前语

上一篇关于Flow的文章，其实只是Flow的入门运用，想让Flow真实完全发挥出它的作用，在了解其原理后，咱们再了解一些其他扩展的Flow知识才能够。

本篇文章咱们来说一个还在实验性值的特性:select，这个东西在实践事务中很有用，尤其是合作async办法和Channel，这儿会说为什么和Flow没关系，那是由于Flow触及的东西太多了，不需求select，后边咱们专门来说。

正文

select的直接翻译便是挑选，那它到底挑选的是什么呢？

咱们能够思考一个事务场景，便是一个展示产品信息的页面，可是这个信息能够从网络获取，也能够从本地缓存获取(之前浏览过)，为了不让页面出现空白，咱们大可先显现缓存信息，等网络数据回来后，再显现网络最新信息。

咱们先写出下面测试代码：

/**
 * 模仿从缓存中获取物品信息
 * @param productId 产品Id
 * @return 回来物品信息[Product]
 * */
suspend fun getCacheInfo(productId: String): Product {
    delay(100L)
    return Product(productId, 9.9)
}
/**
 * 模仿从网络中获取物品信息
 * @param productId 产品Id
 * @return 回来物品信息[Product]
 * */
suspend fun getNetworkInfo(productId: String): Product {
    delay(200L)
    return Product(productId, 9.8)
}
/**
 * 模仿更新UI
 * @param product 产品信息
 * */
fun updateUI(product: Product) {
    println("${product.productId}==${product.price}")
}
data class Product(val productId: String,val price: Double)

这儿咱们模仿网络请求和获取缓存信息，由于缓存较快，咱们模仿了100ms，网络是200ms，按照之前的思路，咱们写出如下代码：

fun main(){
    runBlocking {
        val startTime = System.currentTimeMillis()
        val productId = "11211"
        val cacheProduct = getCacheInfo(productId)
        updateUI(cacheProduct)
        val networkProduct = getNetworkInfo(productId)
        updateUI(networkProduct)
        println("total time : ${System.currentTimeMillis() - startTime}")
    }
}

这儿会先显现缓存信息，再显现网络信息，打印如下：

11211==9.9
11211==9.8
total time : 317

可是这儿有个问题，便是getCacheInfo是一个挂起函数，假设该函数出现了问题，或许回来时刻十分长，这时用户就会等候好久，或许直接显现不出来。

这时，咱们就面临挑选了，也便是这2个网络请求，谁更快，我便是运用哪个。由于是在2个协程中履行的使命，想要获取哪个快，就必须加入一个flag变量，来判别是否有一个现已完成了，然后经过while循环来获取值，代码如下：

fun main(){
   runBlocking {
       val startTime = System.currentTimeMillis()
       val productId = "11211"
       var finished = false
       var product: Product? = null
       //开端2个非堵塞使命
       val cacheDeferred = async { getCacheInfo(productId) }
       val networkDeferred = async { getNetworkInfo(productId) }
       //敞开2个非堵塞使命获取结果
       launch {
           product = cacheDeferred.await()
           finished = true
       }
       launch {
           product = networkDeferred.await()
           finished = true
       }
       //等候哪个先履行完
       while (!finished){
           delay(1)
       }
       //显现UI
       product?.let { updateUI(it) }
       println("total time : ${System.currentTimeMillis() - startTime}")
   }
}

上面代码直接看注释就能了解，是谁先回来，就用哪个。打印如下：

11211==9.9
total time : 129

能够发现耗时为129ms，阐明确实是2个使命一同履行，并且回来先履行完的。

`select`和`Deferred`合作运用

上面代码尽管能够实现功能，可是引入了flag，并且代码十分多，这时就需求select的运用了，运用select优化完代码如下：

fun main(){
    runBlocking {
        val startTime = System.currentTimeMillis()
        val productId = "11211"
        val product = select {
            async { getCacheInfo(productId) }
                .onAwait{
                    it
                }
            async { getNetworkInfo(productId) }
                .onAwait{
                    it
                }
        }
        updateUI(product)
        println("total time : ${System.currentTimeMillis() - startTime}")
    }
}

上述用select优化完，打印如下：

11211==9.9
total time : 132

这儿咱们直接运用select包裹多个Deferred对象，然后在里边的对每个Deferred对象不是运用咱们之前常用的await()挂起函数来获取结果，仍是运用onAwait来获取结果，这儿要注意。

关于这个select是怎么选取里边跑的最快的原理咱们不做深化探求，咱们单从上面名字来看await和onAwait来看出一点端倪，咱们平时运用onXXX办法时，一般都是认为是一个回调，而这儿的意思也是相似的，即多个Deferred有哪个回调了，就把值回调出去，然后找到最快的。

上面代码尽管能够完美获取运转最快的Deferred，可是事务上仍是有点问题，即假设缓存回来很快、网络回来较慢，咱们只会显现缓存的，无法显现最新的网络的信息，所以咱们只需求略微修正一下，判别数据是否来自缓存即可，修正如下:

/**
 * 数据类，来表明一个产品
 * @param isCache 是否是缓存数据
 * */
data class Product(val productId: String,val price: Double,val isCache: Boolean = false)

先给数据类加个特点，表明是否是缓存，这儿咱们给isCache设置的是val变量，这儿是遵从Kotlin的不变性原则：类尽量要削减对外露出不必要api，以削减改变可能性。一同数据类的赋值，尽量都是运用构造函数，而不要独自去修正变量值。

