kotlin Channel Flow 遇到的问题

本文深入探讨了Kotlin协程中的channel与flow机制,解析了channel在调用receive后的影响,以及如何正确使用flow进行数据收集,特别是在主线程与IO线程间的切换策略。

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首先是channel 如果 channel 调用过一次 receive 那么再用for循环去拿到的就会少一个,每次调用receive 是从阻塞队列中取一个,取了队列中就没了

val markerchannel = Channel<Marker>()
            launch {
                //发送楼盘描述
                for (i in 0..(dragPositionDesArray.size() - 1)) {
                    val marker = dragPositionDesArray[i]
                    if(marker != null){
                        markerchannel.send(marker)
                }
               
                //关闭channel
                markerchannel.close()
            }
markerchannel.receive()

在用flow 发送百度地图截屏后的结果的时候 flow.collect死活拿不到,同样的逻辑 channnel 就没事,

val channel = Channel<Bitmap>()
            mBaiduMap.snapshot { bitmap ->
                launch {
                    channel.send(bitmap)
                    channel.close()
                }

            }

val mapFlow = flow {
mBaiduMap.snapshot { bitmap ->
                launch {
                    omit(bitmap )
                }

            }
}

launch {
     mapFlow.collect
}
            

最后发现是需要再 runBlocking 中执行 flow.collect 才能拿到结果, 为了防止 runBlocking 阻塞主线程,最好还是 runBlocking(Dispatchers.IO) ,在io线程去拿结果,最后再到主线程执行更新UI

runBlocking<Unit>(Dispatchers.IO) {
		x().collect { item ->
            launch(Dispatchers.Main) {
     			更新UI的动作
			}
        }
        
    }
### Kotlin Flow 异步编程简介 Kotlin Flow 提供了一种声明式的API来处理异步数据流,使开发者能够以类似于同步代码的方式编写异步逻辑[^2]。 #### 创建和使用Flow 为了创建一个简单的 `Flow` 并对其进行操作,可以利用 `flow { ... }` 构建器定义自定义的数据流。下面是一个基本的例子: ```kotlin import kotlinx.coroutines.flow.* import kotlinx.coroutines.* fun simple(): Flow<Int> = flow { for (i in 1..3) { delay(100) // 模拟耗时操作 emit(i) // 发送值给收集者 } } suspend fun main() = coroutineScope { println("Collecting...") simple().collect { value -> println(value) } // 收集并打印每个发出的值 } ``` 这段代码展示了如何构建一个简单的整数序列,并延迟发送这些数值;随后,在主线程中启动协程作用域并通过 `.collect()` 来接收来自该流的所有项目。 #### 数据转换与组合 除了直接发射数据外,还可以应用各种变换方法如 `map`, `filter`, 或者更复杂的 `flatMapConcat` 等来进行进一步加工。例如过滤掉奇数只保留偶数: ```kotlin val numbersFlow = flowOf(1, 2, 3, 4) numbersFlow.filter { it % 2 == 0 }.collect { evenNumber -> println(evenNumber) } // 输出: 2, 4 ``` 对于多源数据流之间的交互,则有诸如 `zip` 和 `combineLatest` 这样的工具可以帮助实现两个或更多个不同来源之间基于最新事件触发的行为模式匹配。 #### 错误捕捉机制 当遇到异常情况时,可以通过附加 `.catch{}` 子句捕获上游抛出的问题而不至于中断整个流程链路: ```kotlin simple() .onEach { value -> check(value <= 1) { "Collected $value" } } .catch { e -> println("Caught $e") } .collect { value -> println(value) } // 如果任何一次迭代违反条件则会跳转到 catch 处理程序而不是崩溃。 ``` #### 资源管理——取消和支持背压 一旦不再需要某个特定实例所代表的信息流动态变化过程,应当及时终止其活动以免浪费计算资源。此外,考虑到生产速度可能超过消费能力的情形下,引入了背压的概念让下游组件有能力通知上游调整节奏从而维持系统的稳定运行状态。 ```kotlin val job = GlobalScope.launch { val flowWithBackPressureSupport = channelFlow<Int> { while(true){ send(random.nextInt()) delay(50L) } }.buffer(Channel.UNLIMITED)// 设置缓冲区大小为无限大 try{ flowWithBackPressureSupport.collect{} }finally{// 确保最终执行清理工作 println("Done!") } }.apply(Job::cancelAfterDelay).invokeOnCompletion{} delay(2_000L);println("Main done.") ``` 上述例子说明了即使面对快速产生的随机整型序列也能通过适当配置确保不会因为过载而失败。
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