Retrofit2.6开始增加了对Kotlin协程的支持,可以通过suspend函数进行异步调用.本文简单介绍一下Retrofit中协程的使用 导入依赖 app的build文件中加入: implementation 'com.squareup.retrofit2:retrofit:2.9.0' implementation 'com.squareup.retrofit2:converter-gson:2.9.0' 注意依赖版本 data class data class ResultData<T

一.协程的一些前置知识 1.1 进程和线程 1.1.1基本定义 1.1.2为什么要有线程 1.1.3 进程与线程的区别 1.2 协作式与抢占式 1.2.1 协作式 1.2.2 抢占式 1.3 协程 二. Kotlin 协程的基本使用 2.1 创建协程的三种方式 2.2 等待一个作业 2.3 协程的取消 2.4 等待协程的执行的结果 2.5 协程的异常处理 2.6 协程的超时 三.并发与挂起函数 3.1 使用 async 并发 3.2 惰性启动 async 3.3 挂起函数 3.4 协程和挂起的本

本文探讨的是在tomcat服务端接口编程中, 异步servlet场景下( 参考我另外一个文章),用rxjava来改造接口为全流程异步方式 好处不用说 tomcat的worker线程利用率大幅提高,接口的并发能力提升 全流程无阻塞等待式(非例如像Future.get这种伪异步) 业务逻辑处理上多个操作上无依赖的可以并发处理,接口性能大幅提高 但是缺点也没法逃避 编码复杂度增加 回调地狱,原来同步几十行代码可能要变成几百行代码 难以调试,大部分代码都是以链式表达式的形式出现,出错了问题定位难 解决这

vivo 互联网客户端团队- Ruan Wen 本文是Kotlin协程解析系列文章的开篇,主要介绍Kotlin协程的创建.协程调度与协程挂起相关的内容 一.协程引入 Kotlin 中引入 Coroutine(协程) 的概念,可以帮助编写异步代码. 在使用和分析协程前,首先要了解一下: 协程是什么? 为什么需要协程? 协程最为人称道的就是可以用看起来同步的方式写出异步的代码,极大提高了代码的可读性.在实际开发中最常见的异步操作莫过于网络请求.通常我们需要通过各种回调的方式去处理网络请求,很容易就陷

Kotlin协程第一个示例剖析: 上一次https://www.cnblogs.com/webor2006/p/11712521.html已经对Kotlin中的协程有了理论化的了解了,这次则用代码来直观的感受一下协程,先用一个Hello World级别的示例来进行,这里新建一个工程: 默认的gradle的配置如下: 下面得修改一下,增加协程相关的依赖: 此时编译完之后就会有如下依赖包: 然后再建一个kotlin的源代码目录,目前只有一个java: 好,接下来新建一个Kotlin的测试文件开始撸码

开发环境 IntelliJ IDEA 2021.2.2 (Community Edition) Kotlin: 212-1.5.10-release-IJ5284.40 我们已经通过第一个例子学会了启动协程,这里介绍一些协程的基础知识. 阻塞与非阻塞 runBlocking delay是非阻塞的,Thread.sleep是阻塞的.显式使用 runBlocking 协程构建器来阻塞. import kotlinx.coroutines.* fun main() { GlobalScope.laun

Android官方推荐使用协程来处理异步问题.以下是协程的特点: 轻量:单个线程上可运行多个协程.协程支持挂起,不会使正在运行协程的线程阻塞.挂起比阻塞节省内存,且支持多个并行操作. 内存泄漏更少:使用结构化并发机制在一个作用域内执行多项操作. 内置取消支持:取消操作会自动在运行中的整个协程层次结构内传播. Jetpack集成:许多Jetpack库都包含提供全面协程支持的扩展.某些库还提供自己的协程作用域,可用于结构化并发. 示例 首先工程中需要引入Kotlin与协程.然后再使用协程发起网络请求

开发环境 IntelliJ IDEA 2021.2.2 (Community Edition) Kotlin: 212-1.5.10-release-IJ5284.40 介绍Kotlin中的协程.用一个例子来展示协程的基本用法. 第一个例子 新建工程 我们使用的是社区版IntelliJ IDEA 2021.2.2.新建一个Kotlin工程用来测试. 引入协程 项目用gradle进行管理,我们在Github上找到协程的依赖. dependencies { implementation("org.j

Coroutines Channels Java中的多线程通信, 总会涉及到共享状态(shared mutable state)的读写, 有同步, 死锁等问题要处理. 协程中的Channel用于协程间的通信, 它的宗旨是: Do not communicate by sharing memory; instead, share memory by communicating. Channel basics channels用于协程间的通信, 允许我们在不同的协程间传递数据(a stream of

Job详解: 在上一次https://www.cnblogs.com/webor2006/p/11725866.html中抛出了一个问题: 所以咱们将delay去掉,需要改造一下,先把主线程的delay给注释掉: 那怎么做呢?这里先来看一下GlobalScope.launch()方法的返回值: 咱们先来回顾一下之前Job的理论描述: 简单看一下官方的对它的说明: 其它的就暂且不读了,那能拿到Job是不是可以通过它来达到我们精准等待协程执行完的目的呢?所以首先咱们来获取它的返回值: 那重点就是怎么

