本文深入剖析了Android中的AsyncTask类，介绍了其工作原理、使用限制及并发执行时的潜在问题。AsyncTask封装了线程和Handler，简化了异步任务执行与UI更新的过程。
AsyncTask
本文Github地址：
https://github.com/YoungBear/MyBlog/blob/master/AsyncTask.md
Being yourself is an honor, because nobody else can be you.
做自己是一种荣耀，因为没有任何人能成为你。
参考：
http://blog.youkuaiyun.com/lmj623565791/article/details/38614699
http://blog.youkuaiyun.com/guolin_blog/article/details/11711405
《Android开发艺术探索》
AsyncTask是一种轻量级的异步任务类，它可以在线程池中执行后台任务，然后把执行的进度和最终结果传递给主线程并在主线程更新UI。从实现上来说，AsyncTask封装了Thread和Handler，通过AsyncTask可以更加方便地执行后台任务以及在主线程访问UI。但是AsyncTask并不适合进行特别耗时的后台任务，对于特别耗时的任务来说，建议使用线程池。
AsyncTask是一个抽象的泛型类，它提供了Params、Progress和Result这三个泛型参数，其中Params表示参数的类型，Progress表示后台任务的执行进度的类型，而Result则表示后台任务的返回结果的类型，如果AsyncTask确实不需要传递具体的参数，那么这三个泛型参数可以用Void来代替。AsyncTask这个类的声明：
public abstract class AsyncTask<Params, Progress, Result>
AsyncTask提供了4个核心方法，它们的含义如下所示。
- onPreExecute()，在主线程中执行，在异步任务执行之前，此方法会被调用，一般可以做一些准备工作。
- doInBackground(Params…params)，在线程池中执行，此方法用于执行异步任务，params参数表示异步任务的输入参数。在此方法中可以通过publishProgress方法来更新任务的进度，publishProgress方法会调用onProgressUpdate方法。此外此方法需要返回计算结果给onPostExecute方法。
- onProgressUpdate(Progress…values)，在主线程中执行，当后台任务的执行进度发生改变时此方法会被调用。
onPoseExecute(Result result)，在主线程中执行，在异步任务执行之后，此方法会被调用，其中result参数是后台任务的返回值，即doInBackground的返回值。
上面这几个方法，onPreExecute先执行，接着是doInBackground，最后才是onPostExecute。除了上述四个方法以外，AsyncTask还提供了onCancelled()方法，它同样在主线程中执行，当异步任务被取消时，onCancalled()方法会被调用，这个时候onPostExecute()则不会被调用。
AsyncTask在具体使用的过程冲也是有一些条件限制的，主要有如下几点：
- AsyncTask 的类必须在主线程中加载
- AsyncTask 的对象必须在主线程中创建
- execute 方法必须在UI线程调用
- 不要在程序中直接调用onPreExecute()、onPostExecute()、doInBackground()和onProgressUpdate()方法
- 一个AsyncTask对象只能执行一次，即只能调用一次 execute 方法，否则会报运行时异常
- 在Android 1.6 之前，AsyncTask是串行执行任务的，Android 1.6 的时候 AsyncTask 开始采用线程池里处理并发任务，但是从Android 3.0 开始，为了避免AsyncTask 所带来的并发错误，AsyncTask 又采用一个线程来串行执行任务。尽管如此，在 Android 3.0 以及后续的版本中，我们仍然可以通过 AsyncTask 的 executeOnExecutor 方法来并发地执行任务。
AsyncTask的工作原理
从它的execute方法开始分析。
源代码基于 API-24，不同版本可能会有不同，但是不影响整体分析。
@MainThread
public final AsyncTask<Params, Progress, Result> execute(Params... params) {
return executeOnExecutor(sDefaultExecutor, params);
}
@MainThread
public final AsyncTask<Params, Progress, Result> 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;
}executeOnExecutor 的执行过程为：
- 设置当前AsyncTask的状态为RUNNING，上面的switch也可以看出，每个异步任务在完成前只能执行一次
- 执行了onPreExecute()，当前依然在UI线程
- 将我们传入的参数赋值给了mWorker.mParams
exec.execute(mFuture)
mWorker的定义：
private final WorkerRunnable<Params, Result> mWorker;
private static abstract class WorkerRunnable<Params, Result> implements Callable<Result> {
Params[] mParams;
}可以看到 WorkerRunnable 是 Callable 的子类，并且包含一个mParams用于保存我们传入的参数，下面看一下初始化 mWorker 的代码：
public AsyncTask() {
mWorker = new WorkerRunnable<Params, Result>() {
public Result call() throws Exception {
mTaskInvoked.set(true);
Process.setThreadPriority(Process.THREAD_PRIORITY_BACKGROUND);
//noinspection unchecked
Result result = doInBackground(mParams);
