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深入理解 Kotlin Flow：异步数据流处理的艺术

news 2025/7/31 8:07:21

在现代应用开发中，异步操作和数据流处理已成为核心需求。无论是处理网络请求、数据库操作，还是响应用户交互，都需要高效、可靠的异步处理机制。Kotlin Flow 作为 Kotlin 协程生态的重要组成部分，为开发者提供了一种简洁、强大的方式来处理异步数据流。本文将从基础概念到高级应用，全面剖析 Kotlin Flow 的方方面面，帮助你掌握这一现代化的数据流处理工具。

一、Kotlin Flow 概述

1.1 什么是 Kotlin Flow

Kotlin Flow 是一种基于协程的异步数据流处理机制，它允许你以声明式的方式处理一系列异步事件。Flow 可以看作是一个可暂停的数据流，能够按顺序发射多个值，并支持各种操作符进行转换和处理。

从概念上讲，Flow 结合了迭代器（Iterator）和观察者模式（Observer Pattern）的优点：

像迭代器一样，它可以按顺序产生一系列值

像观察者模式一样，它支持数据的异步发射和处理

Flow 的核心目标是简化异步数据流的处理，同时保持代码的可读性和可维护性。它与 Kotlin 协程紧密集成，充分利用了协程的暂停功能，避免了回调地狱和复杂的线程管理。

1.2 Flow 的核心特性

Kotlin Flow 具有以下核心特性：

1.异步非阻塞：Flow 构建在协程之上，所有操作都可以在 suspend 函数中执行，实现真正的非阻塞异步处理。

2.冷流特性：Flow 是 "冷" 的，这意味着只有当有收集者（Collector）订阅时，Flow 才会开始发射数据。没有订阅者时，Flow 不会执行任何操作。

3.背压支持：Flow 内置了背压处理机制，能够平衡数据生产者和消费者的速度差异。

4.操作符丰富：提供了大量操作符（如 map、filter、flatMap 等），支持复杂的数据流转换和处理。

5.生命周期感知：结合 Android 的生命周期组件，可以自动在合适的时机开始和停止数据收集，避免内存泄漏。

6.异常处理：提供了完善的异常处理机制，能够优雅地处理数据流中的错误。

1.3 Flow 与其他异步方案的对比

为了更好地理解 Flow 的定位，我们将其与其他常见的异步处理方案进行对比：

特性	Kotlin Flow	RxJava	LiveData	协程 + Channel
基于协程	是	否	部分支持	是
背压处理	有	有	无	有
操作符丰富度	中高	极高	低	中
生命周期感知	支持（需配合组件）	需额外库	原生支持	需自行实现
线程切换	简单（flowOn）	复杂（subscribeOn/observeOn）	自动（主线程）	需手动管理
学习曲线	平缓	陡峭	平缓	中等
多平台支持	是	是	否（Android 专属）	是

与 RxJava 对比：Flow 在保持核心功能的同时，语法更加简洁，与 Kotlin 语言特性融合更好，学习曲线更平缓。但 RxJava 的操作符生态更为成熟，适合处理极其复杂的数据流场景。

与 LiveData 对比：LiveData 主要用于 UI 层的数据观察，生命周期感知是其核心优势，但功能相对简单，不适合复杂的数据流转换。Flow 则更通用，可在应用的各个层次使用，通过与 Lifecycle 结合也能获得生命周期感知能力。

与协程 + Channel 对比：Channel 是协程中用于通信的基础组件，功能简单直接。Flow 基于 Channel 构建，提供了更丰富的操作符和更声明式的 API，适合复杂的数据流处理。

二、Flow 的基础使用

2.1 Flow 的基本结构

一个完整的 Flow 处理流程包含三个主要部分：

1.创建 Flow：定义数据流的来源和产生方式

2.转换 Flow：通过操作符对数据流进行处理和转换

3.收集 Flow：订阅并处理数据流发射的值

// 1. 创建Flow
val numbersFlow = flow {for (i in 1..5) {delay(100) // 模拟耗时操作emit(i) // 发射数据}
}// 2. 转换Flow（可选）
val transformedFlow = numbersFlow.map { it * 2 } // 将每个值乘以2.filter { it > 5 } // 只保留大于5的值// 3. 收集Flow
fun main() = runBlocking {transformedFlow.collect { value ->println("Collected: $value")}
}

输出结果：

Collected: 6
Collected: 8
Collected: 10

在这个例子中：

我们使用flow构建器创建了一个发射 1 到 5 的 Flow

使用map和filter操作符对数据进行转换

在runBlocking作用域中使用collect函数收集数据

2.2 创建 Flow 的几种方式

Kotlin 提供了多种创建 Flow 的方式，适用于不同的场景：

2.2.1 flow 构建器

最基本的创建方式是使用flow构建器，它接收一个 suspend lambda 表达式，在其中可以通过emit函数发射数据：

val simpleFlow = flow {println("Flow started")for (i in 1..3) {delay(100)emit(i)}
}fun main() = runBlocking {println("Calling collect...")simpleFlow.collect { value -> println(value) }println("Calling collect again...")simpleFlow.collect { value -> println(value) }
}

输出结果：

Calling collect...
Flow started
1
2
3
Calling collect again...
Flow started
1
2
3

注意到每次调用collect，Flow 都会重新执行，这体现了 Flow 的 "冷流" 特性。

2.2.2 flowOf 和 asFlow

对于已知的数据集合，可以使用flowOf函数创建 Flow：

val fixedFlow = flowOf(1, 2, 3, 4, 5)fun main() = runBlocking {fixedFlow.collect { println(it) }
}

任何集合都可以通过asFlow扩展函数转换为 Flow：

val list = listOf("A", "B", "C")
val listFlow = list.asFlow()val sequence = sequenceOf(1, 2, 3)
val sequenceFlow = sequence.asFlow()

