Kotlin协程Flow浅析
Kotlin协程中的Flow主要用于处理复杂的异步数据，以一种”流“的方式，从上到下依次处理，和RxJava的处理方式类型，但是比后者更加强大。
Flow基本概念
Flow中基本上有三个概念，即 发送方，处理中间层，接收方，可以类比水利发电站中的上游，发电站，下游的概念， 数据从上游开始发送”流淌“至中间站被”处理“了一下，又流淌到了下游。 示例代码如下
flow { // 发送方、上游 emit(1) // 挂起函数，发送数据 emit(2) emit(3) emit(4) emit(5) } .filter { it > 2 } // 中转站，处理数据 .map { it * 2 } .take(2) .collect{ // 接收方，下游 println(it) } 输出内容： 6 8 复制代码通过上面代码我们可以看到，基于一种链式调用api的方式，流式的进行处理数据还是很棒的，接下来具体看一下上面的组成:
flow{},是个高阶函数，主要用于创建一个新的Flow。在其Lambda函数内部使用了emit()挂起函数进行发送数据。
filter{}、map{}、take{},属于中间处理层，也是中间数据处理的操作符，Flow最大的优势，就是它的操作符跟集合操作符高度一致。只要会用List、Sequence，那么就可以快速上手 Flow 的操作符。
collect{},下游接收方，也成为终止操作符，它的作用其实只有一个：终止Flow数据流，并且接收这些数据。
其他创建Flow的方式还是flowOf()函数，示例代码如下
fun main() = runBlocking{aassssssssaaaaaaaas flowOf(1,2,3,4,5).filter { it > 2 } .map { it * 2 } .take(2) .collect{ println("flowof: $it") } } 复制代码我们在看一下list集合的操作示例
listOf(1,2,3,4,5).filter { it > 2 } .map { it * 2 } .take(2) .forEach{ println("listof: $it") } 复制代码通过以上对比发现，两者的基本操作几乎一致，Kotlin也提供了两者相互转换的API，Flow.toList()、List.asFlow()这两个扩展函数，让数据在 List、Flow 之间来回转换，示例代码如下：
//flow 转list flowOf(1,2,3) .toList() .filter { it > 1 } .map { it * 2 } .take(2) .forEach{ println(it) } // list 转 flow listOf(1,2,3).asFlow() .filter { it > 2 } .map { it * 2 } .take(2) .collect{ println(it) } 复制代码Flow生命周期
虽然从上面操作看和集合类型，但是Flow还是有些特殊操作符的，毕竟它是协程的一部分，和Channel不同，Flow是有生命周期的，只是以操作符的形式回调而已，比如onStart、onCompletion这两个中间操作符。
flowOf(1,2,3,4,5,6) .filter { println("filter: $it") it > 3 } .map { println("map: $it") it * 2 } .take(2) .onStart { println("onStart") } .collect{ println("collect: $it") } 输出内容： onStart filter: 1 filter: 2 filter: 3 filter: 4 map: 4 collect: 8 filter: 5 map: 5 collect: 10 复制代码我们可以看到onStart，它的作用是注册一个监听事件：当 flow 启动以后，它就会被回调。
和filter、map、take这些中间操作符不同，他们的顺序会影响数据的处理结果，这也很好理解；onStart和位置没有关系，它本质上是一个回调，不是一个数据处理的中间站。同样的还有数据处理完成的回调onCompletion。
flowOf(1,2,3,4,5,6) .filter { println("filter: $it") it > 3 } .map { println("map: $it") it * 2 } .take(2) .onStart { println("onStart") } .onCompletion { println("onCompletion") } .collect{ println("collect: $it") } 复制代码Flow中onCompletion{} 在面对以下三种情况时都会进行回调：
1，Flow 正常执行完毕
2，Flow 当中出现异常
3，Flow 被取消。
处理异常
在数据流的处理过程中，很难保证不出现问题，那么出现异常之后再该怎么处理呢？
对于发生在上游、中间操作这两个阶段的异常，我们可以直接使用 catch 这个操作符来进行捕获和进一步处理。
对于发生在下游，使用try-catch，把collect{}当中可能出现问题的代码包裹起来进行捕获处理。
上游或者中间异常使用catch
fun main() = runBlocking{ val flow = flow { emit(1) emit(2) throw IllegalStateException() emit(3) } flow.map { it * 2 } .catch { println("catch: $it") } .collect{ println("collect: $it") } } 输出： collect: 2 collect: 4 catch: java.lang.IllegalStateException 复制代码catch 这个操作符的作用是和它的位置强相关的,catch 的作用域，仅限于catch的上游。换句话说，发生在 catch 上游的异常，才会被捕获，发生在 catch 下游的异常，则不会被捕获。
val flow = flow { emit(1) emit(2) throw IllegalStateException() emit(3) } flow.map { it * 2 } .catch { println("catch: $it") } .filter { it / 0 > 1 } // catch之后发生异常 .collect{ println("collect: $it") } 输出内容: Exception in thread "main" java.lang.ArithmeticException: / by zero 复制代码下游使用try-catch
