Kotlin协程概念原理与使用万字梳理

协程的作用是什么？协程是一种轻量级的线程，解决异步编程的复杂性，异步的代码使用协程可以用顺序进行表达，文中通过示例代码介绍详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧

一.协程概述

1.概念

协程是Coroutine的中文简称，co表示协同、协作，routine表示程序。协程可以理解为多个互相协作的程序。协程是轻量级的线程，它的轻量体现在启动和切换，协程的启动不需要申请额外的堆栈空间；协程的切换发生在用户态，而非内核态，避免了复杂的系统调用。

2.特点

1）更加轻量级，占用资源更少。

2）避免“回调地狱”，增加代码可读性。

3）协程的挂起不阻塞线程。

3.原理

Kotlin协程原理核心体现在“续体传递”与“状态机”两部分。

1）续体传递

续体传递是一种代码编写风格——续体传递风格(Continuation-Passing-Style)，简称为CPS。续体传递本质上是代码的回调与结果的传递。假设将顺序执行代码分成两部分，第一部分执行完成，返回一个结果(可能为空、一个对象引用、一个具体的值)。接着通过回调执行第二部分代码，并传入第一部分代码返回的结果，这种形式的代码编写风格就是续体传递风格。

具体地，假设要计算一个复杂的计算，正常情况会这样编写，代码如下：

fun calculate(a: Int, b: Int): Int = a + b fun main() { val result = calculate(1, 2) Log.d("liduo",result) }

把上面的代码改造成续体传递风格。首先，定义一个续体传递接口，代码如下：

interface Continuation { fun next(result: Int) }

对calculate方法进行改造，代码如下：

fun calculate(a: Int, b: Int, continuation: Continuation) = continuation.next(a + b) fun main() { calculate(1, 2) { result -> Log.d("liduo", result) } }

经过续体传递改造后，打印日志的操作被封装到了Continuation中，并且依赖计算操作的回调。如果continuation方法不回调执行参数continuation，打印日志的操作将永远不会被执行。

原本顺序执行一段代码(逻辑)，在经过一次续体改造后变成了两段代码(逻辑)。

2）状态机

协程的代码在经过Kotlin编译器处理时，会被优化成状态机模型。每段代码有三个状态：未执行、挂起、已恢复(完成)。处于未执行状态的代码可以被执行，执行过程中发生挂起，会进入挂起状态，从挂起中恢复或执行完毕会进入已恢复(完成)状态。当多个像这样的代码进行协作时，可以组合出更复杂的状态机。

二.协程基础

1.协程的上下文

协程上下文是一组可以附加到协程中的持久化用户定义对象，代码如下：

interface CoroutineContext { // 重载"[]"操作 operator fun  get(key: Key): E? // 单值归一化操作 fun  fold(initial: R, operation: (R, Element) -> R): R // 重载 "+"操作 operator fun plus(context: CoroutineContext): CoroutineContext // 获取当前指定key外的其他上下文 fun minusKey(key: Key<*>): CoroutineContext interface Element : CoroutineContext { val key: Key<*> } interface Key }

Element接口继承自CoroutineContext接口，协程中的拦截器、调度器、异常处理器以及代表协程自身生命周期等重要的类，都实现了Element接口。

Element接口规定每个实现该接口的对象都要有一个独一无二的Key，以便在需要的时候可以在协程上下文中快速的找到。因此，协程上下文可以理解为是一个Element的索引集，一个结构介于Set和Map之间的索引集。

2.协程的作用域

协程作用域用于管理作用域内协程的生命周期，代码如下：

interface CoroutineScope { // 作用域内启动协程的默认上下文 val coroutineContext: CoroutineContext }

协程中提供了两个常用的方法来创建新的协程作用域，一个是coroutineScope方法，一个是supervisorScope方法，这两种方法创建的作用域中的上下文会自动继承父协程的上下文。除此之外，使用GlobalScope启动协程，也会为协程创建一个新的协程作用域，但协程作用域的上下文为空上下文。

