AsyncTask源码解析

AsyncTask 是Google官方提供的供开发者简易使用UI线程的一种解决方案。通过使用AsyncTask，我们可以在后台进行数据操作，然后将结果发布到UI线程，而且
免了使用Thread和Handler。这篇文章将分析AsyncTask的源码，以探寻其实现原理。

AsyncTask是Thread和Handler的一个帮助类，它也只能做一些short operations(自己理解，我也不会翻)。如果需要Thread运行很长时间的话还是建议使用 java.util.concurrent 包下的API，例如：Executor、ThreadPoolExecutor、FutureTask。AsyncTask 简单介绍就到这里，对于 AsyncTask 的使用还不熟悉的 移步这里。

线程池配置

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private static final int CPU_COUNT = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
   private static final int CORE_POOL_SIZE = CPU_COUNT + 1;//核心线程数
   private static final int MAXIMUM_POOL_SIZE = CPU_COUNT * 2 + 1;//线程池中允许的最大线程数
   private static final int KEEP_ALIVE = 1;//空闲线程的超时时间，单位在后面的 THREAD_POOL_EXECUTOR 构造过程中可以看到是 TimeUnit.SECONDS

   private static final ThreadFactory sThreadFactory = new ThreadFactory() {
       private final AtomicInteger mCount = new AtomicInteger(1);//AtomicInteger 在多线程下保证了原子操作

       public Thread (Runnable r) {
           return new Thread(r, "AsyncTask #" + mCount.getAndIncrement());
       }
   };

   private static final BlockingQueue<Runnable> sPoolWorkQueue =
           new LinkedBlockingQueue<Runnable>(128);

   /**
    * An {@link Executor} that can be used to execute tasks in parallel.
    */
   public static final Executor THREAD_POOL_EXECUTOR
           = new ThreadPoolExecutor(CORE_POOL_SIZE, MAXIMUM_POOL_SIZE, KEEP_ALIVE,
                   TimeUnit.SECONDS, sPoolWorkQueue, sThreadFactory);

   /**
    * An {@link Executor} that executes tasks one at a time in serial
    * order.  This serialization is global to a particular process.
    */
   public static final Executor SERIAL_EXECUTOR = new SerialExecutor();//串行执行的线程池

可以看到以上代码主要构造了两个线程池：THREAD_POOL_EXECUTOR、SERIAL_EXECUTOR，其中 THREAD_POOL_EXECUTOR 是正常的一个线程池 ，其构造参数前面的 代码块中已经解释过了。对于线程池的构造还不熟悉的同学可以移步这里。另一个线程池SERIAL_EXECUTOR， 从名字上可以看出其是一个串行线程池，对于AsyncTask熟悉的同学应该知道，AsyncTask的默认实现是串行的，那么我们首先看一看 SERIAL_EXECUTOR 是怎么 实现的。

SerialExecutor 的实现原理

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private static class SerialExecutor implements Executor {
      final ArrayDeque<Runnable> mTasks = new ArrayDeque<Runnable>();//线性双向队列，用来存储所有任务
      Runnable mActive;//正在执行的任务

      public synchronized void execute(final Runnable r) {
          mTasks.offer(new Runnable() {//将任务存储到 mTasks 
              public void run() {
                  try {
                      r.run();
                  } finally {
                      scheduleNext();//当前面一条任务执行完之后再执行下一条任务，这也就是串行执行的原理
                  }
              }
          });
          if (mActive == null) {
              scheduleNext();
          }
      }

      protected synchronized void scheduleNext() {
          if ((mActive = mTasks.poll()) != null) {
              THREAD_POOL_EXECUTOR.execute(mActive);//可以看到 SERIAL_EXECUTOR 最终还是将任务交给了 THREAD_POOL_EXECUTOR 执行。
          }
      }
  }

以上就是SerialExecutor的实现原理，接下来我们看一看构造函数是怎么实现的。

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/**
    * Creates a new asynchronous task. This constructor must be invoked on the UI thread.
    */
   public AsyncTask() {
       mWorker = new WorkerRunnable<Params, Result>() {
           public Result call() throws Exception {
               mTaskInvoked.set(true);