在上次我们是通过了这种方式来创建了一个协程: 接着再来看另一种创建协程的方式: 下面用它来实现上一次程序一样的效果,先来回顾一下上一次程序的代码: 好,下面改用runBlocking的方式: 运行一下: 其它的代码不用多解释,重点是这块: 好,对于咱们已经在用的协程相关的类下面来读一读它们官方的javadoc: 首先先来看一下它,先看下GlobalScope: 开读: 看上面的代码好亲切,因为我是一个Android开发者~~不过目前还木有真实用Koltin编写过Android项目,还在Kotli

在之前对Kotlin的反射进行了详细的学习,接下来进入一个全新的篇章,就是关于Koltin的协程[coroutine],在正式撸码之前先对它有一个全面理论化的了解: 协程的定义: 协和通过将复杂性放入库中来简化异步编程.程序的逻辑可以在协程中顺序地表达,而底层库会为我们解决其异步性. 该库[协程是以单独的jar方式来存在的,如果项目中不用它则可以不依赖它]可以将用户代码的相关部分包装为回调.订阅相关事件.在不同线程(甚至不同机器)上调度执行,而代码则保持如同顺序执行一样简单. 协程的描述: 协程

最近学习协程Coroutine,参考了别人的文章和视频教程,感觉协程用法还是相当灵活巧妙的,在此简单总结,方便自己以后回顾.Yield关键字的语意可以理解为“暂停”. 首先是yield return的常见返回值及其作用: yield return new WaitForSeconds(3.0f); // 等待3秒,然后继续从此处开始,常用于做定时器. yield return null; // 这一帧到此暂停,下一帧再从暂停处继续,常用于循环中. yield return 1; // 这一帧到此

从句法上看,协程与生成器类似,都是定义体中包含 yield 关键字的函数.可是,在协程中,yield 通常出现在表达式的右边(例如,datum = yield),可以产出值,也可以不产出——如果 yield 关键字后面没有表达式,那么生成器产出 None.协程可能会从调用方接收数据,不过调用方把数据提供给协程使用的是 .send(datum) 方法,而不是next(...) 函数.通常,调用方会把值推送给协程.yield 关键字甚至还可以不接收或传出数据.不管数据如何流动,yield 都是一种流

2. 基本了解 在了解异步协程之前,我们首先得了解一些基础概念,如阻塞和非阻塞.同步和异步.多进程和协程. 2.1 阻塞 阻塞状态指程序未得到所需计算资源时被挂起的状态.程序在等待某个操作完成期间,自身无法继续干别的事情,则称该程序在该操作上是阻塞的. 常见的阻塞形式有:网络 I/O 阻塞.磁盘 I/O 阻塞.用户输入阻塞等.阻塞是无处不在的,包括 CPU 切换上下文时,所有的进程都无法真正干事情,它们也会被阻塞.如果是多核 CPU 则正在执行上下文切换操作的核不可被利用. 2.2 非阻塞 程序

aiohttp中文文档 1. 前言 在执行一些 IO 密集型任务的时候,程序常常会因为等待 IO 而阻塞.比如在网络爬虫中,如果我们使用 requests 库来进行请求的话,如果网站响应速度过慢,程序一直在等待网站响应,最后导致其爬取效率是非常非常低的. 为了解决这类问题,本文就来探讨一下 Python 中异步协程来加速的方法,此种方法对于 IO 密集型任务非常有效.如将其应用到网络爬虫中,爬取效率甚至可以成百倍地提升. 注:本文协程使用 async/await 来实现,需要 Python 3.

python 一直在进行并发编程的优化, 比较熟知的是使用 thread 模块多线程和 multiprocessing 多进程,后来慢慢引入基于 yield 关键字的协程. 而近几个版本,python 对于协程的写法进行了大幅的优化,很多之前的协程写法不被官方推荐了.如果你之前了解过 python 协程,你应该看看最新的用法. 并发.并行.同步和异步 并发指的是 一个 CPU 同时处理多个程序,但是在同一时间点只会处理其中一个.并发的核心是:程序切换. 但是因为程序切换的速度非常快,1 秒钟内可

Java 15将发布Project Loom的第一个版本.我相信这将改变JVM.在这篇文章中,我想深入探讨一下导致我相信这一点的原因. 首先,我们需要了解核心问题.然后,我将尝试描述以前的技术如何解决它.之后,我们将看到Project Loom采取的方法.最后,我将推断后者可能对生态系统产生什么影响. Project Loom 我们首先必须记住,很长一段时间以来,计算机只有一个内核.即使这样,还是需要同时运行多个程序:这至少要运行两个操作系统和适当的程序. 为了实现并行性的幻觉,它依赖于一个技巧

1. 前言 在执行一些 IO 密集型任务的时候,程序常常会因为等待 IO 而阻塞.比如在网络爬虫中,如果我们使用 requests 库来进行请求的话,如果网站响应速度过慢,程序一直在等待网站响应,最后导致其爬取效率是非常非常低的. 为了解决这类问题,本文就来探讨一下 Python 中异步协程来加速的方法,此种方法对于 IO 密集型任务非常有效.如将其应用到网络爬虫中,爬取效率甚至可以成百倍地提升. 注:本文协程使用 async/await 来实现,需要 Python 3.5 及以上版本. 2.

@ 目录 前言 一.准备工作 二.开始使用 1.简单使用 2.DSL 3.扩展函数 4.请求发起 总结 前言 Retrofit 从 2.6.0 版本开始, 内置了对 Kotlin Coroutines 的支持. 我们统一处理异常及响应状态码, 使用DSL 让代码更加漂亮整洁 先导包: //协程 implementation "org.jetbrains.kotlinx:kotlinx-coroutines-core:1.4.3" implementation 'org.jetbrain