32 | 图解Flow：原来你是只纸老虎？
你好，我是朱涛。今天我们来研究Flow的源代码。
经过前面的学习，我们已经知道了，Channel和Flow都是数据流，Channel是“热”的，Flow则是“冷”的。这里的冷，代表着Flow不仅是“冷淡”的，而且还是“懒惰”的。
除了“冷”这个特性以外，Flow从API的角度分类，主要分为：构造器、中间操作符、终止操作符。今天这节课，我们将会从这几个角度来分析Flow的源码，来看看它的这几类API是如何实现的。
经过这节课的学习，你会发现：虽然Flow的功能看起来非常高大上，然而它的原理却非常的简单，是一只名副其实的“纸老虎”。
Flow为什么是冷的？
在正式开始研究Flow源代码之前，我们首先需要确定研究的对象。这里，我写了一段Demo代码，接下来我们就以这个Demo为例，来分析Flow的整个执行流程：
// 代码段1fun main() {val scope = CoroutineScope(Job())scope.launch {testFlow()}Thread.sleep(1000L)logX("end")}private suspend fun testFlow() {// 1flow {emit(1)emit(2)emit(3)emit(4)emit(5)}.collect { // 2logX(it)}}/*** 控制台输出带协程信息的log*/fun logX(any: Any?) {println("""================================$anyThread:${Thread.currentThread().name}================================""".trimIndent())}/*输出结果================================1Thread:DefaultDispatcher-worker-1================================================================2Thread:DefaultDispatcher-worker-1================================================================3Thread:DefaultDispatcher-worker-1================================================================4Thread:DefaultDispatcher-worker-1================================================================5Thread:DefaultDispatcher-worker-1================================================================endThread:main================================*/
这段代码很简单，我们创建了一个CoroutineScope，接着使用它创建了一个新的协程，在协程当中，我们使用flow{} 这个高阶函数创建了Flow对象，接着使用了collect{} 这个终止操作符。
我们利用第20讲当中学过的内容，很容易就能想象出类似这样的一个思维模型。
那么下面，我们就先来看看注释1处，分析一下Flow是怎么创建出来的。
// 代码段2public fun <T> flow(block: suspend FlowCollector<T>.() -> Unit): Flow<T> =SafeFlow(block)public interface Flow<out T> {public suspend fun collect(collector: FlowCollector<T>)}
可以看到，flow{} 是一个高阶函数，它接收的参数类型是函数类型FlowCollector<T>.() \-> Unit，这个类型代表了：它是FlowCollector的扩展或成员方法，没有参数，也没有返回值。flow()的返回值类型是Flow<T>，而它实际返回的类型是SafeFlow，让我们来看看它的源码定义。
// 代码段3private class SafeFlow<T>(private val block: suspend FlowCollector<T>.() -> Unit) : AbstractFlow<T>() {// 1override suspend fun collectSafely(collector: FlowCollector<T>) {collector.block()}}public abstract class AbstractFlow<T> : Flow<T>, CancellableFlow<T> {// 省略}internal interface CancellableFlow<out T> : Flow<T>
从上面的代码我们可以看到，SafeFlow其实是AbstractFlow的子类，而AbstractFlow则实现了Flow这个接口，所以SafeFlow算是间接实现了Flow接口。而AbstractFlow是协程当中所有Flow的抽象类，所以，它当中应该会有许多Flow通用的逻辑。
那么接下来，我们就来看看AbstractFlow当中的逻辑：
