Android开发者快速上手Kotlin(八) 之协程官方框架Channel、Select和Flow的使用

接

《Android

开发者快速上手Kotlin(

七)

之

协程官方框架初步

》

文章继续。

15 协程官方框架Channel、Select和Flow的使用

15.1 Channel

Channel我们一般翻译成叫通道，用于多个协程之间进行数据相互传输,多个协程允许发送和接收同一个Channel的数据。它类似于线程任务队列BlockingQueue + 挂起函数的支持，因为如果通道支持缓存的话，那么它实质上就是一个队列。我们发消息和接收消息都是挂起函数，挂起取决于Channel的状态，如果Channel已经满了，那么Send时就会被挂起，如果Channel里什么都没有的话，那么Receive时也会被挂起。

15.1.1 Channle的分类

我们从Channel函数的源码可见，它有5种分类，源码如下：

public fun <E> Channel(capacity: Int = RENDEZVOUS): Channel<E> =
    when (capacity) {
        RENDEZVOUS -> RendezvousChannel()
        UNLIMITED -> LinkedListChannel()
        CONFLATED -> ConflatedChannel()
        BUFFERED -> ArrayChannel(CHANNEL_DEFAULT_CAPACITY)
        else -> ArrayChannel(capacity)
    }

RENDEZVOUS

表示约会形式的等待，send调用后就会一直挂起，直到receive到达。

UNLIMITED

表示执行缓存无限容量，send调用后就存放在channel里直接返回，不管是否有receive。但是我们在使用时还是需要注意内存情况。

CONFLATED

表示保留最新，send调用后就存放在channel里直接返回，但是channel里只能存放最近一次send的值。

BUFFERED

表示执行缓存使用默认容量，默认是64。

FIXED

表示执行缓存使用固定容量，跟BUFFERED一样，只是容量值是通过参数自己传入。

示例

fun main() = runBlocking {
    val channel = Channel<Int>(Channel.RENDEZVOUS)
    val producer = GlobalScope.launch {
        for (i in 0..3) {
            println("【${Thread.currentThread().name}】准备发送 $i")
            channel.send(i)
            println("【${Thread.currentThread().name}】发送完毕 $i")
        }
        channel.close()
    }
    val consumer = GlobalScope.launch {
        while (!channel.isClosedForReceive) {           // 还可以继续接收
            println("【${Thread.currentThread().name}】准备接收")
            val value = channel.receiveOrNull()   // 跟receive的区别在于使用receive话channel如果被close会抛出异常
            println("【${Thread.currentThread().name}】接收完毕 $value")
        }
    }
    producer.join()
    consumer.join()
}

运行结果

【DefaultDispatcher-worker-1】准备发送 0
【DefaultDispatcher-worker-2】准备接收
【DefaultDispatcher-worker-2】接收完毕 0
【DefaultDispatcher-worker-2】准备接收
【DefaultDispatcher-worker-1】发送完毕 0
【DefaultDispatcher-worker-1】准备发送 1
【DefaultDispatcher-worker-1】发送完毕 1
【DefaultDispatcher-worker-1】准备发送 2
【DefaultDispatcher-worker-2】接收完毕 1
【DefaultDispatcher-worker-2】准备接收
【DefaultDispatcher-worker-2】接收完毕 2
【DefaultDispatcher-worker-2】准备接收
【DefaultDispatcher-worker-1】发送完毕 2
【DefaultDispatcher-worker-1】准备发送 3
【DefaultDispatcher-worker-1】发送完毕 3
【DefaultDispatcher-worker-2】接收完毕 3
【DefaultDispatcher-worker-2】准备接收
【DefaultDispatcher-worker-1】接收完毕 null

解说

有些情况下打印顺序不一致，那是因为两个协程是运行在两个线程中，它们的执行顺序取决于CPU对线程的调度，但是能保证的是，每次发送后，如果没有接收定会被挂起，如果没有发送，那么接收地方一定会被挂起。

