对比 LiveData 和 Flow 的实现方式

最新推荐文章于 2025-05-19 19:36:33 发布
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分类专栏： Android 开发实战大全 文章标签： android
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前一段忙完了鸿蒙，现在又开始 Android 开发了。由于之前公司都是都是偏传统开发方式，基本都是 Java 开发 Android 那一套。现在开始学习现代 Android 开发了。

对比 LiveData 和 Flow 的实现方式

在 Android 开发中，LiveData 和 Flow 都可以用来管理异步数据流和实现 UI 的更新。下面我们将逐条对比在本例中使用 LiveData 和 Flow 的实现方式，分析它们的区别。

1. 数据流的类型

  • LiveData：
    • LiveData 是一种 热流（Hot Stream）。即使没有观察者订阅它，它也会持续保持和发出最新的数据。
    • 当 LiveData 的数据发生变化时，所有订阅者（观察者）都会收到更新。
  • Flow：
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深入理解协程、LiveData 和 Flow
weixin_43901866的博客
05-20 1538
从 API 1 开始，处理 Activity 的生命周期 (lifecycle) 就是个老大难的问题，基本上开发者们都看过这两张生命周期流程图: 随着 Fragment 的加入，这个问题也变得更加复杂: 而开发者们面对这个挑战，给出了非常稳健的解决方案: 分层架构。 分层架构 如上图所示，通过将应用分为三层，现在只有最上面的 Presentation 层 (以前叫 UI 层) 才知道生命周期的细节，而应用的其他部分则可以安全地忽略掉它。 而在 Presentation 层内部也有进一步的解
10分钟带你搞懂协程、LiveData-和-Flow，androidframework工程师
m0_63737692的博客
11-17 2429
接下来我们看看如何在 viewModelScope 里使用 LiveData。以前我们想在协程里做一些操作，并将结果反馈到 ViewModel 需要这么操作: class MyViewModel : ViewModel { private val _result = MutableLiveData() val result: LiveData = _result init { viewModelScope.launch { val computationResult = doComputation() _r
Kotlin_13：官方推荐 Flow 取代 LiveData的简单使用
weixin_44467766的博客
03-12 1469
官方推荐 Flow 取代 LiveData，Flow、LiveData优缺点比较，MutableStateFlow的工具类封装
Android开发实战班 - 应用架构 - LiveData/Flow 数据流
知道者
11-20 1351
数据流的作用数据流用于在 ViewModel 和 View 之间传递数据，实现数据的观察和响应。数据流可以感知生命周期变化，避免内存泄漏。数据流的优势生命周期感知: 数据流可以感知 View 的生命周期，自动管理订阅和取消订阅，避免内存泄漏。响应式编程: 数据流采用响应式编程范式，数据变化时自动通知观察者更新 UI。线程安全: 数据流支持线程切换，可以在不同线程之间安全地传递数据。前腾讯电子签的前端负责人，现 whentimes tech CTO，专注于前端技术的大咖一枚！
10分钟带你搞懂协程、LiveData-和-Flow
u010508150的博客
03-30 1143
{// Run// Run注意，如果您在 launchWhenStarted 中设置了一个操作，当 Activity 被停止时，这个操作也会被暂停，直到 Activity 被恢复 (Resume)。最后一种作用域的情况是贯穿整个应用。如果这个操作非常重要，您需要确保它一定被执行，这时请考虑使用 WorkManager。比如您编写了一个发推的应用，希望撰写的推文被发送到服务器上，那这个操作就需要使用 WorkManager 来确保执行。
LiveData 与 StateFlow，我该用哪个？
1
06-09 984
LiveData 相信大家都非常熟悉了，但是由于协程与 Flow 的不断发展，之前所使用的技术也正在不断被替代，而 LiveData 的功能与 StateFlow 很相似，所以，很多人都在考虑使用 StateFlow 去替代 LiveData。这里，我们就分析下，LiveData 与 StateFlow 的优缺点，以及我们该如何抉择。关于 LiveData 与 StateFlow，网上说的最多的区别，其实就是「官方指导文档」中所讲解的这两点，这里我直接搬运过来：关于第一点，对于 LiveData 与 Sta
Jetpack面试官最爱问的LiveData粘性事件机制详解：从原理到实战方案
最新发布
全栈
05-19 644
LiveData粘性事件机制通过版本号（mVersion）与观察者状态（mLastVersion）匹配实现数据分发，导致先发送后注册仍能触发回调。本文从底层原理到实战方案，详解粘性事件产生逻辑、典型问题（如数据重复上报）及四种非粘性实现（事件包装器、SingleLiveEvent、反射重置、Mediator优化），助你掌握面试高频考点与企业级避坑技巧。
LiveData 面试 7 连问~
1
05-18 559
作者：唐子玄 链接： https://juejin.cn/post/7085037365101592612 引子 LiveData 是能感知生命周期的，可观察的，粘性的，数据持有者。LiveData 用于以“数据驱动”方式更新界面。 换一种描述方式：LiveData 缓存了最新的数据并将其传递给正活跃的组件。 关于数据驱动的详解可以点击我是怎么把业务代码越写越复杂的 | MVP - MVVM - Clean Architecture。 https://juejin.cn/post/68449041762.
