1 AsyncTask实现的原理,和适用的优缺点
AsyncTask,是android提供的轻量级的异步类,可以直接继承AsyncTask,在类中实现异步操作,并提供接口反馈当前异步执行的程度(可以通过接口实现UI进度更新),最后反馈执行的结果给UI主线程.
使用的优点:
l 简单,快捷
l 过程可控
使用的缺点:
l 在使用多个异步操作和并需要进行Ui变更时,就变得复杂起来.
2 Handler异步实现的原理和适用的优缺点
在Handler 异步实现时,涉及到 Handler, Looper, Message,Thread四个对象，实现异步的流程是主线程启动Thread（子线程）àthread(子线程)运行并生成Message- àLooper获取Message并传递给HandleràHandler逐个获取Looper中的Message，并进行UI变更。
使用的优点：
l 结构清晰，功能定义明确
l 对于多个后台任务时，简单，清晰
AsyncTask这个类感觉使用比较简单，就是实现其中几个方法，onPreExecute()方法是在任务刚开始运行时执行的一些初始化操作，比如初 始化一个进度条等等，然后就执行doInBackground（）方法这里面主要放业务操作，比如查询数据库等，在这个方法执行的时候会调用 onProgressUpdate（），可以在这个方法中更新UI界面，最后是调用onPostExecute（）方法，当得到业务结果后就可以在这个方 法中返回给UI线程，也可以关闭一些执行这个业务时开的一些资源。大家可以看得出AsyncTask这个类是一个泛型类，这个类的三个参数以此对应 doInBackground(String... params)，onProgressUpdate(String... values)，onPostExecute(String result)的参数，很形象的···如果不需要传参和返回值，可以用Void代替。而doInBackground(String... params)方法的返回值也就是onPostExecute(String result)方法的参数值，因为doInBackground方法执行后返回的值是在onPostExecute(String result)中处理的。
用handler方式处理需要知道与handler相关的几个组件，Looper和Queue,其实Looper的作用就是把handler发送的消息放 到Queue中，并把消息广播给所有与这个Queue相关的handler，而Queue一般是主线程开启的时候就给这个线程分配了一个，所以你要与UI 主线程通信必须用于这个Queue相关联的handler对象才行，一般handler对象在那个线程中创建的就与那个线程的queue关联，所以在UI 线程中创建的handler对象就与UI线程通讯，这样我们就可以在子线程中发送消息给主线程，实现更新UI的功能。那主线程又是怎么处理子线程发送的消 息的呢？其实在生成handler对象的时候我们就要实现handler对象的handleMessage（）方法这个方法就是主线程接受并处理子线程发 送过来的消息的方法，从而实现 更新UI线程的功能。
很多网友可能发现Android平台很多应用使用的都是AsyncTask，而并非Thread和Handler去更新UI，这里给大家说下他们到底有什 么区别，我们平时应该使用哪种解决方案。从Android 1.5开始系统将AsyncTask引入到android.os包中，过去在很早1.1和1.0 SDK时其实官方将其命名为UserTask，其内部是JDK 1.5开始新增的concurrent库，做过J2EE的网友可能明白并发库效率和强大性，比Java原始的Thread更灵活和强大，但对于轻量级的使 用更为占用系统资源。Thread是Java早期为实现多线程而设计的，比较简单不支持concurrent中很多特性在同步和线程池类中需要自己去实现 很多的东西，对于分布式应用来说更需要自己写调度代码，而为了Android UI的刷新Google引入了Handler和Looper机制，它们均基于消息实现，有时可能消息队列阻塞或其他原因无法准确的使用。
推荐大家使用AsyncTask代替Thread+Handler的方式，不仅调用上更为简单，经过实测更可靠一些，Google在Browser中大量 使用了异步任务作为处理耗时的I/O操作，比如下载文件、读写数据库等等，它们在本质上都离不开消息，但是AsyncTask相比Thread加 Handler更为可靠，更易于维护，但AsyncTask缺点也是有的比如一旦线程开启即dobackground方法执行后无法给线程发送消息，仅能 通过预先设置好的标记来控制逻辑，当然可以通过线程的挂起等待标志位的改变来通讯，对于某些应用Thread和Handler以及Looper可能更灵 活。
本文主要讲解下AsyncTask的使用以及Handler的应用
首先，我们得明确下一个概念，什么是UI线程。顾名思义，ui线程就是管理着用户界面的那个线程！
android的ui线程操作并不是安全的，并且和用户直接进行界面交互的操作都必须在ui线程中进行才可以。这种模式叫做单线程模式。
我们在单线程模式下编程一定要注意：不要阻塞ui线程、确保只在ui线程中访问ui组件
当我们要执行一个复杂耗时的算法并且最终要将计算结果反映到ui上时，我们会发现，我们根本没办法同时保证上面的两点要求；我们肯定会想到开启一个新的线程，让这个复杂耗时的任务到后台去执行，但是执行完毕了呢？我们发现，我们无法再与ui进行交互了。
为了解决这种情况，android为我们提供了很多办法。
1）、handler和message机制：通过显示的抛出、捕获消息与ui进行交互；
2）、Activity.runOnUiThread(Runnable)：如果当前线程为ui线程，则立即执行；否则，将参数中的线程操作放入到ui线程的事件队列中，等待执行。
3）、View.post(Runnable)：将操作放入到message队列中，如果放入成功，该操作将会在ui线程中执行，并返回true，否则返回false
