即学即用Kotlin – 协程

前言

上周在内部分享会上大佬同事分享了关于 Kotlin 协程的知识，之前有看过 Kotlin 协程的一些知识，以为自己还挺了解协程的，结果…

在这一次分享中，发现 Flow 和 Channel 这一块儿知识是自己不怎么了解的，本文也将着重和大家聊一聊这一块儿的内容，协程部分将分为三篇，本文是第一篇：

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《即学即用Kotlin – 协程》
《抽丝剥茧Kotlin – 协程基础篇》
《抽丝剥茧Kotlin – 协程Flow篇》

目录

一、基础

1. 概念

相信大家或多或少的都了解过，协程是什么，官网上这么说：

“

Essentially, coroutines are light-weight threads.

协程是轻量级的线程，为什么是轻量的？可以先告诉大家结论，因为它基于线程池API，所以在处理并发任务这件事上它真的游刃有余。

有可能有的同学问了，既然它基于线程池，那我直接使用线程池或者使用 Android 中其他的异步任务解决方式，比如 Handler、RxJava等，不更好吗？

协程可以使用阻塞的方式写出非阻塞式的代码，解决并发中常见的回调地狱，这是其最大的优点，后面介绍。

2. 使用

GlobalScope.launch(Dispatchers.Main) {
 val res = getResult(2)  mNumTv.text = res.toString() } 

启动协程的代码就是如此的简单。上面的代码中可以分为三部分，分别是 GlobalScope、Dispatcher 和 launch，他们分别对应着协程的作用域、调度器和协程构建器，我们挨个儿介绍。

协程作用域

协程的作用域有三种，他们分别是：

• runBlocking：顶层函数，它和 coroutineScope 不一样，它会阻塞当前线程来等待，所以这个方法在业务中并不适用 。
• GlobalScope：全局协程作用域，可以在整个应用的声明周期中操作，且不能取消，所以仍不适用于业务开发。
• 自定义作用域：自定义协程的作用域，不会造成内存泄漏。

显然，我们不能在 Activity 中调用 GlobalScope，这样可能会造成内存泄漏，看一下如何自定义作用域，具体的步骤我在注释中已给出：

class MainActivity : AppCompatActivity() {
 // 1. 创建一个 MainScope  val scope = MainScope()   override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {  super.onCreate(savedInstanceState)  setContentView(R.layout.activity_main)   // 2. 启动协程  scope.launch(Dispatchers.Unconfined) {  val one = getResult(20)  val two = getResult(40)  mNumTv.text = (one + two).toString()  }  }   // 3. 销毁的时候释放  override fun onDestroy() {  super.onDestroy()   scope.cancel()  }   private suspend fun getResult(num: Int): Int {  delay(5000)  return num * num  } } 

调度器

调度器的作用是将协程限制在特定的线程执行。主要的调度器类型有：

• Dispatchers.Main：指定执行的线程是主线程，如上面的代码。
• Dispatchers.IO：指定执行的线程是 IO 线程。
• Dispatchers.Default：默认的调度器，适合执行 CPU 密集性的任务。
• Dispatchers.Unconfined：非限制的调度器，指定的线程可能会随着挂起的函数的发生变化。

什么是挂起？我们就以九心吃饭为例，如果到公司对面的广场吃饭，九心得经过：

• 走到广场 10min > 点餐 5min > 等待上餐 10min > 就餐 30min > 回来 10 min

如果九心点广场的外卖呢？

• 九心：下单 5min > 等待(等待的时候可以工作) 30min > 就餐 30min
• 外卖骑手：到店 > 取餐 > 送外卖

从九心吃饭的例子可以看出，如果点了外卖，九心花费的时间较少了，可以空闲出更多的时间做自己的事。再仔细分析一下，其实从公司到广场和等待取餐这个过程并没有省去，只是九心把这个过程交给了外卖员。