15.1.2 Channle的关闭

1. 调用Channel的close函数后，通道就会被关闭。

2. 通道关闭后，isClosedForSend函数就会返回true，此时如果继续调用send函数就会抛出ClosedSendChannelException异常。

3. 通道关闭后，调用receive仍可接收缓存的数据，直到缓存数据消费完后，isClosedForReceive函数就会返回true，此时继续调用receive函数就会抛出ClosedReceiveChannelExceptoin异常。

15.1.3 Channel的迭代

Channel类似于BlockingQueue ，所以它可以进行循环迭代也是情理之中，它内部实现了ChannelIterator接口的挂起函数hasNext。

hasNext

在有缓存的数据时会返回true

；

hasNext

在未关闭且缓存为空时挂起；

hasNext

在正常关闭且缓存为空时返回false

。

所以我们在上述示例中，将while进行注释后换成foreach的方式进行也是可以达到一样的效果的：

    val consumer = GlobalScope.launch {
//        while (!channel.isClosedForReceive) {           // 还可以继续接收
//            println("【${Thread.currentThread().name}】准备接收")
//            val value = channel.receiveOrNull()   // 跟receive的区别在于使用receive话channel如果被close会抛出异常
//            println("【${Thread.currentThread().name}】接收完毕 $value")
//        }
        for (i in channel) {
            println("【${Thread.currentThread().name}】接收 $i")
        }
    }

15.1.4 Channel的协程Buidler（SendChannel / ReceiveChannel）

我们在上面示例中可见，通过一个生产者协程producer和一个消费者协程consumer进行了数据的send和receive，而在官方框架中也专门为生产者协程和消费者协程提供了两个函数来构建出协程，它们就是produce和actor。而且通过produce和actor函数启动的协程结束后都会自动关闭对应的Channel。

produce

：启动一个生产者协程，返回ReceiveChannel。

actor

：启动一个消息者协程，返回SendChannel

（注意，

actor

函数目前框架中是被标为废弃）

。

示例1，ReceiveChannel

fun main() = runBlocking {
    val receiveChannel = GlobalScope.produce(capacity = Channel.RENDEZVOUS) {
        for (i in 0..3) {
            println("【${Thread.currentThread().name}】准备发送 $i")
            send(i)		// 等价于channel.send(i)
            println("【${Thread.currentThread().name}】发送完毕 $i")
        }
    }
    val consumer = GlobalScope.launch {
        for (i in receiveChannel) {
            println("【${Thread.currentThread().name}】接收 $i")
        }
    }
    consumer.join()
}

示例2，SendChannel

fun main() = runBlocking {
    val sendChannel = GlobalScope.actor<Int>(capacity = Channel.RENDEZVOUS ) {
        for (i in this) {
            println("【${Thread.currentThread().name}】接收 $i")
        }
    }

    val producer = GlobalScope.launch {
        for (i in 0..3) {
            println("【${Thread.currentThread().name}】准备发送 $i")
            sendChannel.send(i)
            println("【${Thread.currentThread().name}】发送完毕 $i")
        }
    }
    producer.join()
}

运行结果

【DefaultDispatcher-worker-1】准备发送 0
【DefaultDispatcher-worker-1】发送完毕 0
【DefaultDispatcher-worker-2】接收 0
【DefaultDispatcher-worker-1】准备发送 1
【DefaultDispatcher-worker-1】发送完毕 1
【DefaultDispatcher-worker-1】准备发送 2
【DefaultDispatcher-worker-2】接收 1
【DefaultDispatcher-worker-2】接收 2
【DefaultDispatcher-worker-1】发送完毕 2
【DefaultDispatcher-worker-1】准备发送 3
【DefaultDispatcher-worker-1】发送完毕 3
【DefaultDispatcher-worker-2】接收 3

15.1.5 BroadcastChannel

前面介绍的Channel的所发送的数据只能被一个消费者消费，而如果需要一对多的话那就需要BroadcastChannel，它会像我们平时使用广播一样进行分发给所有订阅者。另外需要注意的是，BroadcastChannel不支持RENDEZVOUS。

