风雨田
风雨田

【Android P】 JobScheduler服务源码解析(二)——服务框架分析

JoScheduler服务框架分析

前面（一）中基本已经App端如何使用Job 服务做了一个比较详细的介绍，这里将会对客户端几个重要类解析；其承担的角色；App 从scheduler 一个job 到执行这个job ，其中服务端的调用流程；以及服务端如何管理系统中所有的job 等等问题，将在此做一个全面的解答。

客户端

App端从创建一个job 到调度一个Job流程是怎样的？
Job在客户端主要比较重要的类有四个：JobInfo，JobScheduler，JobService，JobServiceEngine

public class JobInfo implements Parcelable {
  // 优先级都是内部维护的，APP不可用
  // 默认的优先级
  public static final int PRIORITY_DEFAULT = 0;
  // 迅速完成过的任务的优先级
  public static final int PRIORITY_SYNC_EXPEDITED = 10;
  // 初始化完成以后的优先级
  public static final int PRIORITY_SYNC_INITIALIZATION = 20;
  // 前台任务的优先级
  public static final int PRIORITY_FOREGROUND_APP = 30;
  // 正在交互任务的优先级
  public static final int PRIORITY_TOP_APP = 40;
  // 一个应用运行的任务超过50%时，它的其他任务的优先级
  public static final int PRIORITY_ADJ_OFTEN_RUNNING = -40;
  // 一个应用运行的任务超过90%时，它的其他任务的优先级
  public static final int PRIORITY_ADJ_ALWAYS_RUNNING = -80;
  
  
  // 工具类，用于帮助构造JobInfo
  public static final class Builder {
    // 构造参数分别是jobId和jobService，jobId是区分两个job的唯一标志，提交时，如果jobId相同，会做更新操作。
    // jobService是任务运行的时候执行的服务，是任务的具体逻辑
    public Builder(int jobId, ComponentName jobService) {
       mJobService = jobService;
       mJobId = jobId;
    }
  }
  /* 设置任务执行是所需要的网络条件，有三个参加可选：
     JobInfo.NETWORK_TYPE_NONE（无网络时执行，默认）
     JobInfo.NETWORK_TYPE_ANY（有网络时执行）
     JobInfo.NETWORK_TYPE_UNMETERED（网络无需付费时执行）
  */
  public Builder setRequiredNetworkType(int networkType) {
    mNetworkType = networkType;
    return this;
  }
  // 构建JobInfo，会检查一些合法性问题，另外如果没有设置任何条件，也会报错
  public JobInfo build() {...}
}

JobInfo 中主要描述了Job 任务的优先级，以及触发条件，以及是否循环，系统内部还维护了任务的优先级，在所有符合条件的任务中，先执行优先级高的，后执行优先级低的。

public abstract class JobScheduler {
    //job调度失败的返回值
    public static final int RESULT_FAILURE = 0;
     
    // job调度成功的返回值
    public static final int RESULT_SUCCESS = 1;
 
    // 调度一个job
    public abstract @Result int schedule(@NonNull JobInfo job);
 
    // enqueue 一个job 到JobWorkItem 队列里
    public abstract @Result int enqueue(@NonNull JobInfo job, @NonNull JobWorkItem work);
 
    // 按照指定包名去调度一个job
    @SystemApi
    @RequiresPermission(android.Manifest.permission.UPDATE_DEVICE_STATS)
    public abstract @Result int scheduleAsPackage(@NonNull JobInfo job, @NonNull String packageName,
            int userId, String tag);
 
    // cancel 一个当前包指定的jobId 的job
    public abstract void cancel(int jobId);
 
    // 当前UID 对应的包下的全部Job cancel掉，危险！！！
    public abstract void cancelAll();
 
    // 获取当前已经被调度了的job
    public abstract @Nullable JobInfo getPendingJob(int jobId);
}

JobScheduler 中定义了调度，cancel ，cancelAll的接口，并且在。在jobSchedulerImpl中实现

public abstract class JobService extends Service {
    private static final String TAG = "JobService";
 
    public static final String PERMISSION_BIND =
            "android.permission.BIND_JOB_SERVICE";
 
    private JobServiceEngine mEngine;
 
    /** @hide */
    public final IBinder onBind(Intent intent) {
        if (mEngine == null) {
            mEngine = new JobServiceEngine(this) {
                @Override
                public boolean onStartJob(JobParameters params) {
                    return JobService.this.onStartJob(params);
                }
 
                @Override
                public boolean onStopJob(JobParameters params) {
                    return JobService.this.onStopJob(params);
                }
            };
        }
        return mEngine.getBinder();
    }
 
   // 主动调用jobFinished，做最后的Job完成后的清理工作。
    public final void jobFinished(JobParameters params, boolean wantsReschedule) {
        mEngine.jobFinished(params, wantsReschedule);
    }
 