当父协程被取消或发生异常时，会自动取消父协程所有的子协程。当子协程取消或发生异常时，在coroutineScope作用域下，会导致父协程取消；而在supervisorScope作用域下，则不会影响父协程。

协程的作用域只对父子协程有效，对子孙协程无效。例如：启动父协程，在supervisorScope作用域内启动子协程。当子协程在启动孙协程时，在不指定为supervisorScope作用域的情况下，默认为coroutineScope作用域。

3.协程调度器

协程调度器用于切换执行协程的线程。常见的调度器有以下4种：

Dispatchers.Default：默认调度器。它使用JVM的共享线程池，该调度器的最大并发度是CPU的核心数，默认为2。
Dispatchers.Unconfined：非受限调度器。该调度器不会限制代码在指定的线程上执行。即挂起函数后面的代码不会主动恢复到挂起之前的线程去执行，而是在执行挂起函数的线程上执行。
Dispatchers.IO：IO调度器。它将阻塞的IO任务分流到一个共享的线程池中。该调度器和Dispatchers.Default共享线程。
Dispatchers.Main：主线程调度器。一般用于操作与更新UI。

注意：Dispatchers.Default调度器和Dispatchers.IO 调度器分配的线程为守护线程。

4.协程的启动模式

协程共有以下四种启动模式：

CoroutineStart.DEFAULT：立即执行协程，可以随时取消。
CoroutineStart.LAZY：创建一个协程，但不执行，在用户需要时手动触发执行。
CoroutineStart.ATOMIC：立即执行协程，但在协程执行前无法取消。目前处于试验阶段。
CoroutineStart.UNDISPATCHED：立即在当前线程执行协程，直到遇到第一个挂起。目前处于试验阶段。

5.协程的生命周期

每个协程在创建后都会返回一个Job接口指向的对象，一个Job对象代表一个协程，用于控制生命周期，代码如下：

interface Job : CoroutineContext.Element { ... // 三个状态标志 val isActive: Boolean val isCompleted: Boolean val isCancelled: Boolean // 获取具体的取消异常 fun getCancellationException(): CancellationException // 启动协程 fun start(): Boolean // 取消协程 fun cancel(cause: CancellationException? = null) ... // 等待协程执行结束 suspend fun join() // 用于select语句 val onJoin: SelectClause0 // 用于注册协程执行结束的回调 fun invokeOnCompletion(handler: CompletionHandler): DisposableHandle ... }

1）协程状态的转换

在DEFAULT、ATOMIC、UNDISPATCHED这三个模式下，启动协程会进入Active状态，而在LAZY模式下启动的协程会进入New状态，需要在手动调用start方法后进入Active状态。

Completing是一个内部状态，对外不可感知。

2）状态标识的变化

State	[isActive]	[isCompleted]	[isCancelled]
New	false	false	false
Active	true	false	false
Completing	true	false	false
Cancelling	false	false	true
Cancelled	false	true	true
Completed	fasle	true	false

三.协程使用

1.协程的启动

1）runBlocking方法

fun  runBlocking(context: CoroutineContext = EmptyCoroutineContext, block: suspend CoroutineScope.() -> T): T

该方法用于在非协程作用域环境中启动一个协程，并在这个协程中执行lambda表达式中的代码。同时，调用该方法会阻塞当前线程，直到lambda表达式执行完毕。该方法不应该在协程中被调用，该方法设计的目的是为了让suspend编写的代码可以在常规的阻塞代码中调用。如果不设置协程调度器，那么协程将在当前被阻塞的线程中执行。示例代码如下：

private fun main() { // 不指定调度器，在方法调用的线程执行 runBlocking { // 这里是协程的作用域 Log.d("liduo", "123") } } private fun main() { // 指定调度器，在IO线程中执行 runBlocking(Dispatchers.IO) { // 这里是协程的作用域 Log.d("liduo", "123") } }