示例

fun main() = runBlocking {
    val broadcastChannel = GlobalScope.broadcast {
        for (i in 0..3) {
            println("【${Thread.currentThread().name}】准备发送 $i")
            send(i)
            println("【${Thread.currentThread().name}】发送完毕 $i")
        }
    }
    List(3){index ->
        GlobalScope.launch{
            for (i in broadcastChannel.openSubscription()) {
                println("【${Thread.currentThread().name}】协程$index 接收 $i")
            }
        }

    }.joinAll()
}

运行结果

【DefaultDispatcher-worker-2】准备发送 0
【DefaultDispatcher-worker-2】发送完毕 0
【DefaultDispatcher-worker-4】协程1 接收 0
【DefaultDispatcher-worker-2】准备发送 1
【DefaultDispatcher-worker-3】协程2 接收 0
【DefaultDispatcher-worker-2】发送完毕 1
【DefaultDispatcher-worker-1】协程0 接收 0
【DefaultDispatcher-worker-2】准备发送 2
【DefaultDispatcher-worker-3】协程2 接收 1
【DefaultDispatcher-worker-2】发送完毕 2
【DefaultDispatcher-worker-3】协程2 接收 2
【DefaultDispatcher-worker-1】协程0 接收 1
【DefaultDispatcher-worker-3】协程1 接收 1
【DefaultDispatcher-worker-2】准备发送 3
【DefaultDispatcher-worker-3】协程1 接收 2
【DefaultDispatcher-worker-1】协程0 接收 2
【DefaultDispatcher-worker-3】协程1 接收 3
【DefaultDispatcher-worker-1】协程0 接收 3
【DefaultDispatcher-worker-3】协程2 接收 3
【DefaultDispatcher-worker-2】发送完毕 3

15.2 Select

Select一般是IO多路复用的概念，而在协程的Select则是用于挂起函数的多路复用。通俗一点表达就是可以同时进行多个挂起函数的调用，但最后只选择执行最快的挂起函数的返回结果。

示例1

fun main() = runBlocking {
    val one = async(Dispatchers.Default) { doOne() }
    val two = doTwo()
    select<Unit> { // Unit表示 select 表达式不返回任何结果
        one.onAwait { value ->
            println("【${Thread.currentThread().name}】one -> $value")
        }
        two.onReceive { value ->
            println("【${Thread.currentThread().name}】two -> $value")
        }
    }
}
suspend fun doOne(): Int {
    delay(1000)
    println("【${Thread.currentThread().name}】doOne 计算中")
    return 1
}
fun doTwo() = GlobalScope.produce<Int> {
    delay(500)
    println("【${Thread.currentThread().name}】doTwo 计算中")
    send(2)
}

运行结果1

【DefaultDispatcher-worker-2】doTwo 计算中
【main】two -> 2
【DefaultDispatcher-worker-2】doOne 计算中

示例2

fun main() = runBlocking {
    val one = async(Dispatchers.Default) { doOne() }
    val two = doTwo()
    select<Unit> { // Unit表示 select 表达式不返回任何结果
        one.onAwait { value ->
            println("【${Thread.currentThread().name}】one -> $value")
        }
        two.onReceive { value ->
            println("【${Thread.currentThread().name}】two -> $value")
        }
    }
}
suspend fun doOne(): Int {
    delay(500)
    println("【${Thread.currentThread().name}】doOne 计算中")
    return 1
}
fun doTwo() = GlobalScope.produce<Int> {
    delay(1000)
    println("【${Thread.currentThread().name}】doTwo 计算中")
    send(2)
}

运行结果2

【DefaultDispatcher-worker-1】doOne 计算中
【main】one -> 1

解说

示例1和示例2仅仅是两个挂起函数delay时长的区别，在示例1中，doTwo比doOne函数快，所以打印出2，示例2中，它们的delay时长刚才相反，所以打印出的值是1。
我们从两个运行结果中还发现，运行结果1打印了3行，表示需然最终采纳的结果是onOne的值，但是onTwo还是坚持执行完了。而运行结果2打印了2行，表示最终采纳的结果是onTwo的值，但是onOne被中止了。
在调用doOne函数使用了async返回了一个Deferred，所以我们可以使用.await()对它进行结果的等待，而在select中变成相应的onAwait()。
在调用doTwo函数时，因为它是一个Channle，所以在select中使用了onReceive对其进行结果接收。

