Swift 并發(fā)中的 Yielding 和 Debouncing
前言
本篇文章的主題是 任務讓步（Task Yielding） 和 防抖（Debouncing）。Swift 并發(fā)為我們提供了兩個簡單但非常強大的函數(shù)：yield 和 sleep。今天我們就來看看它們的用法，以及在什么場景下應該使用它們。
什么是任務防抖（Debouncing）？
想象一下，你正在開發(fā)一個搜索功能，用戶每輸入一個字符，程序就會去一個龐大的數(shù)據(jù)集里查找匹配的結(jié)果。如果不加控制，每次鍵入都會觸發(fā)新的搜索任務，可能會導致多個任務同時執(zhí)行，影響性能甚至引發(fā)競爭條件（Race Condition）。
比如，下面這個 SwiftUI 代碼：
@MainActor @Observablefinalclass Store {
private(set) var results: [HKCorrelation] = []
privatelet store = HKHealthStore()
func search(matching query: String) async {
// 執(zhí)行復雜的搜索任務
}
}
struct ContentView: View {
@Stateprivatevar store = Store()
@Stateprivatevar query = ""
var body: some View {
NavigationStack {
List(store.results, id: \.uuid) { result in
Text(verbatim: result.endDate.formatted())
}
.searchable(text: $query)
.task(id: query) {
await store.search(matching: query)
}
}
}
}在這個代碼里，每次用戶輸入新字符，都會創(chuàng)建一個新的任務去執(zhí)行搜索。而 Swift 并發(fā)采用 協(xié)作式取消機制（Cooperative Cancellation），也就是說，它不會直接強行終止任務，而是提供一個“取消標記”，任務需要自己檢查并響應取消請求。因此，這種寫法可能會導致多個搜索任務并行運行，消耗不必要的計算資源。
為了解決這個問題，我們可以用 防抖（Debouncing） 技術。
如何用 sleep 實現(xiàn)防抖？
防抖的思路很簡單：
- 用戶輸入時，我們 等待一小段時間，看看用戶是否繼續(xù)輸入。
- 如果輸入仍然在變化，我們就 繼續(xù)等待，而不是立即啟動搜索。
- 只有當輸入 穩(wěn)定 一定時間后，才觸發(fā)搜索任務。
換句話說，如果用戶輸入 "apple"，我們希望忽略 "a", "ap", "app", "appl"，只在最終輸入 "apple" 后再進行搜索。
在 Swift 并發(fā)中，我們可以用 Task.sleep 來實現(xiàn)這個效果：
struct ContentView: View {
@Stateprivatevar store = Store()
@Stateprivatevar query = ""
var body: some View {
NavigationStack {
List(store.results, id: \.uuid) { result in
Text(verbatim: result.endDate.formatted())
}
.searchable(text: $query)
.task(id: query) {
do {
try await Task.sleep(for: .seconds(1)) // 等待 1 秒
await store.search(matching: query) // 執(zhí)行搜索
} catch {
// 任務可能因為新輸入被取消
}
}
}
}
}為什么這樣就能實現(xiàn)防抖？
- Task.sleep(for: .seconds(1)) 讓當前任務暫停 1 秒。
- 如果用戶在 1 秒內(nèi)繼續(xù)輸入，之前的任務會被取消，新任務重新計時。
- 只有 用戶停止輸入超過 1 秒，才會觸發(fā)真正的搜索任務。
效果： 這樣可以避免在輸入過程中反復觸發(fā)搜索，減少不必要的計算量。
什么是任務讓步（Task Yielding）？
除了防抖，Swift 并發(fā)還提供了 任務讓步（Task Yielding），讓你在執(zhí)行長時間任務時，主動把線程讓出來，讓其他任務有機會運行。
想象一個場景：
你需要解析一批巨大的 JSON 文件，并將數(shù)據(jù)保存到磁盤。這個過程可能會運行很久，占用線程資源。如果你在主線程或并發(fā)線程池（Cooperative Thread Pool）上運行這種任務，會 阻塞其他任務的執(zhí)行，導致性能問題。
比如，下面是一個解析 JSON 文件的代碼：
struct Item: Decodable {
// 解析 JSON 的結(jié)構(gòu)
}
struct DataHandler {
func process(json files: [Data]) async throws -> [Item] {
let decoder = JSONDecoder()
var result: [Item] = []
for file in files {
let items = try decoder.decode([Item].self, from: file)
result.append(contentsOf: items)
}
return result
}
}這個 process 函數(shù)會遍歷所有 JSON 文件，并解析它們。但問題是：
- 解析 JSON 是一個 同步操作，它不會自動釋放 CPU 資源。
- 如果 JSON 文件很大，整個解析過程可能會 占用線程很長時間，導致其他任務被阻塞。
如何用 yield 讓出線程？
為了解決這個問題，我們可以 在每次解析完一個 JSON 文件后，讓出線程，讓其他任務有機會執(zhí)行：
struct DataHandler {
func process(json files: [Data]) async throws -> [Item] {
let decoder = JSONDecoder()
var result: [Item] = []
for file in files {
let items = try decoder.decode([Item].self, from: file)
result.append(contentsOf: items)
await Task.yield() // 讓出線程，讓其他任務有機會執(zhí)行
}
return result
}
}任務讓步的好處：
- await Task.yield() 會讓當前任務 暫停一下，讓其他等待中的任務有機會執(zhí)行。
- 之后，系統(tǒng)會恢復這個任務的執(zhí)行，繼續(xù)處理下一個 JSON 文件。
- 這樣可以 更公平地分配 CPU 資源，防止某個任務獨占線程。
什么時候需要 yield？
通常來說，如果你的代碼已經(jīng)是 異步的（async/await），系統(tǒng)會自動在 await 語句處讓出線程。所以 **大部分情況下，你不需要手動 yield**。
但是，當你處理 非異步 API（比如 JSON 解析、圖片處理、大量計算等）時，手動 yield 可能會提升性能。
總結(jié)
- 防抖（Debouncing）
a.適用于 用戶頻繁輸入的場景，如搜索框、按鈕點擊等。
b.通過 Task.sleep(for:) 實現(xiàn)，等輸入穩(wěn)定后再執(zhí)行任務。
c.避免頻繁創(chuàng)建任務，提高性能。
- 任務讓步（Task Yielding）
a.適用于 長時間運行的計算密集型任務，如解析 JSON、圖片處理等。
b.通過 Task.yield() 讓出 CPU，避免線程被長時間占用。
c.讓其他任務有機會執(zhí)行，提高系統(tǒng)響應速度。
這兩個技巧雖然簡單，但在實際開發(fā)中非常有用，可以幫助你更高效地利用 Swift 并發(fā)，讓你的應用運行得更流暢！
