[Android] StateFlow와 LiveData

🤔 StateFlow란?

이 글을 읽기 전에 Flow란? 글을 읽지 않으셨다면 읽는 것을 추천드립니다.

Flow는 특정 시점의 데이터를 알기 어려웠고, 상태 값이 변경될 때마다 UI에서 매번 구독을 하기에 개발에 어려움이 있습니다.
이를 보완하기 위해 StateFlow가 등장했습니다.

StateFlow는 항상 현재 값을 가지며, 구독하고 있는 모든 구독자에게 값이 변경되면 즉시 알려주기에 구독만 하고 있으면 됩니다.
이를 통해 원하는 시점에서 데이터를 알 수 있습니다.
StateFlow는 Hot Stream입니다.
Hot Stream 이란 리액티브 프로그래밍(반응형 프로그래밍)에서 사용되는 개념으로, 데이터가 바뀌면 바뀐 내용을 바로바로 업데이트할 수 있도록 하는 방식입니다.
즉, 실시간 데이터처리에 적합한 특성을 가진 Stream입니다.

👁‍🗨 Flow에 관한 글에서도 정수기로 예를 들었는데 이번에도 정수기로 예를 들어보겠습니다.

물탱크 = 생산자 / 정수기의 물 상태 변경 기능 = 중개자 / 사람 = 소비자 / 물 = data

이번엔 물탱크에 물이 이미 생산되어 있습니다.
정수기로 물을 온수로 할지, 냉수로 할지, 얼음으로 할지 변경이 가능합니다.
사람이 물을 소비(collect)하면 정수기에서 물이 나와 물을 마실 수 있습니다.

그런데 이번엔 특별한 기능이 추가되었다고 생각해 보겠습니다.

StateFlow는 Hot Stream으로 데이터가 생성되어 있고 상태가 유지되어 있습니다.
그래서 정수기의 물을 소비(collect)하기 위해 버튼을 눌렀더니 물이 멈추질 않고 계속 나오는 겁니다.
(이 문제의 해결방법은 아래에서 다뤄 보겠습니다.)

그리고 정수기에서 나온 물을 정수기에 넣으면 재사용할 수 있다고 생각해 보겠습니다.
그러면 따라놓은 물(특정 시점의 data)을 갑자기 얼음으로 먹고 싶다면 물을 정수기에 넣으면 얼음으로 변환시킬 수 있습니다.

🟡 StateFlow와 LiveData?

StateFlow와 LiveData는 비슷한 점이 많습니다.
모두 데이터 홀더 클래스로 상태를 관찰하여 상태 관리하는 데 사용 됩니다.
상태를 관찰하여 관리하기 때문에 최신의 상태를 유지할 수 있습니다.
하지만 LiveData는 생명주기를 인식하고 있어서 생명주기가 파괴될 때 같이 파괴되지만 StateFlow는 그렇지 않습니다.

그런데 안드로이드 공식 문서에서는 StateFlow를 권장하고 있는데 이유를 알아보겠습니다.

1. 스레드 문제
LiveData는 메인 스레드에서만 값을 업데이트할 수 있습니다.
이 뜻은 Livedata는 Main 스레드를 벗어나 Input/Output 스레드 상태 즉 입력이 일어날 때 상태를 업데이트할 수 없다는 것입니다.

2. 백 프레셔(Back Pressure) 문제
LiveData는 백 프레셔 문제를 다루지 않습니다.
백 프레셔는 데이터를 생산하는 속도가 소비하는 속도보다 빠를 때를 얘기하는데 위에 적힌 예시로 설명하자면 물탱크가 물을 생산하는데 만약 물탱크 용량이 정해져 있다고 할 때, 물을 계속 생산하는데 물 마시는 사람이 없으면 물탱크가 터져 버립니다.
하지만 StateFlow는 백 프레셔 문제를 자동으로 관리합니다.

3. 생명주기 보완
StateFlow는 생명 주기를 인식하지 못한다고 하지만 lifecycleScope를 통해 보완할 수 있습니다.

💻 StateFlow 예제

예시에서 물이 계속 흐르는 걸 방지하기 위한 방법과 정수기로 받은 물을 어떻게 변환 시킬 수 있는 방법도 같이 알아 보겠습니다.

1. LiveData를 StateFlow로 변경하고 결과 값 출력

	// ViewModel
    
    /** LiveData 형태 **/
    private var mutableLiveData = MutableLiveData<Int>()
    val liveData : LiveData<Int>
        get() = mutableLiveData


    /** StateFlow 형태 **/
    val mutableStateFlow = MutableStateFlow(0)

    fun setData(value : Int)
    {
        mutableStateFlow.value = value
    }

	// Activity

	/** 결과값 **/
	resultBtn.setOnClickListener {
		viewModel.setData(editValue.text.toString().toInt())
		lifecycleScope.launch {
			viewModel.mutableStateFlow.collect {
				resultText.text = it.toString()
			}
		}
	}

2. 물이 계속 흐르는 해결책? = repeatOnLifecycle

• repeatOnLifecycle을 사용하면 물이 계속 흐르는 것을 방지할 수 있습니다.
  즉, 메모리 누수를 해결해 줄 수 있습니다.
  ex) repeatOnLifecycle(Lifecycle.State.STARTED) : 생명주기가 시작 될때 데이터를 관찰하고 생명주기가 파괴될때 소비자도 구독을 하지 않는 상태가 됩니다.

	// Activity
	/** 결과값 **/
	resultBtn.setOnClickListener {
		viewModel.setData(editValue.text.toString().toInt())
		lifecycleScope.launch {
			repeatOnLifecycle(Lifecycle.State.STARTED){
				viewModel.mutableStateFlow.collect {
					resultText.text = it.toString()
				}
			}
		}
	}

3. 받은 물을 변환 시키는 방법? = 연산자 사용

• map, filter, reduce, transform 다양한 연산자 사용이 가능합니다.

	// viewModel
	val transformationStateFlow = mutableStateFlow.asStateFlow().map { it * it }

	// Activity
	/** 변환된 결과 값 **/
	transformationBtn.setOnClickListener {
		viewModel.setData(editValue.text.toString().toInt())
		lifecycleScope.launch {
			repeatOnLifecycle(Lifecycle.State.STARTED) {
				viewModel.transformationStateFlow.collect {
					resultText.text = it.toString()
				}
			}
		}
	}

😊 마치며

이번 시간에 StateFlow에 대해 알아보았습니다.
LiveData보다 StateFlow를 활용하면 더 좋을 것 같습니다.

📕 참고자료

안드로이드 공식 문서
StateFlow Github