1. MVVM 架构详细介绍及源码层面理解

整体架构

MVVM（Model - View - ViewModel）架构是为了解决视图和数据模型之间的耦合问题而设计的。它通过引入 ViewModel 作为中间层，实现了视图和数据的分离，提高了代码的可维护性和可测试性。

• View（视图层）：在 Android 中，View 主要关联 Activity、Fragment 以及 XML 布局文件等，负责呈现界面与响应用户交互。像 Activity 里设置布局、初始化视图元素，以及处理用户点击等操作都属于 View 范畴。例如在一个登录界面 Activity 里，布局文件定义了输入框、按钮等 UI 元素的样式与位置，Activity 则处理按钮点击事件，这些都在 View 层完成。
• Model（数据模型层）：负责数据的获取、存储与处理。比如从网络请求用户信息、将数据存储到本地数据库等。在电商应用中，从服务器获取商品列表数据，或是将用户的购物车信息保存到本地数据库，都由 Model 层执行。
• ViewModel（视图模型层）：作为连接 View 与 Model 的纽带，承担关键的界面显示逻辑处理任务。它从 Model 获取数据，并将其转换为适合 View 展示的形式。例如在新闻应用中，Model 获取到原始新闻数据列表，ViewModel 可对数据进行加工，如截取新闻摘要、处理图片链接等，让数据能更好地在 View 中展示。在数据更新时，ViewModel 通过 LiveData 等机制通知 View 进行相应更新。从源码层面看，ViewModel 借助 ViewModelProvider 来创建与管理。ViewModelProvider 内部运用 ViewModelStore 存储 ViewModel 实例，确保配置变更（如屏幕旋转）时，ViewModel 实例不会被销毁，维持数据的稳定性。

观察者模式在 MVVM 中的应用：

在 MVVM 架构里，观察者模式发挥着核心作用。ViewModel 持有数据，以 LiveData 为例，View 作为观察者监听 LiveData 数据变化。LiveData 内部维护了观察者列表，当数据变更时，会调用 dispatchingValue 方法遍历观察者列表。在 considerNotify 方法中，判断观察者状态，若活跃则通过 observer.mObserver.onChanged((T) mData) 通知观察者，View 接收到通知后更新界面，实现了 View 与 ViewModel 低耦合通信，这在诸多面试真题里都有涉及，是理解 MVVM 架构的关键。ViewModel 是通过 ViewModelProvider 来创建和管理的。

2. LiveData 实例化方法及源码分析

实例化方法

• MutableLiveData：MutableLiveData 是 LiveData 的子类，它公开了 setValue() 和 postValue() 方法，允许外部修改其持有的数据。

MutableLiveData<String> liveData = new MutableLiveData<>();

在源码中，MutableLiveData 只是简单地继承了 LiveData 并暴露了修改数据的方法。

public class MutableLiveData<T> extends LiveData<T> {@Overridepublic void postValue(T value) {super.postValue(value);}@Overridepublic void setValue(T value) {super.setValue(value);}
}

• 使用 Transformations 类进行转换：Transformations 类提供了一些静态方法，如 map() 和 switchMap()，可以对 LiveData 进行转换。

LiveData<Integer> source = new MutableLiveData<>();
LiveData<String> transformed = Transformations.map(source, input -> "Transformed: " + input);

map() 方法的源码实现如下：

public static <X, Y> LiveData<Y> map(LiveData<X> source,final Function<X, Y> mapFunction) {final MediatorLiveData<Y> result = new MediatorLiveData<>();result.addSource(source, new Observer<X>() {@Overridepublic void onChanged(@Nullable X x) {result.setValue(mapFunction.apply(x));}});return result;
}

3. LiveData 如何实现生命周期绑定问题

LiveData 生命周期绑定机制在面试中频繁被问到，其实现依赖于 Android 的 Lifecycle 组件。

         当调用 LiveData.observe() 方法时，会创建 LifecycleBoundObserver 对象，它实现了 LifecycleEventObserver 接口来监听 LifecycleOwner（如 Activity、Fragment）的生命周期变化。在 observe() 方法源码中，先检查 LifecycleOwner 状态，若已销毁则直接返回；否则创建 LifecycleBoundObserver 并添加到观察者列表，同时将其注册到 LifecycleOwner 的生命周期观察者中。

public void observe(@NonNull LifecycleOwner owner, @NonNull Observer<? super T> observer) {assertMainThread("observe");if (owner.getLifecycle().getCurrentState() == DESTROYED) {return;}LifecycleBoundObserver wrapper = new LifecycleBoundObserver(owner, observer);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);
}

LifecycleBoundObserver 的 onStateChanged 方法会在 LifecycleOwner 生命周期状态变化时被调用。在此方法中，根据生命周期状态决定是否更新观察者。当状态变为 DESTROYED 时，从 LiveData 的观察者列表移除该观察者，防止内存泄漏；当状态为 STARTED 或 RESUMED 时，认为观察者活跃，可接收数据更新。

class LifecycleBoundObserver extends ObserverWrapper implements LifecycleEventObserver {@NonNullfinal LifecycleOwner mOwner;LifecycleBoundObserver(@NonNull LifecycleOwner owner, Observer<? super T> observer) {super(observer);mOwner = owner;}@Overrideboolean shouldBeActive() {return mOwner.getLifecycle().getCurrentState().isAtLeast(STARTED);}@Overridepublic void onStateChanged(@NonNull LifecycleOwner source,@NonNull Lifecycle.Event event) {if (mOwner.getLifecycle().getCurrentState() == DESTROYED) {removeObserver(mObserver);return;}activeStateChanged(shouldBeActive());}@Overrideboolean isAttachedTo(LifecycleOwner owner) {return mOwner == owner;}@Overridevoid detachObserver() {mOwner.getLifecycle().removeObserver(this);}
}

