Android OkHttp源码分析--分发器-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Android OkHttp源码分析--分发器。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

OkHttp是当下Android使用最频繁的网络请求框架，由Square公司开源。Google在Android4.4以后开始将源码中的HttpURLConnection底层实现替换为OKHttp，同时现在流行的Retrofit框架底层同样是使用OKHttp的。

OKHttp优点:

1、支持Http1、Http2、Quic以及WebSocket；
2、连接池复用底层TCP(Socket)，减少请求延时；
3、无缝的支持GZIP减少数据流量；
4、缓存响应数据减少重复的网络请求；
5、请求失败自动重试主机的其他ip，自动重定向；

OKHttp调用流程：

OkHttp请求过程中最少只需要接触OkHttpClient、Request、Call、 Response，但是框架内部进行大量的逻辑处理。

所有的逻辑大部分集中在拦截器中，但是在进入拦截器之前还需要依靠分发器来调配请求任务。

分发器：内部维护队列与线程池，完成请求调配；

拦截器：五大默认拦截器完成整个请求过程。

Android OkHttp源码分析--分发器,android,网络编程,android,okhttp

用户是不需要直接操作任务分发器的，获得的 RealCall 中就分别提供了 execute 与 enqueue 来开始同步请求或异步请求。无论是同步还是异步请求实际上真正执行请求的工作都在 getResponseWithInterceptorChain() 中。这个方法就是整个OkHttp的核心：拦截器责任链。

@Override public Response execute() throws IOException {
    synchronized (this) {
        if (executed) throw new IllegalStateException("Already Executed");
        executed = true;
    }
    captureCallStackTrace();
    eventListener.callStart(this);
    try {
        //调用分发器
        client.dispatcher().executed(this);
        //执行请求
        Response result = getResponseWithInterceptorChain();
        if (result == null) throw new IOException("Canceled");
        return result;
    } catch (IOException e) {
        eventListener.callFailed(this, e);
        throw e;
    } finally {
        //请求完成
        client.dispatcher().finished(this);
    }
}

分发器：异步请求工作流程

Android OkHttp源码分析--分发器,android,网络编程,android,okhttp

Dispatcher ，分发器就是来调配请求任务的，内部会包含一个线程池。可以在创建 OkHttpClient 时，传递我们自己定义的线程池来创建分发器。

Dispatcher中的成员有:

//异步请求同时存在的最大请求
private int maxRequests = 64;
//异步请求同一域名同时存在的最大请求
private int maxRequestsPerHost = 5;
//闲置任务(没有请求时可执行一些任务，由使用者设置)
private @Nullable Runnable idleCallback;
//异步请求使用的线程池
private @Nullable ExecutorService executorService;
//异步请求等待执行队列
private final Deque<AsyncCall> readyAsyncCalls = new ArrayDeque<>();
//异步请求正在执行队列
private final Deque<AsyncCall> runningAsyncCalls = new ArrayDeque<>();
//同步请求正在执行队列
private final Deque<RealCall> runningSyncCalls = new ArrayDeque<>();

同步请求：

synchronized void executed(RealCall call) {
    runningSyncCalls.add(call);
}

因为同步请求不需要线程池，也不存在任何限制。所以分发器仅做一下记录。

异步请求：

synchronized void enqueue(AsyncCall call) {
	if (runningAsyncCalls.size() < maxRequests && runningCallsForHost(call) <
		maxRequestsPerHost) {
		runningAsyncCalls.add(call);
		executorService().execute(call);
	} else {
		readyAsyncCalls.add(call);
	}
}

当正在执行的任务未超过最大限制64，同时 runningCallsForHost(call) < maxRequestsPerHost 同一Host的请求不超过5个，则会添加到正在执行队列，同时提交给线程池。否则先加入等待队列。

加入线程池直接执行，如果加入等待队列后，就需要等待有空闲名额才开始执行。因此每次执行完一个请求后，都会调用分发器的 finished 方法

    //异步请求调用
    void finished(AsyncCall call) {
        finished(runningAsyncCalls, call, true);
    }
    //同步请求调用
    void finished(RealCall call) {
        finished(runningSyncCalls, call, false);
    }
    private <T> void finished(Deque<T> calls, T call, boolean promoteCalls) {
        int runningCallsCount;
        Runnable idleCallback;
        synchronized (this) {
            //不管异步还是同步，执行完后都要从队列移除(runningSyncCalls/runningAsyncCalls)
            if (!calls.remove(call)) throw new AssertionError("Call wasn't in-flight!");
            if (promoteCalls) promoteCalls();
            //异步任务和同步任务正在执行的和
            runningCallsCount = runningCallsCount();
            idleCallback = this.idleCallback;
        }
        // 没有任务执行执行闲置任务
        if (runningCallsCount == 0 && idleCallback != null) {
            idleCallback.run();
        }
    }

