前言
Kotlin 为我们提供了两种创建“热流”的工具：StateFlow 和 SharedFlow。StateFlow 经常被用来替代 LiveData 充当架构组件使用，所以大家相对熟悉。其实 StateFlow 只是 SharedFlow 的一种特化形式，SharedFlow 的功能更强大、使用场景更多，这得益于其自带的缓存系统，本文用图解的方式，带大家更形象地理解 SharedFlow 的缓存系统。
创建 SharedFlow 需要使用到 MutableSharedFlow() 方法，我们通过方法的三个参数配置缓存：
fun <T> MutableSharedFlow( replay: Int = 0, extraBufferCapacity: Int = 0, onBufferOverflow: BufferOverflow = BufferOverflow.SUSPEND ): MutableSharedFlow<T>
接下来，我们通过时序图的形式介绍这三个关键参数对缓存的影响。正文之前让我们先统一一下用语：
- Emitter：Flow 数据的生产者，从上游发射数据
- Subcriber：Flow 数据的消费者，在下游接收数据
replay
当 Subscriber 订阅 SharedFlow 时，有机会接收到之前已发送过的数据，replay 指定了可以收到 subscribe 之前数据的数量。replay 不能为负数，默认值为 0 表示 Subscriber 只能接收到 subscribe 之后 emit 的数据：
上图展示的是 replay = 0 的情况，Subscriber 无法收到 subscribe 之前 emit 的 ❶，只能接收到 ❷ 和 ❸。
当 replay = n （ n > 0）时，SharedFlow 会启用缓存，此时 BufferSize 为 n，意味着可以缓存发射过的最近 n 个数据，并发送给新增的 Subscriber。
上图以 n = 1 为例 ：
- Emitter 发送 ❶ ，并被 Buffer 缓存
- Subscriber 订阅 SharedFlow 后，接收到缓存的 ❶
- Emitter 相继发送 ❷ ❸ ，Buffer 缓存的数据相继依次被更新
在生产者消费者模型中，有时消费的速度赶不及生产，此时要加以控制，要么停止生产，要么丢弃数据。SharedFlow 也同样如此。有时 Subscriber 的处理速度较慢，Buffer 缓存的数据得不到及时处理，当 Buffer 为空时，emit 默认将会被挂起 （ onBufferOverflow = SUSPEND）
上面的图展示了 replay = 1 时 emit 发生 suspend 场景：
- Emitter 发送 ❶ 并被缓存
- Subscriber 订阅 SharedFlow ，接收 replay 的 ❶ 开始处理
- Emitter 发送 ❷ ，缓存数据更新为 ❷ ，由于 Subscriber 对 ❶ 的处理尚未结束，❷ 在缓存中没有及时被消费
- Emitter 发送 ❸，由于缓存的 ❷ 尚未被 Subscriber 消费，emit 发生挂起
- Subscriber 开始消费 ❷ ，Buffer 缓存 ❸ ， Emitter 可以继续 emit 新数据
注意 SharedFlow 作为一个多播可以有多个 Subscriber，所以上面例子中，❷ 被消费的时间点，取决于最后一个开始处理的 Subscriber。
extraBufferCapacity
extraBufferCapacity 中的 extra 表示 replay-cache 之外为 Buffer 还可以额外追加的缓存。
若 replay = n， extraBufferCapacity = m，则 BufferSize = m + n。
extraBufferCapacity 默认为 0，设置 extraBufferCapacity 有助于提升 Emitter 的吞吐量
在上图的基础之上，我们再设置 extraBufferCapacity = 1，效果如下图：
上图中 BufferSize = 1 + 1 = 2 ：
- Emitter 发送 ❶ 并得到 Subscriber1 的处理 ，❶ 作为 replay 的一个数据被缓存，
- Emitter 发送 ❷，Buffer 中 replay-cache 的数据更新为 ❷
- Emitter 发送 ❸，Buffer 在存储了 replay 数据 ❷ 之上，作为 extra 又存储了 ❸
- Emitter 发送 ❹，此时 Buffer 已没有空余位置，emit 挂起
- Subscriber2 订阅 SharedFlow。虽然此时 Buffer 中存有 ❷ ❸ 两个数据，但是由于 replay = 1，所以 Subscriber2 只能收到最近的一个数据 ❸
- Subscriber1 处理完 ❶ 后，依次处理 Buffer 中的下一个数据，开始消费 ❷
- 对于 SharedFlow 来说，已经不存在没有消费 ❷ 的 Subscriber，❷ 移除缓存，❹ 的 emit 继续，并进入缓存，此时 Buffer 又有两个数据 ❸ ❹ ，
- Subscriber1 处理完 ❷ ，开始消费 ❸
- 不存在没有消费 ❸ 的 Subscriber， ❸ 移除缓存。
onBufferOverflow
前面的例子中，当 Buffer 被填满时，emit 会被挂起，这都是建立在 onBufferOverflow 为 SUSPEND 的前提下的。onBufferOverflow 用来指定缓存移除时的策略，除了默认的 SUSPEND，还有两个数据丢弃策略：
