Android源码阅读WorkMangaer - 4

前言

由于笔者目前水平限制，表达能力有限，尽请见谅。

WorkManager 是 Android Jetpack 库的一部分，提供了一种向后兼容的方式来安排可延迟的异步任务，这些任务即使在应用退出或设备重启后也应该继续执行，它是 Android 推荐的解决方案，用于处理需要保证执行的后台任务。WorkManager 适合用于那些不需要立即执行的任务，但最终需要完成的任务。

上文主要深挖到了最佳调度器BestAvailableBackgroundScheduler的选择方式，接下来先将继续深入调度器的原理。

正文

SystemJobScheduler调度器

系统最推荐的调度器（设备支持下的最佳调度器）。

类的参数如下：

 对于最关键的schedule函数，代码如下：

具体来看他做了这些事

  1. IdGenerator生成新的作业ID生成器。
  2. 方法接收一个或多个WorkSpec对象，方法遍历这些WorkSpec对象，准备将它们转换为JobScheduler作业。
  3. 开启数据库事务，然后根据WorkSpec的Id获取WorkSpec，如果WorkSpec不再数据库中，或者其状态不是已入队（ENQUEUED），则跳过调度，并将当前事务标记为成功。
  4. 接下来首先检查是否已经为这个WorkSpec分配了一个系统作业ID（SystemIdInfo)，如果没有生成一个新的，新ID在mConfiguration定义的最小和最大作业ID范围内。
  5. 如果info是null，则创建一个新的SystemIdInfo对象，其中包含了WorkSpec的生成ID和新分配的作业ID。
  6. 接着，将这个新的SystemIdInfo对象插入到数据库中，在WorkSpec和JobScheduler作业之间建立持久的关联。

scheduleInternal是实际执行调度逻辑的方法，将WorkSpec转换为JobInfo对象，并通过JobScheduler安排执行。

同时针对API23进行特殊处理（Android6.0）

在Android API 23（Android 6.0）上，JobScheduler只有在队列中至少有两个作业时才会启动作业，为了兼容，SystemJobScheduler会在API 23上为每个作业进行双重调度，方法通过调用getPendingJobIds来获取当前已调度但尚未执行的作业ID列表，然后为当前WorkSpec选择一个新的作业ID进行第二次调度，emmm。

getPendingJobIds函数如下

@Nullableprivate static List<Integer> getPendingJobIds(@NonNull Context context,@NonNull JobScheduler jobScheduler,@NonNull String workSpecId) {List<JobInfo> jobs = getPendingJobs(context, jobScheduler);if (jobs == null) {return null;}// We have at most 2 jobs per WorkSpecList<Integer> jobIds = new ArrayList<>(2);for (JobInfo jobInfo : jobs) {WorkGenerationalId id = getWorkGenerationalIdFromJobInfo(jobInfo);if (id != null && workSpecId.equals(id.getWorkSpecId())) {jobIds.add(jobInfo.getId());}}return jobIds;}

本函数不再多研究了，刚刚遇到的有意思的函数是另外一个：

将一个特定的WorkSpec转换为JobScheduler可识别的任务并进行调度。

@VisibleForTestingpublic void scheduleInternal(@NonNull WorkSpec workSpec, int jobId) {JobInfo jobInfo = mSystemJobInfoConverter.convert(workSpec, jobId);Logger.get().debug(TAG,"Scheduling work ID " + workSpec.id + "Job ID " + jobId);try {int result = mJobScheduler.schedule(jobInfo);if (result == JobScheduler.RESULT_FAILURE) {Logger.get().warning(TAG, "Unable to schedule work ID " + workSpec.id);if (workSpec.expedited&& workSpec.outOfQuotaPolicy == RUN_AS_NON_EXPEDITED_WORK_REQUEST) {// Falling back to a non-expedited job.workSpec.expedited = false;String message = String.format("Scheduling a non-expedited job (work ID %s)", workSpec.id);Logger.get().debug(TAG, message);scheduleInternal(workSpec, jobId);}}} catch (IllegalStateException e) {// This only gets thrown if we exceed 100 jobs.  Let's figure out if WorkManager is// responsible for all these jobs.List<JobInfo> jobs = getPendingJobs(mContext, mJobScheduler);int numWorkManagerJobs = jobs != null ? jobs.size() : 0;String message = String.format(Locale.getDefault(),"JobScheduler 100 job limit exceeded.  We count %d WorkManager "+ "jobs in JobScheduler; we have %d tracked jobs in our DB; "+ "our Configuration limit is %d.",numWorkManagerJobs,mWorkDatabase.workSpecDao().getScheduledWork().size(),mConfiguration.getMaxSchedulerLimit());Logger.get().error(TAG, message);IllegalStateException schedulingException = new IllegalStateException(message, e);// If a SchedulingExceptionHandler is defined, let the app handle the scheduling// exception.Consumer<Throwable> handler = mConfiguration.getSchedulingExceptionHandler();if (handler != null) {handler.accept(schedulingException);} else {// Rethrow a more verbose exception.throw schedulingException;}} catch (Throwable throwable) {// OEM implementation bugs in JobScheduler cause the app to crash. Avoid crashing.Logger.get().error(TAG, "Unable to schedule " + workSpec, throwable);}}

