Android实战技巧：深入解析AsyncTask
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实战技巧：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：一个是与主线程的交互，另一个就是线程的管理调度。虽然可能有多个AsyncTask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：
- #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())。
- 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。
- 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
- 异步任务的实例必须在UI线程中创建；execute(Params… params)方法必须在UI线程中调用；不要手动调用onPreExecute()，doInBackground(Params… params)，onProgressUpdate(Progress… values)，onPostExecute(Result… result)这几个方法；不能在doInBackground(Params… params)中更改UI组件的信息；一个任务的实例只能执行一次，如果执行第二次将会抛出异常
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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转自：http://blog.csdn.net/hitlion2008/article/details/7983449
