Как работать с обратными вызовами и потоками в Kotlin


Оглавление (нажмите, чтобы открыть):

Как котлин сопрограммы работают внутри?

Как Котлин реализует сопрограммы внутренне?

Говорят, что сопрограммы являются «более легкой версией» потоков, и я понимаю, что они используют потоки внутри для выполнения сопрограмм.

Что происходит, когда я запускаю сопрограмму, используя любую из функций компоновщика?

Это мое понимание запуска этого кода:

  1. Kotlin имеет предопределенный ThreadPool в начале.
  2. В Thread01 (A) Kotlin начинает выполнение сопрограммы в следующей доступной бесплатной теме (скажем, Thread01 ).
  3. В loadData() (B) Kotlin прекращает выполнение текущего потока и запускает функцию приостановки loadData() в следующем доступном свободном потоке ( Thread02 ).
  4. Когда (B) возвращается после выполнения, Kotlin продолжает сопрограмму в следующем доступном свободном потоке ( Thread03 ).
  5. (C) выполняется в Thread03 .
  6. В (D) Thread03 останавливается.
  7. Через 1000 мс (E) выполняется в следующем свободном потоке, скажем Thread01 .

Я правильно понимаю? Или сопрограммы реализованы по-другому?

2 ответа

3 Решение Marko Topolnik [2020-11-28 22:27:00]

Сопрограммы — это совершенно отдельная вещь от любой политики планирования, которую вы описываете. Сопрограмма — это, по сути, цепочка вызовов функций suspend fun . Приостановление полностью под вашим контролем: вам просто нужно вызвать suspendCoroutine . Вы получите объект обратного вызова, чтобы вы могли вызвать его метод resume и вернуться туда, где вы остановились.

Вот некоторый код, где вы можете видеть, что приостановка — это очень прямой и прозрачный механизм, полностью под вашим контролем:

Сопрограммная вы launch приостановит себя каждый раз, когда она вызывает suspendHere() . Он записывает обратный вызов continuation свойство continuation , а затем вы явно используете это продолжение для возобновления сопрограммы.

В коде используется диспетчер Unconfined сопрограмм, который вообще не отправляет потоки, он просто запускает код сопрограмм прямо там, где вы вызываете continuation.resume() .

Имея это в виду, давайте вернемся к вашей диаграмме:

  1. Kotlin имеет предопределенный ThreadPool в начале.

Может иметь или не иметь пул потоков. Диспетчер пользовательского интерфейса работает с одним потоком.

Обязательным условием для того, чтобы поток был целью диспетчера сопрограмм, является наличие параллельной очереди, связанной с ним, и поток запускает цикл верхнего уровня, который принимает объекты Runnable из этой очереди и выполняет их. Диспетчер сопрограмм просто помещает продолжение в эту очередь.

  1. В Thread01 (A) Kotlin начинает выполнение сопрограммы в следующей доступной бесплатной теме (скажем, Thread01 ).

Это также может быть тот же поток, в котором вы назвали launch .

  1. В loadData() (B) Kotlin прекращает выполнение текущего потока и запускает функцию приостановки loadData() в следующем доступном свободном потоке ( Thread02 ).


Kotlin не нужно останавливать какие-либо темы, чтобы приостановить сопрограмму. На самом деле, главное в сопрограммах — потоки не запускаются и не останавливаются. Цикл верхнего уровня потока продолжится и выберет другой работающий объект.

Кроме того, сам факт, что вы называете suspend fun не имеет значения. suspendCoroutine приостанавливается только тогда, когда она явно вызывает suspendCoroutine . Функция также может просто вернуться без приостановки.

Но давайте предположим, что он вызвал suspendCoroutine . В этом случае сопрограмма больше не работает ни на одном потоке. Он приостановлен и не может продолжаться, пока какой-то код где-то не вызовет continuation.resume() . Этот код может выполняться в любом потоке в любое время в будущем.

  1. Когда (B) возвращается после выполнения, Kotlin продолжает сопрограмму в следующем доступном свободном потоке ( Thread03 ).

B не «возвращается после выполнения», сопрограмма возобновляется, находясь в теле. Это может приостановить и возобновить любое количество раз, прежде чем вернуться.

  1. (C) выполняется в Thread03 .
  2. В (D) Thread03 останавливается.
  3. Через 1000 мс (E) выполняется в следующем свободном потоке, скажем Thread01 .

Снова, никакие темы не останавливаются. Сопрограмма приостанавливается, и для планирования ее возобновления через 1000 мс используется механизм, обычно специфичный для диспетчера. В этот момент он будет добавлен в очередь выполнения, связанную с диспетчером.