2.2.3 回调转换为 Flow

使用callbackFlow可以将基于回调的 API 转换为 Flow，这在集成传统 Java 库时非常有用：

// 模拟一个基于回调的API
interface DataCallback {fun onDataReceived(data: String)fun onError(e: Exception)fun onComplete()
}fun fetchData(callback: DataCallback) {// 模拟异步操作Thread {try {Thread.sleep(100)callback.onDataReceived("First data")Thread.sleep(100)callback.onDataReceived("Second data")Thread.sleep(100)callback.onComplete()} catch (e: Exception) {callback.onError(e)}}.start()
}// 转换为Flow
val dataFlow = callbackFlow<String> {val callback = object : DataCallback {override fun onDataReceived(data: String) {trySend(data) // 发送数据}override fun onError(e: Exception) {close(e) // 发送错误并关闭}override fun onComplete() {close() // 正常关闭}}fetchData(callback)// 等待通道关闭awaitClose {// 在这里可以取消订阅或释放资源println("Flow closed")}
}fun main() = runBlocking {dataFlow.collect {println("Received: $it")}
}

callbackFlow使用一个Channel来发射数据，trySend用于发送数据，awaitClose确保在 Flow 关闭前不会释放资源，适合用于清理操作。

2.2.4 其他创建方式

还有一些其他创建特定类型 Flow 的方法：

emptyFlow()：创建一个不发射任何数据就完成的 Flow

channelFlow()：更灵活的通道 Flow 创建方式，支持协程上下文切换

flowFrom()：某些库提供的扩展函数，如 Room 数据库的flowFrom()

2.3 收集 Flow 的方式

收集 Flow 是处理数据的最后一步，Kotlin 提供了多种收集方式：

2.3.1 collect

最基本的收集函数是collect，它接收一个 lambda 表达式处理每个发射的值：

flow {emit(1)emit(2)emit(3)
}.collect { value ->println("Value: $value")
}

2.3.2 collectLatest

collectLatest会取消前一个值的处理，只处理最新的值。当新值发射时，如果前一个值的处理还未完成，会被取消：

fun main() = runBlocking {flow {emit(1)delay(50)emit(2)delay(50)emit(3)}.collectLatest { value ->println("Collecting $value")delay(100) // 模拟耗时处理println("Completed $value")}
}

输出结果：

Collecting 1
Collecting 2
Collecting 3
Completed 3

可以看到，1 和 2 的处理被取消了，只有最后一个值 3 的处理完成。

2.3.3 take 和 drop

take(n)只收集前 n 个值，之后会自动取消收集：

fun main() = runBlocking {(1..10).asFlow().take(3).collect { println(it) }
}

输出：1、2、3

drop(n)则跳过前 n 个值，收集剩余的值：

fun main() = runBlocking {(1..10).asFlow().drop(7).collect { println(it) }
}

输出：8、9、10

2.3.4 toList 和 toSet

将 Flow 发射的所有值收集到集合中：

fun main() = runBlocking {val list = (1..5).asFlow().map { it * 2 }.toList()println(list) // [2, 4, 6, 8, 10]val set = flowOf("a", "b", "a", "c").toSet()println(set) // [a, b, c]
}

这些方法会阻塞直到 Flow 完成，返回收集到的集合。

2.3.5 first 和 last

获取 Flow 发射的第一个或最后一个值：

fun main() = runBlocking {val first = (1..5).asFlow().first()println(first) // 1val last = (1..5).asFlow().last()println(last) // 5
}

如果 Flow 为空，first()和last()会抛出NoSuchElementException，可以使用firstOrNull()和lastOrNull()避免异常。

三、Flow 的操作符

Flow 提供了丰富的操作符，用于对数据流进行转换、过滤、组合等操作。这些操作符大多与集合操作符类似，但它们是异步的，并且可以处理潜在的无限数据流。

3.1 转换操作符

转换操作符用于改变 Flow 发射的数据类型或值。

3.1.1 map

map操作符将 Flow 发射的每个值转换为另一种类型：

fun main() = runBlocking {(1..5).asFlow().map { it * 2 } // 将每个整数乘以2.map { "Number: $it" } // 转换为字符串.collect { println(it) }
}

输出：

Number: 2
Number: 4
Number: 6
Number: 8
Number: 10

3.1.2 transform

transform是一个更灵活的转换操作符，它可以发射零个、一个或多个值，甚至可以改变发射的频率：

fun main() = runBlocking {(1..5).asFlow().transform { value ->emit("Before $value")if (value % 2 == 0) {emit(value) // 只发射偶数}emit("After $value")}.collect { println(it) }
}

输出：

Before 1
After 1
Before 2
2
After 2
Before 3
After 3
Before 4
4
After 4
Before 5
After 5

transform非常适合需要在转换前后添加日志，或者根据条件选择性发射数据的场景。

3.1.3 flatMapConcat、flatMapMerge 和 flatMapLatest

这些操作符用于将一个值转换为另一个 Flow，然后将所有产生的 Flow 合并为一个单一的 Flow。

flatMapConcat按顺序合并 Flow，等待前一个 Flow 完成后再处理下一个：

fun requestData(id: Int): Flow<String> = flow {emit("Starting request for $id")delay(100) // 模拟网络请求emit("Data for $id")
}fun main() = runBlocking {(1..3).asFlow().flatMapConcat { requestData(it) }.collect { println(it) }
}

输出：

Starting request for 1
Data for 1
Starting request for 2
Data for 2
Starting request for 3
Data for 3

flatMapMerge并行合并多个 Flow，不等待前一个 Flow 完成：

fun main() = runBlocking {(1..3).asFlow().flatMapMerge(concurrency = 2) { requestData(it) } // 并发数为2.collect { println(it) }
}

输出可能是：

Starting request for 1
Starting request for 2
Data for 1
Data for 2
Starting request for 3
Data for 3

flatMapLatest只处理最新的 Flow，当新的 Flow 产生时，会取消之前的 Flow：

fun main() = runBlocking {(1..3).asFlow().onEach { delay(50) } // 每个值延迟50ms发射.flatMapLatest { requestData(it) }.collect { println(it) }
}

输出：

Starting request for 1
Starting request for 2
Starting request for 3
Data for 3

这三个操作符在处理嵌套 Flow 时非常有用，如根据第一个请求的结果发起第二个请求。

3.2 过滤操作符

过滤操作符用于选择性地保留或丢弃 Flow 发射的值。

3.2.1 filter 和 filterNot

filter保留满足条件的值，filterNot保留不满足条件的值：

fun main() = runBlocking {(1..10).asFlow().filter { it % 2 == 0 } // 保留偶数.collect { print("$it ") } // 2 4 6 8 10println()(1..10).asFlow().filterNot { it % 3 == 0 } // 排除3的倍数.collect { print("$it ") } // 1 2 4 5 7 8 10
}

