Android-多线程

Android-多线程

1. 线程池

线程池底层是通过HashSet维护的,可以确保不会出现一个线程的多个实例,并且集合无序,可以保持高效率。多余的任务用一个阻塞队列来管理,阻塞队列满了才会激活非核心线程。

1.1 线程池关键参数

  • corePoolSize 线程池核心线程大小

    线程池中会维护一个最小的线程数量,即使这些线程处理空闲状态,他们也不会被销毁,除非设置了 allowCoreThreadTimeOut。这里的最小线程数量即是 corePoolSize

  • maximumPoolSize 线程池最大线程数量

    一个任务被提交到线程池后,首先会缓存到工作队列中,如果工作队列满了则会创建一个新线程,然后从工作队列中的取出一个任务交由新线程来处理,而将刚提交的任务放入工作队列。线程池不会无限制的去创建新线程,它会有一个最大线程数量的限制,这个数量即由 maximunPoolSize 来指定。

  • keepAliveTime 空闲线程存活时间

    一个线程如果处于空闲状态,并且当前的线程数量大于 corePoolSize ,那么在指定时间后,这个空闲线程会被销毁,这里的指定时间由 keepAliveTime 来设定。

  • unit 空间线程存活时间单位

    keepAliveTime 的计量单位。

  • workQueue 工作队列

    新任务被提交后,会先进入到此工作队列中,任务调度时再从队列中取出任务。JDK 中提供了四种工作队列:

    1. ArrayBlockingQueue

      基于数组的有界阻塞队列,按 FIFO 排序。新任务进来后,会放到该队列的队尾,有界的数组可以防止资源耗尽问题。当线程池中线程数量达到 corePoolSize 后,再有新任务进来,则会将任务放入该队列的队尾,等待被调度。如果队列已经是满的,则创建一个新线程,如果线程数量已经达到 maxPoolSize,则会执行拒绝策略。

    2. LinkedBlockingQuene

      基于链表的无界阻塞队列(其实最大容量为 Interger.MAX),按照 FIFO 排序。由于该队列的近似无界性,当线程池中线程数量达到 corePoolSize 后,再有新任务进来,会一直存入该队列,而不会去创建新线程直到 maxPoolSize ,因此使用该工作队列时,参数 maxPoolSize 其实是不起作用的。

    3. SynchronousQuene

      一个不缓存任务的阻塞队列,生产者放入一个任务必须等到消费者取出这个任务。也就是说新任务进来时,不会缓存,而是直接被调度执行该任务,如果没有可用线程,则创建新线程,如果线程数量达到 maxPoolSize,则执行拒绝策略。

    4. PriorityBlockingQueue

      具有优先级的无界阻塞队列,优先级通过参数Comparator实现。

  • threadFactory 线程工厂

    创建一个新线程时使用的工厂,可以用来设定线程名、是否为 Daemon 线程 等等

  • handler 拒绝策略

    当工作队列中的任务已到达最大限制,并且线程池中的线程数量也达到最大限制,这时如果有新任务提交进来,该如何处理呢。这里的拒绝策略,就是解决这个问题的,JDK 中提供了 4 种拒绝策略:

    1. CallerRunsPolicy

      该策略下,在调用者线程中直接执行被拒绝任务的 run() 方法,除非线程池已经 Shutdown,则直接抛弃任务。

    2. AbortPolicy

      该策略下,直接丢弃任务,并抛出 RejectedExecutionException 异常。

    3. DiscardPolicy

      该策略下,直接丢弃任务,什么都不做。

    4. DiscardOldestPolicy

      该策略下,抛弃进入队列最早的那个任务,然后尝试把这次拒绝的任务放入队列。


2. 线程间通信ITC

ITC, Inter Thread Communication

(1)runOnUiThread()

直接将指定代码运行在主线程。

(2)View.post()

(3)AsyncTask

在主线程中调用开启后台任务,然后通过继承自 AsyncTask 的类并重写 doInBackground(Object[] objs)onPostExecute(Object obj) 分别指定后台任务以及任务执行完毕后的步骤。

  • AsyncTask 至少两个线程,最多有 2 * CPU + 1,核心线程数最少 2 个、最大 4 个,空闲线程存活时间 30 秒。
  • AsyncTask 内部维护了一个线程池和一个 Handler,所以有可能发生内存泄漏。

(4)Handler