Riverpod中ref.watch与ref.listen的正确使用场景
2025-06-02 10:40:10作者:虞亚竹Luna
在Flutter状态管理库Riverpod的实际开发中,开发者经常会遇到状态监听不生效的问题。本文将通过一个典型场景,深入分析ref.watch和ref.listen的区别以及它们的正确使用方式。
问题现象分析
在示例代码中,开发者创建了两个NotifierProvider:alertProvider和alertSpeedProvider。当alertProvider的状态更新时,期望alertSpeedProvider能够自动响应这些变化并更新自己的状态。然而实际运行后发现,虽然alertProvider的状态确实更新了,但alertSpeedProvider并没有如预期那样被触发更新。
核心问题定位
问题的根源在于对ref.watch的使用场景理解有误。在Riverpod中:
ref.watch主要用于Widget构建过程中监听状态变化并触发UI重建- 在Notifier内部,直接使用
ref.watch并不能自动触发当前Notifier的更新逻辑
正确解决方案
在Notifier内部需要响应其他Provider变化时,应该使用ref.listen而不是ref.watch。修改后的AlertSpeedProvider应该这样实现:
class AlertSpeedProvider extends Notifier<List<Alert>> {
@override
List<Alert> build() {
// 使用ref.listen监听alertProvider的变化
ref.listen(alertProvider, (_, next) {
updateSpeedAlerts(next);
});
return [];
}
void updateSpeedAlerts(List<Alert> alerts) {
List<Alert> speedAlerts = alerts.where((e) => e.alertType == 'speed').toList();
state = speedAlerts;
}
void getSpeedAlerts() {
updateSpeedAlerts(ref.read(alertProvider));
}
}
原理深入解析
-
ref.watch的适用场景:- 主要用于Widget的build方法中
- 当监听的状态变化时,会触发Widget重建
- 不适用于Notifier内部的状态监听
-
ref.listen的工作机制:- 专门用于响应状态变化的回调
- 不会触发Widget重建
- 适合在Notifier内部监听其他Provider的变化
-
生命周期管理:
ref.listen注册的监听器会在Notifier销毁时自动清理- 无需手动管理订阅和取消订阅
最佳实践建议
- 在Widget构建时使用
ref.watch获取状态并建立响应式关系 - 在Notifier内部需要响应其他Provider变化时使用
ref.listen - 对于一次性获取状态,使用
ref.read - 避免在Notifier的build方法中执行耗时操作
总结
理解Riverpod中不同ref方法的使用场景是掌握该状态管理库的关键。ref.watch和ref.listen虽然功能相似,但适用场景完全不同。正确区分和使用它们可以避免许多常见的状态管理问题,构建出更加健壮的Flutter应用。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
662
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
323
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218