Kotlin 协程 (三)

悠哉清闲2025-05-21 19:07

协程通信是协程之间进行数据交换和同步的关键机制。Kotlin 协程提供了多种通信方式，使得协程能够高效、安全地进行交互。以下是对协程通信的详细讲解，包括常见的通信原语、使用场景和示例代码。

1.1 Channel

定义：Channel 是一个消息队列，用于协程之间的通信。它允许协程发送和接收数据，类似于 MPI（Message Passing Interface）中的消息传递机制。

特点：

  • 线程安全。
  • 支持多种通信模式，如无缓冲、有缓冲和无限缓冲。
  • 提供挂起函数 send 和 receive，用于发送和接收数据。
  • 可以关闭。

Channel 类型

类型 描述 创建方式 适用场景
Rendezvous 无缓冲（默认） Channel<T>() 严格的发送-接收同步
Buffered 固定大小缓冲 Channel<T>(capacity) 控制内存使用
Conflated 保留最新值 Channel<T>(CONFLATED) 只需要最新数据
Unlimited 无限缓冲 Channel<T>(UNLIMITED) 生产者快于消费者
Broadcast 广播给多个接收者 BroadcastChannel<T>(capacity) 一对多通信

使用场景：

1.生产者-消费者模式
  • 场景描述：一个或多个生产者协程生成数据，一个或多个消费者协程处理数据。
  • 适用性：当数据需要按顺序处理时，Channel 提供了天然的 FIFO 队列。
  • 示例：文件处理流水线，其中文件读取、处理和写入由不同的协程完成。
2 .协程间的事件总线
  • 场景描述：一个协程发送事件，多个协程监听并响应这些事件。
  • 适用性：当需要解耦协程之间的通信时，Channel 可以作为事件传递的媒介。
  • 示例：在 GUI 应用中，用户操作（如按钮点击）通过 Channel 发送事件，不同的协程根据事件执行相应的逻辑。
3. 资源池管理
  • 场景描述：多个协程需要共享一组有限资源，如数据库连接或网络请求。
  • 适用性：Channel 可以控制对资源的并发访问，避免资源争用导致的冲突。
  • 示例：使用 Channel 作为资源池，协程从池中请求资源，使用完毕后释放回池中

示例：

Kotlin 复制代码 
fun main() = runBlocking {
    val channel = Channel<Int>() // 创建无缓冲通道
    
    // 生产者协程
    launch {
        for (x in 1..5) {
            println("Sending $x")
            channel.send(x) // 挂起直到有接收者
            delay(100) // 模拟工作
        }
        channel.close() // 关闭通道
    }
    
    // 消费者协程
    launch {
        for (y in channel) { // 使用for循环接收
            println("Received $y")
        }
        println("Channel is closed")
    }
    
    delay(2000)
}
1.2 Flow

定义：Flow 是一种冷流（cold stream），意味着数据流只有在收到收集（collection）请求时才会开始发射数据。它支持挂起操作，可以与协程完美结合，实现异步计算和数据处理。

特点：

  • 异步数据流：以异步方式处理连续数据流。
  • 声明式编程：通过操作符链式调用处理数据流。
  • 可组合性：支持 map、filter、flatMap、zip 等操作符。
  • 取消支持：与协程一样支持取消操作。

基本使用：

Kotlin 复制代码 
//使用 flow 建造器创建一个 Flow 对象。
fun transformFlow() = flow {
    for (i in 1..5) {
        delay(100)
        emit(i)
    }
}.map { it * 2 } // 将每个值乘以 2
  .filter { it > 4 } // 过滤掉小于等于 4 的值

fun main() = runBlocking {
//使用 collect 函数收集 Flow 发射的数据。
    transformFlow().collect { value -> 
        println("Transformed value: $value")
    }
}

