种一颗树的最好时机是十年前,其次是现在。 学习也一样。 跟着霍老师的《深入理解 Kotlin 携程》学习一下协程。
直奔主题,认识 Channel
Channel 实际上就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
kotlin
suspend fun main() {
val channel = Channel<Int>()
val producer = GlobalScope.launch {
var i = 0
while (true) {
delay(1000)
channel.send(i++)
}
}
val consumer = GlobalScope.launch {
while (true) {
val element = channel.receive()
println(element)
}
}
producer.join()
consumer.join()
}
上述的代码中构造了两个协程 producer 和 consumer,我么呢没有为它们明确制定调度器,所以他们的调度器都是默认的。其中 producer 中每隔 1 秒向 Channel 发送一个整数,而 consumer 中一致在读取 channel 来获取数据并打印,显然发送端比接收端更慢,在没有可以读取的值时,receive 是挂起的,直到有新元素到达,这么看来 receive 一定是一个挂起函数,那么 send 呢?
Channel 的容量
我们查看 send 方法的声明,发现它也是挂起函数。那么发送端为什么要挂起?上面也提到,Channel 实际上就是一个队列,队列中一定存在缓冲区,一旦这个缓冲区满了,一直没有人调用 receive 并取走元素,send 就要挂起,等待接收者取走元素后再写入 Channel。
kotlin
public fun <E> Channel(capacity: Int = RENDEZVOUS): Channel<E> =
when (capacity) {
RENDEZVOUS -> RendezvousChannel()
UNLIMITED -> LinkedListChannel()
CONFLATED -> ConflatedChannel()
BUFFERED -> ArrayChannel(CHANNEL_DEFAULT_CAPACITY)
else -> ArrayChannel(capacity)
}
我们构造 Cahnnel 的时候调用了一个名为 Channle 的函数,但它不是 Channel 的构造函数。在 Kotlin 中,经常定义一个顶级函数来伪装成同名类型的构造器,这本质上是工厂函数。这里有一个 Int 类型的 capacity 参数,默认值为 RENDEZVOUS。 这时候如果不调用 receive,send 就会一直挂起等待。
UNLIMITED比较好理解,没有限制,来者不拒。 CONFLATED这个名字可能有迷惑性,字面意思是合并,但实际上这个函数的效果是只保留最后一个元素,也就是说缓冲区只有一个元素大小,每次有新元素到来,都会覆盖掉旧元素。 BUFFERED效果类似于 ArrayBlockingQueue,接收一个值作为缓冲区容量大小。
迭代 Channel
我们在发送和读取的时候写了一个while(true)的死循环,因为需要不断地进行读写操作。这里我们可以直接获取一个 Channel 的 Iterator
kotlin
val consumer = GlobalScope.launch {
val iter = channel.iterator()
while (iter.hasNext()) {
val element = iter.next()
println(element)
delay(1000)
}
}
其中 iter.hasNext()是挂起函数,在判断是否有下一个元素的时候就需要去 Channel 中读取元素了。当然也可以for ... in ..:
kotlin
val consumer = GlobalScope.launch {
for(element in channel) {
println(element)
delay(1000)
}
}
produce 和 actor
来看两个便捷的构造生产者和消费这的 api,我们可以通过produce来启动移动生产者协程,并返回一个ReceiveChannel,其他协程就可以通过这个 channel 来获取数据了。
同样的,我们可以通过actor来启动消费者协程,并返回一个SendChannel,其他协程就可以通过这个 channel 来发送数据了。
kotlin
val receiveChannel : ReceiveChannel<Int> = GlobalScope.produce{
repeat(100){
delay(100)
send(it)
}
}
val sendChannel : SendChannel<Int> = GlobalScope.actor {
while(true){
val element = receive()
println(element)
}
}
Channel 的关闭
以上面的produce方法为例,我们可以看到最终返回的是一个ProducerCoroutine,它的定义如下:
kotlin
private class ProducerCoroutine<E>(
parentContext: CoroutineContext, channel: Channel<E>
) : ChannelCoroutine<E>(parentContext, channel, true, active = true), ProducerScope<E> {
override val isActive: Boolean
get() = super.isActive
override fun onCompleted(value: Unit) {
_channel.close()
}
override fun onCancelled(cause: Throwable, handled: Boolean) {
val processed = _channel.close(cause)
if (!processed && !handled) handleCoroutineException(context, cause)
}
}
我们发现在它的完成和取消方法中都会调用_channel.close的方法。也正是这样,Channel 才被称为热数据流。这里有一点需要注意:对千一个Channe如果我们调用了它的close方法,它会立即停止接收 新元素,也就是说这时候它的isClosedForSend会立即返回true,而由Channel缓冲区的存在, 这时候可能还有一些元素没有被处理完,因此要等所有的元素都被读取之后isClosedForReceive才会返回true.
BroadcastChannel
在实际环境中,经常会出现一个发送对应多个接收的情况。这里我们就需要 BroadcastChannel 了。
kotlin
val broadcastChannel = BroadcastChannel<Int>(Channel.BUFFERED)
val producer = GlobalScope.launch {
List(3){
delay(1000)
broadcastChannel.send(it)
}
}
List(3){
index ->
GlobalScope.launch {
val receiveChannel = broadcastChannel.openSubscription()
for(i in receiveChannel){
println("[#$index] received $i")
}
}
}.joinAll()
这里有个细节需要注意一下,如果把发送端的dealy(100)去掉,可能会出现部分元素收不到或者完全收不到的情况,这是因为BroadcastChannel在发送的时候没有订阅者,这条消息就被丢弃了。
我们也可以通过普通的 Channel 进行转换:
kotlin
val channel = Channel<Int>()
channel.broadcast(3)
这里需要注意一下,BroadcastChannel 被标记为过时了,可以使用SharedFlow和StateFlow代替。channel.broadcast()方法也被标记为过时,也是使用SharedFlow来代替
以上