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# 19 | Channel：为什么说Channel是“热”的？
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你好，我是朱涛。
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前面我们学习的挂起函数、async，它们一次都只能返回一个结果。但在某些业务场景下，我们往往需要协程返回多个结果，比如微信等软件的IM通道接收的消息，或者是手机GPS定位返回的经纬度坐标需要实时更新。那么，在这些场景下，我们之前学习的协程知识就无法直接解决了。
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而今天我要讲解的Kotlin协程中的Channel，就是专门用来做这种事情的。类似的需求，如果我们不使用Channel而是用其他的并发手段配合集合来做的话，其实也能实现，但复杂度会大大增加。那么接下来，我们就一起来学习下Channel。
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## Channel就是管道
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顾名思义，Channel就是一个管道。我们可以用这个概念，先来建立一个思维模型：
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Channel这个管道的其中一端，是发送方；管道的另一端是接收方。而管道本身，则可以用来传输数据。
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所以，我们根据上面的思维模型，很容易就能写出下面的代码。
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```plain
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// 代码段1
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fun main() = runBlocking {
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// 1，创建管道
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val channel = Channel<Int>()
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launch {
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// 2，在一个单独的协程当中发送管道消息
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(1..3).forEach {
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channel.send(it) // 挂起函数
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logX("Send: $it")
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}
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}
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launch {
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// 3，在一个单独的协程当中接收管道消息
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for (i in channel) { // 挂起函数
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logX("Receive: $i")
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}
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}
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logX("end")
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}
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/*
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================================
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|
end
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Thread:main @coroutine#1
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================================
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================================
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Receive: 1
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Thread:main @coroutine#3
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================================
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================================
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|
Send: 1
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|
Thread:main @coroutine#2
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================================
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|
================================
|
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|
Send: 2
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|
Thread:main @coroutine#2
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================================
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|
|
================================
|
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|
Receive: 2
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|
Thread:main @coroutine#3
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================================
|
|
|
================================
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|
Receive: 3
|
|
|
Thread:main @coroutine#3
|
|
|
================================
|
|
|
================================
|
|
|
Send: 3
|
|
|
Thread:main @coroutine#2
|
|
|
================================
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// 4，程序不会退出
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*/
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```
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通过运行的结果，我们首先可以看到的就是：coroutine#2、coroutine#3，这两个协程是交替执行的。这段代码，其实和我们[第13讲](https://time.geekbang.org/column/article/485632)当中提到的“互相协作”的模式是类似的，两个协程会轮流执行。
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我们还可以看出来，Channel可以跨越不同的协程进行通信。我们是在“coroutine#1”当中创建的Channel，然后分别在coroutine#2、coroutine#3当中使用Channel来传递数据。
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另外在代码中，还有四个注释，我们一个个来看：
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* 注释1，我们通过“Channel()”这样的方式，就可以创建一个管道。其中传入的泛型Int，就代表了这个管道里面传递的数据类型。也就是说这里创建的Channel，就是用于传递Int数据的。
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* 注释2，我们创建了一个新的协程，然后在协程当中调用了send()方法，发送数据到管道里。其中的send()方法是一个挂起函数。
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* 注释3，在另一个协程当中，我们通过遍历channel，将管道当中的数据都取了出来。这里，我们使用的是for循环。
