1.为什么要用启动器
为什么要做启动器？直接写它不香吗？来先回顾下恶心的代码结构
public class MyApplication extends Application {
@Override
public void onCreate() {
super.onCreate();
// 一堆耗时方法，严重影响启动
initBugly();
initBaiduMap();
initJPushInterface();
initShareSDK();
}
}
面对这些比较恶心的启动方法，为了加快启动，我们一般会采用线程池的方式启动，一线大厂资深APP性能优化系列-异步优化与拓扑排序（二），
但是如果有的方法自己需要依赖的方法执行完毕才能执行，比如 initJPushInterface() 可能需要先执行完毕 GetDeviceID() 执行完毕才能进行再执行，那么把它们都放入线程池里面并行执行就会产生问题，另外有的方法比如initBugly(); 必须先执行完它之后，主线程才能执行完毕，再跳转页面。那么因为这些问题，如果只是用线程池来并行，就会导致代码写起来过于复杂。
这也就是为什么要推出启动器的原因，当然阿里做的还是不错的，但是狗东用阿里做的启动器感觉怪怪的，所以跟着作者一起从零搭建一个启动器吧。
1.定义task接口
首先，我们要定义自己的一些task, 就是用来执行耗时方法的。先定义个接口吧。
public interface ITask {
void run();
Executor runOn();
List<Class<? extends Task>> dependsOn();
boolean needWait();
boolean runOnMainThread();
boolean onlyOnMainProcess();
Runnable getTailRunnable();
void setTaskCallBack(TaskCallBack callBack);
}
好了，这些基本够用了。
2.实现task接口
public abstract class Task implements ITask {
private volatile boolean mIsWaiting; // 是否正在等待
private volatile boolean mIsRunning; // 是否正在执行
private volatile boolean mIsFinished; // Task是否执行完成
private volatile boolean mIsSend; // Task是否已经被分发
// 当前Task依赖的Task数量（需要等待被依赖的Task执行完毕才能执行自己），默认没有依赖
private CountDownLatch mDepends = new CountDownLatch(dependsOn() == null ? 0 : dependsOn().size());
public void satisfy() {
mDepends.countDown();
}
}
很简单，主要做的是：
1.根据dependsOn() 定义一个栅栏
很好理解，传入的task(我们的耗时任务)，因为需要依赖，比如TaskA，必须得等TaskB,TaskC加载完毕才能加载TaskA，那么dependsOn()返回的就是TaskB，TaskC，也就是在TaskA中加了几个同步锁（锁的数量就是TaskA所需要依赖的Task数量），每次执行satisfy()就减少一把锁。
3.实现启动器
外部调用
TaskDispatcher instance = TaskDispatcher.createInstance();
instance.addTask(new InitBuglyTask()) // 默认添加，并发处理
.addTask(new InitBaiduMapTask()) // 在这里需要先处理了另外一个耗时任务initShareSDK，才能再处理它
.addTask(new InitJPushTask()) // 等待主线程处理完毕，再进行执行
.start();
instance.await();
构建启动器
public class TaskDispatcher {
private static Context mContext;
private static boolean sHasInit;
private static boolean sIsMainProcess;
// 存放依赖
private HashMap<Class<? extends Task>, ArrayList<Task>> mDependedHashMap = new HashMap<>();
// 存放所有的task
private List<Task> mAllTasks = new ArrayList<>();
private List<Class<? extends Task>> mClsAllTasks = new ArrayList<>();
// 调用了await的时候还没结束的且需要等待的Task队列
private List<Task> mNeedWaitTasks = new ArrayList<>();
// 已经结束了的Task队列
private volatile List<Class<? extends Task>> mFinishedTasks = new ArrayList<>(100);
// 需要在主线程中执行的Task队列
private volatile List<Task> mMainThreadTasks = new ArrayList<>();
// 保存需要Wait的Task的数量
private AtomicInteger mNeedWaitCount = new AtomicInteger();
private CountDownLatch mCountDownLatch;
public static TaskDispatcher getInstance(Context context) {
if (context != null) {