Для конкретности давайте рассмотрим несколько примеров того, какой код требуется для отправки сопрограммы.

Swing UI диспетчер:

Диспетчер пользовательского интерфейса Android:

Андроид, финты ушами.

Мыши плакали, кололись, но продолжали грызть кактус.

четверг, 1 марта 2020 г.

Язык Котлин. Часть 3. Многопоточность. Сопрограммы (корутины).

В Котлин появились удобные и компактные инструменты для организации многопоточности — сопрограммы (или, как калька с английского, корутины). Для их использования в файле build.gradle модуля app в раздел dependencies (зависимости) дописываем строчки:

Они подключат библиотеки сопрограмм. Далее, проверяем, чтобы вначале этого же файла был подключен плагин обработчика Котлиновских аннотаций:

А разделе dependencies везде annotationProcessor замените на kapt . Это должно быть сделано во всех Котлин-проектах, иначе при компиляции могут вылезать ошибки.

Например, без плагина kotlin-kapt при использовании библиотеки Room при компиляции возникает ошибка в @Dao: Error:Each bind variable in the query must have a matching method parameter. Cannot find method parameters for :id. Часто эту ошибку обходят использованием arg0 вместо id, но это не совсем правильно.

Пример использования сопрограмм

Давайте рассмотрим использование сопрограмм на примере получения данных и вывода их в интерфейс. Инициируем действие нажатием на кнопку, код которой разместим в тестовой активности:

В область импорта добавим библиотеку контекста пользовательского интерфейса:

Контекст UI используется для направления второй сопрограммы в поток интерфейса, что позволяет вывести результат работы первой сопрограммы непосредственно в интерфейс. Интерфейс в этом случае не тормозится, потому что второй поток является просто ждущим, и не выполняет никаких тяжёлых операций, что мы сейчас и увидим. Все тяжёлые операции выполняются в первом потоке.


Итак, при нажатии на кнопку мы выводим сообщение об этом в лог и в textView . Затем запускаем асинхронную сопрограмму, и присваиваем её переменной myThread . Присваивается не результат выполнения сопрограммы, а именно живая сопрограмма. Через метод await этой сопрограммы, выраженной переменной, мы сможем в дальнейшем получить и сам результат.

Асинхронная сопрограмма запущена в фоновом пуле потоков CommonPool, и мы не можем напрямую выводить оттуда информацию в поток интерфейса. Поэтому сообщаем о запуске сопрограммы только в лог. Напомню, что эти сообщения мы можем читать во время выполнения программы на вкладке Logcat в нижней части Android Studio.

В сопрограмме мы имитируем длительную операцию двухсекундной блокирующей задержкой sleep(2000) . Она держит фоновый поток, но не оказывает никакого влияния на отзывчивость пользовательского интерфейса. После задержки выводим в лог сообщение о завершении сопрограммы, а последней строкой прописываем результат её выполнения. Вообще, результат можно вернуть строкой

но мы используем краткую форму, поскольку без оператора return результатом выполнения сопрограммы является результат последнего действия. В нашем случае это просто вышеуказанная строка текста.

После запуска первой асинхронной сопрограммы мы можем продолжить другие операции, а сопрограмма будет в фоне выполнять свою работу. Но как нам узнать, когда она завершится, и как забрать из неё результат? Для этого у нас есть переменная сопрограммы, которой мы эту сопрограмму присвоили ранее. Ожидание завершения сопрограммы и получение результата осуществляется через ожидающую функцию, которой является метод потока myThread.await() .

Ожидающая функция висит и ждёт результата, блокируя выполнение дальнейшего кода. Поэтому её нельзя напрямую помещать в код пользовательского интерфейса. Нужно организовать вторую сопрограмму, в которую и поместить ожидающую функцию, а после неё в той же сопрограмме прописать все действия, которые надлежит выполнить с полученным результатом.

Поскольку нам нужно вывести результат в интерфейс, вторую сопрограмму мы запустим не в общем пуле потоков CommonPool , а в контексте пользовательского интерфейса UI . Несмотря на то, что ожидание будет выполняться в потоке пользовательского интерфейса, наличие второй сопрограммы позволит не замораживать его. Ведь мы будем просто ожидать, не выполняя никаких действий.

После того, как первая сопрограмма завершится, вторая сопрограмма сама считает её результат и выведет в интерфейс.

