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：
1234567
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）
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）
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）
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。
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。
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？
123456789
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：
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。
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。
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）：
12345
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onPreExecute
和onPostExecute
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：
123
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：
1
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：
1234567
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：
默认的AsyncTask如果处理的任务过多，会导致程序直接崩溃；
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。
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。
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：
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；
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；
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。
在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/
大体流程
• excute()方法中首先直接调用preExcute()方法
• AsyncTask的构造方法构造了mWorkder这个WorkerRunnable对象.再用mWorker构造一个FutureTask对象丢到线程池里面去执行
• AsyncTask的成员变量有个InternalHandler,构造的时候进行初始化.
• FutureTask转调mWorker的run方法最后在线程池的子线程调用doInBackGround()方法.
• 然后FutureTask调用setResult()方法把运行结果返回,完成后调用FutureTask的done方法.这里面用InternalHandler发了个消息给主线程,最后拿到结果调用 finish()
- FutureTask类
它需要Callable接口类型的参数，在AsyncTask类中，创建了WorkerRunnable的实现类和FutureTask类，在run方法中调用
private static abstract class WorkerRunnable<Params, Result>
implements Callable<Result> {
Params[] mParams;
}
public AsyncTask() {
mWorker = new WorkerRunnable<Params, Result>() {
public Result call() throws Exception {
//调用熟悉的doInBackground方法，在子线程中执行，
return postResult(doInBackground(mParams));
}
};
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);
}
}
};
}
//执行execute方法时
public final AsyncTask<Params, Progress, Result> execute(Params... params) {
onPreExecute();
mWorker.mParams = params;
//将任务添加到Executor的实现类ThreadPoolExecutor里面
exec.execute(mFuture);
}
//FutureTask任务
public class FutureTask<V> implements RunnableFuture<V>{
private volatile int state;//任务运行的状态
//构造函数java.util.concurrent.Callable
public FutureTask(Callable<V> callable) {
}
//取消任务通过线程执行interrupt
public boolean cancel(boolean mayInterruptIfRunning) {
try {
Thread t = runner;
if (t != null)
t.interrupt();
} finally { // final state
UNSAFE.putOrderedInt(this, stateOffset, INTERRUPTED);
}
}
//此方法调用awaitDone，它会阻塞线程，一直等到线程执行完成
public V get() throws InterruptedException, ExecutionException {
int s = state;
if (s <= COMPLETING)
s = awaitDone(false, 0L);
return report(s);
}
//变量c就是构造函数传的Callable<V> callable对象
public void run() {
if (c != null && state == NEW) {
V result;
result = c.call();
//call里面的任务执行完毕之后，在set方法里面调用finishCompletion方法，
之后调用done方法表示任务执行完成。
set(result);
}
}
//消除和信号，所有等待的线程，调用done()
private void finishCompletion() {
// assert state > COMPLETING;
for (WaitNode q; (q = waiters) != null;) {
if (UNSAFE.compareAndSwapObject(this, waitersOffset, q, null)) {
for (;;) {
Thread t = q.thread;
if (t != null) {
q.thread = null;
LockSupport.unpark(t);
}
WaitNode next = q.next;
if (next == null)
break;
q.next = null; // unlink to help gc
q = next;
}
break;
}
}
done();
callable = null; // to reduce footprint
}
//异步任务执行完成，回调
protected void done() {
}
}
ThreadPoolExecutor
任务执行在这个类里面用到了ReentrantLock锁，实现了ExecutorService接口。
//addWorker方法第二个参数core含义：true表示核心线程5，false表示非核心线程128
