Coroutines android что это

Корутины Kotlin: как работать асинхронно в Android

May 6, 2020 · 6 min read

Kotlin предоставляет корутины, которые помогают писать асинхронный код синхронно. Android — это однопоточная платформа, и по умолчанию все работает на основном потоке (потоке UI). Когда настает время запускать операции, несвязанные с UI (например, сетевой вызов, работа с БД, I/O операции или прием задачи в любой момент), мы распределяем задачи по различным потокам и, если нужно, передаем результат обратно в поток UI.

Android имеет свои механизмы для выполн е ния задач в другом потоке, такие как AsyncTask, Handler, Services и т.д. Эти механизмы включают обратные вызовы, методы post и другие приемы для передачи результата между потоками, но было бы лучше, если бы можно было писать асинхронный код так же, как синхронный.

С корутиной код выглядит легче. Нам не нужно использовать обратный вызов, и следующая строка будет выполнена, как только придет ответ. Можно подумать, что вызов функции из основного потока заблокирует её к тому времени, как ответ вернется, но с корутиной все иначе. Она не будет блокировать поток Main или любой другой, но все еще может выполнять код синхронно. Подробнее.

Сравним корутины с потоком

В примере выше допустим, что мы создаем новый поток, и после завершения задачи передаем результат в поток UI. Для того, чтобы сделать это правильно, нужно понять и решить несколько проблем. Вот список некоторых:

1. Передача данных из одного потока в другой — это головная боль. Так еще и грязная. Нам постоянно нужно использовать обратные вызовы или какой-нибудь механизм уведомления.

2. Потоки стоят дорого. Их создание и остановка обходится дорого, включает в себя создание собственного стека. Потоки управляются ОС. Планировщик потоков добавляет дополнительную нагрузку.

3. Потоки блокируются. Если вы выполняете такую простую задачу, как задержка выполнения на секунду (Sleep), поток будет заблокирован и не может быть использован для другой операции.

4. Потоки не знают о жизненном цикле. Они не знают о компонентах Lifecycle (Activity, Fragment, ViewModel). Поток будет работать, даже если компонент UI будет уничтожен, что требует от нас разобраться с очисткой и утечкой памяти.

Как будет выглядеть ваш код с большим количеством потоков, Async и т.д.? Мы можем столкнуться с большим количеством обратных вызовов, методов обработки жизненного цикла, передач данных из одного места в другое, что затруднит их чтение. В целом, мы потратили бы больше времени на устранение проблем, а не на логику программы.

Отметим , что это не просто другой способ асинхронного программирования , это другая парадигма.

Корутины легкие и супербыстрые

Пусть код скажет за себя.

Я создам 10к потоков, что вообще нереалистично, но для понимания эффекта корутин пример очень наглядный:

Здесь каждый поток ожидает 1 мс. Запуск этой функции занял около 12,6 секунд. Теперь давайте создадим 100к корутин (в 10 раз больше) и увеличим задержку до 10 секунд (в 10000 раз больше). Не волнуйтесь про “runBlocking” или “launch” (конструкторах Coroutine).

14 секунд. Сама задержка составляет 10 секунд. Это очень быстро. Создание 100 тысяч потоков может занять целую вечность.

Если вы посмотрите на метод creating_10k_Thread(), то увидите, что существует задержка в 1 мс. Во время нее он заблокирован, т.е. ничего не может делать. Вы можете создать только определенное количество потоков в зависимости от количества ядер. Допустим, возможно создать до 8 потоков в системе. В примере мы запускаем цикл на 10000 раз. Первые 8 раз будут созданы 8 потоков, который будут работать параллельно. На 9-й итерации следующий поток не сможет быть создан, пока не будет доступного. На 1 мс поток блокируется. Затем создастся новый поток и по итогу блокировка на 1мс создает задержку. Общее время блокировки для метода составит 10000/ мс. А также будет использоваться планировщик потоков, что добавит дополнительной нагрузки.

Для creatingCoroutines() мы установили задержку в 10 сек. Корутина приостанавливается, не блокируется. Пока метод ждет 10 секунд до завершения, он может взять задачу и выполнить ее после задержки. Корутины управляются пользователем, а не ОС, что делает их быстрее. В цифрах, каждый поток имеет свой собственный стек, обычно размером 1 Мбайт. 64 Кбайт — это наименьший объем пространства стека, разрешенный для каждого потока в JVM, в то время как простая корутина в Kotlin занимает всего несколько десятков байт heap памяти.

