在 Kotlin 中，可以通过以下方式实现函数接收多个 Lambda 表达式作为参数，其中 Kotlin 中每个 Lambda 参数在底层会被编译为一个 ​**FunctionN 接口的匿名类实例**

一、Flow 的核心概念 Flow = 异步数据流水线 想象 Flow 是一条「传送带」，数据像包裹一样一个一个从起点（生产者）传送到终点（消费者），中间可以经过多个加工站（操作符），整个过程不阻塞主

一句话总结： StateFlow →  “实时状态同步器” （永远记住最新状态，新人一来就告诉当前值）。 SharedFlow →  “事件广播电台” （可以发多条消息，新人是否听历史消息由你定）。

一句话总结： coroutineScope →  “连坐制” ：一个子协程崩溃，所有兄弟协程陪葬，父协程也取消。 supervisorScope →  “责任隔离” ：一个子协程崩溃，其他兄弟协程继续

一句话总结： launch + join →  “等一个没有结果的任务完成” （比如等后台任务结束）。 async + await →  “等一个有结果的任务完成，并拿到返回值” （比如等网络请求返回

一句话总结： launch()  →  “只管干活，不问结果” （适合不需要返回值的任务，比如发日志）。 async()  →  “干活完记得交结果” （适合需要返回值的任务，比如并发请求数据）。 核

一句话总结： 协程的异常像「病毒传播」——子协程的异常会顺着协程树向上传染，导致父协程和其他兄弟协程全被取消！但可以通过「隔离措施」（SupervisorJob、try-catch）控制传染范围。 举

一句话总结： 协程比线程高效的核心原因是——协程是「轻量级线程」，像开1000辆自行车（协程）和雇1000个司机开卡车（线程）的区别，前者省油省空间，后者成本爆炸！ 具体原因： 1. 资源消耗少（内存

一句话总结： 冷流：像「点播电影」，你点播时才开始播放，不同观众各自从头看。 热流：像「直播电视」，不管你看不看，节目都在播，中途加入的观众只能从当前内容开始看。 冷流（Cold Flow） ： 特点