一、 本專欄圖示概念規范

本專欄是對 異步編程 的系統探索，會通過各個方面去認知、思考 異步編程 的概念。期間會用到一些圖片進行表達與示意，在一開始先對圖中的元素和 基本概念 進行規范和說明。

1. 任務概念規范

任務 : 完成一項需求的基本單位。

分發任務: 觸發任務開始的動作。

任務結束: 任務完成的標識。

任務生命期: 任務從開始到完成的時間跨度。

如下所示，方塊 表示任務；當 箭頭指向一個任務時，表示對該任務進行分發；任何被分發的任務都會結束。在任務分發和結束之間，有一條虛線進行連接，表示 任務生命期 。

2. 任務的狀態

未完成 : Uncompleted
成功完成 : Completed with Success
異常結束 : Completed with Error

一個任務生命期間有三種狀態，如下通過三種顏色表示。在 任務結束 之前，該任務都是 未完成 態，通過 淺藍色 表示；任何被分發的任務都是為了完成某項需求，任何任務都會結束，在結束時刻根據是否完成需求，可分為 成功完成 和 異常結束 兩種狀態，如下分別用 綠色 和 紅色 表示。

3. 時刻與時間線

機體 : 任務分發者或處理者。
時刻: 機體運行中的某一瞬間。
時間線: 所有時刻構成的連續有向軸線。

在一個機體運行的過程中，時間線是絕對的，通過 紫色有向線段 表示時間的流逝的方向。時刻 是時間線上任意一點 ，通過 黑點 表示。

4.同步與異步

同步 : 機體在時間線上，將任務按順序依次分發。

同步執行任務時，前一個任務完成后，才會分發下一任務。意思是說: 任意時刻只有一個任務在生命期中。

異步: 機體在時間線上，在一個任務未完成時，分發另一任務。

也就是說通過異步編程，允許某時刻有兩個及以上的任務在生命期中。如下所示，在 任務1 完成后，分發 任務2； 在 任務2 未結束的情況下，可以分發 任務 3 。此時對于任務 3 來說，任務 2 就是異步執行的。

二、理解單線程中的異步任務

上面對基本概念進行了規范，看起來可能比較抽象，下面我們通過一個小場景來理解一下。媽媽早上出門散步，臨走前囑咐：

小捷，別睡了。快起床，把被子曬一下，地掃一下。還有，沒開水了，記得燒。

當前場景下只有小捷 一個機體，需要完成的任務有四個：起床、曬被、拖地 、燒水 。

1. 任務的分配

當機體有多個任務需要分發時，需要對任務進行分配。認識任務之間的關系，是任務分配的第一步。只有理清關系，才能合理分配任務。分配過程中需要注意：

[1] 任務之間可能存在明確的先后順序，比如起床 需要在 曬被 之前。
[2] 任務之間先后順序也可能無所謂，比如先掃地還是先曬被，并沒有太大區別。
[3] 某類任務只需要機體來分發，生命期中不需要機體處理，并且和后續的任務沒有什么關聯性，比如燒水任務。

像燒水這種任務，即耗時，又不需要機體在任務生命期中做什么事。如果這類任務使用同步處理，那么任務期間機體能做的事只有 等待 。對于一個機體來說，這種等待就會意味著阻塞，不能處理任何事。

結合日常生活，我們知道當前場景之中，想要發揮機體最大的效力，最好的方式是起床之后，先分發 燒水任務，不需要等待燒水任務完成，就去執行曬被、掃地任務。這樣的任務分配就是將 燒水 作為一個異步任務來執行的。

但在如果在分配時，將燒水作為最后一個任務，那么異步執行的價值就會消失。所以對任務的合理分配，對機體的處理效率是非常重要的。

2.異步任務特點

從上面可以看出，異步任務 有很明顯的特征，并不是任何任務都有必要異步執行。特別是對于單一機體來說，任務生命期間需要機體親自參與，是無法異步處理的。?比如一個人不能一邊曬被 ，一邊 掃地 。所以對于單線程來說，像一些只需要 分發任務，任務的具體執行邏輯由其他機體完成的任務，適合使用 異步 處理，來避免不必要的等待。

這種任務，在應用程序中最常見的是網絡 io和 磁盤 io 的任務。比如，從一個網絡接口中獲取數據，對于機體來說，只需要分發任務來發送請求，就像燒水時只需要裝水按下啟動鍵一樣。而服務器如何根據請求，查詢數據庫來返回響應信息，數據如何在網絡中傳輸的，和分發任務的機體沒有關系。磁盤的訪問也是一樣，分發讀寫文件任務后，真正干活的是操作系統。

