王学岗Kotlin协程(四)————Flow异步流

参考文章

异步返回值的多个方案

1,什么时候用flow呢？————kotlin要表示多个值
如何表示多个值？挂起函数可以异步返回单个值，但是如果要异步返回多个计算好的值，
就只能用flow了。其它方案的缺陷，集合返回了多个值，但是不是异步；序列返回了多个值，是同步。

    //返回了多个值，但不是异步
    fun simpleList(): List = listOf(1, 2, 3)

    //返回了多个值，是同步。序列与集合的区别：集合长度是固定的，序列是不固定的。
    //SequenceScope只能使用自己已有的挂起函数
    fun simpleSequence(): Sequence = sequence {
        for (i in 1..3) {
           Thread.sleep(1000)  //阻塞，线程被占用，不能干其它的事情。这里我们假装在计算
            //delay(1000)//只能使用已有的挂起函数
            yield(i)
        }
    }

    //集合+挂起函数方案：返回了多个值，是异步，但是一次性返回了多个值
//我们要的是像Sequence一次给一个值
    suspend fun simpleList2(): List {
        delay(1000)
        return listOf(1, 2, 3)
    }



    @Test
    fun `test multiple values`() {
        //simpleList().forEach { value -> println(value) }

        //simpleSequence().forEach { value -> println(value) }
    }

    @Test
    fun `test multiple values2`() = runBlocking {
        simpleList2().forEach { value -> println(value) }
    }

这个时候我们就可以使用flow来满足我们的要求。

    //返回多个值，是异步的
    fun simpleFlow() = flow {//folw构建器，会构建一个flow对象出来
        for (i in 1..3) {
            delay(1000) //假装在一些重要的事情
            emit(i) //发射，产生一个元素用emit
        }
    }

main方法中搜集元素

simpleFlow().collect{value->println(value)}

这里我们的运行效果与Sequence一模一样，但Sequence是阻塞主线程的，flow是不阻塞主线程的。我们下面通过代码证明flow是不阻塞主线程的。
修改main方法中搜集元素的代码

 @Test
    fun `test multiple values3`() = runBlocking {
        launch {//为了证明flow不是被阻塞的，我们再起一个任务
            for (k in 1..3) {
                println("I'm not blocked $k")
                delay(1500)
            }
        }

        simpleFlow().collect { value -> println(value) }
    }

打印输出如下

I'm not blocked 1
1
I'm not blocked 2
2
I'm not blocked 3
3

运行效果与Sequence同，但后者是阻塞的，两个任务来回切换，证明flow是不阻塞的。
注：SequenceScope只能使用自己已有的挂起函数
注：1，通过flow构建器，得到Flow对象。
3，我们自己通过flow构建一个simpleFlow(名字可以随便取)，前面可以去掉关键字suspend，这一点很重要，意味着我们可以在很多地方调用它。

flow的典型应用就是下载文件。UI界面点击按钮下载文件，下载文件是通过后台线程(如dispature.IO)，通过emit发射数据（下载进度，异常，下载完成等）给主线程，主线程通过collect拿到数据，在UI中更新。

flow是冷流

flow构建器重的代码直到流被收集的时候才运行，代码如下

fun simpleFlow2() = flow {
        println("Flow started")
        for (i in 1..3) {
            delay(1000)
            emit(i)
        }
    }

    @Test
    fun `test flow is cold`() = runBlocking {
        val flow = simpleFlow2()//调用这个的时候并没有打印Flow started
        println("Calling collect...")
        flow.collect { value -> println(value) }//此时才开始打印Flow started
        println("Calling collect again...")
        flow.collect { value -> println(value) }
    }

只有调用collect的时候构建器代码才会执行，才会发射元素，再次调用collect就会再次执行构建器代码，再次发射元素
打印输出如下

Calling collect……
Flow started
1
2
3
Calling collect again……
Flow started
1
2
3

流的连续性

注：按顺序放进去按顺序拿出来

    @Test
    fun `test flow continuation`() = runBlocking {
//asFlow()是IntRange的扩展属性，构建流的构建器。

        (1..5).asFlow().filter {
            it % 2 == 0//过滤偶数
        }.map {
            "string $it"
        }.collect {
            println("Collect $it")
        }
    }

注：asFlow的源码

/**
* Creates a flow that produces values from the range.
*/
public fun IntRange.asFlow():Flow=flow{
forEach{
value -> emit(value)
}
}

