1. 生命周期感知
1.1 生命周期感知组件
我们知道，Controller(Activity or Fragment) 都是有生命周期的，但是传统的 Controller 实现方式只负责 Controller 本身的生命周期管理，而与业务层的数据之间并没有实现良好解耦的生命周期事件交换。所以业务层都需要自己主动去感知 Controller 生命周期的变化，并在 Controller 的生存期处理数据的保活，而在消亡时刻解除与 Controller 之间的关系，这种处理方式随着业务规模的扩大往往显得代码臃肿和难以维护。
Jetpack 框架让 Controller 变得可感知，成为一个生命周期事件变化的通知中心，我们实现的任何组件或对象都可以通过订阅这个通知中心实时知道 Controller 生命周期的变化（这样的组件或对象我们称之为生命周期感知组件），而不需要繁琐的主动询问；同时，Jetpack 推荐将数据封装成 LiveData，因为 LiveData 自带感知 Controller 的生命周期变化，自我维护数据更新与生命周期更新的协调关系。LiveData 是典型的生命周期感知组件。而现在的 Controller 我们称之为生命周期可感知 Controller，在 Jetpack 的实现中，有一个专门的接口来代表它——LifecycleOwner，名副其实，Controller 是生命周期的所有者。
1.2 LifecycleOwner 的状态和事件模型
LifecycleOwner 中维护一个叫做 Lifecycle 的接口，它规定了生命周期的状态和状态切换的事件流模型。在 android developer 的官方文档中，给出了一个非常清晰的时序图来说明这个模型：
- 生命周期的状态总共有 5 个：DESTROYED，INITIALIZED，CREATED，STARTED，RESUMED；
- 状态切换事件总共有 7 个：ON_CREATE，ON_START，ON_RESUME，ON_PAUSE，ON_STOP，ON_DESTROY，ON_ANY；
- 每个事件除了 ON_ANY 以外，都严格在 Controller 的 onXXX() 回调中产生，比如 ON_CREATE 事件在 Activity.onCreate() 和 Fragment.onCreate() 中进行分派；
- 需要注意 CREATED 和 STARTED 两个状态的入度都为 2，即有两个不同的事件都能达到这个状态。
2. LiveData 与 LifecycleOwner 的双向订阅
在讲述 LiveData 的原理时，没有办法孤立地谈 LiveData，因为它的实现和 LifecycleOwner 的交互是分不开的，所以这里需要将两者结合进行说明。
2.1 LiveData 订阅生命周期变化
LiveData 作为 View 的 UI 状态数据源，并不是在 LifecycleOwner 的每个生命周期状态中都可用的，而必须在 View 完成所有的测量和布局操作后，才能基于 LiveData 进行 UI 状态更新。这说明 LiveData 是有一个可用状态标记的，在源代码中，标记为 active：
LiveData 中更新 active 标记的方法：
boolean shouldBeActive() {
return mOwner.getLifecycle().getCurrentState().isAtLeast(STARTED);
}
这说明，只有当 LifecycleOwner 的状态至少是 STARTED，LiveData 才是处于激活状态的。再看 Lifecycle.State 的枚举顺序：
public enum State {
DESTROYED,
INITIALIZED,
CREATED,
STARTED,
RESUMED;
/**
* Compares if this State is greater or equal to the given {@code state}.