4）、View.postDelayed(Runnable, long)跟第三条基本一样，只不过添加了一个延迟时间。
5）、android1.5以后为我们提供了一个工具类来搞定这个问题AsyncTask.
AsyncTask是抽象类，定义了三种泛型类型 Params，Progress，Result。
Params 启动任务执行的输入参数，比如HTTP请求的URL
Progress 后台任务执行的百分比。
Result 后台执行任务最终返回的结果，比如String
用程序调用，开发者需要做的就是实现这些方法。
1) 子类化AsyncTask
2) 实现AsyncTask中定义的下面一个或几个方法
onPreExecute()，该方法将在执行实际的后台操作前被UI thread调用。可以在该方法中做一些准备工作，如在界面上显示一个进度条。
doInBackground(Params…)，将在onPreExecute 方法执行后马上执行，该方法运行在后台线程中。这里将主要负责执行那些很耗时的后台计算工作。可以调用 publishProgress方法来更新实时的任务进度。该方法是抽象方法，子类必须实现。
onProgressUpdate(Progress…)，在publishProgress方法被调用后，UI thread将调用这个方法从而在界面上展示任务的进展情况，例如通过一个进度条进行展示。
onPostExecute(Result)，在doInBackground 执行完成后，onPostExecute 方法将被UI thread调用，后台的计算结果将通过该方法传递到UI thread.
为了正确的使用AsyncTask类，以下是几条必须遵守的准则：
1) Task的实例必须在UI thread中创建
2) execute方法必须在UI thread中调用
3) 不要手动的调用onPreExecute(), onPostExecute(Result)，doInBackground(Params…), onProgressUpdate(Progress…)这几个方法
4) 该task只能被执行一次，否则多次调用时将会出现异常
下面介绍最本质的多线程：hanlder和message机制：
为何需要多线程：
在日常应用中，我们通常需要处理一些“后台，用户不可见”的操作，例如说，我们需要下载一个音乐，要是你的应用必须等用户下载完成之后才可以进行别的操 作，那肯定让用户非常的不爽。这时候，我们通常的做法是，让这些操作去后台执行，然后等后台执行完毕之后，再给用户弹出相应的提示信息。这时候，我们就需 要使用多线程机制，然后通过创建一个新的线程来执行这些操作。
明白了，实现需求，我们就准备着手实现了。但是，经过进一步的了解，我们悲剧的发现，android中的线程机制是，只能在UI线程中和用户进行交互。当 我们创建了一个新线程，执行了一些后台操作，执行完成之后，我们想要给用户弹出对话框以确认，但是却悲剧的发现，我们根本无法返回UI主线程了。
（说明：何为UI线程：UI线程就是你当前看到的这些交互界面所属的线程）。
这时候，我们如果想要实现这些功能，我们就需要一个android为我们提供的handler和message机制。
先讲解下编程机制：
我们通常在UI线程中创建一个handler，handler相当于一个处理器，它主要负责处理和绑定到该handler的线程中的message。每一 个handler都必须关联一个looper，并且两者是一一对应的，注意，这点很重要哦！此外，looper负责从其内部的messageQueue中 拿出一个个的message给handler进行处理。因为我们这里handler是在UI线程中实现的，所以经过这么一个handler、 message机制，我们就可以回到UI线程中了。
何为handler：处理后台进程返回数据的工作人员。
何为message：后台进程返回的数据，里面可以存储bundle等数据格式
何为messageQueue：是线程对应looper的一部分，负责存储从后台进程中抛回的和当前handler绑定的message，是一个队列。
何为looper：looper相当于一个messageQueue的管理人员，它会不停的循环的遍历队列，然后将符合条件的message一个个的拿出来交给handler进行处理。
注意，handler是在UI线程中声明的，如果我们直接用类似代码执行一个线程的话，实际上并没有创建一个新的线程，因为handler已经跟默认的UI线程中的looper绑定了。
如果有兴趣的话，可以去看下Handler的默认空构造函数便知道原因了，里面直接绑定了当前UI线程的looper。
下面给出一个比较简单，并且实用的实例。
这2种方式都可以实现，但是他们的区别在哪里？优缺点各是什么？
(1)、AsyncTask是封装好的线程池，比起Thread+Handler的方式，AsyncTask在操作UI线程上更方便，因为onPreExecute()、onPostExecute()及更新UI方法onProgressUpdate()均运行在主线程中，这样就不用Handler发消息处理了；
(2)、我不太同意封装好就会影响性能的说法，在我实际的运用中，真正的缺点来自于AsyncTask的全局线程池只有5个工作线程，也就是说，一个APP如果运用AsyncTask技术来执行线程，那么同一时间最多只能有5个线程同时运行，其他线程将被阻塞（注：不运用AsyncTask执行的线程，也就是自己new出来的线程不受此限制），所以AsyncTask不要用于多线程取网络数据，因为很可能这样会产生阻塞，从而降低效率。
三. 能否同时并发100+asynctask呢？
AsyncTask用的是线程池机制，容量是128，最多同时运行5个core线程，剩下的排队。
2、AsyncTask是否异步
public class MainService extends Service{
private static Task task;//当前执行任务
private static Map<String, Activity> allActivitys = new HashMap<String, Activity>();//缓存activity集合