Еще пример для лучшего понимания:

Во фрагменте 1 мы последовательно вызываем методы fun1 и fun2 в основном потоке. На 1 секунду поток будет заблокирован. Теперь рассмотрим пример с корутиной.

Во фрагменте 2 это выглядит так, как будто они работают параллельно, но это невозможно, так как оба метода выполняются одним потоком. Эти методы выполняются одновременно потому, что функция задержки не блокирует поток, она приостанавливает его. И теперь, не теряя времени, этот же поток начинает выполнять следующую задачу и возвращается к ней, как только другая приостановленная функция (задержки) вернется к нему.

Корутина может обеспечить высокий уровень параллелизма с небольшими нагрузками. Несколько потоков также могут обеспечить параллелизм, но у них есть блокировка и переключение контекста. Корутина не блокирует, а приостанавливает поток для других задач. Большое количество корутин, выполняющих маленькие задачи, эффективнее, чем планировщик, поэтому тысячи корутин работают быстрее, чем десятки потоков.

Как же корутина приостанавливает свою работу?

Если вы посмотрите на выход, то увидите, что ‘completionHandler’ выполняется после завершения ‘asyncOperation’. ‘asyncOperation’ выполняется в фоновом потоке, а ‘completionHandler’ ожидает его завершения. В ‘completionHandler’ происходит обновление textview. Давайте рассмотрим байтовый код метода ‘asyncOperation’.

Во второй строке есть новый параметр под названием ‘continuation’, добавленный к методу asyncOperation. Continuation (продолжение) — это рабочий вариант для приостановки кода. Продолжение добавляется в качестве параметра к функции, если она имеет модификатор ‘suspend’. Также он сохраняет текущее состояние программы. Думайте о нем как о передаче остальной части кода (в данном случае метода completionHandler()) внутрь оболочки Continuation. После завершения текущей задачи выполнится блок продолжения. Поэтому каждый раз, когда вы создаете функцию suspend, вы добавляете в нее параметр продолжения, который обертывает остальную часть кода из той же корутины.

Coroutine очень хорошо работает с Livedata, Room, Retrofit и т.д. Еще один пример с корутиной:

Источник

Корутины Kotlin: как работать асинхронно в Android

Kotlin предоставляет корутины, которые помогают писать асинхронный код синхронно. Android — это однопоточная платформа, и по умолчанию все работает на основном потоке (потоке UI). Когда настает время запускать операции, несвязанные с UI (например, сетевой вызов, работа с БД, I/O операции или прием задачи в любой момент), мы распределяем задачи по различным потокам и, если нужно, передаем результат обратно в поток UI.

Android имеет свои механизмы для выполнения задач в другом потоке, такие как AsyncTask, Handler, Services и т.д. Эти механизмы включают обратные вызовы, методы post и другие приемы для передачи результата между потоками, но было бы лучше, если бы можно было писать асинхронный код так же, как синхронный.

С корутиной код выглядит легче. Нам не нужно использовать обратный вызов, и следующая строка будет выполнена, как только придет ответ. Можно подумать, что вызов функции из основного потока заблокирует её к тому времени, как ответ вернется, но с корутиной все иначе. Она не будет блокировать поток Main или любой другой, но все еще может выполнять код синхронно. Подробнее.

Сравним корутины с потоком

В примере выше допустим, что мы создаем новый поток, и после завершения задачи передаем результат в поток UI. Для того, чтобы сделать это правильно, нужно понять и решить несколько проблем. Вот список некоторых:

1. Передача данных из одного потока в другой — это головная боль. Так еще и грязная. Нам постоянно нужно использовать обратные вызовы или какой-нибудь механизм уведомления.

2. Потоки стоят дорого. Их создание и остановка обходится дорого, включает в себя создание собственного стека. Потоки управляются ОС. Планировщик потоков добавляет дополнительную нагрузку.

3. Потоки блокируются. Если вы выполняете такую простую задачу, как задержка выполнения на секунду (Sleep), поток будет заблокирован и не может быть использован для другой операции.

4. Потоки не знают о жизненном цикле. Они не знают о компонентах Lifecycle (Activity, Fragment, ViewModel). Поток будет работать, даже если компонент UI будет уничтожен, что требует от нас разобраться с очисткой и утечкой памяти.