15.3 Flow

我们在使用挂起函数处理异步操作时它只能返回单个结果，而Flow我们一般叫它异步流，它就可以在挂起函数处理异步计算时返回多个结果。它在使用上跟sequence（序列）非常像，sequence是协程语言级的API，sequence不能使用delay，它只会阻塞当前线程。如：

fun main() {
    val foo = sequence {      // 序列构建器
        for (i in 1..3) {
            yield(i)                        // 产生下一个值
            Thread.sleep(100)
        }
    }
    foo.forEach { value -> println(value) }
}

所以官方协程框架为了解决像sequence使用场景中能使用delay不阻塞线程就出现了Flow。

15.3.1 Flow基本用法

示例

fun main() = runBlocking {
    val foo = flow {
        for (i in 1..3) {
            println("【${Thread.currentThread().name}】flow $i")
            emit(i)
            delay(100)
        }
    }
    foo.collect{ value -> println("【${Thread.currentThread().name}】collect $value") }
}

运行结果

【main】flow 1
【main】collect 1
【main】flow 2
【main】collect 2
【main】flow 3
【main】collect 3

解说

使用flow需要import kotlinx.coroutines.flow.*。
使用的

collect

函数触发flow里代码的执行从而读flow内发射回来的值。

15.3.2 Flow的创建

除了上面示例中使用flow可以用于创建 flow，还可从从集合或者从Channel中去创建Flow。

示例

fun main() = runBlocking {
    listOf(1, 2, 3).asFlow()
            .onEach {
                delay(100)
            }.collect {
                println("通过 asFlow 创建的 Flow $it")
            }

    flowOf(1, 2, 3)
            .onEach {
                delay(100)
            }
            .collect {
                println("通过 flowOf 创建的 Flow $it")
            }

    channelFlow {
        for (i in 1..3) {
            delay(100)
            send(i)
        }
    }.collect {
        println("通过 channelFlow 创建的 Flow $it")
    }
}

运行结果

通过 asFlow 创建的 Flow 1
通过 asFlow 创建的 Flow 2
通过 asFlow 创建的 Flow 3
通过 flowOf 创建的 Flow 1
通过 flowOf 创建的 Flow 2
通过 flowOf 创建的 Flow 3
通过 channelFlow 创建的 Flow 1
通过 channelFlow 创建的 Flow 2
通过 channelFlow 创建的 Flow 3

解说

通过

asFlow

和

flowOf

对集合进行创建Flow。
通过

channelFlow

可以从Channel创建Flow。

15.3.3 Flow使用调度器切换线程

示例

fun main() = runBlocking {
    val foo = flow {
        for (i in 1..3) {
            println("【${Thread.currentThread().name}】flow $i")
            emit(i)
            delay(100)
        }
    }
    foo.flowOn(Dispatchers.IO).collect{ value -> println("【${Thread.currentThread().name}】collect $value") }
}

运行结果

【DefaultDispatcher-worker-1】flow 1
【main】collect 1
【DefaultDispatcher-worker-1】flow 2
【main】collect 2
【DefaultDispatcher-worker-1】flow 3
【main】collect 3

解说

通过

flowOn

函数，跟使用launch一样传入相应的调度器就可以进行线程的切换。

15.3.4 Flow的异常处理

示例

fun main() = runBlocking {
    val foo = flow {
        emit(1)
        throw ArithmeticException("计算异常了")
        emit(2)
    }.catch { t:Throwable->
        println("【${Thread.currentThread().name}】catch error: $t")
        emit(-1)
    }.onCompletion { t:Throwable?->
        println("【${Thread.currentThread().name}】onCompletion: $t")
    }

    foo.collect{ value -> println("【${Thread.currentThread().name}】collect $value") }
}