打印输出如下

Collect string 2
Collect string 4

流的构建器

  @Test
    fun `test flow builder`() = runBlocking {
       flowOf("one","two","three")
                .onEach { delay(1000) }//每隔一秒钟发射个元素
                .collect { value ->
                    println(value)//每隔一秒钟打印输出one two three
                }

        (1..3).asFlow().collect { value ->
            println(value)
        }
    }

流的上下文

注：collect是挂起函数，需要在协程里调用，构建流并不需要在协程里面。构建流和收集流会在同一个协程上下文里面。
我们代码运行验证下

  fun simpleFlow3() = flow {
        println("Flow started ${Thread.currentThread().name}")
        for (i in 1..3) {
            delay(1000)
            emit(i)
        }
    }

//这种方法无法解决上下文保存
    fun simpleFlow4() = flow {
        withContext(Dispatchers.IO) {//withContext切换，后台线程发射元素
            println("Flow started ${Thread.currentThread().name}")
            for (i in 1..3) {
                delay(1000)
                emit(i)
            }
        }
    }


    @Test
    fun `test flow context`() = runBlocking {
       simpleFlow3()//都在主线程
                .collect { value -> println("Collected $value ${Thread.currentThread().name}") }
        simpleFlow4()//这里会报错，
                .collect { value -> println("Collected $value ${Thread.currentThread().name}") }
    }

看下运行结果

Flow started main @coroutine#1
Collected 1 main @coroutine#1
Collected 2 main @coroutine#1
Collected 3 main @coroutine#1

Flow started DefaultDispatcher-worker-1 @coroutine#1
红色异常省略

建流和收集流会在同一个协程上下文里面,但这很不实用，比如我们需要后台下载文件，并更新UI。如果要打破这种特性，withContext不行，要使用flowOn操作符来打破上下文保存的特性

fun simpleFlow5() = flow {
        println("Flow started ${Thread.currentThread().name}")
        for (i in 1..3) {
            delay(1000)
            emit(i)
        }
    }.flowOn(Dispatchers.Default)

    @Test
    fun `test flow on`() = runBlocking {
        simpleFlow5()
                .collect { value -> println("Collected $value ${Thread.currentThread().name}") }
    }

代码运行如下

Flow started DefaultDispatcher-worker-1 @coroutine#2
Collected 1 main @coroutine#1
Collected 2 main @coroutine#1
Collected 3 main @coroutine#1

在指定协程中收集流

看个需求，有很多事件在流里面，现在要一 一的处理这些事件

 //事件源，三个事件源源不断发送过来
    fun events() = (1..3)
            .asFlow()
            .onEach { delay(100) }
            .flowOn(Dispatchers.Default)

处理

events().onEach{
event ->println("Event:$event ${Thread.currentThread.name}")
}

onEach是个过渡操作符，此时没有末端操作符，不会发送。我们加上collect末端操作符

events().onEach{
event ->println("Event:$event ${Thread.currentThread.name}")
}.collect{};

虽然输出了，但是我们想收集处理在一个指定的协程里面，这时候可以使用launchIn

 fun `test flow launch`() = runBlocking {
 val job = events()
                .onEach { event -> println("Event: $event ${Thread.currentThread().name}") }
                //.collect {  }
                //launchIn需要一个作用域，在作用域中指定协程上下文
                .launchIn(CoroutineScope(Dispatchers.IO))
                  .join()//调用join才会等待子协成执行完。
                  }

launchIn返回的是一个Job对象。
看下打印输出：

Event:1 DefaultDispatcher-worker-3 @coroutine#2
Event:1 DefaultDispatcher-worker-3 @coroutine#2
Event:1 DefaultDispatcher-worker-3 @coroutine#2

因为有隐式调用，this就是主线程，所以在主线程中调用也可以这么写,
.launchIn(this)

流的取消

流采用与协程同样的协作取消(在协程中启动流，协程取消了，流也就取消了)，像往常一样，流的收集可以是当流在一个可取消的挂起函数(如delay)中挂起的时候取消。
我们代码看个例子，流在超时的时候取消

 fun simpleFlow6() = flow {
        for (i in 1..3) {
            delay(1000)
            emit(i)
            println("Emitting $i")
        }
    }


    @Test
    fun `test cancel flow`() = runBlocking {
//2500则超时，超时取消协程，协程被取消了，流自然也被取消了
        withTimeoutOrNull(2500) {
            simpleFlow6().collect { value -> println(value) }
        }
        println("Done")
    }