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* 注释4，通过运行结果，我们还可以发现一个细节，那就是程序在输出完所有的结果以后，并不会退出。主线程不会结束，整个程序还会处于运行状态。
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而如果要解决上面的问题，其实也不难，只需要加上一行代码即可：
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```plain
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// 代码段2
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fun main() = runBlocking {
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val channel = Channel<Int>()
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|
launch {
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|
(1..3).forEach {
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|
channel.send(it)
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logX("Send: $it")
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}
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channel.close() // 变化在这里
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|
}
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|
launch {
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for (i in channel) {
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|
logX("Receive: $i")
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}
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|
}
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|
logX("end")
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|
}
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```
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所以，channel其实也是一种**协程资源**，在用完channel以后，如果我们不去主动关闭它的话，是会造成不必要的资源浪费的。在上面的案例中，如果我们忘记调用“channel.close()”，程序将永远不会停下来。
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现在，我们来看看创建Channel的源代码。
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```plain
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// 代码段3
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public fun <E> Channel(
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capacity: Int = RENDEZVOUS,
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onBufferOverflow: BufferOverflow = BufferOverflow.SUSPEND,
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onUndeliveredElement: ((E) -> Unit)? = null
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): Channel<E> {}
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```
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可以看到，当我们调用“Channel()”的时候，感觉像是在调用一个构造函数，但实际上它却只是一个普通的顶层函数。这个函数带有一个泛型参数E，另外还有三个参数。
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第一个参数，**capacity**，代表了管道的容量。这个也很好理解，我们日常生活中的管道，自身也是有容量的，即使接收方不将数据取走，管道本身也可以存储一些数据。而Kotlin的Channel，在默认情况下是“RENDEZVOUS”，也就代表了Channel的容量为0。
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> 题外话：RENDEZVOUS这个单词源自法语。它有约会、碰面的意思，我们可以理解为“发送方、接收方，不见不散”。
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除此之外，capacity还有其他几种情况，比如说：
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* UNLIMITED，代表了无限容量；
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* CONFLATED，代表了容量为1，新的数据会替代旧的数据；
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* BUFFERED，代表了具备一定的缓存容量，默认情况下是64，具体容量由这个VM参数决定 `"kotlinx.coroutines.channels.defaultBuffer"`。
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第二个参数，**onBufferOverflow**，也就是指当我们指定了capacity的容量，等管道的容量满了时，Channel的应对策略是怎么样的。这里，它主要有三种做法：
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* SUSPEND，当管道的容量满了以后，如果发送方还要继续发送，我们就会挂起当前的send()方法。由于它是一个挂起函数，所以我们可以以非阻塞的方式，将发送方的执行流程**挂起**，等管道中有了空闲位置以后再**恢复**。
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* DROP\_OLDEST，顾名思义，就是丢弃最旧的那条数据，然后发送新的数据；
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* DROP\_LATEST，丢弃最新的那条数据。这里要注意，这个动作的含义是丢弃当前正准备发送的那条数据，而管道中的内容将维持不变。
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由于这部分有点抽象，我画了一张图，来描述上面的几种模式，你可以看看。
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在创建Channel的方法中，还有第三个参数，**onUndeliveredElement**，它其实相当于一个异常处理回调。当管道中的某些数据没有被成功接收的时候，这个回调就会被调用。
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这里，为了让你对这三个参数有个更具体的认识，我们来看几个代码的案例。
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案例1：capacity = UNLIMITED
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```plain
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// 代码段4
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fun main() = runBlocking {
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|
// 变化在这里
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val channel = Channel<Int>(capacity = Channel.Factory.UNLIMITED)
|
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|
launch {
|
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|
(1..3).forEach {
|
|
|
channel.send(it)
|
|
|
println("Send: $it")
|
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|
}
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|
channel.close() // 变化在这里
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|
}
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|
launch {
|
|
|
for (i in channel) {
|
|
|
println("Receive: $i")
|
|
|
}
|
|
|
}
|
|
|
println("end")
|
|
|
}}
|
|
|
|
|
|
/*
|
|
|
输出结果：
|
|
|
end
|
|
|
Send: 1
|
|
|
Send: 2
|
|
|
Send: 3
|
|
|
Receive: 1
|
|
|
Receive: 2
|
