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先自我介绍一下,小编浙江大学毕业,去过华为、字节跳动等大厂,目前阿里P7
深知大多数程序员,想要提升技能,往往是自己摸索成长,但自己不成体系的自学效果低效又漫长,而且极易碰到天花板技术停滞不前!
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Producer->…->Intermediary[i- 1 ] ->Intermediary[i] ->Intermediary[i+ 1 ] ->…->Consumer
创建一个Flow非常简单,官方提供了一个顶层函数用于创建Flow,如下所示:
public fun flow(@BuilderInference block: suspend FlowCollector.() -> Unit): Flow
这一顶层函数又被称作Flow builder,其中有两个关键的接口:Flow
和FlowCollector
。
public interface Flow {
public suspend fun collect(collector: FlowCollector)
}
public fun interface FlowCollector {
/**
Flow
描述一个异步数据流,类似于RxJava中的Observable
,而FlowCollector
负责数据的接收,类似于RxJava中的Observer
。
Flow
的定义很简单,只有一个collect
方法,接收一个FlowCollector
对象作为参数。当调用collect
方法时,会将定义好的FlowCollector
对象传递至上游,上游会使用传递过来的FlowCollector
对象的emit
方法来发送数据。
回到Flow builder,其接收一个使用suspend
修饰,FlowCollector
的扩展函数:block,又被称作Producer block,负责数据的生产,并将生产好的数据通过FlowCollector
对象的emit
方法发送。
public fun flow(@BuilderInference block: suspend FlowCollector.() -> Unit): Flow
来看一个简单的例子:
private val myFlow = flow producer@{
var value = 0
while (true) {
emit(value++)
delay(1000)
}
}
GlobalScope.launch {
myFlow.collect(object : FlowCollector {
override suspend fun emit(value: Int) {
Log.i(TAG, “receive $value”)
}
})
}
这里定义了一个每间隔1秒发送一次数据的Flow,因为Flow需要运行在协程中,所以通过GlobalScope.launch
启动了一个协程,然后在协程中调用Flow
对象的collect
方法,并传递一个FlowCollector
实例,在其emit
方法中接收上游发送过来的数据。
需要注意的是,通过Flow Builder创建的Flow属于冷流,意味着只有当Flow的终端操作函数被调用时,比如collect
函数,才会执行生产者代码,也就是示例中的producer代码块,并且每次调用终端操作函数时都会创建一条新的数据流,彼此互不影响,在下面的示例中producer代码块会被执行两次,产生两条数据流:
GlobalScope.launch {
myFlow.collect consumer1@{ value -> Log.i(TAG, “receive $value”) }
}
GlobalScope.launch {
myFlow.collect consumer2@{ value -> Log.i(TAG, “receive $value”) }
}
此外,因为FlowCollector
的emit
方法并不是线程安全的,所以不允许我们在一个新的协程或者新的Dispatcher
中调用,以下代码都是非法的:
private val myFlow1 = flow {
GlobalScope.launch {
emit(1)
}
}
private val myFlow2 = flow {
withContext(Dispatchers.IO) {
emit(1)
}
}
Flow中提供了onStart
、onCompletion
操作符用于监听数据流的开始、结束,以onStart
为例:
public fun Flow.onStart(
action: suspend FlowCollector.() -> Unit
): Flow
参数action是一个使用suspend
修饰,FlowCollector
的扩展函数,其Receiver直接/间接地持有从下游传递过来的FlowCollector
对象,允许我们调用emit
方法向数据流的开头添加额外的数据,如下所示:
GlobalScope.launch {
flowOf(1, 2)
.onStart {
emit(0)
}
.onCompletion {
emit(3)
}
.collect {
Log.i(TAG, “receive $it”)
}
}
// receive 0
// receive 1
// receive 2
// receive 3
前面有提到,不允许在新起的协程/线程中调用FlowCollector
的emit
方法,如果需要显示地切换生产者代码运行的线程,需要借助flowOn
操作符:
public fun Flow.flowOn(context: CoroutineContext): Flow
private val myFlow = flow producer@{
var value = 0
while (true) {
emit(value++)
delay(1000)
}
}
GlobalScope.launch(Dispatchers.Main) {
myFlow.flowOn(Dispatchers.IO)
.onCompletion completation@{
Log.i(TAG, “on complete”)
}
.collect consumer@{
Log.i(TAG, “receive $it”)
}
}
flowOn
操作符只会切换上游数据流的CoroutineContext
,不会影响到下游数据流。所以在上述示例代码中,producer代码块会运行在子线程中,completation、consumer代码块会运行在主线程上。
Flow中异常的处理是通过catch操作符来完成的,上游抛出的异常会被捕获,默认会结束流的执行:
GlobalScope.launch(Dispatchers.Main) {
flowOf(1, 2, 3)
.map {
if (it == 2) {
throw RuntimeException(“error”)
}
it
}.flowOn(Dispatchers.IO)
.catch { e ->
Log.i(TAG, “catch exception, ${e.message}”)
}
.collect {
Log.i(TAG, “receive $it”)
}
}
// receive 1
// catch exception, error
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[外链图片转存中…(img-DtRypC94-1713201588561)]
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