要说程序如何从简单走向复杂, 线程的引入必然功不可没, 当我们期望利用线程来提升程序效能的过程中, 处理线程的方式也发生了从原始时代向科技时代发生了一步一步的进化, 正如我们的Elisha大神所著文章The Evolution of Android Network Access中所讲到的, Future可能会是Kotlin Coroutines的时代.
什么是CoroutinesCoroutines是Kotlin 1.1推出的实验性的一个扩展, 它被定义为一个轻量级的高效的线程框架, 并且在1.3版本正式发布, 去掉Experiment标签.
如何启动一个Coroutines最基础的创建一个Coroutines的方法就是使用launch或者async, 二者的区别是前者返回的是一个Job, 不带结果 而后者可以将结果以Deferred<T>格式返回.
如:
val job = launch { delay(100) }而通常在Coroutines内执行的函数都会有一个suspend声明, 而有suspend声明的函数也只能在Coroutines Scope中调用.
suspend的意思是这个函数可以被suspend(挂起), 让Coroutines来调度它, 这也是为何Kotlin的delay函数可以不阻塞的进行延迟, 因为它就是一个suspend函数.
Coroutines与线程的关系Coroutines可以简单理解为一个有队列的任务链, 每一个Coroutines都有自己的Context, 而Context又可以决定其运行的线程.
所以可以看到, 并不是起一个Coroutines就是起了一个线程, 而只是启动了一个在某个Scope下运行的协程(Coroutines)罢了. 这里的Scope (CoroutineScope) 内部包含了一个 Context (CoroutineContext).
public interface CoroutineScope { public val coroutineContext: CoroutineContext }如果只是通过launch来启动一个协程, 那它将会运行在Parent Scope所定义的线程中, 但是如果使用GlobalScope.launch来启动一个协程, 它将会使用线程池中的线程来创建一个协程, 线程池的大小跟CPU的核数相关.
当然launch也支持自己传入一个CoroutinesContext来控制它运行的线程, 它叫做CoroutineDispatcher, 是Context的子类.
上面讲了默认的launch会启在父Scope(Context)的线程中, 而launch(Dispatchers.Default)则等于GlobalScope.launch, 还可以通过launch(newSingleThreadContext("MyOwnThread"))来启动自己的线程, 另外有一个不推荐在general code中出现的launch(Dispatchers.Unconfined), 它将会运行在第一个进入Suspend状态的线程中.
可以举一个简单的例子:
val job = launch { log("hehe") delay(1000) log("haha") }这个协程是可以完全在main函数里执行完的, 即输出结果为:
hehe haha因为launch会跑在main的scope中. 如果替换成:
val job = GlobalScope.launch { log("hehe") delay(1000) log("haha") }则只会输出hehe, 因为主线程已经结束.
这里我们可以通过job.join()来等待子协程执行结束, 这一点跟大家熟知的线程的join是一样.
如何切换Context如果把Context对应到我们平时认为的线程, 那么这个问题可以类比成 如何切换线程.
答案是使用withContext, 举一个简单的栗子.
launch(UI) { updateUI() val result = withContext(IO) { } setView(result) }它类似于async(IO){ }.await().
如何共享资源线程与线程之间会涉及到同步与资源竞争的关系, 协程亦是如此.
通常情况下在线程中我们解决问题的方式是加锁, 而不正确的使用可能会导致性能下降甚至死锁（dead lock. 或者在高级语言中使用已经实现线程安全的数据类型, 来进行夸线程操作。
而我们的Coroutines自然也考虑到了这一点, 它认为我们不应该以共享资源来进行通信, 而是以通信来进行资源共享.
Do not communicate by sharing memory; instead, share memory by communicating.所以它提出了一个叫做Channel的东西来在不同的Coroutines之间进行通信.
譬如我们期望将一堆数据交给两个并行的协程进行处理, 那么我们可以把数据放进Channel, 其他的协程从这个Channel进行数据读取.
launch { for (o in data) { channel.send(o) } channel.close() } launch(One) { for (o in channel) { xxx } } launch(Two) { for (o in channel) { xxx } }一定要记得关闭channel, 否则从channel读取数据的协程都将会无限挂起等待数据传过来.
由于Channel本身实现了iterator, 所以直接通过in就可以挨个取出内部的数据.
ReceiveChannel与SendChannel上一个环节提到的协程之间是通过Channel来进行通信, 而Channel本身却是实现了接收管道与发送管道两个接口.
我们可以通过producer函数来进行生成数据, 提供给别的协程, 因为它的返回值是一个ReceiveChannel.
val channel = produce<XXX>() { for (o in data) send(o) }而且produce自己会做channel close的处理, 省去我们发送完毕还要掉close的烦恼.
如果我们多个协程需要发送请求并集中处理, 或者可以叫数据整合, 那么我们可能需要用到actor这个函数, 它的返回值是一个SendChannel.
val channel = actor<XXX>() { consumeEach { xxx } } launch(One) { channel.send(xxx) } launch(Two) { channel.send(xxx) }由于actor返回的SendChannel有点像是一个邮箱, 它会不断的接收数据, 所以必须手动关闭才会停止.
多个Channel之间数据如何进行选择Coroutines推出一个仍在Experiment阶段的关键字select来在多个suspend function中进行选择第一个到达available的, 其实有点像RxJava的concat+first.