线程模型与并发性能

源：Flow context

Flow 的线程管理遵循上下文保存 (Context Preservation) 契约。这意味着 Flow 默认不具备多线程能力，必须通过特定的操作符显式切换。

上下文保存契约

契约定义

flow { ... } 内部的执行上下文必须与 collect 时一致。 你不能在 flow { ... } 内部使用 withContext(Dispatchers.IO) 来发射值，这会直接抛出 IllegalStateException。

为什么？ 因为 Flow 的设计目标是让下游（消费者）拥有完全的控制权。

flowOn：改变上游上下文

flowOn 是唯一正确的线程切换方式。它仅影响在其上方的操作符。

flow {
    emit(data) // 运行在 IO
}
.filter { ... } // 运行在 IO
.flowOn(Dispatchers.IO) // ⭐️ 切换点
.map { ... } // 运行在 Main (假设 collect 在 Main)
.collect { ... } // 运行在 Main

flowOn 的底层：Channel 缓冲

当调用 flowOn 时，Kotlin 会在内部启动一个协程，并通过 Channel 将数据从一个线程池传输到另一个。这会自动引入并发性。

背压与缓冲策略 (Backpressure)

背压发生在生产者快于消费者时。

1. 默认挂起 (Suspend)

Flow 默认是无缓冲的顺序执行。如果消费者卡住了，生产者会在 emit 处挂起。

2. buffer 显式缓冲

buffer 允许生产者在消费者处理期间继续工作，而不必挂起。

flow.buffer(capacity = 10, onBufferOverflow = BufferOverflow.DROP_OLDEST)

策略	行为
SUSPEND	缓冲区满时挂起生产者
DROP_OLDEST	丢弃最老的数据，保留最新的
DROP_LATEST	丢弃当前发射的数据

3. conflate (合并)

conflate 是 DROP_OLDEST 且容量为 0 的简化版。它确保下游永远拿到最新的一个值，跳过所有中间值。

并发发射：channelFlow

如果你需要在一个流内部同时运行多个协程并发发射值，必须使用 channelFlow。

fun concurrentFlow() = channelFlow {
    launch { send(task1()) }
    launch { send(task2()) }
}

核心准则总结

1. 不要在 flow {} 中使用 withContext：请使用 flowOn。
2. 理解 flowOn 的单向性：它逆流而上作用于上方。
3. 性能瓶颈通常在于过多的上下文切换：不要在链式调用中写一堆 flowOn。
4. 使用 conflate 处理高频 UI 更新：如滑动时的位置回调。