你真的了解AsyncTask?

虽说现在做网络请求有了Volley全家桶和OkHttp这样好用的库,但是在处理其他后台任务以及与UI交互上,还是需要用到AsyncTask。但是你真的了解AsyncTask吗?

AsyncTask的实现几经修改,因此在不同版本的Android系统上表现各异;我相信,任何一个用户量上千万的产品绝对不会在代码里面使用系统原生的AsynTask,因为它蛋疼的兼容性以及极高的崩溃率实在让人不敢恭维。本文将带你了解AsyncTask背后的原理,并给出一个久经考验的AsyncTask修改版。

AsyncTask是什么?

AsyncTask到底是什么呢?很简单,它不过是对线程池和Handler的封装;用线程池来处理后台任务,用Handler来处理与UI的交互。线程池使用的是Executor接口,我们先了解一下线程池的特性。

线程池ThreadPoolExecutor

JDK5带来的一大改进就是Java的并发能力,它提供了三种并发武器:并发框架Executor,并发集合类型如ConcurrentHashMap,并发控制类如CountDownLatch等;圣经《Effective Java》也说,尽量使用Exector而不是直接用Thread类进行并发编程。

AsyncTask内部也使用了线程池处理并发;线程池通过ThreadPoolExector类构造,这个构造函数参数比较多,它允许开发者对线程池进行定制,我们先看看这每个参数是什么意思,然后看看Android是以何种方式定制的。

ThreadPoolExecutor的其他构造函数最终都会调用如下的构造函数完成对象创建工作:

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                          int maximumPoolSize,
                          long keepAliveTime,
                          TimeUnit unit,
                          BlockingQueue<Runnable> workQueue,
                          ThreadFactory threadFactory,
                          RejectedExecutionHandler handler)
  • corePoolSize: 核心线程数目,即使线程池没有任务,核心线程也不会终止(除非设置了allowCoreThreadTimeOut参数)可以理解为“常驻线程”
  • maximumPoolSize: 线程池中允许的最大线程数目;一般来说,线程越多,线程调度开销越大;因此一般都有这个限制。
  • keepAliveTime: 当线程池中的线程数目比核心线程多的时候,如果超过这个keepAliveTime的时间,多余的线程会被回收;这些与核心线程相对的线程通常被称为缓存线程
  • unit: keepAliveTime的时间单位
  • workQueue: 任务执行前保存任务的队列;这个队列仅保存由execute提交的Runnable任务
  • threadFactory: 用来构造线程池的工厂;一般都是使用默认的;
  • handler: 当线程池由于线程数目和队列限制而导致后续任务阻塞的时候,线程池的处理方式。

那么,当一个新的任务到达的时候,线程池中的线程是如何调度的呢?(别慌,讲这么一大段线程池的知识,是为了理解AsyncTask;Be Patient)

  1. 如果线程池中线程的数目少于corePoolSize,就算线程池中有其他的没事做的核心线程,线程池还是会重新创建一个核心线程;直到核心线程数目到达corePoolSize(常驻线程就位)
  2. 如果线程池中线程的数目大于或者等于corePoolSize,但是工作队列workQueue没有满,那么新的任务会放在队列workQueue中,按照FIFO的原则依次等待执行;(当有核心线程处理完任务空闲出来后,会检查这个工作队列然后取出任务默默执行去)
  3. 如果线程池中线程数目大于等于corePoolSize,并且工作队列workQueue满了,但是总线程数目小于maximumPoolSize,那么直接创建一个线程处理被添加的任务。
  4. 如果工作队列满了,并且线程池中线程的数目到达了最大数目maximumPoolSize,那么就会用最后一个构造参数handler处理;**默认的处理方式是直接丢掉任务,然后抛出一个异常。

总结起来,也即是说,当有新的任务要处理时,先看线程池中的线程数量是否大于 corePoolSize,再看缓冲队列 workQueue 是否满,最后看线程池中的线程数量是否大于 maximumPoolSize。另外,当线程池中的线程数量大于 corePoolSize 时,如果里面有线程的空闲时间超过了 keepAliveTime,就将其移除线程池,这样,可以动态地调整线程池中线程的数量。

风景

我们以API 22为例,看一看AsyncTask里面的线程池是以什么参数构造的;AsyncTask里面有“两个”线程池;一个THREAD_POOL_EXECUTOR一个SERIAL_EXECUTOR;之所以打引号,是因为其实SERIAL_EXECUTOR也使用THREAD_POOL_EXECUTOR实现的,只不过加了一个队列弄成了串行而已,那么这个THREAD_POOL_EXECUTOR是如何构造的呢?

