稀有猿诉

十年磨一剑，历炼出锋芒，说话千百句，不如码二行。

包教包会的Kotlin Flow教程

Kotlin中的Flow是专门用于处理异步数据流的API，是函数响应式编程范式(Functional Reactive Programming FRP)在Kotlin上的一个实现，并且深度融合了Kotlin的协程。是Kotlin中处理异步数据流问题的首先方案。今天就来认识一下Flow并学会如何使用它。

Hello, Flow!

老规矩，新学习一个新东西的时候，总是要从一个基础的『Hello, world』开始，快速上手体验，有个第一印象。我们就从一个简单的『Hello, Flow!』开始Flow之旅：

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fun main() = runBlocking {
    val simple = flow {
        listOf("Hello", "world", "of", "flows!")
            .forEach {
                delay(100)
                emit(it)
            }
    }

    simple.collect {
        println(it)
    }
}
//Hello
//world
//of
//flows!

这里创建了一个异步产生String的数据流Flow<String>，会不定时的产生一个String，然后收集此数据流产生的数据，把流出的String对象消费掉。

可以看出Flow本质上是一个生产者消费者模式，流出的数据是由生产者产生的，且最终被消费者消费掉。可以把Flow想像成为一个生产线中的传送带，产品（数据）在上面不停的流动，经过各个站点的加工，最终成型，由消费者消费掉。从这个小例子中可以看出Flow API的三要素：数据流的上游是创建Flow（生产者）；中游是变幻操作（数据的处理和加工）；下游是收集数据（消费者），我们一一的详细来学习。

创建Flow

Flow是一个生产者，创建Flow也就是把数据放到传送带上。数据可以是基础数据或者集合，也可以是其他方式生成的数据，如网络或者回调或者硬件。创建Flow的API称作flow builder函数。

用集合创建Flow

这是创建Flow的最简单的方式，有两个，一个是flowOf用于从固定数量的元素创建，多用于示例，实际中基本上用不到：

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val simple = flowOf("Hello", "world", "of", "flows!")
simple.collect { println(it) }

或者，通过asFlow把现有的集合转为Flow，这个还是比较实用的：

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listOf("Hello", "world", "of", "flows!").asFlow()
  .collect { println(it) }
(1..5).asFlow().collect { println(it) }

通用flow builder

最为通用的flow builder就是flow {…}了，这是最为通用，也是最为常用的构造器。在代码块中调用emit就可以了，这个代码块会运行在协程之中，所以在这个代码里可以调用suspend函数：

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fun main() = runBlocking {
    val simple = flow {
        for (i in 1..3) {
            delay(100)
            println("Emitting: $i")
            emit(i)
        }
    }
    simple.collect { println(it) }
}
//Emitting: 1
//1
//Emitting: 2
//2
//Emitting: 3
//3

这是一个代码块，只要调用了emit产生数据即可，又可调用suspend函数，因此非常的实用，比如可以执行网络请求，请求回来后emit等等。

终端操作符

数据从生产者流出，直到消费者把数据收集起来进行消费，而只有数据被消费了才有意义。因此，还需要终端操作（Terminal flow operators）。需要注意的是终端操作符是Flow的终点，并不算是Flow传送带内部，因此终端操作都是suspend函数，调用者需要负责创建协程以正常调用这些suspending terminal operators。

常见的终端操作有三个：

  • collect 最为通用的，可执行一个代码块，参数就是Flow流出的数据
  • 转换为集合Collections，如toList和toSet等，可以方便把收集到的数据转换为集合
  • 取特定的值，如first()只取第一个，last只取最后一个, single只要一个数据（无数据和超过一个数据时都会抛异常。
  • 降维（或者叫作聚合accumulate）操作，如折叠fold和化约reduce，折叠和化约可以对数据流进行降维，如求和，求积，求最大值最小值等等。
  • count 其实也是降维的一种，返回数据流中的数据个数，它还可以结合过滤以计算某种过滤条件后的数据数量。
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fun main() = runBlocking {
    val simple = flow {
        for (i in 1..3) {
            delay(100)
            println("Emitting: $i")
            emit(i)
        }
    }
    simple.collect { println(it) }
    println("toList: ${simple.toList()}")
    println("first: ${simple.first()}")
    println("sum by fold: ${simple.fold(0) { s, a -> s + a }}")
}