   //在任务开始执行时触发。返回false表示执行完毕，返回true表示需要开发者自己调用jobFinished方法通知系统已执行完成。
    public abstract boolean onStartJob(JobParameters params);
 
    //在任务停止执行时触发。
    public abstract boolean onStopJob(JobParameters params);
}

JobService 中定义了App中Jobservice 服务的自身应该实现处理的接口 。

上面打开分析了一下App 端的jobScheduler 中的一些类的作用以及角色。代码量还好，代码结构也比较清晰。对于一个App 去Scheuler 一个App 的job 时，各个类的作用以及其角色： 流程图如下

App端类流程图.png

根据上图的角色来看：

JobInfo：定义了创建job 的时，指定job 网络type， 各种参数，的条件以及Id ，

JobScheduler：类似于PowerManager 的角色，Job_service的客户端，它的实例从系统服务Context.JOB_SCHEDULER_SERVICE中获得。具体的实现是在JobSchedulerImpl.java中

JobService： 客户端需要去实现的一个抽象类，主要描述自身的job任务中应该做什么工作

JobServiceEngine：主要的角色是充当SystemServer和APP之间的桥梁，负责真正调用onStartJob和onStopJob。JobServiceEngine内部有两个关键成员mBinder和mHandler重要参数。

服务端

JobService服务的启动流程？

先放一张图，大概描述一下JobSchedulerService 的启动流程：


启动流程图.png

下面来详细介绍一下JobSchedulerService 的启动过程中做了哪些工作。

SystemServer.java
traceBeginAndSlog("StartJobScheduler");
mSystemServiceManager.startService(JobSchedulerService.class);
traceEnd()
 
 
JobSchedulerService.java
public JobSchedulerService(Context context) {
        super(context);
        //mHandler = new JobHandler(context.getMainLooper())  // 吧jobHandler 放到SystemServer 主线程移运行
        mConstants = new Constants(mHandler);   // 初始化一些常量
        mJobSchedulerStub = new JobSchedulerStub();  // Binder服务端的localService
        mJobs = JobStore.initAndGet(this);    // 初始化JobStore ，Jobstore 是干嘛的呢，主要是存放Job 任务的一个列表，并记录Job 的运行情况，时长等详细信息到/data/system/job/jobs.xml
 
        // Create the controllers.
        mControllers = new ArrayList();
        mControllers.add(ConnectivityController.get(this));
...
        mControllers.add(DeviceIdleJobsController.get(this)); // 初始化各种controller ，每个controller 都对应着JobInfo 里面的一个set 的Job运行条件，目前共有连接，时间，idle(设备空闲)，充电，存储，AppIdle，ContentObserver,DeviceIdle（Doze） 的控制器
 
        // If the job store determined that it can't yet reschedule persisted jobs,
        // we need to start watching the clock.
        if (!mJobs.jobTimesInflatedValid()) {  // 时间不正确，没有初始化完成，那么要注册ACTION_TIME_CHANGED 广播接收器，来重新设定一下系统中的job 了
            Slog.w(TAG, "!!! RTC not yet good; tracking time updates for job scheduling");
            context.registerReceiver(mTimeSetReceiver, new IntentFilter(Intent.ACTION_TIME_CHANGED));
        }
    }

构造函数中就是初始化各种Controller 以及存储器JobStore

@Override
    public void onStart() {
        publishLocalService(JobSchedulerInternal.class, new LocalService());
        publishBinderService(Context.JOB_SCHEDULER_SERVICE, mJobSchedulerStub);
    }
 
    @Override
    public void onBootPhase(int phase) {
        if (PHASE_SYSTEM_SERVICES_READY == phase) {
 
            final IntentFilter filter = new IntentFilter();
            filter.addAction(Intent.ACTION_PACKAGE_REMOVED);  // 卸载包
            filter.addAction(Intent.ACTION_PACKAGE_CHANGED);  //升级包
            filter.addAction(Intent.ACTION_PACKAGE_RESTARTED); //force stop 进程
            filter.addAction(Intent.ACTION_QUERY_PACKAGE_RESTART);  // 数据变化需要重启该包进程的广播，例如包名变化
            filter.addDataScheme("package");
            getContext().registerReceiverAsUser(
                    mBroadcastReceiver, UserHandle.ALL, filter, null, null); // 注册监听广播
            final IntentFilter userFilter = new IntentFilter(Intent.ACTION_USER_REMOVED); //用户移除。
            getContext().registerReceiverAsUser(
                    mBroadcastReceiver, UserHandle.ALL, userFilter, null, null);
            mPowerManager = (PowerManager)getContext().getSystemService(Context.POWER_SERVICE);
            ActivityManager.getService().registerUidObserver(mUidObserver,
                        ActivityManager.UID_OBSERVER_PROCSTATE | ActivityManager.UID_OBSERVER_GONE
                        | ActivityManager.UID_OBSERVER_IDLE, ActivityManager.PROCESS_STATE_UNKNOWN,
                        null);  // 注册UID 状态变化observer
   
