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相关类型的文章很多，这里只做个人总结和其余的方法推荐

1.什么是数据倒灌？

所谓的“数据倒灌”：其实是类似粘性广播那样，当新的观察者开始注册观察时，会把上次发的最后一次的历史数据传递给当前注册的观察者。

一方面，用于通信的 LiveData 是被托管在 Activity / Application 级作用域 SharedViewModel 中，于是 LiveData 生存期长于任何一个 Fragment（假设通信双方是 Fragment）：当二级 Fragment 出栈时，LiveData 实例仍存在。

另一方面，LiveData 本身被设计为粘性事件，也即，一旦 LiveData 持有数据，那么在观察者订阅该 LiveData 时，会被推送最后一次数据。

2.官方Demo的解决方法

public class SingleLiveData<T> extends MutableLiveData<T> {private final AtomicBoolean mPending = new AtomicBoolean(false);public SingleLiveData() {}public void observe(@NonNull LifecycleOwner owner, @NonNull Observer<? super T> observer) {super.observe(owner, (t) -> {if (this.mPending.compareAndSet(true, false)) {observer.onChanged(t);}});}@MainThreadpublic void setValue(@Nullable T t) {this.mPending.set(true);super.setValue(t);}@MainThreadpublic void call() {this.setValue((Object)null);}
}

缺点：未解决多观察者消费的问题；

3.其余优秀的文章和github

简单粗暴解决LiveData『数据倒灌』的问题_livedata数据倒灌怎么解决-CSDN博客

https://github.com/KunMinX/UnPeek-LiveData/tree/master

重学安卓：LiveData 数据倒灌 “背景缘由全貌” 独家解析 － 小专栏