输出：

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Emitting: 1
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Emitting: 2
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Emitting: 3
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Emitting: 1
Emitting: 2
Emitting: 3
toList: [1, 2, 3]
Emitting: 1
first: 1
Emitting: 1
Emitting: 2
Emitting: 3
sum by fold: 6

这些终端操作符都简单，比较好理解，看一眼示例就知道怎么用了。需要注意的就是first()和single()，first是只接收数据流中的第一个，而single则要求数据流只能有一个数据（没有或者超过一个都会抛异常）。比较有意思就是last()，数据流是一个流，一个产品传送带，通常情况下都是指无限或者说不确定数据 数量时才叫数据流，那又何来最后一个数据呢？通常情况下last都是无意义的。只有当我们知道流的生产者只生产有限数量数据时，或者采用了一些限制性的变幻操作符时，last才能派上用场。

再有就是注意fold和reduce的区别，这里它们的区别跟集合上的操作是一样的，fold可以提供初始值，流为空时返回初始值；而reduce没初始值，流为空时会抛异常。

变幻操作符

数据在流动的过程中可以对数据进行转化操作，从一种数据类型变别另外一种，这就是变幻(Transformation)，这是数据流最为灵活和强大的一个方面。这跟集合的变幻是类似的。

转换

最常见的变幻就是转换，也就是把从一种数据类型转换为另一种数据类型，用的最多当然是map，还有更为通用的transform。它们都能把数据流中的数据从一种类型转换为另一种类型，比如把Flow转为Flow。区别在于，map是死板的转换，一个对象进去，另一个对象作为返回值出来；但transform更为灵活，它并不是把新类型作为返回值，它可以像上游生产者那样产生(emit)新数据，甚至可以产生(emit)多个新数据，它是非常强大的，所有其他的变幻操作符，都是基于transform实现的。

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fun main() = runBlocking {
    val simple = flow {
        for (i in 1..3) {
            delay(100)
            println("Emitting: $i")
            emit(i)
        }
    }

    simple.map { " Mapping to ${it * it}" }
        .collect { println(it) }

    simple.transform { req ->
        emit(" Making request $req")
        emit(performRequest(req))
    }.collect {
        println(it)
    }
}

fun performRequest(req: Int) = "Response for $req"

输出是:

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Emitting: 1
 Mapping to 1
Emitting: 2
 Mapping to 4
Emitting: 3
 Mapping to 9
Emitting: 1
 Making request 1
Response for 1
Emitting: 2
 Making request 2
Response for 2
Emitting: 3
 Making request 3
Response for 3

还有一个操作符withIndex它与集合中的mapIndexed是类似的，它的作用是把元素变成IndexedValue，这样在后面就可以得到元素和元素的索引 了，在某些场景下还是比较方便的。

限制

数据流里面的数据不一定都是需要的，所以通常需要对数据元素进行过滤，这就是限制性操作符，最常见的就是filter，这里与集合的限制操作也是类似的：

  • filter 把数据转为布尔型，从而对数据流进行过滤。
  • distinctUntilChanged 过滤数据流中重复的元素。
  • drop 丢弃前面一定数量的元素。
  • take 只返回流中前面一定数量的元素，当数量达到时流将被取消，注意take与drop是相反的。
  • debounce 仅保留流中一定超时间隔内的元素，比如超时时间是1秒，那只返回到达1秒时最新的元素，这个元素前面的将被丢弃。这个在秒杀场景拦截疯狂点击，或者一个服务中拦截疯狂请求时非常有用。只取一定时间间隔内的最新的元素，拦截掉无效数据。
  • sample 以一定的时间间隔取元素，与debounce差不多，区别在于debounce会返回最后一个元素，而sample不一定，要看间隔最后一个元素能否落在一个时间间隔内。
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@OptIn(FlowPreview::class)
fun main() = runBlocking {
    val constraint = flow {
        emit(1)
        delay(90)
        emit(2)
        delay(90)
        emit(3)
        delay(1010)
        emit(4)
        delay(1010)
        emit(5)
    }