            // Remove any jobs that are not associated with any of the current users.
            cancelJobsForNonExistentUsers();
        } else if (phase == PHASE_THIRD_PARTY_APPS_CAN_START) {
            synchronized (mLock) {
                // Create the "runners".
                for (int i = 0; i < MAX_JOB_CONTEXTS_COUNT; i++) {  // 一次最多只能同时run 16个job
                    mActiveServices.add(
                            new JobServiceContext(this, mBatteryStats, mJobPackageTracker,
                                    //getContext().getMainLooper()));
                }
                // Attach jobs to their controllers.
                mJobs.forEachJob(new JobStatusFunctor() { // 将系统中已经设置的所有job 添加controller控制器
                    @Override
                    public void process(JobStatus job) {
                        for (int controller = 0; controller < mControllers.size(); controller++) {
                            final StateController sc = mControllers.get(controller);
                            sc.maybeStartTrackingJobLocked(job, null);
                        }
                    }
                });
            }
        } else if (phase == PHASE_BOOT_COMPLETED) {
            mHandler.obtainMessage(MSG_CHECK_JOB).sendToTarget();
        // END
        }
    }

onStart 的方法里面监听了Package 的一些广播，以及注册了UID 的observer ， 将Job 的Controller 也给添加上。发送MSG_CHECK_JOB 消息
大致工作如下：

启动工作.png

App 创建一个Job并scheduler 它，服务端流程如何？

当使用JobScheduler使用首先会创建一个jobscheduler的服务对象，当调用scheduler.schedule(builder.build());时候 scheduler() 便开始启动该job 的任务，但是不一定立马执行。

其实是由JobSchedulerImpl通过Binder调用到JobSchedulerService的schedule()中

uid  = Binder.getCallingUid();
  
public int schedule(JobInfo job, int uId) {
    .
    .    // 判断权限JobService.PERMISSION_BIND
    .
    return scheduleAsPackage(job, uId, null, -1, null);
}
    public int scheduleAsPackage(JobInfo job, JobWorkItem work, int uId, String packageName,
            int userId, String tag) {
            if (ActivityManager.getService().isAppStartModeDisabled(uId,
                    job.getService().getPackageName())) {  //这里通过AMS来判断packageName该应该是否允许启动该服务，
   
                return JobScheduler.RESULT_FAILURE;
            }
  
        synchronized (mLock) {
            final JobStatus toCancel = mJobs.getJobByUidAndJobId(uId, job.getId());  // 判断系统中该Uid 的App对应的Jobid 是否已经存在系统中
 
            JobStatus jobStatus = JobStatus.createFromJobInfo(job, uId, packageName, userId, tag);  // 创建一个对应的JobStatus，并且指定相关的条件！！！！
            if (ENFORCE_MAX_JOBS && packageName == null) {
                if (mJobs.countJobsForUid(uId) > MAX_JOBS_PER_APP) {   // 每个UID 对应的Job 最多不能同时存在系统中100个
                    Slog.w(TAG, "Too many jobs for uid " + uId);
                    throw new IllegalStateException("Apps may not schedule more than "
                                + MAX_JOBS_PER_APP + " distinct jobs");
                }
            }
 
            // This may throw a SecurityException.
            jobStatus.prepareLocked(ActivityManager.getService()); //准备
 
            if (toCancel != null) {
                cancelJobImplLocked(toCancel, jobStatus, "job rescheduled by app");  // 如果系统中已经存在了同一个uid 里面的同一个jobId 的job ，那么先cancle 这个job
            }
            if (work != null) {
                // If work has been supplied, enqueue it into the new job.
                jobStatus.enqueueWorkLocked(ActivityManager.getService(), work);  //如果执行了work队列那么 将jobStatus 放入指定的work队列里
            }
            startTrackingJobLocked(jobStatus, toCancel);  // 开始将App 的所有的Job的放到mJobs里表里，如果并且对每个job 指定对应的不同Controller
 
 
            if (isReadyToBeExecutedLocked(jobStatus)) { 如果一个job 满足一定条件需要立即执行，那么会将其放在pending 列表中，并且在后面马上处理
                // This is a new job, we can just immediately put it on the pending
                // list and try to run it.
                mJobPackageTracker.notePending(jobStatus);
                addOrderedItem(mPendingJobs, jobStatus, mEnqueueTimeComparator);
                maybeRunPendingJobsLocked();
            }
        }
        return JobScheduler.RESULT_SUCCESS;
    }