3.2.2 take 和 takeWhile

take(n)保留前 n 个值，takeWhile保留满足条件的值，直到条件不满足为止：

fun main() = runBlocking {(1..10).asFlow().take(3).collect { print("$it ") } // 1 2 3println()(1..10).asFlow().takeWhile { it < 5 } // 保留小于5的值，直到遇到5.collect { print("$it ") } // 1 2 3 4
}

3.2.3 drop 和 dropWhile

与 take 系列相反，drop(n)丢弃前 n 个值，dropWhile丢弃满足条件的值，直到条件不满足为止：

fun main() = runBlocking {(1..10).asFlow().drop(7).collect { print("$it ") } // 8 9 10println()(1..10).asFlow().dropWhile { it < 5 } // 丢弃小于5的值，直到遇到5.collect { print("$it ") } // 5 6 7 8 9 10
}

3.2.4 distinctUntilChanged

distinctUntilChanged只保留与前一个值不同的值，避免重复处理：

fun main() = runBlocking {flowOf(1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 4).distinctUntilChanged().collect { print("$it ") } // 1 2 3 4
}

这在处理可能连续发射相同值的数据流时非常有用，如 UI 状态更新。

3.3 组合操作符

组合操作符用于将多个 Flow 合并为一个 Flow。

3.3.1 zip

zip将两个 Flow 按位置组合，每个位置的两个值会被合并为一个值：

fun main() = runBlocking {val numbers = (1..3).asFlow().onEach { delay(100) }val letters = flowOf("A", "B", "C").onEach { delay(150) }numbers.zip(letters) { number, letter ->"$number$letter"}.collect { println(it) }
}

输出：

1A
2B
3C

zip的结果长度等于较短的那个 Flow 的长度，多余的值会被忽略。

3.3.2 combine

combine会在任意一个 Flow 发射新值时，将两个 Flow 的最新值组合：

fun main() = runBlocking {val numbers = (1..3).asFlow().onEach { delay(100) }val letters = flowOf("A", "B", "C").onEach { delay(150) }numbers.combine(letters) { number, letter ->"$number$letter"}.collect { println(it) }
}

输出：

1A
2A
2B
3B
3C

这在需要实时更新两个数据源的组合结果时非常有用，如表单的实时验证。

3.3.3 merge

merge将多个 Flow 合并为一个 Flow，保留所有值的发射顺序：

fun main() = runBlocking {val flow1 = flow {emit(1)delay(200)emit(2)}val flow2 = flow {delay(100)emit("A")delay(300)emit("B")}merge(flow1, flow2).collect { println(it) }
}

输出：

1
A
2
B

merge适合将多个同类型的 Flow 合并为一个，如合并多个数据源。

3.4 数学和聚合操作符

这些操作符用于对 Flow 中的值进行数学计算或聚合操作。

3.4.1 count

count计算 Flow 发射的值的数量，可选条件参数：

fun main() = runBlocking {val total = (1..10).asFlow().count()println("Total: $total") // 10val evenCount = (1..10).asFlow().count { it % 2 == 0 }println("Even numbers: $evenCount") // 5
}

3.4.2 reduce 和 fold

reduce从第一个值开始，将每个值与累积结果合并：

fun main() = runBlocking {val sum = (1..5).asFlow().reduce { acc, value -> acc + value }println("Sum: $sum") // 15
}

fold与reduce类似，但可以指定初始值：

fun main() = runBlocking {val product = (1..5).asFlow().fold(1) { acc, value -> acc * value } // 初始值为1println("Product: $product") // 120
}

3.4.3 min 和 max

min和max分别获取 Flow 中的最小值和最大值：

fun main() = runBlocking {val min = flowOf(5, 3, 8, 1, 9).min()println("Min: $min") // 1val max = flowOf(5, 3, 8, 1, 9).max()println("Max: $max") // 9
}

对于自定义类型，可以使用minBy和maxBy：

data class Person(val name: String, val age: Int)fun main() = runBlocking {val people = flowOf(Person("Alice", 25),Person("Bob", 30),Person("Charlie", 20))val youngest = people.minBy { it.age }println("Youngest: ${youngest?.name}") // Charlieval oldest = people.maxBy { it.age }println("Oldest: ${oldest?.name}") // Bob
}

3.5 副作用操作符

副作用操作符用于在 Flow 处理过程中执行额外操作，如日志记录、调试等，不会改变数据流本身。

3.5.1 onStart 和 onCompletion

onStart在 Flow 开始发射数据前执行，onCompletion在 Flow 完成或取消时执行：

fun main() = runBlocking {(1..3).asFlow().onStart { println("Flow started") }.onCompletion { cause -> if (cause == null) {println("Flow completed successfully")} else {println("Flow completed with error: $cause")}}.collect { println(it) }
}

输出：

Flow started
1
2
3
Flow completed successfully

onStart可以发射初始值：

fun main() = runBlocking {(1..3).asFlow().onStart { emit(0) } // 在开始时发射0.collect { println(it) } // 0 1 2 3
}

3.5.2 onEach

onEach在每个值被发射时执行操作：

fun main() = runBlocking {(1..3).asFlow().onEach { println("Emitting: $it") }.map { it * 2 }.onEach { println("Transformed: $it") }.collect { println("Collected: $it") }
}

输出：

Emitting: 1
Transformed: 2
Collected: 2
Emitting: 2
Transformed: 4
Collected: 4
Emitting: 3
Transformed: 6
Collected: 6

onEach非常适合添加日志，跟踪数据在 Flow 中的传递。

3.5.3 catch

catch用于捕获 Flow 中的异常，进行处理或转换：

fun main() = runBlocking {flow {emit(1)throw Exception("Something went wrong")emit(2)}.catch { e ->println("Caught exception: ${e.message}")emit(-1) // 可以发射一个错误标记}.collect { println(it) }
}

