在 Kotlin 协程中，select 算是一个有点尴尬的存在。
大多数开发者都用过 launch、async、Flow，可能也用过 Channel，但真正在项目中使用 select 的开发者，并不多。
甚至不少人写了几年 Kotlin，也只是偶尔在官方文档或者源码中见过它。
当然，这个也不能完全怪开发者。
官方对 select 的态度一直有些模棱两可：select 本身已经是稳定 API，常用的 onAwait、onReceive 也可以正常使用，但 onTimeout 仍然标记着 @ExperimentalCoroutinesApi，更底层的接口又带着 @InternalCoroutinesApi。
这些 API 混在一起，很容易让人产生一个疑问：
select到底能不能放心用在项目中？
再加上平时使用 async + awaitAll、Flow 或者 Channel，似乎已经可以解决大部分异步问题，所以很多人即使知道 select，也很少认真研究它适合什么场景。
这里补充一点，如果你去看官网，会发现它说 select 是 Experimental 的，但是如果你调用 select api，是可以直接用的，不需要加任何实验性的声明，考虑到官网的最近更新日期是 24 年底，这也就不奇怪了。
我之前对它也有类似的感觉：知道有这么个东西，但总觉得不太容易遇到非用不可的地方。
直到有一天，我碰到这样一个需求：同时启动多个异步任务，但不等待它们全部结束，而是谁先完成，就先处理谁的结果。
例如，我们正在开发一个电商应用。用户进入订单结算页后，应用需要同时向顺丰、京东物流和圆通查询运费。页面不能一直等待最慢的那一家，3 秒内有几家返回，就应该先展示几家；如果一家都没有返回，再继续等待第一个可用报价。
这种场景如果只用 awaitAll()，处理起来就没有想象中那么顺手了。
下面我们就从这个物流报价功能开始，看看 select 到底解决了什么问题，以及它为什么在某些场景下比 awaitAll() 更合适。
开始
假设我们正在开发一个电商应用。
用户进入订单结算页后，应用需要同时向顺丰、京东物流和圆通查询运费，然后把可以使用的物流方案展示出来。
这种代码一开始很好写：为每家物流公司启动一个异步任务，最后调用 awaitAll() 等待全部结果。
但是产品又加了一个要求：结算页不能为了凑齐所有报价一直转圈，集中等待时间最多 3 秒。3 秒内有几家返回，就先展示几家；如果 3 秒内一家都没返回，再继续等第一个可用报价，而不是始终等齐三家。
这下问题来了。
awaitAll() 必须等所有任务结束，而简单地套一层 withTimeoutOrNull()，超时后又拿不到已经完成的部分结果。
这篇文章，我们就从这个问题开始，看看 Kotlin 的 select 到底适合解决什么事情。
先模拟三家物流公司
为了让运行结果更直观，我们先模拟三个报价接口：
private data class QuoteProvider(
val name: String,
val delayMillis: Long,
val price: Int?,
)
private val providers = listOf(
QuoteProvider(name = "顺丰", delayMillis = 600, price = 18),
QuoteProvider(name = "京东物流", delayMillis = 1_400, price = null),
QuoteProvider(name = "圆通", delayMillis = 5_000, price = 12),
)
private suspend fun requestQuote(provider: QuoteProvider): Int? {
delay(provider.delayMillis)
return provider.price
}
这里用 delayMillis 模拟网络耗时，price 表示最终返回的运费。
京东物流的报价是 null，可以理解为当前地址不支持配送，或者这次查询没有拿到有效结果。
三家物流的响应情况如下：
- 顺丰：600 ms 后返回 18 元；
- 京东物流：1400 ms 后返回
null； - 圆通：5000 ms 后返回 12 元。
现在用最常见的 async + awaitAll 并行查询：
private suspend fun loadAllQuotes(): Map<String, Int> = coroutineScope {
providers
.map { provider ->
async {
provider.name to requestQuote(provider)
