Kotlin协程与并发深入全面讲解
且听真言 人气:2协程与并发
Kotlin协程是基于线程执行的。经过一层封装以后，Kotlin协程面对并发，处理方式与Java不同。
在java的世界里，并发往往是多个线程一起工作，存在共享的变量。需要处理好同步问题。要避免把协程与线程的概念混淆。
runBlocking {
var i = 0
launch(Dispatchers.Default) {
repeat(1000) {
i++
}
}
delay(1000L)
println(i)
}Log
1000
Process finished with exit code 0
上述代码中没有任何并发任务，launch创建了一个协程，所有的计算都发生在协程中。所以不需要考虑同步问题。
1.协程并发问题
多个协程并发执行的例子：
runBlocking {
var i = 0
val jobs = mutableListOf<Job>()
repeat(10) {
val job = launch(Dispatchers.Default) {
repeat(1000) {
i++
}
}
jobs.add(job)
}
jobs.joinAll()
println(i)
}9933
Process finished with exit code 0
上述代码中，创建了10个协程任务，每个协程任务都会工作在Default线程池中，这10个协程任务对i进行1000次自增操作，但是因为10个协程分别运行在不同的线程之前，且共享一个变量，所以会产生同步问题。
2.协程处理并发的手段
在Java中的同步手段有：synchronized、Atomic、Lock等；
使用@Synchronized注解或者synchronized(){}代码块
runBlocking {
var i = 0
val lock = Any()
val jobs = mutableListOf<Job>()
repeat(10) {
val job = launch(Dispatchers.Default) {
repeat(1000) {
synchronized(lock) {
i++
}
}
}
jobs.add(job)
}
jobs.joinAll()
println(i)
}10000
Process finished with exit code 0
如何在上面的synchronized代码块中加入挂起函数，则发现会报错。
如下：
runBlocking {
suspend fun prepare() {
}
var i = 0
val lock = Any()
val jobs = mutableListOf<Job>()
repeat(10) {
val job = launch(Dispatchers.Default) {
repeat(1000) {
synchronized(lock) {
prepare()
i++
}
}
}
jobs.add(job)
}
jobs.joinAll()
println(i)
}
所以可以发现不能在synchronized{}当中调用挂起函数，编译器会报错。因为挂起函数会被翻译成带有Continuation的异步函数，造成synchronized代码块无法同步处理。
协程并发思路
单线程并发
在Kotlin协程中可以实现单线程并发。
runBlocking {
suspend fun getResult1(): String {
printlnCoroutine("Start getResult1")
delay(1000L)
printlnCoroutine("End getResult1")
return "Result1"
}
suspend fun getResult2(): String {
printlnCoroutine("Start getResult2")
delay(1000L)
printlnCoroutine("End getResult2")
return "Result2"
}
suspend fun getResult3(): String {
printlnCoroutine("Start getResult3")
delay(1000L)
printlnCoroutine("End getResult3")
return "Result3"
}
val results = mutableListOf<String>()
val time = measureTimeMillis {
val result1 = async {
getResult1()
}
val result2 = async {
getResult2()
}
val result3 = async {
getResult3()
}
results.add(result1.await())
results.add(result2.await())
results.add(result3.await())
}
println("Time:$time")
println(results)
}
fun printlnCoroutine(any: Any?) {
println("" + any + ";Thread:" + Thread.currentThread().name)
}Log
Start getResult1;Thread:main @coroutine#2
Start getResult2;Thread:main @coroutine#3
Start getResult3;Thread:main @coroutine#4
End getResult1;Thread:main @coroutine#2
End getResult2;Thread:main @coroutine#3
End getResult3;Thread:main @coroutine#4
Time:1028
[Result1, Result2, Result3]
Process finished with exit code 0
上面代码启动了三个协程，它们之间是并发执行的，每个协程耗时1000ms，总耗时1000多毫秒，而且这几个协程都运行在main线程上。
所以 可以考虑将i++逻辑分发到单线程之上。
runBlocking {
val coroutineDispatcher = Executors.newSingleThreadExecutor {
Thread(it, "MySingleThread").apply {
isDaemon = true
}
}.asCoroutineDispatcher()
var i = 0
val jobs = mutableListOf<Job>()
repeat(10) {
val job = launch(coroutineDispatcher) {
repeat(1000) {
i++
}
}
jobs.add(job)
}
jobs.joinAll()
println(i)
}10000
Process finished with exit code 0
上述代码把所有协程任务分发到单独的线程中执行，但这10个协程是并发执行的。
Mutex
在java中，Lock之类的同步锁是阻塞式的，而Kotlin提供了非阻塞式的锁：Mutex。
runBlocking {
val mutex = Mutex()
var i = 0
val jobs = mutableListOf<Job>()
repeat(10) {
val job = launch(Dispatchers.Default) {
repeat(1000) {
mutex.lock()
i++
mutex.unlock()
}
}
jobs.add(job)
}
