MK
摩柯社区 - 一个极简的技术知识社区
AI 面试

Kotlin中的协程与Flow的集成应用

2023-11-133.4k 阅读

Kotlin协程基础回顾

在深入探讨 Kotlin 中协程与 Flow 的集成应用之前，我们先来回顾一下 Kotlin 协程的基础知识。

协程是什么

协程是一种轻量级的线程模型，它允许我们以异步的方式编写代码，就像编写同步代码一样自然。与传统线程不同，协程并非真正的并行执行，而是通过暂停和恢复来实现类似异步的效果，并且其上下文切换的开销极小。例如，在 Android 开发中，我们经常需要在后台线程执行一些耗时操作，如网络请求、数据库查询等，然后将结果更新到主线程。使用协程可以大大简化这一过程。

启动协程

在 Kotlin 中，启动协程主要通过 launch 和 async 函数。launch 用于启动一个新的协程，不返回结果，而 async 则会返回一个 Deferred 对象，用于获取协程的执行结果。

import kotlinx.coroutines.*

fun main() = runBlocking {
    // 使用 launch 启动协程
    launch {
        delay(1000)
        println("Launched coroutine is running")
    }

    // 使用 async 启动协程并获取结果
    val result = async {
        delay(1500)
        "Async coroutine result"
    }

    println("Main coroutine continues while other coroutines are running")
    println(result.await())
}

在上述代码中，launch 启动的协程会延迟 1 秒后打印消息，async 启动的协程会延迟 1.5 秒后返回一个字符串结果，而主线程（runBlocking 所代表的协程）会在启动这两个协程后继续执行，直到获取 async 协程的结果并打印。

协程上下文与调度器

协程上下文包含了协程运行所需的各种信息，如调度器、协程名等。调度器决定了协程在哪个线程或线程池上执行。Kotlin 提供了几种常用的调度器：

  • Dispatchers.Default：适合执行 CPU 密集型任务，它使用一个共享的线程池。
  • Dispatchers.IO：适合执行 I/O 密集型任务，如文件操作、网络请求等，也使用一个共享的线程池，但针对 I/O 操作做了优化。
  • Dispatchers.Main：用于 Android 开发中的主线程，只能在 Android 应用的主线程中使用，用于更新 UI 等操作。
import kotlinx.coroutines.*

fun main() = runBlocking {
    launch(Dispatchers.Default) {
        println("Running on Default dispatcher: ${Thread.currentThread().name}")
    }

    launch(Dispatchers.IO) {
        println("Running on IO dispatcher: ${Thread.currentThread().name}")
    }

    launch(Dispatchers.Main.immediate) {
        println("Running on Main dispatcher: ${Thread.currentThread().name}")
    }
}

Flow 基础

了解了协程基础后，我们再来认识一下 Flow。

Flow 是什么

Flow 是 Kotlin 中用于异步数据流的冷数据流模型。它类似于 RxJava 中的 Observable，但基于 Kotlin 协程构建，具有更简洁的语法和更好的集成性。Flow 可以发出多个值，并且这些值可以在不同的时间点异步产生。

创建 Flow

可以通过 flow 构建器来创建一个 Flow。flow 构建器接受一个 FlowCollector 参数，通过 collect 方法来收集 Flow 发出的值。

import kotlinx.coroutines.*
import kotlinx.coroutines.flow.*

fun main() = runBlocking {
    val flow = flow {
        for (i in 1..3) {
            delay(500)
            emit(i)
        }
    }

    flow.collect { value ->
        println("Collected value: $value")
    }
}

在上述代码中，我们创建了一个 flow，它会每隔 500 毫秒发出一个从 1 到 3 的整数。通过 collect 方法，我们可以接收并处理这些发出的值。

Flow 的操作符

Flow 提供了丰富的操作符，用于对数据流进行转换、过滤、合并等操作。

  • map：对 Flow 发出的每个值应用一个变换函数，返回一个新的 Flow，其发出的值是变换后的结果。
import kotlinx.coroutines.*
import kotlinx.coroutines.flow.*

fun main() = runBlocking {
    val flow = flow {
        for (i in 1..3) {
            delay(500)
            emit(i)
        }
    }

    flow
      .map { it * 2 }
      .collect { value ->
            println("Collected mapped value: $value")
        }
}

