Android非同步任務類實現方案
今天向大家介紹一個很有用的非同步任務類處理類，分別包含了AsyncTask各個環節中的異常處理、大量併發執行而不發生異常、字串資料快取等功能。並且感謝@馬天宇(http://litesuits.com/)給我的思路與指點。
研究過Android系統原始碼的同學會發現：AsyncTask在android2.3的時候執行緒池是一個核心數為5執行緒，佇列可容納10執行緒，最大執行128個任務，這存在一個問題，當你真的有138個併發時，即使手機沒被你撐爆，那麼超出這個指標應用絕對crash掉。 後來升級到3.0，為了避免併發帶來的一些列問題，AsyncTask竟然成為序列執行器了，也就是你即使你同時execute N個AsyncTask，它也是挨個排隊執行的。 這一點請同學們一定注意，AsyncTask在3.0以後，是非同步的沒錯，但不是併發的。關於這一點的改進辦法，我之前寫過一篇《Thread併發請求封裝——深入理解AsyncTask類》沒有看過的同學可以看這裡，本文是在這個基礎上對AsyncTask做進一步的優化。
根據Android4.0原始碼我們可以看到，在AsyncTask中預設有兩個執行器，ThreadPoolExecutor和SerialExecutor，分別表示並行執行器和序列執行器。但是預設的並行執行器並不能執行大於128個任務的處理，所以我們在此定義一個根據lru排程策略的並行執行器。原始碼可以看這裡。
/**
* 用於替換掉原生的mThreadPoolExecutor，可以大大改善Android自帶非同步任務框架的處理能力和速度。
* 預設使用LIFO（後進先出）策略來排程執行緒，可將最新的任務快速執行，當然你自己可以換為FIFO排程策略。
* 這有助於使用者當前任務優先完成（比如載入圖片時，很容易做到當前螢幕上的圖片優先載入）。
*/
private static class SmartSerialExecutor implements Executor {
/**
* 這裡使用{@link ArrayDequeCompat}作為棧比{@link Stack}效能高
*/
private ArrayDequeCompat<Runnable> mQueue = new ArrayDequeCompat<Runnable>(
serialMaxCount);
private ScheduleStrategy mStrategy = ScheduleStrategy.LIFO;
private enum ScheduleStrategy {
LIFO, FIFO;
}
/**
* 一次同時併發的數量，根據處理器數量調節 <br>
* cpu count : 1 2 3 4 8 16 32 <br>
* once(base*2): 1 2 3 4 8 16 32 <br>
* 一個時間段內最多併發執行緒個數： 雙核手機：2 四核手機：4 ... 計算公式如下：
*/
private static int serialOneTime;
/**
* 併發最大數量，當投入的任務過多大於此值時，根據Lru規則，將最老的任務移除（將得不到執行） <br>
* cpu count : 1 2 3 4 8 16 32 <br>
* base(cpu+3) : 4 5 6 7 11 19 35 <br>
* max(base*16): 64 80 96 112 176 304 560 <br>
*/
private static int serialMaxCount;
private void reSettings(int cpuCount) {
serialOneTime = cpuCount;
serialMaxCount = (cpuCount + 3) * 16;
}
public SmartSerialExecutor() {
reSettings(CPU_COUNT);
}
@Override
public synchronized void execute(final Runnable command) {
Runnable r = new Runnable() {
@Override
public void run() {
command.run();
next();
}
};
if ((mThreadPoolExecutor).getActiveCount() < serialOneTime) {
// 小於單次併發量直接執行
mThreadPoolExecutor.execute(r);
} else {
// 如果大於併發上限，那麼移除最老的任務
if (mQueue.size() >= serialMaxCount) {
mQueue.pollFirst();
}
// 新任務放在隊尾
mQueue.offerLast(r);
}
}
public synchronized void next() {
Runnable mActive;
switch (mStrategy) {
case LIFO:
mActive = mQueue.pollLast();
break;
case FIFO:
mActive = mQueue.pollFirst();
break;
default:
mActive = mQueue.pollLast();
break;
}
if (mActive != null) {
mThreadPoolExecutor.execute(mActive);
}
}
}
以上便是對AsyncTask的併發執行優化，接下來我們看對異常捕獲的改進。
真正說起來，這並不算是什麼功能上的改進，僅僅是一種開發上的技巧。程式碼過長，我刪去了一些，僅留下重要部分。
/**
* 安全非同步任務，可以捕獲任意異常，並反饋給給開發者。<br>
* 從執行前，執行中，執行後，乃至更新時的異常都捕獲。<br>
*/
public abstract class SafeTask<Params, Progress, Result> extends
KJTaskExecutor<Params, Progress, Result> {
private Exception cause;
@Override
protected final void onPreExecute() {
try {
onPreExecuteSafely();
} catch (Exception e) {
exceptionLog(e);
}
}
@Override
protected final Result doInBackground(Params... params) {
try {
return doInBackgroundSafely(params);
} catch (Exception e) {
exceptionLog(e);
cause = e;
}
return null;
}
@Override
protected final void onProgressUpdate(Progress... values) {
try {
onProgressUpdateSafely(values);
} catch (Exception e) {
exceptionLog(e);
}
}
@Override
protected final void onPostExecute(Result result) {
try {
onPostExecuteSafely(result, cause);
} catch (Exception e) {
exceptionLog(e);
}
}
@Override
protected final void onCancelled(Result result) {
onCancelled(result);
}
}
其實從程式碼就可以看出，僅僅是對原AsyncTask類中各個階段的程式碼做了一次try..catch… 但就是這一個小優化，不僅可以使程式碼整齊(我覺得try…catch太多真的很影響程式碼美觀)，而且在最終都可以由一個onPostExecuteSafely(xxx)來整合處理，使得結構更加緊湊。
讓AsyncTask附帶資料快取功能
我們在做APP開發的時候，網路訪問都會加上快取處理，其中的原因我想就不必講了。那麼如果讓AsyncTask自身就附帶網路JSON快取，豈不是更好？其實實現原理很簡單，就是將平時我們寫在外面的快取方法放到AsyncTask內部去實現，註釋已經講解的很清楚了，這裡就不再講了
/**
* 本類主要用於獲取網路資料，並將結果快取至檔案，檔名為key，快取有效時間為value <br>
