JasonWang's Blog

之前的一篇文章，讲到了应用程序无响应(ANR)时Android的处理逻辑。这篇文章，就来分析下应用进程发生崩溃(Crash)时，Android是如何处理的？总的说来，Android主要有两大类Crash：

• Java(JVM)层： 应用程序发生运行时错误（如空指针，浮点运算错误，数据索引超出界限)或者系统进程崩溃(长时间无响应)；
• Native层： native进程或者kernel发生运行时错误；

Activity是Android负责与用户交互的实体。一个应用一般由多个Activity组成;一个Activity不仅可以打开应用内的Activity，也可以打开其他应用内的Activity，比如通过一个名为android.intent.action.VIEW的Intent事件可以打开浏览器；通过android.intent.action.DIAL可以向CALL发送拨号请求。一系列的Activity组合在一起（完成某个特定的“任务“）构成了一个任务（一个后进先出的队列，被称为back stack），而多个任务又构成了一个任务栈（后台可以有多个任务栈，但系统如需恢复内存，则会杀死部分应用，清空部分任务，以释放内存，因此长时间后应用状态会丢失）。以下图为例，图中的back stack一开始只有一个Activity1；接着在Activity1中启动Activity2，此时Activity2位于队列的顶部，而Activity1位于栈底（Activity1处于Stop状态），而Activity2又启动一个Activity3，同样，Activity3压入栈顶。如果此时通过回退键（Back）用户离开Activity3,则Activity3从栈中清除，被系统销毁，而Activity2则恢复到可见状态(resume)。

ANR即Application Not Responding, 应用无响应：当应用在某一个时间内无法及时响应用户请求时，系统会弹出一个对话框，告知用户应用无法响应。此时，用户可以选择关闭应用。对于Android应用来说，有一个UI线程(主线程）专门负责与用户交互，如果在此线程中进行耗时的操作，比如读取磁盘数据、从网络下载资源等IO操作，通常会导致UI线程阻塞，从而无法及时处理用户的输入请求，发生ANR。

Android是通过AMS跟WMS来监控应用响应状态的，一般有如下两种ANR情况：

• 应用在给定时间内没有对用户输入(按键或者触屏操作）做出响应，通常是5s;
• 广播接收者(BroadcastReceiver)没有在10s内处理完成；

对于输入无响应的情况，native监控到输入无响应时，则告知WMS，最后由WMS发送消息告诉AMS，某个应用发送了ANR，最后AMS会弹出Application Not Responding的对话框，请求用户关闭应用；对于广播无响应的情况是由AMS负责处理的，AMS对于每个发送出去给广播接收者的广播都有一个10s的定时，如果广播接收者在10s内尚未处理完，则视为无响应，因此也会弹出Application Not Responding。

Java语言synchronized关键字自带了一个内置的隐性锁(implicit lock),使用起来方便简单，但是内置锁一旦使用，则会强制将某个代码块加锁或者解锁，而且内置锁并不支持可中断的获取锁。从Java5.0开始，提供了一个并发工具包java.util.concurrent.*，实现了显性锁(explicit lock)ReentrantLock（可重入锁，可多次获取同一个锁）;ReentrantLock实现了与synchronized一样的功能，确保并发过程中数据的互斥访问与可见性。获取ReentrantLock相当于进入一个synchronized代码块，而释放ReentrantLock则相当于从一个synchronized代码块退出。ReentrantLock实现了如下Lock.java接口：

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public interface Lock {
    //获取锁
    void lock();

    //获取锁，可响应中断
    void lockInterruptibly() throws InterruptedException;

    //尝试获取锁，如果可用则返回TRUE，否则返回FALSE
    boolean tryLock();

    //尝试在给定时间内获取锁，如果超时或者发生中断，则返回FALSE
    boolean tryLock(long time, TimeUnit unit) throws InterruptedException;
    
    //释放锁
    void unlock();

    //创建与该锁绑定的Conidition变量
    Condition newCondition();
}

在古希腊时代，哲学家Democritus（德谟克利特）提出了关于物质构成的理论：所有物质都由不可分割的元素组成，这种元素被称之为原子（atom）。编程中所说的原子性(atomic)借用了这个概念, 用于表示某个代码指令动作的不可中断性。在之前的一篇文章（Java Memory Model)时，提到多线程并发访问共享数据时，会出现数据竞争，从而导致数据不一致的情况。比如对一个整型变量进行加一的操作： ++counter，表面上看，这是一个单一原子操作，但实际上这个操作有三个步骤：首先，需要从内存中（有可能是cache中）加载到寄存器；接着，将该值加一；最后需要将寄存器中的值写入内存。这样，在多个线程访问的情况，上述几个步骤出现交织执行，就可能出现各个线程读写数据不一致的情形。