在这段代码中，map 操作符将原始 Flow 发出的每个值乘以 2，然后新的 Flow 发出这些变换后的值。

  • filter：过滤掉不符合条件的值，返回一个只包含符合条件值的新 Flow。
import kotlinx.coroutines.*
import kotlinx.coroutines.flow.*

fun main() = runBlocking {
    val flow = flow {
        for (i in 1..5) {
            delay(500)
            emit(i)
        }
    }

    flow
      .filter { it % 2 == 0 }
      .collect { value ->
            println("Collected filtered value: $value")
        }
}

这里 filter 操作符只允许偶数通过，所以最终收集到的值只有 2 和 4。

协程与 Flow 的集成应用场景

网络请求与数据处理

在实际开发中，网络请求通常是异步的，并且返回的数据可能需要进一步处理。使用协程与 Flow 的集成，可以方便地实现这一过程。

假设我们有一个网络请求函数，返回一个用户列表，并且我们需要对每个用户的名字进行格式化处理。

import kotlinx.coroutines.*
import kotlinx.coroutines.flow.*
import retrofit2.Retrofit
import retrofit2.http.GET

interface UserApi {
    @GET("users")
    suspend fun getUsers(): List<User>
}

data class User(val id: Int, val name: String)

class UserRepository(private val api: UserApi) {
    fun getUsersFlow(): Flow<User> = flow {
        val users = api.getUsers()
        for (user in users) {
            delay(200)
            emit(user)
        }
    }
}

fun main() = runBlocking {
    val retrofit = Retrofit.Builder()
      .baseUrl("https://example.com/api/")
      .build()

    val api = retrofit.create(UserApi::class.java)
    val repository = UserRepository(api)

    repository.getUsersFlow()
      .map { user ->
            User(user.id, "User ${user.name.capitalize()}")
        }
      .collect { user ->
            println("Processed user: ${user.name}")
        }
}

在上述代码中，UserRepository 中的 getUsersFlow 函数通过 flow 构建器发出网络请求获取的用户数据，并且每次发出数据前延迟 200 毫秒模拟一些处理时间。然后通过 map 操作符对每个用户的名字进行格式化处理，最后通过 collect 收集并打印处理后的用户信息。

实时数据更新

在一些应用场景中，我们需要实时获取数据的更新，比如实时股票价格、实时传感器数据等。Flow 结合协程可以很好地实现这一功能。

import kotlinx.coroutines.*
import kotlinx.coroutines.flow.*
import java.util.concurrent.TimeUnit

fun priceFlow(): Flow<Double> = flow {
    while (true) {
        val price = (100..200).random().toDouble()
        delay(TimeUnit.SECONDS.toMillis(2))
        emit(price)
    }
}

fun main() = runBlocking {
    priceFlow()
      .collect { price ->
            println("Current price: $price")
        }
}

在这个例子中，priceFlow 函数通过 flow 构建器不断生成随机的价格数据，并每隔 2 秒发出一次。collect 方法会持续接收这些价格数据并打印，从而实现实时数据更新的效果。

背压处理

当 Flow 发出数据的速度比收集数据的速度快时，就会出现背压问题。在 Kotlin 的 Flow 中，提供了几种处理背压的策略。

buffer 操作符

buffer 操作符会在 Flow 和收集器之间创建一个缓冲区，用于暂存 Flow 发出的数据。当缓冲区满了之后，Flow 会暂停发出数据，直到缓冲区有空间。

import kotlinx.coroutines.*
import kotlinx.coroutines.flow.*

fun fastFlow(): Flow<Int> = flow {
    for (i in 1..1000) {
        delay(1)
        emit(i)
    }
}

fun main() = runBlocking {
    fastFlow()
      .buffer()
      .collect { value ->
            delay(10)
            println("Collected: $value")
        }
}

