android线程池不工作了,Android线程和线程池

不同形式的线程虽然都是线程,但是它们仍然具有不同的特性和实用场景:

AsyncTask封装了线程池和Handler,它主要是为了方便开发者在子线程中更新UI

HandlerThread是一种具有消息循环的线程,在它的内部可以使用Handler

IntentService是一个服务,系统对其进行了封装使其可以更方便的执行后台任务,IntentService内部采用HandlerThread来执行任务,当任务执行完毕后IntentService会自动退出

从任务执行的角度来看,IntentService的作用很像一个后台线程,但是IntentService是一种服务,它不容易被系统杀死从而可以尽量保证任务的执行,而如果是一个后台线程,哟郁郁这个时候进程中没有活动的四大组件,那么这个进程的优先级就会非常低,会很容易被系统杀死。

在操作系统中,线程是操作系统调度的最小单位,同时线程又是一种受限的系统资源,即线程不可能无限制地产生,并且线程的创建和销毁都会有相应的开销。当系统中存在大量的线程时,系统会通过时间片轮转的方式调度每个线程,因此线程不可能做到绝对的秉性,除非线程数量小于等于CPU的核心数,一般来说这是不可能的。如果一个进程中频繁创建和销毁线程,这显然不是高效的做法,正确的方法是采用线程池,一个线程池会缓存一定数量的线程,通过线程池就可以避免因为频繁创建和销毁线程所带来的系统开销。Android的线程池来源于Java,主要是通过Executor来派生特定类型的线程池,不同类型的线程池又具有各自不同的特性。

Android中的线程形态

AsyncTask

系统提供了AsyncTask,AsyncTask经过了几次修改,导致了对于不同的API版本AsyncTask具有不同的表现,尤其是多任务的并发执行上。AsyncTask是一个轻量级的异步任务类,它可以在线程池中执行后台,然后把执行的进度和最终结果传递给主线程并在主线程中更新UI,从实现上来说,AsyncTask封装了Thread和Handler,通过AsyncTask可以更加方便的执行后台任务以及在主线程中访问UI,但是AsyncTask并不适合进行特别耗时的后台任务,对于特别耗时的任务来说,建议使用线程池。

AsyncTask是一个抽象的泛型类,它提供了Params、Progress和Result这三个泛型参数,其中Params表示参数的类型,Progress表示后台任务的执行进度的类型,而Result则表示后台任务的返回结果的类型,如果AsyncTask确实不需要传递具体的参数,那么这三个泛型参数可以用Void来代替。AsyncTask这个类的声明如下所示。

public abstract class AsyncTask

AsyncTask提供了4个核心方法

onPreExecute()在主线程中执行,在异步任务执行之前,此方法会被调用,一般可以用于做一下准备工作。

doInBackground(Params... params)在线程池中执行,此方法用于执行异步任务,params参数表示异步任务的输入参数。在此方法中可以通过publishProgress方法来更新任务的进度,publishProgress方法会调用onProgressUpdate方法。另外此方法需要返回计算结果给onPostExecute方法。

onProgressUpdate(Progress... values)在主线程中执行,当后台任务的执行进度发生改变时,此方法会被调用。

onPostExecute(Result result)在主线程中执行,在异步任务执行之后,此方法会被调用,其中result参数是后台任务的返回值,即DoInBackground的返回值。

AsyncTask在具体使用的过程中也有一些条件限制,主要有以下几点:

AsyncTask的类必须在主线程中加载,这就意味着第一次访问AsyncTask必须发生在主线程,当然这个过程在Android4.1以及以上版本中已经被系统自动完成。在Android5.0的源码中,可以查看ActivityThread的main方法,它会调用AsyncTask的init方法,这就满足了AsyncTask的类必须在主线程中进行加载这个条件了。至于为什么必须要满足这个条件。

AsyncTask的对象必须在主线程中创建

execute方法必须在UI线程调用

不要在程序中直接调用onPreExecute、doInBackground、onProgressUpdate、onPostExecute方法

一个onPostExecute对象只能执行一次,即只能调用一次execute方法,窦泽会报运行时异常

在Android1.6之前,AsyncTask是串行执行任务的,Android1.6的时候AsyncTask开始采用线程池里处理并行任务,但是从Android3.0开始,为了避免AsyncTask所带来的并发错误,AsyncTask又采用一个线程来串行执行任务。尽管如此,在Android3.0以后以及后续的版本中,我们仍然可以通过AsyncTask的executeOnExecutor方法来并行执行任务。