private static ExecutorService exec = Executors.newSingleThreadExecutor();
@Override
public void onStart(Intent intent, int startId) {
super.onStart(intent, startId);
MainAsyncTask asyncTask = new MainAsyncTask();
//asyncTask.execute(task);
//asyncTask.executeOnExecutor(AsyncTask.SERIAL_EXECUTOR, task);
//asyncTask.executeOnExecutor(AsyncTask.THREAD_POOL_EXECUTOR, task);
//asyncTask.executeOnExecutor(Executors.newFixedThreadPool(2), task);
asyncTask.executeOnExecutor(exec, task);
}
private final class MainAsyncTask extends AsyncTask<Object, Integer, Object>{
private Task task;
@Override
protected Object doInBackground(Object... params) {
Object result = null;
task = (Task)params[0];
switch (task.getTaskID()) {
case Task.TASK_USER_LOGIN:
try {
Thread.sleep(3000);
System.out.println("任务"+task.getTaskID()+" Thread id: "+Thread.currentThread().getId());
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
break;
case 2:
System.out.println("任务"+task.getTaskID()+" Thread id: "+Thread.currentThread().getId());
break;
}
return result;
}
@Override
protected void onPostExecute(Object result) {
super.onPostExecute(result);
ActivityInterFace aif;
switch (task.getTaskID()) {
case Task.TASK_USER_LOGIN:
aif = (ActivityInterFace)allActivitys.get("LoginActivity");
aif.refresh(1, result);
break;
case 2:
aif = (ActivityInterFace)allActivitys.get("LoginActivity");
aif.refresh(2, result);
break;
default:
break;
}
}
}
/**
* 添加新任务
* @param task
*/
public static void addTask(Context context, Task task) {
MainService.task = task;
context.startService(new Intent("mainService"));
}
/**
* 缓存activity
* @param activity
*/
public static void addActivity(Activity activity) {
String path = activity.getClass().getName();
String name = path.substring(path.lastIndexOf(".")+1);
allActivitys.put(name, activity);
}
@Override
public IBinder onBind(Intent intent) {
return null;
}
}当我执行两次调用asyncTask.execute(task);时发现只有当第一次的任务完成后才执行下一下任务！！怎么回事？
AyncTask不是号称异步线程池吗？既然是线程池那么多任务执行时应该可以并发执行啊，至少两个任务可以并发执
行，以前看过一个视频，人家的就可以啊！纠结了一下午，通过查阅资料和自己的动手实验终于把问题搞明白了。
原来在SDK3.0以前的版本执行asyncTask.execute(task);时的确是多线程并发执行的，线程池大小为5，最大可大
128个，google在3.0以后的版本中做了修改，将asyncTask.execute(task);修改为了顺序执行，即只有当一个的实例
的任务完成后在执行下一个实例的任务。
那么怎么才能并发执行呢，很简单，3.0后新增了一个方法executeOnExecutor(Executor
exec, Object...
params)，
该方法接受2个参数，第一个是Executor，第二个是任务参数。第一个是线程池实例，google为我们预定义了两种：
第一种是AsyncTask.SERIAL_EXECUTOR，第二种是AsyncTask.THREAD_POOL_EXECUTOR，顾名思义，第一
种其实就像3.0以后的execute方法，是顺序执行的。第二种就是3.0以前的execute方法，是可以并发执行的。我们直
接用asyncTask.executeOnExecutor(AsyncTask.THREAD_POOL_EXECUTOR, task);就可以多任务并发执行了。
既然executeOnExecutor第一个参数是Executor，那么我们可以自定义Executor吗？当然可以，Executor主要由四
