Android 开发艺术探索笔记（22）

Android 开发艺术探索笔记（22）

HandlerThread

HandlerThread继承了Thread，它是一种可以使用Handler的Thread，它的实现就是在run方法中通过Looper.prepare()来创建消息队列，并通过Loop.loop()来开启消息循环，这样在实际中就允许在HandlerThread中创建Handler了。

它和普通的Thread不同在于普通Thread主要是从run方法中执行一个耗时任务，而HandlerThread在内部创建了消息队列，外界需要通过Handler的消息方式来通知Thread来完成一个具体的任务，主要应用于IntentService，不用时要通过quit和quitSafely终止。IntentService

继承了Service的抽象类，是一个特殊的Service，所以必须要创建它的子类才能使用IntentService。适合执行高优先级的后台任务。IntentSerrvice封装了HandlerThread和Handler。

当它第一次被启动时，它的onCreate调用，onCreate会创建一个HandlerThread，然后使用它的Looper来够着一个Handler对象mServiceHandler，然后这个对象发送的消息最终都会在HandlerThread中执行。每次启用IntentService它的onStartCommand就调用一次，在这个方法中不过是通过mServiceHandler发送intent消息而已。mServiceHandler接收到这个intent后会把intent（和外界startService（intent）中intent一样）传递给onHandlerIntent处理，处理完后通过stopSelf来停止服务。而onHandlerIntent是一个抽象类，需要我们写子类来继承它，在子类中我们要去区分多个后台任务，然后串行执行每个后台任务，每次执行都要启动一次IntentService云云。

下面来看一个实例，我们派生一个IntentService：

这里实现的是在onHandlerIntent中通过task_action来标识intent，Service通过这个标识来处理对应的intent。

总的来说，IntentService是一种拿来就用，用完就走的service，它串行执行完所有耗时任务后会通过stopSelf自动停止服务。

实例使用：​​传送门​​Android中的线程池

线程池的三大优点：

（1）重用线程池中的线程，避免因为线程的创建和销毁带来的性能开销

（2）能有效控制线程的最大并发数，减少因为线程抢占资源导致的阻塞

（3）能够对线程进行简单的管理。

ThreadPoolExecutor

ThreadPoolExecutor是线程池的真正实现，它的构造方法提供了一系列的参数来配置线程池。

上面的构造方法中的参数分别代表：核心线程数、线程池能容纳的最多线程数、非核心线程闲置的超时时长、用于指定keepAliveTime的单位、线程池的队列、线程工厂。

ThreadPoolExecutor执行任务大致遵守如下规则:

（1）如果线程池的线程数未达到最大容纳量，那么会直接启动一个核心线程来执行任务。

（2）如果线程池中的线程数已达到或者超过最大容纳量，那么任务会被插入到任务队列中排队等待执行。

（3）如果步骤2中的任务队列已满，如果这个时候线程池中的线程数未达到最大容纳量，则立刻执行一个非核心线程来执行任务。

（4）如果步骤3中线程数量已经达到最大值，那么就拒绝执行此任务。会通过ThreadPoolExecutor的rejectedExecution来通知调用者。

在AsyncTask（两个线程中的THREAD_POOL_EXECUTOR）就明显的体现了线程池的特点：

核心线程为CPU核心+1、最大容纳量为CPU核心*2+1、非核心闲置时间为1s、任务队列容量为128。

线程池的分类

Bitmap和加载Chache

因为Android对单个应用所施加的内存限制如16mb，所以我们想办法高速加载Bitmap。 实际开发中经常用到Bitmap做缓存。比较常用的缓存策略有LruChache和DiskLruChache。 前者常被用做内存缓存，后者则是存储缓存。Lru是Least Recently Used的缩写，即最近最少使用算法，它的核心思想为：当缓存快满时，会淘汰近期最少使用的缓存目标。

Bitmap的高效加载

如何加载一个Bitmap呢，BitmapFactory提供了四个方法：decodeFile、decodeResource、decodeStream、decodeByteArray，分别用于从文件系统、资源、输入流以及字节数组中加载处一个Bitmap对象。都是Android底层实现的，对应着BitmapFactory的几个native方法。

高效加载Bitmap核心思想就是使用Bitmap.Options方法加载所需尺寸的图片。因为一般ImageView的尺寸都没有图片大，所以把图片整个加载进来就显得很拖沓，所以先把图片按照一定的采样率缩小，然后加载给ImageView。这会一定程度避免程序OOM，提高了加载性能。