|
|
Receive: 3
|
|
|
*/
|
|
|
|
|
|
```
|
|
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以上代码对比代码段1，其实只改动了一点点。我们在创建Channel的时候，设置了 `capacity = Channel.Factory.UNLIMITED`。不过，通过分析运行的结果，可以发现代码的运行顺序就跟之前完全不一样了。
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对于发送方来说，由于Channel的容量是无限大的，所以发送方可以一直往管道当中塞入数据，等数据都塞完以后，接收方才开始接收。这跟之前的交替执行是不一样的。
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好，接下来我们看看capacity = CONFLATED的情况。
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```plain
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// 代码段5
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fun main() = runBlocking {
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|
// 变化在这里
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val channel = Channel<Int>(capacity = Channel.Factory.CONFLATED)
|
|
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|
launch {
|
|
|
(1..3).forEach {
|
|
|
channel.send(it)
|
|
|
println("Send: $it")
|
|
|
}
|
|
|
|
|
|
channel.close()
|
|
|
}
|
|
|
|
|
|
launch {
|
|
|
for (i in channel) {
|
|
|
println("Receive: $i")
|
|
|
}
|
|
|
}
|
|
|
|
|
|
println("end")
|
|
|
}
|
|
|
|
|
|
/*
|
|
|
输出结果：
|
|
|
end
|
|
|
Send: 1
|
|
|
Send: 2
|
|
|
Send: 3
|
|
|
Receive: 3
|
|
|
*/
|
|
|
|
|
|
```
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|
|
|
|
可以看到，当设置capacity = CONFLATED的时候，发送方也会一直发送数据，而且，对于接收方来说，它永远只能接收到最后一条数据。
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我们再来看看onBufferOverflow的用法。其实，我们可以运用onBufferOverflow与capacity，来实现CONFLATED的效果。
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|
```plain
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// 代码段6
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|
|
fun main() = runBlocking {
|
|
|
// 变化在这里
|
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|
val channel = Channel<Int>(
|
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|
capacity = 1,
|
|
|
onBufferOverflow = BufferOverflow.DROP_OLDEST
|
|
|
)
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|
launch {
|
|
|
(1..3).forEach {
|
|
|
channel.send(it)
|
|
|
println("Send: $it")
|
|
|
}
|
|
|
|
|
|
channel.close()
|
|
|
}
|
|
|
|
|
|
launch {
|
|
|
for (i in channel) {
|
|
|
println("Receive: $i")
|
|
|
}
|
|
|
}
|
|
|
|
|
|
println("end")
|
|
|
}
|
|
|
|
|
|
/*
|
|
|
输出结果：
|
|
|
end
|
|
|
Send: 1
|
|
|
Send: 2
|
|
|
Send: 3
|
|
|
Receive: 3
|
|
|
*/
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
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|
从这个运行结果里，我们就可以看出来，其实 `capacity = 1, onBufferOverflow = BufferOverflow.DROP_OLDEST`，就代表了capacity = CONFLATED。
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对应的，我们再来看看 `onBufferOverflow = BufferOverflow.DROP_LATEST` 的情况。
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```plain
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// 代码段7
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|
fun main() = runBlocking {
|
|
|
// 变化在这里
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|
val channel = Channel<Int>(
|
|
|
capacity = 3,
|
|
|
onBufferOverflow = BufferOverflow.DROP_LATEST
|
|
|
)
|
|
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|
launch {
|
|
|
(1..3).forEach {
|
|
|
channel.send(it)
|
|
|
println("Send: $it")
|
|
|
}
|
|
|
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|
channel.send(4) // 被丢弃
|
|
|
println("Send: 4")
|
|
|
channel.send(5) // 被丢弃
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|
println("Send: 5")
|
|
|
|
|
|
channel.close()
|
|
|
}
|
|
|
|
|
|
launch {
|
|
|
for (i in channel) {
|
|
|
println("Receive: $i")
|
|
|
}
|
|
|
}
|
|
|
|
|
|
println("end")
|
|
|
}
|
|
|
|
|
|
/*
|
|
|
输出结果：
|
|
|
end
|
|
|
Send: 1
|
|
|
Send: 2
|
|
|
Send: 3
|
|
|
Send: 4
|
|
|
Send: 5
|
|
|
Receive: 1
|
|
|
Receive: 2
|
|
|
Receive: 3
|
|
|
*/
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
由此可见，`onBufferOverflow = BufferOverflow.DROP_LATEST` 就意味着，当Channel容量满了以后，之后再继续发送的内容，就会直接被丢弃。
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最后，我们来看看onUndeliveredElement这个参数的作用。
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```plain
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// 代码段8
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|
fun main() = runBlocking {
|
|
|
// 无限容量的管道
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|
val channel = Channel<Int>(Channel.UNLIMITED) {
|
|
|
println("onUndeliveredElement = $it")
|
|
|
}
|
|
|
|
|
|
// 等价这种写法
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|
// val channel = Channel<Int>(Channel.UNLIMITED, onUndeliveredElement = { println("onUndeliveredElement = $it") })
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|
|
// 放入三个数据
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|
(1..3).forEach {
|
|
|
channel.send(it)
|
|
|
}
|
|
|
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|
|
// 取出一个，剩下两个
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|
channel.receive()
|
|
|
|
|
|
// 取消当前channel
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|
channel.cancel()
|
|
|
}
|
|
|
|
|
|
/*
|
|
|
输出结果：
|
|
|
onUndeliveredElement = 2
|
|
|
onUndeliveredElement = 3
|
|
|
*/
|
|
|
|
|
|
```