// 代码段4public abstract class AbstractFlow<T> : Flow<T>, CancellableFlow<T> {// 1public final override suspend fun collect(collector: FlowCollector<T>) {// 2val safeCollector = SafeCollector(collector, coroutineContext)try {// 3collectSafely(safeCollector)} finally {safeCollector.releaseIntercepted()}}public abstract suspend fun collectSafely(collector: FlowCollector<T>)}
请留意上面代码的注释1，看到这个挂起函数collect()，你是不是觉得很熟悉呢？它其实就是终止操作符collect对应的调用处。这个collect()的逻辑其实也很简单，我都用注释标记出来了，我们来看看：
- 注释2，collect()的参数类型是FlowCollector，这里只是将其重新封装了一遍，变成了SafeColletor对象。从它的名称，我们也大概可以猜出来，它肯定是会对collect当中的逻辑做一些安全检查的，SafeCollector的源码我们留到后面分析，我们接着看注释3。
- 注释3，collectSafely()，这里其实就是调用了它的抽象方法，而它的具体实现就在代码段3里SafeFlow的collectSafely()方法，而它的逻辑也很简单，它直接调用了collector.block()，这其实就相当于触发了flow{} 当中的Lambda逻辑。换句话说，collector.block()就相当于调用了代码段1当中的5次emit()方法。
那么，代码分析到这里，我们其实就已经可以看出来Flow为什么是冷的了。我们都知道Channel之所以是热的，是因为它不管有没有接收方，发送方都会工作。而FLow之所以是冷的，是因为Flow的构造器，真的就只会构造一个SafeFlow对象，完全不会触发执行它内部的Lambda表达式的逻辑，只有当collect()被调用之后，flow{} 当中的Lambda逻辑才会真正被触发执行。
好，现在我们已经知道collect()是如何触发Flow执行的了，接下来，我们来看看Flow是如何将上游的数据传递给下游的。
FlowCollector：上游与下游之间的桥梁
经过之前的分析，我们知道flow{} 这个高阶函数会创建一个Flow对象，它具体的类型是SafeFlow，它其实间接实现了Flow接口，因此我们可以直接调用collect()这个终止操作符，从而拿到flow{} 的Lambda当中emit（发射）出来的数据。
上面整个流程分析下来，给我们的感觉是这样的：下游的collect()会触发上游的Lambda执行，上游的Lambda当中的emit()会把数据传递给下游。
那么，Flow到底是如何做到的呢？这其中的关键，还是collect()传入的参数类型：FlowCollector。
// 代码段5public fun interface FlowCollector<in T> {public suspend fun emit(value: T)}public interface Flow<out T> {public suspend fun collect(collector: FlowCollector<T>)}
当我们在下游调用collect{} 的时候，其实是在调用Flow接口的collect方法，而我们之所以可以写出花括号的形式，是因为Lambda简写，这一点我们在第7讲当中有提到过。那么，为了让它们的关系更加清晰地暴露出来，我们可以换一种写法，来实现代码段1当中的逻辑。
// 代码段6private suspend fun testFlow() {flow {// 1emit(1)emit(2)emit(3)emit(4)emit(5)}// 变化在这里.collect(object : FlowCollector<Int>{// 2override suspend fun emit(value: Int) {logX(value)}})}
这里代码段6和前面代码段1的逻辑其实是等价的，唯一的变化在于，这里我们使用了匿名内部类的方式，直接传入了FlowCollector，在这个匿名内部类的emit()方法，其实就充当着Flow的下游接收其中的数据流。
所以，要分析“上游与下游是如何连接的”这个问题，我们只需要看注释2处的emit()是如何被调用的即可。
那么，经过前面代码段4的分析，我们从它注释2处的代码就可以知道，collect()方法传入的FlowCollector参数，其实是被传入SafeCollector当中，被封装了起来。所以接下来，我们只要分析SafeCollector当中的逻辑就行。
// 代码段7internal actual class SafeCollector<T> actual constructor(// 1@JvmField internal actual val collector: FlowCollector<T>,@JvmField internal actual val collectContext: CoroutineContext) : FlowCollector<T>, ContinuationImpl(NoOpContinuation, EmptyCoroutineContext), CoroutineStackFrame {internal actual val collectContextSize = collectContext.fold(0) { count, _ -> count + 1 }private var lastEmissionContext: CoroutineContext? = nullprivate var completion: Continuation<Unit>? = null// ContinuationImploverride val context: CoroutineContextget() = completion?.context ?: EmptyCoroutineContext// 2override suspend fun emit(value: T) {return suspendCoroutineUninterceptedOrReturn sc@{ uCont ->try {// 3emit(uCont, value)} catch (e: Throwable) {lastEmissionContext = DownstreamExceptionElement(e)throw e}}}private fun emit(uCont: Continuation<Unit>, value: T): Any? {val currentContext = uCont.contextcurrentContext.ensureActive()// 4val previousContext = lastEmissionContextif (previousContext !== currentContext) {checkContext(currentContext, previousContext, value)}completion = uCont// 5return emitFun(collector as FlowCollector<Any?>, value, this as Continuation<Unit>)}}// 6private val emitFun =FlowCollector<Any?>::emit as Function3<FlowCollector<Any?>, Any?, Continuation<Unit>, Any?>public interface Function3<in P1, in P2, in P3, out R> : Function<R> {public operator fun invoke(p1: P1, p2: P2, p3: P3): R}
在这段SafeCollector的源码中，一共有6个地方需要我们注意，让我们来看看。
注释1，collector，它是SafeCollector的参数，通过分析代码段4的注释2处，我们可以知道，它其实就对应着代码段6里，注释1处的匿名内部类FlowCollector。之后我们需要特别留意这个collector，看看它的emit()是在哪里被调用的，因为这就意味着代码段6当中的注释2被调用。我们可以将其看作下游的emit()。
注释2，emit()，通过之前代码段4的分析，我们知道，这个emit()方法，其实就是代码段6里调用的emit()。也就是说，Flow上游发送的数据，最终会传递到这个emit()方法当中来。我们可以将其看作上游的emit()。
注释3，emit(uCont, value)，这里的suspendCoroutineUninterceptedOrReturn这个高阶函数，是把挂起函数的Continuation暴露了出来，并且将其作为参数传递给了另一个emit()方法。你需要注意的是，这行代码被try-catch包裹了，而且把其中的异常捕获以后，会被重新包装成DownstreamExceptionElement，意思就是“下游的异常”，这从侧面也能说明，这个方法即将执行下游的代码。
这里还有一个细节就是，DownstreamExceptionElement会被存储在lastEmissionContext当中，它的作用是：在下游发送异常以后，可以让上游感知到。
注释4，这里会对当前的协程上下文与之前的协程上下文做对比检查，如果它们两者不一致，就会在checkContext()当中做进一步的判断和提示。我们第20讲思考题的答案就藏在这里，为了不偏离主线，这个部分的逻辑我们暂时先放着，等我们分析完Flow的整体流程以后再来看。
注释5，emitFun(collector as FlowCollector<Any?>, value, this as Continuation<Unit>)，这里其实就是在调用下游的emit()，也就是代码段6当中的注释2对应的emit()方法。那么，这里的emitFun()是什么呢？我们可以在注释6处找到它的定义：FlowCollector<Any?>::emit，这是函数引用的语法，代表了它就是FlowCollector的emit()方法，它的类型是Function3<FlowCollector<Any?>, Any?, Continuation<Unit>, Any?>。
乍一看，你也许会觉得这个类型有点难以理解，其实，这个知识点我们在第8讲当中就已经介绍过，我们平时写的函数类型() \-> Unit其实就对应了Function0，也就是：没有参数的函数类型。所以，这里的Function3其实就代表了三个参数的函数类型。因此，注释5处，其实就代表了下游的emit()方法被调用了，对应的value也是这时候传进去的。
至此，上游传递数据给下游的整个流程，我们也分析完毕了，FlowCollector其实就相当于上游与下游之间的桥梁，它起到了连接上游、下游的作用。
回过头去看前面分析过的代码，你会发现，Flow的核心原理其实只牵涉到那么几十行代码，而它的核心接口也只有Flow、FlowCollector而已。为了方便你理解，这里我做了一个视频，描述Flow的整体调用流程。
所以，对比挂起函数的原理，不得不说，Flow真的只是一只看起来吓人的“纸老虎”。
思考与推演
接下来，我们基于前面的结论来进行一些思考，来尝试推演和理解一下Flow的其他功能细节，比如：中间操作符的原理、不允许使用withContext{} 的原因。
推演：中间操作符
请你想象一个问题：在已知Flow上游、下游传递数据的原理以后，如果让你来设计Flow的中间操作符，你会怎么设计？