当创建一个job任务的时候，会先判断该package的启动服务权限，并且JobScheduler中维持了一个mJobs的列表保存这系统中所有的Job任务，当新创建一个job任务的时候会先判断当前系统中是否存在一个已有的job，如果存在的话，先将其cancel。 然后将该开始tracking 该job ，为其指定对应JobController

private void startTrackingJobLocked(JobStatus jobStatus, JobStatus lastJob) {
    if (!jobStatus.isPreparedLocked()) {
        Slog.wtf(TAG, "Not yet prepared when started tracking: " + jobStatus);
    }
    jobStatus.enqueueTime = SystemClock.elapsedRealtime();
    final boolean update = mJobs.add(jobStatus);
    if (mReadyToRock) {
        for (int i = 0; i < mControllers.size(); i++) {
            StateController controller = mControllers.get(i);
            if (update) {
                controller.maybeStopTrackingJobLocked(jobStatus, null, true);
            }
            controller.maybeStartTrackingJobLocked(jobStatus, lastJob); // 开始Tracking 该Job，并指定对应的Controller，JobStatus 中也初始化对应的条件
        }
    }
}

当开始scheduler 一个job 的时候，会调用startTrackingJobLocked 方法，将当前的时间赋值给enqueueTime，并且会先判断系统mJobs列表中是否已经存在这个job ，如果存在，那么会先删掉这个job 然后重新添加上，继而调用controller 的
maybeStartTrackingJobLocked方法开始Tracking 该job。

从源码里看到scheduler 一个job 流程其实并不难，调用的交互类也很少也不多，JSS，JSI，JSC，JobStore等。但是该流程仅仅是将Job加到一个mJobs列表中，以及指定对应的StateController

其大概流程图如下(图片来自Gityuan)：


流程图.png

Job设定好了之后如何去触发它呢

首先我们知道JobScheduler 中维持了8个Controller，分别是：AppIdleController.java（App Idle 状态控制器），BatteryController.java（电池状态控制器），ConnectivityController.java （网络连接状态控制器），ContentObserverController.java（content监听状态控制器），DeviceIdleJobsController.java（Doze状态控制器），StorageController.java（存储状态控制器），TimeController.java（时间控制器），IdleController.java（设备空闲状态控制器）。这些controller 控制器主要是控制对应Job 需要满足的条件是否满足，是否所有条件都满足，才允许执行。比如说：我一个App 如下图设置一个Job

JobInfo.Builder builder = new JobInfo.Builder(JOB_ID, sIdleService)
        .setRequiresDeviceIdle(true) // 需要Device idle 状态下才能执行
        .setMinimumLatency(15* 60 * 1000); //设置延迟15min，在N 上有限制，最小延迟时间不得小小于15分钟，如果小于15分钟，则会主动将你的 MinimumLatency修改为15分钟。
        .setRequiredNetworkType(JobInfo.NETWORK_TYPE_UNMETERED) // 需要网络非计费类型
        .setRequiresCharging(true);   // 需要充电状态
 
 
js.schedule(builder.build());

这里能看到，这个job 设置了四个条件，那么对应到服务端模块，从接口上来看就会有TimeController.java（时间控制器），ConnectivityController.java （网络连接状态控制器），BatteryController.java（电池状态控制器），IdleController.java（设备空闲状态控制器）四个控制器来监控这个设备状态，当四个状态都满足了，也就是：设备处于空闲状态，从开始调度到现在已经过了超过15分钟，手机网络处于非计费网络，手机处于充电状态。那么job 任务就可以执行了。

但是反馈到system server 它是怎么运行的呢？

首先我们要需要介绍一下Job 创建时，如何和Controller 绑定起来的。我们在2.1 中有提到，在 scheduleAsPackage 方法中会通过JobInfo 创建对应JobStatus对象。

public static JobStatus createFromJobInfo(JobInfo job, int callingUid, String sourcePackageName,
        int sourceUserId, String tag) {
    final long elapsedNow = SystemClock.elapsedRealtime();
    final long earliestRunTimeElapsedMillis, latestRunTimeElapsedMillis;
    if (job.isPeriodic()) {  //如果job 是循环的
        latestRunTimeElapsedMillis = elapsedNow + job.getIntervalMillis(); // 最晚执行时间 = 当前时间+ 循环间隔
        earliestRunTimeElapsedMillis = latestRunTimeElapsedMillis - job.getFlexMillis(); //最早执行时间 = 最晚触发时间 - Flex（灵活窗口）时间 ， Flex时间是三个时间（5min，5 * interval / 100， 设置的flexMillis时间）中最大值
    } else {
        earliestRunTimeElapsedMillis = job.hasEarlyConstraint() ? // job 有最早执行限制（默认有），则 最早执行时间=当前时间+最小延迟
                elapsedNow + job.getMinLatencyMillis() : NO_EARLIEST_RUNTIME;
        latestRunTimeElapsedMillis = job.hasLateConstraint() ?    // job 有最晚执行限制（默认有），则最晚执行时间=当前时间+最大延迟
                elapsedNow + job.getMaxExecutionDelayMillis() : NO_LATEST_RUNTIME;
    }
    return new JobStatus(job, callingUid, sourcePackageName, sourceUserId, tag, 0,  // 通过JobInfo，以及执行时间参数创建JobStatus
            earliestRunTimeElapsedMillis, latestRunTimeElapsedMillis,
            0 /* lastSuccessfulRunTime */, 0 /* lastFailedRunTime */);
}