- DROP_LATEST：丢弃最新的数据
- DROP_OLDEST：丢弃最老的数据
需要特别注意的是，当 BufferSize = 0 时，extraBufferCapacity 只支持 SUSPEND，其他丢弃策略是无效的。这很好理解，因为 Buffer 中没有数据，所以丢弃无从下手，所以启动丢弃策略的前提是 Buffer 至少有一个缓冲区，且数据被填满
上图展示 DROP_LATEST 的效果。假设 replay = 2，extra = 0
- Emitter 发送 ❸ 时，由于 ❶ 已经被消费，所以 Buffer 数据从 ❶❷ 变为 ❷❸
- Emitter 发送 ❹ 时，由于 ❷ 还未被消费，Buffer 处于填满状态， ❹ 直接被丢弃
- Emitter 发送 ❺ 时，由于 ❷ 已经被费，可以移除缓存，Buffer 数据变为 ❸❺
上图展示了 DROP_OLDEST 的效果，与 DROP_LATEST 比较后非常明显，缓存中永远会储存最新的两个数据，但是较老的数据不管有没有被消费，都可能会从 Buffer 移除，所以 Subscriber 可以消费当前最新的数据，但是有可能漏掉中间的数据，比如图中漏掉了 ❷
注意：当 extraBufferCapacity 设为 SUSPEND 可以保证 Subscriber 一个不漏的消费掉所有数据，但是会影响 Emitter 的速度；当设置为 DROP_XXX 时，可以保证 emit 调用后立即返回，但是 Subscriber 可能会漏掉部分数据。
如果我们不想让 emit 发生挂起，除了设置 DROP_XXX 之外，还有一个方法就是调用 tryEmit，这是一个非 suspend 版本的 emit
abstract suspend override fun emit(value: T) abstract fun tryEmit(value: T): Boolean
tryEmit 返回一个 boolean 值，你可以这样判断返回值，当使用 emit 会挂起时，使用 tryEmit 会返回 false，其余情况都是 true。这意味着 tryEmit 返回 false 的前提是 extraBufferCapacity 必须设为 SUSPEND，且 Buffer 中空余位置为 0 。此时使用 tryEmit 的效果等同于 DROP_LATEST。
SharedFlow Buffer
前面介绍的 MutableSharedFlow 的三个参数，其本质都是围绕 SharedFlow 的 Buffer 进行工作的。那么这个 Buffer 具体结构是怎样的呢？
上面这个图是 SharedFlow 源码中关于 Buffer 的注释，这个图形象地告诉了我们 Buffer 是一个线性数据结构（就是一个普通的数组 Array<Any?>），但是这个图不能直观反应 Buffer 运行机制。下面通过一个例子，看一下 Buffer 在运行时的具体更新过程：
val sharedFlow = MutableSharedFlow<Int>( replay = 2, extraBufferCapacity = 2, onBufferOverflow = BufferOverflow.SUSPEND ) var emitValue = 1 fun main() { runBlocking { launch { sharedFlow.onEach { delay(200) // simulate the consume of data }.collect() } repeat(12) { sharedFlow.emit(emitValue) emitValue++ delay(50) } } }
上面的代码很简单，SharedFlow 的 BufferSize = 2+2 = 4，Emitter 生产的速度大于 Subscriber 消费的速度，所以过程中会出现 Buffer 的填充和更新，下面依旧用图的方式展示 Buffer 的变化
先看一下代码对应的时序图:
有前面的介绍，相信这个时序图很容易理解，这里就不再赘述了，下面重点图解一下 Buffer 的内存变化。SharedFlow 的 Buffer 本质上是一个基于 Array 实现的 queue，通过指针移动从往队列增删元素，避免了元素在实际数组中的移动。这里关键的指针有三个：
- head：队列的 head 指向 Buffer 的第一个有效数据，这是时间上最早进入缓存的数据，在数据被所有的 Subscriber 消费之前不会移除缓存。因此 head 也代表了最慢的 Subscriber 的处理进度
- replay：Buffer 为 replay-cache 预留空间的其实位置，当有新的 Subscriber 订阅发生时，从此位置开始处理数据。
- end：新数据进入缓存时的位置，end 这也代表了最快的 Subscriber 的处理进度。
如果 bufferSize 表示当前 Buffer 中存储数据的个数，则我们可知三指针 index 符合如下关系：
- replay <= head + bufferSize
- end = head + bufferSize
了解了三指针的含义后，我们再来看上图中的 Buffer 是如何工作的：
最后，总结一下 Buffer 的特点：
- 基于数组实现，当数组空间不够时进行 2n 的扩容
- 元素进入数组后的位置保持不变，通过移动指针，决定数据的消费起点
- 指针移动到数组尾部后，会重新指向头部，数组空间可循环使用