    constraint.filter { it % 2 == 0 }
        .collect { println("filter: $it") }
    constraint.drop(3)
        .collect { println("drop(3): $it") }
    constraint.take(3)
        .collect { println("take(3): $it") }

    constraint.debounce(1000)
        .collect { println("debounce(1000): $it") }
    constraint.sample(1000)
        .collect { println("sample(1000): $it") }
}

仔细看它们的输出，以理解它们的作用：

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filter: 2
filter: 4
drop(3): 4
drop(3): 5
take(3): 1
take(3): 2
take(3): 3
debounce(1000): 3
debounce(1000): 4
debounce(1000): 5
sample(1000): 3
sample(1000): 4

需要留意，debounce和sample是Preview的API，需要加上Preview注解。

中游的变幻操作符仍属于流的一部分，它们都仍运行在Flow的上下文中，因此，这些操作符内，与流的builder一样，都可以直接调用其他的supsend函数，甚至是其他的耗时的，阻塞的函数都可以调用。并不需要特别的为上游和中游创建上下文。

Flow的操作符特别多，我们需要留意区别中游操作符和下游终端。看这些函数的返回类型就可以了，返回类型是具体数据的，一定是下游终端操作符；而对于上游生产者和中游变幻操作符，其返回值一定是一个Flow。

高级操作符

前面讲的操作符都是针对 某一个流本身的，但大多数场景一个流明显不够用啊，我们需要操作多个流，这时就需要用到一些高级操作符了。

合并多路流

多路流不可能一个一个的处理，合并成为一路流更加的方便，有以下合并方法：

  • 归并merge把数据类型相同的多路流归并为一路，注意一定是数据类型相同的才可以归并，并且归并后的元素顺序是未知的，也即不会保留原各路流的元素顺序。归并流的数量没有限制。
  • 粘合zip 当想要把两路流的元素对齐后粘合为一个元素时，就可以使用zip，当任何一个流结束或者被取消时，zip也就结束了。只能两个两个的粘合。
  • 组合combine把多路流中的每个流的最新元素粘合成新数据，形成一个新的流，其元素是把每个元素都用每路流的最新元素来转换生成。最少需要2路流，最多支持5路流。

用一个🌰来感受一下它们的作用：

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fun main() = runBlocking {
    val one = flowOf(1, 2, 3)
                .map(Int::toString)
                .onEach { delay(10) }
    val two = flowOf("a", "b", "c", "d")
                .onEach { delay(25) }
    merge(one, two)
        .collect { println("Merge: $it") }
    one.zip(two) { i, s -> "Zip: $i. $s" }
        .collect { println(it) }
    combine(one, two) { i, s -> "Combine $i with $s" }
        .collect { println(it) }
}

这里是输出：

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Merge: 1
Merge: 2
Merge: a
Merge: 3
Merge: b
Merge: c
Merge: d
Zip: 1. a
Zip: 2. b
Zip: 3. c
Combine 2 with a
Combine 3 with a
Combine 3 with b
Combine 3 with c
Combine 3 with d

通过它们的输出可以看到它们的区别：merge就像把两个水管接到一样，简单没有多余加工，适合数据类型一样的流（比如都是水）；zip会对齐两路流，让能对齐的元素两两结合，对不齐时就结束了。

而combine要等到集齐每路流的最新元素，才能转换成新数据，two是较one慢的，看到two的元素『a』时，one最新的元素是『2』，之后one的『3』来了，这时two最新的元素还是『a』，之后one停在了『3』，后续two的元素都与『3』组合。有同学可能会有疑问，为啥one的『1』丢弃了，没找到组合呢？因为它来的太早了，one的『1』来了时，two还没有元素，它肯定会等，但当two的第一个元素『a』来了时，这时one的最新元素已是『2』了，one是10发一个元素，two是隔25发一个元素，所以two的第1个元素到了时，one的第2个元素已经来了，它是最新的，所以组合时会用它。combine要集齐每路流的最新元素才能合成。