种类型newCachedThreadPool，newFixedThreadPool，newScheduledThreadPool，newSingleThreadExecutor
（具体使用解析可以看我上一篇文章点击打开链接），可是当我这样使用
asyncTask.executeOnExecutor(Executors.newFixedThreadPool(1), task);或者
asyncTask.executeOnExecutor(Executors.newSingleThreadExecutor, task);并没有像我想象的与
asyncTask.executeOnExecutor(AsyncTask.SERIAL_EXECUTOR, task);那样是单线程顺序执行，而是像
asyncTask.executeOnExecutor(AsyncTask.THREAD_POOL_EXECUTOR, task);是多线程并发执行的，我不是
已经规定newFixedThreadPool的线程池数量是1或者是newSingleThreadExecutor单线程了么！怎么回事呢？原来程
序在每次调用asyncTask.executeOnExecutor(Executors.newFixedThreadPool(2), task)时会获取一个新的Executor对
象，这个对象内的线程只执行对应的task，所以无论哪种情况每个task都有一个新的线程来执行，即并发执行。
知道原因就好办了，我们定义个一全局静态变量
private static ExecutorService exec = Executors.newSingleThreadExecutor();程序在每次调用
asyncTask.executeOnExecutor(exec, task);时是使用的同一个Executor，执行效果如下：
当Executor类型为：private static ExecutorService exec = Executors.newFixedThreadPool(2);只有两个线程在执行
任务
当Executor类型为：private static ExecutorService exec = Executors.newSingleThreadExecutor();只有一个线程在执行任务
package com.example.ztestandroid;
import java.util.Calendar;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import android.app.Activity;
import android.os.AsyncTask;
import android.os.Bundle;
import com.example.ztestandroid.bean.Task;
public class MainActivity extends Activity {
private static ExecutorService exec = Executors.newSingleThreadExecutor();
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.activity_main);
System.out.println("start time: "+Calendar.SECOND);
for (int i = 1; i < 10; i++) {
int count = i%2==0?1:2;
Task task = new Task(count, "task "+i);
MainAsyncTask asyncTask = new MainAsyncTask();
/*
* 顺序执行，AsyncTask里面有5个核心线程，最大128个
* 01-14 11:30:47.000: I/System.out(17418): start time: 13
01-14 11:30:47.000: I/System.out(17418): end time: 13
01-14 11:30:47.000: I/System.out(17418): 任务2 task 1 Thread id: 840 seconds: 1421206247008
01-14 11:30:50.020: I/System.out(17418): 任务1 task 2 Thread id: 841 seconds: 1421206250028
01-14 11:30:50.025: I/System.out(17418): 任务2 task 3 Thread id: 842 seconds: 1421206250033
01-14 11:30:53.030: I/System.out(17418): 任务1 task 4 Thread id: 843 seconds: 1421206253037
01-14 11:30:53.040: I/System.out(17418): 任务2 task 5 Thread id: 844 seconds: 1421206253047
01-14 11:30:56.050: I/System.out(17418): 任务1 task 6 Thread id: 844 seconds: 1421206256053
01-14 11:30:56.050: I/System.out(17418): 任务2 task 7 Thread id: 844 seconds: 1421206256055
01-14 11:30:59.050: I/System.out(17418): 任务1 task 8 Thread id: 844 seconds: 1421206259057
01-14 11:30:59.050: I/System.out(17418): 任务2 task 9 Thread id: 844 seconds: 1421206259058
*/
// asyncTask.execute(task);
// 和asyncTask.execute(task)执行结果相同，顺序执行。