在创建用JobInfo builder 一个job 的时候，用constraintFlags 变量去使用置位的方式标记该job 的一个条件限制，当设置一个限制条件，则在相应的位上置1。最终形成的JobInfo 对象中包含了该参数，在创建JobStatus 的时机作为Controller 的绑定判断条件。

 private JobStatus(JobInfo job, int callingUid, String sourcePackageName,
            int sourceUserId, String tag, int numFailures, long earliestRunTimeElapsedMillis,
            long latestRunTimeElapsedMillis, long lastSuccessfulRunTime, long lastFailedRunTime) {
        this.job = job;
...
       int requiredConstraints = job.getConstraintFlags();  //从JobInfo 中获取constraintFlags 变量来作为requiredConstraints 赋值给JobStatus 中的requiredConstraints参数
        switch (job.getNetworkType()) {  //对于网络type限制 ，指定为不同的CONSTRAINT 位
            case JobInfo.NETWORK_TYPE_NONE:
                // No constraint.
                break;
            case JobInfo.NETWORK_TYPE_ANY:
                requiredConstraints |= CONSTRAINT_CONNECTIVITY;
                break;
            case JobInfo.NETWORK_TYPE_UNMETERED:
                requiredConstraints |= CONSTRAINT_UNMETERED;
                break;
            case JobInfo.NETWORK_TYPE_NOT_ROAMING:
                requiredConstraints |= CONSTRAINT_NOT_ROAMING;
                break;
            case JobInfo.NETWORK_TYPE_METERED:
                requiredConstraints |= CONSTRAINT_METERED;
                break;
            default:
                Slog.w(TAG, "Unrecognized networking constraint " + job.getNetworkType());
                break;
        }
 
        //对于不同时间type限制 ，指定为不同的CONSTRAINT 位
        if (earliestRunTimeElapsedMillis != NO_EARLIEST_RUNTIME) {
            requiredConstraints |= CONSTRAINT_TIMING_DELAY;
        }
        if (latestRunTimeElapsedMillis != NO_LATEST_RUNTIME) {
            requiredConstraints |= CONSTRAINT_DEADLINE;
        }
        if (job.getTriggerContentUris() != null) {
            requiredConstraints |= CONSTRAINT_CONTENT_TRIGGER;
        }
        this.requiredConstraints = requiredConstraints;  // 将包装后的requiredConstraints 赋值给JobStatus的变量requiredConstraints。
...
}

JobScheduler 服务这里总共有8个Controller ，比较特殊的有：AppIdleController.java 和 DeviceIdleJobsController.java，这两个controller 和其他6个不一样，他们是只要设置了job ，便都受这两个Controller 的控制。这个后面会详细说明。大部分都是类似的，以其中一个Controller 为例

BatteryController.java，来理解其他的Controller

当设置一个Job 的时候，会循环所有的Controller 来为其指定限制该Job 的Controller

@Override
public void maybeStartTrackingJobLocked(JobStatus taskStatus, JobStatus lastJob) {
    if (taskStatus.hasPowerConstraint()) {//该Job 是否有设置Power限制，
        mTrackedTasks.add(taskStatus);   // 将该Job 加入到mTrackedJobs 列表中
        taskStatus.setTrackingController(JobStatus.TRACKING_BATTERY); // 该jobStatus开始tracking 电池状态
        taskStatus.setChargingConstraintSatisfied(mChargeTracker.isOnStablePower());  // 设置当前是否满足充电状态
        taskStatus.setBatteryNotLowConstraintSatisfied(mChargeTracker.isBatteryNotLow()); // 设置当前是否满足低电状态
    }
}
  
  
     // 注册监听Battery 的一些广播，在此接受广播
    @VisibleForTesting
    public void onReceiveInternal(Intent intent) {
        synchronized (mLock) {
            final String action = intent.getAction();
  
          ...
          if (BatteryManager.ACTION_CHARGING.equals(action)) { // 接受到广播会将mCharging 置为对应的状态，并重新检查一下当前状态是否满足job 条件
                if (DEBUG) {
                    Slog.d(TAG, "Received charging intent, fired @ "
                            + SystemClock.elapsedRealtime());
                }
                mCharging = true;
                maybeReportNewChargingStateLocked();
            } else if (BatteryManager.ACTION_DISCHARGING.equals(action)) {
                if (DEBUG) {
                    Slog.d(TAG, "Disconnected from power.");
                }
                mCharging = false;
                maybeReportNewChargingStateLocked();
            }
  