Такая организация распараллеливания задач выглядит гораздо проще, чем работа с дополнительным классом в Java с реализацией его абстрактных методов. Если убрать вывод сообщений в лог, код будет выглядеть ещё компактнее и проще:

Мастер Йода рекомендует:  Интересные проекты игры в графике активности GitHub

Более того, код выглядит, как последовательный, и не требует нагромождения лишних сущностей. Таким образом, применеение сопрограмм значительно упрощает программирование.

Помимо сопрограмм acync и launch имеются ещё один вид сопрограммы для системы Андроид. Это сопрограмма runBlocking , позволяющая дождаться выполнение первой фоновой сопрограммы в основном коде с блокированием интерфейса. Используется для написания кода в блокирующем стиле.

Как создать асинхронный вызов с помощью дооснащения и наблюдения в Котлине?

Я хочу совершать вызовы API с помощью библиотеки Retrofit2, возвращает общий тип наблюдаемого.

Я получаю сообщение об ошибке: android.os.NetworkOnMainThreadException при выполнении вызовов.

Выглядит очень легко решить, два случая для рассмотрения. : 1) Если вы не используете RXJava или 2) если вы используете его

1) Если вы НЕ используете RXJava

Вы должны использовать метод enqueue при выполнении вызова. Ошибка, которую вы получаете, связана с тем, что вы вызываете ответ на тот же поток (MainThread)

Вот пример, взятый из Интернета, который использует Enqueue с Kotlin, который, возможно, вы можете адаптировать к вашему делу

2) Если вы используете RXJava (обычно версию 2, имейте в виду , что вы найдете несколько руководств для первой версии в Интернете)

Но, пожалуйста, подумайте, что большинство разработчиков сегодня решают этот асинхронный вызов, используя RXJava2, что является вторым случаем, о котором я упоминал в начале сообщения. Вам потребуется несколько часов, чтобы понять основы этого, но как только вы это сделаете, у вас будет отличное умение приносить с собой и управлять такими вызовами (даже несколькими), будет очень просто. На самом деле RXJava позволяет вам очень легко направить операцию в параллельном потоке и наблюдать результат на главной теме. Вот хороший учебник, в котором объясняется, как сделать это с помощью простого и хорошо известного шаблона (см. Обозначения)

Иными словами, что люди, новые для RXJava, думают: по умолчанию RXJava не вызывает параллельный subcribeOn , вам subcribeOn что делать с subcribeOn которая выполняет всю «грязную» работу, а затем наблюдать результат в главной теме с ObserveOn .

Для принципалов легко понять, что сравнение их обоих с двумя известными методами AsyncTask: doInBackground и onPostExecute

EDIT: Пожалуйста, посмотрите также этот пост, если у вас или будущих пользователей есть проблемы.


С помощью Retrofit / RxJava сетевой вызов будет выполняться по умолчанию в потоке, который подписывается на Observable, возвращенный из заглушки. На Android мы обычно выполняем «основной» поток, и не разрешается доступ к сети в этом потоке, следовательно, ошибка.

Решение состоит в том, чтобы сообщить RxJava подписаться на Observable в другом потоке:

Schedulers.io() является ссылкой на планировщик, который использует набор потоков, специально предназначенных для использования в операциях ввода-вывода.

Функция .observeOn позволяет безопасно обрабатывать результат обратно в основной поток.

Применяем Kotlin Coroutines в боевом Android-проекте

29 октября 2020 года Coroutines Kotlin, наконец, получили стабильный релиз. В Kotlin версии 1.3.0 корутины избавились от статуса “экспериментальные”, и теперь их можно смело использовать в боевых проектах.

На конференциях и в интернете о корутинах в основном отзываются неплохо, однако все существующие статьи — как правило, переводы с английского, и сложно найти информацию о их применении нашими российскими разработчиками. Евгений Кабак, разработчик компании Axmor, поделился опытом тестирования корутин в рамках одного из текущих проектов.

Coroutines Kotlin VS RxJava в асинхронном коде

Думаю, для тех, кто не знаком с Kotlin, стоит сказать пару слов о нем и корутинах в частности. Об актуальности изучения Kotlin говорит то, что в мае 2020 года компания Google сделала его официальным языком разработки Android.

Проекты, стартующие в нашей компании, мы пишем на Kotlin, поэтому изучаем существующие возможности и следим за выходом новых. Когда создатели языка анонсировали корутины как новый инструмент асинхронного программирования, стало интересно протестировать их в боевых условиях. Судя по описанию возможностей, они как раз подходят для решения наших задач и отличаются в лучшую сторону от уже существующих решений.