Как будет выглядеть ваш код с большим количеством потоков, Async и т.д.? Мы можем столкнуться с большим количеством обратных вызовов, методов обработки жизненного цикла, передач данных из одного места в другое, что затруднит их чтение. В целом, мы потратили бы больше времени на устранение проблем, а не на логику программы.

Отметим, что это не просто другой способ асинхронного программирования , это другая парадигма.

Корутины легкие и супербыстрые

Пусть код скажет за себя.

Я создам 10к потоков, что вообще нереалистично, но для понимания эффекта корутин пример очень наглядный:

Здесь каждый поток ожидает 1 мс. Запуск этой функции занял около 12,6 секунд. Теперь давайте создадим 100к корутин (в 10 раз больше) и увеличим задержку до 10 секунд (в 10000 раз больше). Не волнуйтесь про “runBlocking” или “launch” (конструкторах Coroutine).

14 секунд. Сама задержка составляет 10 секунд. Это очень быстро. Создание 100 тысяч потоков может занять целую вечность.

Если вы посмотрите на метод creating_10k_Thread(), то увидите, что существует задержка в 1 мс. Во время нее он заблокирован, т.е. ничего не может делать. Вы можете создать только определенное количество потоков в зависимости от количества ядер. Допустим, возможно создать до 8 потоков в системе. В примере мы запускаем цикл на 10000 раз. Первые 8 раз будут созданы 8 потоков, который будут работать параллельно. На 9-й итерации следующий поток не сможет быть создан, пока не будет доступного. На 1 мс поток блокируется. Затем создастся новый поток и по итогу блокировка на 1мс создает задержку. Общее время блокировки для метода составит 10000/ мс. А также будет использоваться планировщик потоков, что добавит дополнительной нагрузки.

Для creatingCoroutines() мы установили задержку в 10 сек. Корутина приостанавливается, не блокируется. Пока метод ждет 10 секунд до завершения, он может взять задачу и выполнить ее после задержки. Корутины управляются пользователем, а не ОС, что делает их быстрее. В цифрах, каждый поток имеет свой собственный стек, обычно размером 1 Мбайт. 64 Кбайт — это наименьший объем пространства стека, разрешенный для каждого потока в JVM, в то время как простая корутина в Kotlin занимает всего несколько десятков байт heap памяти.

Еще пример для лучшего понимания:

Во фрагменте 1 мы последовательно вызываем методы fun1 и fun2 в основном потоке. На 1 секунду поток будет заблокирован. Теперь рассмотрим пример с корутиной.

Во фрагменте 2 это выглядит так, как будто они работают параллельно, но это невозможно, так как оба метода выполняются одним потоком. Эти методы выполняются одновременно потому, что функция задержки не блокирует поток, она приостанавливает его. И теперь, не теряя времени, этот же поток начинает выполнять следующую задачу и возвращается к ней, как только другая приостановленная функция (задержки) вернется к нему.

Корутина может обеспечить высокий уровень параллелизма с небольшими нагрузками. Несколько потоков также могут обеспечить параллелизм, но у них есть блокировка и переключение контекста. Корутина не блокирует, а приостанавливает поток для других задач. Большое количество корутин, выполняющих маленькие задачи, эффективнее, чем планировщик, поэтому тысячи корутин работают быстрее, чем десятки потоков.

Как же корутина приостанавливает свою работу?

Если вы посмотрите на выход, то увидите, что ‘completionHandler’ выполняется после завершения ‘asyncOperation’. ‘asyncOperation’ выполняется в фоновом потоке, а ‘completionHandler’ ожидает его завершения. В ‘completionHandler’ происходит обновление textview. Давайте рассмотрим байтовый код метода ‘asyncOperation’.

Во второй строке есть новый параметр под названием ‘continuation’, добавленный к методу asyncOperation. Continuation (продолжение) — это рабочий вариант для приостановки кода. Продолжение добавляется в качестве параметра к функции, если она имеет модификатор ‘suspend’. Также он сохраняет текущее состояние программы. Думайте о нем как о передаче остальной части кода (в данном случае метода completionHandler()) внутрь оболочки Continuation. После завершения текущей задачи выполнится блок продолжения. Поэтому каждый раз, когда вы создаете функцию suspend, вы добавляете в нее параметр продолжения, который обертывает остальную часть кода из той же корутины.

