面试题：Kotlin协程与Flow API结合在复杂业务场景下的优化

使用Kotlin协程与Flow API获取和整合数据
- 定义数据获取函数：
  - 为每个API接口定义对应的挂起函数，例如：

suspend fun fetchProductInfo(): ProductInfo {
    // 这里使用HTTP客户端（如OkHttp等）来实际从API获取商品信息
    // 假设返回一个ProductInfo对象
    return ProductInfo()
}

suspend fun fetchUserInfo(): UserInfo {
    // 同样使用HTTP客户端从API获取用户信息
    return UserInfo()
}

suspend fun fetchPromotionInfo(): PromotionInfo {
    // 获取促销信息
    return PromotionInfo()
}

使用协程并发获取数据：
- 使用coroutineScope来并发执行上述挂起函数，以提高性能。

suspend fun fetchAllData(): Triple<ProductInfo, UserInfo, PromotionInfo> = coroutineScope {
    val productDeferred = async { fetchProductInfo() }
    val userDeferred = async { fetchUserInfo() }
    val promotionDeferred = async { fetchPromotionInfo() }
    Triple(productDeferred.await(), userDeferred.await(), promotionDeferred.await())
}

使用Flow进行数据整合和处理：
- 创建一个Flow来处理获取到的数据。首先，将获取数据的逻辑包装在flow构建器中。

fun getDataFlow(): Flow<CombinedData> = flow {
    val (productInfo, userInfo, promotionInfo) = fetchAllData()
    // 进行复杂的计算和整合
    val combinedData = calculateAndIntegrate(productInfo, userInfo, promotionInfo)
    emit(combinedData)
}

private fun calculateAndIntegrate(productInfo: ProductInfo, userInfo: UserInfo, promotionInfo: PromotionInfo): CombinedData {
    // 这里进行实际的复杂计算和整合逻辑
    return CombinedData()
}

性能优化
- 并发执行：如上述代码中，使用async和await在coroutineScope内并发执行API调用，减少整体等待时间。
- 避免不必要的计算：在calculateAndIntegrate函数中，可以对已经计算过的结果进行缓存，避免重复计算。例如，使用kotlinx.coroutines.flow.cached扩展函数（如果适用）对Flow进行缓存。
- 合理设置协程上下文：根据实际情况选择合适的Dispatchers，例如如果API调用是I/O密集型的，使用Dispatchers.IO，如果是CPU密集型的计算，使用Dispatchers.Default。
错误处理
- 在挂起函数中处理错误：在每个fetch函数中，使用try - catch块处理API调用可能抛出的异常。例如：

suspend fun fetchProductInfo(): ProductInfo {
    return try {
        // 实际的API调用
        ProductInfo()
    } catch (e: Exception) {
        // 记录错误日志
        Log.e("API_ERROR", "Failed to fetch product info", e)
        throw e
    }
}

在Flow中处理错误：使用catch操作符在Flow中捕获并处理异常。

fun getDataFlow(): Flow<CombinedData> = flow {
    val (productInfo, userInfo, promotionInfo) = fetchAllData()
    val combinedData = calculateAndIntegrate(productInfo, userInfo, promotionInfo)
    emit(combinedData)
}.catch { e ->
    // 处理异常，例如发射一个默认的CombinedData对象或者将错误传递给上层
    Log.e("FLOW_ERROR", "Error in data flow", e)
    emit(CombinedData.getDefaultData())
}

确保数据一致性
- 事务处理（如果适用）：如果数据的整合涉及到数据库操作，确保使用事务来保证数据的一致性。例如，在更新商品信息、用户信息和促销信息整合后的结果到数据库时，使用数据库事务，要么所有操作都成功，要么都失败回滚。
- 版本控制：可以为不同的数据（商品信息、用户信息、促销信息）添加版本号。在获取数据时，检查版本号是否匹配预期。如果不匹配，重新获取数据，以确保展示给用户的数据是最新且一致的。
- 缓存一致性：如果使用缓存来存储数据，在数据更新时，确保及时更新缓存，并处理缓存失效的情况，保证从缓存中读取的数据与从API获取的数据一致。

星途面试题库

面试题：Kotlin协程与Flow API结合在复杂业务场景下的优化

知识考点

面试题答案