Итак, для чего нужны корутины? Если требуется скачать что-то из сети, извлечь данные из базы данных или просто выполнить долгие вычисления и при этом не заблокировать интерфейс пользователю, можно использовать корутины.

В контексте Android в задачах обеспечения асинхронности их смело можно рассматривать как конкурента RxJava. Несмотря на то, что возможности RxJava гораздо шире (это довольно объемная библиотека со своим подходом и философией), работать с корутинами удобнее, потому что они — всего лишь часть языка программирования. Задачи, решенные на RxJava с помощью операторов (специальных методов библиотеки), на корутинах реализуются намного проще — через встроенные средства языка. К тому же операторы библиотек нужно не только знать, но и понимать, как они работают, правильно выбирать и применять. Конечно, средства языка знать и правильно применять тоже нужно, но, когда речь идет о сокращении времени на разработку, стоит задуматься, насколько изучение возможности библиотеки, которую используешь для решения небольшой задачи, актуально в сравнении с изучением языка, на котором пишется весь проект.

Примеры использования Coroutines Kotlin

Поддержка корутин встроена в Kotlin, но все классы и интерфейсы находятся в отдельной библиотеке. Для их использования нужно добавить зависимость в gradle:

Небольшой пример использования:

Разберемся, что тут происходит.

longRunningMethod() — метод, который нам нужно выполнить асинхронно.

GlobalScope — жизненные рамки для корутины. В данном случае корутина будет жить, пока живо приложение, в котором она запущена. GlobalScope — конкретная реализация интерфейса CoroutineScope. Можно реализовать свой scope, например, в Activity, и это приведет к тому, что запущенные в Activity корутины будут автоматически отменяться в случае завершения или краша Activity.

launch — метод для асинхронного запуска корутины. Соответственно, метод longRunningMethod() запустится сразу же. Метод возвращает экземпляр класса Job. Этот объект можно использовать для того, чтобы, например, отменить корутину — job.cancel(). Альтернатива — метод asunc(). Он вернет Deferred — отложенную корутину, которую можно запустить позднее.

Dispatchers.IO — один из параметров метода launch(). Здесь указывается диспетчер для созданной корутины. Конкретно диспетчер Dispatchers.IO используется для фоновых задач, не блокирующих основной поток. Если указать Dispatchers.Main, то корутина будет выполняться в основном потоке.

Что имеем в итоге? Простой метод запуска асинхронного кода. Но в этом кусочке кода есть скрытые преимущества, которые не видны на первый взгляд:

  • корутины легковесны. Аналогичный код с созданием и запуском потока потребует много больше памяти:

Kotlin Coroutines для Android — Прощай RxJava?


Недавно JetBrains анонсировала новую фичу, которая известна как coroutines (coroutines является экспериментальной функцией в Kotlin 1.1+). Кстати, jetbrains — это место, где можно найти настоящее сокровище, а именно: «intellij download».

Coroutines упрощает асинхронное программирование, пряча всю сложность внутри библиотек.

Эта идея зародилась в далёком 1967 году в языке программирования Simula. Поначалу методов было всего несколько: detach и resume (следовательно, они позволяли останавливать и запускать исполнение).

Тем не менее, идея была отброшена, когда появились потоки. С одной стороны, имеет смысл запускать асинхронную задачу в отдельном потоке. Однако в некоторых случаях, это решение не будет эффективным. Например, в таких:

  1. Оба потока и переключение между ними дорого обходятся;
  2. Создание тысяч потоков может существенно нагрузить систему;
  3. Ваш код должен использовать только один поток (JavaScript, например);
  4. Вы не хотите использовать потоки, потому что у вас много «mutable state»;
  5. Вы можете изменить пользовательский интерфейс только из его потока, поэтому легко ошибиться.

Вот что разработчики говорят о coroutines: «По сути, coroutines — это вычисления, которые можно приостановить, не блокируя поток».

«Не блокируя поток» — что это значит? Проще говоря, речь идёт о функции, которая может быть запущена, отсоединена и возобновлена с того же места. Coroutines — это новый, удобный способ выполнения неблокирующих асинхронных операций. Кроме того, создание coroutines — это более «лёгкая» операция, по сравнению с потоками.

Прерываемые функций

В coroutines главное — это прерывание функций.

Отсоединённые функции могут принимать параметры и возвращаемые значения, также как обычные функции. Кроме того, они могут вызываться из coroutines и других прерываемых функций, а также из литералов функций, которые в них внедрены.

