总体思路
Dispatcher 维护三组队列并用一个 ExecutorService 执行异步任务:
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readyAsyncCalls:已排队、等待调度的异步请求
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runningAsyncCalls:正在执行的异步请求
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runningSyncCalls:正在执行的同步请求
还暴露 maxRequests(默认 64 )与 maxRequestsPerHost(默认 5 )两道闸门控制并发。异步入队后,通过 promoteAndExecute() 把"达标"的请求从 ready 提升到 running 并提交线程池。
关键数据结构与默认线程池
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默认线程池:ThreadPoolExecutor(0, Int.MAX_VALUE, 60s, SynchronousQueue)(即 cached-pool 语义)。你也可传入自定义的 ExecutorService。
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两个并发阈值:
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maxRequests:全局并发上限(默认 64)
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maxRequestsPerHost:单 host 并发上限(默认 5,WebSocket 不计入)
修改任一值都会触发一次 promoteAndExecute() 以尝试推进排队任务。
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调度算法(promoteAndExecute())
简化后的流程(注意:执行阶段不持有锁,避免回调用户代码时死锁):
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加锁遍历 readyAsyncCalls:
- 若 runningAsyncCalls.size >= maxRequests → 停;
- 若该调用的 callsPerHost >= maxRequestsPerHost → 跳过;
- 否则把该调用从 ready 移到 running,并 callsPerHost++,放入"可执行列表"。
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释放锁,逐个 executeOn(executorService) 真正提交到线程池。
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返回当前是否还有运行中的调用。
对应代码逻辑就在 promoteAndExecute() 与 enqueue()/finished() 的配合里。
单 Host 计数是如何做的?
enqueue() 时,会尝试在现有的 running 或 ready 里寻找同 host 的调用 ,如果找到了,就复用对方的 AtomicInteger 来统计该 host 的并发计数;这样同一 host 的排队与执行共享同一把计数器,能更精准地卡 maxRequestsPerHost。
生命周期与空闲回调
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同步调用:Call.execute() 开始时登记到 runningSyncCalls,结束时 finished() 移除并触发一次调度。
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异步调用:AsyncCall 结束时 callsPerHost--,从 runningAsyncCalls 移除,再触发调度。
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当总运行数归零时,若设置了 idleCallback 会被调用(注意:异步是在回调返回后才视为 idle;同步是在 execute() 返回时)。
与线程池的关系(为什么不在池里排队)
OkHttp 的排队在 Dispatcher 内存里做,不是在线程池队列里做:
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线程池用 SynchronousQueue ------ 不排队,能执行就直接交给线程,否则新建线程(直到 Dispatcher 的并发阈值到顶)。
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真正的"上限与公平"由 maxRequests/PerHost 控制,而不是线程池大小。
HTTP/2 与 WebSocket 的细节
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maxRequestsPerHost 是按 URL host 名计数(不同域名可能共享 IP,因此该限制不保证按 IP 收敛)。
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WebSocket 不占用单 host 配额(避免长连接把配额吃满)。
常见坑 & 建议
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readyAsyncCalls 是内存队列 ,默认无显式上限;若你持续入队且后端挂起,可能看到内存增长(需要你从业务侧限流或调低 maxRequests)。
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调参优先级:先评估 服务器承载 与 端上资源 → 再合理设置 maxRequests/maxRequestsPerHost;必要时自定义 ExecutorService 或在业务层加 Semaphore/令牌桶。
实用示例:自定义并发与空闲回调
ini
val dispatcher = Dispatcher().apply {
maxRequests = 32 // 全局并发
maxRequestsPerHost = 8 // 单 host 并发
idleCallback = Runnable { println("network idle") }
}
val client = OkHttpClient.Builder()
.dispatcher(dispatcher)
.build()
(如果你自己传 executorService,需确保它能跑得动你设置的最大并发。)