Nelle coroutine, un flusso è un tipo che può emettere più valori in sequenza, contrariamente a sospendere le funzioni che restituiscono un solo valore. Ad esempio, puoi usare un flusso per ricevere aggiornamenti in tempo reale da un database.
I flussi vengono creati sulle coroutine e possono fornire più valori.
Concettualmente, un flusso è un flusso di dati che può essere calcolato in modo asincrono. I valori emessi devono essere dello stesso tipo. Ad
esempio, Flow<Int>
è un flusso che emette valori interi.
Un flusso è molto simile a un Iterator
che produce una sequenza di valori, ma utilizza le funzioni di sospensione per produrre e consumare valori in modo asincrono. Ciò significa, ad esempio, che il flusso può effettuare in modo sicuro una richiesta di rete per produrre il valore successivo senza bloccare il thread principale.
Nei flussi di dati sono coinvolte tre entità:
- Un produttore produce dati che vengono aggiunti allo stream. Grazie alle coroutine, i flussi possono anche produrre dati in modo asincrono.
- (Facoltativo) Gli intermediari possono modificare ogni valore emesso nel stream o nello stream stesso.
- Un consumatore consuma i valori dello stream.
In Android, un repository è in genere un produttore di dati dell'interfaccia utente che ha l'interfaccia utente (UI) come consumatore che visualizza i dati. Altre volte, il livello UI è un produttore di eventi di input utente e gli altri livelli della gerarchia li utilizzano. I livelli tra il produttore e il consumatore di solito agiscono da intermediari che modificano il flusso di dati per adeguarlo ai requisiti del livello successivo.
Creazione di un flusso
Per creare i flussi, utilizza le API del generatore di flussi. La funzione del generatore flow
crea un nuovo flusso in cui puoi emettere manualmente nuovi valori nel flusso di dati utilizzando la funzione emit
.
Nell'esempio seguente, un'origine dati recupera automaticamente le ultime notizie a intervalli fissi. Poiché una funzione di sospensione non può restituire più valori consecutivi, l'origine dati crea e restituisce un flusso per soddisfare questo requisito. In questo caso, l'origine dati agisce come producer.
class NewsRemoteDataSource(
private val newsApi: NewsApi,
private val refreshIntervalMs: Long = 5000
) {
val latestNews: Flow<List<ArticleHeadline>> = flow {
while(true) {
val latestNews = newsApi.fetchLatestNews()
emit(latestNews) // Emits the result of the request to the flow
delay(refreshIntervalMs) // Suspends the coroutine for some time
}
}
}
// Interface that provides a way to make network requests with suspend functions
interface NewsApi {
suspend fun fetchLatestNews(): List<ArticleHeadline>
}
Il builder flow
viene eseguito all'interno di una coroutine. Di conseguenza, trae vantaggio dalle stesse API asincrone, ma vengono applicate alcune limitazioni:
- I flussi sono sequenziali. Poiché il producer si trova in una coroutine, quando chiama una funzione di sospensione, il producer esegue la sospensione finché non viene restituita la funzione di sospensione. Nell'esempio, il producer esegue la sospensione fino al completamento della richiesta di rete
fetchLatestNews
. Solo allora il risultato viene emesso nello stream. - Con il builder
flow
, il producer non puòemit
valori diCoroutineContext
diversi. Pertanto, non chiamareemit
in un altroCoroutineContext
creando nuove coroutine o utilizzandowithContext
blocchi di codice. In questi casi, puoi utilizzare altri generatori di flussi, comecallbackFlow
.
Modifica del flusso
Gli intermediari possono utilizzare operatori intermedi per modificare il flusso di dati senza consumare i valori. Questi operatori sono funzioni che, se applicati a un flusso di dati, configurano una catena di operazioni che non vengono eseguite finché i valori non vengono consumati in futuro. Scopri di più sugli operatori intermedi nella documentazione di riferimento di Flow.
Nell'esempio riportato di seguito, il livello di repository utilizza l'operatore intermedio
map
per trasformare i dati da visualizzare sul View
:
class NewsRepository(
private val newsRemoteDataSource: NewsRemoteDataSource,
private val userData: UserData
) {
/**
* Returns the favorite latest news applying transformations on the flow.
* These operations are lazy and don't trigger the flow. They just transform
* the current value emitted by the flow at that point in time.
*/
val favoriteLatestNews: Flow<List<ArticleHeadline>> =
newsRemoteDataSource.latestNews
// Intermediate operation to filter the list of favorite topics
.map { news -> news.filter { userData.isFavoriteTopic(it) } }
// Intermediate operation to save the latest news in the cache
.onEach { news -> saveInCache(news) }
}
Gli operatori intermedi possono essere applicati uno dopo l'altro, formando una catena di operazioni che vengono eseguite pigramente quando un elemento viene emesso nel flusso. Tieni presente che la semplice applicazione di un operatore intermedio a un flusso non avvia la raccolta dei flussi.
