十、kotlin的协程

协程

基本概念

定义

协程基于线程,是轻量级的线程。

我们用GlobalScope启动了一个新的协程,这意味着新协程的生命周期只受整个应用程序的生命周期限制。

kotlin 复制代码
import kotlinx.coroutines.GlobalScope
import kotlinx.coroutines.delay
import kotlinx.coroutines.launch
fun main() {
    GlobalScope.launch { // 在后台启动一个新的协程并继续
        delay(300) // 等待300毫秒
        "rustfisher.com".forEach {
            print(it)
            delay(200) // 每次打印都等待一下
        }
    }
    println("RustFisher")
    Thread.sleep(3000) // 阻塞主线程防止过快退出
}
// 输出结果:
//RustFisher
//rustfisher.com

协程不一定在同一个线程中,它们有在同一个线程的可能性。

kotlin 复制代码
import kotlinx.coroutines.GlobalScope
import kotlinx.coroutines.launch
import java.lang.Thread.sleep
fun main() {
    println("main线程信息 ${Thread.currentThread().id}")
    for (i in 1..20) { // 多启动几次协程
        GlobalScope.launch {
            println("协程启动#$i 所在线程id: ${Thread.currentThread().id}")
        }
    }
    sleep(5000) // 阻塞主线程防止过快退出
    println("RustFisher 示例结束")
}

输出结果:

tex 复制代码
协程启动#13 所在线程id: 34
协程启动#2 所在线程id: 22	---
协程启动#9 所在线程id: 30
......
协程启动#20 所在线程id: 27
协程启动#19 所在线程id: 22	---
RustFisher 示例结束

组成

kotlin的协程实现分为两个层次:

  • 基础设施层:标准库的协程API,主要对协程提供了概念和语义上最基本的支持(如:kotlin.contracts.*)
  • 业务框架层:协程的上层框架支持(如:kotlinx.contracts.*)

挂起和恢复

常规函数的基本操作包括:invoke(或call)和 return,协程新增了 suspend 和 resume。

  • suspend:挂起/暂停,用于暂停当前协程,并保存所有基本变量
  • resume:用于让已暂停的协程从暂停处继续执行

结构化并发

结构化并发(Structured Concurrency)是一种编程范式,用于编写易读、易维护的并发程序。在Kotlin协程中,结构化并发特别指的是协程之间的协作是有组织、有纪律的。这种并发模式允许开发者明确地定义协程的入口和出口,并管理协程之间的依赖关系和生命周期。

结构化并发的核心思想是,当一个协程内部创建了其他协程(子协程)时,这些子协程的生命周期应与父协程同步。具体来说,如果所有子协程在父协程的作用域结束前都已完成执行,则认为当前协程具备结构化并发。当父协程结束时,如果其子协程仍在运行,则父协程会阻塞自己,等待子协程运行完成后才退出。这种机制确保了即使在并发环境中,也能保持代码的清晰性和可维护性。

在Kotlin协程中,结构化并发主要依赖于CoroutineScope来实现。

当我们使用结构化并发后,可以做到:

  • 取消任务:当某项任务不再需要时可以取消它
  • 追踪任务:当任务正在执行时,可以追踪它
  • 发出错误信号:当协程失败时,会发出错误信号表面有错误发生

定义协程时必须指定其 CoroutineScope,它是一个用于管理协程生命周期的接口,提供了创建和取消协程的方式。

常用的一些CoroutineScope

  • GlobalScope :进程级别的CoroutineScope,与应用进程同级;在GlobalScope中启动的协程不受任何特定生命周期的限制,即使Activity被销毁,协程任务也可以继续执行。通常用于后台任务,如网络请求、定时器等。
  • MainScope :它与Activity的生命周期绑定,在MainScope中启动的协程会在Activity的onDestroy生命周期函数中取消。通常用于在UI线程上执行协程,如更新UI
  • ViewModelScope
  • LifecycleScope

注意:使用协程时,虽然它很轻量,并且不使用主线程,但仍会消耗一些内存资源。如果忘记保持对新启动的协程的引用,它还会继续运行,导致内存泄漏、资源泄露等问题。

协程构建器

  • launch:它会立即返回一个Job对象,并在后台执行协程任务
  • async:这个函数用于启动一个异步协程,并返回一个Deferred(继承Job)对象,你可以通过调用await()方法来获取异步协程的结果。
  • ...

作用域构建器

以下三种作用域构建器可以直接使用,它们都会继承父协程的 coroutineScope。自己创建的协程作用域对象,则是使用自己的作用域。

使用自己的作用域的例如:

  • CoroutineScope实例对象
  • Global.launch

可以记住:小写字母开头会继承,大写的不会

以下三种作用域构建器的异同,在 这里 有详细说明。

  • runBlocking
  • coroutineScope
  • supervisorScope
kotlin 复制代码
import kotlinx.coroutines.*

fun main() = runBlocking {
	val scope = CoroutineScope(Dispatchers.Default)
	scope.launch {
		delay(1000)
		println("runBlocking 会等待CoroutineScope下协程的执行吗")
	}

	val job = GlobalScope.launch {
		delay(1000)
		println("runBlocking 会等待GlobalScope下协程的执行吗")
	}
}
// 控制台无打印结果,说明这两种方法的作用域没有继承父协程的
kotlin 复制代码
fun main() = runBlocking {
	coroutineScope {
		delay(1000)
		println("runBlocking 会等待coroutineScope下协程的执行吗")
	}

	supervisorScope {
		delay(1000)
		println("runBlocking 会等待supervisorScope下协程的执行吗")
	}
}
// 控制台把两句话都打印了,明这两种方法的作用域会继承父协程的

挂起函数

挂起函数(Suspend Function)是一个特殊类型的函数,它被标记为suspend,并且只能在协程中调用。挂起函数的主要特点是它们能够在执行过程中挂起(暂停)和恢复(继续执行),而不会阻塞当前线程。这使得挂起函数能够以一种非阻塞的方式执行异步操作,同时保持代码的清晰性和可读性。

