Android开发 深入理解AsyncTask

项目里遇到了一个以前没发现的问题。两个按钮分别对应两个AsyncTask异步任务。

一个是本地操作，一个是网络请求操作。

直接执行操作的时候，运行正常，当我点了按钮后，先执行网络请求操作，再执行本地操作时，发现本地操作耗时太久，原因是被阻塞了。

于是陷入了思考，当有两个AsyncTask同时运行时，是两个操作同时进行，还是要等上个异步任务执行完毕后，再执行另一个异步任务呢？

在网上看到别人博客里有详细解释这个问题的过程。最终，成功解决了AsyncTask同时进行时阻塞的问题。

转下。Mark

AsyncTask的介绍及基本使用方法

关于AsyncTask的介绍和基本使用方法可以参考官方文档和Android实战技巧：多线程AsyncTask这里就不重复。

AsyncTask引发的一个问题

上周遇到了一个极其诡异的问题，一个小功能从网络上下载一个图片，然后放到ImageView中，是用AsyncTask来实现的，本身逻辑也很简单，仅是在doInBackground中用HTTP请求把图片的输入流取出，然后用BitmapFactory去解析，然后再把得到的Bitmap放到ImageView中。这个应用是用4.0的SDK开发的，也是运行在4.0上面的。但是有时候下载这张图片去要用很久很久，甚至要等上几分钟。通过调试发现一个令人难以接受的事实：竟然是doInBackground()未及时执行，也就是它并没有在#execute()调用之后马上执行，而是等待了很久才得以执行。

神马情况，难道AsyncTask不是线程，难道不是异步，难道AsyncTask另有内幕？

AsyncTask的内幕

AsyncTask主要有二个部分：一个是与主线各的交互，另一个就是线程的管理调度。虽然可能多个AsyncTask的子类的实例，但是AsyncTask的内部Handler和ThreadPoolExecutor都是进程范围内共享的，其都是static的，也即属于类的，类的属性的作用范围是CLASSPATH，因为一个进程一个VM，所以是AsyncTask控制着进程范围内所有的子类实例。

与主线程交互

与主线程交互是通过Handler来进行的，因为本文主要探讨AsyncTask在任务调度方面的，所以对于这部分不做细致介绍，感兴趣的朋友可以去看AsyncTask的源码

线程任务的调度

内部会创建一个进程作用域的线程池来管理要运行的任务，也就就是说当你调用了AsyncTask#execute()后，AsyncTask会把任务交给线程池，由线程池来管理创建Thread和运行Therad。对于内部的线程池不同版本的Android的实现方式是不一样的：

Android2.3以前的版本，也即SDK/API 10和以前的版本

内部的线程池限制是5个，也就是说同时只能有5个线程运行，超过的线程只能等待，等待前面的线程某个执行完了才被调度和运行。换句话说，如果一个进程中的AsyncTask实例个数超过5个，那么假如前5个都运行很长时间的话，那么第6个只能等待机会了。这是AsyncTask的一个限制，而且对于2.3以前的版本无法解决。如果你的应用需要大量的后台线程去执行任务，那么你只能放弃使用AsyncTask，自己创建线程池来管理Thread，或者干脆不用线程池直接使用Thread也无妨。不得不说，虽然AsyncTask较Thread使用起来比较方便，但是它最多只能同时运行5个线程，这也大大局限了它的实力，你必须要小心的设计你的应用，错开使用AsyncTask的时间，尽力做到分时，或者保证数量不会大于5个，否则就可能遇到上面提到的问题。要不然就只能使用JavaSE中的API了。

Android 3.0以后，也即SDK/API 11和以后的版本

可能是Google意识到了AsyncTask的局限性了，从Android 3.0开始对AsyncTask的API做出了一些调整：

1. #execute()提交的任务，按先后顺序每次只运行一个

   也就是说它是按提交的次序，每次只启动一个线程执行一个任务，完成之后再执行第二个任务，也就是相当于只有一个后台线程在执行所提交的任务(Executors.newSingleThreadPool())。

   
   

2. 新增了接口#executeOnExecutor()

   这个接口允许开发者提供自定义的线程池来运行和调度Thread，如果你想让所有的任务都能并发同时运行，那就创建一个没有限制的线程池(Executors.newCachedThreadPool())，并提供给AsyncTask。这样这个AsyncTask实例就有了自己的线程池而不必使用AsyncTask默认的。