|
|
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|
|
|
可以看到，onUndeliveredElement的作用，就是一个回调，当我们发送出去的Channel数据无法被接收方处理的时候，就可以通过onUndeliveredElement这个回调，来进行监听。
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它的使用场景一般都是用于“接收方对数据是否被消费特别关心的场景”。比如说，我发送出去的消息，接收方是不是真的收到了？对于接收方没收到的信息，发送方就可以灵活处理了，比如针对这些没收到的消息，发送方可以先记录下来，等下次重新发送。
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|
## Channel关闭引发的问题
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在前面提到的代码段1里，由于我们忘记调用了close()，所以会导致程序一直运行无法终止。这个问题其实是很严重的。我们有没有办法避免这个问题呢？
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当然是有的。Kotlin官方其实还为我们提供了另一种创建Channel的方式，也就是 **produce{} 高阶函数**。
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```plain
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// 代码段9
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|
|
fun main() = runBlocking {
|
|
|
// 变化在这里
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|
val channel: ReceiveChannel<Int> = produce {
|
|
|
(1..3).forEach {
|
|
|
send(it)
|
|
|
logX("Send: $it")
|
|
|
}
|
|
|
}
|
|
|
|
|
|
launch {
|
|
|
// 3，接收数据
|
|
|
for (i in channel) {
|
|
|
logX("Receive: $i")
|
|
|
}
|
|
|
}
|
|
|
|
|
|
logX("end")
|
|
|
}
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
以上代码中，我们使用produce{} 以后，就不用再去调用close()方法了，因为produce{} 会自动帮我们去调用close()方法。具体的源码，我们会在源码篇的时候再去深入分析。不过，现在我们也可以通过代码来验证这一点。
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|
```plain
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|
// 代码段10
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|
|
|
|
|
fun main() = runBlocking {
|
|
|
// 1，创建管道
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|
val channel: ReceiveChannel<Int> = produce {
|
|
|
// 发送3条数据
|
|
|
(1..3).forEach {
|
|
|
send(it)
|
|
|
}
|
|
|
}
|
|
|
|
|
|
// 调用4次receive()
|
|
|
channel.receive() // 1
|
|
|
channel.receive() // 2
|
|
|
channel.receive() // 3
|
|
|
channel.receive() // 异常
|
|
|
|
|
|
logX("end")
|
|
|
}
|
|
|
|
|
|
/*
|
|
|
输出结果：
|
|
|
ClosedReceiveChannelException: Channel was closed
|
|
|
*/
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
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|
在前面所有的代码当中，我们都是以for循环来迭代channel当中的元素的，但实际上，channel还有一个 **receive()方法**，它是与send(it)对应的。在上面代码中，我们只调用了3次send()，却调用4次receive()。
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当我们第4次调用receive()的时候，代码会抛出异常“ClosedReceiveChannelException”，这其实也代表：我们的Channel已经被关闭了。所以这也就说明了，produce {}确实会帮我们调用close()方法。不然的话，第4次receive()会被挂起，而不是抛出异常。
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我们可以再写一段代码来验证下：
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|
```plain
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|
// 代码段11
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|
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|
|
fun main() = runBlocking {
|
|
|
val channel: Channel<Int> = Channel()
|
|
|
|
|
|
launch {
|
|
|
(1..3).forEach {
|
|
|
channel.send(it)
|
|
|
}
|
|
|
}
|
|
|
|
|
|
// 调用4次receive()
|
|
|
channel.receive() // 1
|
|
|
println("Receive: 1")
|
|
|
channel.receive() // 2
|
|
|
println("Receive: 2")
|
|
|
channel.receive() // 3
|
|
|
println("Receive: 3")
|
|
|
channel.receive() // 永远挂起
|
|
|
|
|
|
logX("end")
|
|
|
}
|
|
|
|
|
|
/*
|
|
|
输出结果
|
|
|
Receive: 1
|
|
|
Receive: 2
|
|
|
Receive: 3
|
|
|
*/
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
可见，第4次调用receive()，就会导致程序被永久挂起，后面的 `logX("end")` 是没有机会继续执行的。也就是说，我们**直接使用receive()是很容易出问题的**。这也是我在前面的代码中一直使用for循环，而没有用receive()的原因。
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那么，有没有办法解决这个问题呢？如果你足够细心的话，你会发现Channel其实还有两个属性：isClosedForReceive、isClosedForSend。
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这两个属性，就可以用来判断当前的Channel是否已经被关闭。由于Channel分为发送方和接收方，所以这两个参数也是针对这两者的。也就是说，对于发送方，我们可以使用“isClosedForSend”来判断当前的Channel是否关闭；对于接收方来说，我们可以用“isClosedForReceive”来判断当前的Channel是否关闭。
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这时候，你也许就会想到用它们来改造前面的代码段10。
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```plain
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// 代码段12
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fun main() = runBlocking {
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// 1，创建管道
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val channel: ReceiveChannel<Int> = produce {
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// 发送3条数据
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(1..3).forEach {
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send(it)
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println("Send $it")
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}
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}
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// 使用while循环判断isClosedForReceive
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while (!channel.isClosedForReceive) {
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val i = channel.receive()
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println("Receive $i")
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}
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println("end")
