Handler

Android 有一条非常重要的开发规范限制:不能在子线程访问UI控件,否则程序异常。所以经常通过Handler来将更新UI的操作切换到主线程中执行。

为什么不能在子线程访问UI控件?

因为Android UI控件不是线程安全的，多线程并发访问，或处于不可预期的状态。如果对UI控件加锁，会降低UI控件访问的效率，会阻塞某些线程的执行。

消息队列

MessageQueue包含插入enqueueMessage和读取next两个操作，他的内部实现是通过一条单链表的数据结构来维护消息列表

 Message next() {
        // Return here if the message loop has already quit and been disposed.
        // This can happen if the application tries to restart a looper after quit
        // which is not supported.
        final long ptr = mPtr;
        if (ptr == 0) {
            return null;
        }

        int pendingIdleHandlerCount = -1; // -1 only during first iteration
        int nextPollTimeoutMillis = 0;
        // 注意此处也是一个 for 循环
        for (;;) {
            if (nextPollTimeoutMillis != 0) {
                Binder.flushPendingCommands();
            }
            
            // native 层阻塞函数，nextPollTimeoutMillis 为超时时间，首次循环时值为0，即直接返回
            nativePollOnce(ptr, nextPollTimeoutMillis);

            synchronized (this) {
                // Try to retrieve the next message.  Return if found.
                final long now = SystemClock.uptimeMillis();
                Message prevMsg = null;
                // 待取的消息就是表头，如果表头没到处理时间就阻塞
                Message msg = mMessages;
                if (msg != null && msg.target == null) {
                    // Stalled by a barrier.  Find the next asynchronous message in the queue.
                    do {
                        prevMsg = msg;
                        msg = msg.next;
                    } while (msg != null && !msg.isAsynchronous());
                }
                if (msg != null) {
                    if (now < msg.when) {
                        // 下一个消息还没到处理时间，则设置超时时间为还需等待的时间，进入阻塞状态.
                        nextPollTimeoutMillis = (int) Math.min(msg.when - now, Integer.MAX_VALUE);
                    } else {
                        // Got a message.
                        mBlocked = false;
                        if (prevMsg != null) {
                            prevMsg.next = msg.next;
                        } else {
                            // 下一个节点成为表头
                            mMessages = msg.next;
                        }
                        // msg 需要取走处理，故需要从链表中断开
                        msg.next = null;
                        if (DEBUG) Log.v(TAG, "Returning message: " + msg);
                        // 标记为使用中
                        msg.markInUse();
                        // 返回要处理的消息
                        return msg;
                    }
                } else {
                    // 没有消息要处理，超时时长为-1，循环并等待
                    nextPollTimeoutMillis = -1;
                }

                // Process the quit message now that all pending messages have been handled.
                if (mQuitting) {
                    dispose();
                    return null;
                }

                // If first time idle, then get the number of idlers to run.
                // Idle handles only run if the queue is empty or if the first message
                // in the queue (possibly a barrier) is due to be handled in the future.
                if (pendingIdleHandlerCount < 0
                        && (mMessages == null || now < mMessages.when)) {
                    pendingIdleHandlerCount = mIdleHandlers.size();
                }
                if (pendingIdleHandlerCount <= 0) {
                    // No idle handlers to run.  Loop and wait some more.
                    // mBlocked 标记为 true，进入阻塞状态，有新消息入队时，会调用 nativeWake() 唤醒
                    mBlocked = true;
                    continue;
                }

                if (mPendingIdleHandlers == null) {
                    mPendingIdleHandlers = new IdleHandler[Math.max(pendingIdleHandlerCount, 4)];
                }
                mPendingIdleHandlers = mIdleHandlers.toArray(mPendingIdleHandlers);
            }

