Android之Service与IntentService的比较

本文深入探讨了Android中IntentService相较于传统Service的优势,尤其在处理异步请求时的应用场景和效率提升。通过实例展示了如何利用IntentService简化异步任务处理流程,避免了Service中的线程阻塞问题,提供了更高效、更简洁的解决方案。

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不知道大家有没有和我一样,以前做项目或者练习的时候一直都是用Service来处理后台耗时操作,却很少注意到还有个IntentService,前段时间准备面试的时候看到了一篇关于IntentService的解释,发现了它相对于Service来说有很多更加方便之处,今天在这里稍微来总结下我的心得。

首先IntentService是继承自Service的,那我们先看看Service的官方介绍,这里列出两点比较重要的地方:

1.A Service is not a separate process. The Service object itself does not imply it is running in its own process; unless otherwise specified, it runs in the same process as the application it is part of.

2.A Service is not a thread. It is not a means itself to do work off of the main thread (to avoid Application Not Responding errors).

稍微翻一下(英文水平一般大笑)

1.Service不是一个单独的进程 ,它和应用程序在同一个进程中。

2.Service不是一个线程,所以我们应该避免在Service里面进行耗时的操作

关于第二点我想说下,不知道很多网上的文章都把耗时的操作直接放在Service的onStart方法中,而且没有强调这样会出现Application Not Responding!希望我的文章能帮大家认清这个误区(Service不是一个线程,不能直接处理耗时的操作)。

有人肯定会问,那么为什么我不直接用Thread而要用Service呢?关于这个,大家可以网上搜搜,这里不过多解释。有一点需要强调,如果有耗时操作在Service里,就必须开启一个单独的线程来处理!!!这点一定要铭记在心。

IntentService相对于Service来说,有几个非常有用的优点,首先我们看看官方文档的说明:

IntentService is a base class for Services that handle asynchronous requests (expressed as Intents) on demand. Clients send requests throughstartService(Intent) calls; the service is started as needed, handles each Intent in turn using a worker thread, and stops itself when it runs out of work.

This "work queue processor" pattern is commonly used to offload tasks from an application's main thread. The IntentService class exists to simplify this pattern and take care of the mechanics. To use it, extend IntentService and implement onHandleIntent(Intent). IntentService will receive the Intents, launch a worker thread, and stop the service as appropriate.

All requests are handled on a single worker thread -- they may take as long as necessary (and will not block the application's main loop), but only one request will be processed at a time.

稍微翻译理一理,这里主要是说IntentService使用队列的方式将请求的Intent加入队列,然后开启一个worker thread(线程)来处理队列中的Intent,对于异步的startService请求,IntentService会处理完成一个之后再处理第二个,每一个请求都会在一个单独的worker thread中处理,不会阻塞应用程序的主线程,这里就给我们提供了一个思路,如果有耗时的操作与其在Service里面开启新线程还不如使用IntentService来处理耗时操作。下面给一个小例子:

1.Service:

  1. package com.zhf.service;
  2. import android.app.Service;
  3. import android.content.Intent;
  4. import android.os.IBinder;
  5. public class MyService extends Service {
  6. @Override
  7. public void onCreate() {
  8. super.onCreate();
  9. }
  10. @Override
  11. public void onStart(Intent intent, int startId) {
  12. super.onStart(intent, startId);
  13. //经测试,Service里面是不能进行耗时的操作的,必须要手动开启一个工作线程来处理耗时操作
  14. System.out.println("onStart");
  15. try {
  16. Thread.sleep(20000);
  17. } catch (InterruptedException e) {
  18. e.printStackTrace();
  19. }
  20. System.out.println("睡眠结束");
  21. }
  22. @Override
  23. public IBinder onBind(Intent intent) {
  24. return null;
  25. }
  26. }
package com.zhf.service;

import android.app.Service;
import android.content.Intent;
import android.os.IBinder;

public class MyService extends Service {

	@Override
	public void onCreate() {
		super.onCreate();
	}
	
	@Override
	public void onStart(Intent intent, int startId) {
		super.onStart(intent, startId);
		//经测试,Service里面是不能进行耗时的操作的,必须要手动开启一个工作线程来处理耗时操作
		System.out.println("onStart");
		try {
			Thread.sleep(20000);
		} catch (InterruptedException e) {
			e.printStackTrace();
		}
		System.out.println("睡眠结束");
	}
	
	@Override
	public IBinder onBind(Intent intent) {
		return null;
	}
}
2.IntentService:

  1. package com.zhf.service;
  2. import android.app.IntentService;
  3. import android.content.Intent;
  4. public class MyIntentService extends IntentService {
  5. public MyIntentService() {
  6. super("yyyyyyyyyyy");
  7. }
  8. @Override
  9. protected void onHandleIntent(Intent intent) {
  10. // 经测试,IntentService里面是可以进行耗时的操作的
  11. //IntentService使用队列的方式将请求的Intent加入队列,然后开启一个worker thread(线程)来处理队列中的Intent
  12. //对于异步的startService请求,IntentService会处理完成一个之后再处理第二个
  13. System.out.println("onStart");
  14. try {
  15. Thread.sleep(20000);
  16. } catch (InterruptedException e) {
  17. e.printStackTrace();
  18. }
  19. System.out.println("睡眠结束");
  20. }
  21. }
package com.zhf.service;

import android.app.IntentService;
import android.content.Intent;

public class MyIntentService extends IntentService {

	public MyIntentService() {
		super("yyyyyyyyyyy");
	}

	@Override
	protected void onHandleIntent(Intent intent) {
		// 经测试,IntentService里面是可以进行耗时的操作的
		//IntentService使用队列的方式将请求的Intent加入队列,然后开启一个worker thread(线程)来处理队列中的Intent
		//对于异步的startService请求,IntentService会处理完成一个之后再处理第二个
		System.out.println("onStart");
		try {
			Thread.sleep(20000);
		} catch (InterruptedException e) {
			e.printStackTrace();
		}
		System.out.println("睡眠结束");
	}
}