Binder.flushPendingCommands();
return postResult(result);
}
};
// 省略 mFuture 代码
}可以看出来，使用匿名内部类完成了对 mWorker 的初始化，实现了 call 方法。call 方法中设置 mTaskInvoked 为 true，且最终调用了 doInBackground(mParams) 方法，并且将返回值 result 作为参数给 postResult 方法。接下来看 postResult 方法的实现：
private Result postResult(Result result) {
@SuppressWarnings("unchecked")
Message message = getHandler().obtainMessage(MESSAGE_POST_RESULT,
new AsyncTaskResult<Result>(this, result));
message.sendToTarget();
return result;
}可以看到，postResult 中使用了异步消息机制，传递了一个消息 message，它的 what 是 MESSAGE_POST_RESULT，message.object 是 new AsyncTaskResult(this, result)。
@SuppressWarnings({"RawUseOfParameterizedType"})
private static class AsyncTaskResult<Data> {
final AsyncTask mTask;
final Data[] mData;
AsyncTaskResult(AsyncTask task, Data... data) {
mTask = task;
mData = data;
}
}AsyncTaskResult就是一个简单的携带参数的对象。
再看 Handler 的实现：
private static Handler getHandler() {
synchronized (AsyncTask.class) {
if (sHandler == null) {
sHandler = new InternalHandler();
}
return sHandler;
}
}
private static class InternalHandler extends Handler {
public InternalHandler() {
super(Looper.getMainLooper());
}
@SuppressWarnings({"unchecked", "RawUseOfParameterizedType"})
@Override
public void handleMessage(Message msg) {
AsyncTaskResult<?> result = (AsyncTaskResult<?>) msg.obj;
switch (msg.what) {
case MESSAGE_POST_RESULT:
// There is only one result
result.mTask.finish(result.mData[0]);
break;
case MESSAGE_POST_PROGRESS:
result.mTask.onProgressUpdate(result.mData);
break;
}
}
} getHandler 获取一个单例对象 sHandler。该 Handler 实现了handleMessage()方法，用来处理异步消息。在接收到 MESSAGE_POST_RESULT 消息时，执行了 result.mTask.finish(result.mData[0]);其实就是 AsyncTask.this.finish(result)，看 finish 方法的实现：
private void finish(Result result) {
if (isCancelled()) {
onCancelled(result);
} else {
onPostExecute(result);
}
mStatus = Status.FINISHED;
}可以看到，如果我们调用了 cancel() 则执行 onCancelled回调；正常情况下，会调用 onPostExecute(result)。最后再将状态置为FINISHED。
mWorker 看完了，接下来看 mFuture 了。在 AsyncTask 的构造方法中完成了对mFuture 的初始化，将 mWorker 作为参数，重写了其 done 方法。
public AsyncTask() {
//省略 mWorker 代码
mFuture = new FutureTask<Result>(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);
}
}
};
}任务执行结束会调用:postResultIfNotInvoked(get()); get() 表示 获取 mWorker 的 call 的返回值，即Result。然后看 postResultIfNotInvoked 方法。
private void postResultIfNotInvoked(Result result) {
final boolean wasTaskInvoked = mTaskInvoked.get();
if (!wasTaskInvoked) {
postResult(result);
}
}如果 mTaskInvoked 不为 true，则执行 postResult；但是在 mWorker 初始化时就已经将 mTaskInvoked 置为 true了，所以一般这个 postResult 执行不到。
好了，到这里，已经分析完了 execute 方法中出现的 mWorker和mFurture，不过这里一直是初始化这两个对象的代码，并没有真正的执行。下面看真正调用执行的地方。即 executeOnExecutor 方法中的 exec.execute(mFuture)。 executeOnExecutor(sDefaultExecutor, params);两个参数params为 mFuture，看一下 sDefaultExecutor:
private static volatile Executor sDefaultExecutor = SERIAL_EXECUTOR;
public static final Executor SERIAL_EXECUTOR = new SerialExecutor();
private static class SerialExecutor implements Executor {