        }
  
private void maybeReportNewChargingStateLocked() {
    ...
    if (stablePower || batteryNotLow) {
        // If one of our conditions has been satisfied, always schedule any newly ready jobs.
        mStateChangedListener.onRunJobNow(null);   // 条件满足立即执行job
    } else if (reportChange) {
        // Otherwise, just let the job scheduler know the state has changed and take care of it
        // as it thinks is best.
        mStateChangedListener.onControllerStateChanged(); //开始状态已经发生改变，重新检查job 是否需要调度
    }
}

从BatteryController 这个Controller 大概能窥见JobScheduler 的控制器具体实现逻辑，控制器的逻辑大概如此：

1.在JobSchedulerService schduler一个job 的时候在startTrackingJobLocked()方法中，轮询了所有的Controller调用maybeStartTrackingJobLocked。

  1. maybeStartTrackingJobLocked 方法内会首先如BatteryController（hasPowerConstraint）判断是否 对应Controller 的限制条件

  2. 在对应Controller 创建的时候注册对应设备状态发生改变的广播或者Listener（比BatteryController，便是监听Battery相关的广播更新状态参数，ConnectivityController便是在注册ConnectivityManager.OnNetworkActiveListener，当连接状态发生改变时候，更新状态参数）

  3. 在当对应Controller 接收到设备状态发生改变会执行：

     1). 判断当前mTackingJobs列表中是否有ready的job，如果有执行 mStateChangedListener.onRunJobNow(js) 来立即执行这个job（Battery,Connectivity,Time），

 2). 判断当前状态已经发生改变，那么调用到mStateChangedListener.onControllerStateChanged() 来回调到JobschedulerService中。

  4. JobschedulerService收到回调，发送消息MSG_CHECK_JOB 来来检查当前手机是否处于Idle状态，来执行对应可以执行的Job。

服务端如何管理Ｊob

我们知道无论是Job服务，还是Alarm，或者是广播，Service 等在系统中是怎么管理的，那么我们首先是需要找准一条主线去一一捋清他的关系。而在JobSchedulerService 这个服务中，我们选择的这个主线还是从设置一个Job 到触发job 的时刻，服务端的一个流程。

该流程其实也是JobScheduler 服务的主要流程，但是这里我重点从job 管理这一块去理清各个关键类的角色关系，以及关键参数的变化。

  1. 开机会做三件事：

    1). 将8个controller 全部添加到mControllers 列表中，并开始监控系统中的状态改变，
    2). 从/data/system/job/job.xml 中读取持久化保存的job 并将其加入到系统中mJobs中。
    3). 在jobScheduler服务启动完毕后，发送消息MSG_CHECK_JOB 开始检查

  2. 从App 端设置调用jobscheduler.scheduler(job) 服务，当服务满足各种条件之后，在startTrackingJobLocked 方法中开始对该Job 进行跟踪tracking ， 并将其分配对应的Controller控制器。 添加到 mJobs 这个保存系统中所有Job 的列表，如果该Ｊob 设置了persist ，那么将其异步写到文件中

  3. JobSchedulerService 中维持了6个重要变量:

    mActiveService: 维持了一个JobServiceContext 的列表 ，表示当前正在运行的Job 的Context，管理着job 的生命周期
    mPendingJob： 一个JobStatus 的列表，保存当前pending挂起的job ，这些job都是一些准备执行的job 或者已经满足条件即将被执行的job
    mJobPackageTracker：对一个package 包下的所有Job 的追踪类，主要追踪job 的运行各种时间。
    mJobs : JobStore 的对象，JobStore 是一个单例模式类，有两个主要作用：1. 保存着系统中所有进程设置的job到变量mJobSet，
    mJobSet 是一个以UID 为key的List列表， 2. 持久化到本地/data/system/job/jobs.xml (需要setPersist(true))
    mMaybeQueueFunctor：mJobs.forEachJob 会调用的到JobStore中的 mJobSet 在forEachJob（）方法，在此方法中，会针对uid对应的Job遍历执行Functor的process 方法，是否有ready的job ，如果有则满足条件符合其一种加入到mPendingJob，（针对手机处于当前没有Active的Job）
    mReadyQueueFuntor： 功能和mMaybeQueueFunctor 类似，当有的ready 的job，则直接加入到mPendingJob 中。（针对手机处于当前有Active的Job的状态。）

