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
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
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
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
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
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
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
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。
- New(新创建) :协程对象刚刚通过
launch
或async
等函数创建,但尚未开始执行。 - 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。
- 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。
- 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 或已被取消。
- 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。 - 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isActive
、isCancelled
和 isCompleted
)来了解协程的当前状态。例如,如果 isActive
为 false
且 isCancelled
为 true
,则表示协程处于取消中(Cancelling)状态;
注意 :如果 isCompleted
为 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
launch
和 async
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()
和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
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;coroutineScope
和 supervisorScope
是挂起函数,不会堵塞住当前线程。
kotlin
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
start
、join
或await
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 中立即执行,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
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
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 或 父协程 的 CoroutineContext
继承。
kotlin
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 delay
、withContext
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
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
[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
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
[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
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
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
[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
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
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: $result2")
}
}
运行结果:
bash
[job1] 运行 0 ...
[job1] 运行 1 ...
[job1] 运行 2 ...
Result1: null
[job2] 运行 0 ...
[job2] 运行 1 ...
Result2: [2] Done
协程的异常处理
异常的传播
协程构建器有两种形式:自动传播异常 (launch于actor),向用户暴露异常(async和produce)。
(1)当这些构建器用于创建一个根协程(该协程不是另一个协程的子协程)时:
- 前者:异常会在它发生的第一时间抛出
- 后者:依赖用户最终来消费异常,例如通过
await
和receive
kotlin
fun main() = runBlocking<Unit> {
val job1 = GlobalScope.launch {
println("job1 --> 抛出异常")
throw RuntimeException()
}
try {
job1.join()
} catch (e: Exception) {
// 最终还是抛出异常,这里捕捉失败
println("job1 --> 捕捉了异常")
}
val job2 = GlobalScope.async {
println("job2 --> 抛出异常")
throw RuntimeException()
}
try {
job2.await()
} catch (e: Exception) {
// 这里捕捉异常成功
println("job2 --> 捕捉了异常")
}
}
(2)非根协程总是会被传播,抛给父级
异常的传播特性
当一个协程由于一个异常运行失败时,它会传播这个异常并传递给的父级。接下来父级会进行几部操作:
- 取消它自己的子级
- 取消它自己
- 将异常传播并传递给他的父级
superviseJob
使用superviseJob时,子协程的失败不会影响到其他子协程。它不会传播异常给他的父级,而是让子协程自己处理异常。
kotlin
fun main() = runBlocking<Unit> {
val scope = CoroutineScope(SupervisorJob())
val job1 = scope.launch {
delay(100)
println("job --> 1")
throw RuntimeException()
}
val job2 = scope.launch {
try {
delay(Long.MAX_VALUE)
} finally {
// 参数为Job()时输出,为Supervisor()不输出
println("job --> 2")
}
}
joinAll(job1, job2)
}
或者使用 supervisorScope
作用域构建器
异常的捕获
当使用CoroutineExceptionHandler对协程的异常进行捕获时,以下条件被满足时,异常才会被捕获:
- 协程的上下文包含CoroutineExceptionHandler对象
- 根协程抛出异常:直接作为参数传入该协程的上下文
- 子协程抛出异常:要传入根协程的上下文,只传入子协程无法捕捉
- 如果该协程有爸爸和爷爷,那么爷爷才是根协程
- 异常是被自动抛出异常的协程所抛出的(是launch,非async)
kotlin
fun main() = runBlocking<Unit> {
val handler = CoroutineExceptionHandler { _, throwable ->
println("捕捉到:$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:
- 在classpath(例如resources目录)下面新建 META-INF/services 目录。