要回答这个问题，其实我们只需要回想一下Flow的思维模型，让我们来更新一下代码段1对应的思维模型，将Flow的源码执行流程也融入进去：
flow{} 这个高阶函数，代表了上游，它会创建一个Flow对象，提供给下游调用Flow的collect方法。在前面的代码段2当中，我们曾经分析过，flow{} 实际上返回的是SafeFlow对象，在这个SafeFlow当中，会有一个SafeCollector对象。而整个Flow的调用过程，其实就是三个步骤：
- 第一步，上游的flow{} 创建SafeFlow的对象，下游调用Flow的collect()方法，触发flow{} 的Lambda对应的代码执行，也就是其中emit()被执行。
- 第二步，上游调用的emit()，其实就是SafeCollector的emit()，这时候，就相当于上游将数据传递给SafeCollector。
- 第三步，SafeCollector调用emitFun()，这里的emitFun()其实就对应了下游的emit()方法（如果你忘了，可以回过头看看代码段6的注释2）。
通过以上分析，我们能发现，Flow的源码执行流程，也非常符合我们之前构想出来的思维模型。那么，对于它的中间操作符，我们是不是只需要加一个“中转站”就可以了呢？答案是肯定的。
如果让你来设计Flow的中间操作符，我相信你大概率会设计出类似下面这样的结构：
可以看到，当Flow当中出现中间操作符的时候，上游和下游之间就会多出一个个的中转站。对于每一个“中转站”来说，它都会有上游和下游，它都会被下游触发执行，它也会触发自己的上游；同时，它会接收来自上游的数据，也会传递给自己的下游。
那么，接下来，让我们来分析一下Flow中间操作符的源代码，看看Kotlin官方的设计是否符合我们的猜想：
// 代码段8// 1inline fun <T> Flow<T>.filter(crossinline predicate: suspend (T) -> Boolean): Flow<T> = transform { value ->// 8if (predicate(value)) return@transform emit(value)}// 2internal inline fun <T, R> Flow<T>.unsafeTransform(crossinline transform: suspend FlowCollector<R>.(value: T) -> Unit): Flow<R> = unsafeFlow {// 6collect { value ->// 7return@collect transform(value)}}// 3internal inline fun <T> unsafeFlow(crossinline block: suspend FlowCollector<T>.() -> Unit): Flow<T> {// 4return object : Flow<T> {// 5override suspend fun collect(collector: FlowCollector<T>) {collector.block()}}}
上面的代码看起来有点复杂，让我们来一步步来分析：
- 注释1、2、3，请留意这几个方法的签名，它们的返回值类型都是Flow，这意味着，Flow.filter{} 的返回值类型仍然是Flow。我们站在整体的角度来分析的话，会发现：这只是一个Flow被封装的过程。我们都知道，flow{} 创建的是SafeFlow对象，当我们接着调用filter{} 之后，根据注释4处的逻辑，我们发现它会变成一个普通的Flow匿名内部类对象。
- 注释5，对于
flow{}.filter{}.collect{}这样的代码，最终的collect{} 调用的代码，其实就是注释5对应的collect()方法。我们看看它的方法体collector.block()，这其实就代表了注释6、7会执行。 - 注释6，collect{}，这里是在调用上游Flow的collect{}，触发上游的Lambda执行了，也就是
flow{}.filter{}.collect{}里的flow{} 当中的Lambda，然后注释7就会被执行。 - 注释7，transform(value)，在前面代码段7的分析中，我们知道，这里transform(value)当中的value，其实就是上游传递下来的数据，让我们来看看transform{} 当中具体的逻辑，也就是注释8。
- 注释8，
if (predicate(value))，这其实就是我们filter的条件，只有符合这个条件的情况下，我们才会继续向下游传递数据，而传递的方式，就是调用emit()，这里的emit()其实就代表了下游会接收到数据了。
可见，filter{} 的核心思想，完全符合我们前面思维模型推演的结果。接下来，我们来看看map{}、onEach{} 之类的源码：
// 代码段9public inline fun <T, R> Flow<T>.map(crossinline transform: suspend (value: T) -> R): Flow<R> = transform { value ->return@transform emit(transform(value))}public fun <T> Flow<T>.onEach(action: suspend (T) -> Unit): Flow<T> = transform { value ->action(value)return@transform emit(value)}
当我们理解了filter以后，你会发现，map、和onEach之类的操作符就变得很简单了。前者就是在调用下游emit()的时候做了一次数据转换，而后者则是在每次向下游传递数据的时候，同时调用一下传入的Lambda表达式action()。
思考：上下文保护