// asyncTask.executeOnExecutor(AsyncTask.SERIAL_EXECUTOR, task);
/*
* 可以看出是异步执行，线程池里面最多有5个线程
* 01-14 11:43:14.115: I/System.out(18208): start time: 13
01-14 11:43:14.115: I/System.out(18208): end time: 13
01-14 11:43:14.115: I/System.out(18208): 任务2 task 1 Thread id: 880 seconds: 1421206994121
01-14 11:43:14.115: I/System.out(18208): 任务2 task 3 Thread id: 877 seconds: 1421206994122
01-14 11:43:14.115: I/System.out(18208): 任务2 task 5 Thread id: 876 seconds: 1421206994122
01-14 11:43:14.115: I/System.out(18208): 任务2 task 7 Thread id: 877 seconds: 1421206994123
01-14 11:43:14.115: I/System.out(18208): 任务2 task 9 Thread id: 877 seconds: 1421206994123
01-14 11:43:17.115: I/System.out(18208): 任务1 task 2 Thread id: 880 seconds: 1421206997122
01-14 11:43:17.115: I/System.out(18208): 任务1 task 6 Thread id: 878 seconds: 1421206997123
01-14 11:43:17.115: I/System.out(18208): 任务1 task 8 Thread id: 876 seconds: 1421206997123
01-14 11:43:17.115: I/System.out(18208): 任务1 task 4 Thread id: 879 seconds: 1421206997123
*/
asyncTask.executeOnExecutor(AsyncTask.THREAD_POOL_EXECUTOR, task);
/*
* 异步执行
* 01-14 11:28:06.915: I/System.out(17143): start time: 13
01-14 11:28:06.915: I/System.out(17143): 任务2 task 1 Thread id: 837 seconds: 1421206086924
01-14 11:28:06.920: I/System.out(17143): 任务2 task 3 Thread id: 839 seconds: 1421206086925
01-14 11:28:06.920: I/System.out(17143): 任务2 task 5 Thread id: 841 seconds: 1421206086926
01-14 11:28:06.920: I/System.out(17143): 任务2 task 7 Thread id: 843 seconds: 1421206086926
01-14 11:28:06.920: I/System.out(17143): end time: 13
01-14 11:28:06.920: I/System.out(17143): 任务2 task 9 Thread id: 845 seconds: 1421206086927
01-14 11:28:09.925: I/System.out(17143): 任务1 task 2 Thread id: 838 seconds: 1421206089926
01-14 11:28:09.925: I/System.out(17143): 任务1 task 4 Thread id: 840 seconds: 1421206089927
01-14 11:28:09.925: I/System.out(17143): 任务1 task 6 Thread id: 842 seconds: 1421206089927
01-14 11:28:09.925: I/System.out(17143): 任务1 task 8 Thread id: 844 seconds: 1421206089927
*/
// asyncTask.executeOnExecutor(Executors.newFixedThreadPool(2), task);
/*
* 执行结果:
* 任务1 task 2 Thread id: 816 seconds: 1421205791881
任务2 task 3 Thread id: 816 seconds: 1421205791882
任务1 task 4 Thread id: 816 seconds: 1421205794883
任务2 task 5 Thread id: 816 seconds: 1421205794883
任务1 task 6 Thread id: 816 seconds: 1421205797884
任务2 task 7 Thread id: 816 seconds: 1421205797885
任务1 task 8 Thread id: 816 seconds: 1421205800886
任务2 task 9 Thread id: 816 seconds: 1421205800887
*/
// asyncTask.executeOnExecutor(exec, task);
}
System.out.println("end time: "+Calendar.SECOND);
}
