面试题：Kotlin协程与异步编程模式的深度优化

优化协程调度器选择

不同调度器特点
- Dispatchers.Default：适合CPU密集型任务，它使用一个共享的线程池，线程数量根据CPU核心数动态调整。
- Dispatchers.IO：适合I/O密集型任务，它有一个较大的线程池，适用于文件操作、网络请求等。
- Dispatchers.Main：用于更新UI等与主线程相关的操作，只能在Android主线程或JavaFX应用的主线程中使用。

示例代码

import kotlinx.coroutines.*

fun main() = runBlocking {
    // CPU密集型任务
    launch(Dispatchers.Default) {
        val result = performCPUIntensiveTask()
        println("CPU密集型任务结果: $result")
    }

    // I/O密集型任务
    launch(Dispatchers.IO) {
        val data = fetchDataFromNetwork()
        println("网络请求数据: $data")
    }

    // 更新UI操作（假设在Android环境）
    launch(Dispatchers.Main) {
        // 这里可以进行UI更新操作，如更新TextView等
        println("在主线程更新UI")
    }
}

private suspend fun performCPUIntensiveTask(): Int {
    // 模拟CPU密集型计算
    var sum = 0
    for (i in 1..1000000) {
        sum += i
    }
    return sum
}

private suspend fun fetchDataFromNetwork(): String {
    // 模拟网络请求
    delay(2000)
    return "网络响应数据"
}

合理复用协程上下文

协程上下文概念 协程上下文包含了协程的调度器、Job、CoroutineName等信息。通过复用上下文，可以减少创建开销。

复用示例

import kotlinx.coroutines.*

val customContext = CoroutineName("MyCoroutine") + Dispatchers.IO

fun main() = runBlocking {
    val job1 = launch(customContext) {
        println("Job1在自定义上下文运行")
    }

    val job2 = launch(customContext) {
        println("Job2在自定义上下文运行")
    }

    job1.join()
    job2.join()
}

避免协程泄漏

原因当协程的生命周期没有正确管理，比如在Activity或Fragment销毁时，相关协程没有取消，就会导致协程泄漏。

解决方法

使用CoroutineScope结合Job：在Activity或Fragment中，创建一个CoroutineScope并关联一个Job，在销毁时取消该Job。
示例代码（以Android为例）

import android.os.Bundle
import android.widget.TextView
import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity
import kotlinx.coroutines.*

class MainActivity : AppCompatActivity() {
    private lateinit var job: Job
    private val scope by lazy { CoroutineScope(Dispatchers.Main + job) }

    override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
        super.onCreate(savedInstanceState)
        setContentView(R.layout.activity_main)
        job = Job()
        scope.launch {
            val data = fetchData()
            val textView: TextView = findViewById(R.id.textView)
            textView.text = data
        }
    }

    private suspend fun fetchData(): String {
        delay(5000)
        return "从网络获取的数据"
    }

    override fun onDestroy() {
        super.onDestroy()
        job.cancel()
    }
}

通过上述优化方式，可以有效提升基于Kotlin协程的异步编程模式的性能和稳定性，减少资源浪费和潜在的内存泄漏问题。

面试题：Kotlin协程与异步编程模式的深度优化

知识考点

面试题答案

优化协程调度器选择

合理复用协程上下文

避免协程泄漏