final ArrayDeque<Runnable> mTasks = new ArrayDeque<Runnable>();
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);
}
}
} 可以看到 sDefaultExecutor 其实是一个 SerialExecutor 的一个实例，其内部维持一个任务队列；看其 execute(Runnable r) 方法，将 r
放到 mTasks 的队尾(offer方法)。
判断当前 mActive 是否为空，为空则调用 scheduleNext 方法。scheduleNext，直接取出任务队列中的队首任务，如果不为 null 则传入 THREAD_POOL_EXECUTOR 进行执行。下面看 THREAD_POOL_EXECUTOR ：
public static final Executor THREAD_POOL_EXECUTOR;
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;
}根据上一篇文章Android 线程和线程池 可以看出，THREAD_POOL_EXECUTOR 是自己设置的一个线程池，参数为：
API-24：
private static final int CPU_COUNT = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
// We want at least 2 threads and at most 4 threads in the core pool,
// preferring to have 1 less than the CPU count to avoid saturating
// the CPU with background work
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());
}
};
private static final BlockingQueue<Runnable> sPoolWorkQueue =
new LinkedBlockingQueue<Runnable>(128);API-19~API-23
private static final int CPU_COUNT = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
private static final int CORE_POOL_SIZE = CPU_COUNT + 1;
private static final int MAXIMUM_POOL_SIZE = CPU_COUNT * 2 + 1;
private static final int KEEP_ALIVE = 1;
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());
}
};
private static final BlockingQueue<Runnable> sPoolWorkQueue =
new LinkedBlockingQueue<Runnable>(128);在API-24版本上，
核心线程数限制在2~4之间；
线程池最大线程数目为CPU 核心数的 2 倍 + 1；
核心线程无超时机制，非核心线程在闲置时的超时时间为 30 秒；
任务队列容量为128。
在API-19~API-23版本上，
核心线程数等于 CPU 核心数 + 1；
线程池最大线程数目为CPU 核心数的 2 倍 + 1；
核心线程无超时机制，非核心线程在闲置时的超时时间为 1 秒；
任务队列容量为128。
下面再仔细看一下 SerialExecutor 的代码：
private static class SerialExecutor implements Executor {
final ArrayDeque<Runnable> mTasks = new ArrayDeque<Runnable>();
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);
}
}
}可以看到，SerialExecutor 是使用 ArrayDeque 这个队列来管理 Runnable 对象的，如果我们一次性启动了很多新任务，首先在第一次运行execute()方法的时候，会调用ArrayDeque的offer()方法将传入的Runnable对象添加到队列的尾部，然后判断mActive对象是不是为null，第一次运行当然是等于null了，于是会调用scheduleNext()方法。这个方法会从队列的头部取一个任务，并赋值给mActive对象，然后调用THREAD_POOL_EXECUTOR取执行取出的Runnable对象。之后如果又有新的任务被执行，同样还会调用offer()方法将传入的Runnable添加到队列的尾部，但是这时候mActive不是null，于是不会再调用scheduleNext()方法。只有在第一个任务执行完成，会调用finally块中的方法，即还是scheduleNext()。也就是说，每次当一个任务执行完毕后，下一个任务才会得到执行。所以说，虽然内部有一个线程池，其实调用的过程还是线性的。一个接着一个的执行，相当于单线程。
在API-19~API-23版本上，
在魅族MX5手机上，CPU_COUNT(CPU核心数)为8，则核心线程数为9，线程池总大小为17，任务队列为128。即同一时刻能够运行的线程数为9，当我们启动了10个任务时，只有9个任务能够立刻执行，剩下的一个任务需要等待，当有一个任务执行完毕后，这个人会才会启动。
AsyncTask曾经的缺陷
记得以前有个面试题经常会问道：AsyncTask运行的原理是什么？有什么缺陷？
以前对于缺陷的答案可能是：AsyncTask在并发执行多个任务时发生异常。其实还是存在的，在3.0以前的系统中还是会以支持多线程并发的方式执行，支持并发数也是我们上面所计算的128，阻塞队列可以存放10个；也就是同时执行138个任务是没有问题的；而超过138会马上出现java.util.concurrent.RejectedExecutionException；
而在在3.0以上包括3.0的系统中会为单线程执行（即我们上面代码的分析）。
测试代码：
package com.example.handlerlearn.activity;
import android.app.Activity;
import android.app.ProgressDialog;
import android.os.AsyncTask;
import android.os.Bundle;
