LiveData, Flow 차이

LiveData

• 관찰 가능한 데이터 홀더 클래스
• Activity, Fragment, Service 등 앱 구성요소의 수명 주기를 인식 => 수명 주기 상태에 있는 요소의 observer만 업데이트한다.
• 수명 주기가 끝나는 즉시, 값을 관찰하지 않기 때문에 메모리 누수를 걱정할 필요가 없다!
• Observer 패턴을 따르기 때문에 데이터가 변경되면, Observer 객체에 알린다
  => Observer 객체에 UI 업데이트

앱 아키텍처에서의 사용법

• ViewModel 은 데이터를 로드하고 조작하는 역할이기 때문에 LiveData 를 갖고있기에 적합하다.
• ViewModel 에 LiveData 선언하고, Fragment(View) 에서는 observe 하며 UI 에 표시한다.

이전에 개발했던, 특정 아이템 북마크 하는 기능이다.

ViewModel

private val _isBookMarked = MutableLiveData(false)
val isBookMarked: LiveData<Boolean> = _isBookMarked

북마크 선택 여부를 저장하는 isBookMarked 변수를 ViewModel 에 선언한다.

Fragment

viewModel.isBookMarked.observe(viewLifecycleOwner) {
	binding.btnBookmark.isSelected = it
}

isBookMarked 를 observe 하며, 선택 여부에 따라 isSelected 표시를 처리한다.

단점

• But!! 비동기 데이터 스트림을 처리하도록 설계되지 않음
  => Data Layer 에서 LiveData 를 쓰기 어려움
  (그래서 Data Layer 에서 Flow 로 데이터 생성하고, Presentation 에서는 LiveData 로 observe 하는 방법을 사용하는 게 아닐까?)

• 모든 LiveDaata 객체가 메인 스레드에서 관찰된다

Flow

• lifecycle 을 알지 못함
  => repeatOnLifeCycle 사용하면 해결 가능

• 비동기적인 데이터 흐름
  (suspend function 사용하기 때문에 메인쓰레드 차단하지 않고 데이터 생성 가능)

• 지속적으로 데이터를 방출한다 (emit)

• 여러 값을 순차적으로 내보내기 때문에 DB에서 실시간으로 갱신된 값을 가져오는 데 적합하다.

• Cold Stream 이란?
  1. flow scope 내부에서 데이터가 생성된다.

  flow{ 
  	for(i in 1..10){
      	delay(1000L)
          emit(i)
      }
  }
  		```
  

2.Producer가 발생한 데이터를 동시에 여러 Consumer 가 수신할 수 있다.
여러 Consumer가 같은 Producer를 구독하더라도, 각각 독립적으로 동작함.

3. Consumer가 소비하는 시점부터 데이터를 생산한다.
   collect() 하는 시점부터!
   

CoroutineScope(Dispatchers.IO).launch {
	count.collect{
    	Log.d("Count: ", it.toString())
    }
 }