  4. 在两个QueueFuntor 中，都会通过mPakcageTracker 将对应的Job 标记nopending 和pending的时间。

其 服务端关系类图大概如下：


服务端关系类图.png

对上面图做大概解释：

  1. App 进程通过Jobscheduler 调用到代理类JobschedulerImpl 中binder call 去调度一个job 开始
  2. 便会将Job 加入到mJobs中，mJobs是JobStore的一个对象。JobStore 中还包装了两个变量mJobSet（用来存放所有Job的），和mJobsFile用来持久化一些persist的job
  3. JobSet 中保存有mJobs变量，在每次调度一个job 的时候，会判断该job 是否为persist的job，按照如上图所示结构存储
  4. 服务端还有一个变量较为关键是mPendingJobs 列表，为JobServiceContext 的一个Array，里面存放的都是已经ready 的或者即将要被执行的job
  5. JobPackageTracker 主要是追踪一个包中job 的时间参数，用以在计算该job 优先级的时候，会以该job 的活跃时间占整个rebatch （30min）时间段的时间比重来重新分配优先级
  6. 保存job 中所有详细信息，包含：jobinfo ，job限制条件，job 的当前状态已满足条件。 7. JobPackageTracker 中有个DataSet 的数据结构。如图所示

Ｃontroller——条件控制器

JobScheduler 服务这里总共有8个Controller ，比较特殊的有：AppIdleController.java 和 DeviceIdleJobsController.java，这两个controller 和其他6个不一样，他们是只要设置了job ，便都受这两个Controller 的控制。这个后面会详细说明。大部分都是类似的，以其中一个Controller 为例

TimeController.java，来理解其他的Controller

当设置一个Job 的时候，会循环所有的Controller 来为其指定限制该Job 的Controller

@Override
public void maybeStartTrackingJobLocked(JobStatus taskStatus, JobStatus lastJob) {
     if (job.hasTimingDelayConstraint() || job.hasDeadlineConstraint()) {
            maybeStopTrackingJobLocked(job, null, false);
             …………
             it.add(job);
            job.setTrackingController(JobStatus.TRACKING_TIME); // 开始tracking 时间控制器
            maybeUpdateAlarmsLocked(
                    job.hasTimingDelayConstraint() ? job.getEarliestRunTime() : Long.MAX_VALUE,
                    job.hasDeadlineConstraint() ? job.getLatestRunTimeElapsed() : Long.MAX_VALUE,
                    deriveWorkSource(job.getSourceUid(), job.getSourcePackageName()));  // 设置delay 或者dead line 的alarm的时间
        }
}
  
  
     // 设置delay 和deadline 的的一些alarm
    private void setDelayExpiredAlarmLocked(long alarmTimeElapsedMillis, WorkSource ws) {
        alarmTimeElapsedMillis = maybeAdjustAlarmTime(alarmTimeElapsedMillis);
        mNextDelayExpiredElapsedMillis = alarmTimeElapsedMillis;
        updateAlarmWithListenerLocked(DELAY_TAG, mNextDelayExpiredListener,
                mNextDelayExpiredElapsedMillis, ws);
    }
 
    private void setDeadlineExpiredAlarmLocked(long alarmTimeElapsedMillis, WorkSource ws) {
        alarmTimeElapsedMillis = maybeAdjustAlarmTime(alarmTimeElapsedMillis);
        mNextJobExpiredElapsedMillis = alarmTimeElapsedMillis;
        updateAlarmWithListenerLocked(DEADLINE_TAG, mDeadlineExpiredListener,
                mNextJobExpiredElapsedMillis, ws);
    }
 private void checkExpiredDelaysAndResetAlarm() {
     …………
            if (ready) {
                mStateChangedListener.onControllerStateChanged();
            }
            setDelayExpiredAlarmLocked(nextDelayTime,
                    deriveWorkSource(nextDelayUid, nextDelayPackageName));
        }
    }

ＴimeController 的大概流程如下:

  1. JobSchedulerService 在循环设置controller 的时候，会先调用到每个controller 的aybeStartTrackingJobLocked()方法
  2. 判断该job 是否有延迟和戒指时间限制。如果没有，那么不为此job 设置该controller控制器
  3. 如果满足时间限制，那么将该job 经过一些合理性判断后，加入到mTrackedJobs表中（满足延迟？ 延迟时间：无穷大时间； 满足截止？截止时间：无穷大时间）
  4. 调用到 maybeUpdateAlarmsLocked 中，判断当前job最早触发时间和，最迟触发时间是否满足条件。如果满足，则设置其对用的Alarm，并指定对应的Listener
  5. 当Alarm 触发时间到了，则会调用到对应方法中，检查当前mTrackedJobs中是否有满足条件的

  6. 如果满足delay 时间的，则通知JobSchedulerService中去且检查job 是否应该触发，如果满足deadline的，则去直接run该job


    TimeController.png

除了ＴimeoController 与我们联系比较多，还有两个controller 非常特殊，那就是DeviceIdleJobController & AppIdleController 。他们的特殊主要有三点：

  1. 所有的Job 都必须受到这两个controller 的控制

  2. DeviceIdleJobController 监控设备是否进入Doze 模式，如果进入doze 模式，则所有的job都不能被执行，即使正在被执行的job 也会停掉

  3. AppIdleController 控制App 状态，如果一个app 处于了Idle状态，则会从UsageStateService.reportEvent()回调到AppIdleController。然后判断当前App是否为idle状态，如果是则该job即使其他条件都满足也不会被执行。

