你有没有遇到过这样的情况：数据源发送得太快，你的应用根本处理不过来，结果要么卡顿要么崩溃？ 针对这种情况，Kotlin `Flow` 提供了一些内置的方法，让你的生产者和消费者能步调一致。

专注于Kotlin协程话题，通过大量实例清晰的解析，以消除对 Kotlin IO协程构建器的任何困惑。

在 Kotlin 协程友好的 API 中，常见两类函数： suspend functions：返回单一结果 普通函数返回 Flow：返回一个结果流 这两类函数在 Room DAO 等库中都有体现。

在用户界面（UI）编程中，我们经常会遇到需要限制函数执行频率的场景。这在处理按钮点击、搜索输入或其他高频事件时特别有用。一个有效的技术就是“防抖”。 什么是防抖？ 防抖用于确保函数不会被过于频繁地调用

实时的用户输入、多个网络请求的响应，再加上数据库的频繁更新，很容易让你的代码变得混乱不堪。而这，正是 Kotlin Flow 要帮你解决的问题。

记住：协程创建的成本很低，但内存泄漏的成本很高。选择合适的 Scope 是编写出健壮协程代码的关键。

6.1 Actor模型实现 6.1.1 Actor概念解析 Actor模型是一种并发计算模型，核心思想是： 封装状态：每个Actor维护私有状态 消息驱动：通过消息传递进行通信 顺序处理：每次只处理一

本文梳理 Flow 终端操作符（first, last, toList 等）的用法，重点解析无限流挂起、内存溢出等实战陷阱，助你正确避坑。

讲解了协程Channel。它和async类似，但能多次发送数据。它是个队列，不适合多个协程同时接收。介绍了Channel的容量、缓冲设置，以及 close() 和 cancel() 两种关闭方法。