flowOf(1,2,3) .onCompletion { println("onCompletion $it") } .collect{ try { println("collect: $it") throw IllegalStateException(); }catch (e: Exception){ println("catch $e") } } 输出： collect: 1 catch java.lang.IllegalStateException collect: 2 catch java.lang.IllegalStateException collect: 3 catch java.lang.IllegalStateException onCompletion null 复制代码切换执行线程
Flow适合处理复杂的异步任务，大多数情况下耗时任务放在子线程或线程池中处理，对于UI任务放在主线程中进行。
在Flow中可以使用flowOn操作符实现上述场景中的线程切换。
flowOf(1,2,3,4,5) .filter { logX("filter: $it") it > 2 } .flowOn(Dispatchers.IO) // 切换线程 .collect{ logX("collect: $it") } 输出内容： ================================ filter: 1 Thread:DefaultDispatcher-worker-1 ================================ ================================ filter: 2 Thread:DefaultDispatcher-worker-1 ================================ ================================ filter: 3 Thread:DefaultDispatcher-worker-1 ================================ ================================ filter: 4 Thread:DefaultDispatcher-worker-1 ================================ ================================ filter: 5 Thread:DefaultDispatcher-worker-1 ================================ ================================ collect: 3 Thread:main ================================ ================================ collect: 4 Thread:main ================================ ================================ collect: 5 Thread:main ================================ 复制代码flowOn 操作符也是和它的位置强相关的。作用域限于它的上游。在上面的代码中，flowOn 的上游，就是 flowOf{}、filter{} 当中的代码，所以，它们的代码全都运行在 DefaultDispatcher 这个线程池当中。只有collect{}当中的代码是运行在 main 线程当中的。
终止操作符
Flow 里面，最常见的终止操作符就是collect。除此之外，还有一些从集合中借鉴过来的操作符，也是Flow的终止操作符。比如 first()、single()、fold{}、reduce{}，本质上来说说当我们尝试将 Flow 转换成集合的时候，已经不属于Flow的API，也不属于协程的范畴了，它本身也就意味着 Flow 数据流的终止。
"冷的数据流"从何而来
在上面文章《Kotlin协程Channel浅析》中，我们认识到Channel是”热数据流“，随时准备好，随用随取，就像海底捞里的服务员。
现在我们看下Flow和Channel的区别
val flow = flow { (1..4).forEach{ println("Flow发送前：$it") emit(it) println("Flow发送后： $it") } } val channel: ReceiveChannel<Int> = produce { (1..4).forEach{ println("Channel发送前： $it") send(it) println("Channel发送后： $it") } } 输出内容： Channel发送前： 1 复制代码Flow中的逻辑并未执行，因此我们可以这样类比，Channel之所以被认为是“热”的原因，是因为不管有没有接收方，发送方都会工作。那么对应的，Flow被认为是“冷”的原因，就是因为只有调用终止操作符之后，Flow才会开始工作。
除此之外，Flow一次处理一条数据，是个”懒家伙“。
val flow = flow { (3..6).forEach { println("Flow发送前：$it") emit(it) println("Flow发送后： $it") } }.filter { println("filter: $it") it > 3 }.map { println("map: $it") it * 2 }.collect { println("结果collect: $it") } 输出内容： Flow发送前：3 filter: 3 Flow发送后： 3 Flow发送前：4 filter: 4 map: 4 结果collect: 8 Flow发送后： 4 Flow发送前：5 filter: 5 map: 5 结果collect: 10 Flow发送后： 5 Flow发送前：6 filter: 6 map: 6 结果collect: 12 Flow发送后： 6 复制代码相比于满面春风，热情服务的Channel,Flow更像个冷漠的家伙，你不找他，他不搭理你。
Channel,响应速度快，但数据可能是旧的，占用资源
Flow,响应速度慢，但数据是最新的，节省资源
Flow也可以是”热“的，你知道吗？
作者：wayne214
链接：https://juejin.cn/post/7170512939445649444