（注： 如何为idle状态呢：1. 非deviceAdmin app； 2. 不是当前给网络打分的app （NETWORK_SCORE_SERVICE）；3.桌面上没有绑定小部件； 4.不是开机引导； 5.不是idle（距离上次亮屏大于12小时且2天没有用过该app）；6.不是运营商app。）

Android P 关于Ｊob的新特性

Android 9引入了新的电池管理功能App Standby Buckets。 App Standby Buckets可根据应用程序的最近使用频率和频率，帮助系统确定应用程序资源请求的优先级。 根据应用程序使用模式，每个应用程序都放在五个优先级存储区之一。 系统会根据应用所在的存储区限制每个应用可用的设备资源。

共有五个standby buckets：

Active: 用户正在使用该app，包括：lunched activity, fg service, provider used by fg app, clicks app's notification
Working set：经常运行，但当前并不是active状态，例如：社交app，media app等 
Frequent：经常使用类，但是并不一定是每天使用，例如：健身 app，团购app，出行app等 
Rare：很少使用类，例如：订票app，工具类app，购物类app等 
Never：安装了但是从未运行的app，系统对该类app 做了非常严格的限制

android 官网上一张图能说明各个不同的bucket 对于不同的行为的限制


AndroidP.png

具体是怎么操作的呢一张简图来说明一下


机器学习操作流程.png

Ａndroid Ｐ 上针对ＵsageStatsService 服务添加了两个接口，setAppStandbyBucket 和getAppStandbyBucket 方法

getAppStandbyBucket(): 从系统中获取，各个Ａpp 所在的Ｂucket 。

setAppStandbyBucket: 将机器学习训练好的模型，预测出的Ａpp 属于哪个bucket 设置到系统中。

其Ｐ 上机器学习的流程大致如下：

  1. 具有机器学习模型的Ａpp 调用方法queryEvents 获取某一段时间内的一些，用户使用Ａpp的活动数据
  2. 并且调用getAppStandbyBucket 获取系统中所有Ａpp 所处的bucket（usageＳtatsＳervice 根据使用频率计算出来的结果）。
  3. 结合1,2 中数据，导入机器学习预测框架中，预测某一时间断，app 应该处于哪个bucket中。
  4. 应用处于不同的bucket 中，对于Ａpp 的ＮetＷork，Ａlarm，Ｊob 都有不同的限制。

那么他是怎么限制Ｊob 的


bucket如何限制job.png
  1. mHeartbeat :在HeartbeatAlarmListener 每次触发一次（11分触发一次），就会将已经触发的job数目累加起来
  2. 每次触发alarm 的时候会判断mHeartbeat > appLastRan？ appLastRan 是上一次该job的触发时的心跳数目
  3. 但job 要触发的时候，便会经历以上判断。 其实是通过heartbeat 的数目来触发的。一次触发多个job

综述

jobScheduler 是一个提供给App 端设定一个满足条件执行的任务，从App 设定一个Job到服务端接受这个job ，到服务端管理这个job，到最终触发这个job 以及重系统中移除，整个流程整体并不太复杂，而是细节计算上有很多点比较让人烦恼，我这里大概将其流程梳理一遍：

  1. App 创建一个Job，并scheduler该job
  2. JobSchedulerImpl通过Binder调用，调用到服务端JobSchedulerService端的scheduleAsPackage
  3. 在添加到mJobs集合中之前先搜索系统中是否有相同的Job已经存在，如果存在则先canel掉并，再将其加入到mJobs中
  4. 判断该Job是否有对应的限制条件为其Job 分配对应的Controller 。
  5. Controllers 中所有的控制器要么是监听广播，要么是注册listener 去监听系统状态改变，当系统状态发生改变则都会去通过回调到JobSchedulerService
  6. onStateChanged中在发送MSG_CHECK_JOB 消息，处理对应消息，首先判断mReportedActive 是否为true
  7. 将ready好的Job加入到mPendingsJob列表中，然后调用到assignJobsToContextsLocked 核心方法
  8. 在assignJobsToContextsLocked 完成各种计算后，将mActiveService的可以运行的Job，调用executeRunnableJob 方法。
  9. 调用到JobServiceContext 中，开始启动服务bindService。在当服务binder上App端的JobService 服务，回调回onServiceConnected()
  10. 在doServiceBoundLocked() 中调用到handleServiceBoundLocked中通过service.startJob() ,继而通过BinderCall 回调到JobServiceEnginee中，发送消息MSG_EXECUTE_JOB到main线程中
  11. 调用到App 实现的JobService 中onStartjob中，执行App JobService 的具体事物
  12. App端调用JobFinish，binder call 调用到JobServiceContext ，清理该Job的一些资源和变量，并将其从mJobStore 中的删掉。

下面是终极方法调用流程图：


JobScheduler触发Job流程图.png

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