import android.util.Log;
import android.widget.TextView;
import com.example.handlerlearn.R;
public class AsyncTaskActivity extends Activity {
private static final String TAG = AsyncTaskActivity.class.getSimpleName();
private ProgressDialog mDialog;
private TextView mTextView;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.activity_async_task);
mTextView = (TextView) findViewById(R.id.txt_show);
mDialog = new ProgressDialog(this);
mDialog.setMax(100);
mDialog.setProgressStyle(ProgressDialog.STYLE_HORIZONTAL);
mDialog.setCancelable(false);
for (int i = 0; i < 138; i++) {
new MyAsyncTask2().execute();
}
// new MyAsyncTask().execute();
}
private class MyAsyncTask2 extends AsyncTask<Void, Void, Void> {
@Override
protected Void doInBackground(Void... params) {
try {
Thread.sleep(10 * 1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
Log.e(TAG, Thread.currentThread().getName() + " doInBackground ");
return null;
}
}
}
我们可以看到for循环中执行了138个异步任务，每个异步任务的执行需要10s；
使用2.3.3模拟器运行
输出结果为：
AsyncTask#1 - AsyncTask #128同时输出
然后10s后，另外10个任务输出。
可以分析结果，得到结论：AsyncTask在2.2的系统中同时支持128个任务并发，至少支持10个任务等待；
下面将138个任务，改成139个任务：
for (int i = 0; i < 138; i++) {
new MyAsyncTask2().execute();
}运行结果：会发生异常：java.util.concurrent.RejectedExecutionException ； 于是可以确定仅支持10个任务等待，超过10个则立即发生异常。
简单说一下出现异常的原因：现在是139个任务，几乎同时提交，线程池支持128个的并发，然后阻塞队列数量为10，此时当第11个任务提交的时候则会发生异常。
简单看一下源码：
public static final Executor THREAD_POOL_EXECUTOR
= new ThreadPoolExecutor(CORE_POOL_SIZE, MAXIMUM_POOL_SIZE, KEEP_ALIVE,
TimeUnit.SECONDS, sPoolWorkQueue, sThreadFactory);看ThreadPoolExecutor的execute方法：
public void execute(Runnable command) {
//...
if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
int recheck = ctl.get();
if (! isRunning(recheck) && remove(command))
reject(command);
else if (workerCountOf(recheck) == 0)
addWorker(null, false);
}
else if (!addWorker(command, false))
reject(command);
}当阻塞队列满的时候workQueue.offer(command)返回false;然后执行addWorker(command,false)方法，如果返回false则执行reject()方法。
private boolean addWorker(Runnable firstTask, boolean core) {
//...
int wc = workerCountOf(c);
if (wc >= CAPACITY ||
wc >= (core ? corePoolSize : maximumPoolSize))
return false;
//...
}可以看到当任务数目大于容量则返回false，最终在reject()中抛出异常:
final void reject(Runnable command) {
handler.rejectedExecution(command, this);
}上面就是使用2.3.3模拟器测试的结果；
使用5.1(魅族MX5)运行
输出结果为：
把线程数改为139甚至1000，你可以看到任务每隔10s，一个接一个的在那缓慢的执行，不会抛什么异常，不过线程倒是一个一个的在那执行。(串行)
自定义线程池，在3.0及以上版本并行执行任务
如果想让AsyncTask可以在Android 3.0及以上的版本上并行，可以采用AsyncTask的executeOnExecutor()方法，即可以自定义线程池。
eg.
Executor exec = new ThreadPoolExecutor(15, 200, 10,
TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
new DownloadTask().executeOnExecutor(exec); 这样就可以使用我们自定义的一个Executor来执行任务，而不是使用SerialExecutor。上述代码的效果允许在同一时刻有15个任务正在执行，并且最多能够存储200个任务。
好了，如果现在大家去面试，被问到AsyncTask的缺陷，可以分为两个部分说，在3.0以前，最大支持128个线程的并发，10个任务的等待。在3.0以后，无论有多少任务，都会在其内部单线程执行。
测试代码下载：
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