Источник

Применяем Kotlin Coroutines в боевом Android-проекте

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 2017 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:

Корутины же мы можем создавать тысячами;

• корутину можно приостановить . Метод delay(timeout) приостановит выполнение корутины, но это никак не отразится на потоке, в котором она выполняется;
• в отличие от RxJava, для написания асинхронного кода не надо заучивать массу операторов типа merge, zip, andThen map, flatMap и т.д. Можно просто писать код, который будет запущен асинхронно, используя минимум дополнительных методов. Для реализации более сложной логики можно применять уже знакомые языковые конструкции, такие как foreach, repeat, filter и т.д.

Когда нужен асинхронный подход

Вернемся к нашей задаче использования корутин. Приложение под Android, над которым мы сейчас работаем, общается с сервером и хранит информацию в базе данных. На первый взгляд, ничего нового по функционалу, но интересен сам подход в реализации, поскольку тестируем новый инструмент разработки асинхронного кода — корутины Kotlin.

В своем приложении мы применяем асинхронный код. Почему? Дело в том, что общение с сервером и запросы в базу данных — довольно продолжительные операции. Пока выполняется одна, вполне можно успеть завершить еще несколько, не блокируя основной поток. Именно эту задачу и решает асинхронный подход. В случае синхронного программирования операции выполняются последовательно, т.е. следующая команда запускается только после того, как завершится предыдущая, и когда какая-нибудь из них выполняется слишком долго, программа может зависнуть. И хотя все понимают, что “зависание” вряд ли понравится пользователям, все же такую реализацию иногда можно встретить в приложениях. Повторюсь, мы решаем задачу с помощью асинхронного кода.

Применение Coroutines Kotlin в нашем проекте

Итак, запуск абстрактного асинхронного кода — это хорошо, но попробуем решить более насущную задачу. Допустим, надо сделать запрос на сервер и показать результат. Посмотрим, как это можно сделать с помощью корутин. Само скачивание будем для простоты выполнять во ViewModel, общаться с Activity будем с помощью LiveData.

Создадим класс-наследник ViewModel :

Внутри модель содержит MutableLiveData с данными пользователя, который мы получаем после авторизации. Наружу отдаем неизменяемую LiveData, чтобы никто кроме ViewModel не мог изменять данные внутри. Профиль пользователя завернут в класс Resource<>. Это утилитарный класс для удобства передачи состояния процесса во View:

Как видно, во View мы можем передавать информацию о том, завершилось ли скачивание, и если завершилось, то с ошибкой или успешно.

Запуск корутины происходит в методе login() . Он вызывает метод базового класса runCoroutine() :

У этого метода 2 параметра. Первый — типизированный экземпляр LiveData, куда будут записаны данные. Второй — код, который нужно выполнить асинхронно. В методе login() мы передаем код, который передает на сервер данные для авторизации и получает от сервера профиль пользователя.

Как работает все вместе : View получает от ViewModel LiveData, подписывается на ее изменения. Изменения могут быть трех видов: идет какой-то процесс, все завершилось с ошибкой, все завершилось успешно. В нужный момент вызывается метод login(). Затем последовательно происходит: запись в LiveData информации о том, что “идет какой-то процесс”, запрос на сервер, получение данных, запись в LiveData полученных данных. Или ошибки, если запрос на сервер не удался.

Выводы

Естественно, в одной статье невозможно раскрыть все аспекты нового инструмента в асинхронном программировании. Тем, кто заинтересовался корутинами Kotlin , можно посоветовать изучить и протестировать, к примеру, комбинирование корутин, каналы, реализацию Actor model и другие возможности.

Несмотря на то, что в рамках примера показана довольно банальная задача — скачать данные с сервера, что делается почти в каждом приложении, он иллюстрирует принцип работы с корутинами. Вместо скачивания может быть что угодно. Пример показывает, как с помощью корутин удобно обернуть любую операцию.

Как мы видим, задачи асинхронного программирования под Android проще реализовать с помощью корутин : быстрее разработка, выше читаемость кода. Риски, конечно, тоже есть : для изучения корутин нужно некоторое время, а их возможности иногда могут не закрыть все требования задачи. Перед использованием в своем проекте рекомендуется внимательно ознакомиться с областью их применения.

Источник