GUPImage库的队列管理

来源：互联网发布：原生js ajax请求编辑：程序博客网时间：2024/06/08 09:55

最近项目进度不是很紧张，开始研究GUPImage库的源码，发现GUPImage中的队列管理方式设计的很巧妙，值得学习和分享。
在GPUImageOutput.h这个文件，声明了5种不同类型的队列执行方法：

void runOnMainQueueWithoutDeadlocking(void (^block)(void));void runSynchronouslyOnVideoProcessingQueue(void (^block)(void));void runAsynchronouslyOnVideoProcessingQueue(void (^block)(void));void runSynchronouslyOnContextQueue(GPUImageContext *context, void (^block)(void));void runAsynchronouslyOnContextQueue(GPUImageContext *context, void (^block)(void));

从这些方法的名字我们就能知道：
方法1：主线程执行并且不死锁。
方法2：在VideoProcessQueue中同步执行。
方法3：在VideoProcessQueue中异步执行。
方法4：在指定的GPUImageContext实例的VideoProcessingQueue中同步执行。
方法5：在指定的GPUImageContext实例的VideoProcessingQueue中异步执行。

如果这么说，你还是觉得很晕的话，下面我贴出起实现文件，一定会茅塞顿开。

void runOnMainQueueWithoutDeadlocking(void (^block)(void)){    if ([NSThread isMainThread])    {        block();    }    else    {        dispatch_sync(dispatch_get_main_queue(), block);    }}void runSynchronouslyOnVideoProcessingQueue(void (^block)(void)){    dispatch_queue_t videoProcessingQueue = [GPUImageContext sharedContextQueue];#if !OS_OBJECT_USE_OBJC#pragma clang diagnostic push#pragma clang diagnostic ignored "-Wdeprecated-declarations"    if (dispatch_get_current_queue() == videoProcessingQueue)#pragma clang diagnostic pop#else    if (dispatch_get_specific([GPUImageContext contextKey]))#endif    {        block();    }else    {        dispatch_sync(videoProcessingQueue, block);    }}void runAsynchronouslyOnVideoProcessingQueue(void (^block)(void)){    dispatch_queue_t videoProcessingQueue = [GPUImageContext sharedContextQueue];#if !OS_OBJECT_USE_OBJC#pragma clang diagnostic push#pragma clang diagnostic ignored "-Wdeprecated-declarations"    if (dispatch_get_current_queue() == videoProcessingQueue)#pragma clang diagnostic pop#else    if (dispatch_get_specific([GPUImageContext contextKey]))#endif    {        block();    }else    {        dispatch_async(videoProcessingQueue, block);    }}void runSynchronouslyOnContextQueue(GPUImageContext *context, void (^block)(void)){    dispatch_queue_t videoProcessingQueue = [context contextQueue];#if !OS_OBJECT_USE_OBJC#pragma clang diagnostic push#pragma clang diagnostic ignored "-Wdeprecated-declarations"    if (dispatch_get_current_queue() == videoProcessingQueue)#pragma clang diagnostic pop#else        if (dispatch_get_specific([GPUImageContext contextKey]))#endif        {            block();        }else        {            dispatch_sync(videoProcessingQueue, block);        }}void runAsynchronouslyOnContextQueue(GPUImageContext *context, void (^block)(void)){    dispatch_queue_t videoProcessingQueue = [context contextQueue];#if !OS_OBJECT_USE_OBJC#pragma clang diagnostic push#pragma clang diagnostic ignored "-Wdeprecated-declarations"    if (dispatch_get_current_queue() == videoProcessingQueue)#pragma clang diagnostic pop#else        if (dispatch_get_specific([GPUImageContext contextKey]))#endif        {            block();        }else        {            dispatch_async(videoProcessingQueue, block);        }}

方法1：如果当前是运行在主线程，直接执行block。如果不是，则切换到主线程执行。
方法2：首先获取类的queue，然后同步执行。需要注意的是，类的queue是不能直接创建的，而是通过一个GPUImageContext的单例来维护的。很巧妙吧。
方法3：和方法2类似，只不过是异步执行的。
方法4：首先获取指定的GPUImageContext实例的queue，然后同步执行。
方法5：首先获取指定的GPUImageContext实例的queue，然后异步执行。

通过这些方法，就给GUPImage中的队列提供了一个统一的管理工具，减轻了队列管理的难度。

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