运行结果

【main】collect 1
【main】catch error: java.lang.ArithmeticException: 计算异常了
【main】collect -1
【main】onCompletion: null

解说

flow表达式后可以直接通过.catch进行异常的捕获，但不包括取消异常，因为取消操作属于正常逻辑并不算真正意义上的异常。
onCompletion

类似于我们平时异常捕获中的finally，它是一定会执行的，t是否为null取决于是否有异常和是否前面catch是否有将异常捕获。
如果我们在flow { … } 构建器内部的 try/catch来捕获异常也是可以的，但是我们不建议这样做，因为会违反异常透明性的，而且这样做我们并不能在catch中继续使用emit来发射值。

15.3.5 Flow的取消

Flow本身并没有取消的API，因为Flow的运行依赖于协程，Flow的取消取决于collect所在的协程的取消，collect作为挂起函数可以响应所在协程的取消状态。

示例

fun main() = runBlocking {
    val foo = flow {
        emit(1)
        delay(1000)
        emit(2)
    }

    withTimeoutOrNull(200) {
        foo.collect{ value -> println("【${Thread.currentThread().name}】collect $value") }
    }
    println("【${Thread.currentThread().name}】Main函数结束")
}

运行结果

【main】collect 1
【main】Main函数结束

15.3.6 Flow元素并发问题

如果我们在创建一个Flow后想在里面进行通过调度器切换线程是不允许的，因为emit本身并不是线程安全的。如果你非要这样做的话，可以选择使用channelFlow来创建Flow，因为Channel是一个并发安全的消息通道，send本身是线程安全的。

示例1

fun main() = runBlocking {
    flow {
        emit(1)

        withContext(Dispatchers.IO) {
            emit(2)
        }
    }.collect{ value -> println("【${Thread.currentThread().name}】collect $value") }
}

运行结果1

【main】collect 1
Exception in thread "main" java.lang.IllegalStateException: Flow invariant is violated:
                   Flow was collected in [BlockingCoroutine{Active}@3129481d, BlockingEventLoop@3060e7dc],
                   but emission happened in [DispatchedCoroutine{Active}@f7f6781, LimitingDispatcher@65d440f2[dispatcher = DefaultDispatcher]].
                   Please refer to 'flow' documentation or use 'flowOn' instead
……

示例2

fun main() = runBlocking {
    channelFlow {
        send(1)
        withContext(Dispatchers.IO) {
            send(2)
        }
    }.collect{ value -> println("【${Thread.currentThread().name}】collect $value") }
}

运行结果2

【main】collect 1
【main】collect 2

15.3.7 Flow的缓冲

当发射太快而消费太慢的时候，由于消费的速度跟不上发射的速度，这时就会影响到后面结果的发射。

示例1

fun main() = runBlocking {
    flow {
        for (i in 1..3) {
            delay(100)
            println("【${Thread.currentThread().name}】flow $i")
            emit(i)
        }
    }.collect { value ->
        delay(1000)
        println("【${Thread.currentThread().name}】collect $value")
    }
}

输入结果1

【main】flow 1
【main】collect 1
【main】flow 2
【main】collect 2
【main】flow 3
【main】collect 3

示例2

fun main() = runBlocking {
    flow {
        for (i in 1..3) {
            delay(100)
            println("【${Thread.currentThread().name}】flow $i")
            emit(i)
        }
    }.buffer().collect { value ->
        delay(1000)
        println("【${Thread.currentThread().name}】collect $value")
    }
}

输入结果2

【main】flow 1
【main】flow 2
【main】flow 3
【main】collect 1
【main】collect 2
【main】collect 3

解说

1. 示例2中我们在流中加入了

buffer

后，当消费未完成时，先由buffer来缓冲发射项，这样往后需要发射的结果就无需等待。

15.3.7 Flow的背压问题

buffer仅能缓解发射太快而消费太慢的问题，但是它还是会存在buffer满了的情况。这类背压的问题还可以使用conflate或者collectLatest来进行解决。

