掌握 Kotlin 协程：简化 Android 异步编程

在 Android 开发的世界里，异步编程一直是构建响应式、流畅用户体验的关键。然而，传统的异步处理方法，如回调、AsyncTask 和 Handler，往往会导致代码复杂、难以维护，甚至容易出现内存泄漏等问题。Kotlin 协程的出现，为 Android 开发者提供了一种更优雅、更简洁、更安全的异步编程解决方案。

1. 协程：不仅仅是“轻量级线程”

初识协程，很多人会将其简单理解为“轻量级线程”。诚然，协程在执行时确实比线程更加轻量，创建和切换的开销更小。但这只是协程的冰山一角，协程的真正强大之处在于其非阻塞式挂起的特性。

1.1 线程 vs. 协程：阻塞 vs. 挂起

让我们通过一个例子来理解线程阻塞和协程挂起的区别：

假设我们需要从网络获取数据，然后更新 UI。

• 线程阻塞： 在使用传统线程模型时，发起网络请求的线程会被阻塞，直到收到响应。这意味着该线程在此期间无法执行任何其他任务，即使 CPU 处于空闲状态。如果这个线程是主线程（UI 线程），那么应用程序就会出现 ANR（Application Not Responding）错误，导致用户界面卡顿甚至崩溃。

• 协程挂起： 使用协程时，发起网络请求的协程会被“挂起”。注意，这里是“挂起”而不是“阻塞”。挂起意味着协程会暂时让出执行权，但并不会阻塞底层线程。底层线程可以继续执行其他任务（例如处理其他协程）。当网络请求完成并收到响应时，被挂起的协程会在它之前离开的地方恢复执行，继续处理后续逻辑（例如更新 UI）。

关键区别在于：线程阻塞会浪费 CPU 资源，而协程挂起则不会。 协程通过协作的方式，使得多个任务可以在同一个线程上高效地并发执行，而无需创建大量的线程。

1.2 协程的优势：

• 简化异步代码： 协程允许你以同步的方式编写异步代码。你不再需要编写复杂的回调地狱，代码逻辑更加清晰、线性，易于阅读和维护。

• 提高性能： 协程的轻量级特性和非阻塞式挂起机制，可以显著减少线程创建和切换的开销，提高应用程序的性能和响应速度。

• 增强可控性： 协程提供了结构化并发（Structured Concurrency）的概念，可以更好地管理协程的生命周期，避免协程泄漏等问题。

• 提高代码可读性: 因为可以顺序的编写代码,代码的可读性更高,更符合人的思维模式.

2. Kotlin 协程的核心概念

要掌握 Kotlin 协程，你需要理解以下几个核心概念：

2.1 挂起函数（Suspending Functions）

挂起函数是协程的基石。它们使用 suspend 关键字修饰，表示该函数可以在不阻塞线程的情况下被挂起。挂起函数只能在协程或其他挂起函数中调用。

kotlin
suspend fun fetchDataFromNetwork(): String {
// 模拟网络请求
delay(1000)
return "Data from network"
}
delay()也是一个挂起函数,作用是不阻塞线程的延时.

2.2 协程构建器（Coroutine Builders）

协程构建器用于启动一个新的协程。Kotlin 标准库提供了几个常用的协程构建器：

• launch: 启动一个新的协程，不返回任何结果。它类似于“发射后不管”（fire and forget）。

• async: 启动一个新的协程，并返回一个 Deferred 对象。Deferred 对象表示一个异步计算的结果，你可以通过 await() 方法获取该结果。

• runBlocking: 启动一个新的协程，并阻塞当前线程，直到协程执行完成。runBlocking 主要用于连接阻塞代码和非阻塞代码（例如在 main 函数中启动协程）。

```kotlin
// 使用 launch 启动协程
GlobalScope.launch {
val data = fetchDataFromNetwork()
println(data)
}

// 使用 async 启动协程
val deferredData = GlobalScope.async {
fetchDataFromNetwork()
}

// 获取异步计算的结果
val data = deferredData.await()

// 使用 runBlocking 启动协程(通常只用在main函数中)
fun main() = runBlocking {
...
}
```

2.3 协程作用域（Coroutine Scope）

协程作用域定义了协程的生命周期。它负责管理在其作用域内启动的所有协程，并在作用域结束时自动取消这些协程。这有助于防止协程泄漏。

Kotlin 标准库提供了几个预定义的作用域：

• GlobalScope: 全局作用域，其生命周期与应用程序的生命周期相同。在 GlobalScope 中启动的协程是“顶级协程”，它们不会被自动取消，除非应用程序退出。

