【Android开源框架面试题】谈谈OkHttp框架的原理_上

2023-11-20  本文已影响0人  小城哇哇

谈谈OkHttp框架的原理(B站)

基于OkHttp 版本:3.10.0

OkHttp介绍

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。

优点:

使用流程
image.png

在使用OkHttp发起一次请求时,对于使用者最少存在OkHttpClientRequestCall三个角色。其中OkHttpClientRequest的创建可以使用它为我们提供的Builder(建造者模式)。而Call则是把Request交给OkHttpClient之后返回的一个已准备好执行的请求。

建造者模式:将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示。实例化OKHttpClient和Request的时候,因为有太多的属性需要设置,而且开发者的需求组合千变万化,使用建造者模式可以让用户不需要关心这个类的内部细节,配置好后,建造者会帮助我们按部就班的初始化表示对象

同时OkHttp在设计时采用的门面模式,将整个系统的复杂性给隐藏起来,将子系统接口通过一个客户端OkHttpClient统一暴露出来。

OkHttpClient中全是一些配置,比如代理的配置、ssl证书的配置等。而Call本身是一个接口,我们获得的实现为:RealCall

static RealCall newRealCall(OkHttpClient client, Request originalRequest, boolean forWebSocket) {
    // Safely publish the Call instance to the EventListener.
    RealCall call = new RealCall(client, originalRequest, forWebSocket);
    call.eventListener = client.eventListenerFactory().create(call);
    return call;
}

Callexecute代表了同步请求,而enqueue则代表异步请求。两者唯一区别在于一个会直接发起网络请求,而另一个使用OkHttp内置的线程池来进行。这就涉及到OkHttp的任务分发器。

分发器

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。

这个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没啥好说的,但是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。

请求流程

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executeenqueue来开始同步请求或异步请求。

@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);
    }
}

异步请求的后续同时是调用getResponseWithInterceptorChain()来执行请求

@Override
public void enqueue(Callback responseCallback) {
    synchronized (this) {
        if (executed) throw new IllegalStateException("Already Executed");
        executed = true;
    }
    captureCallStackTrace();
    eventListener.callStart(this);
    //调用分发器
    client.dispatcher().enqueue(new AsyncCall(responseCallback));
}

如果该RealCall已经执行过了,再次执行是不允许的。异步请求会把一个AsyncCall提交给分发器。

AsyncCall实际上是一个Runnable的子类,使用线程启动一个Runnable时会执行run方法,在AsyncCall中被重定向到execute方法:

final class AsyncCall extends NamedRunnable {
    private final Callback responseCallback;

    AsyncCall(Callback responseCallback) {
        super("OkHttp %s", redactedUrl());
        this.responseCallback = responseCallback;
    }

    //线程池执行
    @Override
    protected void execute() {
     boolean signalledCallback = false;
      try {
        Response response = getResponseWithInterceptorChain();
       //.......
      } catch (IOException e) {
       //......
      } finally {
        //请求完成
        client.dispatcher().finished(this);
      }
    }
}

public abstract class NamedRunnable implements Runnable {
    protected final String name;

    public NamedRunnable(String format, Object... args) {
        this.name = Util.format(format, args);
    }

    @Override
    public final void run() {
        String oldName = Thread.currentThread().getName();
        Thread.currentThread().setName(name);
        try {
            execute();
        } finally {
            Thread.currentThread().setName(oldName);
        }
    }

    protected abstract void execute();
}

同时AsyncCall也是RealCall的普通内部类,这意味着它是持有外部类RealCall的引用,可以获得直接调用外部类的方法。

可以看到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。但是在介绍责任链之前,我们再来回顾一下线程池的基础知识。

分发器线程池

前面我们提过,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:ArrayBlockingQueueLinkedBlockingQueueSynchronousQueue

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。

拦截器责任链

OkHttp最核心的工作是在getResponseWithInterceptorChain()中进行,在进入这个方法分析之前,我们先来了解什么是责任链模式,因为此方法就是利用的责任链模式完成一步步的请求。

责任链顾名思义就是由一系列的负责者构成的一个链条,类似于工厂流水线,你们懂的,很多同学的男朋友/女朋友就是这么来的。

责任链模式

为请求创建了一个接收者对象的链。这种模式给予请求的类型,对请求的发送者和接收者进行解耦。在这种模式中,通常每个接收者都包含对另一个接收者的引用。如果一个对象不能处理该请求,那么它会把相同的请求传给下一个接收者,依此类推。比如:

七夕节刚过去。周周同学(我也不知道为什么第一个想到的就是周周同学)在读书的时候就是单身狗一条,看到自习室每天都很多美女后,每天晚上跑去自习都干同一件事情。

周周每天晚上都坐到自习室最后一排,找张纸条写上:“Hi,可以做我的女朋友吗?我的特长就是特别的长,如果不愿意请向前传”。纸条就一个接一个的传上去了,最后传给了扫地阿姨。最后和扫地阿姨过上了幸福的生活,这真是一个....令人高兴的故事。

那整个过程是什么样子的呢?

//传送者
abstract class Transmit{
    //责任链中下一个传递者
    protected Transmit nextTransmit;
    
    boolean request(String msg);
    
    public void setNextTransmit(Transmit transmit){
        nextTransmit = transmit;
    }
}

public class Zero extends Transmit{
    public boolean request(String msg){
        System.out.println("路哥 接到纸条,会心一笑");
        boolean resp = nextTransmit.request(msg); 
        return resp;
    }
}

public class Alvin extends Transmit{
    public boolean request(String msg){
        System.out.println("Alvin接到纸条,伤心欲绝”);
        boolean resp = nextTransmit.request(); 
        return resp;
    }
}

public class Lucy extends Transmit{
    public boolean request(String msg){
       System.out.println("Derry 王翠花阿姨接到纸条,兴高采烈");
       return true;
    }
}
                           
private static Transmit getTransmits(){
 
      Transmit zero = new Zero();
      Transmit alvin = new Alvin();
      Lucy lucy = new Lucy();
 
      zero.setNextTransmit(alvin);
      alvin.setNextTransmit(lucy);
 
      return errorLogger;  
   }
 
public static void main(String[] args) {
      Transmit transmit = getTransmits();
 
      transmit.request("Derry ,发起请求操作");
}

在责任链模式中,每一个对象对其下家的引用而接起来形成一条链。请求在这个链上传递,直到链上的某一个对象决定处理此请求。客户并不知道链上的哪一个对象最终处理这个请求,系统可以在不影响客户端的 情况下动态的重新组织链和分配责任。处理者有两个选择:承担责任或者把责任推给下家。一个请求可以最终不被任何接收端对象所接受。

最后

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