需要注意的是只有异步任务才会存在限制与等待，所以在执行完了移除正在执行队列中的元素后，异步任务结束会执行 promoteCalls() 。很显然这个方法肯定会重新调配请求。

    private void promoteCalls() {
        //如果任务满了直接返回
        if (runningAsyncCalls.size() >= maxRequests) return;
        //没有等待执行的任务，返回
        if (readyAsyncCalls.isEmpty()) return;
        //遍历等待执行队列
        for (Iterator<AsyncCall> i = readyAsyncCalls.iterator(); i.hasNext(); ) {
            AsyncCall call = i.next();
            //等待任务想要执行，还需要满足：这个等待任务请求的Host不能已经存在5个了
            if (runningCallsForHost(call) < maxRequestsPerHost) {
                i.remove();
                runningAsyncCalls.add(call);
                executorService().execute(call);
            }
            if (runningAsyncCalls.size() >= maxRequests) return; // Reached max capacity.
        }
    }

在满足条件下，会把等待队列中的任务移动到 runningAsyncCalls 并交给线程池执行。所以分发器到这里就完了。逻辑上还是非常简单的。

分发器线程池：

分发器就是来调配请求任务的，内部会包含一个线程池。当异步请求时，会将请求任务交给线程池来执行。那分发器中默认的线程池是如何定义的呢？为什么要这么定义？

    public synchronized ExecutorService executorService() {
        if (executorService == null) {
            executorService = new ThreadPoolExecutor(
                    0, //核心线程
                    Integer.MAX_VALUE, //最大线程
                    60, //空闲线程闲置时间
                    TimeUnit.SECONDS, //闲置时间单位
                    new SynchronousQueue<Runnable>(), //线程等待队列
                    Util.threadFactory("OkHttp Dispatcher", false) //线程创建工厂
            );
        }
        return executorService;
    }

在OkHttp的分发器中的线程池定义如上，其实就和 Executors.newCachedThreadPool() 创建的线程一样。首先核心线程为0，表示线程池不会一直为我们缓存线程，线程池中所有线程都是在60s内没有工作就会被回收。

而最大线程 Integer.MAX_VALUE 与等待队列 SynchronousQueue 的组合能够得到最大的吞吐量。即当需要线程池执行任务时，如果不存在空闲线程不需要等待，马上新建线程执行任务！等待队列的不同指定了线程池的不同排队机制。

一般来说，等待队列 BlockingQueue 有： ArrayBlockingQueue 、 LinkedBlockingQueue 与 SynchronousQueue 。

假设向线程池提交任务时，核心线程都被占用的情况下：

ArrayBlockingQueue ：基于数组的阻塞队列，初始化需要指定固定大小。当使用此队列时，向线程池提交任务，会首先加入到等待队列中，当等待队列满了之后，再次提交任务，尝试加入队列就会失败，这时就会检查如果当前线程池中的线程数未达到最大线程，则会新建线程执行新提交的任务。所以最终可能出现后提交的任务先执行，而先提交的任务一直在等待。

LinkedBlockingQueue ：基于链表实现的阻塞队列，初始化可以指定大小，也可以不指定。当指定大小后，行为就和 ArrayBlockingQueu 一致。而如果未指定大小，则会使用默认的 Integer.MAX_VALUE 作为队列大小。这时候就会出现线程池的最大线程数参数无用，因为无论如何，向线程池提交任务加入等待队列都会成功。最终意味着所有任务都是在核心线程执行。如果核心线程一直被占，那就一直等待。

SynchronousQueue : 无容量的队列。使用此队列意味着希望获得最大并发量。因为无论如何，向线程池提交任务，往队列提交任务都会失败。而失败后如果没有空闲的非核心线程，就会检查如果当前线程池中的线程数未达到最大线程，则会新建线程执行新提交的任务。完全没有任何等待，唯一制约它的就是最大线程数的个数。因此一般配合 Integer.MAX_VALUE 就实现了真正的无等待。

但是需要注意的时，我们都知道，进程的内存是存在限制的，而每一个线程都需要分配一定的内存。所以线程并不能无限个数。那么当设置最大线程数为 Integer.MAX_VALUE 时，OkHttp同时还有最大请求任务执行个数: 64的限制。这样即解决了这个问题同时也能获得最大吞吐。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-645940.html

到了这里，关于Android OkHttp源码分析--分发器的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！