Android线程池浅析

引言

在Android开发中，只要是耗时的操作都需要开启一个线程来执行。例如网络访问必须放到子线程中执行，否则会抛异常（NetworkOnMainThreadException），这样做的目的也是为了防止用户在主线程中做耗时操作，这样很容易引起ANR。那么有了线程为什么还需要线程池呢？

线程的创建过程分为3步

• 创建线程 T1
• 执行线程 T2
• 销毁线程 T2

线程创建的总时间T=T1+T2+T3。 可以看出T1,T3是多线程本身的带来的开销，我们渴望减少T1,T3所用的时间，从而减少T的时间。但一些线程的使用者并没有注意到这一点，所以在程序中频繁的创建或销毁线程，这导致T1和T3在T中占有相当比例。显然这是突出了线程的弱点（T1，T3），而不是优点（并发性）。

合理利用线程池能够带来三个好处。

1. 降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。
2. 提高响应速度。当任务到达时，任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。
3. 提高线程的可管理性。线程是稀缺资源，如果无限制的创建，不仅会消耗系统资源，还会降低系统的稳定性，使用线程池可以进行统一的分配，调优和监控。但是要做到合理的利用线程池，必须对其原理了如指掌。

线程池的使用

首先我们来看下Java中线程池的使用。

Executor

Java中线程池基于Executor接口。Executor 接口中定义了一个方法 void execute(Runnable command)，该方法接收一个 Runable 实例，它用来执行一个任务，任务即一个实现了 Runnable 接口的类。

ExecutorService

ExecutorService 继承自 Executor 接口，它提供了更丰富的实现多线程的方法。

• shutdown()方法来平滑地关闭 ExecutorService，调用该方法后，将导致 ExecutorService 停止接受任何新的任务且等待已经提交的任务执行完成(已经提交的任务会分两类：一类是已经在执行的，另一类是还没有开始执行的)，当所有已经提交的任务执行完毕后将会关闭 ExecutorService。因此我们一般用该接口来实现和管理多线程。
• submit(Runnable task)方法与Executor的execute()方法效果一样，但是submit有返回值，如果我希望task执行完后，每个task告诉我它的执行结果，是成功还是失败，如果是失败，原因是什么，这时候就需要用到submit，通过返回的Future来获取到结果
  
  

ThreadPoolExecutor

ThreadPoolExecutor 是正真线程池的实现类，我们创建线程的时候一般也是使用这个类。先看下构造方法

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                          int maximumPoolSize,
                          long keepAliveTime,
                          TimeUnit unit,
                          BlockingQueue workQueue,
                          ThreadFactory threadFactory,
                          RejectedExecutionHandler handler)

• corePoolSize 线程池的核心线程数，也可以理解为最小线程数，默认情况下，核心线程在线程池中是一直存活的，即使当前执行的线程数量小于核心线程数量，所有的核心线程均会被创建出来。如果将ThreadPoolExecutor的allowCoreThreadTimeOut设置为ture，那么核心线程就会有超时策略。
• maximumPoolSize 线程池所能容纳的最大线程数，包括核心和非核心线程，当活动线程到达最大值，后续的任务就会被阻塞。
• keepAliveTime 非核心线程闲置时的超时时长，当非核心线程空闲时间超过这个值，就会被终止。如果ThreadPoolExecutor的allowCoreThreadTimeOut设置为true，这个时间同样会作用在核心线程上；
• unit 时间单位
• workQueue 线程池中的任务队列，所有提交的Runable对象会存储在这个参数中
• threadFactory 创建新线程时使用的factory
• handler 当task出现异常时，会通过这个handler通知外界

那么线程池针对不同的线程数量又是怎么执行的呢，主要可以分为以下几种情况

• 线程数 < corePoolSize 所有核心线程都会用来处理任务。
• 线程数 = corePoolSize 缓冲队列workQueue未满，任务被放入缓冲队列。
• corePoolSize < 线程数 < maximumPoolSize 缓冲队列workQueue满，创建新的线程来处理被添加的任务。
• corePoolSize < maximumPoolSize < 线程数 缓冲队列workQueue满，通过 handler所指定的策略来处理此任务。

处理任务的优先级为：核心线程corePoolSize、任务队列workQueue、最大线程maximumPoolSize，如果三者都满了，使用handler处理被拒绝的任务。 handler又有以下四种选择

• CallerRunsPolicy 再次添加该task并执行execute方法
• AbortPolicy 放弃该task并抛出RejectedExecutionException
• DiscardPolicy 放弃当前task
• DiscardOldestPolicy 放弃等待时间最久的task

线程池的进一步封装

看了ThreadPoolExecutor的简单介绍是不是觉得使用过程比较复杂呢，没关系，Java针对这一点还可以通过Executors的工厂方法配置，handler均使用的是defaultHandler即AbortPolicy只要线程数量大于核心线程数就会抛出异常需要自行处理。主要有以下五种：

