协程： 协程最核心的点就是，函数或者一段程序能够被挂起，稍后再在挂起的位置恢复。挂起的函数要在协程里面执行。
特点： 1、更加轻量级，占用资源更少。
2、避免“回调地狱”，增加代码可读性。
3、协程的挂起不阻塞线程。
1、协程的挂起与恢复
suspend- 也称为挂起或暂停，用于暂停执行当前协程，并保存所有局部变量;
resume -用于让已暂停的协程从其暂停处继续执行。
挂起函数只能在协程体内或其他挂起函数内调用

tv?.setOnClickListener {
            GlobalScope.launch(Dispatchers.Main) {
                //挂起，点击N次响应N次
                delay(4000)
                Log.i("jia", "-----")
            }
            //点击一次无效因为阻塞了， 点击N次也是响应一次而且会崩溃
            Thread.sleep(4000)
            Log.i("jia", "=====")
        }

阻塞： 等98号技师，98号在忙，中间不干其他的，就一直等直到她结束
挂起： 等98号技师，98号在忙，前台记下来，先看电影或者干其他的，结束后直接服务你
2、调度器
所有协程必须在调度器中运行，即使它们在主线程上运行也是如此。
Dispatchers.Main Android 上的主线程
用来处理UI交互和一些轻量级任务：调用suspend函数、调用UI函教、更新LiveData
Dispatchers.lO 非主线程
转为磁盘和网络IO进行优化，用来处理数据库、文件、读写网络处理
Dispatchers.Default 非主线程
专为CPU密集型任务进行了忧化：数组排序、JSON数据解析
3、协程作用域
定义协程必须指定其CoroutineScope，它会跟踪所有协程，同样它还可以取消由它所启动的所有协程
常用的相关API有:
GlobalScope，生命周期是process级别的，即使Activity或Fragment已经被销毁，协程仍然在执行。
MainScope，在Activity中使用，可以在onDestroy()中取消协程。
viewModelScope，只能在ViewModel中使用，绑定ViewModel的生命周期。
lifecycleScope，只能在Activity、Fragment中使用，会绑定Activity和Fragment的生命周期。

4、runBlocking、launch、async 操作符
join()、await()非阻塞式等待，直到线程结束，而不会将当前线程挂起
launch，返回一个Job并且不附带任何结果值。多个launch依次执行，用join()等待。
async，返回一个Deferred，Deferred也是一个Job，可以使用.await()在一个延期的值上得到它的最终结果。
多个async依次执行，用await()等待。
4、协程的启动模式
DEFAULT:协程创建后，立即开始调度，在调度前如果协程被取消，其将直接进入取消响应的状态。
类似滴滴打车，立即开始调度不一定立马有车，需要等待车来，但是可以在车来之前取消。
ATOMIC:协程创建后，立即开始调度，协程执行到第一个挂起点之前不响应取消。
LAZY:只有协程被需要时，包括主动调用协程的start、join或者await等函数时才会开始调度，如果调度前就被取消，那么该协程将直接进入异常结束状态。
UNDISPATCHED:协程创建后立即在当前函数调用栈中执行，直到遇到第一个真正挂起的点。

      //如何使用Dispatchers.IO调度器，执行仍然在主线程就是用Coroutinestart.UNDISPATCHED
        val job =GlobalScope.async(context=Dispatchers.IO,start=Coroutinestart.UNDISPATCHED){
            println("thread:"+Thread.currentThread().name)
        }

5、协程的作用域构建器 coroutineScope与runBlocking
runBlocking是常规函数，而coroutineScope是挂起函数。
它们都会等待其协程体以及所有子协程结束，主要区别在于runBlocking方法会阻塞当前线程来等待，而coroutineScope只是挂起，会释放底层线程用于其他用途。
coroutineScope与supervisorScope
coroutineScope:一个协程失败了，所有其他兄弟协程也会被取消。
supervisorScope:一个协程失败了，不会影响其他兄弟协程。

    suspend fun 将main() = runBlocking {
        coroutineScope { //这里换成supervisorScope，子协程1就会执行
            val job1 = launch {
                delay(5000)
                println("子协程1")
            }
            val job2 = launch {
                delay(1000)
                println("子协程2")
                throw Exception()   //子协程1不会执行
            }
        }
    }

