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原创最新推荐文章于 2026-03-04 12:00:06 发布 475 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

一起撸个简单粗暴的Tv应用主界面的网格布局控件（下）上一篇中我们已经一起学了怎么简单粗暴的撸个支持动态布局的网格控件出来，但在上一篇的介绍中，并没有学习实现网格控件的滑动效果，所以本篇就来讲讲，要如何让我们的网格控件可以支持自定义滑动策略。效果图一是Tv应用：当贝市场的主页图二是咱自己撸的简单粗暴的 Tv 应用主界面网格控件：TvGridLayout 的示例，每个 Tab 下，每一屏的卡位大小、位置都是动态计算出来的。实现第一步：定义... 阅读详情

前言

本篇文章将着重分析协程间的通信方式。通过本篇文章，你将了解到：

Channel的引入及简单使用
Channel的原理
Channel四种类型深入解析
produce/actor的使用与原理

1. Channel的引入及简单使用

初级版协程间通信

先来看一个简单的通信Demo：

    fun testChannel() {
        //协程1
        var deferred= GlobalScope.async {
            //假装在加工数据
            Thread.sleep(2000)
            "Hello fishforest"
        }
        //协程2
        GlobalScope.launch {
            var result = deferred.await()
            println("get result from coroutine1： $result")
        }
    }

如上，协程2拿到了协程1的值，这就是一次简单的协程间通信过程。
现在需求变了，协程1一直在生产数据，协程2也需要不断地从中取数据，此时靠async/await 配合无能为力了。当然，我们很容易想到的方案是：

共享一个变量，这个变量可以是个队列。

于是Demo改造如下：

    fun testChannel2() {
        //阻塞队列
        var queue = ArrayBlockingQueue<String>(5)
        //协程1
        GlobalScope.launch {
            var count = 0
            while (true) {
                //假装在加工数据
                Thread.sleep(1000)
                queue.put("fish ${count++}")
            }
        }

        //协程2
        GlobalScope.launch {
            while (true) {
                Thread.sleep(1000)
                println("get result from coroutine1：${queue.take()}")
            }
        }
    }

通过阻塞队列，当协程2取数据时，如果队列是空，那么等待协程1往队列里放数据；当协程1放数据时，如果队列满了，那么等待协程2从队列里取出数据。如此，就是简单的协程通信。
看似美好，实际上此处有个很大的漏洞：

队列满/队列空时，此时等待动作阻塞的是线程，而我们知道协程的挂起并不阻塞线程，因此此种方式并没有利用到协程的优势。

我们期望协程发现队列满/空时将自己挂起等待，此时就引入了Channel。

升级版协程间通信-Channel

同样的需求，我们用Channel 实现：

    fun testChannel3() {
        //定义Channel
        var channel = Channel<String>()
        //协程1
        GlobalScope.launch {
            var count = 0
            while (true) {
                //假装在加工数据
                Thread.sleep(1000)
                var sendStr = "fish ${count++}"
                println("send $sendStr")
                channel.send("$sendStr")
            }
        }

        //协程2
        GlobalScope.launch {
            while (true) {
                Thread.sleep(1000)
                println("receive：${channel.receive()}")
            }
        }
    }

与之前的实现方案相比，仅仅只是将队列换成了Channel，可以看出，Channel 和队列比较类似，而Channel的send/recevie 函数并没有阻塞线程，仅仅只是挂起了协程。
查看打印结果：

你可能发现了端倪：发送者和接收者是成对出现的，难道Channel的内部实现不是队列？
要想解开这个谜题，最好的方法是从源码入手深究其原理。

2. Channel的原理

Channel的构造

先从Channel 构造开始：

#Channel.kt
public fun <E> Channel(
    //Channel 容量/叫做Channel类型更合理一些
    capacity: Int = Channel.RENDEZVOUS,
    //缓冲区满后，发送端的处理方式
    onBufferOverflow: BufferOverflow = BufferOverflow.SUSPEND,
    //信息没有传递出去时的回调
    onUndeliveredElement: ((E) -> Unit)? = null
): Channel<E> =
    when (capacity) {
        //默认是约会模式
        Channel.RENDEZVOUS -> {
            //默认挂起
            if (onBufferOverflow == BufferOverflow.SUSPEND)
                RendezvousChannel(onUndeliveredElement) // an efficient implementation of rendezvous channel
            else
                ArrayChannel(1, onBufferOverflow, onUndeliveredElement) // support buffer overflow with buffered channel
        }
        //...
    }