挂起函数只能在协程体内或其他挂起函数内调用。

例如:将 launch { ...... } 内部的代码块提取到独立的函数中。提取出来的函数需要 suspend 修饰符,它是挂起函数

阻塞与非阻塞

runBlocking

delay 是非阻塞的, Thread.sleep 是阻塞的。显式使用 runBlocking 协程构建器来阻塞。

kotlin 复制代码
import kotlinx.coroutines.*
fun main() {
    GlobalScope.launch { // 在后台启动一个新的协程并继续
        delay(200)
        "rustfisher.com".forEach {
            print(it)
            delay(280)
        }
    }
    println("主线程中的代码会立即执行")
    runBlocking { // 这个表达式阻塞了主线程
        delay(3000L) //阻塞主线程防止过快退出
    }
    println("\n示例结束")
}

可以看到, runBlocking 里使用了 delay 来延迟。用了 runBlocking 的线程会一直阻塞直到 runBlocking 内部的协程执行完毕。 也就是 runBlocking{ delay } 实现了阻塞的效果。

我们也可以用 runBlocking 来包装主函数,runBlocking 中的Unit目前可以省略,并且runBlocking 也可用在测试中。

kotlin 复制代码
import kotlinx.coroutines.*
fun main() = runBlocking {
    delay(100) // 在这里可以用delay了
    GlobalScope.launch {
        delay(100)
        println("Fisher")
    }
    print("Rust ")
    delay(3000)
}

全局协程像守护线程

我们在线程介绍中知道,如果进程中只剩下了守护线程,那么虚拟机会退出。

前文那个打印 rustfisher.com 的例子,其实也能看到,字符没打印完程序就结束了。 在 GlobalScope 中启动的活动协程并不会使进程保活。它们就像守护线程。

Job的生命周期

对于每一个创建的协程,会返回一个Job实例,该实例是协程的唯一标识,并且负责管理协程的生命周期。

  1. New(新创建) :协程对象刚刚通过launchasync等函数创建,但尚未开始执行。
  2. Active(活跃):协程已经开始执行,但尚未完成。在这个阶段,协程可能会执行自己的任务,也可能会启动子协程。
  3. Completing(完成中):协程已经完成了自己的任务,但可能还在等待其子协程完成。这个阶段是短暂的,通常很快会过渡到下一个状态。
  4. Completed(已完成) :这是协程的最终状态,表示协程已经成功执行完毕已被取消
  5. Cancelling(取消中) :协程正在等待取消操作完成。这通常发生在调用Job.cancel()方法后,但取消操作可能需要一些时间才能完成。
  6. Cancelled(已取消) :协程已经被取消。这可能是因为协程运行出错,或者显式调用了Job.cancel()方法。在已取消状态下,协程的执行将被终止,并且不会再次启动。

需要注意的是,虽然上述状态描述了协程的生命周期,但并非所有状态都是直接可访问的。相反,我们可以通过访问Job对象的属性(如isActiveisCancelledisCompleted)来了解协程的当前状态。例如,如果 isActive false isCancelled true,则表示协程处于取消中(Cancelling)状态;

注意 :如果 isCompleted true,则表示协程已完成(Completed)或已取消(Cancelled)。

常用函数

延时和等待

  • delay:可以达到延时的效果,是一个特殊的挂起函数,它不会造成线程阻塞,但是会挂起协程,并且只能在协程中使用
  • job.join():该方法会挂起当前协程,等待job协程执行完成,可以用于协程之间的顺序执行
  • joinAll(job...):可以同时让多个Job调用join方法
  • job.await():该方法被join类似,但可以获取协程完成的结果

启动和取消

启动

launchasync 协程构建器都用于启动新协程。

  • lauch:返回一个 Job 并且不附带任何结果值。
  • async:返回一个 Deferred,它也是 Job,但可以使用 await() 来获取协程执行完后的返回值。

取消

  • Job.cancel():用于取消协程。
  • Job.cancelAndJoin():同时具有 cancel()join() 的作用。

暂停

yield():用于让当前协程暂停执行,并将执行权交还给协程调度器,以便让其他协程有机会运行。

当你在协程中使用 yield() 时,当前协程会进入挂起状态,但不会释放其占用的资源(如内存栈)。当协程调度器决定再次执行该协程时,它会从 yield() 调用点恢复执行。

这个函数通常用于实现非阻塞的并发编程,特别是在处理密集计算的场景时,通过 yield() 可以避免长时间占用线程,从而提高应用的响应性和性能。

注意:yield() 并不保证一定会导致协程切换。它的行为取决于当前的调度策略和协程调度器的实现。

kotlin 复制代码
import kotlinx.coroutines.*

fun main() = runBlocking {
	launch {
		delay(1000L) // 等待1秒
		println("World!")
	}

	repeat(1000) { i ->
		println("Hello $i")
        //在每次打印500个Hello后,暂停当前协程,让hello有机会输出
		if (i % 500 == 0) {
			yield() 
		}
	}
}

协程启动

调度器

所有协程必须在调度器中运行。

  • Dispatchers.Main:这是主线程调度器,用于处理UI交互和一些轻量级任务(调用挂起函数、UI函数,更新LiveData)
  • Dispatchers.Default:这是默认调度器,通常用于CPU密集型任务,如大量计算或数据处理。它会使用共享后台线程的公共池来执行协程。
  • Dispatchers.IO:这是用于IO密集型任务的调度器,如文件读写、网络请求等。它同样使用共享线程池,但专注于IO操作。
  • Dispatchers.Unconfined:这是一个不限制协程执行线程的调度器。它不会将协程绑定到特定的线程或线程池,而是允许协程在任意线程中执行。通常,这个调度器在某些特殊场景下使用,比如你需要完全控制协程的执行线程。

