Flow是什么
Flow用于表达多个连续的异步过程。
实现方式为使用协程封装成生产者消费者模式，上游流负责生产，下游流负责消耗。
Flow创建
创建
fun simpleFlow() = flow { for (i in 1..3) { delay(100) emit(i) } } 消费
fun createFlowTest() { runBlocking { simpleFlow().collect { Log.v(TAG, "收到数据111 = $it") } Log.v(TAG, "======") simpleFlow().collect { Log.v(TAG, "收到数据2222 = $it") } } } 以上输出为
收到数据111 = 1 收到数据111 = 2 收到数据111 = 3 ====== 收到数据2222 = 1 收到数据2222 = 2 收到数据2222 = 3 runBlocking { //flowOf构造器构造 flowOf(1, 2, 3) .onEach { delay(100) } .collect { Log.v(TAG, "flowOf 构造方法 = $it") } //asFlow 构造 (1..5).asFlow().onEach { delay(100) }.collect { Log.v(TAG, "asFlow 构造方法 = $it") } } 以上输出为
flowOf 构造方法 = 1 flowOf 构造方法 = 2 flowOf 构造方法 = 3 asFlow 构造方法 = 1 asFlow 构造方法 = 2 asFlow 构造方法 = 3 asFlow 构造方法 = 4 asFlow 构造方法 = 5 接收
Flow为冷流，冷流不会发射数据，只有到了收集（末端操作符）的时候，数据才开始生产并被发射出去。
collect()
上游流emit()之后，下游流在collect()中接收数据
中间操作符
filter() 过滤
map()转换
runBlocking { (1..10).asFlow().onEach { delay(100) }.filter { it % 2 == 0 }.map { it * 2 }.collect { Log.v(TAG, "中间操作符filter map 测试 = $it") } } 输出结果为
中间操作符filter map 测试 = 4 中间操作符filter map 测试 = 8 中间操作符filter map 测试 = 12 中间操作符filter map 测试 = 16 中间操作符filter map 测试 = 20 flowOn() 指定上游流是否使用子协程
runBlocking { flow { Log.v(TAG, "flow ：${Thread.currentThread().name}") for (i in 1..5) { delay(100) emit(i) } }.flowOn(Dispatchers.Default) .collect { Log.v(TAG, "collect：${Thread.currentThread().name} $it") } } 输出结果为
flow ：DefaultDispatcher-worker-1 collect：main 1 collect：main 2 collect：main 3 collect：main 4 collect：main 5 可以看出，只改变了发射的协程，没改变接收的
launchIn() 让flow下游使用全新的携程上下文
runBlocking { flow { Log.v(TAG, "flow ：${Thread.currentThread().name}") for (i in 1..5) { delay(100) emit(i) } }.flowOn(Dispatchers.Default) .onEach { Log.v(TAG, "collect：${Thread.currentThread().name} $it") } .launchIn(CoroutineScope(Dispatchers.IO)) .join()//主线程等待这个协程执行结束 } 输出结果为
flow ：DefaultDispatcher-worker-3 collect：DefaultDispatcher-worker-1 1 collect：DefaultDispatcher-worker-2 2 collect：DefaultDispatcher-worker-3 3 collect：DefaultDispatcher-worker-2 4 collect：DefaultDispatcher-worker-3 5 可以看出，上下游协程都发生了改变
背压 ：
一般情况下，上下游执行同步
runBlocking { val flow = flow { for (i in 1..3) { delay(100) emit(i) } } val time = measureTimeMillis { flow .collect { delay(300) Log.v(TAG, "$it") } } Log.v(TAG, "time : $time ms") } 输出结果为 1223 ms，可以看出，上下游是同步执行的
buff() 上游流不等待下游流接收，而是发射到缓冲区
runBlocking { val flow = flow { for (i in 1..3) { delay(100) emit(i) } } val time = measureTimeMillis { flow .buffer(50)//指定缓存区大小为50个 .collect { delay(300) Log.v(TAG, "$it") } } Log.v(TAG, "time : $time ms") } 输出结果为time : 1078 ms，可以看出，当使用缓冲区时，上游的生产（除第一次生产外）的结果存放到缓冲区内
- 还可以选择如下函数，来指定背压时的丢弃策略
conflate() 下游流来不及处理的，丢掉
collectLast() 只接收上游流发射的最后一个元素
take(n) 只取前n个
末端操作
collect()，收集，不赘述
flod() 、 reduce()将元素整合
runBlocking { val value = flow { for (i in 1..3) { emit(i) } }.map { it * it }.fold(0) { acc, value -> acc + value } Log.v(TAG, "value = $value") } 输出结果为 value = 14
runBlocking { val value = flow { for (i in 1..3) { emit(i) } }.reduce { accumulator, value -> accumulator + value } Log.v(TAG, "value = $value") } 输出结果为 value = 6
组合操作
zip()
runBlocking { val flow1 = flow { for (i in 1..3) { emit(i) } } val flow2 = flowOf("one", "two", "three") flow1.zip(flow2) { a, b -> "$a -> $b" }.collect { value -> Log.v(TAG, value) } } 输出结果为
1 -> one 2 -> two 3 -> three 如果两个flow长度不一致的情况，按照短的处理
展平操作符
flatMapConcat()
runBlocking { flow { for (i in 1..3) { emit(i) } }.flatMapConcat { flow { emit("first $it") emit("second $it") } }.collect { Log.v(TAG, "result = $it") } } 输出结果为
result = first 1 result = second 1 result = first 2 result = second 2 result = first 3 result = second 3 以上操作一般用于集合的集合之中
catch()
runBlocking { val flow = flow { for (i in 1..3) { emit(i) throw RuntimeException() } }.catch { e -> Log.v(TAG, "caught: $e") }.collect { println(it) } } 输出结果为 caught: java.lang.RuntimeException。可以看出，成功捕获了异常
下篇文章，从源码的角度看看flow是如何运行的