使用场景：

1 .异步数据流处理
  • 场景描述：对异步数据流进行转换、合并、过滤等操作。
  • 适用性：当需要对数据流进行复杂的操作时，Flow 提供了丰富的操作符。
  • 示例：在数据处理管道中，使用 Flow 对数据进行映射、过滤和归约。
2. 网络请求与数据解析
  • 场景描述：从网络获取数据，并进行解析和转换。
  • 适用性：Flow 可以与网络库（如 Retrofit）结合，简化异步网络请求的处理。
  • 示例：使用 Flow 处理分页网络请求，逐页获取数据并进行解析。
3. 数据库查询与观察
  • 场景描述：从数据库查询数据，并对结果进行观察。
  • 适用性：Flow 可以与数据库库（如 Room）结合，实现数据的异步查询和实时更新。
  • 示例：在 Android 应用中，使用 Flow 监听数据库表的变化，并更新 UI。

示例：

Kotlin 复制代码 
import retrofit2.Retrofit
import retrofit2.converter.gson.GsonConverterFactory
import retrofit2.http.GET
import kotlinx.coroutines.*

interface ApiService {
    @GET("data")
    fun fetchData(): Flow<String>
}

val apiService = Retrofit.Builder()
    .baseUrl("https://api.example.com")
    .addConverterFactory(GsonConverterFactory.create())
    .build()
    .create(ApiService::class.java)

fun main() = runBlocking {
    apiService.fetchData()
        .flowOn(Dispatchers.IO) // 在 IO 线程上执行网络请求
        .collect { data ->
            println("Received data: $data")
        }
}
1.3 SharedFlow 和 StateFlow

定义：SharedFlow 和 StateFlow 是 Kotlin Flow 库中的两种特殊 Flow，用于在多个收集器之间共享状态和数据流。

特点：

  • SharedFlow：热流，允许多个收集器接收数据，可配置重放（replay）和缓冲，不保存状态。
  • StateFlow：特殊的 SharedFlow，必须有初始值，只保留最新值，并在收集器加入时立即发出当前状态。

使用场景：

1. 事件流共享
  • 场景描述：多个协程需要共享同一个事件流，并且每个协程都能接收到事件。
  • 适用性：当事件需要被多个订阅者处理，且每个订阅者都能独立地接收事件时。
  • 示例：在实时数据应用中，传感器数据通过 SharedFlow 分发给多个处理单元。
2 状态广播
  • 场景描述：一个协程更新状态，多个协程监听状态变化。
  • 适用性：当状态变化需要通知给多个观察者时，SharedFlow 提供了广播机制。
  • 示例：在游戏开发中，玩家状态（如生命值、分数）通过 SharedFlow 广播给 UI 和逻辑处理单元。
3. 背压管理
  • 场景描述：生产者生成数据的速度可能快于消费者处理数据的速度。
  • 适用性：SharedFlow 支持背压策略，可以控制数据的发送速度，避免消费者过载。
  • 示例：在数据流处理中，使用 SharedFlow 缓解高速数据源对处理单元的压力。

示例：

Kotlin 复制代码 
import kotlinx.coroutines.*
import kotlinx.coroutines.flow.*

fun main() = runBlocking {
    val sharedFlow = MutableSharedFlow<String>()

    // 事件发送协程
    launch {
        sharedFlow.emit("Event 1")
        delay(1000)
        sharedFlow.emit("Event 2")
    }

    // 事件监听协程 1
    launch {
        sharedFlow.collect { event ->
            println("Listener 1 received: $event")
        }
    }

    // 事件监听协程 2
    launch {
        sharedFlow.collect { event ->
            println("Listener 2 received: $event")
        }
    }

    delay(2000) // 等待事件处理完成
    coroutineContext.cancelChildren() // 取消所有子协程
}
1.4 Await 和 Async

定义：async 是一种启动协程并获取其结果的方式。await 用于等待 async 协程的结果。

特点：

  • async 会立即返回一个 Deferred 对象，可以在需要时通过 await 获取结果。
  • 支持结构化并发，await 会在需要时挂起协程，直到结果准备好。

使用场景：

  • 当需要并行执行任务并聚合结果时。
  • 当需要按需获取协程结果时。

示例：

Kotlin 复制代码 
 import kotlinx.coroutines.*

 suspend fun main() {
     val deferred = async { expensiveComputation() }
     val result = deferred.await()
     println("Result: $result")
 }

 suspend fun expensiveComputation(): Int {
     delay(1000)
     return 42
 }
1.5 Actor