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}
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/*
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输出结果
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Send 1
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Receive 1
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Receive 2
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Send 2
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Send 3
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|
Receive 3
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end
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*/
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```
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以上代码看起来是可以正常工作了。但是，我仍然不建议你用这种方式。**因为，当你为管道指定了capacity以后，以上的判断方式将会变得不可靠**！原因是目前的1.6.0版本的协程库，运行这样的代码会崩溃，如下所示：
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```plain
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// 代码段13
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fun main() = runBlocking {
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// 变化在这里
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val channel: ReceiveChannel<Int> = produce(capacity = 3) {
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// 变化在这里
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(1..300).forEach {
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send(it)
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println("Send $it")
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|
}
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|
}
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while (!channel.isClosedForReceive) {
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val i = channel.receive()
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println("Receive $i")
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}
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logX("end")
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}
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/*
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|
输出结果
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// 省略部分
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Receive 300
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Send 300
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ClosedReceiveChannelException: Channel was closed
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*/
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```
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所以，**最好不要用channel.receive()**。即使配合isClosedForReceive这个判断条件，我们直接调用channel.receive()仍然是一件非常危险的事情！
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实际上，以上代码除了可以使用for循环以外，还可以使用Kotlin为我们提供的另一个高阶函数：**channel.consumeEach {}**。我们再来看一个例子：
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```plain
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// 代码段14
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fun main() = runBlocking {
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val channel: ReceiveChannel<Int> = produce(capacity = 3) {
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(1..300).forEach {
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send(it)
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println("Send $it")
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}
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|
}
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// 变化在这里
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channel.consumeEach {
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|
println("Receive $it")
|
|
|
}
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|
logX("end")
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|
}
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/*
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|
输出结果：
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|
正常
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*/
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```
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所以，当我们想要读取Channel当中的数据时，我们一定要使用for循环，或者是channel.consumeEach {}，千万不要直接调用channel.receive()。
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> 补充：在某些特殊场景下，如果我们必须要自己来调用channel.receive()，那么可以考虑使用receiveCatching()，它可以防止异常发生。
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## 为什么说Channel是“热”的？
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我们现在已经知道了，Channel其实就是用来传递“数据流”的。注意，这里的数据流，指的是**多个数据组合形成的流**。前面挂起函数、async返回的数据，就像是水滴一样，而Channel则像是自来水管当中的水流一样。
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在业界一直有一种说法：Channel是“热”的。也是因为这句话，在Kotlin当中，我们也经常把Channel称为“热数据流”。
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这话我们乍一听，可能会有点懵。我们能直接把Channel想象成“热的自来水”吗？当然不能了。所以，为了对Channel的“热”有一个更具体的概念，我们可以来看一段代码：
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```plain
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// 代码段15
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fun main() = runBlocking {
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// 只发送不接受
