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Kotlin协程Flow浅析-创新互联

Kotlin协程中的Flow主要用于处理复杂的异步数据,以一种”流“的方式,从上到下依次处理,和RxJava的处理方式类型,但是比后者更加强大。

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Flow中基本上有三个概念,即 发送方,处理中间层,接收方,可以类比水利发电站中的上游,发电站,下游的概念, 数据从上游开始发送”流淌“至中间站被”处理“了一下,又流淌到了下游。

示例代码如下

flow {         // 发送方、上游
    emit(1)    // 挂起函数,发送数据
    emit(2)
    emit(3)
    emit(4)
    emit(5)
}
.filter { it >2 }  // 中转站,处理数据
.map { it * 2 }
.take(2)
.collect{           // 接收方,下游
    println(it)
}
输出内容:
6
8

通过上面代码我们可以看到,基于一种链式调用api的方式,流式的进行处理数据还是很棒的,接下来具体看一下上面的组成:

  • flow{},是个高阶函数,主要用于创建一个新的Flow。在其Lambda函数内部使用了emit()挂起函数进行发送数据。
  • filter{}、map{}、take{},属于中间处理层,也是中间数据处理的操作符,Flow大的优势,就是它的操作符跟集合操作符高度一致。只要会用List、Sequence,那么就可以快速上手 Flow 的操作符。
  • collect{},下游接收方,也成为终止操作符,它的作用其实只有一个:终止Flow数据流,并且接收这些数据。

其他创建Flow的方式还是flowOf()函数,示例代码如下

fun main() = runBlocking{aassssssssaaaaaaaas
    flowOf(1,2,3,4,5).filter { it >2 }
        .map { it * 2 }
        .take(2)
        .collect{
            println("flowof: $it")
    }
}

我们在看一下list集合的操作示例

listOf(1,2,3,4,5).filter { it >2 }
        .map { it * 2 }
        .take(2)
        .forEach{
            println("listof: $it")
        }

通过以上对比发现,两者的基本操作几乎一致,Kotlin也提供了两者相互转换的API,Flow.toList()、List.asFlow()这两个扩展函数,让数据在 List、Flow 之间来回转换,示例代码如下:

//flow 转list
    flowOf(1,2,3)
        .toList()
        .filter { it >1 }
        .map { it * 2 }
        .take(2)
        .forEach{
            println(it)
        }
    // list 转 flow
    listOf(1,2,3).asFlow()
        .filter { it >2 }
        .map { it * 2 }
        .take(2)
        .collect{
            println(it)
        }
Flow生命周期

虽然从上面操作看和集合类型,但是Flow还是有些特殊操作符的,毕竟它是协程的一部分,和Channel不同,Flow是有生命周期的,只是以操作符的形式回调而已,比如onStart、onCompletion这两个中间操作符。

flowOf(1,2,3,4,5,6)
        .filter {
            println("filter: $it")
            it >3
        }
        .map {
            println("map: $it")
            it * 2
        }
        .take(2)
        .onStart { println("onStart") }
        .collect{
            println("collect: $it")
        }
输出内容:
onStart
filter: 1
filter: 2
filter: 3
filter: 4
map: 4
collect: 8
filter: 5
map: 5
collect: 10

我们可以看到onStart,它的作用是注册一个监听事件:当 flow 启动以后,它就会被回调。

和filter、map、take这些中间操作符不同,他们的顺序会影响数据的处理结果,这也很好理解;onStart和位置没有关系,它本质上是一个回调,不是一个数据处理的中间站。同样的还有数据处理完成的回调onCompletion。

flowOf(1,2,3,4,5,6)
        .filter {
            println("filter: $it")
            it >3
        }
        .map {
            println("map: $it")
            it * 2
        }
        .take(2)
        .onStart { println("onStart") }
        .onCompletion { println("onCompletion") }
        .collect{
            println("collect: $it")
        }

Flow中onCompletion{} 在面对以下三种情况时都会进行回调:

  • 1,Flow 正常执行完毕
  • 2,Flow 当中出现异常
  • 3,Flow 被取消。
处理异常

在数据流的处理过程中,很难保证不出现问题,那么出现异常之后再该怎么处理呢?