RxJava VS kotlin flow
冰炭不投day的博客
01-05 2396
Rxjava和flow对比，包括介绍 ，快速上手指南 ，进阶使用，两个实际使用场景...
kotlin 学习：MutableSharedFlow和MutableLiveData区别
weixin_45215447的博客
04-08 1656
1，LiveData 是一个基于观察者模式的编程模型，观察者（Observer）注册到 LiveData 上，当 LiveData 的数据发生变化时，观察者会收到通知并更新 UI。它是一种可观察的数据持有者，可以感知生命周期，并在数据发生改变时通知观察者。2，使用 Flow 可以通过流式操作符来处理数据流，例如 map、filter、flatMap 等，从而实现数据的转换、过滤和组合等操作。在配置更改（如屏幕旋转）时，LiveData 会保存最新的数据状态，并在新的组件实例创建后将其提供给观察者。
TrainInventory:这是一个清单应用程序，用于我的丈夫和儿子的火车收录。 它使用Room，ViewModel，Livedata，Flow，Paging3和DataBinding
04-20
火车库存 这是我为丈夫和儿子的火车收集制作的清单应用程序。 这也成为我的实践项目。 我一直在重构它并添加功能。 它使用带有Room，Dagger2，Paging3，Navigation，WorkManager，协程，流和数据绑定的MVVM体系结构。 应用程序具有将sql数据库导出到excel文件的功能。 有一个用于删除火车的废纸a文件夹。 30天后，在WorkManager的帮助下删除垃圾箱中的项目。 动作菜单上的图标是我在ShapeShifter中设计的动画矢量drawables（AVD）。 有些片段非常相似，以至于我（可能是过度使用）继承。 该仓库包含许多集成测试和单元测试，并且使用Github Actions进行持续集成。 屏幕截图
有小伙伴说看不懂 LiveData、Flow、Channel，跟我走
pengxurui的博客
04-10 4221
Kotlin Flow 是基于 Kotlin 协程基础能力搭建的一套数据流框架，从功能复杂性上看是介于 LiveData 和 RxJava 之间的解决方案。Kotlin Flow 拥有比 LiveData 更丰富的能力，但裁剪了 RxJava 大量复杂的操作符，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。
官方推荐 Flow 取代 LiveData,有必要吗？
Androidbye的博客
07-20 1128
前言 打开Android架构组件页面,我们可以发现一些最新发布的jetpack组件，如Room，DataStore, Paging3,DataBinding 等都支持了FlowGoogle开发者账号最近也发布了几篇使用Flow的文章，比如：从 LiveData 迁移到 Kotlin 数据流 看起来官方在大力推荐使用Flow取代LiveData，那么问题来了,有必要吗？ 我LiveData用得好好的，有必要再学Flow吗?本文主要回答这个问题,具体包括以下内容 1.LiveData有什么不足? 2.Flow
简单粗暴解决LiveData『数据倒灌』的问题
热门推荐
何武昭的专栏
05-22 1万+
1、什么是数据倒灌？ 一句话总结就是：先给LiveData设置了value，然后监听者才开始对LiveData进行监听，这时LiveData的value会立马回调给监听者。 虽然从google设计者的角度来看，这并不是一个设计缺陷，但从我们使用者角度来看，其实很多场景下这并不是我们想要的。 我们更期望的是：只收到对LiveData开始监听之后的value，开始监听之前的旧value不要回调给我。 2、数据倒灌的根本原因 LiveData每次setValue或postValue时mVersion都会自增：
LiveData 数据倒灌问题：我们需要知道的那些事儿
jiet_h的博客
08-28 1267
大家是不是遇到过这样的情况？我们使用 `LiveData` 来监听数据变化，但是每次一个新的观察者（比如一个 `Fragment`）开始观察 `LiveData` 时，它总会立刻收到一份“旧数据”！这就是所谓的 **数据倒灌** 问题。
一年时间过去了，LiveData真的被Flow代替了吗? LiveData会被废弃吗？
txaz6的博客
07-21 1287
在去年的这个时候，谷歌官方推荐使用 Flow 替代LiveData，一年时间过去了，我相信还是有很多android开发的朋友和我一样有以下几个问题：Android开发人员需要从 LiveData 迁移到 Kotlin Flows 吗？LiveData 现在是否已弃用？...
LiveData数据倒灌的解决方案之一
RyanLee的专栏
01-19 5616
背景 我们目前的项目中已经逐步从MVP转移到MVVM（基于ViewModel、LiveData、Coroutine实现），尤其在使用到LiveData的时候，发现了它的“数据倒灌”问题比较影响我们的开发场景，虽然从设计者的角度上来说，这个问题并不算是设计缺陷，但是从我们的使用场景上来说，确实不太必要，所以我们需要想办法避免这个问题。 数据倒灌 什么是“数据倒灌”呢？意思就是说当LiveData的值已经消费之后，监听者才开始对LiveData进行监听， 这时候LiveData的值就马上回调给监听者。 举
Android开发：官方推荐 Flow 取代 LiveData，真的有必要吗？
muaamumu的博客
08-02 3449
1. LiveData有什么不足? 1.1 为什么引入LiveData? 要了解LiveData的不足，我们先了解下LiveData为什么被引入 LiveData 的历史要追溯到 2017 年。彼时，观察者模式有效简化了开发，但诸如 RxJava 一类的库对新手而言有些太过复杂。为此，架构组件团队打造了 LiveData: 一个专用于 Android 的具备自主生命周期感知能力的可观察的数据存储器类。LiveData 被有意简化设计，这使得开发者很容易上手；而对于较为复杂的交互数据流场景，建议您使用 Rx
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