启动方式

  • launch :这是最常用的启动协程的方式。它会立即返回一个Job对象,并在后台执行协程任务。如果在启动协程时使用了try-catch块,异常会被捕获;否则,异常会传递给未捕获异常处理器进行处理。
  • async :这个函数用于启动一个异步协程,并返回一个Deferred对象,你可以通过调用await()方法来获取异步协程的结果。
  • runBlocking :这是一个阻塞式函数,通常用于测试和调试协程代码。它会启动一个新的协程,并等待其协程体以及所有子协程结束执行完毕后才会返回。在调用runBlocking时,当前线程会被阻塞,直到协程执行完毕。
  • coroutineScope:它会创建一个协程作用域,并等待其协程体以及所有子协程结束。如果一个子协程失败了,当前域和域内的协程都会被取消。(子协程的异常会传播到父协程)
  • supervisorScope :与 coroutineScope 一样,但它在子协程失败时,不会影响域内其他协程的执行(子协程的异常不会传播到父协程)

注: runBlocking 是常规函数,会堵塞住当前线程;coroutineScopesupervisorScope 是挂起函数,不会堵塞住当前线程。

kotlin 复制代码
import kotlinx.coroutines.*
import java.lang.RuntimeException

suspend fun main() {
    // 换成supervisorScope后,使用log都会被输出
	coroutineScope {
		val job1 = launch {
			delay(5000)
            // 以下输出无法执行
			println("Job1 完成")
		}
		launch {
			println("job2 执行了")
			throw RuntimeException()
		}
		delay(1000)
        // 以下输出无法执行
		println("会执行我吗?")
	}
}

启动模式

  • DEFAULT:这是协程的默认启动模式。当协程创建后,它会立即开始调度。如果在调度前协程被取消,它会直接进入取消状态。
  • ATOMIC:协程创建后会立即开始调度,协程在执行到第一个挂起点之前不响应取消。
  • LAZY :协程只有在被需要时才会开始调度,如主动调用协程的startjoinawait等函数时。如果协程在调度前被取消,它将直接进入异常结束状态。
  • UNDISPATCHED :协程创建后会在当前函数调用栈立即执行,直到遇到第一个真正挂起的点。

如果想要你的协程立刻执行,而不是等待调度,可以使用最后一个模式。

注:调度不等于执行。调度(scheduling)是指决定协程何时在哪个线程上开始或恢复执行的过程,而执行(execution)是指协程代码的实际运行。协程什么时候执行取决于调度器的当前状态和其他协程的优先级。

kotlin 复制代码
import kotlinx.coroutines.*

fun main() = runBlocking {
    // 默认模式下程序立刻就结束了,没有打印出log
    //ATOMIC模式下,log被打印
	val job1 = launch(start = CoroutineStart.ATOMIC) {
		Thread.sleep(5000)
		println("Job 完成")
	}
    // job2立刻就执行了,使用其他模式需要等待job1睡眠结束
    // 这是使用runBlocking启动方式的情况,使用coroutineScope则会立刻执行job2
    val job2 = launch(start = CoroutineStart.UNDISPATCHED) {
		println("立刻执行了")
	}
	job1.cancel()
}

注:使用UNDISPATCHED模式可以让你的协程调度器即使为Dispatchers.IO类型(使用后台线程),仍在主线程中执行。

线程上下文

CoroutineContext 是一个接口,用于描述协程的运行环境,包含了与协程执行相关的各种参数和配置信息。

CoroutineContext 主要包含以下几个方面的元素:

  • Job:代表协程的生命周期。通过 Job,你可以控制协程的启动、取消和等待其完成。

  • CoroutineDispatcher:协程调度器,用于向合适的线程分发任务。它决定了协程在哪个线程上执行。

  • CoroutineName:协程的名称,主要用于调试目的。

  • CoroutineExceptionHandler:处理协程中发生的(未被捕捉)异常。

有时我们需要在协程上下文中定义多个元素,可以用 + 操作符来实现。

例如:为一个协程指定一个调度器和名称

kotlin 复制代码
fun main() = runBlocking<Unit> {
	launch(Dispatchers.Default + CoroutineName("test")) {
		println("我工作在:${Thread.currentThread().name}")
	}
}

继承的定义

新创建的协程,它的 CoroutineContext 会包含一个全新的Job,并返回,用于控制新协程的生命周期。而它上下文中剩下的元素会从 创建该协程的CoroutineScope父协程CoroutineContext 继承。

kotlin 复制代码
import kotlinx.coroutines.*

fun main() = runBlocking<Unit> {
	val scope = CoroutineScope(Job() + Dispatchers.IO + CoroutineName("test"))
	// 这里调用launch方法时继承了scope的上下文
	val job = scope.launch {
		println("job-launch:${coroutineContext[CoroutineName]} ${Thread.currentThread().name}")
		// 这里调用launch方法时继承了父协程的上下文
		val childJob = async {
			println("childJob-launch:${coroutineContext[CoroutineName]} ${Thread.currentThread().name}")
			coroutineContext[Job]
		}
		println("新协程的上下文中的Job对象 等于 返回的Job对象吗:" + (childJob == childJob.await()))	// 为true
	}
	job.join()
}

继承的公式

协程的上下文 = 默认值 + 继承的CoroutineScope + 参数

  • 默认值:如 CoruoutineDispatchers 的默认值为 Dispatchers.Default
  • 继承的继承的CoroutineScope是CoroutineScope或父协程的CoroutineContext
  • 传入协程构建器的参数,其优先级高于继承的上下文参数,会覆盖对应的参数值

协程取消与超时

取消

我们可以在协程尚未结束时主动取消协程,协程在处于挂起点的时候就会被取消。

  • 取消作用域时,会把它的子协程都取消
  • 被取消的子协程不会影响其余兄弟协程
  • 协程通过抛出一个异常 CancellationException 来处理取消操作
  • kotlinx.coroutines 中的挂起函数都是可被取消的
  • 取消协程时,抛出的异常会被静默处理,当作正常完成

挂起点

当挂起函数被调用时,它们会暂停当前协程的执行,直到挂起函数的操作完成或需要等待某个条件满足。这些暂停点被称为挂起点(Suspension Points)。

协程只有在挂起点(即协程暂停执行并等待某些条件满足的点)才会检查其取消状态。这些挂起点通常是由挂起函数(如 delaywithContext 等)产生的。如果协程在挂起点发现它已经被取消,那么它通常会立即停止执行并抛出 CancellationException