在上述代码中，fastFlow 会快速发出数据，而收集器处理数据的速度较慢（每次收集后延迟 10 毫秒）。通过 buffer 操作符，在两者之间创建了一个缓冲区，避免数据丢失。

conflate 操作符

conflate 操作符会丢弃中间的一些数据，只保留最新的数据。当 Flow 发出数据的速度远远快于收集器处理速度，并且我们只关心最新数据时，这个操作符很有用。

import kotlinx.coroutines.*
import kotlinx.coroutines.flow.*

fun fastFlow(): Flow<Int> = flow {
    for (i in 1..1000) {
        delay(1)
        emit(i)
    }
}

fun main() = runBlocking {
    fastFlow()
      .conflate()
      .collect { value ->
            delay(10)
            println("Collected: $value")
        }
}

在这个例子中，conflate 操作符会丢弃一些中间发出的数据，只让最新的数据传递到收集器，从而避免数据积压。

onBackpressureDrop 操作符

onBackpressureDrop 操作符与 conflate 类似，也是丢弃数据，但它丢弃的是缓冲区满时新发出的数据。

import kotlinx.coroutines.*
import kotlinx.coroutines.flow.*

fun fastFlow(): Flow<Int> = flow {
    for (i in 1..1000) {
        delay(1)
        emit(i)
    }
}

fun main() = runBlocking {
    fastFlow()
      .onBackpressureDrop()
      .collect { value ->
            delay(10)
            println("Collected: $value")
        }
}

在这个代码片段中，当缓冲区满时，新发出的数据会被丢弃，收集器继续处理缓冲区中剩余的数据。

组合 Flow

在实际应用中，我们经常需要将多个 Flow 进行组合，以满足不同的业务需求。

zip 操作符

zip 操作符可以将两个 Flow 按照顺序组合起来，当两个 Flow 都发出一个值时，将这两个值传递给一个函数进行处理，生成一个新的 Flow。

import kotlinx.coroutines.*
import kotlinx.coroutines.flow.*

fun flow1(): Flow<Int> = flow {
    for (i in 1..3) {
        delay(500)
        emit(i)
    }
}

fun flow2(): Flow<String> = flow {
    for (s in listOf("A", "B", "C")) {
        delay(800)
        emit(s)
    }
}

fun main() = runBlocking {
    val combinedFlow = flow1()
      .zip(flow2()) { num, str ->
            "$num - $str"
        }

    combinedFlow.collect { result ->
        println("Collected combined result: $result")
    }
}

在上述代码中，flow1 每隔 500 毫秒发出一个整数，flow2 每隔 800 毫秒发出一个字符串。通过 zip 操作符，将两个 Flow 发出的值组合成一个新的字符串，然后新的 Flow 发出这些组合后的字符串。

combine 操作符

combine 操作符与 zip 类似，但它会在任意一个 Flow 发出新值时就进行组合操作，而不仅仅是两个 Flow 同时发出值时。

import kotlinx.coroutines.*
import kotlinx.coroutines.flow.*

fun flow1(): Flow<Int> = flow {
    for (i in 1..3) {
        delay(500)
        emit(i)
    }
}

fun flow2(): Flow<String> = flow {
    for (s in listOf("A", "B", "C")) {
        delay(800)
        emit(s)
    }
}

fun main() = runBlocking {
    val combinedFlow = flow1()
      .combine(flow2()) { num, str ->
            "$num - $str"
        }

    combinedFlow.collect { result ->
        println("Collected combined result: $result")
    }
}