}
}
.awaitAll()
.mapNotNull { (name, price) ->
price?.let { name to it }
}
.toMap()
}
三个请求确实是同时开始的，但 awaitAll() 会等到最后一个任务完成才返回。因此，大约 5 秒后我们才能拿到结果：
{顺丰=18, 圆通=12}
代码没什么问题，但结算页等 5 秒显然有点久。
给 awaitAll 加一个超时行不行
很快，我们会想到在外面套一层 withTimeoutOrNull()：
private suspend fun loadQuotesWithSimpleTimeout(): Map<String, Int> =
withTimeoutOrNull(3.seconds) {
loadAllQuotes()
}.orEmpty()
3 秒后函数确实返回了，但结果却是：
{}
顺丰明明只用了 600 ms，为什么它的报价也没有留下来？
因为 awaitAll() 返回的是一份完整的结果。圆通还没有完成，它就不会把中间结果交给我们。
3 秒后整个代码块被取消，withTimeoutOrNull() 最终只能返回 null，再由 orEmpty() 变成空 Map。
严格来说，顺丰对应的 Deferred 确实已经完成了，它的结果也没有消失。
但是这里的根本问题是：awaitAll() 没有提供一份部分完成任务的结果。
我们需要换一种等待方式：不再等所有任务一起完成，而是谁先完成，就先处理谁。
这正是 select 擅长的事情。
先看看 select 能做什么
我们先从最简单的一次 select 开始：
private suspend fun awaitNext(
pending: Map<String, Deferred<Int?>>,
): Pair<String, Int?> = select { // select 在这里！！！
pending.forEach { (name, deferred) ->
deferred.onAwait { price ->
name to price
}
}
}
这段代码看着有点陌生，我们拆开看。
pending 保存了还需要等待的异步任务。遍历它时，我们通过 onAwait 告诉 select：
这个
Deferred完成时，也算一个可以返回的结果。
这些 onAwait 就是 select 的候选分支，官方文档中也把它们称为选择子句（clause）。
当任意一个 Deferred 完成后，对应的 onAwait 就会被选中，select 随即返回物流公司名称和报价。
不过要注意：一次 select 最多只会选择一个结果。
假设顺丰先返回，那么 awaitNext() 得到的就是：
(顺丰, 18)
至于京东物流和圆通，它们不会因为这次没有被选中就停止执行。两个请求还在继续，后面再次调用 select 时，仍然可以等到它们的结果。
这也是 select 一个非常重要的特点：没有被 select，任务不会被取消。
还有一个小细节：普通的 select 是有偏向性的。如果多个分支同时已经就绪，注册位置更靠前的分支优先。如果确实需要随机选择，可以使用 selectUnbiased。
在收集全部报价时，这通常只影响处理顺序；但在只取一个结果时，可能会影响最终选择。
放进循环
我们的目标不是只拿最快的一家，而是收集 3 秒内返回的全部有效报价。
既然一次 select 只能返回一个结果，那就多执行几次：
- 从尚未处理的任务中等待下一个结果；
- 保存有效报价；
- 把已经完成的任务从等待列表中移除；
- 继续等待下一个，直到全部完成或者超时。
代码如下：
先创建 pending 任务，返回结果是 Map<String, Deferred<Int?>> 类型。
val pending = providers.associate { provider ->
provider.name to async { requestQuote(provider) }
}
private suspend fun collectQuotesWithin(
pending: Map<String, Deferred<Int?>>,
timeout: Duration,
): Map<String, Int> {
val remaining = pending.toMutableMap()
val collected = mutableMapOf<String, Int>()
withTimeoutOrNull(timeout) {
while (remaining.isNotEmpty()) {
