一、协程基础使用

1. 协程的三种创建方式

(1) launch - 启动后台作业

val job = CoroutineScope(Dispatchers.IO).launch {// 后台操作delay(1000)println("任务完成 ${Thread.currentThread().name}")// 输出：任务完成 DefaultDispatcher-worker-1
}
job.join() // 等待完成

(2) async - 启动带结果作业

val deferred = CoroutineScope(Dispatchers.Default).async {delay(500)"计算结果"
}// 获取结果（会挂起协程）
val result = deferred.await()
println(result) // 输出：计算结果

(3) runBlocking - 阻塞线程启动

runBlocking {launch {delay(100)println("内部协程")}println("外部协程")
}
// 输出：
// 外部协程
// 内部协程

2. 调度器选择（四种核心类型）

调度器	用途	示例
Dispatchers.Main	UI线程操作	textView.text = "更新"
Dispatchers.IO	网络/文件IO	Retrofit API调用
Dispatchers.Default	CPU密集型计算	复杂算法、数据处理
Dispatchers.Unconfined	特殊场景	不限制线程，慎用

CoroutineScope(Dispatchers.Main).launch {val data = withContext(Dispatchers.IO) { // 切换到IO线程fetchFromNetwork() // 网络请求}updateUI(data) // 回到主线程更新UI
}

3. 结构化并发（生命周期管理）

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

二、协程间通信

1. Channel - 点对点通信

(1) 基础使用

val channel = Channel<Int>()// 生产者
launch {repeat(5) {channel.send(it)delay(100)}channel.close()
}// 消费者
launch {for (value in channel) {println("收到: $value")}
}
// 输出: 收到: 0, 1, 2, 3, 4

(2) Channel类型对比

类型	特性	适用场景
RENDEZVOUS	无缓冲（默认）	严格同步
BUFFERED	固定大小缓冲	允许生产者领先
CONFLATED	保留最新值	状态更新
UNLIMITED	无限缓冲	大批量数据

// 创建不同类型Channel
val rendezvous = Channel<Int>() // 无缓冲
val buffered = Channel<Int>(10) // 缓冲区大小10
val conflated = Channel<Int>(Channel.CONFLATED) // 只保留最新

2. Flow - 异步数据流

(1) 冷流 vs 热流

特性	Cold Flow	Hot Flow (SharedFlow)
启动	收集时启动	独立于收集者
数据	每次收集重新发射	共享数据流
示例	数据库查询	实时位置更新

(2) Flow基本使用

fun dataFlow(): Flow<Int> = flow {repeat(5) {delay(100)emit(it) // 发射数据}
}// 收集数据
CoroutineScope(Dispatchers.Main).launch {dataFlow().filter { it % 2 == 0 } // 过滤偶数.map { it * 2 } // 转换.collect { value -> // 收集println("值: $value")}
}
// 输出: 值: 0, 值: 4, 值: 8

3. SharedFlow & StateFlow - 状态管理

(1) SharedFlow - 事件广播

// 创建共享流（带重播1个事件）
val sharedFlow = MutableSharedFlow<Event>(replay = 1)// 发送事件
launch {sharedFlow.emit(Event.UPDATE)
}// 多个接收者
repeat(3) { i ->launch {sharedFlow.collect { event ->println("接收者$i: $event")}}
}

(2) StateFlow - 状态容器

// 创建状态容器（初始值0）
val stateFlow = MutableStateFlow(0)// 更新状态
launch {repeat(10) {delay(200)stateFlow.value = it}
}// 监听状态变化
launch {stateFlow.collect { state ->println("当前状态: $state")}
}
// 输出: 当前状态: 0,1,2,...,9

4. Select - 多路复用

val chan1 = Channel<String>()
val chan2 = Channel<String>()launch { delay(50); chan1.send("A") }
launch { delay(30); chan2.send("B") }// 选择最先到达的消息
val result = select<String> {chan1.onReceive { it }chan2.onReceive { it }
}println("结果: $result") // 输出: 结果: B

三、常见问题与答案

问题1：launch和async有什么区别？

标准回答：

• launch 启动不需要返回结果的作业，返回Job对象用于控制生命周期

• async 启动需要返回结果的作业，返回Deferred对象，通过await()获取结果

• async 通常用于并行任务，launch用于后台执行

问题2：Channel和Flow有什么区别？

对比回答：

特性	Channel	Flow
数据模式	点对点单次消费	流式多处理
冷热类型	热数据通道	默认为冷流
使用场景	生产者-消费者	数据处理管道
背压处理	需手动控制	内置操作符

问题3：StateFlow和LiveData如何选择？

• 选择StateFlow：

  • 纯Kotlin项目

  • 需要复杂数据转换

  • 需要协程集成

• 选择LiveData：

  • 现有Java代码库

  • 简单UI状态管理

  • 需要生命周期感知

问题4：如何在协程中处理异常？

最佳实践：

// 方式1：try-catch
launch {try {riskyOperation()} catch (e: Exception) {handleError(e)}
}// 方式2：CoroutineExceptionHandler
val handler = CoroutineExceptionHandler { _, e ->println("捕获异常: $e")
}CoroutineScope(Dispatchers.IO + handler).launch {throw RuntimeException("测试异常")
}

四、协程通信模式选择指南

场景	推荐方案	代码示例
UI状态管理	StateFlow	MutableStateFlow(initial)
全局事件通知	SharedFlow	MutableSharedFlow(replay=1)
一次性数据传递	Channel	Channel<T>()
复杂数据处理	Flow	flow { emit(data) }
多源优先响应	Select	select { chan1.onReceive }
父子协程通信	直接访问变量	parentVar = value