前言

相信很多人在职业生涯的面试过程中都被问过一个问题？

面试官：我看你简历上有写 LiveData，那你能说说 LiveData 是粘性的吗？

这确实是一个值得深入思考的知识点，今天就让我们站在Google设计者的角度来深入学习一下LiveData。

LiveData是粘性的吗？

关于这个问题，我们首先应该知道，粘性是什么意思？

不知道你对EventBus熟不熟悉，我第一次接触粘性这个概念，就来自于EventBus的粘性事件。

粘性事件：相对比普通事件，粘性事件支持先发送事件，再去注册订阅者。一旦完成订阅动作，这个订阅者就会接收到该粘性事件。

所以粘性其实就可以理解为观察者模式的升级，让观察者与被观察者对象之间更加的粘合。正常情况下，我们需要先注册观察者对象，然后再去更改被观察者对象，这样观察者对象才能接收到这个观察事件。而粘性，则支持先去触发更改被观察者对象，产生观察事件，然后再去注册观察者对象，注册成功后，该观察者对象还是可以接收到该观察事件，执行对应的观察动作。

来个例子吧！看看是不是粘性的

我们利用LiveData来做APP的全局状态管理。

object GlobalState {

    val jcTestNumberLd: MutableLiveData<Int> = MutableLiveData<Int>()

}
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然后在Fragment以及Activity中观察该jcTestNumberLd。

/** 观察 GlobalState 的 Activity */
class JcTestActivity : BaseVmDbActivity<MainViewModel, ActivityJcTestBinding>() {

    override fun initView() {
        viewBinding.incButton.setOnClickListener {
            GlobalState.jcTestNumberLd.value =
                if (GlobalState.jcTestNumberLd.value == null) {
                    1
                } else {
                    GlobalState.jcTestNumberLd.value!!.toInt().inc()
                }
        }
    }

    override fun initObserve() {
        GlobalState.jcTestNumberLd.observe(this, {
            Log.e(TAG, "initObserve: jctestNumber = $it")
        })

    }

    ........
}

/** 观察 GlobalState 的 Fragment */
class EventFragment : BaseVmDbFragment<EventViewModel, FragmentEventBinding>() {

    override fun setObservers() {
        GlobalState.jcTestNumberLd.observe(viewLifecycleOwner, {
            Log.e(TAG, "setObservers: jctestNumber = $it", )
        })
    }

    ........
}
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注意：这里例子中的 EventFragment 并不是关联到 JcTestActivity 的。用户会先进入到 JcTestActivity，然后由用户控制进入到另一个Activity中，加载EventFragment。

我们来执行一下以下五步操作，来看一下输出的日志。

当我们第一次进入 JcTestActivity 时，注册了观察者，没有接收到观察事件，所以也就不会执行观察动作。
然后我们点击自增按钮为jcTestNumberLd 赋予新值，接收到观察事件，执行观察动作，输出 1。
再次点击自增按钮，有观察事件，执行观察动作，输出 2。
再次点击自增按钮，有观察事件，执行观察动作，输出 3。
然后我们到 EventFragment 中，注册新的观察者，发现直接接收到观察事件，执行观察动作，输出 3。

输出结果：

E/JcTestActivity: initObserve: jctestNumber = 1
E/JcTestActivity: initObserve: jctestNumber = 2
E/JcTestActivity: initObserve: jctestNumber = 3

E/EventFragment: setObservers: jctestNumber = 3
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这就是粘性事件！所以说，LiveData是粘性的。

LiveData 是怎么实现粘性的呢？

在知道LiveData是粘性后，我不经问自己：它是怎么实现粘性的呢？

这里我们先来回顾一下EventBus粘性事件的实现原理。

EventBus在发送粘性事件时，会将这粘性事件存到一个叫做stickyEvents的集合中，然后等注册订阅新的观察者对象时，会去遍历该集合中的粘性事件，如果有找到对应的粘性事件，就将该粘性事件发送给该观察者。（如果你对EventBus粘性事件不熟悉，可以点击EventBus 源码解析（很细很长）进一步了解学习。）