输出：

1
Caught exception: Something went wrong
-1

catch只会捕获其上游的异常，下游的异常需要在更下游的catch中处理。

四、Flow 的高级特性

4.1 冷流与热流

Flow 本质上是冷流，这意味着：

没有收集者时，Flow 不会执行任何操作

每个收集者都会触发 Flow 的重新执行

数据只发送给正在收集的收集者

而热流则不同：

无论是否有收集者，热流都可能产生数据

多个收集者可以共享同一个数据流

数据可以被缓存，新的收集者可能会收到之前发射的数据

Kotlin 标准库中没有热流的实现，但提供了StateFlow和SharedFlow这两种特殊的 Flow，它们具有热流的特性，由kotlinx-coroutines-core库提供。

4.2 StateFlow

StateFlow是一种特殊的 Flow，它持有一个状态值，并在状态更新时发射新值。它主要用于表示应用中的状态，如 UI 状态、用户会话等。

4.2.1 StateFlow 的基本使用

创建StateFlow需要使用MutableStateFlow，它提供了修改状态的方法：

fun main() = runBlocking {// 创建MutableStateFlow，初始值为0val mutableStateFlow = MutableStateFlow(0)// 暴露不可变的StateFlowval stateFlow: StateFlow<Int> = mutableStateFlow// 第一个收集者launch {stateFlow.collect { value ->println("Collector 1: $value")}}// 延迟后更新状态delay(100)mutableStateFlow.value = 1// 第二个收集者（会立即收到当前状态1）delay(100)launch {stateFlow.collect { value ->println("Collector 2: $value")}}// 再次更新状态delay(100)mutableStateFlow.value = 2delay(100)
}

输出：

Collector 1: 0
Collector 1: 1
Collector 2: 1
Collector 1: 2
Collector 2: 2

StateFlow的特点：

始终有一个初始值

新的收集者会立即收到当前的状态值

只有当值发生变化时才会发射（与前一个值不同）

是热流，即使没有收集者，也持有当前状态

4.2.2 StateFlow 在 Android 中的应用

在 Android 开发中，StateFlow常用于 ViewModel 中保存 UI 状态：

class UserViewModel : ViewModel() {// 私有可变StateFlowprivate val _userState = MutableStateFlow<UserState>(UserState.Loading)// 暴露不可变的StateFlowval userState: StateFlow<UserState> = _userState.asStateFlow()fun loadUser() {viewModelScope.launch {try {_userState.value = UserState.Loadingval user = userRepository.getUser()_userState.value = UserState.Success(user)} catch (e: Exception) {_userState.value = UserState.Error(e.message ?: "Unknown error")}}}
}// UI状态密封类
sealed class UserState {object Loading : UserState()data class Success(val user: User) : UserState()data class Error(val message: String) : UserState()
}// 在Activity或Fragment中收集
lifecycleScope.launch {repeatOnLifecycle(Lifecycle.State.STARTED) {viewModel.userState.collect { state ->when (state) {is UserState.Loading -> showLoading()is UserState.Success -> showUser(state.user)is UserState.Error -> showError(state.message)}}}
}

这种模式可以清晰地管理 UI 状态，确保 UI 与数据状态同步。

4.3 SharedFlow

SharedFlow是另一种热流，它可以向多个收集者广播数据。与StateFlow不同，SharedFlow不持有状态，它更适合用于事件通知。

4.3.1 SharedFlow 的基本使用

创建SharedFlow需要使用MutableSharedFlow：

fun main() = runBlocking {// 创建MutableSharedFlowval mutableSharedFlow = MutableSharedFlow<Int>()// 暴露不可变的SharedFlowval sharedFlow: SharedFlow<Int> = mutableSharedFlow// 第一个收集者launch {sharedFlow.collect { value ->println("Collector 1: $value")}}// 发送数据（此时只有第一个收集者收到）delay(100)mutableSharedFlow.emit(1)// 第二个收集者（不会收到之前发送的数据）delay(100)launch {sharedFlow.collect { value ->println("Collector 2: $value")}}// 再次发送数据（两个收集者都会收到）delay(100)mutableSharedFlow.emit(2)delay(100)
}

输出：

Collector 1: 1
Collector 1: 2
Collector 2: 2

4.3.2 SharedFlow 的配置参数

MutableSharedFlow的构造函数有几个重要参数：

fun <T> MutableSharedFlow(replay: Int = 0, // 重放最近的n个值给新收集者extraBufferCapacity: Int = 0, // 额外的缓冲区容量onBufferOverflow: BufferOverflow = BufferOverflow.SUSPEND // 缓冲区满时的策略
)

replay：决定新的收集者订阅时会收到多少个历史值。默认值 0 表示不重放任何值。

extraBufferCapacity：除了 replay 缓存外的额外缓冲区容量。

onBufferOverflow：当缓冲区满时的处理策略，有 SUSPEND（挂起）、DROP_OLDEST（丢弃最旧值）、DROP_LATEST（丢弃最新值）三种选项。

示例：带重放功能的 SharedFlow

fun main() = runBlocking {// 重放最近2个值val sharedFlow = MutableSharedFlow<Int>(replay = 2)// 发送数据sharedFlow.emit(1)sharedFlow.emit(2)sharedFlow.emit(3)// 收集者会收到最近的2个值（2和3）sharedFlow.collect {println("Collected: $it")}
}

输出：

Collected: 2
Collected: 3

4.3.3 SharedFlow 在事件处理中的应用

SharedFlow非常适合处理一次性事件，如导航事件、Toast 消息等：

class EventViewModel : ViewModel() {// 事件SharedFlow，replay=0确保事件只被处理一次private val _events = MutableSharedFlow<Event>()val events: SharedFlow<Event> = _events.asSharedFlow()fun sendEvent(event: Event) {viewModelScope.launch {_events.emit(event)}}
}sealed class Event {data class ShowToast(val message: String) : Event()data class NavigateTo(val screen: String) : Event()
}// 在Activity中收集事件
lifecycleScope.launch {repeatOnLifecycle(Lifecycle.State.STARTED) {viewModel.events.collect { event ->when (event) {is Event.ShowToast -> Toast.makeText(context, event.message, Toast.LENGTH_SHORT).show()is Event.NavigateTo -> findNavController().navigate(event.screen)}}}
}