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val channel = produce<Int>(capacity = 10) {
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(1..3).forEach {
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send(it)
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println("Send $it")
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|
|
}
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|
}
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|
|
|
|
println("end")
|
|
|
}
|
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|
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|
/*
|
|
|
输出结果：
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|
|
end
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Send 1
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Send 2
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Send 3
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程序结束
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*/
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```
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在上面的代码中，我们定义了一个Channel，管道的容量是10，然后我们发送了3个数据。但你是否注意到了，在代码中并没有消费Channel当中的数据。所以，这种“**不管有没有接收方，发送方都会工作**”的模式，就是我们将其认定为“热”的原因。
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这就有点像是一个热心的饭店服务员，不管你有没有提要求，服务员都会给你端茶送水，把茶水摆在你的饭桌上。当你想要喝水的时候，就可以直接从饭桌上拿了（当你想要数据的时候，就可以直接从管道里取出来了）。
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又或者，你可以接着前面的水龙头的思维模型去思考，Channel的发送方，其实就像是“自来水厂”，不管你是不是要用水，自来水厂都会把水送到你家门口的管道当中来。这样当你想要用水的时候，打开水龙头就会马上有水了。
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不过，也许你会想，是不是因为前面的代码中，设置了“capacity = 10”的原因？如果设置成“capacity = 0”，那Channel的发送方是不是就不会主动工作了？让我们来试试。
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```plain
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// 代码段16
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fun main() = runBlocking {
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val channel = produce<Int>(capacity = 0) {
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(1..3).forEach {
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println("Before send $it")
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send(it)
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println("Send $it")
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}
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}
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|
println("end")
|
|
|
}
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/*
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|
|
输出结果：
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|
|
end
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|
Befour send 1
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程序将无法退出
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*/
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```
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当我们把capacity改成0以后，可以看到Channel的发送方仍然是会工作的，只是说，在它调用send()方法的时候，由于接收方还未就绪，且管道容量为0，所以它会被挂起。所以，它仍然还是有在工作的。最直接的证据就是：**这个程序将无法退出，一直运行下去**。这个后果是不是更加严重？
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但是，总的来说，不管接收方是否存在，Channel的发送方一定会工作。对应的，你可以想象成：虽然你的饭桌已经没有空间了，但服务员还是端来了茶水站在了你旁边，只是没有把茶水放在你桌上，等饭桌有了空间，或者你想喝水了，你就能马上喝到。
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至于自来水的那个场景，你可以想象成，你家就在自来水厂的门口，你们之间的管道容量为0，但这并不意味着自来水厂没有工作。
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## 思考与实战
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其实，如果你去看Channel的源代码定义，你会发现，Channel本身只是一个接口。
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```plain
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// 代码段17
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public interface Channel<E> : SendChannel<E>, ReceiveChannel<E> {}
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```
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而且，Channel本身并没有什么方法和属性，它其实只是SendChannel、ReceiveChannel这两个接口的组合。也就是说，Channel的所有能力，都是来自于SendChannel、ReceiveChannel这两个接口。
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```plain
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// 代码段18
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public interface SendChannel<in E>
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public val isClosedForSend: Boolean
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public suspend fun send(element: E)
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// 1，select相关
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public val onSend: SelectClause2<E, SendChannel<E>>
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// 2，非挂起函数的接收
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public fun trySend(element: E): ChannelResult<Unit>
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public fun close(cause: Throwable? = null): Boolean
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public fun invokeOnClose(handler: (cause: Throwable?) -> Unit)
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}
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public interface ReceiveChannel<out E> {
