解决LiveData数据倒灌的新思路

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：

1
2
3
4
5
6
7


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 会+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 LiveData 的 mVersion 大于 ObserverWrapper 的 mLastVersion，LiveData 就会强制把当前 value 推送给 Observer。

也就是下面这段代码

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16


    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mVersion
        if (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

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26


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);
            }

        });
    }

    @MainThread
    public void setValue(@Nullable T t) {
        this.mPending.set(true);
        super.setValue(t);
    }

    @MainThread
    public 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`

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44


public class UnPeekLiveData extends LiveData {

    protected boolean isAllowNullValue;

    private final HashMap observers = new HashMap();

    public void observeInActivity(@NonNull AppCompatActivity activity, @NonNull Observer super T> observer) {
        LifecycleOwner owner = activity;
        Integer storeId = System.identityHashCode(observer);
        observe(storeId, owner, observer);
    }

    private void observe(@NonNull Integer storeId,
                         @NonNull LifecycleOwner owner,
                         @NonNull Observer super T> observer) {

        if (observers.get(storeId) == null) {
            observers.put(storeId, true);
        }

        super.observe(owner, t -> {
            if (!observers.get(storeId)) {
                observers.put(storeId, true);
                if (t != null || isAllowNullValue) {
                    observer.onChanged(t);
                }
            }
        });
    }

    @Override
    protected void setValue(T value) {
        if (value != null || isAllowNullValue) {
            for (Map.Entry entry : observers.entrySet()) {
                entry.setValue(false);
            }
            super.setValue(value);
        }
    }

    protected void clear() {
        super.setValue(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：

1
2
3


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

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25


// 跟LiveData同包名
package androidx.lifecycle

open 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 = false
                return
            }
            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LiveData和Observer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。

文章目录