* <b>注：</b>{@link #CachedTask#Result}需要序列化，否則不能或者不能完整的讀取快取。<br>
*/
public abstract class CachedTask<Params, Progress, Result extends Serializable>
extends SafeTask<Params, Progress, Result> {
private String cachePath = "folderName"; // 快取路徑
private String cacheName = "MD5_effectiveTime"; // 快取檔名格式
private long expiredTime = 0; // 快取時間
private String key; // 快取以鍵值對形式存在
private ConcurrentHashMap<String, Long> cacheMap;
/**
* 構造方法
* @param cachePath 快取路徑
* @param key 儲存的key值，若重複將覆蓋
* @param cacheTime 快取有效期，單位：分
*/
public CachedTask(String cachePath, String key, long cacheTime) {
if (StringUtils.isEmpty(cachePath)
|| StringUtils.isEmpty(key)) {
throw new RuntimeException("cachePath or key is empty");
} else {
this.cachePath = cachePath;
// 對外url，對內url的md5值（不僅可以防止由於url過長造成檔名錯誤，還能防止惡意修改快取內容）
this.key = CipherUtils.md5(key);
// 對外單位：分，對內單位：毫秒
this.expiredTime = TimeUnit.MILLISECONDS.convert(
cacheTime, TimeUnit.MINUTES);
this.cacheName = this.key + "_" + cacheTime;
initCacheMap();
}
}
private void initCacheMap() {
cacheMap = new ConcurrentHashMap<String, Long>();
File folder = FileUtils.getSaveFolder(cachePath);
for (String name : folder.list()) {
if (!StringUtils.isEmpty(name)) {
String[] nameFormat = name.split("_");
// 若滿足命名格式則認為是一個合格的cache
if (nameFormat.length == 2 && (nameFormat[0].length() == 32 || nameFormat[0].length() == 64 || nameFormat[0].length() == 128)) {
cacheMap.put(nameFormat[0], TimeUnit.MILLISECONDS.convert(StringUtils.toLong(nameFormat[1]), TimeUnit.MINUTES));
}
}
}
}
/**
* 做聯網操作,本方法執行線上程中
*/
protected abstract Result doConnectNetwork(Params... params)
throws Exception;
/**
* 做耗時操作
*/
@Override
protected final Result doInBackgroundSafely(Params... params)
throws Exception {
Result res = null;
Long time = cacheMap.get(key);
long lastTime = (time == null) ? 0 : time; // 獲取快取有效時間
long currentTime = System.currentTimeMillis(); // 獲取當前時間
if (currentTime >= lastTime + expiredTime) { // 若快取無效，聯網下載
res = doConnectNetwork(params);
if (res == null)
res = getResultFromCache();
else
saveCache(res);
} else { // 快取有效，使用快取
res = getResultFromCache();
if (res == null) { // 若快取資料意外丟失，重新下載
res = doConnectNetwork(params);
saveCache(res);
}
}
return res;
}
private Result getResultFromCache() {
Result res = null;
ObjectInputStream ois = null;
try {
ois = new ObjectInputStream(new FileInputStream(
FileUtils.getSaveFile(cachePath, key)));
res = (Result) ois.readObject();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
FileUtils.closeIO(ois);
}
return res;
}
/**
* 儲存資料，並返回是否成功
*/
private boolean saveResultToCache(Result res) {
boolean saveSuccess = false;
ObjectOutputStream oos = null;
try {
oos = new ObjectOutputStream(new FileOutputStream(
FileUtils.getSaveFile(cachePath, key)));
oos.writeObject(res);
saveSuccess = true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
FileUtils.closeIO(oos);
}
return saveSuccess;
}
/**
* 清空快取檔案（非同步）
*/
public void cleanCacheFiles() {
cacheMap.clear();
File file = FileUtils.getSaveFolder(cachePath);
final File[] fileList = file.listFiles();
if (fileList != null) {
// 非同步刪除全部檔案
TaskExecutor.start(new Runnable() {
@Override
public void run() {
for (File f : fileList) {
if (f.isFile()) {
f.delete();
}
}
}// end run()
});
}// end if
}
/**
* 移除一個快取
*/
public void remove(String key) {
// 對內是url的MD5
String realKey = CipherUtils.md5(key);
for (Map.Entry<String, Long> entry : cacheMap.entrySet()) {
if (entry.getKey().startsWith(realKey)) {
cacheMap.remove(realKey);
return;
}
}
}
/**
* 如果快取是有效的，就儲存
* @param res 將要快取的資料
*/
private void saveCache(Result res) {
if (res != null) {
saveResultToCache(res);
cacheMap.put(cacheName, System.currentTimeMillis());
}
}
}
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