2）launch方法

fun CoroutineScope.launch( context: CoroutineContext = EmptyCoroutineContext, start: CoroutineStart = CoroutineStart.DEFAULT, block: suspend CoroutineScope.() -> Unit ): Job

该方法用于在协程作用域中异步启动一个新的协程，调用该方法不会阻塞线程。示例代码如下：

private fun test() { // 作用域为GlobalScope // 懒启动，主线程执行 val job = GlobalScope.launch( context = Dispatchers.Main, start = CoroutineStart.LAZY) { Log.d("liduo", "123") } // 启动协程 job.start() }

3）async方法

fun  CoroutineScope.async( context: CoroutineContext = EmptyCoroutineContext, start: CoroutineStart = CoroutineStart.DEFAULT, block: suspend CoroutineScope.() -> T ): Deferred

该方法用于在协程作用域中中异步启动一个新的协程，调用该方法不会阻塞线程。async方法与launch方法的不同之处在于可以携带返回值。调用该方法会返回一个Deferred接口指向的对象，调用该对象可以获取协程执行的结果。同时，Deferred接口继承自Job接口，因此仍然可以操作协程的生命周期。示例代码如下：

// suspend标记 private suspend fun test(): Int { // 作用域为GlobalScope，返回值为Int类型，，泛型可省略，自动推断 val deffer = GlobalScope.async { Log.d("liduo", "123") // 延时1s delay(1000) 1 } // 获取返回值 return deffer.await() }

通过调用返回的Deferred接口指向对象的await方法可以获取返回值。在调用await方法时，如果协程执行完毕，则直接获取返回值。如果协程还在执行，则该方法会导致协程挂起，直到执行结束或发生异常。

4）suspend关键字

suspend关键字用于修饰一个方法(lambda表达式)。suspend修饰的方法称为suspend方法，表示方法在执行中可能发生挂起。为什么是可能呢？比如下面的代码虽然被suspend修饰，但实际并不会发生挂起：

private suspend fun test() { Log.d("liduo", "123") }

由于会发生挂起，因此suspend方法只能在协程中使用。suspend方法内部可以调用其他的suspend方法，也可以非suspend方法。但suspend方法只能被其他的suspend方法调用。

5）withContext方法

suspend fun  withContext( context: CoroutineContext, block: suspend CoroutineScope.() -> T ): T

该方法用于在当前协程的执行过程中，切换到调度器指定的线程去执行参数block中的代码，并返回一个结果。调用该方法可能会使当前协程挂起，并在方法执行结束时恢复挂起。示例代码如下：

private suspend fun test() { // IO线程启动并执行，启动模式DEFAULT GlobalScope.launch(Dispatchers.IO) { Log.d("liduo", "start") // 线程主切换并挂起，泛型可省略，自动推断 val result = withContext(Dispatchers.Main) { // 网络请求 "json data" } // 切换回IO线程 Log.d("liduo", result) } }

6）suspend方法

inline fun  suspend(noinline block: suspend () -> R): suspend () -> R = block

该方法用于对挂起方法进行包裹，使挂起方法可以在非挂起方法中调用。该方法需要配合createCoroutine方法启动协程。示例代码如下：

// 返回包含当前的协程代码的续体 val continuation = suspend { // 执行协程代码 // 泛型可以修改需要的类型 }.createCoroutine(object : Continuation { override val context: CoroutineContext get() = EmptyCoroutineContext + Dispatchers.Main override fun resumeWith(result: Result) { // 获取最终结果 } }) // 执行续体内容 continuation.resume(Unit)