Atomic Theory: http://www.softschools.com/timelines/atomic_theory_timeline/95/

于是，有了原子操作。原子操作确保了执行的不可中断，因而能避免数据冲突。Java从5.0开始有一个atomic的工具包专门支持int，long以及引用变量的原子操作，而在硬件层面，目前大部分处理器都支持诸如CAS(CompareAndSet/CompareAndSwap)，FAA(FetchAndAdd)等原子指令。在介绍Java中的原子操作类之前，先来了解下硬件层面的原子指令。

在之前的一篇文章(Glide架构分析 )中介绍了Glide的具体原理。这篇文章，用一个下载图片的示例来说明Glide加载图片的整个过程。以下是用Glide从网络上加载一个图片的代码片段：

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Glide
  .with(activity) // Activity
  .load(url)
  .centerCrop()
  .placeholder(R.drawable.loading_spinner)
  .crossFade()
  .into(myImageView);

大致说来，在Glide中图片的加载有如下几个过程：

• 产生一个图片加载的请求GenericRequest<T>;
• 将图片加载请求发送给资源引擎中心Engine,由其负责资源的加载以及数据解码任务的管理；
• EngineRunnable首先尝试从DISK加载资源，完成后进行回调，将数据加载到ImageView中；
• 磁盘中没有请求对应的资源，则尝试从网络端下载，并解码完成后回调，将数据加载到Target对象；

现在就来详细的看下Glide加载图片的整个过程。

如何专注你的聪明才智，比你有多聪明更重要

在之前一篇文章里，讲到了利用synchronized关键字来进行同步，从而避免多线程并发执行时可能出现的竞争条件，那么JVM又是如何实现线程之间的通信的？换句话说，线程A写共享数据的结果怎么确保被其他线程可见，使得线程之间共享的数据对每个线程而言都是一致的？Java从5.0开始定义了一个新的Memory Model(Java Specification Request 133, JSR133)，在多线程情况下，为Java程序提供了一个最少程度的保证：正确同步的情况下，一个线程写共享变量对于其他线程是可见的。Java Memory Model(JMM)抽象了不同计算机平台底层内存读写细节（Register; Cache; Main Memory)，为程序员提供了一个访问内存的统一的模型与视角，从而确保在不同平台上程序能有同样的结果，实现Java“编写一次，可以在任何平台上执行”的目标。

与Java程序类似，Android应用程序框架层(Application Framework)以及APP运行在一个Dalvik Virtual Machine之上，那么，Android启动时框架层是如何初始化的，从何处初始化的？为此，Android在启动时会首先初始化一个专门的系统进程zygote来负责启动与初始化Java代码，比如系统服务进程system_server的启动，系统启动时各种Java服务的初始化，APP资源文件的加载，APP进程的创建与启动。这篇文章，主要讲zygote进程的两个问题：

• zygote进程如何初始化的；
• APP进程是如何通过zygote创建的？

在计算机诞生初期，由于其高昂的计算成本，只能允许一个用户运行一个任务或者一批任务（Batch processing)。随着技术的发展，人们开始思考一个问题，如何在计算机上实现多个任务“同时”运行？一开始，采用的是分时策略（Time sharing），就是允许多个用户共享一台计算机，但每个用户占用计算机的一个时间片，在这个时间后，由另一个用户接着运行使用。分时系统在一定程度上提高了计算效率，实现了资源的共享。但其实际上并没有真正实现任务的“同时”（并发,concurrency）运行。

现代并发编程(Concurrent Pragramming)概念的出现一方面是受到操作系统中如进程、中断以及抢占的影响；一方面由于计算机硬件技术的发展而出现的多核处理器。

• 进程，是程序执行的一个实体，是操作系统对CPU，寄存器，堆栈，内存，文件系统等计算资源的一种执行时的抽象；有了进程，计算机就可以通过调度系统来实现多个任务“同时”运行了，这里所谓的“同时”并不是多个程序真的在一个CPU中同时运行，而是说调度程序快速的在多个进程之间切换，交替执行不同程序，从而更有效的利用了计算机资源；
• 多核CPU的出现，为并发、并行计算提供了另一种可能。以前程序只能在一个CPU上运行，现在单个程序可以同时在多个CPU上同时运行了（Parallel Computing）；或者多个进程同时在多个CPU上运行。