AsyncTask的工作原理

public final AsyncTask execute(Params... params) {

return executeOnExecutor(sDefaultExecutor, params);

}

@MainThread

public final AsyncTask 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;

}

在上面的代码中,sDefaultExecutor实际上师一个串行的线程池,一个进程中所有AsyncTask全部在这个串行的线程池中排队执行,在executeOnExecutor方法中,AsyncTask的onPreExecute方法最先执行,最后线程池开始执行,然后线程池开始执行。下面分析线程池的执行过程

public static final Executor SERIAL_EXECUTOR = new SerialExecutor();

private static volatile Executor sDefaultExecutor = SERIAL_EXECUTOR;

private static class SerialExecutor implements Executor {

final ArrayDeque mTasks = new ArrayDeque();

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);

}

}

}

从SerialExecutor的实现可以分析AsyncTask的排队执行的过程。首先系统会把AsyncTask的Params参数封装为FutureTask对象,FutureTask是一个并发类,在这里它冲当了Runnable的作用。接着这个FutureTask就会交给SerialExecutor的execue方法去处理,SerialExecutor的execute方法首先会吧FutureTask对象插入到任务队列mTasks中,如果这个时候没有正在活动的AsyncTask任务,那么就会调用SerialExecutor的scheduleNext方法来执行下一个AsyncTask任务。同时当一个AsyncTask任务执行完后,AsyncTask会继续执行其他任务直到所有的任务都被执行为止,从这一点可以看出,在默认的情况下,AsyncTask是串行执行的。

AsyncTask中有两个线程池(SerialExecutor和THREAD_POOL_EXECUTOR)和一个Handler(InternalHandler),其中线程池SerialExecutor用于任务的排毒,而线程池THREAD_POOL_EXECUTOR用于真正的执行任务,InternalHandler用于将执行环境从线程池切换到主线程,其本质任然是线程的调度过程。在AsyncTask的构造方法中有那么一段代码,由于FutureTask的run方法会调用mWork的call方法,因此mWork的call方法最终会再线程池中执行。

mWorker = new WorkerRunnable() {

public Result call() throws Exception {

mTaskInvoked.set(true);

Result result = null;

try {

Process.setThreadPriority(Process.THREAD_PRIORITY_BACKGROUND);

//noinspection unchecked

result = doInBackground(mParams);

Binder.flushPendingCommands();

} catch (Throwable tr) {

mCancelled.set(true);

throw tr;

} finally {

postResult(result);

}

return result;

}

};

在mWork的call方法中,首先将mTaskInvoked设为true,表示当前任务已经被调用过了,然后执行AsyncTask的doInBackground方法,接着将返回值传递给postResult方法,postResult实现如下:

private Result postResult(Result result) {

@SuppressWarnings("unchecked")

Message message = getHandler().obtainMessage(MESSAGE_POST_RESULT,

new AsyncTaskResult(this, result));

message.sendToTarget();

return result;

}

private static Handler getMainHandler() {

synchronized (AsyncTask.class) {

if (sHandler == null) {

sHandler = new InternalHandler(Looper.getMainLooper());

}

return sHandler;

}

}

postResult会通过getHandler()发送一个MESSAGE_POST_RESULT的消息,这个handler的定义如下:

private static class InternalHandler extends Handler {

public InternalHandler(Looper looper) {

super(looper);

}

@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;

}

}

}

可以发现sHandler是一个静态Handler对象,为了能够将执行环境切换到主线程,这就要求sHandler这个对象必须在主线程中创建。由于静态成员会在加载类的时候进行初始化,因此这就变相的要求AsyncTask的类必须在主线程中加载,否则同一个线程中AsyncTask都将无法正常工作。sHandler收到MESSAGE_POST_DEFAULT这个消息后会调用AsyncTask的finish方法。

private void finish(Result result) {

if (isCancelled()) {

onCancelled(result);

} else {

onPostExecute(result);

}

mStatus = Status.FINISHED;

}

finish方法的逻辑比较简单,如果AsyncTask被取消了,那么就调用onCancelled方法,否则会调用onPostExecute方法,可以看到doInBackground的返回结果会传递给onPostExecute方法。

HandlerThread

HandlerThread继承自Thread,它是一种可以使用Handler的Thread,它的实现也很简单,在run方法中通过Looper.prepare()创建消息队列,并且通过Looper.loop()开启消息循环,这样在实际的使用中就允许在HandlerThread中创建Handler了。

@Override

public void run() {

mTid = Process.myTid();

Looper.prepare();

synchronized (this) {

mLooper = Looper.myLooper();

notifyAll();

