關於Android中工作者線程的思考

本文系2015 北京 GDG Devfest分享內容整理。

在Android中，我們或多或少使用了工作者線程，比如Thread，AsyncTask，HandlerThread，甚至是自己創建的線程池，使用工作者線程我們可以將耗時的操作從主線程中移走。然而在Android系統中為什麼存在工作者線程呢，常用的工作者線程有哪些不易察覺的問題呢，關於工作者線程有哪些優化的方面呢，本文將一一解答這些問題。

工作者線程的存在原因

• 因為Android的UI單線程模型，所有的UI相關的操作都需要在主線程(UI線程)執行
• Android中各大組件的生命周期回調都是位於主線程中，使得主線程的職責更重
• 如果不使用工作者線程為主線程分擔耗時的任務，會造成應用卡頓，嚴重時可能出現ANR(Application Not Responding),即程序未響應。

因而，在Android中使用工作者線程顯得勢在必行，如一開始提到那樣，在Android中工作者線程有很多，接下來我們將圍繞AsyncTask，HandlerThread等深入研究。

AsyncTask

AsyncTask是Android框架提供給開發者的一個輔助類，使用該類我們可以輕松的處理異步線程與主線程的交互，由於其便捷性，在Android工程中，AsyncTask被廣泛使用。然而AsyncTask並非一個完美的方案，使用它往往會存在一些問題。接下來將逐一列舉AsyncTask不容易被開發者察覺的問題。

AsyncTask與內存洩露

內存洩露是Android開發中常見的問題，只要開發者稍有不慎就有可能導致程序產生內存洩露，嚴重時甚至可能導致OOM(OutOfMemory，即內存溢出錯誤)。AsyncTask也不例外，也有可能造成內存洩露。

以一個簡單的場景為例：
在Activity中，通常我們這樣使用AsyncTask

//In Activity
new AsyncTask<String, Void, Void>() {

    @Override
    protected Void doInBackground(String... params) {
        //some code
        return null;
    }
}.execute("hello world");

上述代碼使用的匿名內存類創建AsyncTask實例，然而在Java中，非靜態內存類會隱式持有外部類的實例引用，上面例子AsyncTask創建於Activity中，因而會隱式持有Activity的實例引用。

而在AsyncTask內部實現中,mFuture同樣使用匿名內部類創建對象，而mFuture會作為執行任務加入到任務執行器中。

private final WorkerRunnable<Params, Result> mWorker;
public AsyncTask() {
    mFuture = new FutureTask<Result>(mWorker) {
        @Override
        protected void done() {
            //some code
        }
    };
}

而mFuture加入任務執行器，實際上是放入了一個靜態成員變量SERIAL_Executor指向的對象SerialExecutor的一個ArrayDeque類型的集合中。

public static final Executor SERIAL_EXECUTOR = new SerialExecutor();
private static class SerialExecutor implements Executor {
        final ArrayDeque<Runnable> mTasks = new ArrayDeque<Runnable>();

    public synchronized void execute(final Runnable r) {
        mTasks.offer(new Runnable() {
            public void run() {
                //fake code
                r.run();
            }
        });
    }
}

當任務處於排隊狀態，則Activity實例引用被靜態常量SERIAL_EXECUTOR 間接持有。

在通常情況下，當設備發生屏幕旋轉事件，當前的Activity被銷毀，新的Activity被創建，以此完成對布局的重新加載。

而本例中，當屏幕旋轉時，處於排隊的AsyncTask由於其對Activity實例的引用關系，導致這個Activity不能被銷毀，其對應的內存不能被GC回收，因而就出現了內存洩露問題。

關於如何避免內存洩露，我們可以使用靜態內部類 + 弱引用的形式解決。

cancel的問題

AsyncTask作為任務，是支持調用者取消任務的，即允許我們使用AsyncTask.canncel()方法取消提交的任務。然而其實cancel並非真正的起作用。

首先，我們看一下cancel方法：

public final boolean cancel(boolean mayInterruptIfRunning) {
    mCancelled.set(true);
    return mFuture.cancel(mayInterruptIfRunning);
}

cancel方法接受一個boolean類型的參數，名稱為mayInterruptIfRunning，意思是是否可以打斷正在執行的任務。

當我們調用cancel(false)，不打斷正在執行的任務，對應的結果是

• 處於doInBackground中的任務不受影響，繼續執行
• 任務結束時不會去調用onPostExecute方法，而是執行onCancelled方法

當我們調用cancel(true)，表示打斷正在執行的任務，會出現如下情況：

• 如果doInBackground方法處於阻塞狀態，如調用Thread.sleep,wait等方法，則會拋出InterruptedException。
• 對於某些情況下，有可能無法打斷正在執行的任務

如下，就是一個cancel方法無法打斷正在執行的任務的例子

AsyncTask<String,Void,Void> task = new AsyncTask<String, Void, Void>() {

    @Override
    protected Void doInBackground(String... params) {
        boolean loop = true;
        while(loop) {
            Log.i(LOGTAG, "doInBackground after interrupting the loop");
        }
        return null;
    }
}

task.execute("hello world");
try {
    Thread.sleep(2000);//確保AsyncTask任務執行
    task.cancel(true);
} catch (InterruptedException e) {
    e.printStackTrace();
}