这种方式可以避免配置变更（如屏幕旋转）导致的事件重复处理问题。

4.4 背压处理

背压（Backpressure）是指当数据生产者的速度超过消费者处理速度时出现的不平衡现象。Flow 提供了多种机制来处理背压。

4.4.1 缓冲（buffer）

buffer操作符为 Flow 添加一个缓冲区，允许生产者在消费者处理之前继续发射数据：

fun main() = runBlocking {val time = measureTimeMillis {(1..3).asFlow().onEach { delay(100) } // 生产者：每100ms发射一个值.buffer() // 添加缓冲区.collect { delay(300) // 消费者：每300ms处理一个值println(it)}}println("Total time: $time ms")
}

没有buffer时，总时间约为 (100+300)3 = 1200ms。

有buffer时，总时间约为 1003 + 300 = 600ms，因为生产者可以在消费者处理的同时继续生产。

4.4.2 合并（conflate）

conflate操作符会丢弃旧值，只保留最新的值，适合数据更新频繁但只需最新值的场景：

fun main() = runBlocking {val time = measureTimeMillis {(1..5).asFlow().onEach { delay(100) } // 快速产生数据.conflate() // 合并数据，只保留最新的.collect { delay(300) // 处理较慢println(it)}}println("Total time: $time ms")
}

输出可能是：

1
3
5
Total time: around 900ms

中间的 2 和 4 被丢弃了，因为在处理它们的时间内有新的值产生。

4.4.3 处理最新（collectLatest）

collectLatest会取消前一个值的处理，立即开始处理新值，适合需要响应最新值但可以中断旧处理的场景：

fun main() = runBlocking {(1..3).asFlow().onEach { delay(100) }.collectLatest { value ->println("Processing $value")delay(300) // 模拟长时间处理println("Completed $value")}
}

输出：

Processing 1
Processing 2
Processing 3
Completed 3

可以看到，1 和 2 的处理被取消了，只有最后一个值 3 的处理完成。

4.5 线程切换（flowOn）

flowOn操作符用于指定 Flow 上游操作的执行线程，它会影响其之前的所有操作符，直到另一个flowOn出现。

fun main() = runBlocking {flow {println("Emitting on ${Thread.currentThread().name}")emit(1)emit(2)}.map { println("Mapping on ${Thread.currentThread().name}")it * 2 }.flowOn(Dispatchers.IO) // 指定上游在IO线程执行.filter { println("Filtering on ${Thread.currentThread().name}")it > 1 }.flowOn(Dispatchers.Default) // 指定上游（到上一个flowOn）在Default线程执行.collect { println("Collecting on ${Thread.currentThread().name}: $it")}
}

输出可能是：

Emitting on DefaultDispatcher-worker-1
Mapping on DefaultDispatcher-worker-1
Filtering on DefaultDispatcher-worker-2
Collecting on main: 2
Emitting on DefaultDispatcher-worker-1
Mapping on DefaultDispatcher-worker-1
Filtering on DefaultDispatcher-worker-2
Collecting on main: 4

注意：flowOn不会改变collect的执行线程，collect总是在调用它的协程上下文中执行。

在 Android 中，通常的模式是：

数据获取和处理在 IO 线程

最终收集在主线程（UI 线程）

viewModelScope.launch {repository.getData() // 返回Flow.map { processData(it) }.flowOn(Dispatchers.IO) // 数据获取和处理在IO线程.collect { uiData ->// 收集在主线程，更新UIupdateUI(uiData)}
}

viewModelScope默认在主线程执行，所以collect在主线程，而flowOn(Dispatchers.IO)指定上游操作在 IO 线程执行。

五、Flow 的实际应用场景

5.1 网络请求与数据处理

Flow 非常适合处理网络请求和后续的数据处理，它可以将多个步骤串联起来，形成清晰的数据处理管道。

// 数据模型
data class User(val id: Int, val name: String, val email: String)
data class UserProfile(val user: User, val posts: List<Post>)// 网络服务
interface ApiService {@GET("users/{id}")suspend fun getUser(@Path("id") id: Int): User@GET("users/{userId}/posts")suspend fun getUserPosts(@Path("userId") userId: Int): List<Post>
}// 仓库层
class UserRepository(private val apiService: ApiService) {// 获取用户资料（用户信息+帖子列表）fun getUserProfile(userId: Int): Flow<UserProfile> = flow {// 1. 获取用户信息val user = apiService.getUser(userId)emit(Loading) // 发射加载状态// 2. 获取用户帖子val posts = apiService.getUserPosts(userId)// 3. 合并数据并发射emit(Success(UserProfile(user, posts)))}.catch { e ->// 处理错误emit(Error(e.message ?: "Unknown error"))}.flowOn(Dispatchers.IO) // 网络请求在IO线程执行
}// UI层收集
viewModelScope.launch {userRepository.getUserProfile(1).collect { result ->when (result) {is Loading -> showLoading()is Success -> showProfile(result.data)is Error -> showError(result.message)}}
}

这种模式将数据获取、处理和状态管理清晰地分离，代码可读性和可维护性都很好。

5.2 数据库操作（Room + Flow）

Room 数据库与 Flow 有很好的集成，查询可以返回 Flow，当数据发生变化时会自动发射新值。

// 实体类
@Entity(tableName = "users")
data class UserEntity(@PrimaryKey val id: Int,val name: String,val email: String
)// DAO接口
@Dao
interface UserDao {@Query("SELECT * FROM users")fun getAllUsers(): Flow<List<UserEntity>> // 返回Flow，数据变化时自动更新@Query("SELECT * FROM users WHERE id = :id")fun getUserById(id: Int): Flow<UserEntity?>@Insert(onConflict = OnConflictStrategy.REPLACE)suspend fun insertUser(user: UserEntity)@Deletesuspend fun deleteUser(user: UserEntity)
}// 仓库层
class LocalUserRepository(private val userDao: UserDao) {// 获取所有用户，自动监听数据库变化fun getAllUsers(): Flow<List<User>> {return userDao.getAllUsers().map { entities ->entities.map { it.toDomainModel() }}.flowOn(Dispatchers.IO)}// 其他操作...
}// 在ViewModel中使用
class UserViewModel(private val repository: LocalUserRepository) : ViewModel() {val users: Flow<List<User>> = repository.getAllUsers()fun addUser(user: User) {viewModelScope.launch {repository.insertUser(user.toEntity())}}
}// 在UI中收集
lifecycleScope.launch {repeatOnLifecycle(Lifecycle.State.STARTED) {viewModel.users.collect { users ->adapter.submitList(users)}}
}