3. 新增了二个预定义的线程池SERIAL_EXECUTOR和THREAD_POOL_EXECUTOR

   其实THREAD_POOL_EXECUTOR并不是新增的，之前的就有，只不过之前(Android 2.3)它是AsyncTask私有的，未公开而已。THREAD_POOL_EXECUTOR是一个corePoolSize为5的线程池，也就是说最多只有5个线程同时运行，超过5个的就要等待。所以如果使用executeOnExecutor(AsyncTask.THREAD_POOL_EXECUTOR)就跟2.3版本的AsyncTask.execute()效果是一样的。

   
   

   而SERIAL_EXECUTOR是新增的，它的作用是保证任务执行的顺序，也就是它可以保证提交的任务确实是按照先后顺序执行的。它的内部有一个队列用来保存所提交的任务，保证当前只运行一个，这样就可以保证任务是完全按照顺序执行的，默认的execute()使用的就是这个，也就是executeOnExecutor(AsyncTask.SERIAL_EXECUTOR)与execute()是一样的。

前面问题的解法

了解了AsyncTask的内幕就知道了前面问题的原因：因为是4.0平台，所以所有的AsyncTask并不都会运行在单独的线程中，而是被SERIAL_EXECUTOR顺序的使用线程执行。因为应用中可能还有其他地方使用AsyncTask，所以到网络取图片的AsyncTask也许会等待到其他任务都完成时才得以执行而不是调用executor()之后马上执行。

那么解决方法其实很简单，要么直接使用Thread，要么创建一个单独的线程池(Executors.newCachedThreadPool())。或者最简单的解法就是使用executeOnExecutor(AsyncTask.THREAD_POOL_EXECUTOR)，这样起码不用等到前面的都结束了再执行。

AsyncTask的使用注意事项

前面的文章曾建议使用AsyncTask而不是使用Thread，但是AsyncTask似乎又有它的限制，这就要根据具体的需求情况而选择合适的工具，No Silver Bullet。下面是一些建议：

• 改善你的设计，少用异步处理

  线程的开销是非常大的，同时异步处理也容易出错，难调试，难维护，所以改善你的设计，尽可能的少用异步。对于一般性的数据库查询，少量的I/O操作是没有必要启动线程的。

• 与主线程有交互时用AsyncTask，否则就用Thread

  AsyncTask被设计出来的目的就是为了满足Android的特殊需求：非主线程不能操作(UI)组件，所以AsyncTask扩展Thread增强了与主线程的交互的能力。如果你的应用没有与主线程交互，那么就直接使用Thread就好了。

• 当有需要大量线程执行任务时，一定要创建线程池

  线程的开销是非常大的，特别是创建一个新线程，否则就不必设计线程池之类的工具了。当需要大量线程执行任务时，一定要创建线程池，无论是使用AsyncTask还是Thread，因为使用AsyncTask它内部的线程池有数量限制，可能无法满足需求；使用Thread更是要线程池来管理，避免虚拟机创建大量的线程。比如从网络上批量下载图片，你不想一个一个的下，或者5个5个的下载，那么就创建一个CorePoolSize为10或者20的线程池，每次10个或者20个这样的下载，即满足了速度，又不至于耗费无用的性能开销去无限制的创建线程。

• 对于想要立即开始执行的异步任务，要么直接使用Thread，要么单独创建线程池提供给AsyncTask

  默认的AsyncTask不一定会立即执行你的任务，除非你提供给他一个单独的线程池。如果不与主线程交互，直接创建一个Thread就可以了，虽然创建线程开销比较大，但如果这不是批量操作就没有问题。