需要注意的是,挂起点不仅仅是挂起函数本身产生的,还包括了挂起函数内部可能调用的其他挂起函数。一个协程可能会在多个挂起点之间来回切换,直到最终完成。

另外,不是所有标记为 suspend 的函数都会产生挂起点。有些挂起函数可能会立即返回结果,而不会导致协程挂起。这取决于函数内部的实现和调用时的上下文。

取消失败

如果协程在执行计算(cpu密集型)任务,并且没检查取消的话,那我们的取消尝试会失败。

kotlin 复制代码
import kotlinx.coroutines.*
fun main() = runBlocking {
    val startTime = System.currentTimeMillis()
    val job = launch(Dispatchers.Default) {
        var nextPrintTime = startTime
        var i = 0 // 模拟的控制循环数量
        while (i < 5) { // 模拟耗时计算
            if (System.currentTimeMillis() >= nextPrintTime) {
                println("[job] 模拟耗时计算中 ${i++} ...")
                nextPrintTime += 500L
            }
        }
    }
    delay(800) // 等待一会
    println("[rustfisher] 尝试取消协程")
    job.cancelAndJoin()
    println("程序退出 bye~")
}
tex 复制代码
[job] 模拟耗时计算中 0 ...
[job] 模拟耗时计算中 1 ...
[rustfisher] 尝试取消协程
[job] 模拟耗时计算中 2 ...
[job] 模拟耗时计算中 3 ...
[job] 模拟耗时计算中 4 ...
程序退出 bye~

可以看到,模拟耗时计算直到4,整个程序退出。而调用 cancelAndJoin() 并没有成功取消掉协程。

可以取消

让协程可被取消的方法

  • 显式的检查取消状态,例如检查 isActive 变量
  • 使用 ensureActive 方法,如果 Job 处于非活跃状态,这个方法就会立即抛出异常 CancellationException
  • 使用 yield 方法,它会检查协程的状态,如果状态为 已取消 ,则抛出异常 CancellationException;它还会让出线程的执行权
  • 补:使用 delay(值>0),它会让协程处于挂起点

注:实际调用取消方法后,如果协程在挂起点则会抛出异常进行取消。原因是 Job 对象的 isCancelled 变为 true后,调用会使协程挂起的函数时都会抛出异常而成功取消掉协程。

对上面的代码进行一些改进。把 while (i < 5) 循环中的条件改成 while (isActive) 。修改后的代 码如下:

kotlin 复制代码
import kotlinx.coroutines.*
fun main() = runBlocking {
	val startTime = System.currentTimeMillis()
	val job = launch(Dispatchers.Default) {
		var nextPrintTime = startTime
		var i = 0
		while (i < 5 && isActive) { // 模拟耗时计算
            // 或者在这调用ensureActive、yield、delay(1)都会抛出异常取消掉任务,其他会使当前协程处于挂起点的函数
			if (System.currentTimeMillis() >= nextPrintTime) {
				println("[job] 模拟耗时计算中 ${i++} ...")
				nextPrintTime += 500L
			}
		}
	}
	delay(800) // 等待一会
	println("[rustfisher] 尝试取消协程")
	job.cancelAndJoin()
	println("程序退出 bye~")
}
tex 复制代码
[job] 模拟耗时计算中 0 ...
[job] 模拟耗时计算中 1 ...
[rustfisher] 尝试取消协程
程序退出 bye~

释放资源

finally块

取消协程时,挂起函数(使用suspend修饰的函数)会抛出异常:CancellationException。我们可以使用try-catch-finally来处理。并且在 finally块中释放资源。

kotlin 复制代码
import kotlinx.coroutines.*

fun main() = runBlocking {
	val job = launch {
		try {
			repeat(1000) { i ->
				println("[job]模拟计算次数 $i ...")
				delay(300L)
			}
		} catch (e: CancellationException) {
			println("[job] CancellationException ${e.message}")
		} finally {
			println("[job][finally] 释放资源..")
		}
	}
	delay(800) // 等待一会
	println("[rustfisher] 尝试取消协程")
	job.cancelAndJoin()
	println("[rustfisher] 程序退出 bye~")
}

不能取消

有时候,我们需要运行不能取消的代码块。

withCotext(context){}:使用给定的协程上下文调用指定的挂起块,挂起直到完成,然后返回结果。

withContext(NonCancellable) 可以创建一个无法取消的协程作用域,确保在这个作用域内执行的挂起函数不会被取消。这通常在资源释放或清理操作的上下文中使用,这些操作可能需要在协程被取消后仍然执行。

实际上,这里在finally块中调用了delay方法,它会检查协程 isCancelled 的值,发现为true就会抛出异常,导致执行完delay方法后面的代码无法执行。若把delay方法换成Thread.sleep方法,或在finally块中再捕捉一次一次,即使没使用withContext(NonCancellable) 也能保证finally块中的代码都被执行。

kotlin 复制代码
import kotlinx.coroutines.*

fun main() = runBlocking {
	val job = launch {
		try {
			repeat(1000) { i ->
				println("[job]模拟计算次数 $i ...")
				delay(300L)
			}
		} catch (e: CancellationException) {
			println("[job] CancellationException ${e.message}")
		} finally {
			withContext(NonCancellable) {
				println("[job][finally] 进入NonCancellable")
				delay(1000) // 假设这里还有一些耗时操作
				println("[job][finally] NonCancellable完毕")
			}
			println("[job][finally] 结束")
		}
	}
	delay(800) // 等待一会
	println("[rustfisher] 尝试取消协程")
	job.cancelAndJoin()
	println("[rustfisher] 程序退出 bye~")
}

运行结果如下:

bash 复制代码
[job]模拟计算次数 0 ...
[job]模拟计算次数 1 ...
[job]模拟计算次数 2 ...
[rustfisher] 尝试取消协程
[job] CancellationException StandaloneCoroutine was cancelled
[job][finally] 进入NonCancellable
# 如果没有使用withContext(NonCancellable),则无法输出下面两行
[job][finally] NonCancellable完毕
[job][finally] 结束
[rustfisher] 程序退出 bye~

