Kotlin流程介绍

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Kotlin流程介绍

简介

用async builder启动的悬浮函数和/或coroutines会返回单个值。这些值可以是字符串、整数、布尔值，甚至是列表。但是，如果我们想返回多个异步计算的值呢？以从数据库加载一个大的列表为例。

使用默认的coroutine构建器将一次性返回整个列表。然而，这将花费更长的时间，并使我们的程序变得缓慢。在这种情况下，最好的方法是在计算后返回单个值，而不是整个列表。这就是流量的作用。

前提条件

要继续学习本教程，你需要。

  1. 安装有IntelliJ IDEA。
  2. 对[Kotlin]编程语言有基本了解。
  3. 对循环程序有基本的了解。

什么是流

流程是由多个异步计算的值组成的流。流程在完成计算后会立即释放出数值。一个流由一个生产者和一个消费者组成。顾名思义，生产者发射数值，而消费者接收数值。

让我们看看如何在Kotlin程序中创建和使用流。

第1步 - 创建一个Kotlin项目

在这一步，我们要创建一个由Gradle管理的Kotlin控制台项目。

打开IntelliJ，选择New Project 。在下一个窗口中，选择Kotlin，控制台应用程序。选择项目的JDK，如果没有安装，就下载一个。

New project

给项目起个名字，然后点击下一步。将下一个屏幕保留为默认设置，然后点击完成。

等待项目构建完成。

流程是建立在coroutines之上的。

打开build.gradle 文件，添加以下依赖关系。

implementation("org.jetbrains.kotlinx:kotlinx-coroutines-core:1.4.2")

第2步 - 创建一个生产者

为了创建一个流程，我们需要一个生产者。正如我们前面提到的，生产者在计算出数值后会立即发射出来。那么，我们如何创建一个生产者呢？打开你的main.kt 文件，用下面的代码替换主函数。

suspend fun main() {
    val flow = flow {
        for (i in 1..10){
            delay(1000)
            emit(i)
        }
    }
}

我们将主函数标记为暂停，因为它以后会调用其他暂停的函数。我们使用流程生成器来创建一个流程生成器。构建器接收一个可选的显式类型参数。如果没有明确的类型，类型参数将被设置为发射值。在我们的例子中，流量发射的是一个整数，因此，流量类型是整数。

我们的流程发射的是1到10的整数值。我们已经使用delay 来模拟一个长期运行的任务。然而，这还不够。现在运行主函数不会给你任何输出。首先，我们必须创建一个消费者来接收这些值。

第3步 - 创建一个消费者

一个流是一个冷的流。哦，对了，我们提到流是一个流，但我们没有说它是冷的。

什么是冷流？🤔

我们有两种类型的流，一种是冷流，一种是热流。冷流在人们开始收集价值之前不会开始产生价值。另一方面，热流则立即开始产生价值。

流量就是一个冷流的例子。因此，为了获得这些值，我们需要收集它们。流构建器给了我们一个特殊的函数collect 来收集它所发出的值。

在主函数中添加以下代码。

val job = GlobalScope.launch {
    flow.collect {
      println(it)
    }
}

job.join()

collect 函数需要在一个coroutine内调用。因此，我们为它启动一个coroutine。collect 函数接收了一个lambda函数，每次收到一个值时都会调用。在我们的例子中，我们只是将值打印到控制台。

运行主函数。你应该看到一秒钟后显示一个值。

这就是了，你已经创建了你的第一个流程。

第4步 - 测试背压

流量的一个重要特点是支持背压。当消费者消耗数据的速度慢于生产者生产数据的速度时，就会出现背压。当生产者没有意识到背压时，这可能导致数据丢失。幸运的是，流量是知道背压的。

让我们来证明这一点。

在collect lambda函数中添加两秒的延迟。

delay(2000)

该函数应该看起来像这样。

val job = GlobalScope.launch {
    flow.collect {
      delay(2000)
      println(it)
    }
}

运行主函数。注意到所有的值都显示出来了，但延迟时间是三秒，而不是两秒。这是因为生产者和消费者默认运行在同一个程序上。因此，延迟的时间相加。为了解决这个问题，我们使用buffer 函数，也就是说，我们在一个单独的coroutine上运行消费者。

用下面的代码替换collect函数。

val job = GlobalScope.launch {
    flow.buffer().collect {
      delay(2000)
      println(it)
    }
}

再次运行主函数。这一次的延迟是两秒，这是我们所期望的。

然而，最重要的是，我们没有丢失任何数值，这意味着流量真正支持背压。

总结

在这篇文章中，我们已经了解了Kotlin中流量的基本知识。我们看到了流是如何被创建和消耗的。我们还证明了流是知道背压的。这就是你开始使用flow的全部需要。

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