总结起来就是，zip会按顺序对齐元素；而combine要集齐每路流的最新元素，先要集齐，齐了时还要取每个流的最新元素。可以动手运行示例，修改delay的时间，看输出有啥不一样的，以加深理解。

展平(Flatten)

一个Flow就是一个异步数据流，它相当于一个传送带或者管道，货物（具体的数据）在其上面或者里面流动。正常情况下Flow内部都是常规数据（对象）在流动，但Flow本身也是一个对象，因此也可以嵌套，把流当成另一个流的数据，比如Flow<Flow<Int>>，这就是Flow of Flows of Int。Flow是数据流，最终消费者需要的是具体的数据，所以对于嵌套的Flow of Flows，通常都需要在传给终端操作符之前进行展平(flatten)，得到一个faltterned Flow（即从Flow<Flow<Int>>转成Flow<Int>），就可以被终端消费了。操作符中以flat开头的函数都是用于展平的，主要是两类，一类是展平flatten系，一类是先变幻再展平flatMap系。

直接展平

最直观的展平莫过于对于已经是嵌套的Flow of Flows做展平处理，以能让终端操作符正常的消费Flow里面的数据，有两个API可以做展平：

  • flattenConcat 把嵌套的Flow of Flows展平为一个Flow，内层的每个流都是按顺序拼接在一起的，串行拼接。比如Flow of 4 Flows，内层有四个管道，那就就变成了『内层1』->『内层2』->『内层3』->『内层4』。
  • flattenMerge 把Flow of Flows展平为一个Flow，内层的所有Flow是以并发的方式将元素混合流入新管道，是并发式混合，相当于四个管道同时往另一个管道倒水，原流中的顺序会错乱掉。
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@OptIn(ExperimentalCoroutinesApi::class)
fun main() = runBlocking {
    val flow2D = flowOf("Hello", "world", "of", "flow!")
        .map { it.toCharArray().map { c -> " '$c' " }.asFlow() }
        .flowOn(Dispatchers.Default)

    flow2D.collect { println("Flow object before flatten: $it") } // Data in flow are Flow objects

    println("With flattenConcat:")
    flow2D.flattenConcat()
        .collect { print(it) }

    println("\nWith flattenMerge:")
    flow2D.flattenMerge()
        .collect { print(it) }
}
//Flow object before flatten: kotlinx.coroutines.flow.FlowKt__BuildersKt$asFlow$$inlined$unsafeFlow$3@1b0375b3
//Flow object before flatten: kotlinx.coroutines.flow.FlowKt__BuildersKt$asFlow$$inlined$unsafeFlow$3@e580929
//Flow object before flatten: kotlinx.coroutines.flow.FlowKt__BuildersKt$asFlow$$inlined$unsafeFlow$3@1cd072a9
//Flow object before flatten: kotlinx.coroutines.flow.FlowKt__BuildersKt$asFlow$$inlined$unsafeFlow$3@7c75222b
//With flattenConcat:
 //'H'  'e'  'l'  'l'  'o'  'w'  'o'  'r'  'l'  'd'  'o'  'f'  'f'  'l'  'o'  'w'  '!' 
//With flattenMerge:
// 'H'  'e'  'l'  'l'  'o'  'w'  'o'  'r'  'l'  'd'  'o'  'f'  'f'  'l'  'o'  'w'  '!'