private static final int CORE_POOL_SIZE = CPU_COUNT + 1;
private static final int MAXIMUM_POOL_SIZE = CPU_COUNT * 2 + 1;
private static final int KEEP_ALIVE = 1;
private static final BlockingQueue<Runnable> sPoolWorkQueue =
            new LinkedBlockingQueue<Runnable>(128);
            
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,AsyncTask里面线程池是一个核心线程数为CPU + 1,最大线程数为CPU * 2 + 1,工作队列长度为128的线程池;并且没有传递handler参数,那么使用的就是默认的Handler(拒绝执行).

那么问题来了:

  1. 如果任务过多,那么超过了工作队列以及线程数目的限制导致这个线程池发生阻塞,那么悲剧发生,默认的处理方式会直接抛出一个异常导致进程挂掉。假设你自己写一个异步图片加载的框架,然后用AsyncTask实现的话,当你快速滑动ListView的时候很容易发生这种异常;这也是为什么各大ImageLoader都是自己写线程池和Handlder的原因。

  2. 这个线程池是一个静态变量;那么在同一个进程之内,所有地方使用到的AsyncTask默认构造函数构造出来的AsyncTask都使用的是同一个线程池,如果App模块比较多并且不加控制的话,很容易满足第一条的崩溃条件;如果你不幸在不同的AsyncTask的doInBackgroud里面访问了共享资源,那么就会发生各种并发编程问题。

  3. 在AsyncTask全部执行完毕之后,进程中还是会常驻corePoolSize个线程;在Android 4.4 (API 19)以下,这个corePoolSize是hardcode的,数值是5;API 19改成了cpu + 1;也就是说,在Android 4.4以前;如果你执行了超过五个AsyncTask;然后啥也不干了,进程中还是会有5个AsyncTask线程;不信,你看:

Handler

AsyncTask里面的handler很简单,如下(API 22代码):

private static final InternalHandler sHandler = new InternalHandler();

public InternalHandler() {
    super(Looper.getMainLooper());
}

注意,这里直接用的主线程的Looper;如果去看API 22以下的代码,会发现它没有这个构造函数,而是使用默认的;默认情况下,Handler会使用当前线程的Looper,如果你的AsyncTask是在子线程创建的,那么很不幸,你的onPreExecuteonPostExecute并非在UI线程执行,而是被Handler post到创建它的那个线程执行;如果你在这两个线程更新了UI,那么直接导致崩溃。这也是大家口口相传的AsyncTask必须在主线程创建的原因。

另外,AsyncTask里面的这个Handler是一个静态变量,也就是说它是在类加载的时候创建的;如果在你的APP进程里面,以前从来没有使用过AsyncTask,然后在子线程使用AsyncTask的相关变量,那么导致静态Handler初始化,如果在API 16以下,那么会出现上面同样的问题;这就是AsyncTask必须在主线程初始化 的原因。

事实上,在Android 4.1(API 16)以后,在APP主线程ActivityThread的main函数里面,直接调用了AscynTask.init函数确保这个类是在主线程初始化的;另外,init这个函数里面获取了InternalHandler的Looper,由于是在主线程执行的,因此,AsyncTask的Handler用的也是主线程的Looper。这个问题从而得到彻底的解决。

AsyncTask是并行执行的吗?

现在知道AsyncTask内部有一个线程池,那么派发给AsyncTask的任务是并行执行的吗?

答案是不确定。在Android 1.5刚引入的时候,AsyncTask的execute是串行执行的;到了Android 1.6直到Android 2.3.2,又被修改为并行执行了,这个执行任务的线程池就是THREAD_POOL_EXECUTOR,因此在一个进程内,所有的AsyncTask都是并行执行的;但是在Android 3.0以后,如果你使用execute函数直接执行AsyncTask,那么这些任务是串行执行的;(你说蛋疼不)源代码如下:

public final AsyncTask<Params, Progress, Result> execute(Params... params) {
    return executeOnExecutor(sDefaultExecutor, params);
}

这个sDefaultExecutor就是用来执行任务的线程池,那么它的值是什么呢?继续看代码:

private static volatile Executor sDefaultExecutor = SERIAL_EXECUTOR;

因此结论就来了:Android 3.0以上,AsyncTask默认并不是并行执行的

为什么默认不并行执行?

也许你不理解,为什么AsyncTask默认把它设计为串行执行的呢?

