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@liter 2015-12-11T07:14:00.000000Z 字数 3626 阅读 3753

Android网络通信框架LiteHttp 第十五节：并发调度控制器详解

litehttp2.x版本系列教程

官网： http://litesuits.com

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本系列文章面向android开发者，展示开源网络通信框架LiteHttp的主要用法，并讲解其关键功能的运作原理，同时传达了一些框架作者在日常开发中的一些最佳实践和经验。

本系列文章目录总览： https://zybuluo.com/liter/note/186513

第十五节：LiteHttp之并发调度控制器详解

1. 基本简介和使用

框架内置了一枚并发调度器，即SmartExecutor，不仅用来支持lite-http的异步并发支持，更可以直接投入 Runnable、Callable、FutureTask 等类型的运行任务。

可以用来作为 App 内支持异步并发的重要组件，在一个 App 中 SmartExecutor 可以有多个实例，每个实例都有独立核心和等待线程数指标，每个实例都有独立的调度和满载处理策略，但它们 共享一个线程池。这种机制既满足不同木块对线程控制和任务调度的独立需求，又共享一个池资源。独立又共享，最大程度上节省资源，提升性能。

SmartExecutor具有一下特性：

可定义核心并发线程数，即同一时间并发的请求数量。

可定义等待排队线程数，即超出核心并发数后可排队请求数量。

可定义等待队列进入执行状态的策略：先来先执行，后来先执行。

可定义等待队列满载后处理新请求的策略：

  • 抛弃队列中最新的任务
  • 抛弃队列中最旧的任务
  • 抛弃当前新任务
  • 直接执行（阻塞当前线程）
  • 抛出异常（中断当前线程）

看一下实例代码，初始化：

  2. // 智能并发调度控制器：设置[最大并发数]，和[等待队列]大小
  3. SmartExecutor smallExecutor = new SmartExecutor();
  5. // set temporary parameter just for test
  6. // 一下参数设置仅用来测试，具体设置看实际情况。
  8. // number of concurrent threads at the same time, recommended core size is CPU count
  9. smallExecutor.setCoreSize(2);
  11. // adjust maximum number of waiting queue size by yourself or based on phone performance
  12. smallExecutor.setQueueSize(2);
  14. // 任务数量超出[最大并发数]后，自动进入[等待队列]，等待当前执行任务完成后按策略进入执行状态：后进先执行。
  15. smallExecutor.setSchedulePolicy(SchedulePolicy.LastInFirstRun);
  17. // 后续添加新任务数量超出[等待队列]大小时，执行过载策略：抛弃队列内最旧任务。
  18. smallExecutor.setOverloadPolicy(OverloadPolicy.DiscardOldTaskInQueue);

上述代码设计了一个可同时并发2个线程，并发满载后等待队列可容纳2个线程，排队队列中后进的任务先执行，等待队列装满后新任务来到将抛弃队列中最老的任务。

测试多个线程并发的情况：

  1. // 一次投入 4 个任务
  2. for (int i = 0; i < 4; i++) {
  3.     final int j = i;
  4.     smallExecutor.execute(new Runnable() {
  5.         @Override
  6.         public void run() {
  7.             HttpLog.i(TAG, " TASK " + j + " is running now ----------->");
  8.             SystemClock.sleep(j * 200);
  9.         }
  10.     });
  11. }
  13. // 再投入1个可能需要取消的任务
  14. Future future = smallExecutor.submit(new Runnable() {
  15.     @Override
  16.     public void run() {
  17.         HttpLog.i(TAG, " TASK 4 will be canceled... ------------>");
  18.         SystemClock.sleep(1000);
  19.     }
  20. });
  22. // 合适的时机取消此任务
  23. future.cancel(false);
  24.  ```
  26.  上述代码，一次依次投入 0、1、2、3 四个任务，然后接着投入了新任务4，返回一个Future对象。
  28.  根据设置，0、1会立即执行，执行满载后2、3进入排队队列，排队满载后独立投入的任务4来到，队列中最老的任务2被移除，队列中为3、4 。
  30.  因为4随后被取消执行，所以最后输出：
  32. ```java
  33. TASK 0 is running now ----------->
  34. TASK 1 is running now ----------->
  35. TASK 3 is running now ----------->
  38. <div class="md-section-divider"></div>

向我在另一篇文章中建议的，同时并发的线程数量不要过多，可以保持在CPU核数左右，并发线程过多了CPU时间片过多的轮转分配造成吞吐量降低，过少不能充分利用CPU，并发数可以适当比CPU核数多一点没问题。

2. 基本原理

我们看 SmartExecutor 的几个主要方法：

  1. public Future<?> submit(Runnable task)
  3. public <T> Future<T> submit(Runnable task, T result)
  5. public <T> Future<T> submit(Callable<T> task)
  7. public <T> void submit(RunnableFuture<T> task)
  9. public void execute(final Runnable command)
  12. <div class="md-section-divider"></div>

最主要的是 execute 方法，其他几个方法是将任务封装为 FutureTask 投入到 execute 方法执行。因为 FutureTask 本质就是一个 RunnableFuture 对象，兼具 Runnable 和 Future 的特性和功能。

那么重点就是看 execute 方法了：

  1. @Override
  2. public void execute(final Runnable command) {
  3.     if (command == null) {
  4.         return;
  5.     }
  7.     WrappedRunnable scheduler = new WrappedRunnable() {
  8.         @Override
  9.         public Runnable getRealRunnable() {
  10.             return command;
  11.         }
  13.         public Runnable realRunnable;
  15.         @Override
  16.         public void run() {
  17.             try {
  18.                 command.run();
  19.             } finally {
  20.                 scheduleNext(this);
  21.             }
  22.         }
  23.     };
  25.     boolean callerRun = false;
  26.     synchronized (lock) {
  27.         if (runningList.size() < coreSize) {
  28.             runningList.add(scheduler);
  29.             threadPool.execute(scheduler);
  30.         } else if (waitingList.size() < queueSize) {
  31.             waitingList.addLast(scheduler);
  32.         } else {
  33.             switch (overloadPolicy) {
  34.                 case DiscardNewTaskInQueue:
  35.                     waitingList.pollLast();
  36.                     waitingList.addLast(scheduler);
  37.                     break;
  38.                 case DiscardOldTaskInQueue:
  39.                     waitingList.pollFirst();
  40.                     waitingList.addLast(scheduler);
  41.                     break;
  42.                 case CallerRuns:
  43.                     callerRun = true;
  44.                     break;
  45.                 case DiscardCurrentTask:
  46.                     break;
  47.                 case ThrowExecption:
  48.                     throw new RuntimeException("Task rejected from lite smart executor. " + command.toString());
  49.                 default:
  50.                     break;
  51.             }
  52.         }
  53.         //printThreadPoolInfo();
  54.     }
  55.     if (callerRun) {
  56.         command.run();
  57.     }
  58. }

可以看到整个过程简单概括为：

  1. 把任务封装为一个类似“链表”的结构体，执行完一个，调度下一个。
  2. 加锁防止并发时抢夺资源，判断当前运行任务数量。
  3. 当前任务数少于并发最大数量则投入运行，若满载则投入等待队列尾部。
  4. 若等待队列未满新任务进入排队，若满则执行满载处理策略。
  5. 当一个任务执行完，其尾部通过“链接”的方式调度一个新任务执行。若没有任务，则结束。

其中 加锁 和使用一个 WrappedRunnable 将任务包装成“链接”是重点。

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