一般开发中不会通过该方法启动协程，但该方法可以更本质的展示协程的启动、恢复、挂起。

2.协程间通信

1）Channel

Channel用于协程间的通信。Channel本质上是一个并发安全的队列，类似BlockingQueue。在使用时，通过调用同一个Channel对象的send和receive方法实现通信，示例代码如下：

suspend fun main() { // 创建 val channel = Channel() val producer = GlobalScope.launch { var i = 0 while (true){ // 发送 channel.send(i++) delay(1000) // channel不需要时要及时关闭 if(i == 10) channel.close() } } // 写法1:常规 val consumer = GlobalScope.launch { while(true){ // 接收 val element = channel.receive() Log.d("liduo", "$element") } } // 写法2:迭代器 val consumer = GlobalScope.launch { val iterator = channel.iterator() while(iterator.hasNext()){ // 接收 val element = iterator.next() Log.d("liduo", "$element") } } // 写法3:增强for循环 val consumer = GlobalScope.launch { for(element in channel){ Log.d("liduo", "$element") } } // 上面的协程由于不是懒启动，因此创建完成直接就会start去执行 // 也就是说，代码走到这里，上面的两个协程已经开始工作 // join方法会挂起当前协程，而不是上面已经启动的两个协程 // 在Android环境中，下面两行代码可以不用添加 // producer.join() // consumer.join() }

上述例子是一个经典的生产者-消费者模型。在写法1中，由于send方法和receive方法被suspend关键字修饰，因此，在默认情况下，当生产速度与消费速度不匹配时，调用这两个方法会导致协程挂起。

除此之外，Channel支持使用迭代器进行接收。其中，hasNext方法也可能会导致协程挂起。

Channel对象在不使用时要及时关闭，可以由发送者关闭，也可以由接收者关闭，具体取决于业务场景。

2）Channel的容量

Channel方法不是Channel的构造方法，而是一个工厂方法，代码如下：

fun  Channel(capacity: Int = RENDEZVOUS): Channel = when (capacity) { RENDEZVOUS -> RendezvousChannel() UNLIMITED -> LinkedListChannel() CONFLATED -> ConflatedChannel() BUFFERED -> ArrayChannel(CHANNEL_DEFAULT_CAPACITY) else -> ArrayChannel(capacity) }

在创建Channel时可以指定容量：

RENDEZVOUS：创建一个容量为0的Channel，类似于SynchronousQueue。send之后会挂起，直到被receive。枚举值为0。
UNLIMITED：创建一个容量无限的Channel，内部通过链表实现。枚举值为Int.MAX_VALUE。
CONFLATED：创建一个容量为1的Channel，当后一个的数据会覆盖前一个数据。枚举值为-1。
BUFFERED：创建一个默认容量的Channel，默认容量为kotlinx.coroutines.channels.defaultBuffer配置变量指定的值，未配置情况下，默认为64。枚举值为-2。
如果capacity的值不为上述的枚举值，则创建一个指定容量的Channel。

3）produce方法与actor方法

fun  CoroutineScope.produce( context: CoroutineContext = EmptyCoroutineContext, capacity: Int = 0, @BuilderInference block: suspend ProducerScope.() -> Unit ): ReceiveChannel

fun  CoroutineScope.actor( context: CoroutineContext = EmptyCoroutineContext, capacity: Int = 0, start: CoroutineStart = CoroutineStart.DEFAULT, onCompletion: CompletionHandler? = null, block: suspend ActorScope.() -> Unit ): SendChannel

与launch方法和async方法相同，使用produce方法与actor方法也可以启动协程。但不同的是，在produce方法与actor方法中可以更简洁的使用Channel。示例代码如下：

// 启动协程，返回一个接收Channel val receiveChannel: ReceiveChannel = GlobalScope.produce { while(true){ delay(100) // 发送 send(1) } } // 启动协程，返回一个发送Channel val sendChannel: SendChannel = GlobalScope.actor { while(true){ // 接收 val element = receive() Log.d("liduo","$element") } }

produce方法与actor方法内部对Channel对象做了处理，当协程执行完毕，自动关闭Channel对象。

但目前，produce方法还处于试验阶段(被ExperimentalCoroutinesApi注解修饰)。而actor方法也已经过时(被ObsoleteCoroutinesApi注解修饰)。因此在实际开发中最好不要使用！

