Coroutine flow

Flow의 Flattening Operator flow는 데이터 파이프라인이다. 코드 상에서 데이터 파이프라인은 그 자체로 사용되는 경우는 거의 없으며 보통 다른 데이터 파이프라인들과 합쳐져 하나의 데이터 파이프라인을 완성한다. flow 또한 여러 flow가 합쳐져 하나의 flow로 만들어지기 위한 연산자를 제공하는데 데이터 파이프라인을 합치는(Flatten) 연산자여서 Flattening Operator(하나로 만드는 연산자)라 한다. 우리는 이번 글에서 가장 대표적인 Flattening Operator인 flatMapConcat에 대해 다뤄볼 것이다. flatMapConcat 은 무엇을 하는가? flatMapConcat은 여러 flow를 연결하는(concatenating) 연산자이다. 이름에서 알 수..

collectLatest를 이용한 최신 데이터 collect의 한계점 그림1과 같이 데이터 발행 시간 사이의 간격보다 데이터를 처리하는 suspend fun이 수행하는 시간이 오래 걸릴 경우, 새로 들어온 데이터는 계속해서 소비되지 못한다. 즉 이런 상황에서 collectLatest를 쓸 경우 중간 데이터를 하나도 얻지 못하고 마지막 데이터만을 얻을 수 있다. 예를 들어 아래 그림2와 같이 데이터 발행에 0.1초가 걸리는데 데이터 소비에 1초가 걸릴 경우 하나도 소비가 안되고 마지막 데이터만이 소비된다. conflate을 이용해 최신 데이터 collect하기 이를 해결하는 방법은 간단하다. 한 번 시작된 데이터 소비는 끝날 때까지 하고 데이터 소비가 끝난 시점에서의 가장 최신 데이터를 다시 소비하는 것이..

collect에서 데이터 발행과 소비가 일어나는 방식 flow의 collect를 사용하면 하나의 Coroutine에서 발행과 소비가 같이 일어나기 때문에 데이터가 발행된 후 소비가 끝나고 나서 다시 다음 데이터가 발행된다. 즉 발행과 소비가 순차적으로 일어난다. 이를 그림으로 표현하면 다음과 같다. 하지만 이 방식은 매우 비효율적이다. 발행하는 쪽이나 소비하는 쪽의 delay를 미리 처리하지 않는다면 발행부와 소비부 양쪽에서 모두 delay가 생기기 때문이다. 예를 들어 다음과 같이 발행에 1초 소비에 3초가 걸리는 코드가 있다고 해보자. 그림2의 로그에서 볼 수 있듯이 collect를 사용하면 데이터를 발행하는데 1초 소비하는데 3초가 걸려서 총 4초가 발행과 소비에 사용된다. 즉, 발행에 지연(del..

collect를 사용한 데이터 소비의 한계점 Flow는 Coroutine상에서 Reactive한 프로그래밍을 할 수 있도록 만들어진 데이터 파이프 라인이다. Flow는 데이터를 발행하는 역할을 하며 Flow에서 발행하는 데이터는 collect의 action 파라미터에 의해 소비된다. public suspend inline fun Flow.collect(crossinline action: suspend (value: T) -> Unit): Unit = collect(object : FlowCollector { override suspend fun emit(value: T) = action(value) }) collect의 인자로 들어가는 action 블록은 flow에서 발행된 데이터를 순차적으로 받아 su..

lifecycleScope의 한계점 flow를 Activity의 lifecycleScope에서 사용하게 되면 Activity가 onDestroy 될 때 데이터 collect가 중단된다. 하지만 onDestroy는 Activity가 종료될 때 수행되고 Activity가 백그라운드로 내려갈 때 수행되지 않는다. 앱이 백그라운드로 내려가면 activity의 lifecycle은 onStop시 수행되므로 lifecycleScope의 collect는 계속해서 데이터를 수집하는 것이다. 참조 : [Android CoroutineScope] 1. Activity, ViewModel에서 올바른 CoroutineScope 사용법 : lifecycleScope과 viewModelScope의 활용 기존의 해결책 기존에는 이 ..