• newFixedThreadPool

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

核心线程数=最大线程数，并且没有超时策略。也就是说该线程池没有空闲状态，能最快速度响应。

• newSingleThreadExecutor

public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
        return new FinalizableDelegatedExecutorService
            (new ThreadPoolExecutor(1, 1,
                                    0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                    new LinkedBlockingQueue()));
}

核心线程数=最大线程数=1，没有超时策略。所有任务在一个线程中处理，不存在同步问题。handler为AbortPolicy。

• newCachedThreadPool

public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
        return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
                                      60L, TimeUnit.SECONDS,
                                      new SynchronousQueue());
}

核心线程=0 ，最大线程=Integer.MAX_VALUE，这就意味着没有线程数量的限制，超时时间为60毫秒。new SynchronousQueue这个任务队列比较特殊，简单理解为一个无法存储的任务队列。也就是说，当有新的任务到来，如果有空闲的线程，则将任务给空闲的线程处理，否则直接创建一个新的线程来处理任务。也就是说一旦有任务来就会立刻执行，但是消耗较大，所以比较适合用来处理大量的耗时较短的任务。

• newScheduledThreadPool

private static final long DEFAULT_KEEPALIVE_MILLIS = 10L;
public ScheduledThreadPoolExecutor(int corePoolSize) {
    super(corePoolSize, Integer.MAX_VALUE,DEFAULT_KEEPALIVE_MILLIS, MILLISECONDS,
            new DelayedWorkQueue());
}
public static ScheduledExecutorService newSingleThreadScheduledExecutor() {
    return new DelegatedScheduledExecutorService
            (new ScheduledThreadPoolExecutor(1));
}

核心线程为自定义 ，最大线程=Integer.MAX_VALUE，超时时间为10毫秒，也就是说一旦线程空闲便立即回收。适用于定时任务与周期性任务。

• newWorkStealingPool (Java8中新引入)

public static ExecutorService newWorkStealingPool() {
        return new ForkJoinPool
            (Runtime.getRuntime().availableProcessors(),
             ForkJoinPool.defaultForkJoinWorkerThreadFactory,
             null, true);
}

这个线程池和其它四个不太一样，是Java8中新引入的。线程数默认为主机CPU的可用核心数，且会动态的增加与减少，提交的任务执行顺序并不能得到保证。

Android中的线程池

了解了Java提供的线程池我们就来看下Android中是怎样使用线程池的。

AsyncTask是Android中异步处理的轻量级框架，其中的实现就是一个线程池。

public AsyncTask() {
    mWorker = new WorkerRunnable() {
        public Result call() throws Exception {
            mTaskInvoked.set(true);
            Result result = null;
            try {
                Process.setThreadPriority(Process.THREAD_PRIORITY_BACKGROUND);
                //noinspection unchecked
                result = doInBackground(mParams);
                Binder.flushPendingCommands();
            } catch (Throwable tr) {
                mCancelled.set(true);
                throw tr;
            } finally {
                postResult(result);
            }
            return result;
        }
    };

    mFuture = new FutureTask(mWorker) {
        @Override
        protected void done() {
            try {
                postResultIfNotInvoked(get());
            } catch (InterruptedException e) {
                android.util.Log.w(LOG_TAG, e);
            } catch (ExecutionException e) {
                throw new RuntimeException("An error occurred while executing doInBackground()",
                        e.getCause());
            } catch (CancellationException e) {
                postResultIfNotInvoked(null);
            }
        }
    };
}

在构造方法中初始化了两个变量mWorker与mFuture，这两个变量很重要

• mWorker是一个WorkerRunnable

private static abstract class WorkerRunnable implements Callable {
    Params[] mParams;
}

WorkerRunnable是一个实现了Callable接口的类。

public interface Callable {
    V call() throws Exception;
}

Callable接口里面只定义了一个call方法，返回一个泛型对象。那么Callable到底有什么用呢？线程无论继承Thread类还是实现Runnable方法，执行完任务以后都无法直接返回结果。而Callable接口就弥补了这个缺陷，当call方法执行完毕以后会返回一个泛型对象。WorkerRunnable实现了Callable接口，也就是说我们可以调用mWorker.call()来获取返回的结果

• mFuture是一个FutureTask

public FutureTask(Callable callable) {
    if (callable == null)
        throw new NullPointerException();
    this.callable = callable;
    this.state = NEW;       // ensure visibility of callable
}

参数是一个Callable，也就是mWorker。FutureTask实现了RunnableFuture接口。

public interface RunnableFuture extends Runnable, Future {
    void run();
}

这个接口又继承了Runable与Future。
Future接口主要是针对Runnable和Callable任务的。
提供了三种功能：

1. 判断任务是否完成 boolean isDone()
2. 能够中断任务 boolean cancel(boolean mayInterruptIfRunning);
3. 能够获取任务执行的结果 V get();