协程的原理跟九心点外卖的原理是一致的，耗时阻塞的操作并没有减少，只是交给了其他线程：

launch

launch 的作用从它的名称就可以看的出来，启动一个新的协程，它返回的是一个 Job对象，我们可以调用 Job#cancel() 取消这个协程。

除了 launch，还有一个方法跟它很像，就是 async，它的作用是创建一个协程，之后返回一个 Deferred<T>对象，我们可以调用 Deferred#await()去获取返回的值，有点类似于 Java 中的 Future，稍微改一下上面的代码：

class MainActivity : AppCompatActivity() {
 // 1. 创建一个 MainScope  val scope = MainScope()   override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {  super.onCreate(savedInstanceState)  setContentView(R.layout.activity_main)   // 2. 启动协程  scope.launch(Dispatchers.Unconfined) {  val one = async { getResult(20) }  val two = async { getResult(40) }  mNumTv.text = (one.await() + two.await()).toString()  }  }   // 3. 销毁的时候释放  override fun onDestroy() {  super.onDestroy()   scope.cancel()  }   private suspend fun getResult(num: Int): Int {  delay(5000)  return num * num  } } 

与修改前的代码相比，async 能够并发执行任务，执行任务的时间也因此缩短了一半。

除了上述的并发执行任务，async 还可以对它的 start 入参设置成懒加载

val one = async(start = CoroutineStart.LAZY) { getResult(20) }

这样系统就可以在调用它的时候再为它分配资源了。

suspend

suspend 是修饰函数的关键字，意思是当前的函数是可以挂起的，但是它仅仅起着提醒的作用，比如，当我们的函数中没有需要挂起的操作的时候，编译器回给我们提醒 Redudant suspend modifier，意思是当前的 suspend 是没有必要的，可以把它删除。

那我们什么时候需要使用挂起函数呢？常见的场景有：

• 耗时操作：使用 withContext 切换到指定的 IO 线程去进行网络或者数据库请求。
• 等待操作：使用delay方法去等待某个事件。

withContext 的代码：

private suspend fun getResult(num: Int): Int {
 return withContext(Dispatchers.IO) {  num * num  } } 

delay 的代码：

private suspend fun getResult(num: Int): Int {
 delay(5000)  return num * num } 

结合 Android Jetpack

在介绍自定义协程作用域的时候，我们需要主动在 Activity 或者 Fragment 中的 onDestroy 方法中调用 job.cancel()，忘记处理可能是程序员经常会犯的错误，如何避免呢？

Google 总是能够解决程序员的痛点，在 Android Jetpack 中的 lifecycle、LiveData 和 ViewModel 已经集成了快速使用协程的方法，如果我们已经引入了 Android Jetpack，可以引入依赖：

    dependencies {
 def lifecycle_version = "2.2.0"   // ViewModel  implementation "androidx.lifecycle:lifecycle-viewmodel-ktx:$lifecycle_version"  // LiveData  implementation "androidx.lifecycle:lifecycle-livedata-ktx:$lifecycle_version"  // Lifecycles only (without ViewModel or LiveData)  implementation "androidx.lifecycle:lifecycle-runtime-ktx:$lifecycle_version"  } 

使用可以结合具体的场景，比如结合 Lifecycle，需要使用 lifecycleScope 协程作用域：

lifecycleScope.launch {
 // 代表当前生命周期处于 Resumed 的时候才会执行(选择性使用)  whenResumed {  // ... 具体的协程代码  } } 

即使你不使用 Android Jetpack 组件，由于 Lifecycles 在很早之前就内置在 Android 系统的代码中，所以你仍然可以仅仅引入 Lifecycle 的协程扩展库，因为它会帮助你很好的处理 Activity 或者 Fragment 的生命周期。

引入 Android Jetpack 协程扩展库官方文档：点我打开

二、流

长期以来，在 Android 中响应式编程的首选方案是 RxJava，我们今天就来了解一下 Kotlin中的响应式编程 Flow。如果你能熟练使用 RxJava，那你肯定能快速上手 Flow。

曾经我在《即学即用Android Jetpack – ViewModel & LiveData》一文中说过，LiveData 的使用类似于 RxJava，现在我收回这句话，事实上，LiveData 更加简单和纯粹，它建立单一的生产消费模型，Flow 才是类似于 RxJava 的存在。

1. 基础

先上一段代码：

lifecycleScope.launch {
 // 创建一个协程 Flow<T>  createFlow()  .collect {num->  // 具体的消费处理  // ...  }  } } 