此处的Channel() 并不是构造函数，而是顶层函数，Kotlin里有很多伪装为构造函数的顶层函数。该顶层函数默认构造并返回RendezvousChannel类型的Channel。
RendezvousChannel 类本身很简单，就重写了一些属性，它继承自AbstractChannel。

重点在AbstractChannel/AbstractSendChannel及其子类里。

Channel的队列结构

AbstractSendChannel 里有个很重要的成员变量：

    protected val queue = LockFreeLinkedListHead()

LockFreeLinkedListHead 继承自LockFreeLinkedListNode，而这个Node 我们在分析Kotlin 协程之取消与异常处理探索之旅(上) 有提及过，此处再拎出来说说。
先看其定义：

#LockFreeLinkedList.kt
public actual open class LockFreeLinkedListNode {
    //后驱指针
    private val _next = atomic<Any>(this) // Node | Removed | OpDescriptor
    //前驱指针
    private val _prev = atomic(this) 
    //...
}

很典型的一个链表结构，并且是无锁链表，意思是它的插入/删除是无需上锁的，核心是使用了CAS。回到Channel里的成员变量queue，初始的链表结构如下：

可以看出，当前节点的_next、_prev分别指向自己。

当往链表里面添加Node时，形成如下结构：

链表头为固定节点，通过它构造了双向循环链表。
AbstractSendChannel 里的queue 就是个链表头，通过它我们可以快速找到链表里的第1个节点(_next 指向的节点），也可以快速找到链表的最后一个节点（_prev指向的节点）。
于是形成了一个队列结构，每次往队列里放入数据，就放到链表的尾部，每次从队列里取数据，就从链表头后的第一个节点取。

Channel的send/receive

send 分析

#AbstractChannel.kt
    public final override suspend fun send(element: E) {
        //快速判断是否可以放入queue 队列
        //若能成功，则直接返回
        if (offerInternal(element) === kotlinx.coroutines.channels.OFFER_SUCCESS) return
        //不能退出，则挂起协程
        return sendSuspend(element)
    }

    protected open fun offerInternal(element: E): Any {
        while (true) {
            //先找到队列第一个Node节点，如果存在并且是Receive 类型，说明有接收者在等待
            val receive = takeFirstReceiveOrPeekClosed() ?: return OFFER_FAILED
            //给接收者协程赋值
            val token = receive.tryResumeReceive(element, null)
            if (token != null) {
                kotlinx.coroutines.assert { token === RESUME_TOKEN }
                //重新恢复接收者协程
                receive.completeResumeReceive(element)
                //返回插入的结果
                return receive.offerResult
            }
        }
    }

    private suspend fun sendSuspend(element: E): Unit = suspendCancellableCoroutineReusable sc@ { cont ->
        //suspendCancellableCoroutineReusable 里有挂起协程的逻辑
        loop@ while (true) {
            if (isFullImpl) {
                //构造SendElement，它是Node类型 
                val send = if (onUndeliveredElement == null)
                    //SendElement 有两个成员变量：1是具体的值，2是当前协程的封装体cont
                    SendElement(element, cont) else
                    SendElementWithUndeliveredHandler(element, cont, onUndeliveredElement)
                //将Element 加入到队列尾部
                val enqueueResult = enqueueSend(send)
                //插入成功，则返回
            }
        }
    }

用图表示以上流程：

接收者协程被恢复后，重新调度执行协程，而传入的值即为send发送的值，最终recevie返回的即是send过来的值。
对协程的挂起有疑惑请移步：讲真，Kotlin 协程的挂起没那么神秘(原理篇)

receive 分析
与send流程类似，就不贴代码了，仅用图表示：

可以看出，send/receive 通过判断queue的状态来决定是否挂起当前协程，而queue里的Node 又分为三种类型：

综合以上得出：

在RENDEZVOUS类型（默认类型）下，发送者协程需要等待接收者就位了（到队列里等待）才会继续往下走。同样的，接收者协程需要等待发送者就位了（到队列里等待）才会继续往下走。因此，形成的现象是发送者/接收者成对出现。