               Process.setThreadPriority(Process.THREAD_PRIORITY_BACKGROUND);
               //noinspection unchecked
               return postResult(doInBackground(mParams));
           }
       };

       mFuture = new FutureTask<Result>(mWorker) {
           
           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);
               }
           }
       };
   }

可以看到以上代码的注释中有一句很重要的话， AsyncTask 必须在UI线程进行构造。那么这是为什么呢？

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。

< 大专栏  AsyncTask源码解析p>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。

接下来我们看一看execute方法和executeOnExecutor方法。

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private static volatile Executor sDefaultExecutor = SERIAL_EXECUTOR;

public final AsyncTask<Params, Progress, Result> execute(Params... params) {
       return executeOnExecutor(sDefaultExecutor, params);
   }

   public final AsyncTask<Params, Progress, Result> 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;
   }

   public enum Status {
       /**
        * Indicates that the task has not been executed yet.
        */
       PENDING,
       /**
        * Indicates that the task is running.
        */
       RUNNING,
       /**
        * Indicates that {@link AsyncTask#onPostExecute} has finished.
        */
       FINISHED,
   }


注意以上两个方法都必须在UI线程执行。可以看到execute最后也是调用了executeOnExecutor方法，其中的线程池当然是 SERIAL_EXECUTOR 串行线程池，这 也就是为什么说默认情况下 AsyncTask 是串行执行的，为了进行并行计算则需要调用executeOnExecutor方法。可以看到 AsyncTask 有三个状态，如果当前 AsyncTask 已经运行过则会抛出异常，这也就是 AsyncTask 只能执行一次的原因。在这个方法里也会调用onPreExecute() 方法，也就是说这个方法会执行在 UI线程。 最后会调用exec.execute(mFuture); 从构造方法中可以看到最后调用到了 postResultIfNotInvoked 方法，postResultIfNotInvoked 又调用了 postResult 方法，下面我们就看看 postResult 方法。

消息的处理

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private Result postResult(Result result) {
       @SuppressWarnings("unchecked")
       Message message = getHandler().obtainMessage(MESSAGE_POST_RESULT,
               new AsyncTaskResult<Result>(this, result));
       message.sendToTarget();
       return result;
   }

   private static Handler getHandler() {
       synchronized (AsyncTask.class) {
           if (sHandler == null) {
               sHandler = new InternalHandler();
           }
           return sHandler;
       }
   }

   private static class InternalHandler extends Handler {
       public InternalHandler() {
           super(Looper.getMainLooper());
       }

       @SuppressWarnings({"unchecked", "RawUseOfParameterizedType"})
       
       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;
           }
       }
   }

    private void finish(Result result) {
       if (isCancelled()) {
           onCancelled(result);
       } else {
           onPostExecute(result);
       }
       mStatus = Status.FINISHED;
   }

可以看到 postResult 方法也就是通过Handler发送了一条消息，在Handler 中根据消息的不同调用不同的方法，其中会调用到 onProgressUpdate 方法，这也 就是onProgressUpdate 执行在UI线程的原因。至此我们可以看到， 实现AsyncTask 所需要override的方法，都得到了调用。
最后再放一张流程图。
image

使用AsyncTask需要注意的地方

  • AsyncTask的类必须在UI线程加载（从4.1开始系统会帮我们自动完成）
  • AsyncTask对象必须在UI线程创建
  • execute方法必须在UI线程调用
  • 不要在你的程序中去直接调用onPreExecute(), onPostExecute, doInBackground, onProgressUpdate方法
  • 一个AsyncTask对象只能执行一次，即只能调用一次execute方法，否则会报运行时异常
  • AsyncTask不是被设计为处理耗时操作的，耗时上限为几秒钟，如果要做长耗时操作，强烈建议你使用Executor，ThreadPoolExecutor以及FutureTask
    在1.6之前，AsyncTask是串行执行任务的，1.6的时候AsyncTask开始采用线程池里处理并行任务，但是从3.0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

参考文献

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原文地址：https://www.cnblogs.com/lijianming180/p/12326779.html