Observer<T> observer) { super.observe(owner, observer); try { hook(observer); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } @Override public void observeForever(@NonNull Observer<T> observer) { if (!observerMap.containsKey(observer)) { observerMap.put(observer, new ObserverWrapper(observer)); } super.observeForever(observerMap.get(observer)); } @Override public void removeObserver(@NonNull Observer<T> observer) { Observer realObserver = null; if (observerMap.containsKey(observer)) { realObserver = observerMap.remove(observer); } else { realObserver = observer; } super.removeObserver(realObserver); } // 也能够应用其余计划 private void hook(@NonNull Observer<T> observer) throws Exception { //get wrapper's version Class<LiveData> classLiveData = 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); } }}应用 LiveDataBus：
LiveDataBus.get().with("key_test").setValue("");LiveDataBus.get() .with("key_test", String.class) .observe(this, new Observer<String>() { @Override public void onChanged(@Nullable String s) { } });4.3 如何增强 LiveDataBus 事件束缚
无论是 EventBus 还是 LiveDataBus 都没有对事件定义进行束缚，不同开发者 / 不同组件可能会定义雷同的事件字符串而导致抵触。
为了优化这个问题，能够应用美团 ModularEventBus 计划：用接口定义事件来实现强束缚，在动静代理中取 接口名_办法名 作为事件名，再实现后续 LiveDataBus 的交互。
LiveDataBus.java
class LiveDataBus { fun <E> of(clz: Class<E>): 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_办法名”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，事件接口能够交给 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办法：
DemoEvent.java
//能够指定module，若不指定，则应用包名作为module名@ModuleEvents()public class DemoEvents { //不指定音讯类型，那么音讯的类型默认为Object public static final String EVENT1 = "event1"; //指定音讯类型为自定义Bean @EventType(TestEventBean.class) public static final String EVENT2 = "event2"; //指定音讯类型为java原生类型 @EventType(String.class) public static final String EVENT3 = "event3";}EventsDefineOfDemoEvents.java
package 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<java.lang.Object> EVENT1(); com.sankuai.erp.modularevent.Observable<com.meituan.jeremy.module_b_export.TestEventBean> EVENT2( ); com.sankuai.erp.modularevent.Observable<java.lang.String> EVENT3();}应用：
LiveDataBus .get() .of(EventsDefineOfDemoEvents::class.java) .EVENT1() .post(true)LiveDataBus .get() .of(EventsDefineOfDemoEvents::class.java) .EVENT1() .observe(this, Observer { Log.i(LOG, it.toString()) })5. 总结
到这里，Jetpack 中的 LiveData 组件就讲完了，因为美团的 ModularEventBus 并没有开源，下篇文章咱们间接来做一次学习落地。关注我，带你理解更多。
参考资料
- LiveData 概览 —— 官网文档
- 重学安卓：吃透 LiveData 实质，享受可靠消息鉴权机制 —— KunMinX 著
- 重学安卓：LiveData 数据倒灌 “背景原因全貌” 独家解析 —— KunMinX 著
- 对于 LiveData 粘性事件所带来问题的解决方案—— 慕尼黑 著
- 带你理解 LiveData 重放净化的前世今生—— 徐宜生 著
- Android 音讯总线的演进之路：用 LiveDataBus 代替 RxBus、EventBus —— 美团技术团队
- Android 组件化计划及组件音讯总线 modular-event 实战 —— 美团技术团队
- 基于 LiveData 实现事件总线思路和计划 —— toothpickTina 著
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