那怎么修正这个isCache变量呢？主张运用copy的方式，比方优化后的代码：

fun main(){
    runBlocking {
        val startTime = System.currentTimeMillis()
        val productId = "11211"
        val cacheDeferred = async { getCacheInfo(productId) }
        val networkDeferred = async { getNetworkInfo(productId) }
        val product = select {
            cacheDeferred.onAwait{
                    //这儿有改变
                    it.copy(isCache = true)
                }
            networkDeferred.onAwait{
                    it.copy(isCache = false)
                }
        }
        updateUI(product)
        println("total time : ${System.currentTimeMillis() - startTime}")
        //如果当前是缓存信息，则再去获取网络信息
        if (product.isCache){
            val latest = networkDeferred.await()
            updateUI(latest)
            println("all total time : ${System.currentTimeMillis() - startTime}")
        }
    }
}

这儿咱们在缓存和网络中获取数据时，给加了判别，这儿运用copy来削减数据改变性，一同在后边进行判别，是否是缓存信息，如果是的话，再去获取网络信息，打印如下：

11211==9.9
total time : 134
11211==9.8
all total time : 235

这样咱们就写出了契合事务的代码了。

`select`和`Channel`合作运用

上面咱们以select和Deferred结合运用来获取最快的那个，这儿咱们再进阶一下，select还能够和Channel一同运用。

咱们想一下，Channel是一个密闭的管道，用于协程间的通讯，这时假设有多个管道，就相似于上面比如中每个协程会回来多个值，这时咱们能够挑选合适的值。

至于问为什么Flow不支持用select，只能说Flow自身触及的东西十分多，官方库现已为其规划了相似的API了，这个咱们后边遇到了细说。

咱们以一个简单比如来看看怎么运用：

fun main() = runBlocking {
    val startTime = System.currentTimeMillis()
    //敞开一个协程，往channel1中发送数据，这儿发送完 ABC需求450ms，
    val channel1 = produce {
        delay(50L)
        send("A")
        delay(150)
        send("B")
        delay(250)
        send("C")
        //推迟1000ms是为了这个Channel不那么快close
        //由于produce高阶函数敞开协程，当履行完时，会自动close
        delay(1000)
    }
    //敞开一个协程，往channel2中发送数据，发送完abc需求500ms
    val channel2 = produce {
        delay(100L)
        send("a")
        delay(200L)
        send("b")
        delay(200L)
        send("c")
        delay(1000)
    }
    //挑选Channel，接纳2个Channel
    suspend fun selectChannel(channel1: ReceiveChannel<String>, channel2: ReceiveChannel<String>): String =
        select {
            //这儿相同运用类onXXX的API
            channel1.onReceiveCatching {
                it.getOrNull() ?: "channel1 is closed!"
            }
            channel2.onReceiveCatching {
                it.getOrNull() ?: "channel2 is closed!"
            }
        }
    //连续挑选6次
    repeat(6) {
        val result = selectChannel(channel1, channel2)
        println(result)
    }
    //最终再把协程撤销，由于前面设置的有1000ms推迟
    channel1.cancel()
    channel2.cancel()
    println("Time cost: ${System.currentTimeMillis() - startTime}")
}

上面代码的运转结果如下：

A
a
B
b
C
c
Time cost: 553

首要咱们剖析一下结果，耗时是553，这阐明select在挑选时，2个Channel替换给出数据，这也便是并发的体现。其次便是上面代码的了解，有一些注释需求细心看看，现在来简单阐明一下：

produce函数的回来值，以及为什么要在最终delay(1000)。咱们看一下函数界说：

    public fun <E> CoroutineScope.produce(
        context: CoroutineContext = EmptyCoroutineContext,
        capacity: Int = 0,
        @BuilderInference block: suspend ProducerScope<E>.() -> Unit
    ): ReceiveChannel<E> =
        produce(context
            , capacity
            , BufferOverflow.SUSPEND
            , CoroutineStart.DEFAULT
            , onCompletion = null
            , block = block)

这个函数的回来值类型是ReceiveChannel，根据Channel章节的学习，咱们知道这个是用来接纳数据的。而block高阶函数类型的接纳者是ProducerScope，界说如下：

public interface ProducerScope<in E> : CoroutineScope, SendChannel<E> {
    public val channel: SendChannel<E>
}

这是一个接口，接口中有一个默认实现的channel，所以咱们能够在block代码中调用send办法来发送数据。

一同该函数会发动一个协程，然后把数据发送到回来值的ReceiveChannel中，当发送完毕后，会调用close办法，这也便是为什么咱们要在后边delay(1000)的原因，是避免咱们取数据的时分，这个channel现已封闭了。

在selectChannel()办法中中，咱们运用select包裹了2个channel，注意这儿咱们运用的办法回调是onReceiveCatching，当然它也有onReceive办法，之所以这样是由于能够避免channel被封闭后，导致的异常。
最终便是这儿的send、select都是挂起函数，所以这儿的思考的时分就需求发挥一点想象力。首要第一次调用select来挑选时，发现没得选，都没有回来，这时就会挂起。等候一会后，channel1就会回调第一个数据A，然后select得到数据。紧接着，又是第2次调用select，依旧会等候，又过了一会，channel2管道发送了一个数据。

所以这个过程便是俩根管道一同往一个池子中放球，而select便是旁边拿球的人，每调用一次就来取一次。

总结

本篇文章介绍了十分有实践用处的select组件，当咱们在日常开发中遇到了异步挑选难题，能够运用select来简化咱们的代码。

协程(11) | select简单使用

前语

正文

`select`和`Deferred`合作运用

`select`和`Channel`合作运用

总结

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协程(11) | select简单使用

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select和Deferred合作运用

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