- 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。 - 定义全局异常处理器,名称随意,需要继承
CoroutineExceptionHandler
kotlin
class GlobalCoroutineExceptionHandler: CoroutineExceptionHandler {
override val key = CoroutineExceptionHandler
override fun handleException(context: CoroutineContext, exception: Throwable) {
println("没有被捕捉的异常:$exception")
}
}
取消与异常
- 协程内部使用
CancellationException
来进行取消,这个异常会被忽略。(没有手动捕捉时会自己静默处理) - 子协程被取消时,不会取消它的父协程
- 如果一个协程遇到了
CancellationExceptino
以外的异常,则它会使用该异常取消它的父协程;父协程处理该异常时,需要先取消所有子协程,才会去处理异常
kotlin
fun main() = runBlocking<Unit> {
val handler = CoroutineExceptionHandler { _, e ->
println("子协程都取消完成后,父协程开始处理异常")
}
val job1 = GlobalScope.launch(handler) {
launch {
try {
delay(Long.MAX_VALUE)
} finally {
withContext(NonCancellable) {
println("1号子协程 --> 开始被取消了")
delay(100)
println("1号子协程 --> 取消完毕")
}
}
}
launch {
println("2号子协程 --> 开始抛出异常")
throw RuntimeException()
}
}
joinAll(job1)
}
结果:
bash
2号子协程 --> 开始抛出异常
1号子协程 --> 开始被取消了
1号子协程 --> 取消完毕
子协程都取消完成后,父协程开始处理异常
异常聚合
当协程的多个子协程因为异常而失败时,一般情况下取第一个异常进行处理。在第一个异常之后发生的其他异常,都将会被绑定到第一个异常上。
kotlin
fun main() = runBlocking<Unit> {
val handler = CoroutineExceptionHandler { _, e ->
println("捕捉到异常:$e,${e.suppressed.contentToString()}")
}
val job1 = GlobalScope.launch(handler) {
launch {
try {
delay(Long.MAX_VALUE)
} finally {
throw RuntimeException("1号子协程")
}
}
launch {
delay(100)
throw RuntimeException("2号子协程")
}
}
joinAll(job1)
}
// 输出 --> 捕捉到异常:java.lang.RuntimeException: 2号子协程,[java.lang.RuntimeException: 1号子协程]
异步流Flow
作用
挂起函数只可以异步的返回单个值,但如果想要异步返回多个计算好的值则需要用到Flow。
- flow构建器使用后会返回一个Flow对象
- 快速构建流可以用
asFlow
方法
- 快速构建流可以用
flow{...}
块中的代码可以挂起(可以自由使用挂起函数)- 序列只能使用它自己的挂起函数(例如无法用delay)
- 使用了它的函数不需要被标记为
suspend
- flow流 使用
emit
函数发射值,使用collect
函数收集值
集合和序列也可以返回多个值,但它们每个值的返回不是异步的。
kotlin
fun simpleFlow() = flow<Int> {
for (i in 1..3) {
delay(1000)
emit(i) // 产生一个元素
}
}
fun simpleSeq() = sequence<Int> {
for (i in 1..3) {
Thread.sleep(1000)
yield(i) // 产生一个元素
}
}
fun main() = runBlocking<Unit> {
launch {
for (i in 1..3) {
println("我没有被堵塞")
delay(1500)
}
}
// 快速构建流:(1..3).asFlow()
// 使用flow时,主协程没有被堵塞,两个任务都在执行
simpleFlow().collect(::println)
// 使用序列时,则发生堵塞,两个任务只能顺序执行
simpleSeq().forEach(::println)
}
概念
冷流
Flow是一种类似于序列的冷流 ,flow构建器中的代码直到被收集时才会开始执行(调用 collect
方法时才执行,类似懒加载)。
与之相对的是热流,StateFlow 和 ShareFlow 是热流,在垃圾回收之前,都是存在于内存之中,并且处于活跃状态的。
Flow中的收集可以重复进行,即 collect
方法可以多次调用。
流的连续性
流的每次单独收集都是按顺序执行的,除非使用特殊操作符。
从上游到下游,每个过渡操作符都会处理每个发射出的值,然后再交给末端操作符。
流构建器
flow
:直接使用flow {...}
flowOf
:该构建器定义了一个发射固定值集的流.asFlow
:扩展函数,可以将各种集合与序列转换为流
kotlin
fun main() = runBlocking<Unit> {
flowOf("one", "two", "three")
.onEach { delay(1000) }.collect(::println)
(1..3).asFlow()
.onEach { delay(1000) }.collect(::println)
}
流上下文
- 流的收集总是在调用协程的上下文中发生,流的该属性称为上下文保存
flow{}
构建器中的代码必须遵循上下文保存属性,并且不允许从其他上下文中发射(emit)- flowOn操作符,该函数用于更改流发射的上下文
- launchIn ,使用该函数替换
collect
,可以更改流收集时的上下文
即Flow的发射和收集默认会遵循同样的上下文,这将导致如果在主协程调用了收集方法,则它的发射也会在主协程里执行。这会影响主协程其他任务的执行。一般发射部分的代码是耗时操作,需要在后台协程中执行,就可能需要更改其上下文。
如果在对流进行收集时,还需要对流再进行一些耗时的操作(如过滤),则也需要更改其上下文。
kotlin
fun simpleFlow() = flow<Int> {
println("Flow start:${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
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
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
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:
toList
和toSet
- 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
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
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
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
lock
和unlock
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
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
fun main() = runBlocking<Unit> {
val count = 0
val result = count + List(1000) {
GlobalScope.async { 1 }
}.map { it.await() }.sum()
println(r) // 值为1000
}