也就是说FutureTask既能够被线程执行，又能提供线程执行任务后返回的结果。

看完了构造方法我们从execute()入手

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

在执行execute方法时传入了初始化时的参数与sDefaultExecutor

public static final Executor SERIAL_EXECUTOR = new SerialExecutor();
private static volatile Executor sDefaultExecutor = SERIAL_EXECUTOR;
private static class SerialExecutor implements Executor {
    final ArrayDeque mTasks = new ArrayDeque();
    Runnable mActive;

    public synchronized void execute(final Runnable r) {
        mTasks.offer(new Runnable() {
            public void run() {
                try {
                    r.run();
                } finally {
                    scheduleNext();
                }
            }
        });
        if (mActive == null) {
            scheduleNext();
        }
    }

    protected synchronized void scheduleNext() {
        if ((mActive = mTasks.poll()) != null) {
            THREAD_POOL_EXECUTOR.execute(mActive);
        }
    }
}

sDefaultExecutor就是一个实现了Executor的基本类，execute中，在一个双端队列中不断的插入Runable对象。ArrayDeque的内部是使用数组形式来实现双端队列的，我们知道队列是FIFO的，只能在队头删除元素，队尾添加元素，而双端队列是在队头和队尾都能够删除和添加元素。需要注意的是ArrayDeque没有容量的限制，队列满了以后会自动进行扩充。

THREAD_POOL_EXECUTOR则是AsyncTask中的关键线程池

private static final int CPU_COUNT = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
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;

private static final ThreadFactory sThreadFactory = new ThreadFactory() {
        private final AtomicInteger mCount = new AtomicInteger(1);

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

public static final Executor THREAD_POOL_EXECUTOR;

private static final BlockingQueue sPoolWorkQueue =
            new LinkedBlockingQueue(128);
            
static {
    ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(
            CORE_POOL_SIZE, MAXIMUM_POOL_SIZE, KEEP_ALIVE_SECONDS, TimeUnit.SECONDS,
            sPoolWorkQueue, sThreadFactory);
    threadPoolExecutor.allowCoreThreadTimeOut(true);
    THREAD_POOL_EXECUTOR = threadPoolExecutor;
}

AsyncTask在静态代码块中初始化了一个ThreadPoolExecutor，核心线程数=[2,4/CPU核心数-1]，最大线程数=CPU核心数*2+1，超时时间为30秒，队列长度为128，handler为AbortPolicy。并且设置了allowCoreThreadTimeOut(true)，即核心线程超时可被回收。

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

public final AsyncTask 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;
}

在Asynck调用execute()时，mWorker获取到参数，sDefaultExecutor开始执行execute方法。

public synchronized void execute(final Runnable r) {
    mTasks.offer(new Runnable() {
        public void run() {
            try {
                r.run();
            } finally {
                scheduleNext();
            }
        }
    });
    if (mActive == null) {
        scheduleNext();
    }
}

protected synchronized void scheduleNext() {
    if ((mActive = mTasks.poll()) != null) {
        THREAD_POOL_EXECUTOR.execute(mActive);
    }
}

回过来看，第一次执行时，mActive=null这时候便会执行scheduleNext(),当队列中有数据的时候便会把数据取出来放进线程池中执行。在执行THREAD_POOL_EXECUTOR.execute(mActive)时，因为mFuture实现了Runable接口，这个时候便会调用run方法

public void run() {
    if (state != NEW ||
        !U.compareAndSwapObject(this, RUNNER, null, Thread.currentThread()))
        return;
    try {
        Callable c = callable;
        if (c != null && state == NEW) {
            V result;
            boolean ran;
            try {
                result = c.call();
                ran = true;
            } catch (Throwable ex) {
                result = null;
                ran = false;
                setException(ex);
            }
            if (ran)
                set(result);
        }
    } finally {
        // runner must be non-null until state is settled to
        // prevent concurrent calls to run()
        runner = null;
        // state must be re-read after nulling runner to prevent
        // leaked interrupts
        int s = state;
        if (s >= INTERRUPTING)
            handlePossibleCancellationInterrupt(s);
    }
}

其中的callable就是mWorker,此时会调用mWorker的call()方法

mWorker = new WorkerRunnable() {
    public Result call() throws Exception {
        mTaskInvoked.set(true);

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

这个就是在构造方法中创建的，在call中实现了doInBackground方法，并把返回值给了postResult，postResult中的逻辑就是获取一个Message，然后发送该Message给Handler处理。

简单回顾下，AsyncTask每次将doInBackground()中的操作添加到线程池中执行，执行完后由handler传递数据。

总结

在Android开发中对于线程池的使用可能仅仅只是一些异步的框架中有封装，我们很少真正使用，仅仅new一个Thread，对于一些频繁的请求与周期性的操作不如尝试试用下线程池。

举个例子：
我们需要每隔10秒进行某个操作，这时你可能会考虑用一个定时器，每次开一个线程去请求，这样T1与T2的时间开销是很大的，此时使用线程池便能大大优化性能。

如有错误的地方欢迎大家留言指正探讨。