Мы помечаем методы используя новое ключевое слово «suspend». Функция, помеченная таким образом, может прервать выполнение coroutines. В то же время, это не блокирует поток.

Давайте посмотрим, как это работает на практике. Когда вы задаёте прерываемую функцию, компилятор модифицирует метод следующим образом:

Мастер Йода рекомендует:  Как создать эффект жуткого глаза

Стало:

Текущая галочка, которая хранится в интерфейсе, передаётся вызову метода. Как только метод прекращает свою работу, вызывается Callback, и всё управление переходит в state machine.

State machine ― это объект создаваемый компилятором. Он имеет метки, которые определяют этапы выполнения кода. Он передаёт себя как Callback ― интерфейс Continuation.

В настоящее время, у coroutines экспериментальный статус. Но это не означает, что их нельзя использовать в разработке. Экспериментальный статус показывает, что их библиотеки будут расширены. На самом деле это означает, что их библиотеки будут расширены и текущие проблемы будут в основном затрагивать разработчиков (им придётся поместить свой код со всеми coroutines в пакет experimental, чтобы обеспечить переход после релиза).

Чтобы начать использовать coroutines, необходимо добавить все необходимые зависимости:

В принципе, это всё. Вы также можете обернуть свой сетевой запрос в coroutines:

SuspendCoroutine остановит текущую coroutine, для выполнения асинхронной операции. Результат операции будет отправлен с помощью continuation, что возобновит coroutine.

Тем не менее, эта низкоуровневая операция ― не более чем один запрос. С помощью coroutines можно писать асинхронный код асинхронным способом. Взгляните на следующий пример:

Вам нужно указать одну важную вещь:

Это означает, что асинхронные операции будут выполняться последовательно и вам придётся намеренно указать необходимость параллелизма. Порядок выполнения должен быть чётко определён.

Мы описали логику и теперь готовы приступить к её исполнению на высшем уровне. Кстати, если вы забыли сделать coroutines builders, компилятору это не понравится. В результате вы увидите следующее:


Запуск — это билдер coroutine, который мгновенно возвращает вызов. Coroutine будет продолжать работать в фоновом режиме. В качестве параметра билдер принимает контекст, в котором будет выполняться coroutine. Обычно это CommonPool и UI.

Вы можете заметить небольшую уловку. Прерываемые функции можно использовать только из других прерываемых функций. Таким образом, у нас есть функция запуска, которая может быть использована как угодно, с помощью которой могут быть использованы прерываемые функции. Как это работает?

Coroutine builders это не ключевые слова. Это обычные функции, которые принимают лямбда-выражение, помеченное ключевым словом suspend. В этом-то и сложность.

Вы можете подумать, «ОК. Круто. Но что, черт возьми, такое эти ваши coroutine?» Самый простой способ представить, что такое coroutine — это сравнить её с «легковесным» потоком. Разница лишь в том, что coroutines намного «дешевле» потоков.

Что если вы хотите выполнять операции одновременно? Для этого вам понадобится использовать coroutine builder async.

Подытожим

В настоящее время coroutines представляют собой эффективный инструмент для бэкэнд-разработчиков, работающих с высоконагруженными системами. Другая классная фича — это возможность писать асинхронный код в синхронном стиле.

Главный вопрос: «Стоит ли мобильным разработчикам использовать coroutines вместо RX java?»

Основным недостатком coroutines является то, что они недостаточно удобны. RX java имеет гораздо более удобные операторы. Тем не менее, оба решения имеют довольно высокий барьер входа и требуют углублённого изучения для реализации сложных решений.

Кто знает, может быть, через какое-то время coroutines получит ещё более удобный набор функций и станет «must-have» решением для мобильных разработчиков. Время покажет.

Котлин сопрограмма — использовать основной поток в перспективе блокировка

Я пытаюсь выполнить следующий код:

где jobs список некоторых Supplier х — в synchronus мире это должно просто создать, например, список Интс. Все работает нормально, но проблема заключается в основном потоке не используются. Пыльник скриншота из YourKit:

Таким образом, вопрос — как я могу использовать основной поток также?

Я полагаю , runBlocking проблема здесь, но есть другой способ получить тот же результат? С Java параллельного потока выглядит гораздо лучше, но основной поток еще не используется полностью (задачи полностью независимы).

ОБНОВИТЬ

Хорошо, может быть , я сказал вам тоже кое — что. Мои вопросы пришли некоторое время после просмотра Vankant Субраманий презентации: https://youtu.be/0hQvWIdwnw4 . Мне нужно максимум производительности, нет IO, нет Ui и т.д. Только вычисления. Существует только запрос , и мне нужно использовать все свои имеющиеся ресурсы.