我们看下打印输出

1
Emitting 1
2
Emitting 2
Done

流的取消检测

 fun simpleFlow7() = flow {
        for (i in 1..5) {
            emit(i)//这里会检测ensureActive，发完3发送4的时候这里检测到active为false。就不会继续发送了。
            println("Emitting $i")
        }
    }

    @Test
    fun `test cancel flow check`() = runBlocking {
        simpleFlow7().collect { value ->
            println(value)
            if (value == 3) cancel()//执行cancel的时候active为false
        }

打印输出如下

1
Emitting 1
2
Emitting 2
3
Emitting 3
报红色的异常，

可以发现4和5没有发出来。
下面这种情况则不会取消流

 (1..5).asFlow().collect { value ->
            println(value)
            if (value == 3) cancel()
        }

程序打印输出如下

1
2
3
4
5
红色异常

可以发现没有取消成功。
如果需要取消，必须明确检测是否取消，需增加cancellable(会影响性能)

 (1..5).asFlow().cancellable().collect { value ->
            println(value)
            if (value == 3) cancel()
        }

打印输出如下

1
2
3
红色异常

使用缓冲与flowOn处理背压

背压解决方案：1，降低生产效率；2，提高消费效率
背压解决方案一 buffer

fun simpleFlow8() = flow {
        for (i in 1..3) {
            delay(100)//生产这个元素需要100
            emit(i)
            println("Emitting $i ${Thread.currentThread().name}")
        }
    }

    @Test
    fun `test flow back pressure`() = runBlocking {
        val time = measureTimeMillis {
            simpleFlow8()
                  .collect { value ->
                delay(300)   //处理这个元素消耗300ms，生产效率小于消费效率
                println("Collected $value ${Thread.currentThread().name}")
            }
        }

        println("Collected in $time ms")//总计耗时1200
    }

打印输出如下

Collected 1  main @coroutine#1
Emitting 1 main @coroutine#1
Collected 2  main @coroutine#1
Emitting 2 main @coroutine#1
Collected 3  main @coroutine#1
Emitting 3 main @coroutine#1
Collected in 1226 ms

性能优化下，提升下运行效率。这里使用缓存做性能优化。
都在子线程

 @Test
    fun `test flow back pressure`() = runBlocking {
        val time = measureTimeMillis {
            simpleFlow8()
            .buffer(50)//指定50个缓存大小。
                  .collect { value ->
                delay(300)   //处理这个元素消耗300ms
                println("Collected $value ${Thread.currentThread().name}")
            }
        }

        println("Collected in $time ms")
    }

打印输出如下

Emitting 1 main @coroutine#2
Emitting 2 main @coroutine#2
Emitting 3 main @coroutine#2
Collected 1  main @coroutine#1
Collected 2  main @coroutine#1
Collected 3  main @coroutine#1
Collected in 1069 ms

可以发现一次性发送出123，然后分开三次去收集。时间消耗缩短了。
前面的代码都在主线程，我们可以并行发送(切换线程)，

 @Test
    fun `test flow back pressure`() = runBlocking {
        val time = measureTimeMillis {
            flowOn(Dispathcers.Default)
                  .collect { value ->
                delay(300)   //处理这个元素消耗300ms
                println("Collected $value ${Thread.currentThread().name}")
            }
        }

        println("Collected in $time ms")/
    }

发送在后台线程，搜集在主线程
打印输出如下

Emitting 1 DefaultDispatcher-worker-1 @coroutine#2
Emitting 2 DefaultDispatcher-worker-1 @coroutine#2
Emitting 3 DefaultDispatcher-worker-1 @coroutine#2
Collected 1 main @coroutine#1
Collected 2 main @coroutine#1
Collected 3 main @coroutine#1
Collected in 1068 ms

合并与处理最新值

背压解决方案二 conflate合并
conflate并不去处理每个值，而是处理最新的值

fun simpleFlow8() = flow {
        for (i in 1..3) {
            delay(100)//生产这个元素需要100
            emit(i)
            println("Emitting $i ${Thread.currentThread().name}")
        }
    }

    @Test
    fun `test flow back pressure`() = runBlocking {
        val time = measureTimeMillis {
            simpleFlow8()
            .conflate()
                  .collect { value ->
                delay(300)   //处理这个元素消耗300ms
                println("Collected $value ${Thread.currentThread().name}")
            }
        }

        println("Collected in $time ms")
    }

运行结果如下

Emitting 1 main @coroutine#2
Emitting 2 main @coroutine#2
Emitting 3 main @coroutine#2
Collected 1 main @coroutine#1
Collected 3 main @coroutine#1
collected in 770 ms