*
* @param state State to compare with
* @return true if this State is greater or equal to the given {@code state}
*/
public boolean isAtLeast(@NonNull State state) {
return compareTo(state) >= 0;
}
}
进一步说明，只有当 LifecycleOwner 的状态是 STARTED 和 RESUMED 时，LiveData 才是处于激活状态的，而只有在激活状态下，LiveData 才会将最新数据变化通知给它的订阅者：
private void considerNotify(ObserverWrapper observer) {
if (!observer.mActive) { // 没有激活，不进行通知
return;
}
// 在 LifecycleOwner 的生命周期变化事件分派之前，需要提前主动更新一下激活状态，
// 如果未激活，同样不进行通知
if (!observer.shouldBeActive()) {
observer.activeStateChanged(false);
return;
}
//...省略非关键代码
observer.mObserver.onChanged((T) mData);
}
严格的说这里并不应该叫 LiveData 的激活状态，而应该是向 LiveData 进行订阅的 LifecycleOwner 的激活状态，此时 LifecycleOwner 作为观察者观察 LiveData 的变化。所以这里可能叫 LiveData 在每一个 LifecycleOwner 上的分身的激活状态更合适，为了表述方便，我们就统称叫 LiveData 的激活状态。我们将在 2.2 节描述 LifecycleOwner 如何订阅 LiveData。
以上，只为了说明一个问题：LiveData 需要订阅 LifecycleOwner，感知其生命周期变化：
图示说明，LiveData 订阅 LifecycleOwner，而由 LifecycleOwner.Lifecycle 代理完成生命周期状态变化通知，所以 LiveData 直接能感知的是 Lifecycle。
2.2 LifecycleOwner 订阅数据变化
LifecycleOwner 在 STARTED 和 RESUMED 的状态下可以根据 LiveData 更新 UI 的状态，所以 LifecycleOwner 需要订阅 LiveData 的数据变化。
在实际实现当中，LifecycleOwner 作为抽象层并不具体负责订阅 LiveData，而是由业务层在 LifecycleOwner 中完成具体的订阅工作，此时我们称 LifecycleOwner 为 Controller 更合适，虽然它们往往是同一个东西：
注意图示，一个 User-defined Observer 必须和一个 LifecycleOwner 唯一绑定，否则将无法订阅。试想，如果一个 Observer 同时绑定两个 LifecycleOwner：L1 和 L2，假如 L1 处于 RESUMED 的状态，而 L2 处于 DESTROYED 的状态，那么 LiveData 将无所适从：如果遵循 L1 的状态，将变化通知给 Observer，则更新 L2 会出错；如果遵循 L2 的状态，不将变化通知给 Observer，则 L1 得不到及时更新。
2.3 多对多的双向订阅网
LiveData 和 LifecycleOwner 之间因为需要相互观察对方状态的变化，从而需要实现双向订阅；同时，为了支持良好的可扩展能力，各自都维护了一个观察者列表，形成一个多对多的双向订阅网络：
我们看到一个 LiveData 是可以同时向多个 LifecycleOwner 发起订阅的，所以，LiveData 本身其实并不实际维护一个激活状态，真正的激活状态维护在 LifecycleOwner 的 User-defined observer 中。
3 LiveData 的事件变化
LiveData 值更新之后的需要通知订阅者（观察者），其通知流程非常简单：
其中，判断观察者是否激活，即判断 LifecycleOwner 是否处于 STARTED 或 RESUMED 状态，在 2.1 节中已有说明。
我们看一下关键的源代码：
// 入口
@MainThread
protected void setValue(T value) {
// 必须在主线程调用
assertMainThread("setValue");
//..省略非关键代码
// 设置新值并派发通知
mData = value;
dispatchingValue(null);
}
// 通知派发流程
void dispatchingValue(@Nullable ObserverWrapper initiator) {
//..省略非关键代码
// 遍历观察者列表
for (Iterator<Map.Entry<Observer<? super T>, ObserverWrapper>> iterator =
