本文介绍了Kotlin Flow的基础概念，包括map、filter、reduce、flowOn、buffer等操作符的使用，通过示例展示了如何在Android开发中应用Flow进行高效编程。此外，文章还分享了作者的从业经历和2024年大厂Android面试题，为读者提供学习和面试的方向。
fun main() {
runBlocking {
withTimeoutOrNull(2500){
loadData1().collect {
println(it)
}
}
}
}
我们运行main方法，则只有1 2 两个数字进行了打印
1
2
Process finished with exit code 0
Flow的操作符
类似集合的函数是Api，Flow中也有许多操作符，这里我们简单举几个例子：
map
使用map我们可以将最终结果映射为其他类型，代码如下所示：
fun changeData(value: Int): String {
return “打印的结果是：${value}”
}
fun main() {
runBlocking {
loadData1().map {
changeData(it)
}.collect{
println(it)
}
}
}
我们通过map操作符将结果映射为字符串的形式，运行main 打印结果如下所示：
打印的结果是：1
打印的结果是：2
打印的结果是：3
Process finished with exit code 0
filter操作符
通过filter 我们可以对结果集添加过滤条件，如下所示，我们仅打印出大于1的值
runBlocking {
loadData1().filter {
it > 1
}.collect {
println(it)
}
}
故 打印结果如下所示：
2
3
Process finished with exit code 0
所有的操作符都是可以一起使用的，并非只能单独使用。
我们上面调用的collect是末端操作符，在Flow中除了collect之外 还有toList、reduce、fold等操作符。
toList操作符我们可以很明显的知道意为转换为list集合，而reduce 和 fold 则可将最终的值转为单一的值。
fun main() {
runBlocking {
var data = loadData1().reduce { a, b ->
a + b
}
println(data)
}
}
如上代码，我们将Flow的每个结果最终求和，打印结果如下所示：
6
Process finished with exit code 0
flowOn
Flow的代码块是执行在执行时的上下文中，比如 我们不能通过在flow中指定线程来运行Flow代码中的代码，如下所示：
fun loadData1() = flow {
withContext(Dispatchers.Default){
for (i in 1…3) {
delay(1000)
emit(i)
}
}
}
fun main() {
runBlocking {
loadData1().collect { value -> println(“Collected $value”) }
}
}
此种运行方式，将会抛出异常
Exception in thread “main” java.lang.IllegalStateException: Module with the Main dispatcher had failed to initialize. For tests Dispatchers.setMain from kotlinx-coroutines-test module can be used
at kotlinx.coroutines.internal.MissingMainCoroutineDispatcher.missing(MainDispatchers.kt:113)
… …
那么我们如何指定Flow代码块中的上下文呢，我们需要使用flowOn操作符,我们将Flow代码块中的代码指定在IO线程中，代码如下所示：
fun loadData1() = flow {
for (i in 1…3) {
delay(1000)
emit(i)
}
}.flowOn(Dispatchers.IO)
这样我们就把Flow代码块中的事情放到了IO线程中。
buffer操作符
我们在Kotlin 协程 看这一篇就够了 中曾了解过，协程可以提升并发请求的效率，而在Flow代码块中，每当有一个处理结果 我们就可以收到，但如果处理结果也是耗时操作，我们来看下需要多长时间来处理，我们在打印前间隔两秒，并记录开始和完成的时间，代码如下所示：
var startTime: Long = 0
var endTime: Long = 0
fun loadData1() = flow {
startTime = System.currentTimeMillis() / 1000
for (i in 1…3) {
delay(1000)
emit(i)
}
}
fun main() {
runBlocking {
loadData1().collect { value ->
delay(2000)
println(“$value”)
}
endTime = System.currentTimeMillis() / 1000
println(“处理时间:${endTime - startTime}s”)
}
}
运行main方法得到结果如下：
1
2
3
处理时间:9s
Process finished with exit code 0
我们可以看到，处理三个数据，一共使用了9秒钟的时间。
buffer操作符可以使发射和收集的代码并发运行，从而提高效率，我们添加buffer代码如下所示：
fun main() {
runBlocking {
loadData1().buffer().collect { value ->
delay(2000)
println(“$value”)
}
endTime = System.currentTimeMillis() / 1000
println(“处理时间:${endTime - startTime}s”)
}
}
再次运行main方法，结果如下所示：
1
2
3
处理时间:8s
Process finished with exit code 0
自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。
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在搭建这些技术框架的时候，还整理了系统的高级进阶教程，会比自己碎片化学习效果强太多。
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[外链图片转存中…(img-cWmZCoOy-1712797402754)]
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