JetPack | LiveData 如何安全的观察数据

LiveData 是什么？LiveData是JetPack组件之一，LiveData是一个可观察的数据持有类，可以感知生命周期。是一种可观察的数据存储器类。与常规的可观察类不同，LiveData 具有生命周期感知能力，意指它遵循其他应用组件（如 Activity、Fragment 或 Service）的生命周期。这种感知能力可确保 LiveData 仅更新处于活跃生命周期状态的应用组件观察者。（来自Android官方解释）

LiveData的介绍和使用不在累述，直接看官方文档，本篇文章旨在讲解LiveData存在的意义以及实现的原理。LiveData 为什么会出现？之前看过重学安卓的小专栏的讲解：

LiveData 它被设计为仅限于负责 数据在订阅者生命周期内的被分发，除了 setValue / postValue 发送数据，以及 observe订阅数据. 没有多余的方法。(摘自：重学Android KunMinX-LiveData诞生的设计原因)

LiveData 只有如下简单的几个类： LiveData 其实就是为了解决数据分发、统一数据分发一致性、数据在订阅者生命周期内分发感知生命周期。Google的描述的LiveData的优势如下： 下面我们来一一验证，LiveData的优势。

postValue/setValue

在LiveData只存在两个方法postValue/setValue来进行数据的分发，那么这两个方法有什么区别呢？

postValue: 可以在任意的线程下执行。setValue: 只能在主线程下执行。

 //<T> 决定livedata 持有的数据类型
        liveData = MutableLiveData<String>()       
//设置持有的数据
        //postValue 可以在任意的线程下执行
        liveData.postValue("1")
        thread {
            liveData.postValue("3")
        }
        //setValue 只能在主线程执行
        liveData.value = "2"

LiveData中源码的实现如下：实现的方式非常简单，最终都会调用到setValue最终存储在mData

   protected void postValue(T value) {
        boolean postTask;
        synchronized (mDataLock) {
            postTask = mPendingData == NOT_SET;//NOT_SET 是一个空对象
            mPendingData = value;//存储发送的数据
        }
        if (!postTask) {//如果mPendingData 不等于 NOT_SET 说明mPostValueRunnable还没有执行完毕
            return;
        }
        //主线程执行mPostValueRunnable
        ArchTaskExecutor.getInstance().postToMainThread(mPostValueRunnable);
    }
  //主线程执行Runnable
  private final Runnable mPostValueRunnable = new Runnable() {
        @SuppressWarnings("unchecked")
        @Override
        public void run() {
            Object newValue;
            synchronized (mDataLock) {
                newValue = mPendingData;
                mPendingData = NOT_SET;//将mPendingData置为空对象 对应了上述的postTask
            }
            setValue((T) newValue);//最终还是调用了setValue()方法
        }
    };

    @MainThread //注解 标注了在主线程执行
    protected void setValue(T value) {
        assertMainThread("setValue"); // 判断是否在主线程
        mVersion++;//版本号 后续会用到
        mData = value;//mData 真实的数据
        dispatchingValue(null);//将数据分发给观察者
    }

发布/订阅数据

从上述的postValue/setValue 的方法，我们可以看到最终都会调用到setValue并且调用了 dispatchingValue进行发布数据。

LiveData中订阅数据,通过observe方法实现订阅数据：

        //注册订阅者
        //LifecycleOwner AppCompatActivity进行了实现
        liveData.observe(this, {
            Log.e("liveData-1", "onCreate: $it")
        })

我们先来看分发数据dispatchingValue是如何实现的：(先关注分发数据的代码)

   void dispatchingValue(@Nullable ObserverWrapper initiator) {
        if (mDispatchingValue) {
            mDispatchInvalidated = true;
            return;
        }
        mDispatchingValue = true;
        do {
            mDispatchInvalidated = false;
            if (initiator != null) {//TODO 这里先不要关注 后面会讲解
                considerNotify(initiator);
                initiator = null;
            } else {
                for (Iterator<Map.Entry<Observer<? super T>, ObserverWrapper>> iterator =
                        mObservers.iteratorWithAdditions(); iterator.hasNext(); ) {//TODO 关注这里 遍历观察者
                    considerNotify(iterator.next().getValue());//TODO 通知观察者有数据过来了
                    if (mDispatchInvalidated) {
                        break;
                    }
                }
            }
        } while (mDispatchInvalidated);
        mDispatchingValue = false;
    }
    private void considerNotify(ObserverWrapper observer) {
        //其他代码先不要关注
        ....
        observer.mObserver.onChanged((T) mData);//将数据通知观察者 将mData传递过去
    }

