Kotlin Coroutines 与 Flow 的高级应用与原理（5）：取消机制：优雅地停止

本文是「Kotlin Coroutines 与 Flow 的高级应用与原理」系列的第 5 篇，共 5 篇。在上一篇中，我们探讨了「StateFlow & SharedFlow：热流状态与事件总线」的相关内容。

八、取消机制：优雅地停止

协程的取消也是基于结构化并发和协作机制。

取消请求会从父 Job 向下传播到所有子 Job。调用 scope.cancel() 或 job.cancel()。

协程代码需要主动检查取消状态并做出响应，才能被有效取消。

内置检查点： 所有 kotlinx.coroutines 库中的挂起函数（如 delay、yield、withContext、channel.receive、Flow 操作符等）内部都会检查当前协程是否已被取消。如果已取消，它们会抛出 CancellationException
手动检查： 对于长时间运行的、不包含挂起函数调用的 CPU 密集型计算循环，必须手动检查取消状态：
- if (!isActive) return 或 if (!isActive) throw CancellationException()
- ensureActive()：如果已取消则抛出 CancellationException
- yield()：挂起当前协程并允许其他协程运行，同时也会检查取消状态
CancellationException： 这是协程取消的标准信号，通常被认为是正常流程，默认的异常处理器（如 CoroutineExceptionHandler）通常会忽略它

场景： 在 finally 块或 onCompletion 中执行必须完成的清理操作（如释放文件句柄、关闭网络连接），即使协程已经被取消
用法： withContext(NonCancellable) { // cleanup code }。在此代码块内，协程暂时不会响应取消请求。谨慎使用，避免执行耗时操作

:::danger 千万注意：

不要乱 catch： 如果你在代码中 catch (e: Exception)，请务必将 CancellationException 重新抛出（throw e），否则协程会「假装没听见」取消信号，继续运行，导致资源浪费或内存泄漏
非 cancellable 的 suspend 函数： 如果协程卡在一个不检查取消状态的 suspend 函数（如某些 IO 操作）上，它可能无法及时响应取消 :::

kotlinx-coroutines-test 库提供了强大的测试支持。

核心测试构建器： 取代 runBlockingTest。提供一个 TestScope，运行在 TestDispatcher 上
虚拟时间： 默认情况下，delay 等时间相关的挂起函数会立即完成（虚拟时间推进），使得测试无需实际等待
调度器控制： 可以注入和控制 TestDispatcher（如 StandardTestDispatcher、UnconfinedTestDispatcher）来管理协程的执行顺序和时间

提供对虚拟时间的更精细控制（advanceTimeBy、runCurrent）。

在 runTest 中直接 collect Flow
使用第三方库 Turbine（app.cash.turbine:turbine）提供了更简洁、更强大的 Flow 测试 API，如 flow.test { awaitItem(), expectNoEvents(), awaitComplete(), ... }

最佳实践是在 ViewModel、Repository 等类中注入 CoroutineDispatcher（而不是直接使用 Dispatchers.IO 等），这样在测试中可以方便地替换为 TestDispatcher。

Coroutines vs. Threads： 协程更轻量，易于管理，结构化并发避免泄漏，代码更简洁
Coroutines vs. RxJava：
- 相似性： 都处理异步数据流
- 差异性：
  - 范式： 协程基于挂起函数，代码更接近同步风格；RxJava 基于观察者模式和链式操作符
  - 简洁性： 协程通常样板代码更少
  - 结构化并发： 协程内置支持更好
  - 操作符： RxJava 拥有极其丰富的操作符生态；Flow 的操作符也在不断完善
  - 学习曲线： 协程通常被认为更容易上手
- 互操作： kotlinx-coroutines-rx3（或 rx2）库提供了在两者之间转换的方法（如 Flow.asObservable()、Observable.asFlow()）

对于新项目，尤其基于 Kotlin，协程 + Flow 通常是首选。对于已有大量 RxJava 代码的项目，可以逐步迁移或混合使用。

阻塞调度器： 在 Dispatchers.Default 执行阻塞 IO，或在 Dispatchers.IO 执行 CPU 密集长计算
滥用 GlobalScope： 导致潜在泄漏和测试困难。优先使用 viewModelScope、lifecycleScope 或自定义 Scope
忘记检查取消： 在无挂起函数的长循环中不检查 isActive
异常处理不当： 错误地认为 CoroutineExceptionHandler 能阻止取消；async 异常未被 await 捕获；supervisorScope 下的子协程异常未处理
SharedFlow 配置错误： 对 replay/buffer/overflow 理解不清，导致事件丢失或行为不符预期，尤其对于「一次性事件」
callbackFlow/channelFlow 忘记 awaitClose： 导致回调/监听器泄漏
过度使用 Dispatchers.Unconfined： 导致线程行为难以预测
硬编码 Dispatcher： 不利于测试。应通过 DI 注入 Dispatcher
UI 层收集 Flow 未使用 collectAsStateWithLifecycle： 可能导致后台不必要的资源消耗
StateFlow 与 SharedFlow 选择不当： 用 StateFlow 处理需要保证送达的事件流（可能丢失），或用 SharedFlow 处理只需最新值的状态（效率不高且可能收到旧值）

Kotlin Coroutines 与 Flow 为 Android 开发者提供了强大、现代且优雅的异步编程解决方案。它们通过轻量级的协程、革命性的结构化并发、灵活的调度器以及功能丰富的响应式流（Flow），极大地简化了并发代码的编写、管理和测试，有效解决了传统方式下的诸多痛点。

精通协程与 Flow 意味着不仅能熟练运用 API，更能深刻理解其挂起与恢复的本质、状态机转换、结构化并发的生命周期与异常传播机制、不同调度器的适用场景与性能影响、Flow 冷热流模型与背压策略、StateFlow/SharedFlow 的精妙配置与应用场景，以及协程取消与异常处理的各种细节。

掌握这些高级原理与实践，才能在面对日益复杂的业务逻辑和用户体验要求时，自信地构建出高性能、高并发、高稳定性的 Android 应用，将异步编程的复杂性化繁为简。这是现代 Android 高级工程师必备的核心技能。

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