public void execute(Runnable command) {
int c = ctl.get();
if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
if (addWorker(command, true))
return;
c = ctl.get();
}
if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
int recheck = ctl.get();
if (! isRunning(recheck) && remove(command))
reject(command);
else if (workerCountOf(recheck) == 0)
addWorker(null, false);
}
else if (!addWorker(command, false))
//调用handler.rejectedExecution抛出异常
reject(command);
}
private boolean addWorker(Runnable firstTask, boolean core) {
for (;;) {
int c = ctl.get();
int rs = runStateOf(c);
for (;;) {
int wc = workerCountOf(c);//当前work线程数量
if (wc >= CAPACITY ||
wc >= (core ? corePoolSize : maximumPoolSize))
return false;
if (compareAndIncrementWorkerCount(c))
break retry;
c = ctl.get(); // Re-read ctl
if (runStateOf(c) != rs)
continue retry;
}
}
Worker w = new Worker(firstTask);
Thread t = w.thread;
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try {
workers.add(w);
} finally {
mainLock.unlock();
}
t.start();
return true;
}
InternalHandler
任务执行完时在子线程，此时会发送一个handler消息，handler接收到这个消息就会调用AsyncTask的finish方法，接着调用onPostExecute。
private void finish(Result result) {
if (isCancelled()) {
onCancelled(result);
} else {
onPostExecute(result);
}
mStatus = Status.FINISHED;
}
private static class InternalHandler extends Handler {
public void handleMessage(Message msg) {
AsyncTaskResult result = (AsyncTaskResult) msg.obj;
switch (msg.what) {
case MESSAGE_POST_RESULT:
result.mTask.finish(result.mData[0]);
break;
case MESSAGE_POST_PROGRESS:
result.mTask.onProgressUpdate(result.mData);
break;
}
}
}
异步任务执行的结果，主线程无法轻易的获取
Java FutureTask 异步任务操作提供了便利性
1.获取异步任务的返回值
2.监听异步任务的执行完毕
3.取消异步任务
doBackground(call)
call的返回值在Future的done方法中获取
->onPostExecute
new MyTask().execute();
实例化：
new AsyncTask() -> new FutureTask()
执行：
Executor.execute(mFuture) -> SerialExecutor.myTasks（队列）
-> (线程池)THREAD_POOL_EXECUTOR.execute
线程池中的所有线程，为了执行异步任务
CORE_POOL_SIZE 核心线程数
MAXIMUM_POOL_SIZE 最大线程数量
KEEP_ALIVE 1s闲置回收
TimeUnit.SECONDS 时间单位
sPoolWorkQueue 异步任务队列
sThreadFactory 线程工厂
如果当前线程池中的数量小于corePoolSize，创建并添加的任务。
如果当前线程池中的数量等于corePoolSize，缓冲队列 workQueue未满，那么任务被放入缓冲队列、等待任务调度执行。
如果当前线程池中的数量大于corePoolSize，缓冲队列workQueue已满，并且线程池中的数量小于maximumPoolSize，新提交任务会创建新线程执行任务。
如果当前线程池中的数量大于corePoolSize，缓冲队列workQueue已满，并且线程池中的数量等于maximumPoolSize，新提交任务由Handler处理。
当线程池中的线程大于corePoolSize时，多余线程空闲时间超过keepAliveTime时，会关闭这部分线程。
public static final Executor THREAD_POOL_EXECUTOR = new ThreadPoolExecutor(CORE_POOL_SIZE, MAXIMUM_POOL_SIZE, KEEP_ALIVE, TimeUnit.SECONDS, sPoolWorkQueue, sThreadFactory);
1.线程池容量不够抛出异常
2.内存泄露
3.一个线程，一个异步任务（？）
测试代码
public class FutureTest1 {
public static void main(String[] args) {
System.out.println("main ID: " + Thread.currentThread().getId());
Task work = new Task();
FutureTask<Integer> future = new FutureTask<Integer>(work) {
// 异步任务执行完成，回调
@Override
protected void done() {
try {
System.out.println("done:" + get());
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (ExecutionException e) {
e.printStackTrace();
}
}
};
// 线程池（使用了预定义的配置）
ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool();
executor.execute(future);
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e1) {
e1.printStackTrace();
}
// 取消异步任务
// future.cancel(true);
try {
// 阻塞，等待异步任务执行完毕
System.out.println(future.get()); // 获取异步任务的返回值
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (ExecutionException e) {
e.printStackTrace();
}
}
// 异步任务
static class Task implements Callable<Integer> {
// 返回异步任务的执行结果
@Override
public Integer call() throws Exception {
int i = 0;
for (; i < 10; i++) {
try {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "_"
+ i);
Thread.sleep(500);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
System.out.println("ID: " + Thread.currentThread().getId());
return i;
}
}
}
网友评论