}

Process.setThreadPriority(mPriority);

onLooperPrepared();

Looper.loop();

mTid = -1;

}

从HandlerThread的实现来看,它和普通的Thread有显著的不同之处。普通Thread主要用于run方法中执行了一个耗时任务,而HandlerThread在内部创建了一个消息队列,外界需要通过Handler的消息方式来通知HandlerThread执行一个具体的任务。HandlerThread是一个很有用的类,它在Android中的一个具体的使用场景是IntentService。由于HandlerThread的run方法是一个无限循环,因此当明确不需要HandlerThread时,可以通过quit或者quitSafely方法来终止这个线程,这是一种良好的变成习惯。

Android中的线程池

线程池的好处:

重用线程池中的线程,避免因为线程的创建和销毁所带来的性能开销;

能有效控制线程池的最大并发数,避免大量的线程之间因互相抢占系统资源而导致系统阻塞;

能够对线程进行简单的管理,并提供定时执行以及制定间隔循环执行等功能。

Android中的线程池的概念来源于Java中的Executor,Executor是一个接口,真正实现线程池的是ThreadPoolExecutor。ThreadPoolExecutor提供了一系列参数来配置线程池,通过不同的参数可以创建不同的线程池,从线程池的功能特性上来说,Android线程池主要分为4类,这4类线程池可以通过Executors所提供的工厂方法来得到。

ThreadPoolExecutor

ThreadPoolExecutor的构造方法提供了多个参数:

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,

int maximumPoolSize,

long keepAliveTime,

TimeUnit unit,

BlockingQueue workQueue,

ThreadFactory threadFactory)

corePoolSize

线程池的核心线程数,默认情况下,核心线程会线程池中一直存活,即使它们处于闲置状态。如果京ThreadPoolExecutor的allowCoreThreadTimeOut属性设置为true,那么闲置的核心线程在等待新任务到来时会有超时策略,这个时间间隔由keepAliveTime所指定,当等待时间超过keepAliveTime所指定的时长后,核心线程就会被终止。

maximumPoolSize

线程池所能容纳的最大线程数,当活动线程数达到这个数值后,后续的任务将会被阻塞。

keepAliveTime

非核心线程闲置时的超市市场,超过这个时长,非核心线程就会被回收。当ThreadPoolExecutor的allowCoreThreadTimeOut属性设置为true时,keepAliveTime同样会作用于核心线程。

unit

用于指定keepAliveTime参数的时间单位,这是一个枚举,常用的有TimeUnit.MILLISECONDS(毫秒)、TimeUnit.SECOND(秒)以及TimeUnit.MINUTE(分钟)等。

workQueue

线程池中的任务队列,通过线程池的execute方法提交的Runnable对象会存储在这个参数中。

threadFactory

线程工厂,为线程池提供创建新线程的功能。threadFactory是一个接口,它只有一个方法:Thread newThread(Runnable r)。

除了上面的参数,ThreadPoolExecutor还有一个不常用的参数,RejectedExecutionHandler handler。当线程池无法执行新任务时,可能是由于任务队列已满或者无法成功执行任务,这个时候ThreadPoolExecutor会调用handler的rejectedExecution方法来通知调用者,默认情况下,rejectedExecution会直接抛出一个RejectedExecutionExecption。

ThreadPoolExecutor执行任务时大致遵循如下规则:

如果线程池中的线程数量未达到核心线程的数量,那么会直接启动一个新的核心线程执行任务。

如果线程池中的数量已经达到或者超过核心线程的数量,那么任务会被插入到任务队列中排队等待执行。

如果步骤2无法将任务插入到任务队列中,这往往是由于任务排队已满,这个时候如果线程数量未达到线程池规定的最大值,那么会立刻启动一个非核心线程来执行任务。

如果步骤3中线程数量已经达到线程池规定的最大值,那么久拒绝执行此任务,ThreadPoolExecutor会调用RejectExecutionHandler的rejectedExecution方法来通知调用者。

ThreadPoolExecutor的参数配置在AsyncTask中有明显的提现,下面是AsyncTask中的线程池的配置情况:

private static final int CPU_COUNT = Runtime.getRuntime().availableProcessors();

// We want at least 2 threads and at most 4 threads in the core pool,

// preferring to have 1 less than the CPU count to avoid saturating

// the CPU with background work

private static final int CORE_POOL_SIZE = Math.max(2, Math.min(CPU_COUNT - 1, 4));

private static final int MAXIMUM_POOL_SIZE = CPU_COUNT * 2 + 1;

private static final int KEEP_ALIVE_SECONDS = 30;

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 sPoolWorkQueue =

new LinkedBlockingQueue(128);

/**

* An {@link Executor} that can be used to execute tasks in parallel.

