Flow 是依序执行的，如果使用 collect 作为终端运算子，那麽在最後就会按照每一个元素所要花费的时间一一的执行，并把结果吐出来。

如下面的范例：

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

这个 flow 中会产生十个元素，每一个元素都需要花费 100 毫秒建立。

如果这些元素用 collect 执行的时候，也会在每一个元素上花费 200 毫秒来执行，如此一来一个元素所需要执行的时间就是 100 毫秒 ＋ 200 毫秒，总共需要 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

• 在这边我们使用 measureTimeMillis 来计算所需执行的时间。
• 可以看到上面的结果，我们总共花费了 3115 毫秒来执行。

Buffer 缓冲

今天要介绍的运算子 buffer 就是要在这个地方使用的，怎麽使用呢？

我们只需要在需要加上缓冲的地方使用即可，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 与 collect 之间，原因是每一个 flow 的元素需要 100 毫秒来产生，而执行每一个元素却需要 200 毫秒，也就是说，如果我们在这两个操作之间加上缓冲，那麽执行的时间应该可以减少。（因为当 collect 花费 200 毫秒处理第一笔资料时，flow 已经在建立第二笔资料了，这样子就可以减少操作的时间。我们来实际执行一下，看看结果会是如何？

0
1
2
3
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5
6
7
8
9
2246

经过缓冲之後，我们所需花费的时间由 3115 毫秒，减少至 2246 毫秒。提升了 27% 的速度。

其实使用 buffer 会变成使用两个 coroutine 在执行，flow 与 collect 分别使用不同的 coroutine ，并且透过 Channel 来传输。

小结

在使用 Flow 时，因为是按照顺序来执行，总时间就会是全部的执行时间加总起来。利用 buffer 我们就可以让这些操作使用不同的 Coroutine，如此一来就可以同时执行多个任务，时间比没有用 buffer 的会少很多。

参考资料

buffer

特别感谢

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