在这个例子中，无论 flow1 还是 flow2 发出新值，combine 操作符都会将它们组合成一个新的字符串并发出，而 zip 操作符则要求两个 Flow 严格按照顺序同时发出值才进行组合。

merge 操作符

merge 操作符可以将多个 Flow 合并成一个 Flow，新的 Flow 会按照各个 Flow 发出值的顺序依次发出所有值。

import kotlinx.coroutines.*
import kotlinx.coroutines.flow.*

fun flow1(): Flow<Int> = flow {
    for (i in 1..3) {
        delay(500)
        emit(i)
    }
}

fun flow2(): Flow<Int> = flow {
    for (i in 4..6) {
        delay(300)
        emit(i)
    }
}

fun main() = runBlocking {
    val mergedFlow = flow1()
      .merge(flow2())

    mergedFlow.collect { value ->
        println("Collected merged value: $value")
    }
}

在上述代码中，flow1 和 flow2 分别发出不同范围的整数，merge 操作符将它们合并成一个 Flow，新的 Flow 会依次发出 flow1 和 flow2 发出的值。

Flow 在 Android 开发中的应用

视图状态管理

在 Android 开发中，使用 Flow 可以方便地管理视图状态。例如，在一个登录界面中，我们可以使用 Flow 来表示登录的状态。

import android.os.Bundle
import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity
import kotlinx.coroutines.*
import kotlinx.coroutines.flow.*
import kotlinx.coroutines.flow.MutableStateFlow
import kotlinx.coroutines.flow.StateFlow
import kotlinx.coroutines.flow.asStateFlow
import kotlinx.coroutines.flow.update
import kotlinx.coroutines.launch

class LoginActivity : AppCompatActivity() {

    private val _loginState = MutableStateFlow(LoginState.Idle)
    val loginState: StateFlow<LoginState> = _loginState.asStateFlow()

    override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
        super.onCreate(savedInstanceState)
        setContentView(R.layout.activity_login)

        launch {
            loginState.collect { state ->
                when (state) {
                    is LoginState.Idle -> {
                        // 显示初始界面
                    }
                    is LoginState.Loading -> {
                        // 显示加载指示器
                    }
                    is LoginState.Success -> {
                        // 显示登录成功界面
                    }
                    is LoginState.Error -> {
                        // 显示错误信息
                    }
                }
            }
        }

        // 模拟登录按钮点击
        findViewById<Button>(R.id.login_button).setOnClickListener {
            launch {
                _loginState.update { LoginState.Loading }
                try {
                    // 模拟网络请求
                    delay(2000)
                    _loginState.update { LoginState.Success }
                } catch (e: Exception) {
                    _loginState.update { LoginState.Error(e.message ?: "Unknown error") }
                }
            }
        }
    }
}

sealed class LoginState {
    object Idle : LoginState()
    object Loading : LoginState()
    object Success : LoginState()
    data class Error(val message: String) : LoginState()
}

在上述代码中，我们使用 MutableStateFlow 来表示登录状态，StateFlow 是一种特殊的 Flow，它始终持有一个当前值，并且新的收集器可以立即收到这个当前值。通过 collect 方法监听登录状态的变化，根据不同的状态更新界面。

数据绑定

Flow 还可以与 Android 的数据绑定框架很好地集成。例如，我们可以将一个 Flow 绑定到一个 TextView 上，实时更新文本内容。

<layout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android">
    <data>
        <variable
            name="viewModel"
            type="com.example.MyViewModel" />
    </data>
    <LinearLayout
        android:layout_width="match_parent"
        android:layout_height="match_parent"
        android:orientation="vertical">
        <TextView
            android:layout_width="wrap_content"
            android:layout_height="wrap_content"
            android:text="@{viewModel.textFlow.value}" />
    </LinearLayout>
</layout>

import androidx.lifecycle.ViewModel
import kotlinx.coroutines.flow.MutableStateFlow
import kotlinx.coroutines.flow.StateFlow
import kotlinx.coroutines.flow.asStateFlow