Можно подумать, который у меня есть, чтобы установить paralleizm нитку счета + 1, но я думаю, что это довольно глупо.

Я проверил решение с Java-8 параллельных потоков:

Я обнаружил, что загрузка процессора будет надежно работать на 100%. Для справки, я использовал эту вычислительную работу:

Обратите внимание, что его продолжительность изменяется случайным образом от нуля до времени, которое требуется для выполнения 100000000 FP умножений.

Из любопытства я также изучал код, который вы добавили к вашему вопросу, как решение, которое работает для вас. Я нашел ряд вопросов с ним, такие как:

  • аккумулировать все результаты в список вместо обработки их, как они становятся доступными
  • закрытие результата канала сразу после подачи последнего задания вместо того, чтобы ждать всех результатов


Я написал код моего собственного и добавил код для сравнения потока API Однострочник против него. Вот:

Вот мой типичный результат:

Результаты похожи, но одна строка кода все еще бьется 50 строк кода 🙂

Во-первых, я хотел бы сопереживать, что использование основного потока обычно не служит никакой практической цели.

Если ваше приложение полностью асинхронно, то вы будете иметь только одного (основной) поток заблокирован. Эта нить делает потребляют некоторую память и добавляет немного дополнительного давления на планировщиком, но добавил влияние на производительность будет незначительным и даже невозможно измерить.

В реальном мире Java это почти невозможно иметь фиксированное количество потоков в JVM. Есть системные потоки (ГЦ), есть NiO нити и т.д.

Один поток не делает разницы. Ты в порядке, пока количество потоков в приложении не растет непринужденное с повышенной нагрузкой.

Вернуться к первоначальному вопросу.

Я не думаю, что есть краткий способ использовать основной поток в этом виде параллельных задач обработки.

Например, вы можете сделать следующее:

В основном, это простая реализация производитель / потребитель, где основной поток служит в качестве одного из потребителей. Но это приводит к большому количеству шаблонного, хотя.

Как знает Kotlin, когда нужно делать сетевые звонки?

Я новичок в котинах Kotlin, и одна вещь, которую я не смог понять, — это то, как сообщают coroutines, когда нужно давать другим при выполнении сетевых вызовов.

Если я это правильно понимаю, сопрограмма работает превентивно, что означает, что он знает, когда нужно уступать другим сопрограммам, когда у него есть некоторые трудоемкие задачи (как правило, операции ввода-вывода).

Например, допустим, мы хотим нарисовать некоторые UI, который будет отображать данные с удаленного сервера, и у нас есть только один поток, чтобы планировать наши сопрограммы. Мы могли бы запустить одну сопрограмму для вызова REST API для получения данных, в то время как другая сопрограммирующая краска остальная часть пользовательского интерфейса, не зависящая от данных. Однако, поскольку у нас есть только один поток, может работать только одна сопрограмма. И если сопроцессор, который используется для сбора данных, упреждающий выход, пока он ожидает получения данных, две сопрограммы будут выполняться последовательно.

Насколько я знаю, реализация сопрограммы Котлина не исправляет ни один из существующих реализаций JVM или сетевых библиотек JDK. Поэтому, если сопроцессор вызывает REST API, он должен блокироваться так же, как это делается с использованием Java-потока. Я говорю это, потому что у меня есть похожие понятия в python, которые называются зелеными потоками. И для того, чтобы он работал с встроенной сетевой библиотекой python, сначала нужно «обезьяна-патч» в сетевой библиотеке. И для меня это имеет смысл, потому что только сама сетевая библиотека знает, когда это сделать.

Так может ли кто-нибудь объяснить, как знает Kotlin coroutine, когда нужно давать при вызове блокировки сетевых API-интерфейсов Java? Или, если это не так, значит ли это, что задачи, упомянутые в приведенном выше примере, не могут быть выполнены одновременно, дают один поток?

Магия функций в Kotlin

В этой статье мы рассмотрим самые распространенные способы «магического» использования функций в Kotlin.

Extension Functions

Начнем с простого: расширения классов без наследования. Мы можем, не изменяя класс String и все использующие его пакеты, расширить этот класс, добавив новый метод или свойство (поле). Пусть у нас есть метод deleteSpaces() :

И мы можем использовать этот метод так, как будто он является частью класса String . Пользователь увидит это так:

После компиляции же этот метод будет выглядеть примерно так (часть кода была упрощена, чтобы вам легче было понять суть):


Отсюда можно сделать вывод, что внутри метода deleteSpaces() у нас есть доступ только к публичным полям и методам класса, благодаря чему инкапсуляция не нарушается.