从输出中可以看出，如果不展平Flow里面是Flow对象，没法用。flattenConcat是把内层的流串行的接在一起。但flattenMerge的输出似乎与文档描述不太一致，并没有并发式的混合。

先转换再展平

大多数时候并没有现成的嵌套好的Flow of Flows给你展平，更多的时候是我们需要自己把元素转换为一个Flow，先生成Flow of Flows，然后再展平，且有定义好的API可以直接用：

  • flatMapConcat 先把Flow中的数据做变幻，这个变幻必须从元素变成另一个Flow，这时就变成了嵌套式的Flow of Flows，然后再串行式展平为一个Flow。
  • flatMapLatest 先把Flow中的最新数据做变幻，这个变幻必须从元素变成另一个Flow，这时会取消掉之前转换生成的内层流，结果虽然也是嵌套，但内层流只有一个，就是原Flow中最新元素转换生成的那个流。然后再展平，这个其实也不需要真展平，因为内层流只有一个，它里面的数据就是最终展平后的数据。
  • flatMapMerge 与flatMapConcat一样，只不过展平的时候嵌套的内层流是以并发的形式来拼接的。

来看个🌰就能明白它们的作用了：

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@OptIn(ExperimentalCoroutinesApi::class)
fun main() = runBlocking {
    val source = (1..3).asFlow()
        .onEach { delay(100) }

    println("With flatMapConcat:")
    var start = System.currentTimeMillis()
    source.flatMapConcat(::requestFlow)
        .collect { println("$it at ${System.currentTimeMillis() - start}ms from the start") }

    println("With flatMapMerge:")
    start = System.currentTimeMillis()
    source.flatMapMerge(4, ::requestFlow)
        .collect { println("$it at ${System.currentTimeMillis() - start}ms from the start") }

    println("With flatMapLatest:")
    source.flatMapLatest(::requestFlow)
        .collect { println("$it at ${System.currentTimeMillis() - start}ms from the start") }
}

fun requestFlow(x: Int): Flow<String> = flow {
    emit(" >>[$x]: First: $x")
    delay(150)
    emit(" >>[$x]: Second: ${x * x}")
    delay(200)
    emit(" >>[$x]: Third: ${x * x * x}")
}

输出比较多：

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With flatMapConcat:
 >>[1]: First: 1 at 140ms from the start
 >>[1]: Second: 1 at 306ms from the start
 >>[1]: Third: 1 at 508ms from the start
 >>[2]: First: 2 at 613ms from the start
 >>[2]: Second: 4 at 765ms from the start
 >>[2]: Third: 8 at 969ms from the start
 >>[3]: First: 3 at 1074ms from the start
 >>[3]: Second: 9 at 1230ms from the start
 >>[3]: Third: 27 at 1432ms from the start
With flatMapMerge:
 >>[1]: First: 1 at 130ms from the start
 >>[2]: First: 2 at 235ms from the start
 >>[1]: Second: 1 at 284ms from the start
 >>[3]: First: 3 at 341ms from the start
 >>[2]: Second: 4 at 386ms from the start
 >>[1]: Third: 1 at 486ms from the start
 >>[3]: Second: 9 at 492ms from the start
 >>[2]: Third: 8 at 591ms from the start
 >>[3]: Third: 27 at 695ms from the start
With flatMapLatest:
 >>[1]: First: 1 at 807ms from the start
 >>[2]: First: 2 at 915ms from the start
 >>[3]: First: 3 at 1021ms from the start
 >>[3]: Second: 9 at 1173ms from the start
 >>[3]: Third: 27 at 1378ms from the start

这个示例中原始Flow是一个Int值，把它转换成为一个字符串流Flow<String>。从输出中可以看到flatMapConcat确实是串行拼接，并且flatMapMerge是并发式的混合，不保证内部Flow的元素顺序。仔细看flatMapLatest的输出，每当原始Flow中有新的值生成时，之前转换生成的流会被取消，它们并没有运行完（仅第一个元素流出了）。而原始流的最后一个元素『3』则完整的从展平流中流出了。

展平的函数比较多容易学杂，其实有一个非常简单的区分方法：带有Map字样的函数就是先把元素转换成Flow之后再展平；带有Concat就是把嵌套内层流串行拼接；而带有Merge的则是把内层流并发式的混合。使用的时候，如果想保证顺序就用带有Concat的函数；想要并发性，想高效一些，并且不在乎元素顺序，那就用带有Merge的函数。