跳过了中间值
背压解决：collectLatest()取消并重新发射最后一个值

fun simpleFlow8() = flow {
        for (i in 1..3) {
            delay(100)//生产这个元素需要100
            emit(i)
            println("Emitting $i ${Thread.currentThread().name}")
        }
    }

    @Test
    fun `test flow back pressure`() = runBlocking {
        val time = measureTimeMillis {
            simpleFlow8()
                  .collectLast { value ->
                delay(300)   //处理这个元素消耗300ms
                println("Collected $value ${Thread.currentThread().name}")
            }
        }

        println("Collected in $time ms")
    }

打印输出如下

Emitting 1 main @coroutine#2
Emitting 2 main @coroutine#2
Emitting 3 main @coroutine#2
Collected 3 main @coroutine#5
Collected in 785 ms

过渡流操作符

一 过渡操作符之转换操作符

  suspend fun performRequest(request: Int): String {
        delay(1000)
        return "response $request"
    }

    @Test
    fun `test transform flow operator`() = runBlocking {
        (1..3).asFlow()
                .map { request -> performRequest(request) }
                .collect { value -> println(value) }
  

打印输出如下

response 1
response 2
response 3

transform 可以进行任意次数的变换

       //更复杂的变换,
        (1..3).asFlow()
                .transform { request ->
                    emit("Making request $request")
                    emit(performRequest(request))
                }.collect { value -> println(value) }

    }

打印输出如下

Making request 1
response 1
Making request 2
response 2
Making request 3
response 3

第二 过渡操作符之限长操作符

  fun numbers() = flow {
        try {
            emit(1)
            emit(2)
            println("This line will not execute")//不会打印输出，因为只取2个元素
            emit(3)
        } finally {
            println("Finally in numbers")
        }
    }

    @Test
    fun `test limit length operator`() = runBlocking {
//只取两个元素
        numbers().take(2).collect { value -> println(value) }
    }

看下打印输出

1
2
Finally in numbers

操作符之末端流操作符

 @Test
    fun `test terminal operator`() = runBlocking {
        val sum = (1..5).asFlow()
                .map { it * it }
                .reduce { a, b -> a + b }//变成平方后累加
        println(sum)
    }

打印输出如下

55

其它的自己试一试，不在讲解

操作符之组合操作符

  @Test
    fun `test zip`() = runBlocking {
        val numbs = (1..3).asFlow()
        val strs = flowOf("One", "Two", "Three")
        numbs.zip(strs) { a, b -> "$a -> $b" }.collect { println(it) }
    }

打印输出如下

1->One
2->Two
3->Three

加延迟

  @Test
    fun `test zip2`() = runBlocking {
        val numbs = (1..3).asFlow().onEach { delay(300) }
        val strs = flowOf("One", "Two", "Three").onEach { delay(400) }
        val startTime = System.currentTimeMillis()
        numbs.zip(strs) { a, b -> "$a -> $b" }.collect {
            println("$it at ${System.currentTimeMillis() - startTime} ms from start")
        }
    }

打印输出如下

1->One at 449 ms from start
2->Two at 850 ms from start
3->Three at 1254 ms from start

每次间隔400，不是700

操作符之展平操作符

  fun requestFlow(i: Int) = flow {
        emit("$i: First")
        delay(500)
        emit("$i: Second")
    }

    @Test
    fun `test flatMapConcat`() = runBlocking {
        //Flow>
        val startTime = System.currentTimeMillis()
        (1..3).asFlow()
                .onEach { delay(100) }
                .flatMapConcat { requestFlow(it) }
                .collect { println("$it at ${System.currentTimeMillis() - startTime} ms from start") }
    }

//打印输出
1：First at 135 ms from start
1：Second at 636 ms from start
2：First at 737 ms from start
3：Second at 1237 ms from start
3：First at 1337 ms from start
3：Second at 1838 ms from start
    @Test
    fun `test flatMapMerge`() = runBlocking {
        //Flow>
        val startTime = System.currentTimeMillis()
        (1..3).asFlow()
                .onEach { delay(100) }
                //.map { requestFlow(it) }
                .flatMapMerge { requestFlow(it) }
                .collect { println("$it at ${System.currentTimeMillis() - startTime} ms from start") }
    }
//打印输出
1：First at 174 ms from start
2：First at 264 ms from start
3：First at 366 ms from start
1：Second at 673 ms from start
2：Second at 765 ms from start
3：Second at 868 ms from start

