[正确]的使用Kotlin Flow进行搜索优化

引言

用户搜索时，为了避免产生无意义的搜索请求，通常会进行搜索数据限流。熟悉RxJava的同学，一定会知道怎么做，各种天花乱坠的操作符让你眼花缭乱。

那么用上了kotlin的小伙伴，完全可以不必使用RxJava，因为kotlin中自带的Flow就可以做到。不废话，直接开始。

激起我写作的原因是这一篇文章Kotlin Flow 开发应用实践之搜索优化，这篇文章错误的使用了Flow，目前作者已经对文章内部的错误进行了更改，但是我还是想借机来说明一下。随后给出正确的解释及正确的代码。

错在了哪

我先把那篇文章中错误的代码贴上来：

// 错误代码🙅

binding.etSearch.doOnTextChanged { text, _, _, _ ->
    searchFilter(text.toString())
}

private fun searchFilter(str:String){
    flow { emit(str) }
       .debounce(400)
       .filter {
            it.isNotEmpty()
        }
        .catch { LogUtils.d(it.message) }
        .flowOn(Dispatchers.Default)
        .onEach {
            LogUtils.d("输出:$it")
            binding.tvShow.text = it.toString()
        }.flowOn(Dispatchers.Main)
        .launchIn(lifecycleScope)
    }
复制代码

仔细看上面的代码，你们自己想想错在了哪里？

文本输入框etSearch每次文本的变化都会回掉searchFilter()方法，而方法里面每次都去实例化了一个flow，然后又使用了debounce()限流，那么这个debounce()限流的意义何在？毫无意义啊，对吧。因为每次都是新创建的flow啊。

还不懂的话，那就看下面简化的代码：

// 文章错误代码🙅的简化

for (i in 0..100) {
// 模拟生成数据

    flow<Int> {
        emit(i)
    }.debounce(500) // 这里是无效的 限流，因为 flow 的 emit 只执行了一次啊……
     .collect {
          println("----------------->>> $it")
     }
}

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那么我们理想中的正确代码逻辑是这样的：

flow<Int> {
    for (i in 0..100) {
    // 模拟生成数据

        emit(i)
    }
}.debounce(500) // 这里是有效的 限流
 .collect {
      println("----------------->>> $it")
  }
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好了，同学们可以再对比以上两段代码，for循环就是我们模拟的输入数据，这个for循环在里面和在外面是两个完全不一样的逻辑～不再多做解释了

正确的用法

你以为的正确写法

对于输入框的这类业务逻辑，单纯使用flow是无法到达目的的，因为写不出来。有的小朋友要站起来高喊了，“怎么写不出来，你瞎说，我来写”，一顿操作写出了下面的代码：

// 小朋友写的错误代码🙅

flow<Editable> {

    editText.doAfterTextChanged { text ->
        emit(text) // 这里是错误的，emit不可以写在内部类中
    }
}.debounce(500)
  .collect {
      println("----------------->>> $it")
   }

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错误的地方我写上了注释，emit是一个suspend挂起函数，是不可以写在内部类里的，代码直接编译不通过。

真正的正确写法

首先我提一个知识点，大家回忆一下。RxJava中的流，是分为冷流和热流（即：cold Observable和 hot Observable）对吧。如果你说啥，流还分冷热？亲，那这里建议你炒个回锅肉呢。

在RxJava的使用中，不注意区分冷热流，是导致RxJava错用、滥用的原因之一！

这里我只用两句话简单解释冷热流，不展开讲RxJava。

• 冷流：只有观察者进行订阅了，上游才开始执行发射数据

• 热流：无论有没有观察者，上游的数据都会发射

flow是冷流

直接用注释说明：

flow {
    // 发射数据
}.collect {
    /*
    只有执行了 collect 或者 collectLast 订阅了流，
    上游 flow 里面的代码块才会执行！
    */
}
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现在这位小朋友，冷静一下，想想输入框的业务场景是什么样子的？即：不管有没有订阅者，只要EditText文本变化了，都会发送数据。那我们就应该用热流来解决问题。

StateFlow热流登场

各位大佬直接看代码吧：

// 定义一个全局的 StateFlow
private val _etState = MutableStateFlow("")

override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
    et.doAfterTextChanged { text ->
        // 往流里写数据
        _etState.value = (text ?: "").toString()
    }

    lifecycleScope.launch {
        _etState
        .sample(500) // 限流，500毫秒
        .filter {
            // 空文本过滤掉
            it.isNotBlank()
        }.collect {
            // 订阅数据
            println("----------------->>> $it")
        }
    }
}

复制代码

好了，收工了。对于 StateFlow ，Google是这么解释的：“与使用 flow 构建器构建的冷数据流不同，StateFlow 是热数据流：从数据流收集数据不会触发任何提供方代码。StateFlow 始终处于活跃状态并存于内存中，而且只有在垃圾回收根中未涉及对它的其他引用时，它才符合垃圾回收条件。”

文档链接：StateFlow 和 SharedFlow

课后作业

最后的代码中，我是用了sample()方法来作为限流，而没有使用debounce()方法限流。那么这两种限流的方法有什么区别呢？有兴趣的同学自己在代码里尝试一下吧，会得出自己的结论的。

（对于此场景，我更倾向于sample()方法限流）。