Android请求优先级调度策略杂谈

在移动应用开发中，有效管理任务优先级是提升用户体验的关键技术。本文将全面解析Android中四种主流的优先级调度方案，并提供完整可运行的Kotlin实现代码。

---

一、线程池 + 优先级队列（核心方案）

完整实现代码

import java.util.concurrent.*

// 优先级任务基类
abstract class PriorityRunnable(
    private val priority: Int // 值越大优先级越高
) : Runnable, Comparable<PriorityRunnable> {
    override fun compareTo(other: PriorityRunnable): Int {
        return other.priority.compareTo(priority) // 降序排列
    }
}

// 优先级线程池
class PriorityThreadPool {
    private val executor: ThreadPoolExecutor

    companion object {
        private const val CORE_POOL_SIZE = 4
        private const val MAX_POOL_SIZE = 8
        private const val KEEP_ALIVE_TIME = 60L
    }

    init {
        val queue = PriorityBlockingQueue<Runnable>()
        executor = ThreadPoolExecutor(
            CORE_POOL_SIZE,
            MAX_POOL_SIZE,
            KEEP_ALIVE_TIME,
            TimeUnit.SECONDS,
            queue
        ).apply {
            allowCoreThreadTimeOut(true)
        }
    }

    fun execute(task: PriorityRunnable) {
        executor.execute(task)
    }
}

// 使用示例
fun testPriorityThreadPool() {
    val pool = PriorityThreadPool()

    // 低优先级任务
    pool.execute(object : PriorityRunnable(1) {
        override fun run() {
            println("低优先级任务开始")
            Thread.sleep(1000)
            println("低优先级任务完成")
        }
    })

    // 高优先级任务（后提交但先执行）
    Thread.sleep(100) // 确保低优先级任务先入队
    pool.execute(object : PriorityRunnable(10) {
        override fun run() {
            println("高优先级任务开始")
            Thread.sleep(500)
            println("高优先级任务完成")
        }
    })
}

执行流程

graph TD A[提交任务] --> B{优先级队列} B -->|高优先级| C[优先分配线程] B -->|低优先级| D[等待线程空闲] C --> E[立即执行] D --> F[队列等待]

关键点总结

1. 使用PriorityBlockingQueue实现任务自动排序
2. 通过compareTo方法定义优先级规则
3. 核心线程可超时回收（allowCoreThreadTimeOut）
4. 适合CPU密集型任务处理

---

二、Handler + Message优先级（UI任务专用）

完整实现代码

import android.os.Handler
import android.os.Looper
import android.os.Message

class PriorityHandler(looper: Looper) : Handler(looper) {

    companion object {
        const val HIGH_PRIORITY = 10
        const val NORMAL_PRIORITY = 5
        const val LOW_PRIORITY = 1
    }

    // 按优先级插入消息队列
    override fun sendMessageAtTime(msg: Message, uptimeMillis: Long): Boolean {
        msg.data?.putInt("priority", msg.arg1) // 存储优先级
        
        synchronized(queue) {
            var cur = queue
            var prev: Message? = null
            
            // 遍历找到插入位置
            while (cur != null && (cur.data?.getInt("priority") ?: 0) >= msg.arg1) {
                prev = cur
                cur = cur.next
            }
            
            // 插入操作
            msg.next = cur
            prev?.next = msg ?: run { queue = msg }
        }
        return true
    }
}

// 使用示例
fun testPriorityHandler() {
    val handler = PriorityHandler(Looper.getMainLooper())

    // 低优先级任务
    handler.obtainMessage().apply {
        arg1 = PriorityHandler.LOW_PRIORITY
        handler.sendMessage(this)
    }

    // 高优先级任务
    handler.obtainMessage().apply {
        arg1 = PriorityHandler.HIGH_PRIORITY
        handler.sendMessage(this) // 将插入队列头部
    }
    
    // 消息处理
    object : Handler(Looper.getMainLooper()) {
        override fun handleMessage(msg: Message) {
            when (msg.arg1) {
                PriorityHandler.HIGH_PRIORITY -> 
                    println("处理高优先级UI任务")
                PriorityHandler.LOW_PRIORITY -> 
                    println("处理低优先级UI任务")
            }
        }
    }
}

适用场景

1. 界面刷新任务优先于数据预处理
2. 用户操作响应优先于后台日志上传
3. 动画效果优先于静态内容加载

---

三、网络请求优先级（双方案对比）

Volley实现方案

val queue = Volley.newRequestQueue(context)

// 高优先级请求
val highPriorityRequest = object : StringRequest(
    Method.GET, 
    "https://api.example.com/user",
    { response -> /* 处理响应 */ },
    { error -> /* 处理错误 */ }
) {
    override fun getPriority() = Priority.HIGH
}

// 低优先级请求
val lowPriorityRequest = object : ImageRequest(
    "https://cdn.example.com/image.jpg",
    { bitmap -> /* 显示图片 */ },
    0, 0, null,
    { error -> /* 处理错误 */ }
) {
    override fun getPriority() = Priority.LOW
}

queue.add(highPriorityRequest)
queue.add(lowPriorityRequest)

OkHttp实现方案

val client = OkHttpClient()

// 自定义调度器
val dispatcher = Dispatcher().apply {
    maxRequests = 64
    maxRequestsPerHost = 16
}

val client = OkHttpClient.Builder()
    .dispatcher(dispatcher)
    .build()

// 带优先级的请求封装
class PriorityRequest(
    private val request: Request,
    private val priority: Int
) : Comparable<PriorityRequest> {
    override fun compareTo(other: PriorityRequest) = 
        other.priority.compareTo(priority)
}

// 使用优先级队列
val priorityQueue = PriorityBlockingQueue<PriorityRequest>()