那LiveData是不是也是以同样的原理来实现粘性的呢？

public LiveData(T value) {
    mData = value;
    mVersion = START_VERSION + 1;
}

/**
 * Creates a LiveData with no value assigned to it.
 */
public LiveData() {
    mData = NOT_SET;
    mVersion = START_VERSION;
}
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从 LiveData 的构造函数中可以发现有一个 mVersion 参数，它代表着 LiveData 的版本号，每当我们进行setValue时，都会让mVersion进行自增。

另外，ObserverWrapper 这个观察者包装类中也有一个int mLastVersion = START_VERSION 版本号。

这两个版本号分别是被观察者对象与观察者对象的版本号，那这二者之间又有什么关系呢？

在判断是否通知观察者的 considerNotify(ObserverWrapper observer) 方法中，会对这两个版本号进行比较。

private void considerNotify(ObserverWrapper observer) {
    ...省略代码...

    //如果观察者的版本号 >= LiveData的版本号，就说明该观察者已经接收过该观察事件，也就不再分发。
    if (observer.mLastVersion >= mVersion) {
        return;
    }
    //反之，分发观察事件给该观察者，让其执行对应的观察动作，并更新观察者的版本号
    observer.mLastVersion = mVersion;
    observer.mObserver.onChanged((T) mData);
}
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概括一下：根据比对观察者对象的版本号与LiveData的版本号来判断是否分发当前版本的数据给该观察者。如果观察者对象的版本号大于等于LiveData的版本号，也就说明该观察者已经接收过当前版本的数据了，也就不需要再次分发了（等待下一次数据更新）。反之，则分发当前版本的数据给该观察者，让其执行对应的观察动作，并更新观察者的版本号，也就是更新为LiveData的版本号。

利用Hook验证一下

我们利用 Hook 分别拿到 LiveData 的 mVersion 以及 ObserverWrapper 的 mLastVersion 来看一下。

/** 主动 hook 检测版本号 */
dataBinding.hookCheckVersionButton.setOnClickListener {
    GlobalState.jcTestNumberLd.hook()
}

fun LiveData<Int>.hook() {
    //get liveData mVersion
    val mVersion = this.javaClass.superclass.getDeclaredField("mVersion")
    mVersion.isAccessible = true
    val mVersionValue = mVersion.get(this)
    Log.e(TAG, "hook: LiveData mVersion = $mVersionValue")

    val mObservers = this.javaClass.superclass.getDeclaredField("mObservers")
    mObservers.isAccessible = true
    //SafeIterableMap<Observer<? super T>, ObserverWrapper>
    val mObserversValue = mObservers.get(this)
    Log.e(TAG, "hook: mObserversValue = $mObserversValue")

    val methodGet = mObserversValue.javaClass.getDeclaredMethod("get", Any::class.java)
    methodGet.isAccessible = true
    //myObserver就是自定义的Observer，即通过Observer这个key来拿到SafeIterableMap的值，
    //这里也就是LifecycleBoundObserver
    val objectWrapperEntry = methodGet.invoke(mObserversValue, myObserver)
    val objectWrapper = (objectWrapperEntry as Map.Entry<*, *>).value
    //ObserverWrapper mLastVersion
    val mLastVersion = objectWrapper!!.javaClass.superclass.getDeclaredField("mLastVersion")
    mLastVersion.isAccessible = true
    val mLastVersionValue = mLastVersion.get(objectWrapper)
    Log.e(TAG, "hook: observerWrapper mLastVersion = $mLastVersionValue")
}

val myObserver = Observer<Int> {
    Log.e(TAG, "initObserve: jctestNumber = $it")
    dataBinding.testNumberTv.text = it.toString()
}
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接着，我们来分析一下上面所介绍的那五个步骤：

