2019-04-15：AsyncTask的优点和缺点？

[FeatherHunter]

[canyie]

优点：使用方便，然后没了
缺点：在各版本系统差异极大，比如1.6时只能串行执行，2.1时改成并行执行，3.0默认又改成了串行，想要并行执行需要使用默认的线程池；5.1以下AsyncTask只能在主线程开启，4.x（具体版本记不清了）以下初始化（指执行时）也必须在主线程；官方文档上说onPreExecute方法是在主线程中执行的，但是查看源码发现竟然是在execute()里就执行了；
所以自定义一个比较好

[chenqi5256969]

优点：AsyncTask操作简单，轻便，适用简单的异步操作。
缺点：存在新开大量线程，消耗系统资源的风险

[risechen]

优点：使用方便，既可以执行串行任务，也可以执行并行任务
缺点：默认使用串行任务执行效率低，不能充分利用多线程加快执行速度；如果使用并行任务执行，在任务特别多的时候会阻塞UI线程获得CPU时间片，后续做线程收敛需要自定义AsynTask，将其设置为全局统一的线程池，改动量比较大

[liuyongyi0110]

有点：方便
缺点：不可控制

[siren4]

AsyncTask的实现原理：
1.AsyncTask是一个抽象类，主要由Handler+2个线程池构成，SERIAL_EXECUTOR是任务队列线程池，用于调度任务，按顺序排列执行，THREAD_POOL_EXECUTOR是执行线程池，真正执行具体的线程任务。Handler用于工作线程和主线程的异步通信。

2.AsyncTask<Params，Progress，Result>，其中Params是doInBackground()方法的参数类型，Result是doInBackground()方法的返回值类型，Progress是onProgressUpdate()方法的参数类型。

3.当执行execute()方法的时候，其实就是调用SERIAL_EXECUTOR的execute()方法，就是把任务添加到队列的尾部，然后从头开始取出队列中的任务，调用THREAD_POOL_EXECUTOR的execute()方法依次执行，当队列中没有任务时就停止。

4.AsyncTask只能执行一次execute(params)方法，否则会报错。但是SERIAL_EXECUTOR和THREAD_POOL_EXECUTOR线程池都是静态的，所以可以形成队列。

Q：AsyncTask只能执行一次execute()方法，那么为什么用线程池队列管理 ？
因为SERIAL_EXECUTOR和THREAD_POOL_EXECUTOR线程池都是静态的，所有的AsyncTask实例都共享这2个线程池，因此形成了队列。

Q：AsyncTask的onPreExecute()、doInBackground()、onPostExecute()方法的调用流程？
AsyncTask在创建对象的时候，会在构造函数中创建mWorker(workerRunnable)和mFuture(FutureTask)对象。
mWorker实现了Callable接口的call()方法，在call()方法中，调用了doInBackground()方法，并在最后调用了postResult()方法，也就是通过Handler发送消息给主线程，在主线程中调用AsyncTask的finish()方法，决定是调用onCancelled()还是onPostExecute().
mFuture实现了Runnable和Future接口，在创建对象时，初始化成员变量mWorker，在run()方法中，调用mWorker的call()方法。
当asyncTask执行execute()方法的时候，会先调用onPreExecute()方法，然后调用SERIAL_EXECUTOR的execute(mFuture)，把任务加入到队列的尾部等待执行。执行的时候调用THREAD_POOL_EXECUTOR的execute(mFuture).

[manondidi]

所有的asyctask 共享 两个线程池 一个用来排队 一个用来执行任务
asyctask中的任务默认是串行的,但是可以通过配置实现 并行
默认串行导致一个问题 asyctask只能用来处理 短暂的任务 非常耗时的任务请使用线程池,否则会过长等待

[mlinqirong]

优点：
方便实现异步操作和UI的更新
不需要能过handle和线程组合进行异步操作和UI更新
缺点
不同的多耗时操作时 要创建不同的AsyncTask这样搞得很乱很复杂 复用性不是那么高

[wyvector]

补充一个链接，我觉得说得不错的：http://www.voycn.com/article/asynctaskdequexianhezhuyishixiang

[b1tb1t]

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Use the standard java.util.concurrent or Kotlin concurrency utilities instead.