// 执行请求
fun enqueueRequest(priorityRequest: PriorityRequest) {
    client.newCall(priorityRequest.request).enqueue(object : Callback {
        override fun onResponse(call: Call, response: Response) {
            // 处理响应
        }
        override fun onFailure(call: Call, e: IOException) {
            // 处理失败
        }
    })
}

网络方案对比

特性	Volley	OkHttp+自定义
优先级实现	内置支持	需自定义封装
适用请求类型	小型请求	大文件下载/上传
复杂度	低	中
灵活性	一般	高

---

四、WorkManager后台任务调度

完整实现代码

import androidx.work.*

// 高优先级工作器
class HighPriorityWorker(
    context: Context,
    params: WorkerParameters
) : Worker(context, params) {

    override fun doWork(): Result {
        // 执行重要后台任务
        return Result.success()
    }
}

// 低优先级工作器
class LowPriorityWorker(
    context: Context,
    params: WorkerParameters
) : Worker(context, params) {

    override fun doWork(): Result {
        // 执行普通后台任务
        return Result.success()
    }
}

// 任务调度管理
class WorkScheduler(private val context: Context) {

    fun scheduleHighPriorityWork() {
        val constraints = Constraints.Builder()
            .setRequiredNetworkType(NetworkType.CONNECTED)
            .setRequiresBatteryNotLow(true)
            .build()

        val request = OneTimeWorkRequestBuilder<HighPriorityWorker>()
            .setExpedited(OutOfQuotaPolicy.RUN_AS_NON_EXPEDITED_WORK_REQUEST)
            .setConstraints(constraints)
            .build()

        WorkManager.getInstance(context).enqueue(request)
    }

    fun scheduleLowPriorityWork() {
        val request = OneTimeWorkRequestBuilder<LowPriorityWorker>()
            .setConstraints(
                Constraints.Builder()
                    .setRequiredNetworkType(NetworkType.UNMETERED) // 仅WiFi
                    .build()
            )
            .build()

        WorkManager.getInstance(context)
            .beginWith(request)
            .enqueue()
    }
}

适用场景

1. 高优先级：即时消息同步、支付结果通知
2. 低优先级：日志上传、非紧急数据预取
3. 特性：系统级调度，支持任务链式执行

---

五、综合对比与选型指南

方案	适用场景	执行线程	优势	注意事项
线程池+优先级队列	CPU密集型计算	后台线程	精细控制，灵活性高	需手动管理生命周期
Handler优先级	UI相关任务	主线程	无缝集成UI系统	仅限同Looper任务
网络请求优先级	网络操作	网络线程	行业标准方案	协议层限制
WorkManager	持久化后台任务	系统分配	系统级优化，省电兼容性好	最低API级别限制

---

最佳实践与性能优化

1. 优先级分层设计

   object PriorityLevel {
       const val CRITICAL = 100 // 用户直接操作
       const val HIGH = 80      // 实时反馈
       const val MEDIUM = 50    // 常规任务
       const val LOW = 10       // 后台清理
   }

2. 避免优先级反转

   • 使用超时机制

   executor.execute {
       val future = pool.submit(task)
       future.get(500, TimeUnit.MILLISECONDS) // 设置超时
   }

   • 限制高优先级任务比例

3. 监控与调优工具

   // 监控线程池状态
   fun monitorThreadPool(executor: ThreadPoolExecutor) {
       Timer().scheduleAtFixedRate({
           println("""
               活跃线程: ${executor.activeCount}
               队列任务: ${executor.queue.size}
               完成数: ${executor.completedTaskCount}
           """.trimIndent())
       }, 0, 5000)
   }

4. 混合调度策略

   fun scheduleMixedTask(task: Task) {
       when (task.type) {
           TaskType.UI_CRITICAL -> mainHandler.sendPriorityMessage(task)
           TaskType.NETWORK -> volleyQueue.add(task)
           TaskType.BACKGROUND -> WorkManager.enqueue(task)
           else -> threadPool.execute(task)
       }
   }

---

前沿扩展：协程优先级调度

Kotlin协程提供更现代的调度方案：

// 创建优先级调度器
val priorityDispatcher = Executors.newFixedThreadPool(4).asCoroutineDispatcher()

// 带优先级启动协程
fun launchPriorityTask(priority: Int) = runBlocking {
    val job = launch(priorityDispatcher) {
        setTaskPriority(priority) // 自定义优先级逻辑
        // 任务代码
    }
    
    // 优先级控制
    job.invokeOnCompletion { 
        println("任务完成，优先级:$priority") 
    }
}

// 使用结构化并发管理
suspend fun fetchDataWithPriority() = coroutineScope {
    val urgent = async(Dispatchers.IO) { fetchUrgentData() }
    val normal = async(Dispatchers.IO) { fetchNormalData() }
    
    // 优先处理紧急数据
    val result = urgent.await().process()
    normal.await() // 等待普通数据完成
    return result
}

协程优势：

• 轻量级线程管理
• 结构化并发控制
• 挂起机制减少资源竞争
• 与Jetpack组件深度集成

---

总结与关键点

1. 核心原则：

   • 用户交互任务 > 视觉反馈 > 数据预加载 > 后台清理
   • 避免低优先级任务饿死
   • 根据设备状态动态调整

2. 技术选型：

   graph LR A[任务类型] --> B{选择方案} B -->|UI更新| C[Handler优先级] B -->|网络请求| D[Volley/OkHttp] B -->|持久化任务| E[WorkManager] B -->|计算密集型| F[优先级线程池]

3. 性能关键点：

   • 控制高并发场景的优先级反转
   • 监控线程池队列堆积
   • 合理设置线程生命周期

4. 扩展方向：

   • 基于电池状态的动态优先级调整
   • 机器学习驱动的智能调度
   • 跨进程优先级传递