如下图所示：最终setValue通过considerNotify将数据通知给订阅者。

下面再来看LiveData如何通过observe订阅数据：

    @MainThread //看这里这里标注了 observe必须在主线程中调用
    public void observe(@NonNull LifecycleOwner owner, @NonNull Observer<? super T> observer) {
        assertMainThread("observe");//判断是否在主线程中
        //感知生命周期 先忽略后面讲解
        if (owner.getLifecycle().getCurrentState() == DESTROYED) {
            // ignore
            return;
        }
        //感知生命周期 先忽略后面讲解
        LifecycleBoundObserver wrapper = new LifecycleBoundObserver(owner, observer);
        //TODO 这里将observer存储在mObservers中。这里mObservers，通过dispatchingValue调用分发数据
        ObserverWrapper existing = mObservers.putIfAbsent(observer, wrapper);
        if (existing != null && !existing.isAttachedTo(owner)) {
            throw new IllegalArgumentException("Cannot add the same observer"
                    + " with different lifecycles");
        }
        if (existing != null) {
            return;
        }
        owner.getLifecycle().addObserver(wrapper);
    }

注意：observer 必须在主线程中调用。

那么整体下来，LiveData分发数据和订阅数据的流程图如下：

从上述的分析来看，LiveData实现看起来挺简单的，只是简单的遍历分发数据。如果仅仅是这样LiveData是没有必要存在的，也没有体现Google提出来的优势，下面我们来看LiveData的最核心的部分，也是优势所在：生命周期管理以及规避内存泄漏。

生命周期管理

在JetPack组件通过Lifecycle来管理生命周期，关于Lifecycle我会单独出一篇文章讲解。关于Lifecycle先看AppCompatActivity实现了LifecycleOwner.可以获取getLifecycle,通过getLifecycle.addObserver()来注册生命周期的观察者 如下代码：MyLifeCycle实现了LifecycleEventObserver，生命周期的观察者

class MyLifeCycle : LifecycleEventObserver {
    override fun onStateChanged(source: LifecycleOwner, event: Lifecycle.Event) {
        Log.e("TAG", "onStateChanged: " + source.lifecycle.currentState+" event:"+event)
    }
}

在Activity中注册观察者：

     //感知Activity的生命周期 注册生命周期的观察者
        lifecycle.addObserver(MyLifeCycle())

那么LiveData是如何感知生命周期的呢？如下代码：其实和上述的原理是一样的

    @MainThread
    public void observe(@NonNull LifecycleOwner owner, @NonNull Observer<? super T> observer) {
        assertMainThread("observe");//判断是否在主线程中
        //获取当前生命周期的状态如果destory状态直接返回
        if (owner.getLifecycle().getCurrentState() == DESTROYED) {
            // ignore
            return;
        }
        //LifecycleBoundObserver 实现了LifecycleEventObserver
        LifecycleBoundObserver wrapper = new LifecycleBoundObserver(owner, observer);
        ObserverWrapper existing = mObservers.putIfAbsent(observer, wrapper);
        //判断owner是否是同一个
        if (existing != null && !existing.isAttachedTo(owner)) {
            throw new IllegalArgumentException("Cannot add the same observer"
                    + " with different lifecycles");
        }
        if (existing != null) {
            return;
        }
        //注册生命周期的观察者 owner:  Activity/Fragment
        owner.getLifecycle().addObserver(wrapper);
    }

那么生命周期感知的关键就是LifecycleBoundObserver类的实现：

class LifecycleBoundObserver extends ObserverWrapper implements LifecycleEventObserver {
        @NonNull
        final LifecycleOwner mOwner;
      //构造方法存储LifecycleOwner和Observer
        LifecycleBoundObserver(@NonNull LifecycleOwner owner, Observer<? super T> observer) {
            super(observer);
            mOwner = owner;
        }

       //判断生命周期是否处于活跃状态
        @Override
        boolean shouldBeActive() {
            //判断是否处于活跃状态 isAtLeast进行状态比较：compareTo(state) >= 0; 处于STARTED RESUMED
            return mOwner.getLifecycle().getCurrentState().isAtLeast(STARTED);
        }

