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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开发笔记之:深入理解多线程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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android:layout_width="fill_parent"
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android:headerdividersenabled="true" />
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android:layout_gravity="center_vertical"
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<textview android:id="@+id/task_name"
android:layout_width="wrap_content"
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<progressbar android:id="@+id/task_progress"
android:layout_width="fill_parent"
android:layout_height="15dip"
android:max="100"
style="@android:style/widget.progressbar.horizontal" />
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