mContext = context;
sHasInit = true;
sIsMainProcess = Utils.isMainProcess(mContext);
}
return new TaskDispatcher();
}
public TaskDispatcher addTask(Task task) {
if (task != null) {
// ->> 1
collectDepends(task);
// ->> 2
mAllTasks.add(task);
mClsAllTasks.add(task.getClass());
// ->> 3
if (ifNeedWait(task)) {
mNeedWaitTasks.add(task);
mNeedWaitCount.getAndIncrement();
}
}
return this;
}
private void collectDepends(Task task) {
// 如果存在依赖
if (task.dependsOn() != null && task.dependsOn().size() > 0) {
// 获取依赖
for (Class<? extends Task> cls : task.dependsOn()) {
if (mDependedHashMap.get(cls) == null) {
mDependedHashMap.put(cls, new ArrayList<Task>());
}
mDependedHashMap.get(cls).add(task);
if (mFinishedTasks.contains(cls)) {
task.satisfy();
}
}
}
}
private boolean ifNeedWait(Task task) {
return !task.runOnMainThread() && task.needWait();
}
@UiThread
public void start() {
if (Looper.getMainLooper() != Looper.myLooper()) {
throw new RuntimeException("小子，启动器必须要在主线程启动");
}
if (mAllTasks.size() > 0) {
// 4.->> 查看被依赖的信息
printDependedMsg();
// 5.->> 拓扑排序并返回
mAllTasks = TaskSortUtil.getSortResult(mAllTasks, mClsAllTasks);
// 6.->> 构建同步锁
mCountDownLatch = new CountDownLatch(mNeedWaitCount.get());
// 7.->> 分发task
dispatchTasks();
executeTaskMain();
}
}
private void printDependedMsg() {
DispatcherLog.i("needWait size : " + (mNeedWaitCount.get()));
if (false) {
for (Class<? extends Task> cls : mDependedHashMap.keySet()) {
DispatcherLog.i("cls " + cls.getSimpleName() + " " + mDependedHashMap.get(cls).size());
for (Task task : mDependedHashMap.get(cls)) {
DispatcherLog.i("cls " + task.getClass().getSimpleName());
}
}
}
}
private void dispatchTasks() {
for (Task task : mAllTasks) {
if (task.runOnMainThread()) {
mMainThreadTasks.add(task);
if (task.needCall()) {
task.setTaskCallBack(new TaskCallBack() {
@Override
public void call() {
TaskStat.markTaskDone();
task.setFinished(true);
satisfyChildren(task);
markTaskDone(task);
}
});
}
} else {
// 异步线程中执行，是否执行取决于具体线程池
Future future = task.runOn().submit(new DispatchRunnable(task,this));
mFutures.add(future);
}
}
public void markTaskDone(Task task) {
// 8 ->>
if (ifNeedWait(task)) {
mFinishedTasks.add(task.getClass());
mNeedWaitTasks.remove(task);
mCountDownLatch.countDown();
mNeedWaitCount.getAndDecrement();
}
}
private void executeTaskMain() {
mStartTime = System.currentTimeMillis();
for (Task task : mMainThreadTasks) {
long time = System.currentTimeMillis();
new DispatchRunnable(task,this).run();
}
}
}
首先是通过getInstance（）构造了一个实例对象，然后通过addTask() 添加我们的Task, 如果它不为空的话
根据上面的角标，逐一介绍
- 调用collectDepends（），遍历该task所依赖的全部task，并且以它所依赖的task为Key, 本身为Value中集合元素的一员添加进去，然后判断，该task中的依赖是否已经加载过了，如果加载过了，调用该task的satisfy（）方法减该task的一把锁。