Raccolta da un flusso
Utilizza un operatore del terminale per attivare il flusso per iniziare l'ascolto dei valori. Per visualizzare tutti i valori nello stream man mano che vengono emessi, utilizza
collect
.
Puoi scoprire di più sugli operatori di terminal nella documentazione ufficiale sui flussi.
Poiché collect
è una funzione di sospensione, deve essere eseguita all'interno di una coroutine. Prende come parametro lambda che viene richiamato
per ogni nuovo valore. Poiché si tratta di una funzione di sospensione, la coroutina che
chiama collect
potrebbe essere sospesa fino alla chiusura del flusso.
Proseguendo con l'esempio precedente, ecco una semplice implementazione di ViewModel
che utilizza i dati dal livello di repository:
class LatestNewsViewModel(
private val newsRepository: NewsRepository
) : ViewModel() {
init {
viewModelScope.launch {
// Trigger the flow and consume its elements using collect
newsRepository.favoriteLatestNews.collect { favoriteNews ->
// Update View with the latest favorite news
}
}
}
}
La raccolta del flusso attiva il produttore che aggiorna le ultime notizie ed emette il risultato della richiesta di rete a intervalli fissi. Poiché il
producer rimane sempre attivo con il loop while(true)
, il flusso
di dati viene chiuso quando il ViewModel viene cancellato e viewModelScope
viene annullato.
La raccolta dei flussi può interrompersi per i seguenti motivi:
- La coroutine raccolta viene annullata, come mostrato nell'esempio precedente. Questa operazione interrompe anche il producer sottostante.
- Il produttore finisce di emettere oggetti. In questo caso, il flusso di dati viene chiuso e la coroutine che ha chiamato
collect
riprende l'esecuzione.
I flussi sono freddi e pigri a meno che non siano specificati con altri operatori intermedi. Ciò significa che il codice producer viene eseguito ogni volta che viene richiamato un operatore del terminale sul flusso. Nell'esempio precedente, la presenza di più raccoglitori di flussi fa sì che l'origine dati recuperi più volte le notizie più recenti a intervalli fissi diversi. Per ottimizzare e condividere un flusso quando più consumatori raccolgono contemporaneamente, utilizza l'operatore shareIn
.
Rilevamento di eccezioni impreviste
L'implementazione del producer può provenire da una libreria di terze parti.
Ciò significa che potrebbero essere generate eccezioni impreviste. Per gestire queste eccezioni, utilizza l'operatore intermedio catch
.
class LatestNewsViewModel(
private val newsRepository: NewsRepository
) : ViewModel() {
init {
viewModelScope.launch {
newsRepository.favoriteLatestNews
// Intermediate catch operator. If an exception is thrown,
// catch and update the UI
.catch { exception -> notifyError(exception) }
.collect { favoriteNews ->
// Update View with the latest favorite news
}
}
}
}
Nell'esempio precedente, quando si verifica un'eccezione, la funzione lambda collect
non viene chiamata perché non è stato ricevuto un nuovo elemento.
catch
può anche emit
elementi nel flusso. Il livello repository di esempio potrebbe emit
invece i valori memorizzati nella cache:
class NewsRepository(...) {
val favoriteLatestNews: Flow<List<ArticleHeadline>> =
newsRemoteDataSource.latestNews
.map { news -> news.filter { userData.isFavoriteTopic(it) } }
.onEach { news -> saveInCache(news) }
// If an error happens, emit the last cached values
.catch { exception -> emit(lastCachedNews()) }
}
In questo esempio, quando si verifica un'eccezione, viene richiamata la funzione lambda collect
, poiché un nuovo elemento è stato emesso nel flusso a causa dell'eccezione.
Esecuzione in un CoroutineContext diverso
Per impostazione predefinita, il produttore di un generatore flow
esegue l'esecuzione nella CoroutineContext
della coroutine che lo raccoglie e, come accennato in precedenza, non può emit
valori di CoroutineContext
diversi. In alcuni casi, questo comportamento potrebbe essere indesiderato.
Ad esempio, negli esempi utilizzati in questo argomento, il livello repository non dovrebbe eseguire operazioni su Dispatchers.Main
utilizzato da viewModelScope
.