• CoroutineScope: 自定义作用域，你可以通过 CoroutineScope() 工厂函数创建。你需要自己管理自定义作用域的生命周期。

• viewModelScope (在 androidx.lifecycle 库中): 与 ViewModel 的生命周期绑定的作用域。当 ViewModel 被清除时，viewModelScope 中的所有协程都会被自动取消。

• lifecycleScope (在 androidx.lifecycle 库中): 与 Lifecycle (例如 Activity 或 Fragment) 的生命周期绑定的作用域。当 Lifecycle 进入 DESTROYED 状态时，lifecycleScope 中的所有协程都会被自动取消。

```kotlin
// 在 ViewModel 中使用 viewModelScope
class MyViewModel : ViewModel() {
fun fetchData() {
viewModelScope.launch {
val data = fetchDataFromNetwork()
// 更新 UI
}
}
}

// 在 Activity 中使用 lifecycleScope
class MyActivity : AppCompatActivity() {
override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
super.onCreate(savedInstanceState)
lifecycleScope.launch {
val data = fetchDataFromNetwork()
// 更新 UI
}
}
}
```

2.4 协程上下文（Coroutine Context）

协程上下文是一个键值对集合，用于存储与协程相关的信息。它类似于线程的 ThreadLocal。协程上下文可以包含多个元素，每个元素都有一个唯一的键。

Kotlin 标准库提供了几个常用的协程上下文元素：

• Job: 表示协程的任务。你可以通过 Job 来控制协程的生命周期（例如取消协程）。

• CoroutineDispatcher: 协程调度器，决定协程在哪个线程上执行。

• CoroutineName: 协程的名称，主要用于调试和日志记录。

• CoroutineExceptionHandler: 协程异常处理器，处理协程中未捕获的异常

```kotlin
// 使用不同的调度器
val dispatcher = Dispatchers.IO // 用于 I/O 密集型任务
val dispatcher = Dispatchers.Main // 用于 UI 操作
val dispatcher = Dispatchers.Default // 用于 CPU 密集型任务
val dispatcher = Dispatchers.Unconfined // 不做限制,当前在哪就在哪

// 创建一个包含多个元素的协程上下文
val context = Job() + Dispatchers.IO + CoroutineName("MyCoroutine")

// 在指定的协程上下文中启动协程
GlobalScope.launch(context) {
// ...
}
```

2.5 协程调度器（Coroutine Dispatcher）

协程调度器决定协程在哪个线程上执行。Kotlin 标准库提供了几个预定义的调度器：

• Dispatchers.Main: 用于在 Android 主线程（UI 线程）上执行协程。

• Dispatchers.IO: 用于执行 I/O 密集型任务（例如网络请求、文件读写）。它使用一个共享的线程池。

• Dispatchers.Default: 用于执行 CPU 密集型任务（例如计算、数据处理）。它也使用一个共享的线程池。

• Dispatchers.Unconfined: 不限定协程在哪个线程上执行。协程会在调用它的线程上开始执行，并在挂起后在任意线程上恢复执行。

选择合适的调度器对于协程的性能至关重要。通常，你应该遵循以下原则：

• UI 操作应该在 Dispatchers.Main 上执行。
• I/O 密集型任务应该在 Dispatchers.IO 上执行。
• CPU 密集型任务应该在 Dispatchers.Default 上执行。

3. 在 Android 中使用协程

在 Android 项目中使用协程非常简单。你只需要添加相应的依赖项即可。

3.1 添加依赖项

在你的 app 模块的 build.gradle 文件中，添加以下依赖项：

```gradle
dependencies {
implementation("org.jetbrains.kotlinx:kotlinx-coroutines-core:1.7.3") //根据需要选择对应版本
implementation("org.jetbrains.kotlinx:kotlinx-coroutines-android:1.7.3")//根据需要选择对应版本

// 如果你需要使用 viewModelScope 或 lifecycleScope，还需要添加以下依赖项：
implementation("androidx.lifecycle:lifecycle-runtime-ktx:2.6.2") //根据需要选择对应版本
implementation("androidx.lifecycle:lifecycle-viewmodel-ktx:2.6.2") //根据需要选择对应版本

}
```

