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/

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