    @Test
    fun `test flatMapLatest`() = runBlocking {
        //Flow>
        val startTime = System.currentTimeMillis()
        (1..3).asFlow()
                .onEach { delay(100) }
                //.map { requestFlow(it) }
                .flatMapLatest { requestFlow(it) }
                .collect { println("$it at ${System.currentTimeMillis() - startTime} ms from start") }
    }

}
//打印输出
1：First at 170 ms from start
2：First at 369 ms from start
3：First at 470 ms from start
3：Second at 972 ms from start

流的异常处理

收集元素的时候抛出一个异常

 fun simpleFlow() = flow {
        for (i in 1..3) {
            println("Emitting $i")
            emit(i)
        }
    }

    @Test
    fun `test flow exception`() = runBlocking {
            simpleFlow().collect { value ->
                println(value)
//抛一个异常,"Collected $value"是异常信息
                check(value <= 1) { "Collected $value" }
            }
    }

代码运行如下

Emitting 1
1
Emitting 2
2
java.lang.IlleagleStateException:Collected 2
下面是红色异常信息(略)

捕获该异常

 fun simpleFlow() = flow {
        for (i in 1..3) {
            println("Emitting $i")
            emit(i)
        }
    }

    @Test
    fun `test flow exception`() = runBlocking {
        try {
            simpleFlow().collect { value ->
                println(value)
//抛一个异常,"Collected $value"是异常信息
                check(value <= 1) { "Collected $value" }
            }
        } catch (e: Throwable) {
            println("Caught $e")
        }
    }

代码运行如下

Emitting 1
1
Emitting 2
2
Caught java.lang.IllegalStateException:Collected 2

上面的异常都是收集的时候抛出的异常，下面是构建时候抛出的异常

 flow {
            emit(1)
            throw ArithmeticException("Div 0")
         }
                .flowOn(Dispatchers.IO)
                .collect { println(it) }

运行直接抛出红色异常信息，没有收集到任何信息。下面我们捕获该异常

 flow {
            emit(1)
            throw ArithmeticException("Div 0")
        }.catch { e: Throwable -> println("Caught $e") }
                .flowOn(Dispatchers.IO)
                .collect { println(it) }

打印输出如下，

1
Caught java.lang.ArithmeticException:Div 0

我们通过catch函数捕获了上游的异常。
我们捕获到了异常，是可以在异常中再次恢复。代码如下。

 flow {
            throw ArithmeticException("Div 0")
            emit(1)
        }.catch { e: Throwable ->
            println("Caught $e")
            emit(10)//在异常中恢复
        }.flowOn(Dispatchers.IO).collect { println(it) }

    }

打印输出

Caught java.lang.ArithmeticException:Div 0
10

流的完成

包括正常完成和异常结束
使用finally

 fun simpleFlow2() = (1..3).asFlow()

  @Test
    fun `test flow complete in finally`() = runBlocking {
        try {
            simpleFlow2().collect { println(it) }
        } finally {
            println("Done")
        }

    }

打印输出如下

1
2
3
Done

使用函数

simpleFlow2()
                .onCompletion { println("Done") }
                .collect { println(it) }

执行完后会调用onCompletion。
打印输出如下

1
2
3
Done

onCompletion相比finally的优势在于发生异常时会，获取到异常信息，但不会捕获

 fun simpleFlow3() = flow {
        emit(1)
        throw RuntimeException()
    }

simpleFlow3()
                .onCompletion { exception ->
                    if (exception != null) println("Flow completed exceptionally")
                }
             
                .collect { println(it) }

打印输出如下

1
Flow completed exceptionally
红色异常信息

如果想捕获异常

simpleFlow3()
                .onCompletion { exception ->
                    if (exception != null) println("Flow completed exceptionally")
                }
                .catch { exception -> println("Caught $exception") }
                .collect { println(it) }

打印输出如下,不在有红色异常信息

1
Flow completed exceptionally
Caught java.lang.RuntimeException

onCompletion与获取(不是捕获)下游异常，代码如下

 simpleFlow2()
                .onCompletion { exception ->
                    if (exception != null) println("Flow completed exceptionally")
                }
                .collect { value ->
                    println(value)
                      //抛一个异常
                    check(value <= 1) { "Collected $value" }
                }

打印输出如下

1
2
Flow completed exceptionally
红色异常信息

如果要捕捉下游异常就需要try catch了。这里就不再展示