3.2 常见场景

3.2.1 网络请求

```kotlin
class MyRepository {
suspend fun fetchDataFromNetwork(): String {
// 使用 Retrofit 或其他网络库发起网络请求
// ...
delay(1000) // 模拟网络请求耗时
return "Data from network"
}
}

class MyViewModel(private val repository: MyRepository) : ViewModel() {
private val _data = MutableLiveData()
val data: LiveData = _data

fun fetchData() {
    viewModelScope.launch {
        try {
            val result = repository.fetchDataFromNetwork()
            _data.value = result // 在主线程更新 LiveData
        } catch (e: Exception) {
            // 处理异常
            Log.e("MyViewModel", "Error fetching data", e)
        }
    }
}

}
``
在Activity或Fragment中观察LiveData`：

```kotlin
class MyActivity : AppCompatActivity() {
private val viewModel: MyViewModel by viewModels() //通过Ktx库,更方便的获取viewmodel

override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
    super.onCreate(savedInstanceState)
    setContentView(R.layout.activity_main)

    viewModel.data.observe(this) { data ->
        // 更新 UI
        textView.text = data
    }

    viewModel.fetchData()
}

}
```

3.2.2 数据库操作

```kotlin
// 假设你使用 Room 数据库
@Dao
interface MyDao {
@Query("SELECT * FROM my_table")
suspend fun getAllData(): List
}

class MyViewModel(private val dao: MyDao) : ViewModel() {
private val _data = MutableLiveData>()
val data: LiveData> = _data

fun loadData() {
    viewModelScope.launch {
        try {
            val result = dao.getAllData()
            _data.postValue(result) // 也可以使用 postValue 在后台线程更新 LiveData
        } catch (e: Exception) {
            // 处理异常
        }
    }
}

}
```

3.2.3 使用 async 和 await 并发执行多个任务

```kotlin
class MyViewModel : ViewModel() {
fun performMultipleTasks() {
viewModelScope.launch {
try {
val deferred1 = async { fetchDataFromNetwork("https://api.example.com/data1") }
val deferred2 = async { fetchDataFromNetwork("https://api.example.com/data2") }

            val result1 = deferred1.await()
            val result2 = deferred2.await()

            // 处理结果
            println("Result 1: $result1")
            println("Result 2: $result2")
        } catch (e: Exception) {
            // 处理异常
        }
    }
}

suspend fun fetchDataFromNetwork(url: String): String {
    // 模拟网络请求
    delay(1000)
    return "Data from $url"
}

}
```

4. 协程的取消和异常处理

4.1 协程的取消

协程的取消是协作式的。这意味着协程需要定期检查自己是否已被取消，并在取消时停止执行。

你可以通过 Job 对象的 cancel() 方法取消协程。cancel() 方法会抛出一个 CancellationException 异常。

```kotlin
val job = GlobalScope.launch {
// ...
}

// 取消协程
job.cancel()
```

在协程内部，你可以通过以下方式检查协程是否已被取消：

• ensureActive(): 如果协程已被取消，则抛出 CancellationException 异常。
• isActive: 一个布尔值，表示协程是否处于活动状态。
• 挂起函数: 大部分挂起函数都是可以取消的,如果协程已经被取消,那么运行到挂起函数的时候会抛出CancellationException

```kotlin
val job = GlobalScope.launch {
while (isActive) {
// 执行任务
println("Working...")
delay(500) // 或者其他可取消的挂起函数
//ensureActive()
}
}

// 一段时间后取消协程
job.cancel()
```

4.2 异常处理

协程中的异常处理有两种方式：

• 使用 try-catch 块： 你可以像处理普通代码一样，使用 try-catch 块来捕获和处理协程中的异常。

• 使用 CoroutineExceptionHandler： 你可以创建一个 CoroutineExceptionHandler 对象，并将其添加到协程上下文中，以处理协程中未捕获的异常。

```kotlin
val handler = CoroutineExceptionHandler { _, exception ->
println("Caught $exception")
}