由于一个进程内所有的AsyncTask都是使用的同一个线程池执行任务;如果同时有几个AsyncTask一起并行执行的话,恰好AysncTask的使用者在doInbackgroud里面访问了相同的资源,但是自己没有处理同步问题;那么就有可能导致灾难性的后果!

由于开发者通常不会意识到需要对他们创建的所有的AsyncTask对象里面的doInbackgroud做同步处理,因此,API的设计者为了避免这种无意中访问并发资源的问题,干脆把这个API设置为默认所有串行执行的了。如果你明确知道自己需要并行处理任务,那么你需要使用executeOnExecutor(Executor exec,Params... params)这个函数来指定你用来执行任务的线程池,同时为自己的行为负责。(处理同步问题)

实际上《Effective Java》里面有一条原则说的就是这种情况:不要在同步块里面调用不可信的外来函数。这里明显违背了这个原则:AsyncTask这个类并不知道使用者会在doInBackgroud这个函数里面做什么,但是对它的行为做了某种假设。

如何让AsyncTask并行执行?

正如上面所说,如果你确定自己做好了同步处理,或者你没有在不同的AsyncTask里面访问共享资源,需要AsyncTask能够并行处理任务的话,你可以用带有两个参数的executeOnExecutor执行任务:

new AsyncTask<Void, Void, Vo
    @Override
    protected Void doInBackground(Void... params) {
        // do something
        return null;
    }
}.executeOnExecutor(AsyncTask.THREAD_POOL_EXECUTOR);

更好的AsyncTask

从上面的分析得知,AsyncTask有如下问题:

  1. 默认的AsyncTask如果处理的任务过多,会导致程序直接崩溃;
  2. AsyncTask类必须在主线程初始化,必须在主线程创建,不然在API 16以下很大概率崩溃。
  3. 如果你曾经使用过AsyncTask,以后不用了;在Android 4.4以下,进程内也默认有5个AsyncTask线程;在Android 4.4以上,默认有CPU + 1个线程。
  4. Android 3.0以上的AsyncTask默认是串行执行任务的;如果要并行执行需要调用低版本没有的API,处理麻烦。

因此我们对系统的AsyncTask做了一些修改,在不同Android版本提供一致的行为,并且提高了使用此类的安全性,主要改动如下:

  1. 添加对于任务过多导致崩溃的异常保护;在这里进行必要的数据统计上报工作;如果出现这个问题,说明AsyncTask不适合这种场景了,需要考虑重构;
  2. 移植API 22对于Handler的处理;这样就算在线程创建异步任务,也不会有任何问题;
  3. 提供串行执行和并行执行的execute方法;默认串行执行,如果明确知道自己在干什么,可以使用executeParallel并行执行。
  4. doInbackgroud里面频繁崩溃的地方加上try..catch;自己处理数据上报工作。

完整代码见gist,BetterAsyncTask

原文地址:http://weishu.me/2016/01/18/dive-into-asynctask/

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 157,924评论 4 360
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 66,902评论 1 290
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 107,716评论 0 239
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 43,783评论 0 203
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 52,166评论 3 286
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 40,510评论 1 216
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 31,784评论 2 311
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 30,476评论 0 196
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 34,196评论 1 241
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 30,459评论 2 243
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 31,978评论 1 258
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 28,321评论 2 252
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 32,964评论 3 235
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 26,046评论 0 8
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 26,803评论 0 193
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 35,530评论 2 271
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 35,420评论 2 265

推荐阅读更多精彩内容

  • 美图欣赏 Java、Android知识点汇集 Java集合类 ** Java集合相关的博客** java面试相关 ...
    ElvenShi阅读 1,688评论 0 2
  • 最近找实习面试中经常会被问到关于AsyncTask的一些内部机制的问题,之前也早有学习,但是还不够系统,没有形成一...
    水煮米茶阅读 2,757评论 0 6
  • 前段时间遇到这样一个问题,有人问微信朋友圈的上传图片的功能怎么做才能让用户的等待时间较短,比如说一下上传9张图片,...
    加油码农阅读 1,141评论 0 2
  • 前言## 任何一个Android 开发者对AsnycTask 都应该不陌生;使用AsyncTask可以很方便的异步...
    IAM四十二阅读 1,389评论 3 18
  • 在老家阳光总是来得那么早,每天不到8点,金黄的阳光已经透过窗户铺满了整个房间。其实我不是一个矫情的人,但是每次看到...
    overall阅读 371评论 0 0