上面的例子，如果想要使cancel正常工作需要在循環中，需要在循環條件裡面同時檢測isCancelled()才可以。

串行帶來的問題

Android團隊關於AsyncTask執行策略進行了多次修改，修改大致如下：

• 自最初引入到Donut(1.6)之前，任務串行執行
• 從Donut到GINGERBREAD_MR1(2.3.4),任務被修改成了並行執行
• 從HONEYCOMB（3.0）至今，任務恢復至串行，但可以設置executeOnExecutor()實現並行執行。

然而AsyncTask的串行實際執行起來是這樣的邏輯

• 由串行執行器控制任務的初始分發
• 並行執行器一次執行單個任務，並啟動下一個

在AsyncTask中，並發執行器實際為ThreadPoolExecutor的實例，其CORE_POOL_SIZE為當前設備CPU數量+1，MAXIMUM_POOL_SIZE值為CPU數量的2倍 + 1。

以一個四核手機為例，當我們持續調用AsyncTask任務過程中

• 在AsyncTask線程數量小於CORE_POOL_SIZE(5個)時，會啟動新的線程處理任務，不重用之前空閒的線程
• 當數量超過CORE_POOL_SIZE(5個)，才開始重用之前的線程處理任務

但是由於AsyncTask屬於默認線性執行任務，導致並發執行器總是處於某一個線程工作的狀態，因而造成了ThreadPool中其他線程的浪費。同時由於AsyncTask中並不存在allowCoreThreadTimeOut(boolean)的調用，所以ThreadPool中的核心線程即使處於空閒狀態也不會銷毀掉。

Executors

Executors是Java API中一個快速創建線程池的工具類，然而在它裡面也是存在問題的。

以Executors中獲取一個固定大小的線程池方法為例

public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
    return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,0L, 
        TimeUnit.MILLISECONDS,new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}

在上面代碼實現中，CORE_POOL_SIZE和MAXIMUM_POOL_SIZE都是同樣的值，如果把nThreads當成核心線程數，則無法保證最大並發，而如果當做最大並發線程數，則會造成線程的浪費。因而Executors這樣的API導致了我們無法在最大並發數和線程節省上做到平衡。

為了達到最大並發數和線程節省的平衡，建議自行創建ThreadPoolExecutor，根據業務和設備信息確定CORE_POOL_SIZE和MAXIMUM_POOL_SIZE的合理值。

HandlerThread

HandlerThread是Android中提供特殊的線程類，使用這個類我們可以輕松創建一個帶有Looper的線程，同時利用Looper我們可以結合Handler實現任務的控制與調度。以Handler的post方法為例，我們可以封裝一個輕量級的任務處理器

private Handler mHandler;
private LightTaskManager() {
    HandlerThread workerThread = new HandlerThread("LightTaskThread");
    workerThread.start();
    mHandler = new Handler(workerThread.getLooper());
}

public void post(Runnable run) {
    mHandler.post(run);
}

public void postAtFrontOfQueue(Runnable runnable) {
    mHandler.postAtFrontOfQueue(runnable);
}

public void postDelayed(Runnable runnable, long delay) {
    mHandler.postDelayed(runnable, delay);
}

public void postAtTime(Runnable runnable, long time) {
    mHandler.postAtTime(runnable, time);
}

在本例中，我們可以按照如下規則提交任務

• post 提交優先級一般的任務
• postAtFrontOfQueue 將優先級較高的任務加入到隊列前端
• postAtTime 指定時間提交任務
• postDelayed 延後提交優先級較低的任務

上面的輕量級任務處理器利用HandlerThread的單一線程 + 任務隊列的形式，可以處理類似本地IO（文件或數據庫讀取）的輕量級任務。在具體的處理場景下，可以參考如下做法：

• 對於本地IO讀取，並顯示到界面，建議使用postAtFrontOfQueue
• 對於本地IO寫入，不需要通知界面，建議使用postDelayed
• 一般操作，可以使用post

線程優先級調整

在Android應用中，將耗時任務放入異步線程是一個不錯的選擇，那麼為異步線程調整應有的優先級則是一件錦上添花的事情。眾所周知，線程的並行通過CPU的時間片切換實現，對線程優先級調整，最主要的策略就是降低異步線程的優先級，從而使得主線程獲得更多的CPU資源。

Android中的線程優先級和Linux系統進程優先級有些類似，其值都是從-20至19。其中Android中，開發者可以控制的優先級有：

• THREAD_PRIORITY_DEFAULT，默認的線程優先級，值為0
• THREAD_PRIORITY_LOWEST，最低的線程級別，值為19
• THREAD_PRIORITY_BACKGROUND 後台線程建議設置這個優先級，值為10
• THREAD_PRIORITY_MORE_FAVORABLE 相對THREAD_PRIORITY_DEFAULT稍微優先，值為-1
• THREAD_PRIORITY_LESS_FAVORABLE 相對THREAD_PRIORITY_DEFAULT稍微落後一些，值為1

為線程設置優先級也比較簡單，通用的做法是在run方法體的開始部分加入下列代碼

android.os.Process.setThreadPriority(priority);

通常設置優先級的規則如下：

• 一般的工作者線程，設置成THREAD_PRIORITY_BACKGROUND
• 對於優先級很低的線程，可以設置THREAD_PRIORITY_LOWEST
• 其他特殊需求，視業務應用具體的優先級

總結

在Android中工作者線程如此普遍，然而潛在的問題也不可避免，建議在開發者使用工作者線程時，從工作者線程的數量和優先級等方面進行審視，做到較為合理的使用。