  • 对于发生在上游、中间操作这两个阶段的异常,我们可以直接使用 catch 这个操作符来进行捕获和进一步处理。
  • 对于发生在下游,使用try-catch,把collect{}当中可能出现问题的代码包裹起来进行捕获处理。
上游或者中间异常使用catch
fun main() = runBlocking{
    val flow = flow {
        emit(1)
        emit(2)
        throw IllegalStateException()
        emit(3)
    }

    flow.map { it * 2 }
        .catch { println("catch: $it") }
        .collect{
            println("collect: $it")
        }
}
输出:
collect: 2
collect: 4
catch: java.lang.IllegalStateException

catch 这个操作符的作用是和它的位置强相关的,catch 的作用域,仅限于catch的上游。换句话说,发生在 catch 上游的异常,才会被捕获,发生在 catch 下游的异常,则不会被捕获。

val flow = flow {
        emit(1)
        emit(2)
        throw IllegalStateException()
        emit(3)
    }

    flow.map { it * 2 }
        .catch { println("catch: $it") }
        .filter { it / 0 >1 } // catch之后发生异常
        .collect{
            println("collect: $it")
    }
输出内容:
Exception in thread "main" java.lang.ArithmeticException: / by zero
下游使用try-catch
flowOf(1,2,3)
        .onCompletion { println("onCompletion $it") }
        .collect{
            try {
                println("collect: $it")
                throw IllegalStateException();
            }catch (e: Exception){
                println("catch $e")
            }
        }
输出:
collect: 1
catch java.lang.IllegalStateException
collect: 2
catch java.lang.IllegalStateException
collect: 3
catch java.lang.IllegalStateException
onCompletion null
切换执行线程

Flow适合处理复杂的异步任务,大多数情况下耗时任务放在子线程或线程池中处理,对于UI任务放在主线程中进行。

在Flow中可以使用flowOn操作符实现上述场景中的线程切换。

flowOf(1,2,3,4,5)
        .filter {
            logX("filter: $it")
            it >2 }
        .flowOn(Dispatchers.IO) // 切换线程
        .collect{
            logX("collect: $it")
        }
输出内容:
================================
filter: 1
Thread:DefaultDispatcher-worker-1
================================
================================
filter: 2
Thread:DefaultDispatcher-worker-1
================================
================================
filter: 3
Thread:DefaultDispatcher-worker-1
================================
================================
filter: 4
Thread:DefaultDispatcher-worker-1
================================
================================
filter: 5
Thread:DefaultDispatcher-worker-1
================================
================================
collect: 3
Thread:main
================================
================================
collect: 4
Thread:main
================================
================================
collect: 5
Thread:main
================================

flowOn 操作符也是和它的位置强相关的。作用域限于它的上游。在上面的代码中,flowOn 的上游,就是 flowOf{}、filter{} 当中的代码,所以,它们的代码全都运行在 DefaultDispatcher 这个线程池当中。只有collect{}当中的代码是运行在 main 线程当中的。

终止操作符

Flow 里面,最常见的终止操作符就是collect。除此之外,还有一些从集合中借鉴过来的操作符,也是Flow的终止操作符。比如 first()、single()、fold{}、reduce{},本质上来说说当我们尝试将 Flow 转换成集合的时候,已经不属于Flow的API,也不属于协程的范畴了,它本身也就意味着 Flow 数据流的终止。

"冷的数据流"从何而来

在上面文章《Kotlin协程Channel浅析》中,我们认识到Channel是”热数据流“,随时准备好,随用随取,就像海底捞里的服务员。

现在我们看下Flow和Channel的区别

val flow = flow {
        (1..4).forEach{
            println("Flow发送前:$it")
            emit(it)
            println("Flow发送后: $it")
        }
    }

    val channel: ReceiveChannel= produce {
        (1..4).forEach{
            println("Channel发送前: $it")
            send(it)
            println("Channel发送后: $it")
        }
    }
    
输出内容:
Channel发送前: 1

Flow中的逻辑并未执行,因此我们可以这样类比,Channel之所以被认为是“热”的原因,是因为不管有没有接收方,发送方都会工作。那么对应的,Flow被认为是“冷”的原因,就是因为只有调用终止操作符之后,Flow才会开始工作。

除此之外,Flow一次处理一条数据,是个”懒家伙“。

val flow = flow {
        (3..6).forEach {
            println("Flow发送前:$it")
            emit(it)
            println("Flow发送后: $it")
        }
    }.filter {
        println("filter: $it")
        it >3
    }.map {
        println("map: $it")
        it * 2
    }.collect {
        println("结果collect: $it")
    }
输出内容:
Flow发送前:3
filter: 3
Flow发送后: 3
Flow发送前:4
filter: 4
map: 4
结果collect: 8
Flow发送后: 4
Flow发送前:5
filter: 5
map: 5
结果collect: 10
Flow发送后: 5
Flow发送前:6
filter: 6
map: 6
结果collect: 12
Flow发送后: 6

相比于满面春风,热情服务的Channel,Flow更像个冷漠的家伙,你不找他,他不搭理你。

  • Channel,响应速度快,但数据可能是旧的,占用资源
  • Flow,响应速度慢,但数据是最新的,节省资源

Flow也可以是”热“的,你知道吗?

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本文标题:Kotlin协程Flow浅析-创新互联
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