面试题：Kotlin并发控制之Flow的背压处理

Question

在Kotlin的并发编程中，Flow用于异步流处理。当生产者生成数据的速度超过消费者处理速度时，就会出现背压问题。请详细说明如何在Kotlin的Flow中处理背压，列举至少两种常见的背压策略，并结合代码示例说明它们的应用场景和实现方式。

Answer 1

1. 背压策略之 BUFFER

• 应用场景：适用于生产者和消费者速度差异不是特别巨大，且有一定的内存可以用于缓冲数据的场景。在这种场景下，BUFFER 策略可以通过缓冲一定数量的数据，避免生产者因消费者处理过慢而阻塞。
• 实现方式：在构建 Flow 时使用 flowOn 函数指定调度器，并设置 BufferOverflow 为 BUFFER。

import kotlinx.coroutines.*
import kotlinx.coroutines.flow.*

fun main() = runBlocking {
    val flow = flow {
        for (i in 1..10) {
            delay(100) // 模拟生产者生产数据较慢
            emit(i)
        }
    }.flowOn(Dispatchers.Default, BufferOverflow.BUFFER)

    flow.collect {
        delay(200) // 模拟消费者处理数据更慢
        println(it)
    }
}

2. 背压策略之 DROP_OLDEST

• 应用场景：当生产者生成数据速度远快于消费者，且新数据比旧数据更重要，可丢弃旧数据以保证消费者能及时处理最新数据时使用。例如在实时数据更新场景中，新的状态比旧状态更有意义。
• 实现方式：同样在 flowOn 函数中指定调度器，并设置 BufferOverflow 为 DROP_OLDEST。

import kotlinx.coroutines.*
import kotlinx.coroutines.flow.*

fun main() = runBlocking {
    val flow = flow {
        for (i in 1..10) {
            delay(100)
            emit(i)
        }
    }.flowOn(Dispatchers.Default, BufferOverflow.DROP_OLDEST)

    flow.collect {
        delay(500)
        println(it)
    }
}

3. 背压策略之 DROP_LATEST

• 应用场景：当消费者处理速度远远落后于生产者，且只关心最新数据，不希望处理中间积压的数据时使用。例如在股票价格实时更新，用户只关心最新股价的场景。
• 实现方式：在 flowOn 函数中设置 BufferOverflow 为 DROP_LATEST。

import kotlinx.coroutines.*
import kotlinx.coroutines.flow.*

fun main() = runBlocking {
    val flow = flow {
        for (i in 1..10) {
            delay(100)
            emit(i)
        }
    }.flowOn(Dispatchers.Default, BufferOverflow.DROP_LATEST)

    flow.collect {
        delay(500)
        println(it)
    }
}