在第20讲当中，我留过一个思考题：
课程里我曾提到过，Flow当中直接使用withContext{} 是很容易出现问题的，下面代码是其中的一种。请问你能解释其中的缘由吗？Kotlin官方为什么要这么设计？
// 代码段10fun main() = runBlocking {flow {withContext(Dispatchers.IO) {emit(1)}}.map { it * 2 }.collect()}/*输出结果：Exception in thread "main" java.lang.IllegalStateException: Flow invariant is violated:Flow was collected in [BlockingCoroutine{Active}@6e58a46, BlockingEventLoop@2cbfb24],but emission happened in [DispatchedCoroutine{Active}@500da3c0, Dispatchers.IO].Please refer to 'flow' documentation or use 'flowOn' instead*/
其实，课程进行到这里，我们就已经可以很简单地回答这个问题了。
在第24讲当中，我们曾经给Flow的三种API进行过分类：Flow构建器、Flow中间操作符，它们两个是不需要协程作用域的，只有Flow终止操作符需要协程作用域。
通过前面Flow的源码分析流程，我们其实就会发现，在默认情况下，Flow下游的“协程上下文”最终会成为上游的执行环境，也会变成中间操作符的执行环境。也正是这个原因，才让Flow可以天然支持协程的“结构化并发”的特性，比如说结构化取消。
// 代码段11private fun testFlow2() {val scope = CoroutineScope(Job())scope.launch {flow {logX("上游")repeat(100) {emit(it)}}.filter {logX("中间")it > 2}.map { it * 2 }.onCompletion {logX(it)}.collect {logX(it)delay(1000L)}}Thread.sleep(2000L)scope.cancel()logX("结束")}/*输出结果：================================上游Thread:DefaultDispatcher-worker-1================================================================中间Thread:DefaultDispatcher-worker-1================================================================中间Thread:DefaultDispatcher-worker-1================================================================中间Thread:DefaultDispatcher-worker-1================================================================中间Thread:DefaultDispatcher-worker-1================================================================6Thread:DefaultDispatcher-worker-1================================================================中间Thread:DefaultDispatcher-worker-1================================================================8Thread:DefaultDispatcher-worker-1================================================================结束Thread:main================================================================kotlinx.coroutines.JobCancellationException: Job was cancelled; job=JobImpl{Cancelling}@407d87d0Thread:DefaultDispatcher-worker-1================================*/
从上面的执行结果可以看到，虽然我们的上游要尝试emit()100个数据，但是由于外部的scope在2000毫秒后会取消，所以整个Flow都会响应取消。
那么反之，如果Kotlin官方允许开发者在flow{} 当中，调用withContext{} 改变协程上下文的话，Flow上游与下游的协程上下文就会不一致，它们整体的结构也会被破坏，从而导致“结构化并发”的特性也被破坏。
Flow源码中对于上下文的检测，我们称之为上下文保护（Context Preservation），它对应的检测时机在代码段7的注释4处，具体的逻辑如下：