       // onStateChanged感知生命周期
        @Override
        public void onStateChanged(@NonNull LifecycleOwner source,
                @NonNull Lifecycle.Event event) {
            //获取当前生命周期的状态
            Lifecycle.State currentState = mOwner.getLifecycle().getCurrentState();
            //感知到生命周期状态destory移除
            if (currentState == DESTROYED) {
                removeObserver(mObserver);//从mObservers中移除mObserver 返回
                return;
            }
            //感知到处于非destory状态
            Lifecycle.State prevState = null;
            while (prevState != currentState) {
                prevState = currentState;
                //判断是否处于生命周期活跃状态
                activeStateChanged(shouldBeActive());
                currentState = mOwner.getLifecycle().getCurrentState();
            }
        }

       //判断是否为同一个LifecycleOwner
        @Override
        boolean isAttachedTo(LifecycleOwner owner) {
            return mOwner == owner;
        }

        //移除该生命周期的观察者
        @Override
        void detachObserver() {
            mOwner.getLifecycle().removeObserver(this);
        }
    }

移除观察者：

  @MainThread
    public void removeObserver(@NonNull final Observer<? super T> observer) {
        assertMainThread("removeObserver");
        //移除数据的观察者
        ObserverWrapper removed = mObservers.remove(observer);
        if (removed == null) {
            return;
        }
        //注销该生命周期的观察者
        removed.detachObserver();
        //重置状态
        removed.activeStateChanged(false);
    }

从上述代码中，可以看到，LifecycleBoundObserver类作为生命周期的观察者，主要有两个方法：

• shouldBeActive判断是否处于活跃状态也就是处于：STARTED RESUMED状态。
• onStateChanged感知生命周期，如果感知到处于destory状态，则执行removeObserver(也标注了MainThread也就说必须在主线程中执行)移除数据的观察者以及生命周期的观察者。其他的状态通过activeStateChanged父类的方法处理。

LiveData 有两种观察者：一种是Observer数据的观察者，一种是LifecycleBoundObserver生命周期的观察者。

activeStateChanged的实现在ObserverWrapper父类中：
    private abstract class ObserverWrapper {
        final Observer<? super T> mObserver;//存储Observer
        boolean mActive;//记录是否处于活跃状态 默认FALSE
        int mLastVersion = START_VERSION;//最新版本 后续会用到

        ObserverWrapper(Observer<? super T> observer) {
            mObserver = observer;
        }
        //子类LifecycleBoundObserver
        abstract boolean shouldBeActive();
        //默认返回 FALSE 在子类中已经实现 LifecycleBoundObserver
        boolean isAttachedTo(LifecycleOwner owner) {
            return false;
        }
        //在子类中已经实现 LifecycleBoundObserver
        void detachObserver() {
        }
        //活跃状态变更逻辑
        void activeStateChanged(boolean newActive) {
            if (newActive == mActive) {
                return;
            }
            // immediately set active state, so we'd never dispatch anything to inactive
            // owner
            mActive = newActive;
            changeActiveCounter(mActive ? 1 : -1);
            if (mActive) {
                //处于活跃状态 STARTED RESUMED 调用dispatchingValue分发数据
                dispatchingValue(this);
            }
        }
    }

在上述代码中，activeStateChanged最终判断mActive如果为TRUE 也就是活跃状态，则调用dispatchingValue并且传递了ObserverWrapper，分发数据。我们来验证一下生命周期感知,如下代码：5秒之后在发送数据，我们在5秒之内App进入后台，在进入前台，看是否能观察到数据。

理论的状态下是，App进入后台会进入STOPED状态，不会通知数据观察者，当App进入前台进入RESUMED状态，会通知观察者

        //注册观察者
        //LifecycleOwner AppCompatActivity进行了实现
        liveData.observe(this, {
            Log.e("liveData-1", "onCreate: $it")
        })

        liveData.observe(this, {
            Log.e("liveData-2", "onCreate: $it")
        })
    //延时执行 app进入后台 10S在进入前台 查看数据
        Handler(Looper.getMainLooper()).postDelayed({
            liveData.postValue("lifecyle")
        }, 5000)

结果如下：注册了多个观察者都会在STARTED状态就收到了数据

注意：liveData.observe(...) 每调用一次observe，都会生成一个LifecycleBoundObserver对象，注册生命周期观察者，感知生命周期的变化。