定义：Actor 是结合了协程和通道的实体，封装了状态和处理消息的能力。

特点：

  • 消息传递：Actor 之间通过发送和接收消息进行通信。
  • 封装状态：每个 Actor 封装了自己的状态和行为，其他 Actor 无法直接访问其内部状态。
  • 异步通信：通过消息传递实现异步交互，避免传统并发模型中的死锁和竞争问题。

使用场景：

  • 分布式系统：在分布式环境中，Actor 可以作为独立的计算单元，通过消息传递完成协同任务。
  • 实时通信：适用于需要实时处理消息的场景，如聊天应用、游戏服务器等。
  • 高并发任务处理：处理需要同时执行多个任务的应用，例如订单处理、数据分析等。

示例：

Kotlin 复制代码 
import kotlinx.coroutines.*
import kotlinx.coroutines.channels.*

fun main() = runBlocking {
    val actor = actor<String> {
        //Actor 内部通过 for 循环接收来自 channel 的消息，并执行相应的处理逻辑。
        for (msg in channel) {
            println("Received: $msg")
            // 处理消息
        }
    }

    // 向 Actor 发送消息
    actor.send("Hello")
    actor.send("World")
    actor.close() // 关闭 Actor
}
2. 示例：实时搜索场景
Kotlin 复制代码 
class SearchViewModel : ViewModel() {
    // 使用 MutableStateFlow 存储可变的搜索查询字符串
    // StateFlow 是热流，会自动收集数据，适合 UI 状态管理
    private val searchQuery = MutableStateFlow("")

    // 使用 MutableStateFlow 存储可变的搜索结果列表
    // 注意：这里返回的 searchResults 是不可变的 StateFlow，避免外部直接修改
    private val _searchResults = MutableStateFlow<List<String>>(emptyList())
    val searchResults: StateFlow<List<String>> = _searchResults

    init {
        // 在 viewModelScope 中启动协程
        // viewModelScope 是 ViewModel 提供的协程作用域，基于 Dispatchers.Main 运行
        // 当 ViewModel 销毁时，viewModelScope 会自动取消所有协程，避免内存泄漏
        viewModelScope.launch {
            // 构建 Flow 管道，处理搜索查询到结果的转换
            searchQuery
                // debounce(300)：防抖处理，300ms 内多次输入只触发最后一次
                // 避免用户快速输入时触发过多搜索请求
                .debounce(300)
                
                // filter it.length > 2：过滤短查询，避免无效请求
                // 只有查询长度大于 2 时才继续处理
                .filter { it.length > 2 }
                
                // distinctUntilChanged()：忽略重复的查询，避免重复请求
                // 只有查询内容变化时才继续处理
                .distinctUntilChanged()
                
                // flatMapLatest：取消前一个未完成的搜索，只保留最新的查询结果
                // 当新的查询到来时，会取消前一个协程任务
                .flatMapLatest { query ->
                    // 调用 performSearch 发起搜索，返回 Flow<List<String>>
                    performSearch(query)
                }
                
                // catch emit(emptyList())：捕获异常并返回空列表，避免 UI 出错
                // 如果搜索过程中发生异常，会发射空列表作为默认结果
                .catch { emit(emptyList()) }
                
                // collect：收集 Flow 发射的数据，更新搜索结果
                .collect { results ->
                    // 更新 _searchResults 的值，UI 会自动响应变化
                    _searchResults.value = results
                }
        }
    }

    // 处理用户输入变化，更新搜索查询
    fun onSearchQueryChanged(query: String) {
        // 直接设置 MutableStateFlow 的值，会触发 Flow 管道重新计算
        searchQuery.value = query
    }

    // 模拟网络搜索请求，返回 Flow<List<String>>
    private fun performSearch(query: String): Flow<List<String>> = flow {
        // delay(1000)：模拟耗时操作（如网络请求），可被协程取消
        // 如果协程被取消，delay 会立即抛出 CancellationException
        delay(1000)
        
        // emit：发射搜索结果
        // 这里模拟返回两个结果项
        emit(listOf("query result 1", "query result 2"))
    }
}
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