mObservers.iteratorWithAdditions(); iterator.hasNext(); ) {
// 尝试通知观察者
considerNotify(iterator.next().getValue());
//..省略非关键代码
}
}
其中 LiveData.considerNotify() 在 2.1 节中已有说明。
4 LifecycleOwner 的事件变化
对于 LifecycleOwner 来说，其变化的事件即为生命周期状态的变化。在 LifecycleOwner 的事件委托者 Lifecycle 看来，无论是发生了 ON_CREATE 事件还是 ON_START 事件，或是任何其它的事件，其事件的切换流程都是通用的。
换言之，只要 Lifecycle 接口的实现者实现这一通用切换流程，便只需给 LifecycleOwner 暴露一个切换入口，就能在 LifecycleOwner 的各个生命周期回调函数中调用这个入口就可以了。这样我们在 LifecycleOwner 中应该可以看到形如这样的流程（伪代码表示）：
public class Activity/Fragment implements LifecycleOwner {
@Override
public onCrate() {
//...省略非关键代码
// 在 Jetpack 框架中，LifecycleImpl 被命名为 LifecycleRegistry
LifecycleImpl.handleLifecycleEvent(ON_CREATE);
}
@Override
public onStart() {
//...省略非关键代码
LifecycleImpl.handleLifecycleEvent(ON_START);
}
@Override
public onResume() {
//...省略非关键代码
LifecycleImpl.handleLifecycleEvent(ON_RESUME);
}
@Override
public onPause() {
//...省略非关键代码
LifecycleImpl.handleLifecycleEvent(ON_PAUSE);
}
@Override
public onDestroy() {
//...省略非关键代码
LifecycleImpl.handleLifecycleEvent(ON_DESTROY);
}
}
当然，在具体的源代码中，与上述伪代码会有一些出入，但是大体的结构是一致的。在 Jetpack 框架中，这个 Lifecycle 的实现者叫做 LifecycleRegistry。所以我们这里重点需要关注的就是 LifecycleRegistry 这个 Lifecycle 的代理接口的实现类是如何通知生命周期事件变化的。
4.1 Lifecycle 接口的实现——LifecycleRegistry
4.1.1 LifecycleRegistry 的订阅实现
如 2.2 节所述，通过 LiveData.observe(owner, user-defined observer)，LifecycleOwner 的业务层向 LiveData 订阅数据变化，而在 LiveData.observe() 方法内，同时会自动通过 Lifecycle.addObserver(LiveData-defined observer) 向 LifecycleOwner 订阅生命周期变化：
// LiveData.observe()
@MainThread
public void observe(@NonNull LifecycleOwner owner, @NonNull Observer<? super T> observer) {
//...省略非关键代码
LifecycleBoundObserver wrapper = new LifecycleBoundObserver(owner, observer);
//...省略非关键代码
// 向 LifecycleOwner 发起订阅
owner.getLifecycle().addObserver(wrapper);
}
以上方法内的 owner.getLifecycle() 的实际对象即为 LifecycleRegistry，我们来看一下 LifecycleRegistry.addObserver() 的基本订阅流程：
从整个流程来看，总体可以分为三步：
- 第一步是初始化观察者对象的状态，并将观察者缓存入队；
- 第二步是以模拟派发生命周期事件的形式，将新加入的观察者的状态提升到目前为止可提升的最大状态；
- 第三步是同步所有观察者的状态到全局状态。
我们可以看到，最后所有的观察者的状态都要同步到全局状态，全局状态即为 LifecyclerOwner 最新的状态。那么为什么需要进行这么繁琐的逐步模拟派发事件来进行同步呢？直接一步到位不行么？
