关于handler机制

作者:milter
链接:https://www.zhihu.com/question/19703357/answer/107984017
来源:知乎


一、google为什么设计这套机制

主要是为了解决在非UI线程中更新UI组件比较麻烦的问题。

二、google如何实现这套机制

UI线程中有一个线程专属的Looper对象,它负责安排所有准备在UI线程上执行的代码。这里有两点技术:实现UI线程专属的Looper对象用到了java的ThreadLocal技术,想深究请直接看ThreadLocal源码,不难,真心不难,当然不看也行,只要知道有这么回事也够,需要时再看。Looper对象通过消息机制接受系统或者应用的其他线程提交的准备在UI线程上执行的代码。提交方式是:以该Looper对象为参数创建一个Handler对象,也可以在UI线程中无参数构建一个Handler对象,此时的Handler对象直接就与UI线程的Looper对象绑定。Handler对象负责向Looper对象提交代码。最直接的提交方法是调用Handler对象的post方法,该方法的参数是一个Runnable对象,代表了要在UI线程上执行的代码。这样的方法简单但是没法传递数据给要执行的代码,因为构造Runnable对象是没有参数的。为此,google提供了另一种提交代码的方法,就是让Handler对象发送一个消息给Looper对象,这个消息中可以包含一定的数据(消息的what域和obj域就是用来包含数据的),要执行的代码就是Handler中的handleMessage方法,该方法会收到发送给Looper的消息,进而可以从中取出数据再执行代码。

以上为原理。

三、一些可以帮助理解原理的细节

因为Looper是给UI线程安排代码的,所以一个UI线程只能有一个Looper对象,否则多个Looper对象都要在UI线程上安排代码,解决冲突就是个大难题。因为Looper对象是线程专属的,所以一个Looper也只能对应一个UI线程。二者是一对一的关系。但是一个Looper对象可以有多个Handler对象向它提交代码,这并不会引起代码冲突。因为Looper对象会线性安排在UI线程上待执行的代码,它通过一个队列管理各个Handler对象提交的代码。Looper对象安排执行代码靠的是它的loop方法。

四、具体使用方法

将一个与UI线程上Looper对象关联的Handler对象传给其他线程,其他线程通过这个对象向UI线程上提交代码。

五、该机制的一般性扩展

实际上,可以为任意一个线程创建一个唯一的Looper对象,这是通过Looper类的静态方法prepare实现的,然后可以用这个Looper对象创建一个或多个Handler对象,然后就可以用这些Handler对象向该线程提交执行代码了,google提供了一个HandlerThread类,就是一个已经实现好了Looper对象的Thread,方便你的使用。



Looper、Handler、MessageQueue,Message作用和存在的意义?

  • Looper
    我们知道一个线程是一段可执行的代码,当可执行代码执行完成后,线程生命周期便会终止,线程就会退出,那么做为App的主线程,如果代码段执行完了会怎样?,那么就会出现App启动后执行一段代码后就自动退出了,这是很不合理的。所以为了防止代码段被执行完,只能在代码中插入一个死循环,那么代码就不会被执行完,然后自动退出,怎么在在代码中插入一个死循环呢?那么Looper出现了,在主线程中调用Looper.prepare()...Looper.loop()就会变当前线程变成Looper线程(可以先简单理解:无限循环不退出的线程),Looper.loop()方法里面有一段死循环的代码,所以主线程会进入while(true){...}的代码段跳不出来,但是主线程也不能什么都不做吧?其实所有做的事情都在while(true){...}里面做了,主线程会在死循环中不断等其他线程给它发消息(消息包括:Activity启动,生命周期,更新UI,控件事件等),一有消息就根据消息做相应的处理,Looper的另外一部分工作就是在循环代码中会不断从消息队列挨个拿出消息给主线程处理。

  • MessageQueue
    MessageQueue 存在的原因很简单,就是同一线程在同一时间只能处理一个消息,同一线程代码执行是不具有并发性,所以需要队列来保存消息和安排每个消息的处理顺序。多个其他线程往UI线程发送消息,UI线程必须把这些消息保持到一个列表(它同一时间不能处理那么多任务),然后挨个拿出来处理,这种设计很简单,我们平时写代码其实也经常这么做。每一个Looper线程都会维护这样一个队列,而且仅此一个,这个队列的消息只能由该线程处理。

  • Handler
    简单说Handler用于同一个进程的线程间通信。Looper让主线程无限循环地从自己的MessageQueue拿出消息处理,既然这样我们就知道处理消息肯定是在主线程中处理的,那么怎样在其他的线程往主线程的队列里放入消息呢?其实很简单,我们知道在同一进程中线程和线程之间资源是共享的,也就是对于任何变量在任何线程都是可以访问和修改的,只要考虑并发性做好同步就行了,那么只要拿到MessageQueue 的实例,就可以往主线程的MessageQueue放入消息,主线程在轮询的时候就会在主线程处理这个消息。那么怎么拿到主线程 MessageQueue的实例,是可以拿到的(在主线程下mLooper = Looper.myLooper();mQueue = mLooper.mQueue;),但是Google 为了统一添加消息和消息的回调处理,又专门构建了Handler类,你只要在主线程构建Handler类,那么这个Handler实例就获取主线程MessageQueue实例的引用(获取方式mLooper = Looper.myLooper();mQueue = mLooper.mQueue;),Handler 在sendMessage的时候就通过这个引用往消息队列里插入新消息。Handler 的另外一个作用,就是能统一处理消息的回调。这样一个Handler发出消息又确保消息处理也是自己来做,这样的设计非常的赞。具体做法就是在队列里面的Message持有Handler的引用(哪个handler 把它放到队列里,message就持有了这个handler的引用),然后等到主线程轮询到这个message的时候,就来回调我们经常重写的Handler的handleMessage(Message msg)方法。

  • Message
    Message 很简单了,你想让主线程做什么事,总要告诉它吧,总要传递点数据给它吧,Message就是这个载体。

另外,关于handler引起内存泄露的问题,参照链接

handler引起内存泄露

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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