如何使用 Kotlin 协程进行高性能编程

Kotlin 协程是一种轻量级的并发机制，它允许开发者以更简洁、直观的方式编写异步代码。Kotlin 协程是基于 Kotlin 的标准库和 Kotlin 编译器的支持。

0x00 基本原理

以下概念组成了 Kotlin 协程的基本原理：

挂起函数（Suspend Functions）
- 挂起函数是协程的基础。这些函数可以暂停协程的执行，而不阻塞线程。挂起函数通常会在其内部进行一些可能会阻塞的操作（如网络请求、文件读写等），然后恢复协程的执行。
- 挂起函数通过 suspend 关键字标记，它们只能在协程或其他挂起函数中调用。
协程构建器（Coroutine Builders）
- Kotlin 提供了多个协程构建器，如 launch、async 和 runBlocking，用于创建和启动协程。
- launch 用于启动一个新的协程，它不返回结果。
- async 用于启动一个新的协程，并返回一个 Deferred 对象，可以通过调用其 await() 方法来获取结果。
- runBlocking 用于在当前线程上启动一个新的协程，并阻塞当前线程直到协程完成。
协程上下文（Coroutine Context）
- 协程上下文是一个包含协程执行环境的集合，例如线程、协程调度器（CoroutineDispatcher）、协程名称等。
- 协程调度器负责确定协程应该在哪个线程或线程池上执行。
协程调度器（Coroutine Dispatchers）
- 协程调度器负责协程的线程调度。Kotlin 提供了多个预定义的调度器，如 Dispatchers.Main（主线程）、Dispatchers.IO（用于IO操作）、Dispatchers.Default（默认的线程池）和 Dispatchers.Unconfined（不限制协程的线程）。
- 开发者可以自定义调度器，以满足特定的并发需求。
Continuation 对象
- 当一个挂起函数被调用时，它会返回一个 Continuation 对象。这个对象包含了恢复协程执行的代码和状态。
- 挂起函数通过调用 Continuation 对象的 resume 方法来恢复协程的执行，并可以传递结果值。
编译器支持
- Kotlin 编译器对协程有特殊处理。它会将挂起函数转换为状态机，通过生成多个回调方法来处理协程的挂起和恢复。
- 这意味着开发者可以以顺序编程的方式编写异步代码，而编译器会负责生成相应的异步执行逻辑。

0x01 异步转同步

假设有一个请求网络的方法，这个方法参数是一个回调接口

kotlin 复制代码

// 同步请求方法
fun fetchData(callback:OnFetchCallback) {
    // 模拟请求过程
    Thread.sleep(1000)
    val rand = Random.nextInt(0,10)
    if (rand > 8) {
        // 模拟请求出错的情况
        callback.onFail(-1)
    } else {
        callback.onSuccess("data from network")
    }
}

在上古时代，在使用的时候经常会写出这样的代码

kotlin 复制代码

fetchData(object : OnFetchCallback {
    override fun onSuccess(resp: String) {
        // 处理数据，也有可能会阻塞线程
        processData(resp)
    }

    override fun onFail(errCode: Int) {
        processFail(errCode)
    }
})

现代开发不用了，可以考虑使用 suspendCoroutine 与 suspendCancellableCoroutine 协程构建函数，可以将异步代码转换为协程的同步代码

kotlin 复制代码

suspend fun fetchDataFromNetwork(): String {
    return suspendCancellableCoroutine { cont ->
        
        fetchData(object : OnFetchCallback {
            override fun onSuccess(resp: String) {
                // 使用 resumeWith 将结果返回
                cont.resumeWith(Result.success(resp))
                cont.cancel()
            }
            override fun onFail(errCode: Int) {
                // 这里处理异常情况，在协程使用的地方可以使用try-catch进行捕获处理
                cont.resumeWithException(Throwable("ErrCode: $errCode"))
                cont.cancel()
            }
        })

    }
}

suspendCoroutine 与 suspendCancellableCoroutine 的区别就是后者在协程处理完成（例如 resume 之后）可以执行 cancel 方法及时的取消协程，可以有效地避免长时间占用不必要的资源。

在使用的时候，代码逻辑就没有各种callback回调了，例如在 main 是使用的时候，逻辑就非常清晰了。

kotlin 复制代码

fun main() = runBlocking<Unit> {

    try {
        println("fetchDataFromNetwork start")
        val data = fetchDataFromNetwork()
        println("fetchDataFromNetwork result >> $data")
    } catch (e: Throwable) {
        println("fetchDataFromNetwork error >> $e")
    }
}

0x02 并发编程

这个是我最喜欢的一部分了。假设有一个大列表，这个列表有很多数据都要处理，每一项处理都需要 200 毫秒的处理时间

kotlin 复制代码

val dataList = listOf(11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 100, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90)

val time = measureTimeMillis {
    // 按顺序来处理
    dataList.forEach {
        processingData(it)
    }
}
println("Executed in $time ms")

按顺序来处理，处理10个数据大概需要2秒钟，输出结果为：

shell 复制代码

processing item >> 11
processing item >> 22
processing item >> 33
processing item >> 44
processing item >> 55
processing item >> 66
processing item >> 77
processing item >> 88
processing item >> 99
processing item >> 100
Executed in 2048 ms

那如何使用协程来优化呢？我们将顺序处理逻辑优化为并发处理

kotlin 复制代码

suspend fun <T> List<T>.parallelProcessing(parallelism: Int = 10, processBlock: suspend (T) -> Unit) {
    withContext(Dispatchers.Default) {
        val inputChannel = Channel <T>(parallelism)
        // 生产者
        launch {
            forEach {item->
                inputChannel.send(item)
            }
            inputChannel.close()
        }
        // 消费者
        for (i in 0..parallelism) launch {
            for (element in inputChannel) {
                processBlock(element)
            }
        }
    }

}

这里使用了扩展函数来实现，参数 parallelism 表示并发处理的数量，这里默认值设置为10，processBlock 是一个挂起函数，在函数体中使用 withContext(Dispatchers.Default) 设置了协程调度器，它负责协程的线程调度，这里设置为 Default 表示使用 CPU 算力。然后定义了缓冲 buffer大小为10的Channel信道，即可以通过这个信道同时发送 10 个数据，然后使用了 launch 来启动协程，并使用 Channel 将数据发送到信道中，发送完毕后关闭信道。最后再使用一个 for 循环，启动了另外 10 个协程来处理数据。简单来说，这个逻辑里面实现了生产者-消费者模型。

看下如何使用的

scss 复制代码

val time2 = measureTimeMillis {
    // 设置并发量10
    dataList.parallelProcessing(10) {
        // 处理函数
        processingData(it)
    }
}
println("Exec total time >> $time2")

输出结果为

shell 复制代码

processing item >> 22
processing item >> 66
processing item >> 55
processing item >> 44
processing item >> 11
processing item >> 33
processing item >> 100
processing item >> 99
processing item >> 88
processing item >> 77
Exec total time >> 221

可以看到处理时间为 200 毫秒左右，即我们的效率提高了10倍！协程帮我们简化了编程模型，提高了效率，也让我们的生活更简单！

当然要在使用并发处理，需要保证列表中数据与数据之间是相对独立的，即不能有相互依赖的关系，例如在处理数据项 1 的时候，需要数据项 5 的处理结果，那么这种情况就不符合了。Anyway，有了这把利器，嘿嘿嘿。