【Kotlin学习】协程的基本概念(3)——Flow
kotlin flow介绍
它是kotlin协程与响应式编程模型结合的产物
flow的使用
flow的基本使用方式
flow能够返回多个异步计算的值
如果熟悉RxJava，可以吧collect()对应subscribe()，而emit()对应onNext()
另外的创建flow方式
1.flowOf()
2.asFlow()
3.channelFlow()
channelFlow builder跟flow builder是有一定差异的
1.flow是Cold Stream，在没有切换线程的情况下，生产者和消费者是同步非阻塞的
2.channel Flow是Hot Stream，channelFlow实现了生产者和消费者异步非阻塞模型
使用flow builder，大致花费1s
使用channelFlow builder
如果flow切换线程的化花费的时间会跟使用channelFlow builder的效果差不多
切换线程
只需要使用flowOn就可以切换线程
collect()指定哪个线程，要看整个flow处于哪个CoroutineScope下
！不要用withContext切换flow线程
取消flow
如果flow是在一个挂起函数内被挂起了，那么flow是可以被取消的，否则不能
终端操作符
flow的API类似于java stream的API，它同样拥有Intermediate、Opreations、TerminalOperations
flow的Terminal运算符可以是suspend函数，如collect、single、reduce等，也可以是launchIn运算符，用于在指定CoroutineScope内使用flow
Terminal运算符
1.collect
2.single/first
3.toList/toSet/toCollection
4.count
5.fold/reduce
6.launchIn/produceIn/broadcastIn
flow的生命周期
flow有onStart、onCompletion来监听flow的创建和结束
在Android中使用flow创建网络请求时通过onStart操作符调用loading动画以及网络请求结束后通过onCompletion操作符取消动画，或者做一些日志的打印
flow和RxJava
flow和sequences
每一个flow其内部都是按照顺序执行的，这一点和Sequenece类似。但是flow不会阻塞主线程的运行，而sequence会阻塞主线程的运行
使用flow
使用sequence
flow和RxJava
kotlin协程库参考了RxJava
| RxJava2/3 | Flow |
|---|---|
| Single | Defered |
| Maybe | Defered |
| Completable | Job |
| Observable | Channel、Flow |
| Flowable | Channel、Flow |
1.Cold Stream
flow的代码块只有调用collected()才开始运行，正如RxJava创建的Observables只有调用subscribe()才开始运行一样
2.HotStream
可以借助Kotlin Channel来实现Hot Stream
3.Completion
flow完成(正常或出现异常)时，若需要执行一个操作，可以通过imperative和declarative来完成
imperative
通过使用try…finally实现
declarative
通过onCompletion()函数实现
onCompleted(借助扩展函数实现)
但当flow异常结束时不会执行onCompleted()
4.Backpressure
它是响应式编程会遇到的问题之一
RxJavaFlowable支持的Backpressure策略包括
1.MISSING
创建的Flowable没有指定背压策略，不会对通过onNext发射的数据做缓存或丢弃处理
2.ERROR
如果放入Flowable的异步缓存池的数据超限了，就会抛出MissingBackpressureException异常
3.BUFFER
Flowable的异步缓存池和Observable的一样，没有固定大小，可以无限制添加数据，不会抛出MissingBackpressureException，但会导致OOM
4.DROP
如果Flowable的异步缓存池满了，就会丢掉将要放入缓存池中的数据
5.LATEST
如果缓存池满了，就会丢掉将要放入缓存池中的数据，这一点和DROP策略一样，不同的是，无论缓存池的状态如何，LATEST策略都会将最后一条数据强行放入缓存池中
flow支持的Backpressure通过挂起函数实现
buffer()对应BUFFER策略
conflate对应LATEST策略
flow的异常处理
flow可以用try…catch来捕捉异常
catch操作符
前面讲过onCompletion操作符，但onCompletion不能捕获异常，只能用于判断是否有异常。catch操作符可以捕获来自上游的异常
若把onCompletion、catch交换位置，当catch操作符捕获到异常后，不会影响下游
catch操作符用于实现异常透明化处理，在catch操作符内可以使用throw再次抛出异常，可以使用emit()转换为发射值还可用于其他业务。但catch只是中间操作符，不能捕获下游的异常，但我们可以多次使用catch，还可以借助onEach，把业务逻辑放到onEach中，在onEach之后时catch，再之后是collect
retry、retryWhen操作符
如果上游遇到异常并使用了retry操作符，那么retry会让flow最多重试retries指定的次数
retry操作符最终调用的是retryWhen操作符
retryWhen操作符的参数是谓词，当谓词返回true时才会进行重试，谓词还接收一个attempt作为参数，表示尝试的次数，从0开始
flow的线程操作
flowOn和RxJava的observeOn
obServeOn操作符接收一个Scheduler参数，用来指定下游操作符运行在特定的线程调度器Scheduler上。flowOn操作符接收一个CoroutineContext参数，影响的是上游的操作
flow builder和map都会受到flowOn影响，并使用Dispatchers.io线程池
flow builder和两个map操作符都会受到两个flowOn的影响，第二个map操作符会切换到指定的线程池
buffer实现并发操作
buffer操作符也可以并发地执行任务，它是除了使用flowOn操作符之外的另一种方式，只是不能显式指定Dispatchers
删除buffer后
并行操作
并发与并行的区别
1.并发：一个处理器同时处理多个任务
2.并行：多个处理器或者多核处理器同时处理多个不同的任务，并行是同时发生的多个并发时间
在flow中可以使用flatMapMerge实现并行
输出的数字为乱序
flow的其他操作符
转换操作符transform
在使用它时可以任意多次调用emit，这时它和map的最大区别
限制大小的操作符take
只取前几个emit发射的值
终端操作符
reduce
类似于kotlin集合的reduce函数，能够对集合进行计算操作
对平方数列求和
fold
也类似于kotlin集合的fold函数，也需要设置初始值
对平方数列求和
reduce和fold
查看两者源码我们可以看到，reduce把第一个元素当作起始值，而fold把我们自己设定的值作为初始值
合并操作符
zip
它可以将两个flow进行合并
它会把flowa中的一个item和flowb中对应的一个item进行合并，即使flowb中的每一个item都使用了delay()，在合并过程中也会等待delay()执行完再进行合并。若a中item个数大于b中个数，新的flow的item个数等于较小的flow的item个数
combine
每次从a发出新的item会将其与folwb最新的item合并
flattenMerge
它不会组合多个flow，而是把它们作为单个流执行
扁平化操作符
flatMapConcat
它由map、flattenConcat操作符实现
在调用它之后，collect函数在收集新值之前会等待flatMapConcat内部的flow完成
flatMapMerge
它顺序调用内部代码块并且并行地执行collect函数
flatMapLatest
当发射了新值之后，上个flow就会被取消