Per modificare il CoroutineContext
di un flusso, utilizza l'operatore intermedio
flowOn
.
flowOn
modifica il valore CoroutineContext
del flusso a monte, ovvero il produttore e gli eventuali operatori intermedi applicati prima (o superiore)
flowOn
. Il flusso a valle (gli operatori intermedi dopo flowOn
insieme al consumer) non è interessato ed viene eseguito sul CoroutineContext
utilizzato per collect
dal flusso. Se sono presenti più operatori flowOn
, ognuno modifica l'upstream rispetto alla posizione corrente.
class NewsRepository(
private val newsRemoteDataSource: NewsRemoteDataSource,
private val userData: UserData,
private val defaultDispatcher: CoroutineDispatcher
) {
val favoriteLatestNews: Flow<List<ArticleHeadline>> =
newsRemoteDataSource.latestNews
.map { news -> // Executes on the default dispatcher
news.filter { userData.isFavoriteTopic(it) }
}
.onEach { news -> // Executes on the default dispatcher
saveInCache(news)
}
// flowOn affects the upstream flow ↑
.flowOn(defaultDispatcher)
// the downstream flow ↓ is not affected
.catch { exception -> // Executes in the consumer's context
emit(lastCachedNews())
}
}
Con questo codice, gli operatori onEach
e map
utilizzano defaultDispatcher
, mentre l'operatore catch
e il consumer vengono eseguiti su Dispatchers.Main
utilizzato da viewModelScope
.
Poiché il livello dell'origine dati si occupa di I/O, devi utilizzare un supervisore ottimizzato per le operazioni di I/O:
class NewsRemoteDataSource(
...,
private val ioDispatcher: CoroutineDispatcher
) {
val latestNews: Flow<List<ArticleHeadline>> = flow {
// Executes on the IO dispatcher
...
}
.flowOn(ioDispatcher)
}
Flussi nelle librerie Jetpack
Flow è integrato in molte librerie Jetpack ed è popolare tra le librerie Android di terze parti. Flow è perfetto per gli aggiornamenti dei dati in tempo reale e per flussi infiniti di dati.
Puoi utilizzare Flusso con la stanza per ricevere notifiche delle modifiche in un database. Quando utilizzi oggetti di accesso ai dati (DAO), restituisci un tipo Flow
per ricevere aggiornamenti in tempo reale.
@Dao
abstract class ExampleDao {
@Query("SELECT * FROM Example")
abstract fun getExamples(): Flow<List<Example>>
}
Ogni volta che viene apportata una modifica alla tabella Example
, viene generato un nuovo elenco con i nuovi elementi nel database.
Converti le API basate su callback in flussi
callbackFlow
è un generatore di flussi che consente di convertire le API basate su callback in flussi.
Ad esempio, le API Android di Firebase Firestore
utilizzano i callback.
Per convertire queste API in flussi e ascoltare gli aggiornamenti del database Firestore, puoi utilizzare il codice seguente:
class FirestoreUserEventsDataSource(
private val firestore: FirebaseFirestore
) {
// Method to get user events from the Firestore database
fun getUserEvents(): Flow<UserEvents> = callbackFlow {
// Reference to use in Firestore
var eventsCollection: CollectionReference? = null
try {
eventsCollection = FirebaseFirestore.getInstance()
.collection("collection")
.document("app")
} catch (e: Throwable) {
// If Firebase cannot be initialized, close the stream of data
// flow consumers will stop collecting and the coroutine will resume
close(e)
}
// Registers callback to firestore, which will be called on new events
val subscription = eventsCollection?.addSnapshotListener { snapshot, _ ->
if (snapshot == null) { return@addSnapshotListener }
// Sends events to the flow! Consumers will get the new events
try {
offer(snapshot.getEvents())
} catch (e: Throwable) {
// Event couldn't be sent to the flow
}
}
// The callback inside awaitClose will be executed when the flow is
// either closed or cancelled.
// In this case, remove the callback from Firestore
awaitClose { subscription?.remove() }
}
}
A differenza del builder di flow
, callbackFlow
consente l'emissione di valori da un CoroutineContext
diverso con la funzione send
o al di fuori di una coroutine con la funzione trySend
.
Internamente, callbackFlow
utilizza un
canale,
concettualmente molto simile a una
coda di blocco.
Un canale viene configurato con una capacità, ossia il numero massimo di elementi
che possono essere inseriti nel buffer. Il canale creato in callbackFlow
ha una capacità predefinita di 64 elementi. Quando provi ad aggiungere un nuovo elemento a un canale completo, send
sospende il producer finché non è disponibile spazio per il nuovo elemento, mentre offer
non aggiunge l'elemento al canale e torna false
immediatamente.
Risorse di flusso aggiuntive
- Testare i flussi Kotlin su Android
StateFlow
eSharedFlow
- Risorse aggiuntive per le coroutine e il flusso Kotlin