这种方式可以实现 UI 与数据库的自动同步，当数据库中的数据发生变化时，UI 会自动更新，无需手动刷新。

5.3 搜索功能实现

Flow 的操作符非常适合实现搜索功能，特别是带有防抖（debounce）和取消之前请求的需求。

class SearchViewModel(private val repository: SearchRepository) : ViewModel() {// 搜索查询输入流private val _searchQuery = MutableStateFlow("")val searchQuery: StateFlow<String> = _searchQuery.asStateFlow()// 搜索结果val searchResults: Flow<Result<List<Item>>> = _searchQuery.debounce(300) // 防抖，等待用户停止输入300ms.distinctUntilChanged() // 只有查询变化时才执行.filter { it.isNotBlank() } // 过滤空查询.flatMapLatest { query ->// 取消之前的请求，只处理最新的查询repository.search(query)}.flowOn(Dispatchers.IO)// 更新搜索查询fun onSearchQueryChanged(query: String) {_searchQuery.value = query}
}// 仓库层
class SearchRepository(private val apiService: ApiService) {fun search(query: String): Flow<Result<List<Item>>> = flow {emit(Result.Loading)val response = apiService.search(query)emit(Result.Success(response.items))}.catch { e ->emit(Result.Error(e))}
}// UI层
class SearchActivity : AppCompatActivity() {private val viewModel: SearchViewModel by viewModels()override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {super.onCreate(savedInstanceState)// ...searchEditText.addTextChangedListener { text ->viewModel.onSearchQueryChanged(text.toString())}lifecycleScope.launch {repeatOnLifecycle(Lifecycle.State.STARTED) {viewModel.searchResults.collect { result ->when (result) {is Result.Loading -> showLoading()is Result.Success -> showResults(result.data)is Result.Error -> showError(result.exception)}}}}}
}

这个搜索实现具有以下特点：

防抖：避免用户输入过程中频繁发起请求

去重：相同的查询不会重复请求

取消旧请求：新查询会取消之前的请求

自动处理生命周期：不会在后台发起请求

5.4 数据流的组合与转换

在实际应用中，经常需要组合多个数据源或对数据进行复杂转换，Flow 的操作符可以简化这些任务。

示例：组合本地数据库和网络数据

class ProductRepository(private val apiService: ApiService,private val productDao: ProductDao,private val connectivityChecker: ConnectivityChecker
) {// 获取产品列表，优先使用本地数据，同时从网络更新fun getProducts(): Flow<Result<List<Product>>> = flow {// 1. 先发射本地数据库数据val localProducts = productDao.getProducts()emit(Result.Success(localProducts))// 2. 如果有网络连接，从网络获取并更新数据库if (connectivityChecker.isConnected()) {try {val remoteProducts = apiService.getProducts()productDao.insertAll(remoteProducts.map { it.toEntity() })// 发射更新后的本地数据emit(Result.Success(productDao.getProducts()))} catch (e: Exception) {emit(Result.Error(e))}} else {// 无网络连接，只使用本地数据emit(Result.Info("Using local data"))}}.map { result ->// 转换数据模型when (result) {is Result.Success -> Result.Success(result.data.map { it.toDomainModel() })else -> result}}.flowOn(Dispatchers.IO)
}

这个实现提供了良好的用户体验：

立即显示本地缓存数据

有网络时后台更新数据并刷新 UI

无网络时明确告知用户使用的是本地数据

5.5 事件总线

使用SharedFlow可以实现一个简单而高效的事件总线，用于应用内不同组件之间的通信。

// 事件总线单例
object EventBus {// 私有可变SharedFlow，replay=0确保事件只被处理一次private val _events = MutableSharedFlow<Event>(replay = 0)// 公开不可变的SharedFlowval events: SharedFlow<Event> = _events.asSharedFlow()// 发送事件suspend fun sendEvent(event: Event) {_events.emit(event)}// 协程作用域内发送事件fun sendEventInScope(event: Event, scope: CoroutineScope) {scope.launch {sendEvent(event)}}
}// 事件类型
sealed class Event {data class UserLoggedIn(val userId: String) : Event()data class NetworkStatusChanged(val isConnected: Boolean) : Event()// 其他事件...
}// 发送事件
EventBus.sendEventInScope(Event.UserLoggedIn("123"), viewModelScope)// 接收事件
lifecycleScope.launch {repeatOnLifecycle(Lifecycle.State.STARTED) {EventBus.events.collect { event ->when (event) {is Event.UserLoggedIn -> handleUserLoggedIn(event.userId)is Event.NetworkStatusChanged -> handleNetworkChange(event.isConnected)}}}
}

这种事件总线实现相比传统的基于观察者模式的实现，具有以下优势：

天然支持协程和暂停函数

可以指定事件处理的线程

自动处理生命周期，避免内存泄漏

类型安全，无需强制类型转换

六、Flow 的测试

测试异步代码一直是个挑战，Flow 作为基于协程的异步数据流，也需要特殊的测试方法。Kotlin 提供了kotlinx-coroutines-test库来简化 Flow 的测试。

6.1 测试基本流程

测试 Flow 通常包括以下步骤：

1.创建测试用的 Flow

2.收集 Flow 的值

3.验证收集到的值是否符合预期

import kotlinx.coroutines.test.runTest
import kotlinx.coroutines.test.TestCoroutineDispatcher
import org.junit.Assert.assertEquals
import org.junit.Testclass FlowTest {// 使用TestCoroutineDispatcher进行测试private val testDispatcher = TestCoroutineDispatcher()@Testfun `test simple flow`() = runTest(testDispatcher) {// 创建测试Flowval flow = flow {emit(1)emit(2)emit(3)}// 收集Flow的值val result = mutableListOf<Int>()flow.collect { result.add(it) }// 验证结果assertEquals(listOf(1, 2, 3), result)}
}