*/

public static final Executor THREAD_POOL_EXECUTOR;

static {

ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(

CORE_POOL_SIZE, MAXIMUM_POOL_SIZE, KEEP_ALIVE_SECONDS, TimeUnit.SECONDS,

sPoolWorkQueue, sThreadFactory);

threadPoolExecutor.allowCoreThreadTimeOut(true);

THREAD_POOL_EXECUTOR = threadPoolExecutor;

}

从上面的代码可以知道,AsyncTask对THREAD_POOL_EXECUTOR这个线程进行了配置,配置之后的线程池规格如下:

核心线程数量等于CPU核心数+1

线程池的最大线程数为CPU核心数的2倍+1

核心线程数无超时机制,非核心线程在闲置时的超时时间为1秒

任务队列的容量是128

线程池的分类

Android中最常见的四类具有不同特性的线程池,它们都是直接或者间接的通过配置ThreadPoolExecutor来实现自己的功能特性,这四类线程池分别是FixedThreadPool、CacheThreadPool、ScheduledThreadPool以及SingleThreadExecutor。

FixedThreadPool

通过Executors的newFixedThreadPool方法来创建,它是一种线程数量固定的线程池,当线程处于空闲状态时,它们并不会被回收,除非线程池被关闭。当所有的线程都处于活动状态的时候,新任务都会处于等待状态,直到有线程空闲出来。由于FixedThreadPool只有核心线程并且这些核心线程不会被回收,这意味着它能够更加快速的响应外界的请求。newFixedThreadPool方法的实现如下,可以发现FixedThreadPool中只有核心线程并且这些核心线程没有超时机制,另外任务队列也没有大小限制的。

public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {

return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,

0L, TimeUnit.MILLISECONDS,

new LinkedBlockingQueue());

}

CacheThreadPool

通过Executors的newCachedThreadPool方法来创建。它是一种线程数量不定的线程池,它只有非核心线程,并且其最大线程数为Integer.MAX_VALUE。由于Integer.MAX_VALUE是一个很大的数,实际上就相当于最大线程数可以任意大。当线程池中的线程都处于活动状态时,线程池会创建新的线程来处理新任务,否则就会利用空闲的线程来处理新任务。线程池中的线程都有超时机制,这个超时时长为60秒,超过60秒闲置线程就会被回收。和FixedThreadPool不同的是,CachedThreadPool的任务队列其实相当于一个空集合,这将导致任何任务都会被立即执行,因为这种场景下的SynchronousQueue是无法插入任务的。SynchronousQueue是一个非常特殊的队列,在很多情况下可以把它简单理解为一个无法储存元素的队列。从CachedThreadPool的特性来看,这类线程池比较适合执行大量的耗时较少的任务。当整个线程池都处于闲置状态的时候,线程池中的线程都会超时而被停止,这个时候CachedThreadPool之中实际上是没有任何线程的,它几乎不占用任何系统资源的。newCachedThreadPool方法实现如下:

public static ExecutorService newCachedThreadPool() {

return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,

60L, TimeUnit.SECONDS,

new SynchronousQueue());

}

ScheduledThreadPool

通过Executors的newScheduledThreadPool方法来创建,它的核心线程数量是固定的,而非核心线程数是没有限制的,并且当非核心线程闲置时会被立刻回收。ScheduledThreadPool这类线程池主要用于执行定时任务和具有固定周期的重复任务,newScheduledThreadPool方法的实现如下:

public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(int corePoolSize) {

return new ScheduledThreadPoolExecutor(corePoolSize);

}

public ScheduledThreadPoolExecutor(int corePoolSize) {

super(corePoolSize, Integer.MAX_VALUE,

DEFAULT_KEEPALIVE_MILLIS, MILLISECONDS,

new DelayedWorkQueue());

}

SingleThreadExecutor

通过Executors的newSingleThreadExecutor方法来创建。这类线程池内部只有一个核心线程,它确保所有的任务都在同一个线程中按顺序执行。SingleThreadExecutor的意义在于统一所有的外界任务到一个线程中,这使得在这些任务之间不需要处理线程同步的问题。newSingleThreadExecutor方法实现如下:

public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {

return new FinalizableDelegatedExecutorService

(new ThreadPoolExecutor(1, 1,

0L, TimeUnit.MILLISECONDS,

new LinkedBlockingQueue()));

}