AsyncTask异步任务,用于执行耗时任务并在UI线程中更新结果。
我们都知道,Android UI线程中不能执行耗时的任务,否则就会出现ANR。对于耗时的操作就需要放到子线程中操作,操作完成后需要通知UI线程进行更新等操作,这就需要Android的异步消息机制(创建一个Message对象,使用Handler发送出去,然后在Handler的handleMessage()方法中获得刚才发送的Message对象,然后在这里进行UI操作)。
不过本文要说的是AsyncTask,其实早在Android 1.5版本就引入这个类,所以我知道大多数人对它的用法都已经非常熟悉了。基本用法在网上搜搜就有很多教程,然而,在使用时,仍需要注意其潜在的问题以及缺陷。
[TOC]
AsyncTask 简单使用
public class MainActivity extends AppCompatActivity implements View.OnClickListener {
private static final String TAG = "MainActivity";
private ProgressDialog mDialog;
private AsyncTask mAsyncTask;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.activity_main);
mDialog = new ProgressDialog(this);
mDialog.setMax(100);
mDialog.setProgressStyle(ProgressDialog.STYLE_HORIZONTAL);
mDialog.setCancelable(false);
mAsyncTask = new MyAsyncTask();
findViewById(R.id.tv).setOnClickListener(this);
}
@Override
public void onClick(View view) {
mAsyncTask.execute();
}
private class MyAsyncTask extends AsyncTask<Void, Integer, Void> {
@Override
protected void onPreExecute() {
mDialog.show();
Log.e(TAG, Thread.currentThread().getName() + " onPreExecute ");
}
@Override
protected Void doInBackground(Void... params) {
// 模拟数据的加载,耗时的任务
for (int i = 0; i < 100; i++) {
try {
Thread.sleep(80);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
publishProgress(i);
}
Log.e(TAG, Thread.currentThread().getName() + " doInBackground ");
return null;
}
@Override
protected void onProgressUpdate(Integer... values) {
mDialog.setProgress(values[0]);
Log.e(TAG, Thread.currentThread().getName() + " onProgressUpdate ");
}
@Override
protected void onPostExecute(Void result) {
// 进行数据加载完成后的UI操作
mDialog.dismiss();
Log.e(TAG, Thread.currentThread().getName() + " onPostExecute ");
}
}
}
如以上实例中,当UI线程中需求处理耗时的操作时,我们可以放在AsyncTask的doInBackground方法中执行,这个抽象的类,有几个方法需要我们重新,除了doInBackground,我们可以在onPreExecute中为这个耗时方法进行一些预处理操作,同时我们在onPostExecute中对UI进行更新操作。实例中的publishProgress对应的回调是onProgressUpdate,这样可以实时更新UI,提供更好的用户体验。
AsyncTask 原理
AsyncTask主要有二个部分:一个是与主线的交互,另一个就是线程的管理调度。虽然可能多个AsyncTask的子类的实例,但是AsyncTask的内部Handler和ThreadPoolExecutor都是进程范围内共享的,其都是static的,也即属于类的,类的属性的作用范围是CLASSPATH,因为一个进程一个VM,所以是AsyncTask控制着进程范围内所有的子类实例。
与主线程交互
与主线程交互是通过Handler来进行的,因为本文主要探讨AsyncTask在任务调度方面的,所以对于这部分不做细致介绍,感兴趣的朋友可以继续去看AsyncTask的源码部分。线程任务的调度
内部会创建一个进程作用域的线程池来管理要运行的任务,也就就是说当你调用了AsyncTask#execute()后,AsyncTask会把任务交给线程池,由线程池来管理创建Thread和运行Therad。对于内部的线程池不同版本的Android的实现方式是不一样的:
AsyncTask 发展
接下来我们先简单的了解一下AsyncTask的历史
