在AsyncTask中嵌套/正常for循环

我一直在测试android中的一些asynctasks。在AsyncTask中嵌套/正常for循环

但我发现有些不合逻辑的结果对这些代码：

int a1Sum = 0; 
int a2Sum = 0; 

long a1Time = 0; 
long a2Time = 0; 

private class Async1 extends AsyncTask<Void, Void, String> { 
    protected void onPreExecute() { 
     a1Time = System.currentTimeMillis(); 
    } 

    protected String doInBackground(Void... arg0) { 
     for (int i = 0; i < 10000; i++) { 
      publishProgress(); 
     } 
     return "You are at PostExecute"; 
    } 

    protected void onProgressUpdate(Void... arg0) { 
     a1Sum++; 
    } 

    protected void onPostExecute(String result) { 
     Log.d("A1 Time", String.valueOf(System.currentTimeMillis() - a1Time)); // records the executing time 
     AsyncTask async2 = new Async2().execute(); 
    } 
} 

private class Async2 extends AsyncTask<Void, Void, String> { 
    protected void onPreExecute() { 
     a2Time = System.currentTimeMillis(); 
    } 

    protected String doInBackground(Void... arg0) { 
     for (int i = 0; i < 10; i++) { 
      for (int j = 0; j < 10; j++) { 
       for (int k = 0; k < 10; k++) { 
        for (int l = 0; l < 10; l++) { 
         publishProgress(); 
        } 
       } 
      } 
     } 
     return "You are at PostExecute"; 
    } 

    protected void onProgressUpdate(Void... arg0) { 
     a2Sum++; 
    } 

    protected void onPostExecute(String result) { 
     Log.d("A2 Time", String.valueOf(System.currentTimeMillis() - a2Time)); // records the executing time 
    } 
}

这两个asynctasks做同样的工作，但这里是不合逻辑的部分：

，你在代码中看到，a1Time和a2Time记录执行时间，这里是他们的结果：

D/A1 Time: 1025 
D/A2 Time: 768 
D/A1 Time: 1022 
D/A2 Time: 716 
D/A1 Time: 1017 
D/A2 Time: 729 
D/A1 Time: 1063 
D/A2 Time: 830 
D/A1 Time: 1059 
D/A2 Time: 784

我的问题是：是什么让Async2跑得快吗？

来源

2017-05-07 Bedrock Dev

@ Kaushal28但不应该'Async1'更快，因为它更简单？ –

有趣。现在转身。让线程1由线程2启动。 – greenapps

如果'''''''''''''''''''''''''''''''''Async2''的实现和Aynsc1'完全相同，它会以相同的方式结束结果还是会有相同的执行时间？当代码在主UI线程和后台线程之间切换时会更好地剖析执行时间，这会增加开销，因此需要跟踪doInBackground（）实现的时间。我认为他们会以接近的执行时间结束。最后，（我可能要求太多，道歉），如果使用'executeOnExecutor（THREAD_POOL_EXECUTOR）''而不是''execute（）'''，它会一样吗？ – ahasbini

正如注释的发现结果的回顾一下，测试结果如下（请注意，AsyncTasks并行顺序和不执行）：

通过Async2执行Async1导致与同一执行时间。这只能通过操作系统优化执行来推理，但在其他情况下，例如不同设备或甚至执行测试的不同时间，测试结果可能会有所不同。

使用executeOnExecutor(THREAD_POOL_EXECUTOR)执行任务而不是导致执行时间相同。这可能是由于操作系统立即启动后台线程的想法，因此，既然计算相同数量的循环，执行时会有细微的差异，他们最终会得到类似的执行时间。

进一步的解剖仍然是需要的，它只计时doInBackground()实现为了计算在主UI线程和后台线程之间切换的开销。

来源

2017-05-07 10:51:08 ahasbini

显得相当可接受，再加上一个 – Kaushal28

您的2 ^nd线程不慢，但是您的两个线程都按照连续顺序运行。对于Asynctasks，如果两个线程同时启动，那么它们将默认以串行顺序运行。如评论AnsncTask.executeOnExector(AsyncTask.THREAD_POOL_EXECUTOR)中所述，将强制两个asyncTasks并行运行。请参阅以下更多的执行顺序：This answer

当它们并行运行时，它们将显示相同的计数。你的结果的差异是因为每个线程执行函数的复杂性。

来源

2017-05-07 10:09:19 Kaushal28

感谢您将它封装起来，但为什么通过'Async2'执行'Async1'给出相同的执行时间？ –

@BedrockDev它的666和668的权利？ – Kaushal28

它的649和656（by @greenapps） –

在AsyncTask中嵌套/正常for循环

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