超时

withTimeout

我们可以用 withTimeout(long) 来指定超时时间。

超时后会抛出 TimeoutCancellationException,它是CancellationException 的子类。

如果没有使用try-catch,控制台是看不到该异常的,因为在被取消的协程中 CancellationException 会被认为是协程执行结束的正常原因。

kotlin 复制代码
import kotlinx.coroutines.*

fun main() = runBlocking<Unit> {
	launch {
		try {
			withTimeout(400L) {
				val startTime = System.currentTimeMillis()
				repeat(1000) { i ->
					println("[job] 运行: $i, 累积运行时间:${System.currentTimeMillis() - startTime}毫秒")
					delay(100L)
				}
			}
		} catch (e: Exception) {
			println("异常: $e")
		}
	}
}

withTimeoutOrNull

withTimeoutOrNull 方法会在超时后返回null,如果成功执行则返回我们指定的值。

kotlin 复制代码
import kotlinx.coroutines.*

fun main() = runBlocking<Unit> {
	launch {
		val result1 = withTimeoutOrNull(1300L) {
			repeat(1000) { i ->
				println("[job1] 运行 $i ...")
				delay(500L)
			}
			"[1] Done" // 根据超时设置 执行不到这里
		}
		println("Result1: $result1")
		val result2 = withTimeoutOrNull(1300L) {
			repeat(2) { i ->
				println("[job2] 运行 $i ...")
				delay(500L)
			}
			"[2] Done" // 成功执行完毕后到这里
		}
		println("Result2: $result2")
	}
}

运行结果:

bash 复制代码
[job1] 运行 0 ...
[job1] 运行 1 ...
[job1] 运行 2 ...
Result1: null
[job2] 运行 0 ...
[job2] 运行 1 ...
Result2: [2] Done

协程的异常处理

异常的传播

协程构建器有两种形式:自动传播异常 (launch于actor),向用户暴露异常(async和produce)。

(1)当这些构建器用于创建一个根协程(该协程不是另一个协程的子协程)时:

  • 前者:异常会在它发生的第一时间抛出
  • 后者:依赖用户最终来消费异常,例如通过 awaitreceive
kotlin 复制代码
fun main() = runBlocking<Unit> {
	val job1 = GlobalScope.launch {
		println("job1 --> 抛出异常")
		throw RuntimeException()
	}
	try {
		job1.join()
	} catch (e: Exception) {
		// 最终还是抛出异常,这里捕捉失败
		println("job1 --> 捕捉了异常")
	}
	val job2 = GlobalScope.async {
		println("job2 --> 抛出异常")
		throw RuntimeException()

	}
	try {
		job2.await()
	} catch (e: Exception) {
		// 这里捕捉异常成功
		println("job2 --> 捕捉了异常")
	}
}

(2)非根协程总是会被传播,抛给父级

异常的传播特性

当一个协程由于一个异常运行失败时,它会传播这个异常并传递给的父级。接下来父级会进行几部操作:

  • 取消它自己的子级
  • 取消它自己
  • 将异常传播并传递给他的父级

superviseJob

使用superviseJob时,子协程的失败不会影响到其他子协程。它不会传播异常给他的父级,而是让子协程自己处理异常

kotlin 复制代码
fun main() = runBlocking<Unit> {
	val scope = CoroutineScope(SupervisorJob())
	val job1 = scope.launch {
		delay(100)
		println("job --> 1")
		throw RuntimeException()
	}
	val job2 = scope.launch {
		try {
			delay(Long.MAX_VALUE)
		} finally {
			// 参数为Job()时输出,为Supervisor()不输出
			println("job --> 2")
		}
	}
	joinAll(job1, job2)
}

或者使用 supervisorScope 作用域构建器

异常的捕获

当使用CoroutineExceptionHandler对协程的异常进行捕获时,以下条件被满足时,异常才会被捕获:

  • 协程的上下文包含CoroutineExceptionHandler对象
    • 根协程抛出异常:直接作为参数传入该协程的上下文
    • 子协程抛出异常:要传入根协程的上下文,只传入子协程无法捕捉
      • 如果该协程有爸爸和爷爷,那么爷爷才是根协程
  • 异常是被自动抛出异常的协程所抛出的(是launch,非async)
kotlin 复制代码
fun main() = runBlocking<Unit> {
	val handler = CoroutineExceptionHandler { _, throwable ->
		println("捕捉到:$throwable")
	}
	val job1 = GlobalScope.launch(handler) {
		throw RuntimeException("job --> 1")	// 成功打印
	}
	val job2 = GlobalScope.launch {
		// handler不在根协程中,异常捕捉不到,无打印
		launch(handler) {
			launch {
				throw RuntimeException("job --> 2")
			}
		}
	}
	// 协程时async构建器创建的,异常捕捉不到,无打印
	val job3 = GlobalScope.async(handler) {
		throw RuntimeException("job --> 3")
	}
	joinAll(job1, job2, job3)
    // job3需要用await方法才会在控制台显示其异常信息
}

全局异常处理

全局异常处理器可以获取到所有协程未处理的未捕获异常,但它并不会对异常进行捕获,所以不能阻止程序崩溃。但是它在程序程序调试和异常上报等场景中仍然有很大的用处。

添加方法:

  1. 在classpath(例如resources目录)下面新建 META-INF/services 目录。
  2. 在该目录下新建文件名为 kotlinx.coroutines.CoroutineExceptionHandler 的文件,文件内容填全局异常处理器的全类名。
  3. 定义全局异常处理器,名称随意,需要继承 CoroutineExceptionHandler
kotlin 复制代码
class GlobalCoroutineExceptionHandler: CoroutineExceptionHandler {
	override val key = CoroutineExceptionHandler

	override fun handleException(context: CoroutineContext, exception: Throwable) {
		println("没有被捕捉的异常:$exception")
	}
}