jobs.joinAll()
println(i)
}
Log
10000
Process finished with exit code 0
上述代码使用mutex.lock()、 mutex.unlock()包裹同步计算逻辑，实现多线程同步。Mutex 对比 JDK 当中的锁，最大的优势就在于支持挂起和恢复。
public interface Mutex {
public val isLocked: Boolean
public fun tryLock(owner: Any? = null): Boolean
public suspend fun lock(owner: Any? = null;
@Deprecated(level = DeprecationLevel.WARNING, message = "Mutex.onLock deprecated without replacement. " +
"For additional details please refer to #2794") // WARNING since 1.6.0
public val onLock: SelectClause2<Any?, Mutex>
public fun holdsLock(owner: Any): Boolean
public fun unlock(owner: Any? = null)
}Mutex 是一个接口，它的 lock() 方法其实是一个挂起函数。而这就是实现非阻塞式同步锁的根本原因。
但是上述代码中对于 Mutex 的使用其实是错误的，会存在问题。如果代码在 mutex.lock()、mutex.unlock() 之间发生异常，从而导致 mutex.unlock() 无法被调用。这个时候，整个程序的执行流程就会一直卡住，无法结束。看下面代码：
runBlocking {
val mutex = Mutex()
var i = 0
val jobs = mutableListOf<Job>()
repeat(10) {
val job = launch(Dispatchers.Default) {
repeat(1000) {
mutex.lock()
i++
i/0
mutex.unlock()
}
}
jobs.add(job)
}
jobs.joinAll()
println(i)
}如何解决？使用mutex.withLock{}。
代码入下：
runBlocking {
val mutex = Mutex()
var i = 0
val jobs = mutableListOf<Job>()
repeat(10) {
val job = launch(Dispatchers.Default) {
repeat(1000) {
mutex.withLock {
i++
}
}
}
jobs.add(job)
}
jobs.joinAll()
println(i)
}
10000
Process finished with exit code 0
public suspend inline fun <T> Mutex.withLock(owner: Any? = null, action: () -> T): T {
contract {
callsInPlace(action, InvocationKind.EXACTLY_ONCE)
}
lock(owner)
try {
return action()
} finally {
unlock(owner)
}
}withLock{} 的本质，其实是在 finally{} 当中调用了 unlock()。
Actor
Actor，它本质上是基于 Channel 管道消息实现的。
sealed class Msg
object AddMsg : Msg()
class ResultMsg(val result: CompletableDeferred<Int>) : Msg()
fun testCoroutinueConcurrent10() {
runBlocking {
suspend fun addActor() = actor<Msg> {
var counter = 0
for (msg in channel) {
when (msg) {
is AddMsg -> counter++
is ResultMsg -> msg.result.complete(counter)
}
}
}
val actor = addActor()
val jobs = mutableListOf<Job>()
repeat(10) {
val job = launch(Dispatchers.Default) {
repeat(1000) {
actor.send(AddMsg)
}
}
jobs.add(job)
}
jobs.joinAll()
val deferred = CompletableDeferred<Int>()
actor.send(ResultMsg(deferred))
val result = deferred.await()
actor.close()
println(result)
}
}
Log
10000
Process finished with exit code 0
addActor() 挂起函数，它其实调用了 actor() 这个高阶函数。而这个函数的返回值类型其实是 SendChannel。由此可见，Kotlin 当中的 Actor 其实就是 Channel 的简单封装。Actor 的多线程同步能力都源自于 Channel。这里，我们借助密封类定义了两种消息类型，AddMsg、ResultMsg，然后在 actor{} 内部，我们处理这两种消息类型，如果我们收到了 AddMsg，则计算“i++”；如果收到了 ResultMsg，则返回计算结果。而在 actor{} 的外部，我们则只需要发送 10000 次的 AddMsg 消息，最后再发送一次 ResultMsg，取回计算结果即可。Actor 本质上是基于 Channel 管道消息实现的。
避免共享可变状态
runBlocking {
val deferreds = mutableListOf<Deferred<Int>>()
repeat(10) {
val deferred = async(Dispatchers.Default) {
var i = 0
repeat(1000) {
i++
}
return@async i
}
deferreds.add(deferred)
}
var result = 0
deferreds.forEach {
result += it.await()
}
println(result)
}
Log
10000
Process finished with exit code 0
在每一个协程当中，都有一个局部的变量 i，同时将 launch 都改为了 async，让每一个协程都可以返回计算结果。这种方式，相当于将 10000 次计算，平均分配给了 10 个协程，让它们各自计算 1000 次。这样一来，每个协程都可以进行独立的计算，然后我们将 10 个协程的结果汇总起来，最后累加在一起。
runBlocking {
val result = (1..10).map {
async(Dispatchers.Default) {
var i = 0
repeat(1000) {
i++
}
return@async i
}
}.awaitAll()
.sum()
println(result)
}Log
10000
Process finished with exit code 0
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