Tag: 协同程序

JavaFx / Kotlin中的多线程图像呈现: 我试图尽可能快地使用所有的CPU核心来填充图像（使用JavaFx），但是我遇到了一些问题。下面是我可以想出的最小的例子，重现了这个问题。当我用launch函数创建的Job上调用join()时，图像渲染正确，但显然只使用一个CPU内核？这是为什么？另一方面，当我没有在返回的作业上调用join()时，所有的CPU核心都被利用了，但是显然，图像渲染是不正确的，因为父方法不会等待作业完成：任何方式，我可以填补所有内核，仍然看起来是正确的？ package com.serious.business import javafx.animation.AnimationTimer import javafx.application.Application import javafx.scene.Scene import javafx.scene.canvas.Canvas import javafx.scene.image.WritableImage import javafx.scene.layout.Pane import javafx.stage.Stage import kotlinx.coroutines.experimental.CommonPool import kotlinx.coroutines.experimental.launch import kotlinx.coroutines.experimental.runBlocking class ImageTestApp: Application() { val w = 800.0 val h = 800.0 val image = WritableImage(w.toInt(), h.toInt()) var blue: Double = 0.0 override fun start(primaryStage: Stage) { […]

返回Kotlin协同程序中产生的值: 我正在尝试返回从协程生成的值 fun nonSuspending (): MyType { launch(CommonPool) { suspendingFunctionThatReturnsMyValue() } //Do something to get the value out of coroutine context return somehowGetMyValue } 我想出了以下解决方案（不是很安全！）： fun nonSuspending (): MyType { val deferred = async(CommonPool) { suspendingFunctionThatReturnsMyValue() } while (deferred.isActive) Thread.sleep(1) return deferred.getCompleted() } 我也想过使用事件总线，但有没有更好的解决这个问题？提前致谢。

并行S3文件通过Kotlin协程上传: 我需要上传许多文件到S3，这将需要数小时才能顺利完成这项工作。这正是Kotlin的新协程所擅长的，所以我想给他们一个尝试，而不是再次用一些基于线程的执行服务来摆弄。这是我的（简体）代码： fun upload(superTiles: Map<Int, Map<Int, SuperTile>>) = runBlocking { val s3 = AmazonS3ClientBuilder.standard().withRegion("eu-west-1").build() for ((x, ys) in superTiles) { val jobs = mutableListOf<Deferred<Any>>() for ((y, superTile) in ys) { val job = async(CommonPool) { uploadTile(s3, x, y, superTile) } jobs.add(job) } jobs.map { it.await() } } } suspend fun uploadTile(s3: AmazonS3, x: Int, […]

Kotlin – 异常后继续协程: 我的问题异常之后是否可以继续执行协程？例 try { someMethod1() someMethod2() //Throws an exception! someMethod3() } catch(e: Exception) { //I do not want to call someMethod3 here! //I want the coroutine to resume after the exception inside of the original block. } finally { //I also do not want to call someMethod3 here! //I want the coroutine to resume […]

在Kotlin中，我如何传递一个参数，使异步范围能够节约呢？: 我有下面的代码片断使用Kotlin协程 fun main(args:Array<String>){ println("test") var seed = 3 val deferredResult = async(CommonPool){ seed * 2 } seed = 4 runBlocking(CommonPool) { val result = deferredResult.await() println("Result is $result") } println("end") } 我期待它的行为像JavaScript，并在定义协程时保存seed变量（使用副本）的价值。但不是打印Result is 6 ，它打印Result is 8 。我能做些什么来确保在异步范围（而不是4）内使用seed变量（即3）的原始值？

如何：在Kotlin中启动并忘记异步协程: 我一直在阅读Kotlin的例程，但没有找到具体问题的答案。假设我想迭代一个集合，为每个元素进行API调用（在这种情况下，将文件推送到Amazon S3）。我希望这些调用被异步协程处理，以免在等待时阻塞底层线程。我不需要从请求返回值，只是为了记录异常。我将如何创建一个“消防和忘记”异步协程来做出这些请求之一？

Kotlin：阻塞具有非阻塞I / O的协程: 我正在尝试使用Kotlin协同处理非阻塞I / O。情景如下：从线程1上运行的异步回调接收数据。等待线程2中的这些数据，然后将其消耗。我现在的代码看起来像这样（为简洁起见而简化）： private var latch = CountDownLatch(1) private var data: Any? = null // Async callback from non-blocking I/O fun onReceive(data: Any) { currentData = data latch.countDown() } // Wait and consume data fun getData(): Any? { latch.await() latch = CountDownLatch(1) return currentData } fun processData() { launch(CommonPool) { while […]

如何使用Kotlin协程等待（）在主线程上: 我刚开始学习Kotlin协同程序，并试图模拟一些长时间的API调用，并在UI上显示结果： class MainActivity : AppCompatActivity() { fun log(msg: String) = println("[${Thread.currentThread().name}] $msg") override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) { super.onCreate(savedInstanceState) this.setContentView(R.layout.activity_main) val resultTV = findViewById(R.id.text) as TextView val a = async(CommonPool) { delay(1_000L) 6 } val b = async(CommonPool) { delay(1_000L) 7 } launch(< NEED UI thread here >) { val aVal = a.await() val bVal = […]

Kotlin中线程与协程的区别: Kotlin中是否有任何特定的语言实现与其他语言的协同程序有所不同？这意味着协程就像轻量级的线程？有什么不同？ kotlin的协同程序是否并行/同时运行？即使在多核系统中，在任何给定的时间只有一个协程运行（是不是？）这里我开始了100000个协程，这个代码背后发生了什么？ for(i in 0..100000){ async(CommonPool){ //run long running operations } }

Kotlin Coroutines是Android的正确方法: 我正在尝试使用异步更新适配器内的列表，我可以看到有太多的样板。这是使用Kotlin协同程序的正确方法吗？这可以优化更多？ fun loadListOfMediaInAsync() = async(CommonPool) { try { //Long running task adapter.listOfMediaItems.addAll(resources.getAllTracks()) runOnUiThread { adapter.notifyDataSetChanged() progress.dismiss() } } catch (e: Exception) { e.printStackTrace() runOnUiThread {progress.dismiss()} } catch (o: OutOfMemoryError) { o.printStackTrace() runOnUiThread {progress.dismiss()} } }