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于冷流不同，在垃圾回收之前，flow里的值都是存在内存之中，并且处于活跃状态

StateFlow

StateFlow是一个状态容器式可观察数据流，可以向其收集器发出当前状态更新和新状态更新。还可通过其value属性读取当前的状态值

• 和livedata比较像，有新数据可以通知collect的一方
• 同时又具有flow的所有特点，比如可以挂起，切换线程

SharedFlow

SharedFlow会向其中收集值得所有使用方发出数据

• 也就是一对多的关系，可以有多个collector
• 同时又具有flow的所有特点，比如可以挂起，切换线程
• 和上面的StateFlow不同的是，这个不能主动通知collect方，需要不断emit元素，也就是利用了flow的功能

channel

定义概念

• channel实际上是一个并发安全的队列，它可以用来连接协程，实现不同协程的通信
• channel实际上就是一个队列，队列中一定存在缓冲区，那么这个缓冲区一旦满了，并且也一直没有人调用receive并取走函数，send就需要挂起。
• 默认缓冲区大小是0

val channel = Channel<Int>()@Test
fun `test channel` ()= runBlocking<Unit>{val producer = GlobalScope.launch { var i = 0;while (true){delay(1000)channel.send(++i)println("send $i")}}val consumer = GlobalScope.launch { while (true){val element = channel.receive()println("receive $element")}}joinAll(producer, consumer)
}

• 在读取channel时可以直接获取一个channel的iterator迭代器

val iterator = channel.iterator()
while (iterator.hasNext()){val element = iterator.next()
}//也可以这样
for (element in channel){}

produce与actor

• 构造生产者和消费者的便捷方法
• 可以通过produce方法启动一个生产者协程，并返回一个ReceiveChannel，其他协程就可以用这个Channel来接受数据。反过来，我们可以用actor启动一个消费者协程。

val receiveChannel: ReceiveChannel<Int> = GlobalScope.produce {repeat(100){delay(1000)send(it)}
}
val consumer = GlobalScope.launch {for (i in receiveChannel){println("receive $i")}
}val sendChannel:SendChannel<Int> = GlobalScope.actor {while (true){val element = receive()println(element)}
}
val producer = GlobalScope.launch {for (i in 1..3){sendChannel.send(i)}
}

channel的关闭

• produce与actor返回的channel都会随着对应的协程执行完毕而关闭
• 对于一个channel，如果我们调用了它的close方法，它会立即停止接受新元素，也就是说这时它的isClosedForSend会立即返回true。而由于channel缓冲区的存在，这时候可能还有元素没有被处理完，因此要等所有的元素都被读取之后isClosedForReceive才会返回true
• channel的生命周期最好由主导方来维护，建议由主导的一方实现关闭

BroadcastChannel

发送端和接收端在Channel中存在一对多的情形，从数据处理本身来说，虽然有多个接收端，但是同一个元素只会被一个接收端读到。广播则不然，多个接收端不存在互斥行为

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