Мастер Йода рекомендует:  PostgreSQL 8.1 — новая версия открытой СУБД

Кроме Extension Functions в Kotlin по аналогии могут быть и Extension Properties:

Большинство «магических» применений функций и лямбд в Kotlin, так же как и эта, являются не более чем синтаксическим сахаром, но каким удобным!

Лямбда-функции и анонимные функции

В Kotlin анонимные и лямбда-функции — это функции без имени, но при этом они могут быть использованы как объекты. Их можно писать прямо внутри выражения, минуя отдельное объявление.

Синтаксис декларации анонимной функции полностью совпадает с синтаксисом обычной функции, но у первой нет имени.

О семантических отличиях между этими видами функций мы поговорим позднее, а сейчас рассмотрим примеры использования лямбд вместе с функциями высшего порядка.

Функции высшего порядка

Функцией высшего порядка называют функцию, принимающую в качестве одного из аргументов другую функцию, в том числе лямбду или анонимную функцию. Яркий пример использования таких функций – callback.

Допустим, у нас есть функция высшего порядка longWork() :

Она принимает в качестве аргумента функцию callback() , но вызывает ее только после функции doSomething() . Использование этой функции:

Здесь мы вызываем функцию longWork() и передаем ей в качестве аргумента лямбда-функцию, которую она вызовет позже. Koltin позволяет вынести лямбду за скобки, если она — последний аргументом функции, а также вовсе убрать скобки, если лямбда является единственным аргументом. Также в большинстве случаев можно убрать тип возвращаемого значения и заменить аргументы на _ , если они не используются. Вот более короткий вариант:

Но можно и вовсе убрать аргументы у лямбда-функции, если они не нужны:

И это внешне напоминает уже не функцию высшего порядка, а языковую конструкцию, как например synchronized в Java. К слову, synchronized в Kotlin построен именно как функция высшего порядка.

Это очень удобно для создания так называемых DSL (Domain-Specific Languages) – предметно-ориентированных языков. Одни из самых популярных DSL для Kotlin — Anko (Android UI прямо в Kotlin с сохранением удобства XML-разметки), Gradle Kotlin DSL (Gradle-скрипты на Kotlin), kotlinx.html (по аналогии с Anko).

Для примера рассмотрим HTML-страницу на Kotlin:

В stdout будет выведено:

Главное преимущество этого DSL в том, что в отличие от декларативного HTML, в Kotlin есть переменные, которые могут быть использованы для генерации динамической страницы. И это намного красивее и удобнее классической генерации страницы через конкатенацию множества строк. В реальности для генерации HTML разметки используют другие методы, этот был показан только как пример DSL в Kotlin.

Другой пример использования функций высшего порядка – как аналог Streams API из Java:

Более сложные лямбды

Рассмотрим пример кода:

С помощью более сложных функций высшего порядка из стандартной библиотеки языка можно превратить код выше в следующее:

Как можно заметить, метод apply() позволяет не писать несколько раз builder.append() благодаря следующему прототипу метода:


public inline fun T.apply(block: T.() -> Unit): T

Здесь лямбда-функция block — метод-расширение для типа T , в данном случае для StringBuilder . И append() внутри лямбды block — это this.append() , где this – экземпляр класса StringBuilder .

Метод let() действует схожим образом, только принимает немного другую лямбду:

public inline fun T.let(block: (T) -> R): R

Здесь ссылка на объект передается не в качестве this , а в качестве явного аргумента метода, но мы его не указали. В таких случаях компилятор первый аргумент лямбда-функции автоматически называет «it».

Немного о недосказанном

Во-первых, в Kotlin, в отличие от Java, есть перегружаемые операторы. Так, например, если у класса есть метод plus() , то его можно вызвать оператором + , а метод get() – оператором [] .

Во-вторых, функции в Kotlin могут быть явно помечены как inline или noinline . Этот модификатор сообщает компилятору, стоит ли заинлайнить функцию для увеличения производительности или нет. Но здесь кроется подвох: разное поведение return в inline и noinline функциях.

В inline функциях return будет произведен из ближайшей по области видимости noinline функции. В noinline – из самой функции. Эту проблему решают «именованные return ».

Чтобы сделать return из лямбды, которую мы передаем в примере выше в apply() , можно использовать return@apply .