取消与异常

  • 协程内部使用 CancellationException 来进行取消,这个异常会被忽略。(没有手动捕捉时会自己静默处理)
  • 子协程被取消时,不会取消它的父协程
  • 如果一个协程遇到了 CancellationExceptino 以外的异常,则它会使用该异常取消它的父协程;父协程处理该异常时,需要先取消所有子协程,才会去处理异常
kotlin 复制代码
fun main() = runBlocking<Unit> {
	val handler = CoroutineExceptionHandler { _, e ->
		println("子协程都取消完成后,父协程开始处理异常")
	}
	val job1 = GlobalScope.launch(handler) {
		launch {
			try {
				delay(Long.MAX_VALUE)
			} finally {
				withContext(NonCancellable) {
					println("1号子协程 --> 开始被取消了")
					delay(100)
					println("1号子协程 --> 取消完毕")
				}
			}
		}
		launch {
			println("2号子协程 --> 开始抛出异常")
			throw RuntimeException()
		}
	}
	joinAll(job1)
}

结果:

bash 复制代码
2号子协程 --> 开始抛出异常
1号子协程 --> 开始被取消了
1号子协程 --> 取消完毕
子协程都取消完成后,父协程开始处理异常

异常聚合

当协程的多个子协程因为异常而失败时,一般情况下取第一个异常进行处理。在第一个异常之后发生的其他异常,都将会被绑定到第一个异常上。

kotlin 复制代码
fun main() = runBlocking<Unit> {
	val handler = CoroutineExceptionHandler { _, e ->
		println("捕捉到异常:$e,${e.suppressed.contentToString()}")
	}
	val job1 = GlobalScope.launch(handler) {
		launch {
			try {
				delay(Long.MAX_VALUE)
			} finally {
				throw RuntimeException("1号子协程")
			}
		}
		launch {
			delay(100)
			throw RuntimeException("2号子协程")
		}
	}
	joinAll(job1)
}
// 输出 --> 捕捉到异常:java.lang.RuntimeException: 2号子协程,[java.lang.RuntimeException: 1号子协程]

异步流Flow

作用

挂起函数只可以异步的返回单个值,但如果想要异步返回多个计算好的值则需要用到Flow

  • flow构建器使用后会返回一个Flow对象
    • 快速构建流可以用 asFlow 方法
  • flow{...} 块中的代码可以挂起(可以自由使用挂起函数)
    • 序列只能使用它自己的挂起函数(例如无法用delay)
  • 使用了它的函数不需要被标记为 suspend
  • flow流 使用 emit 函数发射值,使用 collect 函数收集值

    集合和序列也可以返回多个值,但它们每个值的返回不是异步的。
kotlin 复制代码
fun simpleFlow() = flow<Int> {
	for (i in 1..3) {
		delay(1000)
		emit(i)	// 产生一个元素
	}
}

fun simpleSeq() = sequence<Int> {
	for (i in 1..3) {
		Thread.sleep(1000)
		yield(i)	// 产生一个元素
	}
}

fun main() = runBlocking<Unit> {
	launch {
		for (i in 1..3) {
			println("我没有被堵塞")
			delay(1500)
		}
	}
    // 快速构建流:(1..3).asFlow()
	// 使用flow时,主协程没有被堵塞,两个任务都在执行
	simpleFlow().collect(::println)
    // 使用序列时,则发生堵塞,两个任务只能顺序执行
	simpleSeq().forEach(::println)
}

概念

冷流

Flow是一种类似于序列的冷流 ,flow构建器中的代码直到被收集时才会开始执行(调用 collect 方法时才执行,类似懒加载)。

与之相对的是热流,StateFlow 和 ShareFlow 是热流,在垃圾回收之前,都是存在于内存之中,并且处于活跃状态的。

Flow中的收集可以重复进行,即 collect 方法可以多次调用。

流的连续性

流的每次单独收集都是按顺序执行的,除非使用特殊操作符。

从上游到下游,每个过渡操作符都会处理每个发射出的值,然后再交给末端操作符。

流构建器

  • flow:直接使用 flow {...}
  • flowOf:该构建器定义了一个发射固定值集的流
  • .asFlow:扩展函数,可以将各种集合与序列转换为流
kotlin 复制代码
fun main() = runBlocking<Unit> {
	flowOf("one", "two", "three")
    	.onEach { delay(1000) }.collect(::println)
	(1..3).asFlow()
    	.onEach { delay(1000) }.collect(::println)
}

流上下文

  • 流的收集总是在调用协程的上下文中发生,流的该属性称为上下文保存
  • flow{} 构建器中的代码必须遵循上下文保存属性,并且不允许从其他上下文中发射(emit)
  • flowOn操作符,该函数用于更改流发射的上下文
  • launchIn ,使用该函数替换collect,可以更改流收集时的上下文

即Flow的发射和收集默认会遵循同样的上下文,这将导致如果在主协程调用了收集方法,则它的发射也会在主协程里执行。这会影响主协程其他任务的执行。一般发射部分的代码是耗时操作,需要在后台协程中执行,就可能需要更改其上下文。

如果在对流进行收集时,还需要对流再进行一些耗时的操作(如过滤),则也需要更改其上下文。

kotlin 复制代码
fun simpleFlow() = flow<Int> {
	println("Flow start:${Thread.currentThread().name}")
	for (i in 1..2) {
		delay(1000)
		emit(i)	// 产生一个元素
	}
}.flowOn(Dispatchers.IO)	//IO型任务

fun main() = runBlocking<Unit> {
	println("main:${Thread.currentThread().name}")
	simpleFlow()
		.onEach { println("Flow collect:${Thread.currentThread().name}") }
		.launchIn(CoroutineScope(Dispatchers.Default))	//CPU密集型任务
		.join()	// 改变了收集的上下文,则该协程不受父级作用域管理,作用域指定this则不需要调用该方法
}

运行结果:

tex 复制代码
main:main
Flow start:DefaultDispatcher-worker-2
Flow collect:DefaultDispatcher-worker-1
Flow collect:DefaultDispatcher-worker-2