• Android的开发没有想像中那样简单，要多花心思和时间在代码上和测试上面，以确信程序是优质的

附上相关资源：

使用自定义的CorePoolSize为7的Executor(Executors.newFixedThreadPool(7))：

使用未设限制的Executor(Executors.newCachedThreadPool())：

这些例子所用的代码：

public class AsyncTaskDemoActivity extends Activity {    private static int ID = 0;    private static final int TASK_COUNT = 9;    private static ExecutorService SINGLE_TASK_EXECUTOR;    private static ExecutorService LIMITED_TASK_EXECUTOR;    private static ExecutorService FULL_TASK_EXECUTOR;        static {        SINGLE_TASK_EXECUTOR = (ExecutorService) Executors.newSingleThreadExecutor();        LIMITED_TASK_EXECUTOR = (ExecutorService) Executors.newFixedThreadPool(7);        FULL_TASK_EXECUTOR = (ExecutorService) Executors.newCachedThreadPool();    };        @Override    public void onCreate(Bundle icicle) {        super.onCreate(icicle);        setContentView(R.layout.asynctask_demo_activity);        String title = "AsyncTask of API " + VERSION.SDK_INT;        setTitle(title);        final ListView taskList = (ListView) findViewById(R.id.task_list);        taskList.setAdapter(new AsyncTaskAdapter(getApplication(), TASK_COUNT));    }        private class AsyncTaskAdapter extends BaseAdapter {        private Context mContext;        private LayoutInflater mFactory;        private int mTaskCount;        List<SimpleAsyncTask> mTaskList;                public AsyncTaskAdapter(Context context, int taskCount) {            mContext = context;            mFactory = LayoutInflater.from(mContext);            mTaskCount = taskCount;            mTaskList = new ArrayList<SimpleAsyncTask>(taskCount);        }                @Override        public int getCount() {            return mTaskCount;        }        @Override        public Object getItem(int position) {            return mTaskList.get(position);        }        @Override        public long getItemId(int position) {            return position;        }        @Override        public View getView(int position, View convertView, ViewGroup parent) {            if (convertView == null) {                convertView = mFactory.inflate(R.layout.asynctask_demo_item, null);                SimpleAsyncTask task = new SimpleAsyncTask((TaskItem) convertView);                /*                 * It only supports five tasks at most. More tasks will be scheduled only after                 * first five finish. In all, the pool size of AsyncTask is 5, at any time it only                 * has 5 threads running.                 *///                task.execute();                // use AsyncTask#SERIAL_EXECUTOR is the same to #execute();//                task.executeOnExecutor(AsyncTask.SERIAL_EXECUTOR);                // use AsyncTask#THREAD_POOL_EXECUTOR is the same to older version #execute() (less than API 11)                // but different from newer version of #execute()//                task.executeOnExecutor(AsyncTask.THREAD_POOL_EXECUTOR);                // one by one, same to newer version of #execute()//                task.executeOnExecutor(SINGLE_TASK_EXECUTOR);                // execute tasks at some limit which can be customized//                task.executeOnExecutor(LIMITED_TASK_EXECUTOR);                // no limit to thread pool size, all tasks run simultaneously                task.executeOnExecutor(FULL_TASK_EXECUTOR);                                mTaskList.add(task);            }            return convertView;        }    }        private class SimpleAsyncTask extends AsyncTask<Void, Integer, Void> {        private TaskItem mTaskItem;        private String mName;                public SimpleAsyncTask(TaskItem item) {            mTaskItem = item;            mName = "Task #" + String.valueOf(++ID);        }                @Override        protected Void doInBackground(Void... params) {            int prog = 1;            while (prog < 101) {                SystemClock.sleep(100);                publishProgress(prog);                prog++;            }            return null;        }                @Override        protected void onPostExecute(Void result) {        }                @Override        protected void onPreExecute() {            mTaskItem.setTitle(mName);        }                @Override        protected void onProgressUpdate(Integer... values) {            mTaskItem.setProgress(values[0]);        }    }}class TaskItem extends LinearLayout {    private TextView mTitle;    private ProgressBar mProgress;        public TaskItem(Context context, AttributeSet attrs) {        super(context, attrs);    }    public TaskItem(Context context) {        super(context);    }        public void setTitle(String title) {        if (mTitle == null) {            mTitle = (TextView) findViewById(R.id.task_name);        }        mTitle.setText(title);    }        public void setProgress(int prog) {        if (mProgress == null) {            mProgress = (ProgressBar) findViewById(R.id.task_progress);        }        mProgress.setProgress(prog);    }}

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最后，本人结合原文的解决方案是在执行异步任务时调用  asyncTask.executeOnExecutor((ExecutorService) Executors.newCachedThreadPool());

在新的线程池里执行异步任务，则不会再阻塞。

学习到了新知识。