// 代码段12private fun emit(uCont: Continuation<Unit>, value: T): Any? {// 省略// This check is triggered once per flow on happy path.val previousContext = lastEmissionContextif (previousContext !== currentContext) {checkContext(currentContext, previousContext, value)}}private fun checkContext(currentContext: CoroutineContext,previousContext: CoroutineContext?,value: T) {if (previousContext is DownstreamExceptionElement) {exceptionTransparencyViolated(previousContext, value)}checkContext(currentContext)lastEmissionContext = currentContext}internal fun SafeCollector<*>.checkContext(currentContext: CoroutineContext) {val result = currentContext.fold(0) fold@{ count, element ->val key = element.keyval collectElement = collectContext[key]if (key !== Job) {return@fold if (element !== collectElement) Int.MIN_VALUEelse count + 1}val collectJob = collectElement as Job?val emissionParentJob = (element as Job).transitiveCoroutineParent(collectJob)if (emissionParentJob !== collectJob) {error("Flow invariant is violated:\n" +"\t\tEmission from another coroutine is detected.\n" +"\t\tChild of $emissionParentJob, expected child of $collectJob.\n" +"\t\tFlowCollector is not thread-safe and concurrent emissions are prohibited.\n" +"\t\tTo mitigate this restriction please use 'channelFlow' builder instead of 'flow'")}if (collectJob == null) count else count + 1}// 判断上游、下游的Contextif (result != collectContextSize) {error("Flow invariant is violated:\n" +"\t\tFlow was collected in $collectContext,\n" +"\t\tbut emission happened in $currentContext.\n" +"\t\tPlease refer to 'flow' documentation or use 'flowOn' instead")}}
所以，总的来说，Flow不允许直接使用withContext{} 的原因，是为了“结构化并发”，它并不是不允许切换线程，而是不允许随意破坏协程的上下文。Kotlin提供的操作符flowOn{}，官方已经帮我们处理好了上下文的问题，所以我们可以放心地切线程。
小结
这节课，我们是通过分析Flow的源码，理解了它的几类API是如何实现的。我们知道，Flow是冷数据流，可以分为上游Flow构造器、中间操作符、下游FlowCollector。那么可以说，理解了Flow、FlowCollector这两个接口，其实就理解了Flow的原理。
上游Flow构造器，它实际返回的对象是SafeFlow，在SafeFlow当中有一个SafeCollector，它会接收上游的数据，并且将数据传递给下游的FlowCollector。
下游FlowCollector，在下游调用collect()的时候，实际上是调用的Flow的collect()方法，这就会触发上游的Lambda被执行。在collect()调用的时候，它会创建一个FlowCollector的匿名内部类对象，专门用于接收来自上游的数据。
中间操作符，它在整个Flow的调用流程当中，既会充当上游，也会充当下游。它会被下游触发执行，它也会触发自己的上游；同时，它会接收来自上游的数据，也会传递给自己的下游。
上下文保护，由于Flow的上游与中间操作符并不需要协程作用域，因此，它们都是共用的Flow下游的协程上下文。也正是因为Flow的这种设计，让Flow天然支持结构化并发。为此，Kotlin官方也限制了我们开发者不能随意在上游与中转站阶段，改变Flow的上下文。
其实，课程进行到这里，你会发现，Flow的原理之所以看起来很简单，完全是因为它站在了“挂起函数”“高阶函数”这两个巨人的肩膀上！如果没有它们作为基础，Flow的API设计一定会更加复杂。
思考题
前面我提到过，“理解了Flow、FlowCollector这两个接口，就理解了Flow的原理。”那么，你能概括出Flow、FlowCollector这两个抽象的接口之间的内在联系吗？
public interface Flow<out T> {public suspend fun collect(collector: FlowCollector<T>)}public fun interface FlowCollector<in T> {public suspend fun emit(value: T)}