Parallele Netzwerkaufrufe mit async/await – zwei Requests, halbe Wartezeit
Wenn ein Screen zwei unabhängige Daten braucht, musst du nicht erst auf den einen und dann auf den anderen Request warten. Mit async und coroutineScope laufen sie parallel – strukturiert und sicher.
Ein Dashboard braucht das Nutzerprofil und die letzten Bestellungen. Beide kommen von unabhängigen Endpunkten. Schreibst du das naiv nacheinander, wartet der Nutzer die Summe beider Ladezeiten. Dabei könnten die Requests gleichzeitig laufen. Genau das machen async und await – und mit coroutineScope bleibt es dabei sauber und sicher.
Sequenziell vs. parallel
// ❌ Nacheinander: Gesamtzeit = Zeit(user) + Zeit(orders)
suspend fun loadDashboardSlow(): Dashboard {
val user = api.getUser() // wartet …
val orders = api.getOrders() // … und erst dann hier weiter
return Dashboard(user, orders)
}
// ✅ Parallel: Gesamtzeit = die LÄNGERE der beiden
suspend fun loadDashboard(): Dashboard = coroutineScope {
val user = async { api.getUser() } // startet sofort
val orders = async { api.getOrders() } // startet ebenfalls sofort
Dashboard(user.await(), orders.await()) // wartet auf beide Ergebnisse
}Braucht jeder Aufruf 400 ms, dann dauert die erste Variante ~800 ms, die zweite ~400 ms – bei gleichem Code-Aufwand.
Worauf es ankommt
asyncstartet die Arbeit sofort und gibt einDeferred<T>zurück. Erstawait()blockiert (main-sicher) und liefert das Ergebnis. Wichtig: erst beideasyncanlegen, dannawait– rufst du direkt nach dem erstenasyncschonawait()auf, läuft es wieder sequenziell.coroutineScopegibt dir strukturierte Nebenläufigkeit. Scheitert einer der beiden Aufrufe, werden der andere und der ganze Scope automatisch abgebrochen, und die Exception fliegt sauber nach oben. Kein verwaister Request, der im Hintergrund weiterläuft.- Für Listen unbekannter Länge kombinierst du es mit
map:list.map { async { fetch(it) } }.awaitAll()startet alle parallel und sammelt die Ergebnisse ein.
Ein Hinweis: Parallel ist nicht immer schneller – wenn der zweite Aufruf das Ergebnis des ersten braucht, müssen sie nacheinander laufen. Der Trick greift nur bei wirklich unabhängigen Aufgaben.
Du willst eine App, die sich schnell anfühlt, weil sie nicht unnötig wartet? Sprich mich an.
Quellen
Du brauchst mehr als ein Snippet?
Ich entwickle Android-Apps in Kotlin und moderne Websites für Selbstständige und kleine Unternehmen — von der ersten Idee bis zum Release.
Projekt anfragen →Verwandte Snippets
callbackFlow – Listener-APIs in einen Flow verwandeln
Android steckt voller Callback-APIs mit `register`/`unregister`. Mit `callbackFlow` machst du daraus einen ganz normalen Flow – inklusive automatischem Abmelden, wenn niemand mehr zuhört.
kotlinx.serialization: JSON und data class ohne Handarbeit verbinden
Eine API antwortet mit JSON, deine App will eine data class. Dazwischen steht in vielen Projekten ein handgeschriebener Parser. Mit kotlinx.serialization sind es eine Annotation und eine Zeile – und ein Schalter, ohne den deine App beim nächsten API-Update abstürzt.
snapshotFlow in Jetpack Compose – aus Compose-Zustand einen Flow machen
Manchmal willst du auf einen Compose-Zustand reagieren wie auf einen Datenstrom – entprellen, kombinieren, sammeln. Genau das macht snapshotFlow. Ich zeige dir das an der häufigsten Aufgabe: mehr laden, wenn der Nutzer ans Listenende scrollt.