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Android 中的多线程编程全面解析
一、Android 线程模型基础
主线程（UI 线程）特性
- 唯一性：每个应用只有一个主线程
- 职责：处理 UI 操作和用户交互
- 限制：禁止在主线程执行耗时操作（超过5秒会导致 ANR）
- 检查方法：
Looper.getMainLooper().thread == Thread.currentThread()
工作线程使用原则
- 网络请求：必须在工作线程执行
- 文件IO：超过毫秒级的操作应放在工作线程
- 数据库操作：Room 默认提供异步支持，复杂查询仍需工作线程
- 计算密集型任务：如加密、图像处理等
二、Android 多线程方案演进
1. 基础方案
// 基本线程创建
Thread {// 后台操作runOnUiThread {// 更新UI}
}.start()
2. Executor 框架（推荐基础方案）
val executor = Executors.newFixedThreadPool(4)
executor.execute {// 后台任务
}
3. Android 特有机制
// HandlerThread 示例
val handlerThread = HandlerThread("MyHandlerThread").apply { start() }
val handler = Handler(handlerThread.looper)
handler.post {// 在后台线程执行
}
三、现代协程解决方案（Kotlin Coroutines）
协程核心概念
- 轻量级线程：数千协程可并行，开销远小于线程
- 结构化并发：自动取消和资源清理
- 挂起函数：用同步写法实现异步操作
基本使用
// ViewModel 中启动协程
viewModelScope.launch {// 主线程执行val data = withContext(Dispatchers.IO) {// 切换到IO线程执行网络请求fetchDataFromNetwork()}// 自动切回主线程更新UIupdateUI(data)
}
关键组件
| 组件 | 作用 | 典型使用场景 |
|---|---|---|
Dispatchers.Main | 主线程 | 更新UI |
Dispatchers.IO | IO密集型 | 网络/文件操作 |
Dispatchers.Default | CPU密集型 | 复杂计算 |
viewModelScope | 自动取消作用域 | ViewModel中的协程 |
lifecycleScope | 生命周期作用域 | Activity/Fragment中的协程 |
四、线程间通信机制
1. Handler/Looper 传统方式
val mainHandler = Handler(Looper.getMainLooper())
Thread {// 后台工作mainHandler.post {// 主线程更新UI}
}.start()
2. LiveData 自动线程切换
liveData.postValue(data) // 可从任何线程调用
liveData.observe(this) { data -> // 自动在主线程回调
}
3. Flow 响应式流
flow {emit(fetchData()) // 在IO线程发射数据
}
.map { compute(it) } // 在Default线程转换
.flowOn(Dispatchers.Default)
.collect { data -> // 在主线程收集updateUI(data)
}
五、高级并发模式
1. 并发任务处理
// 并行执行多个请求
val deferred1 = async { fetchData1() }
val deferred2 = async { fetchData2() }
val result = deferred1.await() + deferred2.await()
2. 互斥与同步
val mutex = Mutex()
var sharedData = 0fun updateData() = runBlocking {mutex.withLock {sharedData++}
}
3. 超时控制
withTimeoutOrNull(3000) {fetchData() // 超过3秒自动取消
} ?: showTimeoutError()
六、性能优化与陷阱规避
最佳实践
-
线程池配置：
// 根据CPU核心数优化线程池 val cpuCount = Runtime.getRuntime().availableProcessors() val executor = ThreadPoolExecutor(cpuCount + 1,cpuCount * 2 + 1,30L, TimeUnit.SECONDS,LinkedBlockingQueue() ) -
避免内存泄漏：
lifecycleScope.launch {lifecycle.repeatOnLifecycle(Lifecycle.State.STARTED) {flow.collect { data ->// 只在界面可见时处理数据}} } -
ANR 预防：
- 将超过100ms的操作移出主线程
- 使用
StrictMode检测违规操作
StrictMode.setThreadPolicy(StrictMode.ThreadPolicy.Builder().detectNetwork().penaltyLog().build())
常见陷阱
-
回调地狱：
// 错误示例 fetchUser { user ->fetchProfile(user.id) { profile ->updateUI(user, profile) // 嵌套难以维护} }// 协程改造 viewModelScope.launch {val user = fetchUserSuspend()val profile = fetchProfileSuspend(user.id)updateUI(user, profile) } -
过度创建线程：
- 避免直接
new Thread()，应使用线程池 - 协程不应执行阻塞操作（应用
withContext）
- 避免直接
-
并发修改异常：
// 错误示例 val list = mutableListOf<Int>() (1..1000).forEach { i ->thread {list.add(i) // 可能崩溃} }// 正确方案 val concurrentList = Collections.synchronizedList(mutableListOf<Int>())
七、调试与监控工具
-
Android Studio Profiler
- 查看线程状态和CPU使用率
- 检测线程泄漏和阻塞
-
StrictMode
StrictMode.setVmPolicy(VmPolicy.Builder().detectLeakedClosableObjects().penaltyLog().build()) -
协程调试
// 在调试模式下启用协程名称 System.setProperty("kotlinx.coroutines.debug", "on") -
自定义线程监控
// 监控线程创建 val threadFactory = ThreadFactory { r ->Thread(r).also { thread ->Log.d("ThreadMonitor", "Thread created: ${thread.name}")} }
Android 多线程编程已经从原始的 Thread+Handler 模式发展为以协程为核心的现代并发模型。开发者应当根据项目需求选择合适方案，小型项目可使用 Executor + Handler，中大型项目推荐全面采用协程。无论采用何种方案，都需要注意线程安全、生命周期管理和性能优化，才能构建出响应迅速且稳定的 Android 应用。