- 然后将这个task和它的class文件添加到2个集合中，方便后面使用。
- 如果该Task需要主线程等其完成再执行的话，则添加到等待队列中，等待队列计数器+1
- 打印该task所依赖的信息
- 拓扑排序，经典的算法，用于描述依赖关系的排序，在上一章节有过介绍也给出过源码，这里就不再赘述
- 这里实际上就是构建一把锁，这个锁注意并不在Task里面，Task里面的锁，注意是为了先执行依赖的Task，执行完毕，再执行自己，而这里的锁是在启动器上，其作用是让主线程等待，优先执行那些必须要先执行完毕才能让主线程继续执行完毕，再跳转页面的task
- 根据需要分发不同的线程去执行，如果是需要在主线程中执行，那就先存储起来，如果是需要在一部现场中执行，那就直接调用task.runOn()方法来异步执行耗时task，runOn()可复写，不写为默认线程池
- 如果该线程需要在主线程中执行，将它从等待队列中移除，添加进结束队列，如果该task需要主线程等待的话，主线程的同步锁-1，等待队列数-1
4.DispatchRunnable的实现
好了如何执行任务尼？
public class DispatchRunnable implements Runnable {
private Task mTask;
private TaskDispatcher mTaskDispatcher;
public DispatchRunnable(Task task) {
this.mTask = task;
}
public DispatchRunnable(Task task,TaskDispatcher dispatcher) {
this.mTask = task;
this.mTaskDispatcher = dispatcher;
}
@Override
public void run() {
Process.setThreadPriority(mTask.priority());
long startTime = System.currentTimeMillis();
mTask.setWaiting(true);
mTask.waitToSatisfy();
long waitTime = System.currentTimeMillis() - startTime;
startTime = System.currentTimeMillis();
// 执行Task
mTask.setRunning(true);
mTask.run();
// 执行Task的尾部任务
Runnable tailRunnable = mTask.getTailRunnable();
if (tailRunnable != null) {
tailRunnable.run();
}
if (!mTask.needCall() || !mTask.runOnMainThread()) {
printTaskLog(startTime, waitTime);
TaskStat.markTaskDone();
mTask.setFinished(true);
if(mTaskDispatcher != null){
mTaskDispatcher.satisfyChildren(mTask);
// --> 8
mTaskDispatcher.markTaskDone(mTask);
}
}
TraceCompat.endSection();
}
}
好了，是不是很简单？
优先执行需要依赖的Task, 然后再执行自己，等都执行完毕后，调用mTaskDispatcher.markTaskDone(mTask);
将该task从等待队列中移除，添加进结束队列，如果该task需要主线程等待的话，主线程的同步锁-1，等待队列数-1
再看下我们自己的task
public class InitJPushTask extends Task {
@Override
public boolean needWait() {
return true;
}
@Override
public List<Class<? extends Task>> dependsOn() {
List<Class<? extends Task>> tasks = new ArrayList<>();
tasks.add(GetDeviceIdTask.class);
return tasks;
}
@Override
public void run() {
// 模拟InitJPush初始化
try {
Thread.sleep(1500);
} catch (InterruptedException ex) {
ex.printStackTrace();
}
}
}
我们自己的这个Task就写完看，这是一个需要先执行完毕GetDeviceIdTask， 然后需要执行完毕自己，才能允许Application去加载页面的任务，看是不是非常简单，看下Application的改造
TaskDispatcher instance = TaskDispatcher.createInstance();
instance.addTask(new InitBuglyTask()) // 默认添加，并发处理
.addTask(new InitBaiduMapTask()) // 在这里需要先处理了另外一个耗时任务initShareSDK，才能再处理它
.addTask(new InitJPushTask()) // 等待主线程处理完毕，再进行执行
.addTask(new GetDeviceIdTask())
.start();
instance.await();
5.总结
6.END
这个启动器目前已经在某厂的一个比较成熟的项目中使用了，目测还是蛮好用的，确实比之前启动速度提升了很多，大约能提升到3秒，还有其余的大概18-19章节，包含很多核心的优化及大型APP的容灾方案，前几天有人联系我，想让我把接下来的内容写书，犹豫了很久，不知道你们是爱看书，还是喜欢看博客，欢迎在底下留言