6、Job对象
对于每一个创建的协程（(通过launch或者async，会返回一个Job实例，该实例是协程的唯一标示，并且负责管理协程的生命周期。
一个任务可以包含一系列状态:新创建(New）、活跃(Active），完成中(Completing)、已完成(Completed),(取消中(Cancelling）和已取消(Cancelled）虽然我们无法直接访问这些状态，但是我们可以访问Job的属性: isActive、isCancelled和iscompleted。
7、CPU密集型任务取消
isActive是一个可以被使用在CoroutineScope中的扩展属性，检查Job是否处于活跃状态。
ensureActive()，如果job处于非活跃状态，这个方法会立即抛出异常。
yield函数会检查所在协程的状态，如果已经取消，则抛出CancellationException予以响应。此外，它还会尝试出让线程的执行权，给其他协程提供执行机会。
处于取消中状态的协程不能够挂起(运行不能取消的代码)，当协程被取消后需要调用挂起函数，我们需要将清理任务的代码放置于 NonCancellable CoroutineContext 中

  fun yield() = runBlocking<Unit> {
        val startTime = System.currentTimeMillis()
        val job = launch(Dispatchers.Default) {
            var nextPrintTime = startTime
            var i = 0
            while (i < 5&& isActive) {//增加isActive状态 来取消任务
                if (System.currentTimeMillis() >= nextPrintTime) {
//                    ensureActive()//下面这两种方式都可以取消任务
//                    yield()
                    println("job:I'm sleeping ${i++}。。。1")
                    nextPrintTime += 500
                }
            }
            try {
                delay(10000)
                println("job:I'm sleeping")
            }finally {
                println("job:I'm finally")
                withContext(NonCancellable){
                    //NonCancellable使用后，即使上述任务取消了，也不影响下面的执行
                    delay(1300)
                    println("job:I'm back")
                }
            }
        }
        delay(1300)
        println("main:I'm tired of waiting!")
        job.cancelAndJoin()
        println("main:Now Ican guit.")
    }

8、超时任务
很多情况下取消一个协程的理由是它有可能超时。
withTimeoutOrNull 通过返回null来进行超时操作，从而替代抛出一个异常。
9、SupervisorJob
使用SupervisorJob时，一个子协程的运行失败不会影响到其他子协程。Supervisorjob不会传播异常给它的父级，它会让子协程自己处理异常。
这种需求常见于在作用域内定义作业的UI组件，如果任何一个U的子作业执行失败了，它并不总是有必要取消整个UI组件，但是如果UI组件被销毁了，由于它的结果不再被需要了，它就有必要使所有的子作业执行失败。
supervisorScope:当作业自身执行失败的时候，所有子作业都会被取消。
10、异常捕获
使用CoroutineExceptionHandler对协程的异常进行捕获。以下的条件被满足时，异常就会被捕获:。
时机:异常是被自动抛出异常的协程所抛出的(使用launch，而不是 async 时);
位置:在CoroutineScope的CoroutineContext中或在一个根协程(CoroutineScope 或者 supervisorScope 的直接子协程)中。
当子协程被取消时，不会取消它的父协程，
如果一个协程遇到了CancellationException以外的异常，它将使用该异常取消它的父协程。当父协程的所有子协程都结束后，异常才会被父协程处理。

 fun catchHandle() = runBlocking<Unit> {
        val handler= CoroutineExceptionHandler { coroutineContext, exception ->
           println("catch"+exception)
        }
        val job=GlobalScope.launch(handler) {
            throw AssertionError() //会被捕获
            launch(handler) {
                throw AssertionError() //此内部协程的方式不会被捕获
            }
        }
        val job2=GlobalScope.async(handler)  {
            throw ArithmeticException()//不会被捕获
        }
        job.join()
        job2.await()
    }

常见异常捕获方式

val handler= CoroutineExceptionHandler { coroutineContext, exception ->
            println("catch"+exception)
        }
        tv?.setOnClickListener {
            GlobalScope.launch(handler) {
                Log.i("jia", "onclick")
                "abc".substring(10)//必闪退 ,但是加了异常捕获，就不会闪退了，还会打印闪退信息
            }
        }

11、Flow 与其他方式的区别
名为flow的Flow类型构建器函数。
flow{.. }构建块中的代码可以挂起。
函数simpleFlow不再标有suspend修饰符。
流使用emit函数发射值。
流使用collect函数收集值。

//返回多个值，是异步的
fun simpleFlow() = flow<Int> {
    for (i in 1..3) {
        delay(1000)//假装在一些重要的事情
        emit(i)//发射，产生一个元素
    }
}
fun collectFlow()= runBlocking<Unit> {
    simpleFlow().collect { value ->
        println(value)
    }
}