之前看过dispatchingValue 在调用setValue和postValue传递参数都是null，而生命周期感知中传递了ObserverWrapper，来看看有什么不同。

    void dispatchingValue(@Nullable ObserverWrapper initiator) {
        if (mDispatchingValue) {
            mDispatchInvalidated = true;
            return;
        }
        mDispatchingValue = true;
        do {
            mDispatchInvalidated = false;
            if (initiator != null) {
                considerNotify(initiator);//通知数据观察者
                initiator = null;
            } else {
                //..... setvalue/postvalue 逻辑上述讲过了
            }
        } while (mDispatchInvalidated);
        mDispatchingValue = false;
    }

private void considerNotify(ObserverWrapper observer) {
        //如果没有处于活跃状态 则直接return
        if (!observer.mActive) {
            return;
        }
        //再一次判断是否处于活跃状态
        if (!observer.shouldBeActive()) {
            observer.activeStateChanged(false);
            return;
        }
        //observer的版本和setValue的版本如果相等或者大于 则返回
        if (observer.mLastVersion >= mVersion) {
            return;
        }
        //统一版本号，版本号的作用在文章的后面
        observer.mLastVersion = mVersion;
        //通知观察者
        observer.mObserver.onChanged((T) mData);
    }

整体的流程图如下：

粘性事件

通过上述的分析，了解了LiveData的具体的实现，目前还存在一个问题，在网上大部分文章都说LiveData支持粘性事件，那么什么是粘性事件呢?

思考：在下面代码中，先调用postValue在调用观察者，观察数据能监听到数据吗？

    liveData.postValue("11111")
      //粘性事件 liveData同理 注册生命周期的观察者
        liveData.observe(this, {
            Log.e("liveData-3", "onCreate: $it")
        })

答案是可以的，为什么呢？来看下面的一段代码，通过一个按钮来注册生命周期的观察者，来看会打印什么？

 fun setViscous(view: View) {
        //再次注册 生命周期的观察者  会打印当前的生命周期状态
        lifecycle.addObserver(MyLifeCycle())
        //粘性事件 liveData同理 注册生命周期的观察者
        liveData.observe(this, {
            Log.e("liveData-3", "onCreate: $it")
        })    
    }

看结果：原来如此，再次注册生命周期的观察者，会调用onStateChanged,那么在LiveData的原理是一样的啊，当注册数据观察者，同事也会注册生命周期的观察者，在LifecycleBoundObserver中感知生命周期的变化，调用了activeStateChanged，处于活跃状态，将最新的mData数据会返回给观察者。

但是粘性事件，存在着数据倒灌的现象：xiaozhuanlan.com/topic/67193…

LiveData中版本号的作用

在LiveData中持有一个mVersion版本号，在ObserverWrapper中持有一个mLastVersion的版本号，这两个版本号到底有什么作用呢？对于mVersion的变化是当调用setValue的时候才会+1

    @MainThread
    protected void setValue(T value) {
        assertMainThread("setValue");
        mVersion++;
        mData = value;
        dispatchingValue(null);
    }

对于mLastVersion 的变化,在调用considerNotify去通知数据观察者的时候才会发生改变。

    private void considerNotify(ObserverWrapper observer) {
        if (!observer.mActive) {
            return;
        }
        if (!observer.shouldBeActive()) {
            observer.activeStateChanged(false);
            return;
        }
        //也就是说当mLastVersion==mVersion的时候不会在通知观察者
        if (observer.mLastVersion >= mVersion) {
            return;
        }
        observer.mLastVersion = mVersion;
        observer.mObserver.onChanged((T) mData);
    }

也就是说当mLastVersion>=mVersion的时候不会在通知订阅者,可以这样理解，当setValue发生改变的时候mVersion > mLastVersion才会通知观察者。确保了只有setValue底层数据发生改变，LiveData才会通知订阅者。很有意思的设计，看源码果然可以学到很多优秀的思想

重复注册多个订阅者的问题

如下代码: 通过一个按钮，反复执行如下代码，根据LiveData的粘性事件，那么每次点击按钮都可以收到最新的消息

    ld.observe(this){
            Log.e("TAG", "setViscous: ${it}")
        }

        ld.observe(this,object :Observer<String>{
            override fun onChanged(t: String?) {
                Log.e("TAG", "onChanged: ${t}" )
            }
        })

但是实际的结果，第一次两个都会收到，但是第二次只有下面的观察者才会收到。这是为什么呢？ 也就是说第一个观察者注册了一遍，而第二个观察者注册了两遍，当发送数据时的结果：

这里的 “重复注册多个订阅者” 主要发生于 “使用匿名内部类而非 lambda” 的情况：当使用 lambda 时，基于 LiveData observe 方法内部的判断，在同一个页面或 adapter 内订阅不会发生重复订阅，但如果是匿名内部类，每次都会被认为是新的不同的实例，从而额外增加了一个新的订阅者。