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public val isClosedForReceive: Boolean
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public val isEmpty: Boolean
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public suspend fun receive(): E
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public suspend fun receiveCatching(): ChannelResult<E>
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// 3，select相关
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public val onReceive: SelectClause1<E>
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// 4，select相关
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public val onReceiveCatching: SelectClause1<ChannelResult<E>>
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// 5，非挂起函数的接收
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public fun tryReceive(): ChannelResult<E>
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public operator fun iterator(): ChannelIterator<E>
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public fun cancel(cause: CancellationException? = null)
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}
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```
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在上面的源码中，大部分的接口我们其实已经见过了。只有5个我们还没见过：
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* 注释1、3、4，它们是跟select相关的，我们会在第21讲介绍。
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* 注释2、5，是专门为非协程环境提供的API，也就是说，当我们不在协程作用域的时候，也可以调用这两个方法来操作Channel。不过大部分情况下，我们都应该优先使用挂起函数版本的API。
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所以，如果说Channel是一个管道，那么SendChannel、ReceiveChannel就是组成这个管道的两个零件。
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还记得我们在之前[不变性思维](https://time.geekbang.org/column/article/484631)当中提到的，对外暴露不变性集合的思路吗？其实对于Channel来说，我们也可以做到类似的事情。
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```plain
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// 代码段19
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class ChannelModel {
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// 对外只提供读取功能
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val channel: ReceiveChannel<Int> by ::_channel
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private val _channel: Channel<Int> = Channel()
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suspend fun init() {
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(1..3).forEach {
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_channel.send(it)
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}
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}
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}
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fun main() = runBlocking {
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val model = ChannelModel()
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|
launch {
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|
model.init()
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|
}
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model.channel.consumeEach {
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|
println(it)
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|
|
}
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|
}
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|
```
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也就是对于Channel来说，它的send()就相当于集合的写入API，当我们想要做到“对写入封闭，对读取开放”的时候，就可以用之前学过的知识轻松做到。
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而这一切，都得益于Channel的能力都是通过“组合”得来的。
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## 小结
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这节课的内容就到这里，我们来总结一下。
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* Channel是一个**管道**，当我们想要用协程传递多个数据组成的流的话，就没办法通过挂起函数、async来实现了。这时候，Channel是一个不错的选择。
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* 我们可以通过**Channel()**这个顶层函数来创建Channel管道。在创建Channel的时候，有三个重要参数：capacity代表了容量；onBufferOverflow代表容量满了以后的应对策略；onUndeliveredElement则是一个异常回调。在某些场景下，比如“**发送方对于数据是否被接收方十分关心**”的情况下，可以注册这个回调。
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* Channel有两个关键的方法：send()、receive()，前者用于发送管道数据，后者用于接收管道数据。但是，由于Channel是存在关闭状态的，如果我们直接使用receive()，就会导致各种问题。因此，对于管道数据的接收方来说，我们应该尽可能地使用for循环、consumeEach {}。
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* Channel是“热”的。这是因为“**不管有没有接收方，发送方都会工作**”。
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* 最后，我们也分析了Channel的源码定义，发现它其实是SendChannel、ReceiveChannel这两个接口的组合。而我们也可以借助它的这个特点，实现“对读取开放，对写入封闭”的设计。
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其实Channel也不是Kotlin独创的概念，在某些其他编程语言当中，也有这样的组件，最典型的就是Go语言。所以，当你学会Kotlin的Channel，以后在别的语言中再遇到Channel，或者是基于Channel的Actor，你也就能快速地把Kotlin的知识迁移过去。
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另外，学到这里相信你也发现了：编程语言里面的概念都是互通的。为什么有些人学习一门新的编程语言，可以特别快，还学得特别好？
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原因往往就是，人家早已掌握了编程语言当中所有互通的概念。这就是所谓的**触类旁通**。学完这门课程以后，我相信，你也可以做到。
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## 思考题
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请问，Channel是“热”的，这一特点有什么坏处吗？为什么？ 欢迎在留言区分享你的答案，也欢迎你把今天的内容分享给更多的朋友。
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