Flow是冷流

对于数据流来说有冷热之分，冷流(Cold stream)是指消费者开始接收数据时，才开始生产数据，换句话说就是生产者消费者整个链路搭建好了后，上游才开始生产数据；热流(Hot stream)，与之相反，不管有没有人在消费，都在生产数据。有一个非常形象的比喻就是，冷流就好比CD，你啥时候都可以听，而且只要你播放就从头开始播放CD上所有的音乐；而热流就好比电台广播，不管你听不听，它总是按它的节奏在广播，今天不听，就错过今天的数据了，今天听跟明天听，听到的内容也是不一样的。

Kotlin的Flow是冷流，其实从上面的例子也能看出来，每个例子中都是只创建一个Flow对象，然后有多次collect，但每次collect都能拿到Flow中完整的数据，这就是典型的冷流。绝大多数场景，我们需要的也都是冷流。

扩展阅读Hot and cold data sources。

与ReactiveX的区别

Flow是用于处理异步数据流的API，是函数响应式编程范式FRP的一个实现。但它并不是唯一的，更为流行的RxJava也是符合FRP的异步数据流处理API，它出现的要更早，社区更活跃，资源更丰富，流行程度更高，基本上是每个安卓项目必备的依赖库，同时也是面试必考题。

因为Kotlin是基于JVM的衍生语言，它与Java是互通的，可以混着用。所以RxJava可以直接在Kotlin中使用，无需要任何改动。但毕竟RxJava是原生的Java库，Kotlin中的大量语法糖还是很香的，由此便有了RxKotlin。RxKotlin并不是把ReactiveX规范重新实现一遍，它只是一个轻量的粘合库，通过扩展函数和Kotlin的语法糖等，让RxJava更加的Kotlin友好，在Kotlin中使用RxJava时更加的顺滑。但核心仍是RxJava，如并发的实现仍是用线程。

那么Flow相较RxJava有啥区别呢？区别就在于Flow是纯的Kotlin的东西，它们背后的思想是一样的都是异步数据流，都是FRP，但Flow是原生的，它与Kotlin的特性紧密结合，比如它的并发是用协程通信用的是Channel。使用建议就是，如果本身对RxJava很熟悉，且是遗留代码，那就没有必要去再改成Flow；但如果是新开发的纯新功能，并且不与遗留代码交互，也没有与架构冲突，还是建议直接上Flow。

什么时候用Flow

每一个工具都有它特定的应用场景，Flow虽好，但不可滥用，要以架构的角度来认清问题的本质，符合才可以用。Flow是用于处理异步数据流的API，是FRP范式下的利器。因此，只当核心业务逻辑是由异步数据流驱动的场景时，用Flow才是合适的。现在绝大多数端（前端，客户端和桌面）GUI应用都是响应式的，用户输入了，或者服务器Push了数据，应用做出响应，所以都是符合FRP范式的。那么重点就在于数据流了，如果数据连串成流，就可以用Flow。比如用户输出，点击事件/文字输入等，这并不只发生一次，所以是数据流（事件流）。核心的业务数据，比如新闻列表，商品列表，文章列表，评论列表等都是流，都可以用Flow。配置，设置和数据库的变化也都是流。

但，一个单篇的文章展示，一个商品展示这就不是流，只有一个文章，即使用流，它也只有一个数据，而且我们知道它只有一个数据。这种情况就没有必要用Flow，直接用一个supsend请求就好了。

在Android中使用Flow

安卓开发的官方语言已经变成了Kotlin了，安卓应用也非常符合FRP范式，那么对于涉及异步数据流的场景自然要使用Flow。

扩展阅读：

书籍推荐

Flow本身的东西其实并不多，就是三板斧：创建，变幻和终端。但Flow背后的思想是很庞大的，想要用好Flow必须要学会函数响应式编程范式。也就是说只有学会以FRP范式来构建软件时，才能真正用好Flow。

《Functional Reactive Programming》

参考资料

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