一、響應式編程(Reactive Programing)
在 Android 開發中，我們多年來一直採用 RxJava 來實現響應式編程，以便進行異步數據流操作。
什麼是響應式編程呢？
在 Android 開發的多年歷程中，RxJava 常被作為實現響應式編程的首選，主要用於異步數據流的處理。
那麼，響應式編程到底是什麼呢？
傳統上，在函數式編程中，我們會呼叫一個函數並期待獲得一個返回值。以一個日常例子來說，假如我們想閱讀報紙，通常我們會到鎮上買一份報紙，然後帶回家閱讀。然而，在響應式的情境下，我們會先與送報員建立聯繫，接著只需打開家門，等待報紙被送達。
簡單來說，我們只需「觀察」。當送報員送達報紙時，我們就開始閱讀；反之，我們則不會閱讀。
這就是響應式編程的精髓，即我們只觀察數據是否到來，並在數據到達後執行後續的操作。
儘管 RxJava 一直是 Android 開發中實現異步代碼邏輯的佳選，但 Flow API 的出現讓我們可以使用協程來達到同樣的目的。
事實上，作為一名在多個項目中使用過 RxJava 的開發者，我想說使用 Flow 和協程比起 RxJava 來說更容易學習和掌握。(這句話是老師的經驗，事實上老師也有RxJava的教學，只是筆者很鹹魚沒有去摸而已 >< 筆記太多整理不完，嗚嗚~~)
流是什麼？
流（Flow）是一個特殊的協程，能夠依序發出多個值。這意味著流有能力在一段時間內發射多個數據。
舉例來說，一個普通的返回 int 類型的函數，像這樣：
fun getValue() : Int {
return 56
}呼叫這個函數會得到一個（僅此一個）值56。但若是使用一個 int 類型的流，則會隨時間發射出多個 int 值。
二、簡單的例子:
class MainActivity : AppCompatActivity() {
override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
super.onCreate(savedInstanceState)
setContentView(R.layout.activity_main)
//Producer 產生資料流
val myFlow = flow<Int> {
for (i in 1..100){
emit(i)
delay(1000L)
}
}
val textView = findViewById<TextView>(R.id.tvResult)
//Consumer
CoroutineScope(Main).launch {
//flow emit 的值
myFlow.collect{
// Log.i("LinLi", "Current index is $it: ");
textView.text = "Current index is $it: "
}
}
}
}在這段程式碼中，我建立了一個名為 myFlow 的整數型流。這個流運行在一個迴圈中，每秒鐘發射一個介於1到100之間的整數，這個角色稱為生產者（Producer）。接著，我們可以收集（collect）這些發射出的數據並顯示在 textView 或日誌中，這個角色稱為消費者（Consumer）。當你運行這段程式碼，你會發現 textView 每秒鐘都會更新一次。
要注意的是，collect是一個掛起函數，所以我們需要在協程或是另一個掛起函數中調用。
三、在 Jetpack Compose 中嵌入流
由於這個筆記是在Jetpack Compose專題後，因此老師有說明如何在Compose中使用流。不太清楚何謂Compose的可以跳過這節。之後行有餘力應該會有Jetpack Compose的筆記…屆時會再補上連結。
直接new一個新的專案，使用此模板:
刪掉不相關的樣板程式碼，創建一個TextView，文字大小為25sp：
setContent {
FlowDemoWithComposeTheme {
// A surface container using the 'background' color from the theme
Surface(
modifier = Modifier.fillMaxSize(),
color = MaterialTheme.colors.background) {
Text(text = "Current is ...",
fontSize = 25.sp
)
}
}
}然後建立一個與上面例子相同的myFlow：
val myFlow = flow<Int>{
for (i in 1..100){
emit(i)
delay(1000L)
}
}接下來，我們要將這個流轉換為 Compose 可理解的狀態（State）。這裡我們使用 collectAsState 方法，並設定初始值為 1：
val currentValue by myFlow.collectAsState(initial = 1)這個步驟是必要的，因為 Compose 是基於狀態驅動的 UI 框架，透過將流轉換為狀態，我們能將異步數據無縫地嵌入到 UI 中。
最後，將 Text 組件的內容更新為：
Text(text = "Current is $currentValue"就可以達成與上面例子一模一樣的效果。
四、流與viewModel一起使用
我們將myFlow放到viewModel，並建立viewModel的實例後在Compose中使用。
要使用ViewModel() 需添加以下依賴(在官方compose的網頁中 可以看到完整的說明):
// Optional - Integration with ViewModels
implementation 'androidx.lifecycle:lifecycle-viewmodel-compose:2.5.1'建立MyViewModel，將myFlow程式碼移過去：
class MyViewModel : ViewModel() {
val myFlow = flow<Int>{
for (i in 1..100){
emit(i)
delay(1000L)
}
}
}在MainActivity中：
setContent {
//創建viewModel實例
val viewModel = viewModel<MyViewModel>()
val currentValue by viewModel.myFlow.collectAsState(initial = 1)
FlowDemoWithComposeTheme {
// A surface container using the 'background' color from the theme
Surface(
modifier = Modifier.fillMaxSize(),
color = MaterialTheme.colors.background) {
Text(text = "Current is $currentValue",
fontSize = 25.sp
)
}
}
}五、理解「背壓」（Back Pressure）與其應用
在數據流的世界裡，一個經常出現的問題是數據生成（生產）的速度超過其被消費的速度。這種現象被稱為「背壓」（Back Pressure）。當消費者的處理速度無法跟上數據的生成速度時，便產生了這種背壓現象。若在這樣複雜的環境中沒有適當的管理策略，可能會導致如阻塞錯誤或內存溢出等嚴重問題。
例如，若消費者需要暫停數據流以等待下一個事件的到來，可能會觸發阻塞錯誤。反之，如果生產者持續地將數據推送給消費者，而消費者卻無法及時處理，則可能導致內存溢出。
幸好在Kotlin語言中，Flow API 已經嵌入了多種機制來防範背壓問題。更具體地說，生產者會確保只在消費者準備好接收數據時才發送數據。此外，Flow API也提供了諸如 buffer 和 collectLatest 等工具，讓我們能更靈活地管理背壓狀況。
建立背壓模擬環境
首先，在MyViewModel中創建一個backPressureDemo()函數，並建立一個名為myFlow1的數據流。這個流將每秒生成並發送一個整數，持續10秒。接著，使用viewModelScope進行數據收集：
viewModelScope.launch {
myFlow1.collect {
delay(2000L)
Log.i("LinLi", "Consumed $it ");
}
}要使用viewModelScope需添加依賴:
implementation("androidx.lifecycle:lifecycle-viewmodel-ktx:2.6.2")可以從Log中觀察到生產者和消費者的行為。這也驗證了我們之前提到的，Flow API能自動協助我們管理背壓。
Buffer與CollectLatest
在某些情境下，我們可能希望即使消費者還未準備好，生產者也能繼續生成數據。這時，我們可以使用 buffer() 操作符：
myFlow1.buffer().collect{
delay(2000L)
Log.i("LinLi", "Consumed $it ");
}這樣可以確保生產與消費在不同的協程中獨立運行。如下圖的log：
有些情況下我們只需要最新的值，例如顯示某場比賽的當前得分，此時就可以用collectLatest()，如以下這樣：
myFlow1.collectLatest {
delay(2000L)
Log.i("LinLi", "Consumed $it ");
}如圖所示，會在最後一次生產後才收集：
下一篇文章應該也是協程筆記的最後一篇，會介紹Flow Operator以及狀態流、分享流。