4）BroadcastChannel

当遇到一个发送者对应多个接收者的场景时，可以使用BroadcastChannel。代码如下：

fun  BroadcastChannel(capacity: Int): BroadcastChannel = when (capacity) { 0 -> throw IllegalArgumentException("Unsupported 0 capacity for BroadcastChannel") UNLIMITED -> throw IllegalArgumentException("Unsupported UNLIMITED capacity for BroadcastChannel") CONFLATED -> ConflatedBroadcastChannel() BUFFERED -> ArrayBroadcastChannel(CHANNEL_DEFAULT_CAPACITY) else -> ArrayBroadcastChannel(capacity) }

创建BroadcastChannel对象时，必须指定容量大小。接收者通过调用BroadcastChannel对象的openSubscription方法，获取ReceiveChannel对象来接收消息。示例代码如下：

// 创建BroadcastChannel，容量为5 val broadcastChannel = BroadcastChannel(5) // 创建发送者协程 GlobalScope.launch { // 发送 1 broadcastChannel.send(1) delay(100) // 发送 2 broadcastChannel.send(2) // 关闭 broadcastChannel.close() }.join() // 创建接收者1协程 GlobalScope.launch { // 获取ReceiveChannel val receiveChannel = broadcastChannel.openSubscription() // 接收 for (element in receiveChannel) { Log.d("receiver_1: ", "$element") } }.join() // 创建接收者2协程 GlobalScope.launch { // 获取ReceiveChannel val receiveChannel = broadcastChannel.openSubscription() // 接收 for (element in receiveChannel) { Log.d("receiver_2: ", "$element") } }.join()

每个接收者都可以收到发送者发送的每一条消息。使用扩展方法broadcast可以直接将Channel对象转化为BroadcastChannel对象，示例代码如下：

val channel = Channel() val broadcastChannel = channel.broadcast(10)

BroadcastChannel的很多方法也处于试验阶段(被ExperimentalCoroutinesApi注解修饰)，使用时需慎重！

3.多路复用

协程中提供了类似Java中Nio的select方法，用于多路复用，代码如下：

suspend inline fun  select(crossinline builder: SelectBuilder.() -> Unit): R

以Channel的多路复用为例，具体看一下select方法的使用。示例代码如下：

private suspend fun test() { // 创建一个Channel列表 val channelList = mutableListOf>() // 假设其中有5个Channel channelList.add(Channel()) channelList.add(Channel()) channelList.add(Channel()) channelList.add(Channel()) channelList.add(Channel()) // 调用select方法，协程挂起 val result = select { // 对5个Channel进行注册监听，等待接收 channelList.forEach { it.onReceive } } // 当5个Channel中任意一个接收到消息时，select挂起恢复 // 并将返回值赋给result Log.d("liduo", "$result") }

除此之外，协程中还有很多接口定义了名字为"onXXX"的方法，比如Job接口的onJoin方法，Deferred接口的onAwait方法，都是用于配合select方法来进行多路复用。

4.序列生成器

协程中提供了sequence方法来生成序列。示例代码如下：

private suspend fun test() { // 创建一个可以输出奇数的序列，泛型可省略，自动推断 val singleNumber = sequence { val i = 0 while (true) { // 在需要输出的地方调用yield方法 yield(2 * i - 1) } } // 调用迭代器，获取序列的输出 singleNumber.iterator().forEach { Log.d("liduo", "$it") } // 获取序列前五项，迭代输出 singleNumber.take(5).forEach { Log.d("liduo", "$it") } }

调用yield方法会使协程挂起，同时输出这个序列当前生成的值。除此之外，也可以调用yieldAll方法来输出序列产生值的合集，示例代码如下：

private suspend fun test() { // 创建一个可以输出奇数的序列，泛型可省略，自动推断 val singleNumber = sequence { yieldAll(listOf(1,3,5,7)) yieldAll(listOf(9,11,13)) yieldAll(listOf(15,17)) } // 调用迭代器，获取序列的输出，最多为9项 singleNumber.iterator().forEach { Log.d("liduo", "$it") } // 获取序列前五项，迭代输出 singleNumber.take(5).forEach { // 1，3，5，7，9 Log.d("liduo", "$it") } }