成对出现的场景，我们称RENDEZVOUS 为约会类型。

3. Channel四种类型深入解析

CONFLATED 类型

前面的分析是基于约会类型，实际上Channel还有其它类型，通过其构造过程可看出：

#AbstractChannel.kt
public fun <E> Channel(
    capacity: Int = Channel.RENDEZVOUS,
    onBufferOverflow: BufferOverflow = BufferOverflow.SUSPEND,
    onUndeliveredElement: ((E) -> Unit)? = null
): Channel<E> =
    when (capacity) {
        //约会类型
        Channel.RENDEZVOUS -> {
            if (onBufferOverflow == BufferOverflow.SUSPEND)
                RendezvousChannel(onUndeliveredElement) // an efficient implementation of rendezvous channel
            else
                //转为缓冲类型
                ArrayChannel(1, onBufferOverflow, onUndeliveredElement) // support buffer overflow with buffered channel
        }
        //混合类型
        Channel.CONFLATED -> {
            //此种类型下必须是挂起模式
            require(onBufferOverflow == BufferOverflow.SUSPEND) {
                "CONFLATED capacity cannot be used with non-default onBufferOverflow"
            }
            ConflatedChannel(onUndeliveredElement)
        }
        //无限制类型
        Channel.UNLIMITED -> LinkedListChannel(onUndeliveredElement) // ignores onBufferOverflow: it has buffer, but it never overflows
        //缓冲类型
        Channel.BUFFERED -> ArrayChannel( // uses default capacity with SUSPEND
            if (onBufferOverflow == BufferOverflow.SUSPEND) Channel.CHANNEL_DEFAULT_CAPACITY else 1,
            onBufferOverflow, onUndeliveredElement
        )
        //没有指定具体类型是以上4种内的组合
    }

先看CONFLATED（混合）类型。
ConflatedChannel 继承自AbstractChannel，有个成员变量：value。
重点来看其重写的函数：offerInternal与pollInternal，分别对应send与receive的逻辑。

send 分析

#ConflatedChannel.kt
protected override fun offerInternal(element: E): Any {
    var receive: ReceiveOrClosed<E>? = null
    //先上锁
    lock.withLock {
        //如果value 为空，也就是之前没有发送过，说明可能有接收者在等待。
        if (value === kotlinx.coroutines.channels.EMPTY) {
            loop@ while(true) {
                //尝试取出接收者
                receive = takeFirstReceiveOrPeekClosed() ?: break@loop // break when no receivers queued
                if (receive is Closed) {
                    //是关闭Node，直接返回
                    return receive!!
                }
                //赋值给接收者协程
                val token = receive!!.tryResumeReceive(element, null)
                if (token != null) {
                    //跳出锁
                    return@withLock
                }
            }
        }
        //更新发送值到value里
        updateValueLocked(element)?.let { throw it }
        //成功插入
        return OFFER_SUCCESS
    }
    //如果找到接收者，则恢复接收者协程
    receive!!.completeResumeReceive(element)
    return receive!!.offerResult
}

receive 分析

#ConflatedChannel.kt
protected override fun pollInternal(): Any? {
    var result: Any? = null
    //上锁
    lock.withLock {
        //如果value 为空，说明没数据，取数据失败
        if (value === kotlinx.coroutines.channels.EMPTY) return closedForSend ?: POLL_FAILED
        //从value 里取数据
        result = value
        //恢复到无数据状态
        value = EMPTY
    }
    return result
}

由此可见：

在 CONFLATED类型下，发送者无需等待接收者就位，它可以一直更新数据。

BUFFERED 类型

此为缓冲类型，与其它类型最大的不同之处在于它内部有数据缓冲区。
ArrayChannel 继承自AbstractChannel，其成员变量：

//数据缓冲区
    private var buffer: Array<Any?> = arrayOfNulls<Any?>(min(capacity, 8)).apply { fill(EMPTY) }

重点函数还是offerInternal与pollInternal。
send 分析

#ArrayChannel.kt
protected override fun offerInternal(element: E): Any {
    var receive: ReceiveOrClosed<E>? = null
    lock.withLock {
        //size 为buffer 当前的实际存储数据的个数
        val size = this.size.value
        //更新size，此处根据发送策略，有可能会直接退出
        updateBufferSize(size)?.let { return it }
        if (size == 0) {
            //当前缓冲区没有数据
            loop@ while (true) {
                //查看是否有接收者等待
                receive = takeFirstReceiveOrPeekClosed() ?: break@loop // break when no receivers queued
                //给接收者协程赋值
                val token = receive!!.tryResumeReceive(element, null)
                if (token != null) {
                    //缓冲区数量不变
                    this.size.value = size
                    return@withLock
                }
            }
        }
        //加入到缓冲队列
        enqueueElement(size, element)
        //插入成功
        return OFFER_SUCCESS
    }
    //恢复接收者协程
    receive!!.completeResumeReceive(element)
    return receive!!.offerResult
}