private final class MainAsyncTask extends AsyncTask<Object, Integer, Object>{
private Task task;
@Override
protected Object doInBackground(Object... params) {
Object result = null;
task = (Task)params[0];
switch (task.getTaskID()) {
case Task.TASK_USER_LOGIN:
try {
Thread.sleep(3000);
System.out.println("任务"+task.getTaskID()+" "+ task.getTask()+" Thread id: "+Thread.currentThread().getId()+" seconds: "+System.currentTimeMillis());
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
break;
case 2:
System.out.println("任务"+task.getTaskID()+" "+ task.getTask()+" Thread id: "+Thread.currentThread().getId()+" seconds: "+System.currentTimeMillis());
break;
}
return result;
}
@Override
protected void onPostExecute(Object result) {
super.onPostExecute(result);
}
}
}
3、AsyncTask源码分析
public abstract class AsyncTask {
private static final String LOG_TAG = AsyncTask;
//获取当前的cpu核心数
private static final int CPU_COUNT = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
//线程池核心容量
private static final int CORE_POOL_SIZE = CPU_COUNT + 1;
//线程池最大容量
private static final int MAXIMUM_POOL_SIZE = CPU_COUNT * 2 + 1;
//过剩的空闲线程的存活时间
private static final int KEEP_ALIVE = 1;
//ThreadFactory 线程工厂，通过工厂方法newThread来获取新线程
private static final ThreadFactory sThreadFactory = new ThreadFactory() {
//原子整数，可以在超高并发下正常工作
private final AtomicInteger mCount = new AtomicInteger(1);
public Thread newThread(Runnable r) {
return new Thread(r, AsyncTask # + mCount.getAndIncrement());
}
};
//静态阻塞式队列，用来存放待执行的任务，初始容量：128个
private static final BlockingQueue sPoolWorkQueue =
new LinkedBlockingQueue(128);
/**
* 静态并发线程池，可以用来并行执行任务，尽管从3.0开始，AsyncTask默认是串行执行任务
* 但是我们仍然能构造出并行的AsyncTask
*/
public static final Executor THREAD_POOL_EXECUTOR
= new ThreadPoolExecutor(CORE_POOL_SIZE, MAXIMUM_POOL_SIZE, KEEP_ALIVE,
TimeUnit.SECONDS, sPoolWorkQueue, sThreadFactory);
/**
* 静态串行任务执行器，其内部实现了串行控制，
* 循环的取出一个个任务交给上述的并发线程池去执行
*/
public static final Executor SERIAL_EXECUTOR = new SerialExecutor();
//消息类型：发送结果
private static final int MESSAGE_POST_RESULT = 0x1;
//消息类型：更新进度
private static final int MESSAGE_POST_PROGRESS = 0x2;
/**静态Handler，用来发送上述两种通知，采用UI线程的Looper来处理消息
* 这就是为什么AsyncTask必须在UI线程调用，因为子线程
* 默认没有Looper无法创建下面的Handler，程序会直接Crash
*/
private static final InternalHandler sHandler = new InternalHandler();
//默认任务执行器，被赋值为串行任务执行器，就是它，AsyncTask变成串行的了
private static volatile Executor sDefaultExecutor = SERIAL_EXECUTOR;
//如下两个变量我们先不要深究，不影响我们对整体逻辑的理解
private final WorkerRunnable mWorker;
private final FutureTask mFuture;
//任务的状态 默认为挂起，即等待执行，其类型标识为易变的（volatile）
private volatile Status mStatus = Status.PENDING;
//原子布尔型，支持高并发访问，标识任务是否被取消
private final AtomicBoolean mCancelled = new AtomicBoolean();