像這類任務通過異步處理，可以避免在分發任務后，機體因等待任務的結束而阻塞。在等待其他機體處理的過程中，去分發其他任務，可以更好地分配時間。比如下面所示，網絡數據獲取 的任務分發后，需要通過網絡把請求傳輸給服務器，服務器進行處理，給出響應結果。

整個任務處理的過程，并不需要機體參與，所以分發 網絡數據獲取 任務后，無需等待任務完成，接著分發 構建加載中界面 的任務，來展示加載中的界面。從而給出用戶交互的反饋，而不是阻塞在那里等待網絡任務完成，這就是一個非常典型的異步任務使用場景。

3. 異步任務完成與回調

前面的介紹中可以看出，異步任務在分發之后，并不會等待任務完成，在任務生命期中，可以繼續分發其他任務。但任何任務都會結束，很多時候我們需要知道異步任務何時完成，以及任務的完成情況、任務返回的結果，以便該任務后續的處理。比如，在燒水完成之后，我們需要處理 沖水 的任務。

這就要涉及到一個對異步而言非常重要的概念:

回調: 任務在生命期間向機體提供通知的方式。

比如 燒水 任務完成后，燒水壺 “叮” 的一聲通知任務完成；或者燒水期間發生故障，發出報警提示。這種在任務生命期間向機體發送通知的方式稱為回調 。在編程中，回調一般是通過 函數參數 來實現的，所以習慣稱 回調函數 。 另外，函數可以傳遞數據，所以通過回調函數不僅可以知道任務結束的契機，還可以通過回調參數將任務的內部數據暴露給機體。

比如在實際開發中，分發 網絡數據獲取 的任務，其目的是為了通過網絡接口獲取數據。就像燒開水任務完成之后，需要把 開水 倒入瓶中一樣。我們也需要知道 網絡數據獲取 的任務完成的時機，將獲取的數據 "倒入" 界面中進行顯示。

從發送異步任務，到異步任務結束的回調觸發，就是一個異步任務完整的 生命期。

三、 Dart 語言中的異步

上面只是介紹了 異步模型 中的概念，這些概念是共通的，無論什么編程語言都一樣適用。就像現實中，無論使用哪國的語言表述，四則運算的概念都不會有任何區別。只是在表述過程中，表現形式會在語言的語法上有所差異。

1.編程語言中與異步模型的對應關系

每種語言的描述，都是對概念模型的具象化實現。這里既然是對 Flutter 中異步編程的介紹，自然要說一下 Dart 語言對異步模型的描述。

對于 任務 概念來說，在編程中和 函數 有著千絲萬縷的聯系：函數體 可以實現 任務處理的具體邏輯，也可以觸發 任務分發的動作 。但我并不認為兩者是等價的， 任務 有著明確的 目的性 ，而 函數 是實現這種 目的 的手段。在編程活動中，函數 作為 任務 在代碼中的邏輯體現，任務 應先于 函數 存在。

如下代碼所示，在 main 函數中，觸發 calculate 任務，計算 0 ~ count 累加值和計算耗時，并返回。其中 calculate 函數就是對該任務的代碼實現：

void main(){
  TaskResult result = calculate();
}
TaskResult calculate({int count = 10000000}){
  int startTime = DateTime.now().millisecondsSinceEpoch;
  int result = loopAdd(count);
  int cost = DateTime.now().millisecondsSinceEpoch-startTime;
  return TaskResult(
    cost:cost,
    data:result,
    taskName: "calculate"
  );
}
int loopAdd(int count) {
  int sum = 0;
  for (int i = 0; i <= count; i++) {
    sum+=i;
  }
  return sum;
}

這里 TaskResult 類用于記錄任務完成的信息：

class TaskResult {
  final int cost;
  final String taskName;
  final dynamic data;
  TaskResult({
    required this.cost,
    required this.data,
    required this.taskName,
  });
  Map<String,dynamic> toJson()=>{
    "taskName":taskName,
    "cost":cost,
    "data": data
  };
}

2.Dart 編程中的異步任務

如下在計算之后，還有兩個任務：saveToFile 任務，將運算結果保存到文件中；以及 render 任務將運算結果渲染到界面上。

void main() {
  TaskResult result = cacaulate();
  saveToFile(result);
  render(result);
}