private fun updateBufferSize(currentSize: Int): Symbol? {
    if (currentSize < capacity) {
        //还可以继续存放数据
        size.value = currentSize + 1 // tentatively put it into the buffer
        return null // proceed
    }
    //缓冲区满
    return when (onBufferOverflow) {
        //协程需要挂起
        BufferOverflow.SUSPEND -> OFFER_FAILED
        //舍弃最新数据，相当于发送永远是成功的
        BufferOverflow.DROP_LATEST -> OFFER_SUCCESS
        //舍弃旧的数据，发送继续走下面的流程
        BufferOverflow.DROP_OLDEST -> null // proceed, will drop oldest in enqueueElement
    }
}

receive 分析
receive 过程与send类似，就不贴源码了，直接上图对比：

可以看出，对于发送者来说：

先将数据放入数据缓冲队列，当缓冲区满后才会考虑是否需要挂起发送者协程。同样的，对于接收者来说，先从缓冲队列取数据，当缓冲区没数据时才会挂起自身。

UNLIMITED 类型

此类型为无限制类型，网上一些文章将此与BUFFERED类型类比，并归为“无限缓冲类型”，该说法是否正确，接下来一步步印证。
同样的，LinkedListChannel继承自AbstractChannel。
重点函数还是offerInternal与pollInternal。
send 分析

#LinkedListChannel.kt
protected override fun offerInternal(element: E): Any {
    while (true) {
        //快速查找是否有接收者等待
        val result = super.offerInternal(element)
        when {
            //找到接收者，插入算是成功
            result === OFFER_SUCCESS -> return OFFER_SUCCESS
            //没找到
            result === OFFER_FAILED -> {
                //加入到协程缓冲队列
                when (val sendResult = sendBuffered(element)) {
                    null -> return OFFER_SUCCESS
                    is Closed<*> -> return sendResult
                }
            }
        }
    }
}

protected fun sendBuffered(element: E): ReceiveOrClosed<*>? {
    //将SendBuffered 加入到queue里（队尾）
    queue.addLastIfPrev(AbstractSendChannel.SendBuffered(element)) { prev ->
        if (prev is ReceiveOrClosed<*>) return@sendBuffered prev
        true
    }
    //添加成功
    return null
}

receive 分析 receive 过程完全依靠父类AbstractChannel完成，此处就不再赘述，用图表示：

可以看出：

此类型下，发送者不会挂起，会一直往队列里存放数据，理论上是可以无限制存放的。与BUFFERED类型不同的是，UNLIMITED 缓冲数据使用的是queue，它是链表。而BUFFERED 缓冲数据使用的是数组。

Channel 四种类型比对

对于接收者来说，只有一种逻辑：

有数据则消费数据，没数据则挂起等待。

4. produce/actor的使用与原理

使用

通过上面的分析，我们知道接收者有可能会阻塞，怎样才能让接收者知道数据已经发送完毕了呢？
答案是：Channel.close()。
当调用该函数时，会往queue里加入Closed节点，当send/receive 取出该节点时就知道Channel关闭了。
你说，能不能不手动调用该函数呢？刚好，produce可以解决该问题：

    fun testProduce() {
        //返回接收者
        var receiveChannel = GlobalScope.produce<String> {
            //
            for (x in 1..5) {
                var sendStr = "fish $x"
                println("send $sendStr")
                send("$sendStr")
            }
        }
        //接收数据
        GlobalScope.launch {
            while (true) {
                println("job2 receive:${receiveChannel.receive()}")
            }
            println("job2 end")
        }
        GlobalScope.launch {
            while (true) {
                println("job3 receive:${receiveChannel.receive()}")
            }
            println("job3 end")
        }
    }

produce 函数返回Channel，在produce的协程体里可以发送数据，而通过返回的Channel，其它协程可以接收数据。当produce协程执行完毕后，将会主动调用close关闭Channel，其它Receive的Channel就会有感知，从而退出挂起状态。
这是一个典型的单生产者–多消费者的模型。
反之单消费者–多生产者的模型如下：

    fun testActor() {
        //返回发送者
        var sendChannel = GlobalScope.actor<String> {
            //
            for (x in 1..5) {
                println("job1 receive:${receive()}")
            }
            println("actor end")
        }
        //发送者
        GlobalScope.launch {
            sendChannel.send("send from job2")
        }
        GlobalScope.launch {
            sendChannel.send("send from job3")
        }
    }

原理

produce和actor内部创建了RENDEZVOUS 类型的Channel，它们返回的Channel以及协程体里的Channel都是委托这个内部的Channel来完成功能的，并且Channel绑定了协程的生命周期，当协程取消时将会取消Channel。（由于篇幅原因，就不展开细说了，有兴趣可以自行阅读源码或是留言）。

下篇将着重分析Flow以及与LiveData的PK。

本文基于Kotlin 1.5.3，文中完整Demo请点击