- 首先在android 3.0之前的版本,ThreadPool的限制是5个,线程的并发量是128个,阻塞队列长度10,也就是说超过138个则会抛出异常。因此我们在使用的时候,一定要主要这部分限制,正确的使用。
- 到了在Android 3.0之后的,也许是Google也意识到这个问题,对AsyncTask的API做了调整:
·execute()
提交的任务,按先后顺序每次只运行一个也就是说它是按提交的次序,每次只启动一个线程执行一个任务,完成之后再执行第二个任务,也就是相当于只有一个后台线程在执行所提交的任务(Executors.newSingleThreadPool()
)。
· 新增了接口executeOnExecutor()
这个接口允许开发者提供自定义的线程池来运行和调度Thread,如果你想让所有的任务都能并发同时运行,那就创建一个没有限制的线程池(Executors.newCachedThreadPool()
),并提供给AsyncTask。这样这个AsyncTask实例就有了自己的线程池而不必使用AsyncTask默认的。
· 新增了二个预定义的线程池SERIAL_EXECUTOR和THREAD_POOL_EXECUTOR。其实THREAD_POOL_EXECUTOR
并不是新增的,之前的就有,只不过之前(Android 2.3)它是AsyncTask私有的,未公开而已。THREAD_POOL_EXECUTOR是一个corePoolSize为5的线程池,也就是说最多只有5个线程同时运行,超过5个的就要等待。所以如果使用executeOnExecutor(AsyncTask.THREAD_POOL_EXECUTOR)
就跟2.3版本的AsyncTask.execute()效果是一样的。而SERIAL_EXECUTOR
是新增的,它的作用是保证任务执行的顺序,也就是它可以保证提交的任务确实是按照先后顺序执行的。它的内部有一个队列用来保存所提交的任务,保证当前只运行一个,这样就可以保证任务是完全按照顺序执行的,默认的execute()使用的就是这个,也就是executeOnExecutor(AsyncTask.SERIAL_EXECUTOR)
与execute()是一样的。
AsyncTask 源码简析
- 这里我们从AsyncTask的起点开始分析,主要有
execute()
、executeOnExecutor()
。
public final AsyncTask<Params, Progress, Result> execute(Params... params) {
return executeOnExecutor(sDefaultExecutor, params);
}
public final AsyncTask<Params, Progress, Result> executeOnExecutor(Executor exec,
Params... params) {
if (mStatus != Status.PENDING) {
switch (mStatus) {
case RUNNING:
throw new IllegalStateException("Cannot execute task:"
+ " the task is already running.");
case FINISHED:
throw new IllegalStateException("Cannot execute task:"
+ " the task has already been executed "
+ "(a task can be executed only once)");
}
}
mStatus = Status.RUNNING;
onPreExecute();
mWorker.mParams = params;
exec.execute(mFuture);
return this;
}
- 从代码中可以看出,
execute()
其实也是通过执行executeOnExecutor()
方法,只是将其中的Executor
设置为默认值。 - 在
executeOnExecutor()
中将当前AsyncTask的状态为RUNNING,上面的switch也可以看出,每个异步任务在完成前只能执行一次。 - 接下来就执行了onPreExecute(),当前依然在UI线程,所以我们可以在其中做一些准备工作。
- 将我们传入的参数赋值给了mWorker.mParams
- 最后exec.execute(mFuture)
相信大家对代码中出现的mWorker,以及mFuture都会有些困惑。接下来我们来看看mWorker找到这个类:
private static abstract class WorkerRunnable<Params, Result> implements Callable<Result> {
Params[] mParams;
}
可以看到是Callable的子类,且包含一个mParams用于保存我们传入的参数,下面看初始化mWorker的代码:
public AsyncTask() {
mWorker = new WorkerRunnable<Params, Result>() {
public Result call() throws Exception {
mTaskInvoked.set(true);
Process.setThreadPriority(Process.THREAD_PRIORITY_BACKGROUND);
//noinspection unchecked
return postResult(doInBackground(mParams));
}
};
//...