            // Run the idle handlers.
            // We only ever reach this code block during the first iteration.
            for (int i = 0; i < pendingIdleHandlerCount; i++) {
                final IdleHandler idler = mPendingIdleHandlers[i];
                mPendingIdleHandlers[i] = null; // release the reference to the handler

                boolean keep = false;
                try {
                    keep = idler.queueIdle();
                } catch (Throwable t) {
                    Log.wtf(TAG, "IdleHandler threw exception", t);
                }

                if (!keep) {
                    synchronized (this) {
                        mIdleHandlers.remove(idler);
                    }
                }
            }

            // Reset the idle handler count to 0 so we do not run them again.
            pendingIdleHandlerCount = 0;

            // While calling an idle handler, a new message could have been delivered
            // so go back and look again for a pending message without waiting.
            nextPollTimeoutMillis = 0;
        }
    }

next方法里有个for循环，是一个死循环。如果消息队列中没有消息，next会阻塞在这里;有消息时，会返回这条消息，并从链表中删除

Looper

handler的工作需要looper。通过Looper.prepare为当前线程创建Looper，然后通过Looper.loop()来开启消息循环。

public static void loop() {
        final Looper me = myLooper();
        if (me == null) {
            throw new RuntimeException("No Looper; Looper.prepare() wasn't called on this thread.");
        }
        final MessageQueue queue = me.mQueue;

        // 循环读取消息并处理，无消息时阻塞。这种写法是最常用的 Linux IO 操作方式。
        for (;;) {
            // 取出一个消息，若没有消息要处理，则阻塞
            Message msg = queue.next(); // 可能阻塞
            if (msg == null) {
                // No message indicates that the message queue is quitting.
                return;
            }

            final long traceTag = me.mTraceTag;
            if (traceTag != 0 && Trace.isTagEnabled(traceTag)) {
                Trace.traceBegin(traceTag, msg.target.getTraceName(msg));
            }
            try {
                // 调用 handler 的 dispatchMassage() 分发消息
                msg.target.dispatchMessage(msg);
                end = (slowDispatchThresholdMs == 0) ? 0 : SystemClock.uptimeMillis();
            } finally {
                if (traceTag != 0) {
                    Trace.traceEnd(traceTag);
                }
            }
            
            // 回收进对象池
            msg.recycleUnchecked();
        }
    }

loop方法是个死循环，他会调用MessageQueue的next方法来获取新消息，而next是个阻塞方法，所以loop也会阻塞。

主线程的死循环一直运行是不是特别消耗CPU资源呢？

    public static void main(String[] args) {
        // 省略...
        
        // 初始化 UI 线程的 looper 对象
        Looper.prepareMainLooper();
        
        // 初始化 ActivityThread，进而初始化其成员变量 mH(Handler子类)
        ActivityThread thread = new ActivityThread();
        // 将 ApplicationThread(Binder) 对象 attach 到 ActivityManagerService(AMS)
        // 注：AMS 运行在 SystemServer 进程的一个线程中，负责调度四大组件等，通过 Binder 与 App 进程进行 IPC
        thread.attach(false);
        
        // 省略...
        
        // 主线程进入循环
        Looper.loop();
    }

这里就涉及到Linux pipe/epoll机制，简单说就是在主线程的MessageQueue没有消息时，便阻塞在loop的queue.next()中的nativePollOnce()方法里，此时主线程会释放CPU资源进入休眠状态，直到下个消息到达或者有事务发生，通过往pipe管道写端写入数据来唤醒主线程工作。这里采用的epoll机制，是一种IO多路复用机制，可以同时监控多个描述符，当某个描述符就绪(读或写就绪)，则立刻通知相应程序进行读或写操作，本质同步I/O，即读写是阻塞的。 所以说，主线程大多数时候都是处于休眠状态，并不会消耗大量CPU资源。

ThreadLocal

线程内部的数据存储类。当某些数据是以线程为作用域且不同线程有不同数据副本时候，可以采用ThreadLocal。对于Handler来说可以获取当前线程的looper

private ThreadLocal<Boolean> mTLocal = new ThreadLocal<>();
mTLocal.set(true);
new Thread(){
     public void run(){
           mTLocal.set(false);
     }
}