流的取消

流采用与协程同样的协作取消。流的收集可以在流所在协程被挂起时(处于挂起点)取消。

取消检测

Flow其实为 emit 方法附加上了 ensureActive 方法,这意味着从 Flow 块发出的繁忙循环是可以取消的。(emit方法进行了取消检测)

处于性能原因,大多数其他的流操作是不会进行取消检测的,所有在协程处于繁忙循环时,最好显式的进行手动检测。

通过 cancellable 操作符可以进行取消检测,但会影响性能

kotlin 复制代码
fun simpleFlow() = flow<Int> {
	for (i in 1..5) {
		delay(1000)
		emit(i)	// 调用了emit方法,可以取消成功
	}
}

fun main() = runBlocking<Unit> {
	simpleFlow().collect {
		println(it)
		if (it == 3) cancel()
	}
    
    // 没有调用emit方法,取消失败
    (1..5).asFlow().collect {
		println(it)
		if (it == 3) cancel()
	}
    
    // 使用了cancellable操作符,取消成功
    (1..5).asFlow().cancellable().collect {
		println(it)
		if (it == 3) cancel()
	}
}

背压

当数据生产者的生产速率高于数据消费者的处理速率时,就会产生背压。这意味着生产者产生的数据量超过了消费者能够处理的数据量,造成了一种"阻塞"现象,数据在缓冲区中积压,从而产生了压力。

背压问题通常有两种解决方案:

  • 降低数据生产者的生产速率,使其与消费者的处理速率相匹配。

  • 提高数据消费者的处理速率,使其能够更快地处理生产者产生的数据。

Flow中有以下方法可以来解决背压问题:

  • buffer(int): 创建一个具有指定容量的缓冲区,当数据生产者的速度超过消费者的速度时,数据会被缓冲。(并发)
  • 当必须更改上下文时,flowOn操作符使用了相同的缓存机制,但buffer函数是显式的请求缓存而不改变执行上下文。(并发)
  • onflate(): 合并发射项,不对每个值进行处理(不懂)
  • collectLatest():会自动丢弃那些还未被消费者处理的数据项,只保留最新的数据项。(只拿最新的)
kotlin 复制代码
fun simpleFlow() = flow<Int> {
	for (i in 1..3) {
		delay(100)
		emit(i)
		println("start:${Thread.currentThread().name} --> $i")
	}
}

fun main() = runBlocking<Unit> {
	var time = measureTimeMillis {
		simpleFlow().collect {
			delay(300)
			println("collect:${Thread.currentThread().name} --> $it")
		}
	}
	println("花费了:$time ms")	//1254 ms = (300 + 100) * 3

	time = measureTimeMillis {
		simpleFlow().buffer().collect {
			delay(300)
			println("collect:${Thread.currentThread().name} --> $it")
		}
	}
	println("花费了:$time ms")	//1068 ms = 300 * 3 + 100

	time = measureTimeMillis {
		simpleFlow().flowOn(Dispatchers.Default).collect {
			delay(300)
			println("collect:${Thread.currentThread().name} --> $it")
		}
	}
    println("花费了:$time ms")	//1049 ms = 300 * 3 + 100
    
    time = measureTimeMillis {
		simpleFlow().conflate().collect {
			delay(300)
			println("collect:${Thread.currentThread().name} --> $it")
		}
	}
    // 元素2被丢弃了
	println("花费了:$time ms")	//778 ms
    
    time = measureTimeMillis {
		simpleFlow().collectLatest {
			delay(300)
			println("collect:${Thread.currentThread().name} --> $it")
		}
	}
    // 元素1、2都被丢弃了
	println("花费了:$time ms")	//660 ms
}

操作符

转换操作符

**转换操作符(Transformation Operators)**用于转换流,它应用于上游流,并返回下游流。

这些操作符也是冷操作符,运行速度快,本身不是挂起函数,返回新的转换流的定义。

  • map:将流中的每个元素转换为另一种形式(1对1)

  • transform:可以转换发射的元素,可以一对多(通过emit方法)

  • take:只接收指定数量的元素。

  • filter:只保留满足特定条件的元素。

  • drop:跳过指定数量的元素。

  • distinctUntilChanged:只发出与上一个值不同的元素。

末端操作符

末端操作符是在流中用于启动流收集的挂起函数collect 是最基础的末端操作符。

  • 转换为各种集合:toListtoSet
  • 获取第一个元素:first
  • 确保流发射单个值:single
  • 将流规约到某值:
    • reduce:将流中的元素累积(或减少)为单个值
    • fold:类似reduce,但可以指定初始值和更改累加器的类型

组合操作符

  • zip:用于将两个流中的元素组合成对。(异步的组合)
  • combine:用于将多个流中的元素组合成一个结果。

展平操作符

流表示异步接收的值序列,容易到这样的情况:值序列1中每一个值都会触发对另一个值序列的请求。由于流是异步的,因此就需要不同的展平模式。(组合)

假设值序列1为:a,b,c ;值序列2为:A,B

  • flatMapConcat:连接模式 ---> aA,aB,bA,bB,cA,cB
  • flatMapMerge:合并模式 ---> aA,bA,cA,aB,bB,cB
  • flatMapLatest:最新展平模式 ---> aA,bA,cA,cB

异常处理

当运算符中的发射器或代码抛出异常时,有两种处理异常的方法:

  • try/catch 块:更适合捕捉下游异常
  • catch 函数:更适合捕捉上游异常(可以进行恢复处理,如emit值)