}
可以看到mWorker在构造方法中完成了初始化,并且因为是一个抽象类,在这里new了一个实现类,实现了call方法,call方法中设置mTaskInvoked=true,且最终调用doInBackground(mParams)方法,并返回Result值作为参数给postResult方法.可以看到我们的doInBackground出现了,下面继续看:
private Result postResult(Result result) {
@SuppressWarnings("unchecked")
Message message = sHandler.obtainMessage(MESSAGE_POST_RESULT,
new AsyncTaskResult<Result>(this, result));
message.sendToTarget();
return result;
}
可以看到postResult中出现了我们熟悉的异步消息机制,传递了一个消息message, message.what为MESSAGE_POST_RESULT;message.object= new AsyncTaskResult(this,result);
private static class AsyncTaskResult<Data> {
final AsyncTask mTask;
final Data[] mData;
AsyncTaskResult(AsyncTask task, Data... data) {
mTask = task;
mData = data;
}
}
AsyncTaskResult就是一个简单的携带参数的对象。
看到这,我相信大家肯定会想到,在某处肯定存在一个sHandler,且复写了其handleMessage方法等待消息的传入,以及消息的处理。
private static final InternalHandler sHandler = new InternalHandler();
private static class InternalHandler extends Handler {
@SuppressWarnings({"unchecked", "RawUseOfParameterizedType"})
@Override
public void handleMessage(Message msg) {
AsyncTaskResult result = (AsyncTaskResult) msg.obj;
switch (msg.what) {
case MESSAGE_POST_RESULT:
// There is only one result
result.mTask.finish(result.mData[0]);
break;
case MESSAGE_POST_PROGRESS:
result.mTask.onProgressUpdate(result.mData);
break;
}
}
}
这里出现了我们的handleMessage,可以看到,在接收到MESSAGE_POST_RESULT消息时,执行了result.mTask.finish(result.mData[0]);其实就是我们的AsyncTask.this.finish(result),于是看finish方法
private void finish(Result result) {
if (isCancelled()) {
onCancelled(result);
} else {
onPostExecute(result);
}
mStatus = Status.FINISHED;
}
可以看到,如果我们调用了cancel()则执行onCancelled回调;正常执行的情况下调用我们的onPostExecute(result);主要这里的调用是在handler的handleMessage中,所以是在UI线程中。最后将状态置为FINISHED。
mWoker看完了,应该到我们的mFuture了,依然实在构造方法中完成mFuture的初始化,将mWorker作为参数,复写了其done方法。
public AsyncTask() {
...
mFuture = new FutureTask<Result>(mWorker) {
@Override
protected void done() {
try {
postResultIfNotInvoked(get());
} catch (InterruptedException e) {
android.util.Log.w(LOG_TAG, e);
} catch (ExecutionException e) {
throw new RuntimeException("An error occured while executing doInBackground()",
e.getCause());
} catch (CancellationException e) {
postResultIfNotInvoked(null);
}
}
};
}
任务执行结束会调用:postResultIfNotInvoked(get());get()表示获取mWorker的call的返回值,即Result.然后看postResultIfNotInvoked方法
private void postResultIfNotInvoked(Result result) {
final boolean wasTaskInvoked = mTaskInvoked.get();
if (!wasTaskInvoked) {
postResult(result);
}
}
如果mTaskInvoked不为true,则执行postResult;但是在mWorker初始化时就已经将mTaskInvoked为true,所以一般这个postResult执行不到。好了,到了这里,已经介绍完了execute方法中出现了mWorker和mFurture,不过这里一直是初始化这两个对象的代码,并没有真正的执行。下面我们看真正调用执行的地方。execute方法中的:还记得上面的execute中的:exec.execute(mFuture)
exec为executeOnExecutor(sDefaultExecutor, params)中的sDefaultExecutor