示例1，conflate合并

fun main() = runBlocking {
    flow {
        for (i in 1..3) {
            delay(100)
            println("【${Thread.currentThread().name}】flow $i")
            emit(i)
        }
    }.conflate().collect { value ->
        delay(1000)
        println("【${Thread.currentThread().name}】collect $value")
    }
}

运行结果1

【main】flow 1
【main】flow 2
【main】flow 3
【main】collect 1
【main】collect 3

解说1

1.

conflate

的调用后会生成一个新的flow，当流操作结果或操作状态更新时，可能没有必要处理每个值，而是只处理最新的那个，这时就可以使用conflate来跳过中间值，只保留最新值。

示例2， collectLatest处理最新值

fun main() = runBlocking {
    flow {
        for (i in 1..3) {
            delay(100)
            println("【${Thread.currentThread().name}】flow $i")
            emit(i)
        }
    }.collectLatest { value ->
        println("【${Thread.currentThread().name}】collecting $value")
        delay(1000)
        println("【${Thread.currentThread().name}】collected $value")
    }
}

运行结果2

【main】flow 1
【main】collecting 1
【main】flow 2
【main】collecting 2
【main】flow 3
【main】collecting 3
【main】collected 3

解说2

使用

conflate

合并是加快处理速度的一种方式。它通过删除发射值来实现。另一种方式就是使用

collectLatest

取消缓慢的收集器，并在每次发射新值的时候重新启动它。

15.3.8 Flow的组合

示例1, zip组合两个流的值

fun main() = runBlocking {
    val nums = (1..3).asFlow()
    val strs = flowOf("one", "two", "three")

    nums.zip(strs) { a, b ->
        "$a -> $b"
    }.collect { value ->
        println("【${Thread.currentThread().name}】$value")
    }
}

运行结果1

【main】1 -> one
【main】2 -> two
【main】3 -> three

解说1

对流使用

zip

可用于组合两个流中的相关值。

示例2，combine结合计算

fun main() = runBlocking {
    val nums = (1..3).asFlow()
            .onEach {
                delay(300)
                println("【${Thread.currentThread().name}】nums: $it")
            }
    val strs = flowOf("one", "two", "three")
            .onEach {
                delay(400)
                println("【${Thread.currentThread().name}】strs: $it")
            }

    nums.combine(strs) { a, b ->
        "$a -> $b"
    }.collect { value ->
        println("【${Thread.currentThread().name}】$value")
    }
}

输入结果2

【main】nums: 1
【main】strs: one
【main】1 -> one
【main】nums: 2
【main】2 -> one
【main】strs: two
【main】2 -> two
【main】nums: 3
【main】3 -> two
【main】strs: three
【main】3 -> three

解说2

假如两个流执行的时间并非一致，将zip换成

combine

后，每当流产生值的时候都需要重新计算。

15.4 总结

Kotlin里关于协程的语法和框架的使用到这就已经全部介绍完了，剩下关于实际应用，请关注后面文章的更新。

https://www.kotlincn.net/docs/reference/coroutines/coroutines-guide.html

未完，请关注后面文章更新…

原文链接：https://blog.csdn.net/lyz_zyx/article/details/106126929

15 协程官方框架Channel、Select和Flow的使用

15.1 Channel

15.1.1 Channle的分类

15.1.2 Channle的关闭

15.1.3 Channel的迭代

15.1.4 Channel的协程Buidler（SendChannel / ReceiveChannel）

15.1.5 BroadcastChannel

15.2 Select

示例1

运行结果1

示例2

运行结果2

解说

15.3 Flow

15.3.1 Flow基本用法

15.3.2 Flow的创建

15.3.3 Flow使用调度器切换线程

15.3.4 Flow的异常处理

15.3.5 Flow的取消

15.3.6 Flow元素并发问题

15.3.7 Flow的缓冲

15.3.7 Flow的背压问题

15.3.8 Flow的组合

15.4 总结

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