我们可以考虑一个生命周期感知组件 LifeLocation，其功能是用于进行定位，它订阅了 LifecycleOwner，我们假设 LifeLocation 需要在 CREATED 的时候进行一些必要的初始化，而在 STARTED 的时候开始执行定位操作。假如在 LifecycleRegistry 中的状态同步可以一步同步到全局状态，那么有可能当前的全局状态已经是 RESUMED 的了，这样 LifeLocation 既得不到初始化，也无从启用定位功能了。
所以，以上这种看似繁琐的模拟派发状态事件的步骤是完全必要的，它让用户自定义的生命周期感知组件的状态切换流程是可预测的。
4.1.2 LifecycleRegistry 中的事件流
我们在 4.1.1 节中的流程图的第 6 步中提到，要根据 observer.state 来计算下一个状态事件，也就是说按照事件的流向，根据当前的状态，下一个要发生的事件是什么。我们修改一下 1.2 节的时序图如下：
观察到图中左边的蓝色箭头，举个例子，假如当前的状态是 CREATED，那么接下来要发生的事件应该是 ON_START。蓝色箭头指示的事件流方向是生命周期由无到生的过程，我们称为 upEvent 流；与此对应，右边的红色箭头指示的事件流方向是生命周期由生到死的过程，我们称之为 downEvent。
4.1.1 节中的流程图的第 6 步中正好需要进行 upEvent 流操作。除此以外，我们在第 7 步同步到全局状态时，还需要用到 upEvent 和 downEvent 流操作，且在 LifecycleOwner 的每一次生命周期的变化中，都需要进行上述第 7 步的状态同步操作。接下来我们就看一看，当 LifecycleOwner 生命周期变化后，发生了什么。
4.1.3 处理生命周期的变化
在 4 节开头我们描述了 LifecycleImpl.handleLifecycleEvent() 方法，在 LifecycleRegistry 中也有一个同名的方法，其功能就是处理 LifecycleOwner 生命周期的变化。handleLifecycleEvent() 的处理过程是这样的：
如图所示：
- Sync 标记的部分是进行状态同步的核心流程，同时也是 4.1.1 节流程图中的第 7 步的具体实现；
- 每一次生命周期的变化有可能是从无到生的 up 变化，也有可能是从生到死的 down 变化；
- 如果是 up 变化，则需要进行 upEvent 流处理，如果是 down 变化，则需要进行 downEvent 流处理；
- 根据 4.1.1 节的描述，我们可以得出，在观察者队列中的所有观察者，从最老（最开始）到最新（最末），必定维持一个不变性质：非降序排列；
- 所以当 STATE < eldestState 时，说明观察者队列中的所有观察者状态都大于全局状态，这时候说明生命周期变化顺序是 down 方向的，需要进行 downEvent 流处理；
- 而当 STATE > newestState 时，说明观察者队列中的所有观察者状态都小于全局状态，这时候说明生命周期变化顺序是 up 方向的，需要进行 upEvent 流处理；
- 无论是 downEvent 流还是 upEvent 流，都会逐步派发生命周期事件给各个观察者。
关于 downEvent 流和 upEvent 流，我画了一张更加形象的图用以加深理解：
至此，整个 LiveData 和 Lifecycle 的原理就介绍完成了。
5. 关于观察者模式的一点思考
不难看出，LiveData 和 Lifecycle 的核心是观察者模式。无论是 LiveData 还是 Lifecycle，它们的共同点就是都需要维护一个稳定的状态机：
- LiveData 的状态机就是数据值的变化，每个值就是一个状态，理论上可以是一个无限状态机；
- Lifecycle 的状态机就是生命周期的变化，每个生命周期阶段就是一个状态，它是一个有限状态机。
在涉及到状态机模型时，如果我们需要感知状态机当前的状态，一般有两种方式：主动询问和被动通知。在复杂的业务中，主动询问状态机往往是不好的实践；而被动通知，可以让我们的业务按照状态进行清晰的分段，更易于模块化和测试。观察者模式就是一种很好的被动通知模式。
所以，当我们的对象维护了一个状态机的时候，可以考虑是否可以采用观察者模式来读取状态。但是需要注意的是，观察者模式内部是维护了一个观察者引用的列表的，当状态发生变化的时候，是采用顺序遍历的方式逐个进行通知的，可以想到，当一个被观察者中维护的观察者数量很多，其中又有很多观察者对状态的响应处理都比较耗时的话，会出现性能瓶颈。尤其是在基于单线程的 UI 环境下，更加需要引起注意，我们通常应该有一个机制来移除不再需要的观察者，以减轻通知负载。
说明：
该文档参考的 androidx 版本为
core: 1.1.0
lifecyle: 2.2.0-alpha01
fragment: 1.1.0-alpha09
到此这篇关于Android mvvm之LiveData原理案例详解的文章就介绍到这了,更多相关Android mvvm之LiveData原理内容请搜索Devmax以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持Devmax！