下面看这个sDefaultExecutor
private static volatile Executor sDefaultExecutor = SERIAL_EXECUTOR;
public static final Executor SERIAL_EXECUTOR = new SerialExecutor();
private static class SerialExecutor implements Executor {
final ArrayDeque<Runnable> mTasks = new ArrayDeque<Runnable>();
Runnable mActive;
public synchronized void execute(final Runnable r) {
mTasks.offer(new Runnable() {
public void run() {
try {
r.run();
} finally {
scheduleNext();
}
}
});
if (mActive == null) {
scheduleNext();
}
}
protected synchronized void scheduleNext() {
if ((mActive = mTasks.poll()) != null) {
THREAD_POOL_EXECUTOR.execute(mActive);
}
}
}
可以看到sDefaultExecutor其实为SerialExecutor的一个实例,其内部维持一个任务队列;直接看其execute(Runnable runnable)方法,将runnable放入mTasks队尾;再判断当前mActive是否为空,为空则调用scheduleNext。方法scheduleNext,则直接取出任务队列中的队首任务,如果不为null则传入THREAD_POOL_EXECUTOR进行执行。下面看THREAD_POOL_EXECUTOR为何方神圣:
public static final Executor THREAD_POOL_EXECUTOR
=new ThreadPoolExecutor(CORE_POOL_SIZE, MAXIMUM_POOL_SIZE, KEEP_ALIVE,
TimeUnit.SECONDS, sPoolWorkQueue, sThreadFactory);
可以看到就是一个自己设置参数的线程池,参数为:
private static final int CORE_POOL_SIZE = 5;
private static final int MAXIMUM_POOL_SIZE = 128;
private static final int KEEP_ALIVE = 1;
private static final ThreadFactory sThreadFactory = new ThreadFactory() {
private final AtomicInteger mCount = new AtomicInteger(1);
public Thread newThread(Runnable r) {
return new Thread(r, "AsyncTask #" + mCount.getAndIncrement());
}
};
private static final BlockingQueue<Runnable> sPoolWorkQueue =
new LinkedBlockingQueue<Runnable>(10);
看到这里,大家可能会认为,背后原来有一个线程池,且最大支持128的线程并发,加上长度为10的阻塞队列,可能会觉得就是在快速调用138个以内的AsyncTask子类的execute方法不会出现问题,而大于138则会抛出异常。其实不是这样的,我们再仔细看一下代码,回顾一下sDefaultExecutor,真正在execute()中调用的为sDefaultExecutor.execute:
private static class SerialExecutor implements Executor {
final ArrayDeque<Runnable> mTasks = new ArrayDeque<Runnable>();
Runnable mActive;
public synchronized void execute(final Runnable r) {
mTasks.offer(new Runnable() {
public void run() {
try {
r.run();
} finally {
scheduleNext();
}
}
});
if (mActive == null) {
scheduleNext();
}
}
protected synchronized void scheduleNext() {
if ((mActive = mTasks.poll()) != null) {
THREAD_POOL_EXECUTOR.execute(mActive);
}
}
}
可以看到,如果此时有10个任务同时调用execute(s synchronized)方法,第一个任务入队,然后在mActive = mTasks.poll()) != null被取出,并且赋值给mActivte,然后交给线程池去执行。然后第二个任务入队,但是此时mActive并不为null,并不会执行scheduleNext();所以如果第一个任务比较慢,10个任务都会进入队列等待;真正执行下一个任务的时机是,线程池执行完成第一个任务以后,调用Runnable中的finally代码块中的scheduleNext,所以虽然内部有一个线程池,其实调用的过程还是线性的。一个接着一个的执行,相当于单线程。
总结:
AsyncTask在并发执行多个任务时发生异常。其实还是存在的,在3.0以前的系统中还是会以支持多线程并发的方式执行,支持并发数也是我们上面所计算的128,阻塞队列可以存放10个;也就是同时执行138个任务是没有问题的;而超过138会马上出现java.util.concurrent.RejectedExecutionException;而在在3.0以上包括3.0的系统中会为单线程执行(即我们上面代码的分析);