runTest是测试协程代码的主要入口点，它会创建一个测试作用域，并自动管理协程的生命周期。

6.2 测试带有延迟的 Flow

对于带有delay的 Flow，可以使用测试调度器来控制时间，而不必实际等待延迟。

@Test
fun `test flow with delay`() = runTest {val flow = flow {emit(1)delay(1000) // 模拟延迟emit(2)delay(1000)emit(3)}val result = mutableListOf<Int>()val job = launch {flow.collect { result.add(it) }}// 初始状态：只收集到1assertEquals(listOf(1), result)// 前进1000msadvanceTimeBy(1000)assertEquals(listOf(1, 2), result)// 再前进1000msadvanceTimeBy(1000)assertEquals(listOf(1, 2, 3), result)job.cancel()
}

advanceTimeBy(millis)可以将测试时间前进指定的毫秒数，立即执行这段时间内应该执行的代码，大大加快测试速度。

6.3 测试 StateFlow 和 SharedFlow

测试StateFlow和SharedFlow与测试普通 Flow 类似，但需要注意它们的热流特性。

@Test
fun `test state flow`() = runTest {// 创建StateFlowval mutableStateFlow = MutableStateFlow(0)val stateFlow = mutableStateFlow.asStateFlow()// 初始值assertEquals(0, stateFlow.value)// 收集值val result = mutableListOf<Int>()launch {stateFlow.collect { result.add(it) }}// 更新状态mutableStateFlow.value = 1mutableStateFlow.value = 2mutableStateFlow.value = 2 // 相同的值不会被发射mutableStateFlow.value = 3// 验证结果assertEquals(listOf(0, 1, 2, 3), result)
}@Test
fun `test shared flow with replay`() = runTest {// 创建带重放的SharedFlowval sharedFlow = MutableSharedFlow<Int>(replay = 2)// 发送值sharedFlow.emit(1)sharedFlow.emit(2)sharedFlow.emit(3)// 收集值（会收到重放的2和3）val result = mutableListOf<Int>()sharedFlow.collect { result.add(it) }assertEquals(listOf(2, 3), result)
}

6.4 测试异常情况

测试 Flow 中的异常处理也很重要，可以验证异常是否被正确捕获和处理。

@Test
fun `test flow with exception`() = runTest {val flow = flow {emit(1)throw Exception("Test error")emit(2) // 这行不会执行}.catch { e ->emit(-1) // 捕获异常并发射错误标记}val result = flow.toList() // 收集所有值到列表assertEquals(listOf(1, -1), result)
}

使用toList()可以方便地将 Flow 发射的所有值收集到一个列表中，简化断言。

6.5 测试仓库层的 Flow

在实际应用中，经常需要测试仓库层返回的 Flow，这通常涉及到模拟网络或数据库依赖。

class UserRepositoryTest {// 模拟依赖private val mockApi = mockk<ApiService>()private val mockDao = mockk<UserDao>()private val repository = UserRepository(mockApi, mockDao)@Testfun `get user profile success`() = runTest {// 给定val testUserId = 1val testUser = User(testUserId, "Test User", "test@example.com")val testPosts = listOf(Post(1, testUserId, "Test Post"))// 模拟API调用coEvery { mockApi.getUser(testUserId) } returns testUsercoEvery { mockApi.getUserPosts(testUserId) } returns testPosts// 当val result = mutableListOf<Result<UserProfile>>()repository.getUserProfile(testUserId).collect { result.add(it) }// 验证assertEquals(2, result.size) // Loading和SuccessassertTrue(result[0] is Result.Loading)assertTrue(result[1] is Result.Success)assertEquals(testUser, (result[1] as Result.Success).data.user)assertEquals(testPosts, (result[1] as Result.Success).data.posts)// 验证依赖被正确调用coVerify { mockApi.getUser(testUserId) }coVerify { mockApi.getUserPosts(testUserId) }}@Testfun `get user profile failure`() = runTest {// 给定val testUserId = 1val testError = Exception("Network error")// 模拟API调用失败coEvery { mockApi.getUser(testUserId) } throws testError// 当val result = mutableListOf<Result<UserProfile>>()repository.getUserProfile(testUserId).collect { result.add(it) }// 验证assertEquals(2, result.size) // Loading和ErrorassertTrue(result[0] is Result.Loading)assertTrue(result[1] is Result.Error)assertEquals(testError.message, (result[1] as Result.Error).message)}
}

这个例子使用了mockk库来模拟依赖，测试了仓库层在成功和失败情况下的行为。

七、Flow 的最佳实践

7.1 暴露不可变 Flow

始终暴露不可变的Flow、StateFlow或SharedFlow，只在内部保留可变引用，这可以确保数据流的安全性和可预测性。

// 错误做法：暴露可变Flow
class BadExample {val mutableFlow = MutableStateFlow(0)
}// 正确做法：暴露不可变Flow
class GoodExample {private val _stateFlow = MutableStateFlow(0)val stateFlow: StateFlow<Int> = _stateFlow.asStateFlow()private val _sharedFlow = MutableSharedFlow<String>()val sharedFlow: SharedFlow<String> = _sharedFlow.asSharedFlow()// 提供方法来更新状态，而不是直接暴露可变引用fun increment() {_stateFlow.value += 1}
}

7.2 合理使用 StateFlow 和 SharedFlow

使用StateFlow表示应用状态，如 UI 状态、用户信息等

使用SharedFlow表示一次性事件，如导航、Toast 消息等

避免使用SharedFlow存储需要持久化的状态，优先使用StateFlow

class UiViewModel {// UI状态用StateFlowprivate val _uiState = MutableStateFlow<UiState>(UiState.Initial)val uiState: StateFlow<UiState> = _uiState.asStateFlow()// 一次性事件用SharedFlowprivate val _events = MutableSharedFlow<UiEvent>()val events: SharedFlow<UiEvent> = _events.asSharedFlow()// ...
}

