将多个 Kotlin 流程合并到一个列表中,而无需等待第一个值

Combine multiple Kotlin flows in a list without waiting for a first value

我有一个 List<Flow<T>>,想生成一个 Flow<List<T>>。这几乎就是 combine 所做的——除了 combine 等待每个 Flow 发出一个初始值,这不是我想要的。以此代码为例:

val a = flow {
  repeat(3) {
    emit("a$it")
    delay(100)
  }
}
val b = flow {
  repeat(3) {
    delay(150)
    emit("b$it")
  }
}
val c = flow {
  delay(400)
  emit("c")
}
val flows = listOf(a, b, c)
runBlocking {
  combine(flows) {
    it.toList()
  }.collect { println(it) }
}

使用 combine(因此按原样),这是输出:

[a2, b1, c]
[a2, b2, c]

而我也对所有中间步骤感兴趣。这就是我想要从这三个流程中得到的:

[]
[a0]
[a1]
[a1, b0]
[a2, b0]
[a2, b1]
[a2, b1, c]
[a2, b2, c]

现在我有两个变通办法,但 none 个都很棒...第一个很丑陋,不适用于可空类型:

val flows = listOf(a, b, c).map {
  flow {
    emit(null)
    it.collect { emit(it) }
  }
}
runBlocking {
  combine(flows) {
    it.filterNotNull()
  }.collect { println(it) }
}

通过强制所有流发出第一个不相关的值,确实调用了 combine 转换器,并让我删除我知道不是实际值的空值。对此进行迭代,更具可读性但更重:

sealed class FlowValueHolder {
  object None : FlowValueHolder()
  data class Some<T>(val value: T) : FlowValueHolder()
}
val flows = listOf(a, b, c).map {
  flow {
    emit(FlowValueHolder.None)
    it.collect { emit(FlowValueHolder.Some(it)) }
  }
}
runBlocking {
  combine(flows) {
    it.filterIsInstance(FlowValueHolder.Some::class.java)
      .map { it.value }
  }.collect { println(it) }
}

现在这个工作得很好,但我仍然觉得我做得太过分了。协同程序库中是否缺少我的方法?

我仍然想避免映射到中间包装器类型,正如评论中有人提到的那样,行为有点不对(如果还没有参数发出任何东西,这首先发出一个空列表),但这是比我写问题时想到的解决方案稍微好一点(仍然非常相似)并且适用于可空类型:

inline fun <reified T> instantCombine(
  flows: Iterable<Flow<T>>
): Flow<List<T>> = combine(flows.map { flow ->
  flow.map {
    @Suppress("USELESS_CAST") // Required for onStart(null)
    Holder(it) as Holder<T>?
  }
    .onStart { emit(null) }
}) {
  it.filterNotNull()
    .map { holder -> holder.value }
}

这里是通过此实现的测试套件:

class InstantCombineTest {
  @Test
  fun `when no flows are merged, nothing is emitted`() = runBlockingTest {
    assertThat(instantCombine(emptyList<Flow<String>>()).toList())
      .isEmpty()
  }

  @Test
  fun `intermediate steps are emitted`() = runBlockingTest {
    val a = flow {
      delay(20)
      repeat(3) {
        emit("a$it")
        delay(100)
      }
    }
    val b = flow {
      repeat(3) {
        delay(150)
        emit("b$it")
      }
    }
    val c = flow {
      delay(400)
      emit("c")
    }

    assertThat(instantCombine(a, b, c).toList())
      .containsExactly(
        emptyList<String>(),
        listOf("a0"),
        listOf("a1"),
        listOf("a1", "b0"),
        listOf("a2", "b0"),
        listOf("a2", "b1"),
        listOf("a2", "b1", "c"),
        listOf("a2", "b2", "c")
      )
      .inOrder()
  }

  @Test
  fun `a single flow is mirrored`() = runBlockingTest {
    val a = flow {
      delay(20)
      repeat(3) {
        emit("a$it")
        delay(100)
      }
    }

    assertThat(instantCombine(a).toList())
      .containsExactly(
        emptyList<String>(),
        listOf("a0"),
        listOf("a1"),
        listOf("a2")
      )
      .inOrder()
  }

  @Test
  fun `null values are kept`() = runBlockingTest {
    val a = flow {
      emit("a")
      emit(null)
      emit("b")
    }

    assertThat(instantCombine(a).toList())
      .containsExactly(
        emptyList<String?>(),
        listOf("a"),
        listOf(null),
        listOf("b")
      )
      .inOrder()
  }
}

这个怎么样:

inline fun <reified T> instantCombine(vararg flows: Flow<T>) = channelFlow {
    val array= Array(flows.size) {
        false to (null as T?) // first element stands for "present"
    }

    flows.forEachIndexed { index, flow ->
        launch {
            flow.collect { emittedElement ->
                array[index] = true to emittedElement
                send(array.filter { it.first }.map { it.second })
            }
        }
    }
}

它解决了几个问题:

  • 无需引入新类型
  • [] 不在结果流中
  • 从调用站点中抽象出空值处理(或无论如何解决),生成的 Flow 自行处理它

因此,您不会注意到任何特定于实现的解决方法,因为您不必在收集期间处理它:

runBlocking {
    instantCombine(a, b, c).collect {
        println(it)
    }
}

输出:

[a0]
[a1]
[a1, b0]
[a2, b0]
[a2, b1]
[a2, b1, c]
[a2, b2, c]

Try it out here!

编辑: 更新了处理也发出空值的流的答案。


* 使用的低级数组是线程安全的。这就好像你在处理单个变量。