这里mSystemJobInfoConverter就发挥作用了，将WorkSpec对象转换为JobScheduler需要的JobInfo对象，对于这个方法也就不多探究了，

具体就是将WorkSpec定义的约束和配置映射到JobInfo的相应属性上，如设置任务的执行条件（比如网络状态、设备充电状态等）。

接着使用JobScheduler的schedule方法尝试调度任务。schedule方法返回一个结果码，如果调度失败（JobScheduler.RESULT_FAILURE），则记录警告日志，如果一个加急的WorkSpec（workSpec.expedited为true）无法调度，且其outOfQuotaPolicy策略设置为RUN_AS_NON_EXPEDITED_WORK_REQUEST，则会尝试将其作为非加急任务重新调度。

catch就捕获各种异常，如有定义异常处理器，就传给异常处理器，如果没有就打印。

GreedyScheduler调度器

GreedyScheduler 是 一个为了尽快执行任务而设计的调度器，不依赖于系统的 JobScheduler，而是直接在应用进程中尝试执行任务。

其参数如下

  • Configuration ：WorkManager的配置信息，如最小延迟时间、任务重试策略。
  • Processors：管理和执行后台任务。
  • WorkLauncher：实际启动执行任务。
  • TaskExecutor ：执行任务的线程池管理器。
  • WorkConstraintsTracker ：监视任务约束条件。
  • DelayedWorkTracker：跟踪和调度需要延迟执行的任务。

关键的调度方法如下

 

  • 首先通过checkDefaultProcess方法检查当前进程是否为应用的默认进程。如果不是则记录日志并退出方法。
  • registerExecutionListenerIfNeeded方法确保GreedyScheduler注册了对工作执行的监听，允许调度器在工作任务执行完成后接收回调。
  • 对于每一个传入的WorkSpec对象，检查这项工作是否已经有一个对应的启动令牌，有则跳过此任务。

计算下一次执行任务的时间

  • 如果工作已计划在未来执行，并且存在延迟工作跟踪器，则安排该工作在未来执行。
  • 如果工作有特定的约束条件，且当前环境不满足这些约束，则跳过该工作。
  • 如果工作无需延迟且无特殊约束或当前环境满足约束条件，则准备立即执行该工作。
  1. 接下来synchronized (mLock)确保对mConstrainedWorkSpecs访问和修改的线程安全。
  2. if (!constrainedWorkSpecs.isEmpty())确保只有在存在至少一个有约束条件的WorkSpec时，才进行后续操作。
  3. 如果mConstrainedWorkSpecs包括了约束Id，创建一个新的Job来监听这个WorkSpec的约束条件，并把Job和WorkSpec关联。

这个Job会持续监听与WorkSpec相关的约束条件是否被满足，采用协程作业。

@Overridepublic void onConstraintsStateChanged(@NonNull WorkSpec workSpec,@NonNull ConstraintsState state) {WorkGenerationalId id = generationalId(workSpec);if (state instanceof ConstraintsState.ConstraintsMet) {// it doesn't help against races, but reduces useless load in the systemif (!mStartStopTokens.contains(id)) {Logger.get().debug(TAG, "Constraints met: Scheduling work ID " + id);StartStopToken token = mStartStopTokens.tokenFor(id);mTimeLimiter.track(token);mWorkLauncher.startWork(token);}} else {Logger.get().debug(TAG, "Constraints not met: Cancelling work ID " + id);StartStopToken runId = mStartStopTokens.remove(id);if (runId != null) {mTimeLimiter.cancel(runId);int reason = ((ConstraintsState.ConstraintsNotMet) state).getReason();mWorkLauncher.stopWorkWithReason(runId, reason);}}}

当WorkSpec的约束条件满足状态变化时，这个方法会被调用，

外层if检查约束条件是否都满足了，如果未满足，则从mStartStopTokens集合中移除对应的启动令牌，停止跟踪该工作的执行状态，继续使用stopWorkWithReason(runId, reason)停止工作任务的执行，reason参数指明停止执行的原因。

被嵌套的if检查mStartStopTokens集合中是否已经存在对应WorkSpec的启动令牌，如果不存在对应的启动令牌，说明这项工作尚未开始执行，可以继续启动过程。

系列文章未完待续。

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