val (name, price) = awaitNext(remaining) // 上面已经实现了 awaitNext
remaining.remove(name)
if (price != null) {
collected[name] = price
}
}
}
return collected
}
这次，保存报价的 collected 创建在超时代码块外面。
在 3 秒到达之前，select 每拿到一个结果，我们就立即处理一个。即使后面触发超时，前面已经写入 collected 的报价也可以正常返回。
还是使用前面的三家物流服务，我们测试这段代码，运行结果会变成：
600 ms：顺丰返回 18 元，保存
1400 ms：京东物流返回 null，忽略
3004 ms：等待超时，返回已有结果
最终结果：{顺丰=18}
圆通需要 5 秒才能完成，所以没有进入这一轮返回结果。
这里也不需要 ConcurrentHashMap。三家物流的请求确实由不同的协程并行执行，但读取结果、写入 collected 和删除 remaining 中元素的代码，都运行在当前这个协程中，是一个接一个执行的，普通 MutableMap 就够了。
另外，select 中的 onAwait 并不需要一个个手写。select 的代码块本质上是以 SelectBuilder 为接收者的构建器 Lambda，因此可以像 awaitNext() 中那样，通过遍历集合动态添加候选分支。
一家都没返回怎么办
现在再考虑一个更差的情况：三家物流都很慢，3 秒内一家也没有返回。
如果直接返回空结果，结算页就没有任何配送方式。所以这里采用一个兜底策略：超过 3 秒后，不再等待全部报价，只等第一个有效报价。这里默认每个报价接口都有自己的超时边界，不会永远执行下去，后面还会专门说明这个前提。
假设这次三家物流的响应情况变成：
- 京东物流：3600 ms 后返回
null； - 顺丰：4200 ms 后返回 18 元；
- 圆通：5000 ms 后返回 12 元。
前 3 秒收集不到任何内容。进入兜底阶段后，京东物流虽然先完成，但它返回的是 null，不能使用；继续等待到 4200 ms，顺丰返回 18 元，这时就可以结束了。
我们先实现返回第一个的逻辑，也就是只要谁先返回，我们就停止收集后面的数据，实现仍然使用前面的 awaitNext()：
private suspend fun awaitFirstNonNull(
pending: Map<String, Deferred<Int?>>,
): Pair<String, Int>? {
val remaining = pending.toMutableMap()
while (remaining.isNotEmpty()) {
val (name, price) = awaitNext(remaining)
remaining.remove(name)
if (price != null) {
return name to price
}
}
return null
}
这段代码和前面的收集逻辑非常像，但拿到结果后的处理不同：
- 之前的
collectQuotesWithin()会保存每一个有效报价，然后继续循环； - 现在的
awaitFirstNonNull()找到第一个有效报价后，立即返回。
注意：我们并没有重新发起三次物流请求，也就是说，我们没有重新创建新的任务。
三家物流对应的 Deferred 只创建一次。第一阶段超时以后，尚未完成的请求仍然在运行，第二阶段只是继续等待它们。这也是为什么前面特别强调：select 没有选中某个任务，并不代表那个任务被取消了。
把两个阶段组合起来
现在把“3 秒内尽量收集”和“没有结果时等待第一个有效报价”组合起来：
suspend fun loadQuotes(): Map<String, Int> = coroutineScope {
val pending = providers.associate { provider ->
provider.name to async {
requestQuote(provider)
}
}
try {
val collected = collectQuotesWithin(
pending = pending,
timeout = 3.seconds,
)
if (collected.isNotEmpty()) {
collected
} else {
val first = awaitFirstNonNull(pending)
first
?.let { (name, price) -> mapOf(name to price) }
.orEmpty()
}