12、冷流
①、Flow是一种类似于序列的冷流，flow构建器中的代码直到流被收集的时候才运行。

 fun collectFlow()= runBlocking<Unit> {
        val flow =simpleFlow()
        printIn("Calling collect...")
        flow.collect{value ->printIn(value)}
        println("Calling collect again...")
        flow.collect{value ->printIn(value)}
    }

②、流的每次单独收集都是按顺序执行的，除非使用特殊操作符.
从上游到下游每个过渡操作符都会处理每个发射出的值，然后再交给末端操作符.
下列打印结果：
Collect string 2
Collect string 4

    fun collectFlow() = runBlocking<Unit> {
        //过滤偶数并将其映射到字符串
        (1..5).asFlow().filter {
            it % 2 == 0
        }.map {
            "string $it"
        }.collect {
            printIn("Collect $it")
        }
    }

③、flowOf构建器定义了一个发射固定值集的流。
使用.asFlow()扩展函数，可以将各种集合与序列转换为流。

 fun collectFlow() = runBlocking<Unit> {
        flowOf("one", "two", "three")
            .onEach { delay(1000) }
            .collect { value -> printIn(value) }

        (1..3).asFlow().collect { value ->
            println(value)
        }
    }

④、流的收集总是在调用协程的上下文中发生，流的该属性称为上下文保存。
flow.{...}构建器中的代码必须遵循上下文保存属性，并且不允许从其他上下文中发射(emit)。
flowOn操作符，该函数用于更改流发射的上下文。

   fun simpleFlow() = flow<Int> {
        for (i in 1..3) {
            delay(1000)//假装在一些重要的事情
            emit(i)//发射，产生一个元素
        }
    }.flowOn(Dispatchers.Default)

⑤、使用launchIn替换collect我们可以在单独的协程中启动流的收集。

//事件源
    fun events() = (1..3)
        .asFlow()
        .onEach { delay(1000) }
        .flowOn(Dispatchers.Default)
    fun collectFlow5() = runBlocking<Unit> {
        events().onEach { event -> println("Event: $event ${Thread.currentThread().name})") }
//            .collect()
            .launchIn(CoroutineScope(Dispatchers.IO))
    }

⑥、为方便起见，流构建器对每个发射值执行附加的 ensureActive 检测以进行取消的这意味着从 flow{..}发出的繁忙循环是可以取消的。
出于性能原因，大多数其他流操作不会自行执行其他取消检测，在协程处于繁忙循环的情况下，必须明确检测是否取消。
通过cancellable操作符来执行此操作。
⑦、buffer()，并发运行流中发射元素的代码。
conflate()，合并发射项，不对每个值进行处理。
collectLatest()，取消并重新发射最后一个值。
当必须更改CoroutineDispatcher时，flowOn操作符使用了相同的缓冲机制，但是buffer函数显式地请求缓冲而不改变执行上下文。

fun collectFlow6() = runBlocking<Unit> {
        simpleFlow()
            .buffer(50)//并发运行流中发射元素的代码。
            .conflate()//合并发射项，不对每个值进行处理。
            .collect { value ->
            delay(3000)
            println(value)
        }
    }

⑧、转换转换符

 suspend fun performRequest(request: Int): String {
        delay(1000)
        return "response $request"
    }

    fun simpleFlow() = flow<Int> {
        (1..3).asFlow()
            .map { performRequest(it) }
            .collect { value ->
                println(value)
            }
        (1..3).asFlow()
            .transform {
                emit("Making request $it")
                emit(performRequest(it))
            }
            .collect { value ->
                println(value)
            }
    }

限长操作符 take(2),表示最多接受两条数据。
组合操作符：就像Kotlin标准库中的Sequence,zip扩展函数一样，流拥有一个zip操作符用于组合两个流中的相关值。

fun collectFlow() = runBlocking<Unit> {
       val  nubs=(1..3).asFlow()
       val strs= flowOf("one","Two","Three")
        nubs.zip(strs){
            a,b->"$a ->$b"
        }.collect{
            println(it)
        }
    }