//原子布尔型，支持高并发访问，标识任务是否被执行过
private final AtomicBoolean mTaskInvoked = new AtomicBoolean();
/*串行执行器的实现，我们要好好看看，它是怎么把并行转为串行的
*目前我们需要知道，asyncTask.execute(Params ...)实际上会调用
*SerialExecutor的execute方法，这一点后面再说明。也就是说：当你的asyncTask执行的时候，
*首先你的task会被加入到任务队列，然后排队，一个个执行
*/
private static class SerialExecutor implements Executor {
//线性双向队列，用来存储所有的AsyncTask任务
final ArrayDeque mTasks = new ArrayDeque();
//当前正在执行的AsyncTask任务
Runnable mActive;
public synchronized void execute(final Runnable r) {
//将新的AsyncTask任务加入到双向队列中
mTasks.offer(new Runnable() {
public void run() {
try {
//执行AsyncTask任务
r.run();
} finally {
//当前AsyncTask任务执行完毕后，进行下一轮执行，如果还有未执行任务的话
//这一点很明显体现了AsyncTask是串行执行任务的，总是一个任务执行完毕才会执行下一个任务
scheduleNext();
}
}
});
//如果当前没有任务在执行，直接进入执行逻辑
if (mActive == null) {
scheduleNext();
}
}
protected synchronized void scheduleNext() {
//从任务队列中取出队列头部的任务，如果有就交给并发线程池去执行
if ((mActive = mTasks.poll()) != null) {
THREAD_POOL_EXECUTOR.execute(mActive);
}
}
}
/**
* 任务的三种状态
*/
public enum Status {
/**
* 任务等待执行
*/
PENDING,
/**
* 任务正在执行
*/
RUNNING,
/**
* 任务已经执行结束
*/
FINISHED,
}
/** 隐藏API：在UI线程中调用，用来初始化Handler */
public static void init() {
sHandler.getLooper();
}
/** 隐藏API：为AsyncTask设置默认执行器 */
public static void setDefaultExecutor(Executor exec) {
sDefaultExecutor = exec;
}
/**
* Creates a new asynchronous task. This constructor must be invoked on the UI thread.
*/
public AsyncTask() {
mWorker = new WorkerRunnable() {
public Result call() throws Exception {
mTaskInvoked.set(true);
Process.setThreadPriority(Process.THREAD_PRIORITY_BACKGROUND);
//noinspection unchecked
return postResult(doInBackground(mParams));
}
};
mFuture = new FutureTask(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 occured while executing doInBackground(),
e.getCause());
} catch (CancellationException e) {
postResultIfNotInvoked(null);
}
}
};
}
private void postResultIfNotInvoked(Result result) {
final boolean wasTaskInvoked = mTaskInvoked.get();
if (!wasTaskInvoked) {
postResult(result);
}
}
//doInBackground执行完毕，发送消息
private Result postResult(Result result) {
@SuppressWarnings(unchecked)
Message message = sHandler.obtainMessage(MESSAGE_POST_RESULT,
new AsyncTaskResult(this, result));
message.sendToTarget();
return result;
}
/**
* 返回任务的状态
*/
public final Status getStatus() {
return mStatus;
}
/**
* 这个方法是我们必须要重写的，用来做后台计算
* 所在线程：后台线程
*/
protected abstract Result doInBackground(Params... params);
/**
* 在doInBackground之前调用，用来做初始化工作
* 所在线程：UI线程
*/
protected void onPreExecute() {
}
/**
* 在doInBackground之后调用，用来接受后台计算结果更新UI
* 所在线程：UI线程
*/
protected void onPostExecute(Result result) {
}
/**
* Runs on the UI thread after {@link #publishProgress} is invoked.