我在 createFlow 这个方法中，返回了 Flow<Int> 的对象，所以我们可以这样对比。

创建 Flow 对象

我们暂不考虑 RxJava中的背压和非背压，直接先将 Flow 对标 RxJava 中的 Observable。

和 RxJava 一样，在创建 Flow 对象的时候我们也需要调用 emit 方法发射数据：

fun createFlow(): Flow<Int> = flow {
 for (i in 1..10)  emit(i) } 

一直调用 emit 可能不便捷，因为 RxJava 提供了 Observable.just() 这类的操作符，显然，Flow 也为我们提供了快速创建操作：

• flowof(vararg elements: T)：帮助可变数组生成 Flow 实例
• 扩展函数 .asFlow()：面向数组、列表等集合

比如可以使用 (1..10).asFlow() 代替上述的 Flow 对象的创建。

消费数据

collect 方法和 RxJava 中的 subscribe 方法一样，都是用来消费数据的。

除了简单的用法外，这里有两个问题得注意一下：

• collect 函数是一个 suspend 方法，所以它必须发生在协程或者带有 suspend 的方法里面，这也是我为什么在一开始的时候启动了 lifecycleScope.launch。
• lifecycleScope 是我使用的 Lifecycle 的协程扩展库当中的，你可以替换成自定义的协程作用域。

2. 线程切换

我们学习 RxJava 的时候，大佬们都会说，RxJava 牛逼，牛逼在哪儿呢？

切换线程，同样的，Flow 的协程切换也很牛逼。Flow 是这么切换协程的：

lifecycleScope.launch {
 // 创建一个协程 Flow<T>  createFlow()  // 将数据发射的操作放到 IO 线程中的协程  .flowOn(Dispatchers.IO)  .collect { num ->  // 具体的消费处理  // ...  }  } } 

和 RxJava 对比：

改变数据发射的线程

flowOn 使用的参数是协程对应的调度器，它实质改变的是协程对应的线程。

改变消费数据的线程

我在上面的表格中并没有写到在 Flow 中如何改变消费线程，并不意味着 Flow 不可以指定消费线程？

Flow 的消费线程在我们启动协程指定调度器的时候就确认好了，对应着启动协程的调度器。比如在上面的代码中 lifecycleScope 启动的调度器是 Dispatchers.Main，那么 collect 方法就消费在主线程。

3. 异常和完成

异常捕获

Flow 中的 catch 对应着 RxJava 中的 onError，catch 操作：

lifecycleScope.launch {
 flow {  //...  }.catch {e->   }.collect(   ) } 

除此以外，你可以使用声明式捕获 try { } catch (e: Throwable) { } 去捕获异常，不过 catch 本质上是一个扩展方法，它是对声明式捕获的封装。

完成

Flow 中的 onCompletion 对应这 RxJava 中的 onComplete 回调，onCompletion操作：

lifecycleScope.launch {
 createFlow()  .onCompletion {  // 处理完成操作  }  .collect {   } } 

除此以外，我们还可以通过捕获式 try {} finally {} 去获取完成情况。

4. Flow的特点

我们在对 Flow 已经有了一些基础的认知了，再来聊一聊 Flow 的特点，Flow 具有以下特点：

• 冷流
• 有序
• 协作取消

如果你对 Kotlin 中的 Sequence 有一些认识，那么你应该可以轻松的 Get 到前两个点。

冷流

有点类似于懒加载，当我们触发 collect 方法的时候，数据才开始发射。

lifecycleScope.launch {
 val flow = (1..10).asFlow().flowOn(Dispatchers.Main)   flow.collect { num ->  // 具体的消费处理  // ...  }  } } 

也就是说，在第2行的时候，虽然流创建好了，但是数据一直到第四行发生 collect 才开始发射。

有序

看代码比较容易理解：

lifecycleScope.launch {
 flow {  for(i in 1..3) {  Log.e("Flow","$i emit")  emit(i)  }  }.filter {  Log.e("Flow","$it filter")  it % 2 != 0  }.map {  Log.e("Flow","$it map")  "${it * it} money"  }.collect {  Log.e("Flow","i get $it")  } } 

得到的日志：

E/Flow: 1 emit
E/Flow: 1 filter E/Flow: 1 map E/Flow: i get 1 money E/Flow: 2 emit E/Flow: 2 filter E/Flow: 3 emit E/Flow: 3 filter E/Flow: 3 map E/Flow: i get 9 money 

