Android组件体系之Activity启动模式解析

本文主要分析Activity的启动模式及使用场景。

一、Activity启动模式浅析    
1、standard
标准模式，系统默认的启动模式。在启动Activity时，系统总是创建一个新的Activity实例。其缺点是：复用性差、占用内存，当Activity已经在栈顶时，还是会创建实例。

2、singleTop
这种模式可以实现栈顶复用的效果。
如果目标Activity已经存在于栈顶，则调用实例的 onNewIntent，否则创建一个新的实例，可以用于通知启动的内容显示，例如新闻客户端的内容页面。信息类应用的列表Activity往往也会使用这种启动模式，例如，收到新短信时，如果信息列表Activity已经在栈顶了，则直接调用其onNewIntent，而不需要创建新的Activity。
该模式下，当Activity不在栈顶时，还是会创建新的实例。例如A、B、C三个Activity处于一个任务栈中，且C在栈顶，如果C启动A，则会创建一个新的实例并置于栈顶，使得当前任务栈有两个A实例。

3、singleTask
该模式实现栈内复用的效果。如果栈内已经有目标Activity实例，则清除目标Activity上面的所有Activity、使得目标Activity直接放到栈顶，并调用目标Activity的onNewIntent方法；否则创建一个新的Activity实例。
补充，该模式Activity会在跟它有相同taskAffinity的任务中启动，并且位于这个任务的堆栈顶端，这样如果我们没有设置taskAffinity，从本应用启动的Activity就会复用当前Task，也就不会创建一个新的Task。
该启动模式，适合作为程序入口点，例如原生Launcher以及相机应用中的CameraActivity，就是使用了这种启动模式。

4、singleInstance
系统级的复用。启动Activity时，如果系统中不存在该Activity实例，则创建一个新的ActivityTask，并且独占这个Task，否则显示已有的Activity实例。通常用于系统级的应用，在整个系统中只有一个实例，例如来电提醒、闹钟提醒。

这四种启动模式创建一个新Activity实例的几率，是依次降低的。实际在使用时，往往会用到动态设置启动模式，给Intent设置特定的Flag，例如FLAG_ACTIVITY_SINGLE_TOP（对应singleTop）、FLAG_ACTIVITY_NEW_TASK（对应singleTask）。

二、使用中的注意事项
首先要注意Flag的动态设置方式，优先级高于静态方式（通过AndroidManifest.xml设置）。如果这两种设置方式混合在一起，则Activity启动过程、最终效果要分为多种情况来考虑。

其次，从非Activity组件例如Service启动Activity时，必须添加FLAG_ACTIVITY_NEW_TASK这个Flag。可以思考下，系统这样设计的原因？

再次，由于部分启动模式在启动Activity时，有时候并不会重新创建一个实例，也就不会调用其onCreate方法，而是回调onNewIntent方法，如果在启动时需要根据Intent重新加载数据，注意在onNewIntent中添加对应的处理。由于Activity在某些情况下，可能会被系统销毁，为了保险，Intent获取数据的处理，最好在onCreate、onNewIntent这两个函数中都做添加。

最后，如果我们用了FLAG_ACTIVITY_CLEAR_TOP这个flag启动Activity，当栈内已有目标Activity实例时，系统的处理会分为两种情况：
a. 只设置了FLAG_ACTIVITY_CLEAR_TOP，系统会销毁目标Activity和它之上的所有Activity，重新创建目标Activity，并不调用其onNewIntent方法。
b. 设置了FLAG_ACTIVITY_CLEAR_TOP+FLAG_ACTIVITY_SINGLE_TOP，系统只销毁之上的所有Activity，复用目标Activity，调用onNewIntent方法，效果相当于设置FLAG_ACTIVITY_NEW_TASK，也就是singleTask模式。

补充，适合使用singleInstance启动模式的Activity，基本都具有高优先级、业务逻辑的交互相对简单，也就是与其他应用的交互场景不多。而singleTask模式更适用于那些具有一定频度的交互场景的Activity，例如图库、联系人、一些第三方App问问需要启动相机拍照，然后再返回，这时候如果使用singleInstance则会始终独占一个任务栈，体验不好。换句话说，启动模式的设计，本质就是为了优化窗口返回的层次关系，改善用户体验。这其中又涉及到了Android任务栈模型，在后面文章继续分析。

（相关完整且成体系的文章可参见本人原创的开源电子书《Android系统与性能优化》，地址：https://github.com/carylake/androidnotes）