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Channel 的核心特点 (Channel vs SharedFlow 选择对比)

Channel 的核心特点

Channel 的本质是一个线程安全的队列,强调点对点的精确传递消费者竞争

1. 任务队列场景 ✅

工作协程模式

class TaskProcessor {private val taskChannel = Channel<Task>(capacity = Channel.UNLIMITED)init {// 启动固定数量的工作协程repeat(4) { workerId ->launch {for (task in taskChannel) {  // 每个任务只被一个worker处理processTask(task, workerId)}}}}suspend fun submitTask(task: Task) {taskChannel.send(task)}private suspend fun processTask(task: Task, workerId: Int) {println("Worker $workerId 开始处理: $task")delay(task.duration) // 模拟处理时间println("Worker $workerId 完成: $task")}
}// 使用
fun main() = runBlocking {val processor = TaskProcessor()// 提交多个任务repeat(10) { i ->processor.submitTask(Task("任务$i", 1000L))}delay(5000)
}

2. 请求-响应模式 ✅

RPC 式通信

class RequestResponseHandler {private val requestChannel = Channel<Request>(Channel.UNLIMITED)init {launch {for (request in requestChannel) {val response = processRequest(request)// 将响应发送回特定的响应通道request.responseChannel.send(response)}}}suspend fun sendRequest(request: Request): Response {val responseChannel = Channel<Response>(Channel.RENDEZVOUS)request.responseChannel = responseChannelrequestChannel.send(request)return responseChannel.receive()  // 等待特定响应}private suspend fun processRequest(request: Request): Response {// 处理请求...return Response("处理结果")}
}data class Request(val data: String,var responseChannel: Channel<Response>? = null
)

3. 背压敏感的生产者-消费者 ✅

有界 Channel 控制内存

class ImageProcessor {// 使用有界Channel防止内存溢出private val imageChannel = Channel<ImageData>(capacity = 10)// 慢速消费者private val processorJob = launch {for (image in imageChannel) {processImageHeavy(image)  // 耗时处理}}// 快速生产者fun onCameraFrame(frame: ImageData) {if (!imageChannel.trySend(frame).isSuccess) {// Channel已满,丢弃帧或采取其他策略println("丢弃帧,消费者太慢")}}private suspend fun processImageHeavy(image: ImageData) {delay(200) // 模拟重处理saveToDisk(image)}
}

4. 协程间精确协调 ✅

同步点协调

class PipelineProcessor {private val stage1Channel = Channel<Data>(1)private val stage2Channel = Channel<Data>(1)private val stage3Channel = Channel<Data>(1)fun startPipeline() {// 阶段1:数据加载launch {for (data in loadData()) {stage1Channel.send(data)}stage1Channel.close()}// 阶段2:数据处理launch {for (data in stage1Channel) {val processed = processStage1(data)stage2Channel.send(processed)}stage2Channel.close()}// 阶段3:数据保存launch {for (data in stage2Channel) {saveData(data)}}}
}

5. 替代回调的挂起函数 ✅

将回调API转换为协程

class DialogManager {private val resultChannel = Channel<DialogResult>(Channel.RENDEZVOUS)suspend fun showConfirmationDialog(): Boolean {showDialog()val result = resultChannel.receive()  // 挂起直到用户操作return result == DialogResult.CONFIRMED}fun onConfirmClicked() {resultChannel.trySend(DialogResult.CONFIRMED)}fun onCancelClicked() {resultChannel.trySend(DialogResult.CANCELLED)}
}

6. 多个生产者的负载均衡 ✅

class LoadBalancer {private val workChannel = Channel<WorkItem>(Channel.UNLIMITED)init {// 多个消费者竞争处理repeat(3) { workerId ->launch {for (work in workChannel) {processWork(work, workerId)}}}}// 多个生产者fun producer1() = launch {repeat(10) { i ->workChannel.send(WorkItem("Producer1-Item$i"))}}fun producer2() = launch {repeat(10) { i ->workChannel.send(WorkItem("Producer2-Item$i"))}}
}

Channel vs SharedFlow 决策指南

场景特征选择 Channel选择 SharedFlow
每个消息只需要一个消费者处理
需要任务队列、工作分配
请求-响应模式
需要精确的背压控制⚠️
所有消费者都需要所有消息
状态广播、事件通知
UI状态管理
实时数据流

具体判断标准

选择 Channel 当:

  1. "这个工作只需要做一次" - 任务处理

  2. "谁有空谁处理" - 负载均衡

  3. "我发请求,等你的响应" - RPC模式

  4. "不要堆积太多,控制内存" - 背压控制

  5. "步骤A完成后再开始步骤B" - 流水线协调

选择 SharedFlow 当:

  1. "所有人都需要知道这个状态" - 状态广播

  2. "新来的也要看到最新状态" - 状态保持

  3. "这个事件发生了,感兴趣的人自己处理" - 事件发布

  4. "实时更新显示" - UI同步

总结

Channel 最适合的场景:

  • 🎯 任务分发和工作队列

  • 🎯 请求-响应通信

  • 🎯 生产者-消费者 with 背压控制

  • 🎯 协程间精确协调

  • 🎯 负载均衡

记住这个简单原则:

  • 用 Channel 当你想"分配工作"

  • 用 SharedFlow 当你想"广播通知"

对于人脸跟随场景,由于需要多个组件(显示、控制、记录)同时处理同一帧数据,所以 SharedFlow 是正确的选择。但如果将来你需要将人脸检测任务分发给多个工作协程并行处理,那时候就可以考虑使用 Channel 了!

http://www.dtcms.com/a/452954.html

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