从日志中，我们很容易得出这样的结论，每个数据都是经过 emit、filter 、map和 collect 这一套完整的处理流程后，下个数据才会开始处理，而不是所有的数据都先统一 emit，完了再统一 filter，接着 map，最后再 collect。

协作取消

Flow 采用和协程一样的协作取消，也就是说，Flow 的 collect 只能在可取消的挂起函数中挂起的时候取消，否则不能取消。

如果我们想取消 Flow 得借助 withTimeoutOrNull 之类的顶层函数，不妨猜一下，下面的代码最终会打印出什么？

lifecycleScope.launch {
 val f = flow {  for (i in 1..3) {  delay(500)  Log.e(TAG, "emit $i")  emit(i)  }  }  withTimeoutOrNull(1600) {  f.collect {  delay(500)  Log.e(TAG, "consume $it")  }  }  Log.e(TAG, "cancel") } 

5. 操作符对比

限于篇幅，我仅介绍一下 Flow 中操作符的作用，就不一一介绍每个操作符具体怎么使用了。

普通操作符：

特殊的操作符

总会有一些特殊的情况，比如我只需要取前几个，我只要最新的数据等，不过在这些情况下，数据的发射就是并发执行的。

组合操作符

展平流操作符

展平流有点类似于 RxJava 中的 flatmap，将你发射出去的数据源转变为另一种数据源。

末端操作符

顾名思义，就是帮你做 collect 处理，collect 是最基础的末端操作符。

其他还有一些操作符，我这里就不一一介绍了，感兴趣可以查看 API。

三、通道

Channel是一个面向多协程之间数据传输的 BlockQueue。它的使用方式超级简单：

lifecycleScope.launch {
 // 1. 生成一个 Channel  val channel = Channel<Int>()   // 2. Channel 发送数据  launch {  for(i in 1..5){  delay(200)  channel.send(i * i)  }  channel.close()  }   // 3. Channel 接收数据  launch {  for( y in channel)  Log.e(TAG, "get $y")  } } 

实现协程之间的数据传输需要三步：

1.创建 Channel

创建的 Channel的方式可以分为两种：

• 直接创建对象：方式跟上述代码一致。
• 扩展函数 produce

如果使用了扩展函数，代码就变成了：

lifecycleScope.launch {
 // 1. 生成一个 Channel  val channel = produce<Int> {  for(i in 1..5){  delay(200)  send(i * i)  }  close()  }   // 2. 接收数据  // ... 省略 跟之前代码一致 } 

直接将第一步和第二步合并了。

2. 发送数据

发送数据使用的 Channel#send() 方法，当我们数据发送完毕的时候，可以使用 Channel#close() 来表明通道已经结束数据的发送。

3. 接收数据

正常情况下，我们仅需要调用 Channel#receive() 获取数据，但是该方法只能获取一次传递的数据，如果我们仅需获取指定次数的数据，可以这么操作：

repeat(4){
 Log.e(TAG, "get ${channel.receive()}") } 

但如果发送的数据不可以预估呢？这个时候我们就需要迭代 Channel 了

for( y in channel)
 Log.e(TAG, "get $y") 

四、多协程数据处理

多协程处理并发数据的时候，原子性同样也得不到保证，协程中出了一种叫 Mutex 的锁，区别是它的 lock 操作是挂起的，非阻塞的，感兴趣的同学可以自行查看。

总结

个人感觉协层的主要作用是简化代码的逻辑，减少了代码的回调地狱，结合 Kotlin，既可以写出优雅的代码，还能降低我们犯错的概率。至于提升多协程开发的性能？

如果觉得本文不错，「三连」是对我最大的鼓励。我将会在下一篇文章中和大家讨论协程的原理，欢迎大家关注。

学习协程和 kotlin 还是很有必要的，我们团队在开发新的功能的时候，也全部选择了 Kotlin。

关于我

我是九心，新晋互联网码农，如果想要进阶和了解更多的干货，欢迎关注我的公众号接收到的我的最新文章。

参考文章：

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《最全面的Kotlin协程: Coroutine/Channel/Flow 以及实际应用》
《Kotlin中文站》
《Kotlin 的协程用力瞥一眼》