5.协程异步流

协程中提供了类似RxJava的响应式编程API——Flow(官方称为异步冷数据流，官方也提供了创建热数据流的方法)。

1）基础使用

// 在主线程上调用 GlobalScope.launch(Dispatchers.Main) { // 创建流 flow { // 挂起，输出返回值 emit(1) // 设置流执行的线程，并消费流 }.flowOn(Dispatchers.IO).collect { Log.d("liduo", "$it") } }.join()

emit方法是一个挂起方法，类似sequence中的yield方法，用于输出返回值。flowOn方法等同于Rxjava中的subscribeOn方法，用于切换flow执行的线程。为了避免理解混淆，Flow中没有提供类似Rxjava中的observeOn方法，但可以通过指定流所在协程的上下文参数确定。collect方法等同于RxJava中的subscribe方法，用于触发和消费流。

一个流可以被多次消费，示例代码如下：

GlobalScope.launch(Dispatchers.IO) { val mFlow = flow { emit(1) }.flowOn(Dispatchers.Main) mFlow.collect { Log.d("liduo1", "$it") } mFlow.collect { Log.d("liduo2", "$it") } }.join()

2）异常处理

Flow支持类似try-catch-finally的异常处理。示例代码如下：

flow { emit(1) // 抛出异常 throw NullPointerException() }.catch { cause: Throwable -> Log.d("liduo", "${cause.message}") }.onCompletion { cause: Throwable? -> Log.d("liduo", "${cause?.message}") }

catch方法用于捕获异常。onCompletion方法等同于finally代码块。Kotlin不建议直接在flow中通过try-catch-finally代码块去捕获异常！

Flow中还提供了类似RxJava的onErrorReturn方法的操作，示例代码如下：

flow { emit(1) // 抛出异常 throw NullPointerException() }.catch { cause: Throwable -> Log.d("liduo", "${cause.message}") emit(-1) }

3）触发分离

Flow支持提前写好流的消费，在必要的时候再去触发消费的操作。示例代码如下：

// 创建Flow的方法 fun myFlow() = flow { // 生产过程 emit(1) }.onEach { // 消费过程 Log.d("liduo", "$it") } suspend fun main() { // 写法1 GlobalScope.launch { // 触发消费 myFlow().collect() }.join() // 写法2 myFlow().launchIn(GlobalScope).join() }

4）注意

Flow中不提供取消collect的方法。如果要取消flow的执行，可以直接取消flow所在的协程。
emit方法不是线程安全的，因此不要在flow中调用withContext等方法切换调度器。如果需要切换，可以使用channelFlow。

6.全局上下文

在本文中，启动协程使用的都是GlobalScope，但在实际开发过程中，不应该使用GlobalScope。GlobalScope会开启一个全新的协程作用域，并且不受我们控制。假设Activity页面关闭时，其中的协程还没有运行结束，并且我们还无法取消协程的执行，这时可能会导致内存泄漏。因此，在实际开发中，可以自定义一个全局的协程作用域，或者至少按照以下方法书写代码：

// 实现CoroutineScope接口 class MainActivity : AppCompatActivity(),CoroutineScope by MainScope() { override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) { super.onCreate(savedInstanceState) setContentView(R.layout.activity_main) // 直接启动协程 launch { Log.d("liduo", "launch") } } override fun onDestroy() { super.onDestroy() // 取消顶级父协程 cancel() } }

MainScope的代码如下：

public fun MainScope(): CoroutineScope = ContextScope(SupervisorJob() + Dispatchers.Main)

Dispatchers.Main表示在主线程调度，SupervisorJob()表示子协程取消不会影响父协程。

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