class MyViewModel : ViewModel() {

    private val _textFlow = MutableStateFlow("Initial text")
    val textFlow: StateFlow<String> = _textFlow.asStateFlow()

    fun updateText() {
        _textFlow.value = "Updated text"
    }
}

在上述代码中，通过数据绑定将 textFlow 的值绑定到 TextView 上，当 textFlow 的值发生变化时，TextView 会自动更新显示内容。

Flow 与其他异步框架的对比

与 RxJava 的对比

  • 语法简洁性：Kotlin Flow 基于 Kotlin 协程，其语法更加简洁，与 Kotlin 语言的融合度更高。例如，创建一个简单的数据流，Flow 使用 flow 构建器，代码更加直观。而 RxJava 使用 Observable.create 等方式，语法相对复杂一些。
// Kotlin Flow
val flow = flow {
    for (i in 1..3) {
        delay(500)
        emit(i)
    }
}

// RxJava
Observable.create(new ObservableOnSubscribe<Integer>() {
    @Override
    public void subscribe(ObservableEmitter<Integer> emitter) throws Exception {
        for (int i = 1; i <= 3; i++) {
            Thread.sleep(500);
            emitter.onNext(i);
        }
        emitter.onComplete();
    }
})
  • 背压处理：Flow 的背压处理相对更加简单直接，提供了 buffer、conflate 等明确的操作符来处理背压。RxJava 的背压处理则相对复杂，需要使用 Flowable 以及一系列的背压策略操作符，如 onBackpressureBuffer、onBackpressureDrop 等，并且在使用上需要更多的配置和理解。
  • 集成性：Kotlin Flow 与 Kotlin 协程紧密集成，可以方便地在协程中使用，并且与 Kotlin 的其他特性如 withContext 等配合使用更加自然。而 RxJava 是一个独立的异步框架，虽然也可以与 Kotlin 集成，但在与 Kotlin 协程的融合度上不如 Flow。

与 Java CompletableFuture 的对比

  • 数据模型：Java CompletableFuture 主要用于处理单个异步操作的结果，而 Kotlin Flow 用于处理异步数据流，可以发出多个值。例如，当需要处理一系列异步产生的数据时，Flow 更加合适。
  • 编程模型：CompletableFuture 使用链式调用的方式来处理异步操作的结果，而 Flow 基于协程，采用更接近同步代码的方式编写异步逻辑，对于熟悉 Kotlin 协程的开发者来说更加容易理解和编写。
// Kotlin Flow
val flow = flow {
    for (i in 1..3) {
        delay(500)
        emit(i)
    }
}

flow.collect { value ->
    println("Collected value: $value")
}

// Java CompletableFuture
CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
    // 模拟异步操作
    try {
        Thread.sleep(500);
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }
    return 1;
})
 .thenApply(result -> {
        System.out.println("Result: " + result);
        return result + 1;
    })
 .thenAccept(finalResult -> {
        System.out.println("Final result: " + finalResult);
    });

总结与展望

Kotlin 中的协程与 Flow 的集成提供了一种强大而简洁的异步编程模型，无论是在网络请求、实时数据更新还是 Android 开发中的视图状态管理等方面，都展现出了巨大的优势。通过对协程基础、Flow 基础、两者集成应用场景、背压处理、Flow 组合以及与其他异步框架对比等方面的深入探讨，我们全面了解了这一技术的应用和特点。

在未来的开发中，随着 Kotlin 的不断发展和普及，协程与 Flow 的集成将会在更多的领域得到应用，进一步简化异步编程，提高开发效率和代码的可读性。开发者们应该熟练掌握这一技术，以更好地应对日益复杂的异步编程需求。同时，Kotlin 团队也可能会不断优化和扩展协程与 Flow 的功能，为开发者带来更多便利。