GlobalScope.launch(handler) {
throw Exception("Something went wrong")
}
```

需要注意的是: CoroutineExceptionHandler 只能捕获未在协程内部通过try-catch处理的异常，并且仅适用于通过 launch 构建器启动的协程,对于async构建的协程,异常会被包装在Deferred中,只有调用await时才会抛出.

5. 结构化并发

结构化并发是 Kotlin 协程的一项重要特性，它有助于你编写更健壮、更易于维护的协程代码。

结构化并发的核心思想是：协程的作用域应该与代码的结构相对应。 这意味着，如果你在一个函数中启动了一个协程，那么该协程的生命周期应该被限制在该函数的作用域内。当函数返回时，协程应该被自动取消。

Kotlin 通过 CoroutineScope 和协程构建器（launch、async）来实现结构化并发。当你使用协程构建器启动一个新的协程时，该协程会被绑定到当前作用域。当作用域结束时（例如函数返回），所有在该作用域内启动的协程都会被自动取消。

```kotlin
fun main() = runBlocking { // runBlocking 创建了一个顶层作用域
launch { // 在 runBlocking 作用域内启动一个协程
delay(1000)
println("Task 1 finished")
}

launch { // 在 runBlocking 作用域内启动另一个协程
    delay(500)
    println("Task 2 finished")
}

println("All tasks started")

} // 当 runBlocking 作用域结束时，所有在其内部启动的协程都会被自动取消
```

结构化并发的好处：

• 避免协程泄漏： 由于协程的生命周期与作用域绑定，因此可以确保协程在不需要时被自动取消，避免协程泄漏。

• 简化异常处理： 如果一个协程抛出异常，该异常会被传播到其父协程，最终到达顶层作用域。你可以通过 CoroutineExceptionHandler 或 try-catch 块来处理这些异常。

• 提高代码可读性： 结构化并发使得协程的生命周期更加清晰，代码更容易理解和维护。

6. 协程与 Flow

Kotlin Flow 是一个基于协程的冷数据流。它可以按需生成数据，并在数据可用时将其发送给消费者。Flow 非常适合处理异步数据流，例如网络请求、数据库查询、传感器数据等。

6.1 什么是冷数据流？

“冷”数据流意味着数据流只有在被订阅时才会开始生成数据。这与“热”数据流（例如 LiveData）不同，热数据流会立即开始生成数据，即使没有观察者。

6.2 Flow 的基本用法

```kotlin
// 创建一个 Flow
fun myFlow(): Flow = flow {
for (i in 1..3) {
delay(100) // 模拟异步操作
emit(i) // 发送数据
}
}

// 收集 Flow
fun main() = runBlocking {
myFlow().collect { value ->
println(value)
}
}
```

6.3 Flow 的操作符

Flow 提供了丰富的操作符，用于转换、过滤、组合数据流。

• map: 转换数据流中的每个元素。

• filter: 过滤数据流中的元素。

• take: 获取数据流中的前 N 个元素。

• zip: 将两个数据流合并为一个数据流。

• flatMapConcat、flatMapMerge、flatMapLatest: 将数据流中的每个元素转换为一个新的数据流，并将这些新的数据流合并为一个数据流。

kotlin
fun main() = runBlocking {
myFlow()
.map { it * 2 }
.filter { it > 2 }
.collect { value ->
println(value)
}
}

6.4 Flow 与 LiveData

Flow 和 LiveData 都可以用于处理异步数据流。它们的主要区别在于：

• LiveData 是一个热数据流，而 Flow 是一个冷数据流。
• LiveData 是 Android 架构组件的一部分，与 Lifecycle 紧密集成，而 Flow 是 Kotlin 标准库的一部分，可以用于任何 Kotlin 项目。
• LiveData 只能有一个观察者，而 Flow 可以有多个收集器。
• Flow 提供了更丰富的操作符。

通常，建议在 ViewModel 中使用 Flow，并在 UI 层将其转换为 LiveData。你可以使用 asLiveData() 扩展函数来实现这一点。

kotlin
class MyViewModel : ViewModel() {
val data: LiveData<Int> = myFlow().asLiveData()
}

走向协程大师之路

Kotlin 协程是一个强大而灵活的工具，它可以极大地简化 Android 异步编程。通过掌握协程的核心概念、结构化并发和 Flow，你可以编写出更简洁、更高效、更易于维护的异步代码。

当然，协程的学习曲线并非一蹴而就，需要不断地实践和探索。建议你从简单的场景开始，逐步深入，并结合实际项目进行练习。随着你对协程的理解越来越深入，你会发现它将成为你 Android 开发工具箱中不可或缺的一部分。 这条进阶之路没有终点,但是每一步都会让你的代码更加优雅.