7.3 正确处理生命周期

在 Android 中，收集 Flow 时应使用lifecycleScope和repeatOnLifecycle，确保在生命周期外停止收集，避免内存泄漏。

// 错误做法：可能导致内存泄漏
lifecycleScope.launch {viewModel.data.collect { updateUI(it) }
}// 正确做法：根据生命周期自动开始和停止收集
lifecycleScope.launch {repeatOnLifecycle(Lifecycle.State.STARTED) {viewModel.data.collect { updateUI(it) }}
}

repeatOnLifecycle会在生命周期进入指定状态时开始收集，离开时取消收集，并在再次进入时重新开始。

7.4 避免在 Flow 中执行长时间运行的阻塞操作

Flow 虽然基于协程，但在 Flow 构建器中执行阻塞操作仍然会阻塞当前线程。应使用适当的调度器或协程上下文。

// 错误做法：在Flow中执行阻塞操作
val badFlow = flow {val result = blockingDatabaseCall() // 阻塞操作emit(result)
}// 正确做法：指定适当的调度器
val goodFlow = flow {val result = databaseCall() //  suspend函数，非阻塞emit(result)
}.flowOn(Dispatchers.IO) // 在IO线程执行

7.5 使用适当的背压策略

根据不同的业务场景选择合适的背压处理策略：

普通场景使用buffer提高吞吐量

只关心最新值的场景使用conflate

需要中断旧处理的场景使用collectLatest

// 下载进度更新：可以使用conflate，只关心最新进度
downloadFlow.conflate().collect { progress -> updateProgress(progress) }// 实时搜索：使用collectLatest，取消旧请求
searchQueryFlow.flatMapLatest { query -> searchApi.search(query) }.collect { results -> showResults(results) }

7.6 合理使用操作符链

Flow 的操作符链可以使代码简洁易读，但过长的操作符链会降低可读性，应适时拆分。

// 过长的操作符链，可读性差
val complexFlow = dataSource.getData().filter { it.isValid }.map { it.toDto() }.flatMapConcat { fetchDetails(it.id) }.map { it.toDomainModel() }.filter { it.isActive }.onEach { log(it) }.catch { handleError(it) }.flowOn(Dispatchers.IO)// 拆分后更易读
val filteredData = dataSource.getData().filter { it.isValid }.map { it.toDto() }val detailedData = filteredData.flatMapConcat { fetchDetails(it.id) }.map { it.toDomainModel() }val finalFlow = detailedData.filter { it.isActive }.onEach { log(it) }.catch { handleError(it) }.flowOn(Dispatchers.IO)

7.7 正确处理异常

Flow 中的异常会终止整个数据流，应使用catch操作符适时捕获和处理异常。

// 错误做法：未处理异常，会导致Flow终止
val unsafeFlow = flow {emit(1)throw Exception("Error")emit(2) // 不会执行
}// 正确做法：捕获异常并处理
val safeFlow = flow {emit(1)throw Exception("Error")emit(2)
}.catch { e ->// 处理异常emit(-1) // 可以发射错误标记logError(e)
}

注意catch的位置，它只能捕获其上游的异常。

7.8 避免过度使用 Flow

虽然 Flow 很强大，但并不是所有场景都需要使用 Flow：

简单的一次性异步操作，使用suspend函数即可

不需要数据流的场景，直接返回值更简单

频繁更新的 UI 状态，考虑使用StateFlow而不是普通 Flow

// 不需要Flow的场景
suspend fun fetchSingleData(): Data {return apiService.getData()
}// 需要Flow的场景
fun observeDataChanges(): Flow<Data> {return database.observeData().map { it.toDomainModel() }
}

八、常见问题与解决方案

8.1 收集不到数据或数据不更新

可能原因：

1.忘记调用collect或相关收集函数

2.Flow 是冷流，没有活跃的收集者

3.协程被提前取消

4.操作符错误地过滤了所有数据

解决方案：

确保调用了collect、toList()等收集函数

检查协程作用域是否正确，避免收集者被提前取消

使用onEach或onStart添加日志，跟踪数据流向

检查过滤操作符，确保没有错误地过滤掉所有数据

// 添加日志调试
flow.onStart { println("Flow started") }.onEach { println("Emitting $it") }.filter { it > 0 }.onEach { println("After filter $it") }.collect { println("Collected $it") }

8.2 内存泄漏

可能原因：

1.在生命周期外仍在收集 Flow

2.使用了全局协程作用域（如GlobalScope）

3.长时间运行的 Flow 没有与生命周期绑定

解决方案：

在 Android 中使用lifecycleScope和repeatOnLifecycle

避免使用GlobalScope，使用与生命周期绑定的作用域

及时取消不再需要的收集

使用onCompletion检查 Flow 是否被正确取消

// 正确的收集方式，避免内存泄漏
lifecycleScope.launch {repeatOnLifecycle(Lifecycle.State.STARTED) {viewModel.data.collect { updateUI(it) }}
}

8.3 线程问题（如在后台线程更新 UI）

可能原因：

1.没有正确使用flowOn指定上游线程

2.collect在后台线程执行，尝试更新 UI

解决方案：

使用flowOn指定上游操作的线程

确保collect在主线程执行（在 Android 中，lifecycleScope和viewModelScope默认在主线程）

检查是否有多个flowOn导致线程混乱

// 正确的线程配置
flow {// 这部分在IO线程执行emit(fetchData())
}
.map { processData(it) } // 这部分也在IO线程执行
.flowOn(Dispatchers.IO) // 指定上游在IO线程
.collect { // 这部分在主线程执行，可以安全更新UIupdateUI(it) 
}

8.4 StateFlow 不发射新值

可能原因：

1.新值与旧值相同（StateFlow默认只发射不同的值）

2.没有正确使用value属性设置新值

3.收集者被取消或未正确启动

解决方案：

确保新值与旧值不同，或使用MutableStateFlow.value = newValue强制设置

检查是否正确获取了MutableStateFlow的引用

验证收集者是否在活跃的协程作用域中

// 强制更新，即使值相同
mutableStateFlow.value = newValue
// 或者使用以下方式确保更新（适用于复杂对象）
mutableStateFlow.value = newValue.copy()

8.5 异常导致 Flow 终止

可能原因：

1.Flow 中抛出未捕获的异常

2.操作符链中没有catch处理异常

解决方案：

在适当的位置添加catch操作符捕获异常

使用retry或retryWhen在发生异常时重试

捕获异常后发射错误状态，让 UI 层处理

// 稳健的异常处理
flow {emit(loadData())
}
.catch { e ->emit(ErrorState(e)) // 发射错误状态logError(e)
}
.retryWhen { cause, attempt ->// 重试3次if (attempt < 3 && cause is IOException) {delay(1000 * attempt) // 指数退避true} else {false}
}
.collect { handleState(it) }