这种机制确保 LiveData 仅在 LifecycleOwner 处于活跃状态（STARTED 或 RESUMED）时更新观察者，有效避免内存泄漏与空指针异常，是 LiveData 的重要特性。

4. LiveData 粘性事件的深入分析

粘性事件的概念

粘性事件是指当一个观察者注册到 LiveData 时，即使该 LiveData 在观察者注册之前已经有了更新，观察者仍然会接收到这些之前的更新。这是因为 LiveData 会记录最新的值，当有新的观察者注册时，会立即将最新的值发送给它。

源码层面分析

在 LiveData 的 observe() 方法中，当新的观察者注册时，会调用 dispatchingValue() 方法，该方法会检查观察者的状态，并将最新的值发送给它。

private void dispatchingValue(@Nullable ObserverWrapper initiator) {if (mDispatchingValue) {mDispatchInvalidated = true;return;}mDispatchingValue = true;do {mDispatchInvalidated = false;if (initiator != null) {considerNotify(initiator);initiator = null;} else {for (Iterator<Map.Entry<Observer<? super T>, ObserverWrapper>> iterator =mObservers.iteratorWithAdditions(); iterator.hasNext(); ) {considerNotify(iterator.next().getValue());if (mDispatchInvalidated) {break;}}}} while (mDispatchInvalidated);mDispatchingValue = false;
}private void considerNotify(ObserverWrapper observer) {if (!observer.mActive) {return;}if (!observer.shouldBeActive()) {observer.activeStateChanged(false);return;}if (observer.mLastVersion >= mVersion) {return;}observer.mLastVersion = mVersion;// 调用观察者的 onChanged 方法，发送最新的值observer.mObserver.onChanged((T) mData);
}

在 considerNotify() 方法中，会比较观察者的 mLastVersion 和 LiveData 的 mVersion，如果 mLastVersion 小于 mVersion，则会调用观察者的 onChanged() 方法，将最新的值发送给它。

解决粘性事件的方法

为了避免粘性事件的影响，可以考虑使用一些第三方库，如 SingleLiveEvent 或自定义 LiveData 实现。以下是一个简单的自定义 LiveData 实现，用于避免粘性事件：

import androidx.lifecycle.LiveData;import java.util.concurrent.atomic.AtomicBoolean;public class NonStickyLiveData<T> extends LiveData<T> {private final AtomicBoolean mPending = new AtomicBoolean(false);@Overridepublic void observeForever(@NonNull Observer<? super T> observer) {super.observeForever(new Observer<T>() {@Overridepublic void onChanged(T t) {if (mPending.compareAndSet(true, false)) {observer.onChanged(t);}}});}@Overridepublic void observe(@NonNull LifecycleOwner owner, @NonNull Observer<? super T> observer) {super.observe(owner, new Observer<T>() {@Overridepublic void onChanged(T t) {if (mPending.compareAndSet(true, false)) {observer.onChanged(t);}}});}@Overrideprotected void setValue(T value) {mPending.set(true);super.setValue(value);}@Overrideprotected void postValue(T value) {mPending.set(true);super.postValue(value);}
}

在这个自定义的 LiveData 中，使用 AtomicBoolean 来标记是否有新的值需要发送，只有当 mPending 为 true 时，才会调用观察者的 onChanged() 方法，从而避免了粘性事件的影响。

粘性事件总结

        在 LiveData 机制里，不活跃观察者（对应 LifecycleOwner 处于 STOPPED 或 PAUSED 状态）正常情况下不会接收数据更新事件。只有当观察者再次变为活跃状态时，LiveData 才会将最新数据发送给它。这是因为在 LifecycleBoundObserver 的 shouldBeActive 方法中，依据 LifecycleOwner 的当前生命周期状态判断观察者是否活跃，不活跃则不进行数据分发。

       然而，LiveData 存在粘性事件问题，这在面试中常被提及。粘性事件指新观察者注册时，即便 LiveData 之前已有更新，观察者仍会收到这些之前的更新数据。从源码层面分析，在 LiveData 的 observe() 方法中，新观察者注册后会调用 dispatchingValue() 方法。在 dispatchingValue() 内部的 considerNotify() 方法里，通过比较观察者的 mLastVersion 和 LiveData 的 mVersion 来决定是否通知观察者。若 mLastVersion 小于 mVersion，则调用观察者的 onChanged() 方法发送最新数据，导致粘性事件发生。

为解决粘性事件问题，常见方法如下：

• 使用 SingleLiveEvent：自定义一个继承自 MutableLiveData 的类，重写相关方法确保事件只被消费一次。例如在一些开源项目中，SingleLiveEvent 类通过设置标志位，在 observe() 方法中判断标志位，仅在首次观察时触发数据更新，后续不再响应之前的粘性数据。
• 使用 Event 包装类：将数据包装在 Event 类中，通过标记数据是否已被处理来避免重复触发。在观察者获取数据时，先检查标记位，若未处理则处理数据并设置标记位，防止重复处理粘性数据。
• 使用 MediatorLiveData：MediatorLiveData 可监听其他 LiveData 变化，并在必要时过滤粘性事件。通过添加源 LiveData 的观察者，在数据变化时进行相应处理，如更新自身数据后移除源 LiveData，避免粘性事件传递给新观察者。