這里 render 任務暫時通過在控制臺打印顯示作為渲染，邏輯如下：

void render(TaskResult result) {
  print("結果渲染: ${result.toJson()}");
}

下面是將結果寫入文件的任務實現邏輯。其中 File 對象的 writeAsString 是一個異步方法，可以將內容寫入到文件中。通過 then 方法設置回調，監聽任務完成的時機。

void saveToFile(TaskResult result) {
  String filePath = path.join(Directory.current.path, "out.json");
  File file = File(filePath);
  String content = json.encode(result);
  file.writeAsString(content).then((File value){
    print("寫入文件成功:!${value.path}");
  });
}

3.當前任務分析

如下是這三個任務的執行示意，在 saveToFile 中使用 writeAsString 方法將異步處理寫入邏輯。

這樣就像在燒水任務分發后，可以執行曬被一樣。saveToFile 任務分發之后，不需要等待文件寫入完成，可以繼續執行 render 方法。日志輸出如下：渲染任務的執行并不會因寫入文件任務而阻塞，這就是異步處理的價值。

四、異步模型的延伸

1. 單線程異步模型的局限性

本文主要介紹 異步模型 的概念，認識異步的作用，以及 Dart 編程語言中異步方法的基本使用。至于代碼中更具體的異步使用方式，將在后期文章中結合詳細介紹。另外，一般情況下，Dart 是以 單線程 運行的，所以本文中強調的是 單線程 下的異步模型。

仔細思考一下，可以看出，單線程中實現異步是有局限性的。比如說需要解析一個很大的 json ，或者進行復雜的邏輯運算等 耗時任務，這種必須由 本機體 處理的邏輯，而不是 等待結果 的場景，是無法在單線程中異步處理的。

就像是 掃地 和 曬被 任務，對于單一機體來說，不可能同時參與到兩個任務之中。在實際開發中這兩個任務可類比為 解析超大 json 和 顯示解析中界面 兩個任務。如果前者耗時三秒，由于單線程 中同步方法的阻塞，界面就會卡住三秒，這就是單線程異步模型的 局限性。

2. 多線程與異步的關系

上面問題的本質矛盾是：一個機體無法 同時 參與到兩件任務 具體執行過程中。解決方案也非常簡單，一個人搞不定，就搖人唄。多個機體參與任務分配的場景，就是 多線程 。 很多人都會討論 異步 和 多線程 的關系，其實很簡單：兩個機體，一個 掃地，一個 曬被，同一時刻，存在兩個及以上的任務在生命期中，一定是異步的。毫無疑問，多線程 是 異步模型 的一種實現方式。

3. Dart 中如何解決單線程異步模型的局限性

像 C++ 、Java 這些語言有 多線程 的支持，通過 “搖人” 可以充分調度 CPU 核心，來處理一些計算密集型的任務，實現任務在時間上的最合理分配。

絕大多數人可能覺得 Dart 是一個單線程的編程語言，其實不然。可能是很多人并沒有在 Flutter 端做過計算密集型的任務，沒有對多線程迫切的需要。畢竟 移動/桌面客戶端 大多是網絡、數據庫訪問等 io 密集型 的任務，人手一個終端，沒有什么高并發的場景。不像后端那樣需要保證一個終端被百萬人同時訪問。

或者計算密集型的任務都有由平臺機體進行處理，將結果通知給 Flutter 端。這導致 Dart 看起來更像是一個 任務分發者，發號施令的人，絕大多數時候并不需要親自參與任務的執行過程中。而這正是單線程下的異步模型所擅長的：借他人之力，監聽回調信息。

其實我們在日常開發中，使用的平臺相關的插件，其中的方法基本上都是異步的，本質上就是這個原因。平臺 是個燒水壺，燒水任務只需要分發 和 監聽回調。至于水怎么燒開，是 平臺 需要關心的，這和 網絡 io 、磁盤 io 是很類似的，都是 請求 與 響應 的模式。這種任務，由單線程的異步模型進行處理，是最有效的，畢竟 “搖人” 還是要管飯的。

那如果非要在 Dart 中處理計算密集型的任務，該如何是好呢？不用擔心，Dart 的 isolate 機制可以完成這項需求。關于這點，在后面會進行詳述。認識 異步 是什么，是本文的核心，那本文就到這里，謝謝觀看 ~