Flow的设计原则是要保证异常的透明性的,即上游的异常也能传播到下游

流的完成

当流完成后(普通情况或异常情况),它可能需要执行一些操作。

  • 命令式finally块:
  • 声明式onCompletion函数:非正常完成时,可以获取异常信息,但无法捕获

通道和多路复用

channel

channel实际上是一个并发安全的队列 ,它可以用来连接协程,实现不同协程的通信。

当channel队列中的缓冲区(默认大小0)满了,如果没有人调用 receive 取走值,send 函数就会挂起,直到有人调用 receive,才会继续 send

kotlin 复制代码
fun main() = runBlocking<Unit> {
	val channel = Channel<Int>()
	val producer = GlobalScope.launch {
		var i = 0
		while (true) {
			delay(1000)
			channel.send(++i)
			println("send:$i")
		}
	}

	val consumer = GlobalScope.launch {
		while (true) {
            // 消费效率比生产效率慢,但并没有出现生产几个后才消费的情况
			delay(2000)
			val ele = channel.receive()
			println("receive:$ele")
		}
	}
	joinAll(producer, consumer)
}

channel是可以迭代的,可以获取它的 iterator 进行迭代。迭代channel一般用于生产效率高于消费效率时。

produce与actor

Produce和actor是构建生产者和消费者的便捷方法。

  • 通过 produce 方法可以启动一个生产者协程,并返回一个 ReceiveChannel,其他协程可以用此channel来接收数据。
  • 使用 actor 方法则可以启动一个消费者协程,并返回一个 SendChannel,其他协程可以用词channel来发送数据。

channel的关闭

produce 和 actor 返回的channel都会随着对应协程的执行完毕而关闭,因此 channel 被称为 热数据流

对于一个channel,如果调用它的 close 方法,它会立刻停止接收新元素(此时它的 isCloseForSend 会立刻返回true)。但由于channel存在缓冲区,可能还有一些元素在缓冲区中没有处理完,因此要等所有的元素都被读取后 isCloseForReceive 才会返回true

channel的生命周期最后有主导方来维护,建议由主导方实现关闭。

BroadcastChannel

发送端和接收端在Channel中可以存在一对多的情况,但就算有多个接收端存在,同一个数据只会被一个接收端接收。广播则可以让多个接收端接收到同一个数据。

注意:此 API 自 1.5.0 起已过时,自 1.7.0 起已弃用以删除 它被替换为 SharedFlow 和 StateFlow。

多路复用

多路复用(Multiplexing)是通信技术中的一个基本概念,它指的是在同一传输介质上同时传输多个不同信号源发出的信号,并且这些信号之间互不影响。这种技术的主要目的是提高介质的利用率,从而达到节省信道资源、降低传输成本和提高传输效率的目的。

在 Kotlin 协程中,多路复用通常指的是同时执行多个协程,并有效地管理和调度这些协程的执行。在协程中,可以通过复用多个 await 的方式实现多路复用。这意味着可以在一个协程中等待多个其他协程的完成,并根据需要选择性地处理它们的结果。

一个常见的应用场景是从不同的数据源(如网络和本地缓存)同时获取数据。例如,协程 A 可以从网络获取数据,而协程 B 可以从本地缓存获取数据。通过使用 select 代码块,可以同时执行这两个协程,并根据哪个协程先返回结果来选择性地使用它的数据。这种方式有效地利用了系统资源,提高了程序的响应速度和效率。

kotlin 复制代码
uspend fun CoroutineScope.getFromLocal() = async(Dispatchers.IO) {
	delay(1000)
	"本地文件读取成功"
}

suspend fun CoroutineScope.getFromRemote() = async(Dispatchers.IO) {
	delay(1200)
	"网络文件读取成功"
}

fun main() = runBlocking<Unit> {
	GlobalScope.launch {
		val localJob = getFromLocal()
		val remoteJob = getFromRemote()
		// 只会返回一个结果,返回最快的那个
		val result = select {
			localJob.onAwait {it}
			remoteJob.onAwait {it}
		}
		println(result)
	}.join()
}
// 这是await多路复用,还有channel多路复用
// Flow的多路复用:使用Flow的merge方法

SelectClause

可以被 select 的事件返回值都是 SelectClauseN 类型的,包括:

  • SelectClause0:对应事件没有返回值,例如 join --> onJoin
  • SelectClause1:对应事件有返回值,例如 onAwait 和 onReceive
  • SelectClause2:对应事件有返回值,并需要额外参数,如 onSend

如果我们想要确认挂起函数是否支持select,只需要查看其是否存在返回值类型为 SelectClauseN 的函数即可。

并发安全

使用线程时会存在并发问题,如对某值的累加(因为它不是原子操作)。kotlin协程中同样会出现并发问题。

kotlin 复制代码
fun main() = runBlocking<Unit> {
	var count = 0
	List(1000) {
		GlobalScope.launch { count++ }
	}.joinAll()
	println(count)	// 值不为1000
	
	val count2 = AtomicInteger(0)
	List(1000) {
		GlobalScope.launch { count2.incrementAndGet() }
	}.joinAll()
	println(count2.get())	// 值为1000
}

除了我们在线程中常用的解决并发问题的手段之外(例如java提供的原子类),协程框架也提供了一下并发安全的工具,包括:

  • Channel:并发安全的消息通道
  • Mutex :轻量级锁,它的 lockunlock 从语义上与协程锁比较类似,之所以轻量是因为它在获取不到锁时不会堵塞线程,而是挂起等待锁的释放
  • Semaphore :轻量级信号量,信号量可以有多个,协程获取到信号量后即可执行并发操作。但Semaphore的参数为1时,效果等价于Mutex
kotlin 复制代码
fun main() = runBlocking<Unit> {
	var count = 0
	val mutex = Mutex()
	List(1000) {
		GlobalScope.launch {
			mutex.withLock { count++ }
		}
	}.joinAll()
	println(count)	// 值为1000

	count = 0
	val semaphore = Semaphore(1)
	List(1000) {
		GlobalScope.launch {
			semaphore.withPermit { count++ }
		}
	}.joinAll()
	println(count)	// 值为1000
}

避免访问外部可变状态

编写函数时要求它不得访问外部状态,只能基于参数做运算,通过返回值提供运算结果。

kotlin 复制代码
fun main() = runBlocking<Unit> {
    val count = 0
	val result = count + List(1000) {
		GlobalScope.async { 1 }
	}.map { it.await() }.sum()
	println(r)	// 值为1000
}
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