} finally {
// 虽然这个操作不起眼，但很重要。
// 如果余下的任务不再需要，那么就应该取消。
pending.values.forEach { deferred ->
deferred.cancel()
}
}
}
所有请求一开始就通过 async 并行执行。
前 3 秒，collectQuotesWithin() 会尽量收集已经返回的有效报价。只要拿到一家或多家的结果，就直接返回；如果结果为空，才进入 awaitFirstNonNull()，继续等待第一个可用报价。
最后，无论函数正常返回还是发生异常，finally 都会取消不再需要的任务。已经完成的 Deferred 再调用 cancel() 不会有问题；尚未完成的请求则不会继续浪费资源。
这里有一个很关键的作用域关系：pending 中的 Deferred 创建在外层 coroutineScope 中，而 withTimeoutOrNull() 只包住了第一阶段的收集循环。因此，3 秒超时时，被停止的是收集过程，不是外层已经启动的物流请求。我们才能在第二阶段继续复用同一批 Deferred。
为什么这里适合使用 select
这个问题当然不只有 select 一种解法。
我们可以为每家物流公司启动一个 launch，再把结果写入并发容器；也可以让每个请求把结果发送到 Channel。
这些方案都能实现，但当前场景使用 select，看起来会更简单（如果你懂了 select 的话）：
- 手里已经有一组正在执行的
Deferred，可以直接通过onAwait等待它们； - 每次只处理一个已经完成的结果，普通的局部
MutableMap就足够； - 第一阶段结束后还要继续使用没有完成的任务，而
select不会自动取消未选中的Deferred。
这并不是说 Channel 或 launch 不好。
如果数据是持续产生的，需要让生产者和消费者长期通信，Channel 会更自然；如果每个结果到达后还要继续并行处理，使用多个 launch 配合线程安全的数据结构也合适。
这里的关键是当前数据怎么产生、结果需要怎么处理。
select 不只能等待 Deferred
前面的代码一直使用 onAwait，是因为我们的报价请求由 Deferred 表示。
select 还能等待其他类型的事件：
Channel.onReceive：等待从Channel接收数据；Channel.onReceiveCatching：接收数据，同时处理Channel已关闭的情况；Channel.onSend：等待某个Channel可以发送数据；Job.onJoin：等待某个Job完成。
例如，一个协程既可以等待后台任务返回，也可以同时等待 Channel 中出现一条消息。哪个先就绪，select 就先执行哪个分支。
两个容易忽略的问题
Deferred 失败时不会自动变成 null
示例中的 requestQuote() 只会返回价格或者 null，不会抛出异常。
真实网络请求却不一定如此。如果某个 Deferred 以异常结束，对它使用 onAwait 时，异常会继续向外抛出。在普通的 coroutineScope 中，一个子协程失败还可能取消其他子协程。
因此，生产代码应该明确哪些错误可以转成 null。
例如网络不可用、当前地区不支持配送等预期失败，可以在请求层处理；协程的 CancellationException 则应该继续抛出，不能当成普通请求失败吞掉。
也就是说，“失败返回 null”不是 select 本身提供的能力，我们开发者自己需要给接口定下返回规则。
兜底等待也需要边界
awaitFirstNonNull() 本身没有总超时时间。如果底层请求可能永远不结束，兜底阶段同样可能一直等待。
当前示例默认每个报价接口都有自己的超时机制，最终会返回价格、返回 null，或者抛出异常。在真实项目中，这个条件必须明确，不能只依赖最外层的 3 秒收集时间。
一点想法
虽然这个物流报价功能看起来很简单，但是需求在实现上还是有很多取舍的。
async + awaitAll 看似没问题，但是它只能在全部任务结束后一次性返回结果，无法满足“3 秒内返回多少就展示多少”的要求。
简单增加 withTimeoutOrNull() 只能限制等待时间，却拿不到 awaitAll() 尚未组装完成的部分结果。
而 select 可以在任意一个 Deferred 完成时立即返回。一次只能拿一个，我们就在外面加一层循环；3 秒内一个有效结果都没有，就继续等待第一个非空结果。
所以，以后再遇到多个异步任务时，可以先想清楚一件事：我们到底要等它们全部完成，还是要按照完成顺序逐个处理？
如果答案是后者，select 很可能就是那个合适的工具。
