一、協程基礎使用

1. 協程的三種創建方式

(1)?launch?- 啟動后臺作業

val job = CoroutineScope(Dispatchers.IO).launch {// 后臺操作delay(1000)println("任務完成 ${Thread.currentThread().name}")// 輸出：任務完成 DefaultDispatcher-worker-1
}
job.join() // 等待完成

(2)?async?- 啟動帶結果作業

val deferred = CoroutineScope(Dispatchers.Default).async {delay(500)"計算結果"
}// 獲取結果（會掛起協程）
val result = deferred.await()
println(result) // 輸出：計算結果

(3)?runBlocking?- 阻塞線程啟動

runBlocking {launch {delay(100)println("內部協程")}println("外部協程")
}
// 輸出：
// 外部協程
// 內部協程

2. 調度器選擇（四種核心類型）

調度器	用途	示例
Dispatchers.Main	UI線程操作	textView.text = "更新"
Dispatchers.IO	網絡/文件IO	Retrofit API調用
Dispatchers.Default	CPU密集型計算	復雜算法、數據處理
Dispatchers.Unconfined	特殊場景	不限制線程，慎用

CoroutineScope(Dispatchers.Main).launch {val data = withContext(Dispatchers.IO) { // 切換到IO線程fetchFromNetwork() // 網絡請求}updateUI(data) // 回到主線程更新UI
}

3. 結構化并發（生命周期管理）

class MyActivity : AppCompatActivity() {// 綁定Activity生命周期private val scope = CoroutineScope(SupervisorJob() + Dispatchers.Main)override fun onCreate() {scope.launch {loadData()}}override fun onDestroy() {scope.cancel() // 取消所有協程}suspend fun loadData() {// ...}
}

二、協程間通信

1. Channel - 點對點通信

(1) 基礎使用

val channel = Channel<Int>()// 生產者
launch {repeat(5) {channel.send(it)delay(100)}channel.close()
}// 消費者
launch {for (value in channel) {println("收到: $value")}
}
// 輸出: 收到: 0, 1, 2, 3, 4

(2) Channel類型對比

類型	特性	適用場景
RENDEZVOUS	無緩沖（默認）	嚴格同步
BUFFERED	固定大小緩沖	允許生產者領先
CONFLATED	保留最新值	狀態更新
UNLIMITED	無限緩沖	大批量數據

// 創建不同類型Channel
val rendezvous = Channel<Int>() // 無緩沖
val buffered = Channel<Int>(10) // 緩沖區大小10
val conflated = Channel<Int>(Channel.CONFLATED) // 只保留最新

2. Flow - 異步數據流

(1) 冷流 vs 熱流

特性	Cold Flow	Hot Flow (SharedFlow)
啟動	收集時啟動	獨立于收集者
數據	每次收集重新發射	共享數據流
示例	數據庫查詢	實時位置更新

(2) Flow基本使用

fun dataFlow(): Flow<Int> = flow {repeat(5) {delay(100)emit(it) // 發射數據}
}// 收集數據
CoroutineScope(Dispatchers.Main).launch {dataFlow().filter { it % 2 == 0 } // 過濾偶數.map { it * 2 } // 轉換.collect { value -> // 收集println("值: $value")}
}
// 輸出: 值: 0, 值: 4, 值: 8

3. SharedFlow & StateFlow - 狀態管理

(1) SharedFlow - 事件廣播

// 創建共享流（帶重播1個事件）
val sharedFlow = MutableSharedFlow<Event>(replay = 1)// 發送事件
launch {sharedFlow.emit(Event.UPDATE)
}// 多個接收者
repeat(3) { i ->launch {sharedFlow.collect { event ->println("接收者$i: $event")}}
}

(2) StateFlow - 狀態容器

// 創建狀態容器（初始值0）
val stateFlow = MutableStateFlow(0)// 更新狀態
launch {repeat(10) {delay(200)stateFlow.value = it}
}// 監聽狀態變化
launch {stateFlow.collect { state ->println("當前狀態: $state")}
}
// 輸出: 當前狀態: 0,1,2,...,9

4. Select - 多路復用

val chan1 = Channel<String>()
val chan2 = Channel<String>()launch { delay(50); chan1.send("A") }
launch { delay(30); chan2.send("B") }// 選擇最先到達的消息
val result = select<String> {chan1.onReceive { it }chan2.onReceive { it }
}println("結果: $result") // 輸出: 結果: B

三、常見問題與答案

問題1：launch和async有什么區別？

標準回答：

• launch?啟動不需要返回結果的作業，返回Job對象用于控制生命周期

• async?啟動需要返回結果的作業，返回Deferred對象，通過await()獲取結果

• async?通常用于并行任務，launch用于后臺執行

問題2：Channel和Flow有什么區別？

對比回答：

特性	Channel	Flow
數據模式	點對點單次消費	流式多處理
冷熱類型	熱數據通道	默認為冷流
使用場景	生產者-消費者	數據處理管道
背壓處理	需手動控制	內置操作符

問題3：StateFlow和LiveData如何選擇？

• 選擇StateFlow：

  • 純Kotlin項目

  • 需要復雜數據轉換

  • 需要協程集成

• 選擇LiveData：

  • 現有Java代碼庫

  • 簡單UI狀態管理

  • 需要生命周期感知

問題4：如何在協程中處理異常？

最佳實踐：

// 方式1：try-catch
launch {try {riskyOperation()} catch (e: Exception) {handleError(e)}
}// 方式2：CoroutineExceptionHandler
val handler = CoroutineExceptionHandler { _, e ->println("捕獲異常: $e")
}CoroutineScope(Dispatchers.IO + handler).launch {throw RuntimeException("測試異常")
}

四、協程通信模式選擇指南

場景	推薦方案	代碼示例
UI狀態管理	StateFlow	MutableStateFlow(initial)
全局事件通知	SharedFlow	MutableSharedFlow(replay=1)
一次性數據傳遞	Channel	Channel<T>()
復雜數據處理	Flow	flow { emit(data) }
多源優先響應	Select	select { chan1.onReceive }
父子協程通信	直接訪問變量	parentVar = value