Flow 是依序執行的，如果使用 collect 作為終端運算子，那麼在最後就會按照每一個元素所要花費的時間一一的執行，並把結果吐出來。

如下面的範例：

class Day25 {
    fun flow1() = flow {
        repeat(10) {
            delay(100)
            emit(it)
        }
    }
}

這個 flow 中會產生十個元素，每一個元素都需要花費 100 毫秒建立。

如果這些元素用 collect 執行的時候，也會在每一個元素上花費 200 毫秒來執行，如此一來一個元素所需要執行的時間就是 100 毫秒 ＋ 200 毫秒，總共需要 300 毫秒。

fun main() = runBlocking {
    val day25 = Day25()
    val times = measureTimeMillis {
        day25.flow1()
            .collect {
                delay(200)
                println(it)
            }
    }

    println("$times")
}

0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
3115

• 在這邊我們使用 measureTimeMillis 來計算所需執行的時間。
• 可以看到上面的結果，我們總共花費了 3115 毫秒來執行。

Buffer 緩衝

今天要介紹的運算子 buffer 就是要在這個地方使用的，怎麼使用呢？

我們只需要在需要加上緩衝的地方使用即可，如下：

fun main() = runBlocking {
    val day25 = Day25()
    val times = measureTimeMillis {
        day25.flow1()
            .buffer() // Add here
            .collect {
                delay(200)
                println(it)
            }
    }

    println("$times")
}

我把 buffer 加在 flow 與 collect 之間，原因是每一個 flow 的元素需要 100 毫秒來產生，而執行每一個元素卻需要 200 毫秒，也就是說，如果我們在這兩個操作之間加上緩衝，那麼執行的時間應該可以減少。（因為當 collect 花費 200 毫秒處理第一筆資料時，flow 已經在建立第二筆資料了，這樣子就可以減少操作的時間。我們來實際執行一下，看看結果會是如何？

0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
2246

經過緩衝之後，我們所需花費的時間由 3115 毫秒，減少至 2246 毫秒。提升了 27% 的速度。

其實使用 buffer 會變成使用兩個 coroutine 在執行，flow 與 collect 分別使用不同的 coroutine ，並且透過 Channel 來傳輸。

小結

在使用 Flow 時，因為是按照順序來執行，總時間就會是全部的執行時間加總起來。利用 buffer 我們就可以讓這些操作使用不同的 Coroutine，如此一來就可以同時執行多個任務，時間比沒有用 buffer 的會少很多。

參考資料

buffer

特別感謝

Kotlin Taiwan User Group

Kotlin 讀書會

由本系列文改編的《Kotlin 小宇宙：使用 Coroutine 優雅的執行非同步任務》已經上市囉。

有興趣的讀者歡迎參考：https://coroutine.kotlin.tips/
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