1、Channel实际上是一个并发安全的队列，它可以用来连接协程，实现不同协程的
通信。channel默认容量1。

fun ceshiChannel() = runBlocking<Unit> {
        //生产者
        val channel = Channel<Int>()
        val producer = GlobalScope.launch {
            var i = 0
            while (true) {
                delay(1000)
                channel.send(++i)
                println("send $i")
            }
        }
        //消费者
        val consumer = GlobalScope.launch {
            while (true) {
               val element=channel.receive()
                println("receive $element")
            }
        }
        joinAll(producer,consumer)
    }

②迭代Channel
Channel本身确实像序列，所以我们在读取的时候可以直接获取一个Channel的iterator.

fun ceshiChannel2() = runBlocking<Unit> {
        //生产者
        val channel = Channel<Int>()
        val producer = GlobalScope.launch {
            for (x in 1..5) {
                channel.send(x)
                println("send $x")
            }
        }
        //消费者
        val consumer = GlobalScope.launch {
            val iterator =channel.iterator()
            while (iterator.hasNext()) {
                val element=channel.receive()
                println("receive $element")
                delay(2000)
            }
            //也或者可以以下写法
            for(element in channel){
                println("receive $element")
                delay(2000)
            }
        }
        joinAll(producer,consumer)
    }

③、produce与actor 构造生产者与消费者的便捷方法
我们可以通过produce方法启动一个生产者协程，并返回一个ReceiveChannel，其他协程就可以用这个Channel来接收数据了。反过来，我们可以用actor启动一个消费者协程

fun ceshiChannel3() = runBlocking<Unit> {
        //生产者
        val receiveChannel:ReceiveChannel<Int> = GlobalScope.produce {
            repeat(100){
                delay(1000)
                send(it)
            }
        }
        //消费者
        val consumer = GlobalScope.launch {
            for(element in receiveChannel){
                println("receive $element")
            }
        }
        joinAll(consumer)
    }
    fun ceshiChannel4() = runBlocking<Unit> {
        //消费者
        val sendChannel:SendChannel<Int> = GlobalScope.actor {
            while (true){
                val element=receive()
                println(element)
            }
        }
        //生产者
        val producer = GlobalScope.launch {
            for (x in 1..5) {
                sendChannel.send(x)
            }
        }
        producer.join()
    }

④、Channel的关闭
produce和actor返回的Channel都会随着对应的协程执行完毕而关闭，也正是这样，Channel才被称为热数据流。
对于一个Channel，如果我们调用了它的close方法，它会立即停止接收新元素，也就是说这时它的isClosedforSend会立即返回true。而由于Channel缓冲区的存在，这时候可能还有一些元素没有被处理完，因此要等所有的元素都被读取之后isClosedForReceive才会返回true。
Channel的生命周期最好由主导方来维护，建该由主导的一方实现关闭。
⑤、BroadcastChannel
前面提到，发送端和接收端在Channel中存在一对多的情形，从数据处理本身来讲，虽然有多个接收端，但是同一个元素只会被一个接收端读到。广播则不然多个接收端不存在互斥行为。

  fun ceshiChannel5() = runBlocking<Unit> {
        //消费者 也可以通过下面的broadcast进行转换
        val broadcastChannel= BroadcastChannel<Int>(Channel.BUFFERED)
//        val channel = Channel<Int>()
//        val broadcastChannel=channel.broadcast(3)
        val producer = GlobalScope.launch {
            List(3){
                delay(1000)
                broadcastChannel.send(it)
            }
            broadcastChannel.close()
        }
        //消费者
        List(3){index->
            GlobalScope.launch {
                val receiveChannel=broadcastChannel.openSubscription()
                for (x in receiveChannel) {
                    println(x)
                }
            }
        }.joinAll()
    }

⑥、await多路复用
两个API分别从网络和本地缓存获取数据，期望哪个先返回就先用哪个做展示。
⑦、多个Channel复用
跟await类似，会接收到最快的那个channel消息。
2、Flow
①、Flow异步流
Flow最主要的作用在于异步返回多个值，文件下载就是Flow最经典的一个应用场景。
冷流还是热流
Flow 是冷流，什么是冷流?简单来说，如果 Flow 有了订阅者 Collector 以后，发射出来的值才会实实在在的存在于内存之中，这跟加载的概念很像。
与之相对的是热流，StateFlow 和 SharedFlow 是热流，在垃圾回收之前，都是存在内存之中，并且处于活跃状态的。
②、StateFlow是一个状态容器式可观察数据流，StateFlow是可以向其收集器发出当前状态更新和新状态更新。还可通过其value属性读取当前状态值。
③、SharedFlow 会向从其中收集值的所有使用方发出数据。