/**
* 在publishProgress之后调用，用来更新计算进度
* 所在线程：UI线程
*/
protected void onProgressUpdate(Progress... values) {
}
/**
* cancel被调用并且doInBackground执行结束，会调用onCancelled，表示任务被取消
* 这个时候onPostExecute不会再被调用，二者是互斥的，分别表示任务取消和任务执行完成
* 所在线程：UI线程
*/
@SuppressWarnings({UnusedParameters})
protected void onCancelled(Result result) {
onCancelled();
}
protected void onCancelled() {
}
public final boolean isCancelled() {
return mCancelled.get();
}
public final boolean cancel(boolean mayInterruptIfRunning) {
mCancelled.set(true);
return mFuture.cancel(mayInterruptIfRunning);
}
public final Result get() throws InterruptedException, ExecutionException {
return mFuture.get();
}
public final Result get(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException,
ExecutionException, TimeoutException {
return mFuture.get(timeout, unit);
}
/**
* 这个方法如何执行和系统版本有关，在AsyncTask的使用规则里已经说明，如果你真的想使用并行AsyncTask，
* 也是可以的，只要稍作修改
* 必须在UI线程调用此方法
*/
public final AsyncTask execute(Params... params) {
//串行执行
return executeOnExecutor(sDefaultExecutor, params);
//如果我们想并行执行，这样改就行了，当然这个方法我们没法改
//return executeOnExecutor(THREAD_POOL_EXECUTOR, params);
}
/**
* 通过这个方法我们可以自定义AsyncTask的执行方式，串行or并行，甚至可以采用自己的Executor
* 为了实现并行，我们可以在外部这么用AsyncTask：
* asyncTask.executeOnExecutor(AsyncTask.THREAD_POOL_EXECUTOR, Params... params);
* 必须在UI线程调用此方法
*/
public final AsyncTask 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;
//这里#onPreExecute会最先执行
onPreExecute();
mWorker.mParams = params;
//然后后台计算#doInBackground才真正开始
exec.execute(mFuture);
//接着会有#onProgressUpdate被调用，最后是#onPostExecute
return this;
}
/**
* 这是AsyncTask提供的一个静态方法，方便我们直接执行一个runnable
*/
public static void execute(Runnable runnable) {
sDefaultExecutor.execute(runnable);
}
/**
* 打印后台计算进度，onProgressUpdate会被调用
*/
protected final void publishProgress(Progress... values) {
if (!isCancelled()) {
sHandler.obtainMessage(MESSAGE_POST_PROGRESS,
new AsyncTaskResult(this, values)).sendToTarget();
}
}
//任务结束的时候会进行判断，如果任务没有被取消，则onPostExecute会被调用
private void finish(Result result) {
if (isCancelled()) {
onCancelled(result);
} else {
onPostExecute(result);
}
mStatus = Status.FINISHED;
}
//AsyncTask内部Handler，用来发送后台计算进度更新消息和计算完成消息
private static class InternalHandler extends Handler {
@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;
}
}
}
private static abstract class WorkerRunnable implements Callable {
Params[] mParams;
}
@SuppressWarnings({RawUseOfParameterizedType})
private static class AsyncTaskResult {
final AsyncTask mTask;
final Data[] mData;
AsyncTaskResult(AsyncTask task, Data... data) {
mTask = task;
mData = data;
}
}
}