测试主程序:

  1. package com.zhf.service;
  2. import android.app.Activity;
  3. import android.content.Intent;
  4. import android.os.Bundle;
  5. public class ServiceDemoActivity extends Activity {
  6. /** Called when the activity is first created. */
  7. @Override
  8. public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
  9. super.onCreate(savedInstanceState);
  10. setContentView(R.layout.main);
  11. startService(new Intent(this,MyService.class));//主界面阻塞,最终会出现Application not responding
  12. //连续两次启动IntentService,会发现应用程序不会阻塞,而且最重的是第二次的请求会再第一个请求结束之后运行(这个证实了IntentService采用单独的线程每次只从队列中拿出一个请求进行处理)
  13. startService(new Intent(this,MyIntentService.class));
  14. startService(new Intent(this,MyIntentService.class));
  15. }
  16. }
package com.zhf.service;

import android.app.Activity;
import android.content.Intent;
import android.os.Bundle;

public class ServiceDemoActivity extends Activity {
    /** Called when the activity is first created. */
    @Override
    public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.main);
        startService(new Intent(this,MyService.class));//主界面阻塞,最终会出现Application not responding
        //连续两次启动IntentService,会发现应用程序不会阻塞,而且最重的是第二次的请求会再第一个请求结束之后运行(这个证实了IntentService采用单独的线程每次只从队列中拿出一个请求进行处理)
        startService(new Intent(this,MyIntentService.class));
        startService(new Intent(this,MyIntentService.class));
    }
}




内容概要:本文档详细介绍了在三台CentOS 7服务器(IP地址分别为192.168.0.157、192.168.0.158和192.168.0.159)上安装和配置Hadoop、Flink及其他大数据组件(如Hive、MySQL、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala)的具体步骤。首先,文档说明了环境准备,包括配置主机名映射、SSH免密登录、JDK安装等。接着,详细描述了Hadoop集群的安装配置,包括SSH免密登录、JDK配置、Hadoop环境变量设置、HDFS和YARN配置文件修改、集群启动测试。随后,依次介绍了MySQL、Hive、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala和Flink的安装配置过程,包括解压、环境变量配置、配置文件修改、服务启动等关键步骤。最后,文档提供了每个组件的基本测试方法,确保安装成功。 适合人群:具备一定Linux基础和大数据组件基础知识的运维人员、大数据开发工程师以及系统管理员。 使用场景及目标:①为大数据平台搭建提供详细的安装指南,确保各组件能够顺利安装和配置;②帮助技术人员快速掌握Hadoop、Flink等大数据组件的安装配置,提升工作效率;③适用于企业级大数据平台的搭建维护,确保集群稳定运行。 其他说明:本文档不仅提供了详细的安装步骤,还涵盖了常见的配置项解释和故障排查建议。建议读者在安装过程中仔细阅读每一步骤,并根据实际情况调整配置参数。此外,文档中的命令和配置文件路径均为示例,实际操作时需根据具体环境进行适当修改。
在无线通信领域,天线阵列设计对于信号传播方向和覆盖范围的优化至关重要。本题要求设计一个广播电台的天线布局,形成特定的水平面波瓣图,即在东北方向实现最大辐射强度,在正东到正北的90°范围内辐射衰减最小且无零点;而在其余270°范围内允许出现零点,且正西和西南方向必须为零。为此,设计了一个由4个铅垂铁塔组成的阵列,各铁塔上的电流幅度相等,相位关系可自由调整,几何布置和间距不受限制。设计过程如下: 第一步:构建初级波瓣图 选取南北方向上的两个点源,间距为0.2λ(λ为电磁波波长),形成一个端射阵。通过调整相位差,使正南方向的辐射为零,计算得到初始相位差δ=252°。为了满足西南方向零辐射的要求,整体相位再偏移45°,得到初级波瓣图的表达式为E1=cos(36°cos(φ+45°)+126°)。 第二步:构建次级波瓣图 再选取一个点源位于正北方向,另一个点源位于西南方向,间距为0.4λ。调整相位差使西南方向的辐射为零,计算得到相位差δ=280°。同样整体偏移45°,得到次级波瓣图的表达式为E2=cos(72°cos(φ+45°)+140°)。 最终组合: 将初级波瓣图E1和次级波瓣图E2相乘,得到总阵的波瓣图E=E1×E2=cos(36°cos(φ+45°)+126°)×cos(72°cos(φ+45°)+140°)。通过编程实现计算并绘制波瓣图,可以看到三个阶段的波瓣图分别对应初级波瓣、次级波瓣和总波瓣,最终得到满足广播电台需求的总波瓣图。实验代码使用MATLAB编写,利用polar函数在极坐标下绘制波瓣图,并通过subplot分块显示不同阶段的波瓣图。这种设计方法体现了天线阵列设计的基本原理,即通过调整天线间的相对位置和相位关系,控制电磁波的辐射方向和强度,以满足特定的覆盖需求。这种设计在雷达、卫星通信和移动通信基站等无线通信系统中得到了广泛应用。
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