在前面的性能优化系列文章中,我曾多次说过:异步不是灵丹妙药,不正确的异步方式不仅不能较好的完成异步任务,反而会加剧卡顿。Android开发中我们使用异步来进行耗时操作,异步离不开一个词:线程。那么问题来了:
那今天这篇文章我们就来聊聊Android中正确的异步姿势。
Android的线程调度由两个主要因素来决定如何在整个系统调度线程:nice values和cgroups。
Linux中使用nice value来设定一个进程的优先级,系统任务调度器根据这个值来安排调度。而在Android中nice values被用在线程优先级上,高nice values(低优先级)的线程运行机会少于低nice values(高优先级)的线程。最重要的两个线程优先级是default和background。线程的优先级应该根据线程的工作量谨慎选择,简单来说,线程优先级应该和该线程期望完成的工作量相反。线程做的工作越多,它的优先级应该越小,以便它不会造成系统资源紧张。所以,UI线程(Activity的主线程)通常是default优先级,然而后台线程(AsyncTask的线程)通常是background优先级。
Nice values在理论上很重要,因为他们减少了后台工作线程中断UI的可能性。 但在实践中,只有Nice values并不足够。例如,存在20个后台线程和一个单独的执行UI的前台线程。虽然他们每个的优先级很低,但是合起来这个20个后台线程将影响前台线程的性能,结果就是损害了用户体验。因为在任何时刻几个应用程序可能已经有等待运行的后台线程,Android OS必须以某种方式处理这些问题。
为了处理这个问题,Android系统使用Linux cgroups(Linux内核的一个功能,用来限制,控制与分离一个进程组群的资源)强制执行更严格的foreground、background调度策略。background优先级的线程被隐式的移动到了background cgroup,当其它组中的线城处于工作状态,它们被限制只有很小的几率(5%到10%)利用CPU。这种分离允许后台线程执行一些任务,但不会对用户可见的前台线程产生较大的影响。
除了自动将低优先级线程分配给background cgroup,Android也将当前不在前台运行的应用程序的线程移动到background cgroup中。将应用程序线程自动分组保证了当前前台线程总是优先的,无论有多少应用程序在后台运行。
总结:
new Thread(){
@Override
public void run() {
super.run();
// NetWork or DataBase Operation
}
}.start();
这是最简单的创建异步线程的姿势了,但是每当项目中出现这类代码,我都忍不了要把它改掉的冲动。
缺点:
备注:此种姿势最好不要使用,特定场景下(例如App启动阶段为避免在主线程创建线程池的资源消耗)使用的话务必加上优先级的设置。
Process.setThreadPriority(Process.THREAD_PRIORITY_BACKGROUND);
AsyncTask是Android1.5提供了工具类,它使创建异步任务变得更加简单,同时屏蔽了线程切换。
下面代码是官方文档的示例代码,在doInBackground()方法中处理耗时操作,处理的进度由onProgressUpdate()方法进行回调,耗时操作处理完成之后会调用onPostExecute()方法,在UI线程中执行。
private class DownloadFilesTask extends AsyncTask<URL, Integer, Long> {
protected Long doInBackground(URL... urls) {
int count = urls.length;
long totalSize = 0;
for (int i = 0; i < count; i++) {
totalSize += Downloader.downloadFile(urls[i]);
publishProgress((int) ((i / (float) count) * 100));
// Escape early if cancel() is called
if (isCancelled()) break;
}
return totalSize;
}
protected void onProgressUpdate(Integer... progress) {
setProgressPercent(progress[0]);
}
protected void onPostExecute(Long result) {
showDialog("Downloaded " + result + " bytes");
}
}
优点:
缺点: -Api实现版本不一致问题:在Android1.5时AsyncTask的执行是串行的,在Android1.5——3.0之间AsyncTask是并行的,而到了Android3.0之后AsyncTask的执行又回归到了串行。当然目前我们兼容的最低版本一般都会是最低4.0,那么就不需要对其进行过多的自定义适配,但是一定要注意AsyncTask默认是串行的,用于多线程场景下的话需要调用其重载方法executeOnExecutor()传入自定义的线程池,并且自己处理好同步问题;
备注:对于AsyncTask正确的使用姿势,就是区分场景调用不同的执行方法;并且避免出现内存泄漏的问题。
通过HandlerThread可以创建一个带有looper的线程,引入了Handler、Looper、MessageQueue等概念,可以实现对工作线程的调度。
以下是HandlerThread的使用示例:
HandlerThread handlerThread = new HandlerThread("DataBase Opeartion", Process.THREAD_PRIORITY_BACKGROUND);
handlerThread.start();
Handler handler = new Handler(handlerThread.getLooper()){
@Override
public void handleMessage(Message msg) {
// Do DataBase Opeartion
}
};
优点:
缺点:
备注:HandlerThread的正确使用姿势:串行场景,并在构造方法中明确指定优先级。
根据官方文档的描述:IntentService是继承于Service并处理异步请求的一个类,在IntentService内有一个工作线程来处理耗时操作,启动IntentService的方式和启动传统Service一样,同时,当任务执行完后,IntentService会自动停止,而不需要我们去手动控制。另外,可以启动IntentService多次,而每一个耗时操作会以工作队列的方式在IntentService的onHandleIntent回调方法中执行,并且,每次只会执行一个耗时操作,依次执行。
实际上IntentService是Service与HandlerThread的组合,内部的工作线程以及调度机制都依赖于HandlerThread。
@Override
public void onCreate() {
// TODO: It would be nice to have an option to hold a partial wakelock
// during processing, and to have a static startService(Context, Intent)
// method that would launch the service & hand off a wakelock.
super.onCreate();
HandlerThread thread = new HandlerThread("IntentService[" + mName + "]");
thread.start();
mServiceLooper = thread.getLooper();
mServiceHandler = new ServiceHandler(mServiceLooper);
}
@Override
public void onDestroy() {
mServiceLooper.quit();
}
优势:
备注: 有人可能对于Service的理解会有误区,Service并不是执行耗时操作的乐园,在《Android 性能优化(七)之你真的理解 ANR 吗?》中分析过,Service中执行耗时操作会导致ANR。
线程池:基本思想是一种对象池的思想,开辟一块内存空间,里面存放了众多(存活状态)的线程,池中线程执行调度由池管理器来处理。当有线程任务时,从池中取一个,执行完成后线程对象归池,这样可以避免反复创建线程对象所带来的性能开销,节省了系统的资源。
优势:
备注:回到我们上面提的第三个问题:线程池一定会提升效率吗?
对于线程池中线程数量的限制,可以参考AsyncTask中的配置,基于7.0源码,不同版本的实现可能有细微差别;
// 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 核心池数量被限定在2到4之间。
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;
ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(
CORE_POOL_SIZE, MAXIMUM_POOL_SIZE, KEEP_ALIVE_SECONDS, TimeUnit.SECONDS,
sPoolWorkQueue, sThreadFactory);
参考: 《Java线程池》 《Thread Scheduling in Android》 《java线程池大小为何会大多被设置成CPU核心数+1?》 《Android性能优化典范——The Importance of Thread Priority 》