LiveDataBus 以及防止数据倒灌

“数据倒灌”的概念来自-《重学安卓》@KunMinX 大佬提出的概念

LiveDataBus 实现LiveData跨组件通信，这里的跨组件指的是跨Activity和Fragment。但是LiveData由于粘性事件的设计会导致，addObserve 都会拿到最新的mData数据。

LiveDataBus的设计非常简单,通过单例模式存储LiveData. 数据倒灌的现象，通过图文和代码的方式来解释这一现象的问题：

1 . 这是在LiveDataActivity,在onCreate监听，上一个Activity的事件

val liveData = LiveDataBus.getInstance()?.with("test")
        liveData?.observe(this){
            Log.e("TAG", "onGoTo: $it" )
        }

//按钮：跳转到LiveData2Activity

startActivity(Intent(this, LiveData2Activity::class.java))

2 . 在LiveData2Activity,也要通过该"test"存储的LiveData和LiveData3Activity进行通信

class LiveData2Activity : AppCompatActivity() {
     private var liveData:UnPeekLiveData<Any>? = null
    override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
        super.onCreate(savedInstanceState)
        setContentView(R.layout.activity_live_data2)
        val tv = findViewById<TextView>(R.id.tv)
        liveData = LiveDataBus.getInstance()?.with("test")

    }

    fun onValue(view: View) {
        liveData?.postValue("test") //将数据发送给 LiveData3Activity
    }
}

3 . 但是当从LiveData2Activity返回，LiveDataActivity就出现了问题.在LiveDataActivity的观察者由于粘性事件，也就是当前的Activity处于了活跃状态，就会拿到最新的mData回调给观察者导致了如下结果：

LiveData2Activity本质上想和LiveData3Activity进行通信，但是返回LiveDataAcivity的时候由于粘性事件导致了LiveDataActivity收到了不可预期的结果,这个结果本来不是给LiveDataActivity的。

数据倒灌如何解决呢？

• 通过反射的方式，去修改mLastVersion (不推荐使用)
• 通过包装Observer的方式去解决 (推荐github.com/KunMinX/UnP…)

在上述提到了LiveData中版本号的设计和作用，那么在这里就可以用到了，其实在UnPeek-LiveData就是通过版本号对比的方式进行解决：

代码核心的逻辑如下：

/**
 * LiveDataBus 用于定义全局的LiveData 实现跨组件通信
 */
class LiveDataBus {
    private var warehouse: HashMap<String, UnPeekLiveData<Any>> = HashMap()

    companion object {
        private var liveDataBus: LiveDataBus? = null

        fun getInstance(): LiveDataBus? {
            if (liveDataBus == null) {
                synchronized(LiveDataBus::class.java) {
                    if (liveDataBus == null) {
                        liveDataBus = LiveDataBus()
                    }
                }
            }
            return liveDataBus
        }
    }

    fun with(key: String): UnPeekLiveData<Any>? {
        return if (!warehouse.containsKey(key)) {
            val liveData = UnPeekLiveData<Any>()
            warehouse[key] = liveData
            liveData
        } else {
            warehouse.get(key = key)
        }
    }

}

/**
 * 粘性事件的问题修复
 * 重写observer onChange判断版本号-推荐的版本
 */
class UnPeekLiveData<T>:MutableLiveData<T>(){
    private val currentVersion = AtomicInteger(START_VERSION)
    companion object{
        private const val START_VERSION = -1
    }

    /**
     * 非粘性事件
     */
    override fun observe(owner: LifecycleOwner, observer: Observer<in T>) {
        super.observe(owner, ObserveWrapper(observer,currentVersion.get()))
    }

    /**
     * 粘性事件
     */
    fun observeSticky(owner: LifecycleOwner, observer: Observer<in T>){
        super.observe(owner, ObserveWrapper(observer))
    }

    override fun setValue(value: T) {
        currentVersion.getAndIncrement()
        super.setValue(value)
    }

    inner class ObserveWrapper(private val mObserver: Observer<in T>, private val mVersion:Int = START_VERSION):Observer<T>{

        override fun onChanged(t: T) {
            if (currentVersion.get() > mVersion && t != null){
                mObserver.onChanged(t)
            }
        }

        override fun equals(o: Any?): Boolean {
            if (this === o) {
                return true
            }
            if (o == null || javaClass != o::class) {
                return false
            }
            val that = o as UnPeekLiveData<*>.ObserveWrapper
            return mObserver == that.mObserver
        }

        override fun hashCode(): Int {
            return Objects.hash(mObserver)
        }