当我们第一次进入 JcTestActivity 时，注册了观察者，没有接收到观察事件，所以也就不会执行观察动作。Hook一下，此时 LiveData mVersionValue = -1，observerWrapper mLastVersionValue = -1 。
然后我们点击自增按钮为jcTestNumberLd 赋予新值，接收到观察事件，执行观察动作，输出 1。
再次点击自增按钮，有观察事件，执行观察动作，输出 2。
再次点击自增按钮，有观察事件，执行观察动作，输出 3。Hook一下，此时 LiveData mVersionValue = 2，observerWrapper mLastVersionValue = 2 。
然后我们退出重新进到 JcTestActivity，注册新的观察者，发现直接接收到观察事件，执行观察动作，输出 3。Hook一下，此时 LiveData mVersionValue = 2，observerWrapper mLastVersionValue = -1 。

输出的 Log信息 如下：

//第一次进入JcTestActivity
E/JcTestActivity: LiveData hook: mVersionValue = -1
E/JcTestActivity: hook: observerWrapper mLastVersionValue = -1

//执行两次Inc
E/JcTestActivity: initObserve: jctestNumber = 1
E/JcTestActivity: initObserve: jctestNumber = 2
E/JcTestActivity: initObserve: jctestNumber = 3
E/JcTestActivity: LiveData hook: mVersionValue = 2
E/JcTestActivity: hook: observerWrapper mLastVersionValue = 2

//退出JcTestActivity后，重新进入JcTestActivity
E/JcTestActivity: initObserve: jctestNumber = 3
E/JcTestActivity: LiveData hook: mVersionValue = 2
E/JcTestActivity: hook: observerWrapper mLastVersionValue = -1
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这里最后一步重新进入了JcTestActivity 拿到 observerWrapper mLastVersionValue = -1 ，是因为重新进入后，这个观察者是新创建的，其mLastVersionValue 初始值就是-1。

新观察者创建成功后，触发considerNotify()方法，进行版本号对比，此时，LiveData.mVersion -> 2 大于 observer.mLastVersion -> -1，所以LiveData会将最新数据分发给当前观察者。

通过 Hook 分别拿到 LiveData 的 mVersion 以及 ObserverWrapper 的 mLastVersion 来进行对比，进一步证实了LiveData是粘性的。

为什么Google要将LiveData设计成粘性的

LiveData 是可观察的数据存储器类，这样也就意味着存储在LiveData中的数据是会更新的，既然是会更新的，那必定就会存在状态，即最新数据状态。

所以，当数据状态发生改变时（数据发生了更新），LiveData需要告诉所有处于活跃状态的观察者，让其同步更新数据。这应该很好理解了，因为这就是普通事件，先注册观察者，再去更新被观察者对象，触发观察事件。

那这时，你再去新注册一个观察者对象，你认为它需不需要知道此时LiveData最新的数据呢？

答案是：需要。

因为所有的观察者，都只需要知道LiveData中存储的数据，而且是最新数据。不管我是新注册的观察者，只要你LiveData有了最新数据，就需要告诉我。而关于有无新数据，从代码上体现出来的就是，LiveData.mVersion > Observer.mLastVersion 。

这也就是粘性事件，先更新被观察者对象，触发观察事件，再去注册观察者，观察者会直接接收到该观察事件，执行对应的观察动作。

它的功能属性导致其只能是粘性的。

总结

本篇文章，我们先是通过EventBus的粘性事件来了解了什么是粘性？通过案例来初步推出LiveData是粘性的，接着通过探索源码来发现LiveData实现粘性的原理，并通过反射hook，来进一步证实，最后站在Google设计者的角度来思考为什么要将LiveData设计成粘性的。相信你通过本篇文章，肯定对LiveData有了进一步的了解。

到此本篇文章就结束啦，如果你有任何疑问或者不同的想法，欢迎在评论区留言与我一起探讨。

其实分享文章的最大目的正是等待着有人指出我的错误，如果你发现哪里有错误，请毫无保留的指出即可，虚心请教。

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为什么Google要将LiveData设计成粘性的

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LiveData是粘性的吗？

来个例子吧！看看是不是粘性的

LiveData 是怎么实现粘性的呢？

利用Hook验证一下

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