Android 性能优化之线程优化

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Android 性能优化之线程优化

线程调度原理

• 分时调度模型：让线程轮流获取CPU的使用权，并且平均每个线程占用CPU的时间片。这种方式确保了每个线程都有机会执行，但执行时间可能较短。
• 抢占式调度模型：优先级高的获取，JVM采用。

Android线程调度

• nice值： - 通过 android.os.Process#setThreadPriority(int) 定义。- 内置优先级常量：- 在Android中，nice值也是影响线程优先级的一个因素。- nice值越小，优先级越高。- nice值主要用于调整进程（而非线程）的优先级。
• cgroup： - 群组调度策略。- 保证前台线程可以获取更多的CPU。

注意点

• 线程过多会导致CPU频繁切换，降低线程运行效率。
• 根据任务重要性定义优先级。
• 优先级具有继承性。

异步方式

1. Thread - 最常见的异步方式。- 缺点：不易复用、频繁创建和销毁开销大；复杂场景不宜使用。
2. HandlerThread - 继承自Thread，内置Handler。- 适合长时间串行执行。
3. IntentService - 基继承自Service，内置Handler。- 优先级较高，不占用主线程，不易被系统kill。
4. 线程池 - 易复用，减少频繁创建、销毁。- 功能强大，可以定时、任务队列、并发数控制。

线程使用准则

• 设置线程名。
• 设置优先级。

// 设置线程名Thread.currentThread().setName("myWork");// 设置优先级Process.setThreadPriority(Process.THREAD_PRIORITY_DEFAULT);

线程池配置

• IO密集型： - CPU密集型任务通常涉及大量的计算和逻辑处理，而不涉及太多的I/O操作。- 线程池大小设置为CPU内核数+1是比较合理的。例如，如果设备有4个CPU核心，那么线程池大小可以设置为5。
• CPU密集型： - IO密集型任务涉及大量的I/O操作，如数据库交互、文件上传下载和网络传输等。这些操作会导致线程阻塞等待，从而降低CPU的利用率。- 线程池大小可以设置为CPU核心数的两倍，即2N。例如，如果设备有4个CPU核心，那么线程池大小可以设置为8。- 另一种配置方式是基于阻塞系数（blocking factor）。线程数 = CPU核心数 / (1 – 阻塞系数)。阻塞系数通常在0.8到0.9之间。例如，如果阻塞系数为0.9，CPU核心数为4，则线程数 = 4 / (1 – 0.9) = 40。

publicThreadPoolExecutor(int corePoolSize,// 核心线程数int maximumPoolSize,// 最大线程数long keepAliveTime,//非核心线程的存活时间TimeUnit unit,// 时间单位BlockingQueue<Runnable> workQueue,// 任务队列ThreadFactory threadFactory,// 线程工厂RejectedExecutionHandler handler // 拒绝策略)

publicclassCPUThreadPool{privatestaticfinalintCPU_COUNT=Runtime.getRuntime().availableProcessors();privatestaticExecutorService sInstance;publicstaticExecutorServicenewCpuThreadPool(){int corePoolSize =CPU_COUNT+1;int maximumPoolSize =CPU_COUNT*2+1;long keepAliveTime =30;returnnewThreadPoolExecutor(
                corePoolSize,
                maximumPoolSize,
                keepAliveTime,TimeUnit.SECONDS,newSynchronousQueue<>(),Executors.defaultThreadFactory(),newThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());}publicstaticExecutorServicegetInstance(){if(sInstance ==null){
            sInstance =newCpuThreadPool();}return sInstance;}}

public class IOThreadPool {

    private static final int CPU_COUNT = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
    private static ExecutorService sInstance;

    public static ExecutorService newIoThreadPool() {
        int corePoolSize = CPU_COUNT * 2 + 1;
        int maximumPoolSize = CPU_COUNT * 2 + 1;
        long keepAliveTime = 30;

        return new ThreadPoolExecutor(
                corePoolSize,
                maximumPoolSize,
                keepAliveTime,
                TimeUnit.SECONDS,
                new LinkedBlockingQueue<>(),
                Executors.defaultThreadFactory(),
                new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy()
        );
    }

    public static ExecutorService getInstance() {
        if (sInstance == null) {
            sInstance = newIoThreadPool();
        }
        return sInstance;
    }
}