Именованными могут быть не только return , но и break , continue . Также можно создавать и собственные метки:

Кроме того, существует модификатор функции tailrec , который говорит компилятору заменить рекурсию в функции на цикл, если она написана в функциональном формате return if-then-else. Пример:

В-третьих, в случае, если метод требует в качестве аргументов объект, который должен быть унаследован от класса/интерфейса с одним абстрактным методом, то в эту функцию можно передать лямбду или анонимную функцию, а компилятор сам создаст анонимный класс с переопределением абстрактного метода на нашу лямбду. Например, в стандартной библиотеке Android есть метод public void setOnClickListener(View.OnClickListener l) , где OnClickListener – это интерфейс с единственным методом onClick(View v) .

Лямбда, переданная в виде setOnClickListener < doSomething() >, будет скомпилирована в анонимный класс, реализующий интерфейс OnClickListener , где наша лямбда превратится в метод onClick(View v) .

Итоги

Это далеко не всё о функциях в Kotlin, только самое часто используемое. Kotlin своими «магическими» функциями позволяет сильно упростить написание и, самое главное, чтение кода. Удобство написания и безопасность – это два самых важных отличия Kotlin от созданной ещё в 1995(!) году Java. В то время об удобстве и безопасности кода только мечтали.

Что такое Корутины в Котлине?

Корутины — это отличный функционал, доступный в языке Kotlin. Я уже опробовал его и мне он очень понравился.

Цель этой статьи — помочь вам понять Корутины. Просто будьте внимательны при прочтении и у вас всё получится.

Начнем с официального определения Корутин.

Корутины — это новый способ написания асинхронного, неблокирующего кода.

Первый вопрос, возникающий при прочтении этого определения — чем Корутины отличаются от потоков?

Корутины — это облегчённые потоки. Облегчённый поток означает, что он не привязан к нативному потоку, поэтому он не требует переключения контекста на процессор, поэтому он быстрее.

Что это значит, «не привязан к нативному потоку»?


Корутины есть во многих языках программирования.

В принципе, есть два типа Корутин:

  • использующие стек;
  • неиспользующиие стек;

Kotlin реализует Корутины без стека — это значит, что в Корутинах нет собственного стека, поэтому они не привязываются к нативному потоку.

И Корутины, и потоки являются многозадачными. Но разница в том, что потоки управляются ОС, а Корутины пользователями.

Теперь вы можете осознанно прочитать и понять выдержку с официального сайта Kotlin:

Корутины можно представить в виде облегчённого потока. Подобно потокам, корутины могут работать параллельно, ждать друг друга и общаться. Самое большое различие заключается в том, что корутины очень дешевые, почти бесплатные: мы можем создавать их тысячами и платить очень мало с точки зрения производительности. Потоки же обходятся дорого. Тысяча потоков может стать серьезной проблемой даже для современной машины.

Давайте посмотрим, как работать с Корутинами

Итак, как запустить корутину (по аналогии с запуском потока)?

Есть две функции для запуска корутины:

launch<> vs async<> в Корутинах Kotlin

Разница в том, что launch<> ничего не возвращает, а async<> возвращает экземпляр Deferred , в котором имеется функция await() , которая возвращает результат корутины, прямо как Future в Java, где мы делаем future.get() для получения результата.

###Давайте посмотрим на использование launch<>

Этот код запустит новую корутину в данном пуле потоков. В этом случае мы используем CommonPool, который использует ForkJoinPool.commonPool(). Потоки все ещё существуют в программе, основанной на корутинах, но один поток может запускать много корутин, поэтому нет необходимости в слишком большом количестве потоков.

Попробуем одну вещь:

Если вы cделаете это прямо в основной функции, то получите сообщение об ошибке:

Функции прерывания можно вызвать только из корутины или другой функции прерывания.

Функция задержки является функцией прерывания, соответственно мы можем ее вызывать только из корутины или другой функции прерывания.

Существующий 3-функциональный обратный вызов Kotlin Corouts

У меня есть общий вопрос с конкретным примером: я хотел бы использовать магию Kotlin coroutine вместо обратного ад в Android при съемке.

Как бы я преобразовал это в . errr . что-то менее уродливое? Можно ли сделать средний обратный вызов с тремя или около того функциями и превратить его в цепочку обещаний, обозначив первичный поток как путь результата результата? И если так, должен ли я использовать сопрограммы, чтобы сделать ее асинхронной?

Мне бы понравилось что-то с асинксом и .await, что приведет к

Я пытаюсь сделать это через что-то вроде следующего, но . Я не думаю, что я правильно использую CompletableDeferred!

Добавить комментарий