通过Options来缩放图片，主要用到的是inSampleSize参数，即采样率。当其大于1，比如为2时，图片宽高取1/2，像素变为原来的1/4，内存也变为1/4，比如一个1024*1024像素采用ARGB8888存储格式的图片来说，其大小为1024*1024*4=4mb，缩小后大小为1mb。所以采样率的缩放比例为1/(inSampleSize^2)，比如采样率为4，则缩放比例就是1/16。一般这个数自定位2的指数。

获取采样率的步骤：

（1）将BitmapFactory.Options的inJustDecodeBounds参数设置为true并加载图片

（2）从BitmapFactory.Options中取出图片的原始宽高信息，它们对应于outWidth和outHeight参数。

（3）根据采样率的规则并结合目标View的大小计算inSampleSize

（4）将BitmapFactory.Options的inJustDecodeBounds参数设置为false，然后重新加载图片。

经过上述四个步骤，加载出来的是缩放后的图片。inJustDecodeBounds设置为True时，BitmapFactory只会去解析图片的原始宽/高而不会加载它，所以这个操作时轻量级的。所以有如下代码：

通过上述的代码，我们使用就简便了，比如一个ImageView的大小为100*100，使用为：

除了用decodeResource还可以用其他三个方法来解析加载图片。

Android中的缓存策略 可以用LruChache和DiskLruChache结合实现一个优秀的ImageLoader。

LruChache

LruChache是一个缓存类、泛型类，它内部采用了一个LinkedHashMap以强引用的方式存储外界的缓存对象，其提供了get和put方法来完成缓存的获取和添加操作，当缓存满时，LruChache会移除较早使用的缓存对象，然后添加新的缓存对象。下面要弄清楚强引用、弱引用、软引用

- 强引用

直接的对象应用。

- 软引用

当一个对象只有软引用存在时，系统内存不足时，此对象会被gc回收。

- 弱引用

当一个对象只有弱引用存在时，此对象随时会被gc回收。

另外LruChache线程是安全的。下面为LruChache的初始化：

上面代码中，只需提供缓存的总容量大小并重写sizeOf即可。sizeOf的作用是计算缓存对象的大小，单位和总容量一致。上例中，总容量大小为当前进程可用内存的1/8，单位为KB，而siezOf则完成了Bitmap对象大小的计算，除1024也是将单位转化为KB，特殊情况下还要重写entryRemoved方法，在这个方法中做一些资源的回收工作。

通过get、put、remove可以得到、添加、删除一个缓存对象。

LruChacha其实已经是Android源码的一部分了。DiskLruChache

DiskLruChache作用是实现存储设备缓存，即磁盘存储，它通过将缓存对象写入文件系统从而实现缓存效果。

DiskLruChache并不能通过构造方法来创建，而是通过open来创建自身。

第一个参数为磁盘缓存在文件系统中的存储路径，可以选择sd卡的缓存目录，第二个为应用的版本号，第三个为单个节点对应的数据的个数，一般设为1，第四个表示缓存总大小，当缓存超出这个大小后，会清楚一些缓存。

DiskLruChache的缓存添加

DiskLruChache的缓存添加操作是通过Editor完成的，Editor表示一个缓存对象的编辑对象。实例中，我们首先获取图片的Url所对应的key，然后根据key就可以通过edit()来获得Editor的对象，如果这个缓存正在被编辑则返回null，因为DiskLruChache不允许同时编辑一个缓存对象。之所以要把url转化为key是因为url中可能有特殊字符。一般用url的md5值作为key。

将图片的url转为key之后就可以获取Editor对象了，对于这个key来说如果当前不存在其他的Editor则edit()返回一个新的Editor对象，通过它可以得到一个文件输出流。open中因为设置了一个节点只能有一个数据，则下面的DISK_CHACHE_INDEX设为0就可以了

有了这个文件输出流，从网上-这个图片就可以通过这个输出流写入到文件系统上。实现如下：

经过上面的步骤，还必须通过Editor.commit()来提交写入操作。如果写入出现异常，则可以用abort（）来退回整个操作。DiskLruChache的缓存查找

缓存查找也需要将url转化为key，然后通过DiskLruChache的get方法得到一个Snapshot对象，从Snapshot获取输入流，有了输入流就可以得到输出流，就能得到缓存的Bitmap对象了。一般不建议直接加载这个Bitmap对象，之前用过Options来缩放，但是它不支持FileInputStream，原因是FileInputStream是有序的文件流，两次的decodeStream调用影响了文件流的位置，导致第二次decodeStream时得到的是null。解决这个问题的方法是通过文件流来得到它的文件描述符，然后通过BitmapFactory.decodeFileDescriptor方法来加载一个缩放后图片。代码如下：

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