    }
}

手写LiveData 掌握设计思想

深入了解了LiveData，最后手写一下LiveData加深理解。只需要写出核心的逻辑代码即可。

/**
 * 手写LiveData实现
 */
class MyLiveData<T> {
    private val START_VERSION = -1

    private var mData:T?= null

    private var mVersion:Int = START_VERSION

    private var mPaddingData:T? = null

    private val H = Handler(Looper.getMainLooper())

    private var mObserves = ConcurrentHashMap<Observe<T>, ObserveWrapper>()

    private val currentVersion = AtomicInteger(START_VERSION)

    /**
     * 发布数据 可以在任意线程
     */
    fun postValue(t:T){
        H.post {
            setValue(t)
        }
    }

    /**
     * 发布数据 只能在主线程
     */
    @MainThread
    fun setValue(t:T){
        //判断是否在主线程
        if (Thread.currentThread() != Looper.getMainLooper().thread) {
            //如果不在主线程 抛出异常
            throw IllegalAccessException("setValue 必须要在主线程中调用")
        }
        currentVersion.getAndIncrement()
        mData = t
        mVersion++
        dispatchValue(null)
    }

    /**
     * 订阅(粘性)消息
     */
    @MainThread
    fun addObserve(owner: LifecycleOwner,observe: Observe<T>){
        val lifecycleObserve = LifecycleObserveWrapper(owner, observe)
        mObserves[observe] = lifecycleObserve
        owner.lifecycle.addObserver(lifecycleObserve)
    }

    /**
     * 订阅非粘性消息
     */
    @MainThread
    fun addNoStickinessObserve(owner: LifecycleOwner,observe: Observe<T>){
        this.addObserve(owner,NoStickinessObserve(observe,currentVersion.get()))
    }

    /**
     * 分发数据
     */
    private fun dispatchValue(wrapper: ObserveWrapper?){
        if (wrapper == null){
            mObserves.entries.forEach {
                notifyObserve(it.value)
            }
        }else{
            notifyObserve(wrapper)
        }
    }


    /**
     * 通知订阅
     */
    private fun notifyObserve(observe:ObserveWrapper){
        if (!observe.mActive){
            return
        }
        if (!observe.shouldActive()){
            observe.activeStateChange(false)
            return
        }
        if (observe.mLastVersion >= mVersion){
            return
        }
        observe.mLastVersion = mVersion
        observe.observe.onChange(mData)
    }

    /**
     * 监听生命周期
     */
    inner class LifecycleObserveWrapper(private val lifecycleOwner: LifecycleOwner,observe: Observe<T>):ObserveWrapper(observe = observe),LifecycleEventObserver{
        /**
         * 判断activity是否处于活跃状态
         */
        override fun shouldActive():Boolean{
            return lifecycleOwner.lifecycle.currentState.isAtLeast(Lifecycle.State.STARTED)
        }

        override fun onStateChanged(source: LifecycleOwner, event: Lifecycle.Event) {
            if (source.lifecycle.currentState == Lifecycle.State.DESTROYED){
                return
            }
            activeStateChange(shouldActive())
        }
    }

    abstract inner class ObserveWrapper(val observe: Observe<T>){
        var mLastVersion = START_VERSION

        var mActive:Boolean = false

        abstract fun shouldActive():Boolean

        fun activeStateChange(mActive: Boolean){
            if (this.mActive == mActive){
                return
            }
            this.mActive = mActive
            if (mActive){
                dispatchValue(this)
            }
        }
    }

    /**
     * 监听回调
     */
    interface Observe<T>{
        fun onChange(value:T?)
    }

    /**
     * 没有粘性事件的监听回调
     */
    inner class NoStickinessObserve<T>(private val observe: Observe<T>, private val version:Int = START_VERSION):Observe<T>{
        override fun onChange(value: T?) {
            if (currentVersion.get() > version){
                observe.onChange(value)
            }
        }
    }
}

思考

在看LiveData的源码过程中，有这样一段代码：来判断生命周期是否处于活跃的状态，那么Lifecycle.State和Lifecycle.Event 对应的状态是如何呢？为什么下面这段代码可以判断处于活跃状态？

lifecycleOwner.lifecycle.currentState.isAtLeast(Lifecycle.State.STARTED)

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