拓扑排序 So Easy! 带你从0手撸一个依赖任务加载框架
我收回标题上的话，从0手撸一个框架一点也不轻松，需要考虑的地方比较多，一些实现和细节值得商榷，对我这种菜鸡也是一个比较大的挑战，有不足的地方欢迎大佬们提供意见，最后标题是某个大佬常用的风格，我看到等于是我的，没错。
/依赖任务加载/
平时我们常常会使用各种第三方框架，如mmkv、glide、leakcanary等优秀的第三方库，大多数第三方库需要初始化后才能使用，因此会出现下面的代码：
private void init() {
mmkv.init(context);
glide.init(context);
leakcanary.init(context);
......
}
如果不想让任务的初始化阻塞主线程太久，我们可以考虑通过异步的方式加载任务，直到最后一个必要任务加载完毕，开始进行对应的操作。
如果部分任务是依赖关系，如下图任务A依赖任务B，单纯异步的方式的方式显然不能满足述求。
我们通常会想到的解决办法有三类：
将任务B写进任务A的末尾
监听任务A加载成功的回调函数执行任务B
通过volatile关键字卡住加载流程
这样确实能够解决依赖任务的加载问题，但如果任务的数量和依赖关系更复杂呢？
那如果是这样，你要怎么去处理？
显然是有一种更通用的方法来解决这种场景，也就是下面会讲到的有向无环图。
/有向无环图的拓扑排序/
上面的依赖关系可以看成一种有向无环图（Directed Acyclic Graph, DAG)，有向可以理解，表现的是任务的依赖关系，而无环是必要的，因为如果任务A和任务B相互依赖，都需要等待对方的结束来开始，经典死锁套娃。
我们可以通过拓扑排序将最后的线性执行关系呈现出来，什么是拓扑排序？
将上面复杂依赖任务简单的分析一下，任务A前方没有依赖，因此我们可以将任务A的度记为0，任务B、C、E前方各有一个依赖关系，我们把度记为1，剩下的任务D前方由于有两个依赖关系，我们将度计为2；用一个任务队列储存度为0的任务，每当入列任务加载完毕，它对应依赖任务的度-1，新的度为0的任务进队列。
A入队列，A任务完成后，依赖A任务的任务B、C度-1。
这时任务B、C度都为0，都可以入队列，没有既定的顺序，我们选择入任务C，待C任务完成后，依赖C任务的D任务的度-1。
接着是任务B进去，B任务完成后，任务D、E的度-1。
最后是任务D、E其中的一个进去，随意选择，我们选择任务D。
最后一个任务E。
不考虑各个任务之间的耗时情况，依赖任务关系被拓扑排序成A->C->B->D->E，是不是发现依赖关系被解开了，排成了线性关系，这种将有向无环图拓扑成线性关系的方式被称为拓扑排序，拓扑结果根据所使用算法的不同而有所差异，这也是后面实现依赖任务加载框架的中心思想。
/手撸依赖任务加载框架/
定义IDAGTask类
上面提到依赖任务的加载可以通过有向无环图的拓扑排序解决，我们开始用代码实现，先定义一个IDAGTask类：
public class IDAGTask{
}
可能大家会疑问，为什么不用接口或者抽象类的思想去做这个基础类，后面解答这个疑惑。
特殊的任务会存在加载线程限制，比如只能在主线程对这个任务进行加载，因此我们需要考虑这个任务是否可以同步。异步任务显然需要使用到线程池，定义IDAGTask类实现Runnable接口，方便后续丢进线程池。
除此之外，之前讲到拓扑排序中任务有个度的概念，其实就是依赖关系的数量，在并发环境下为了保证依赖关系数量的线程可见性，这里我们使用AtomicInteger变量，通过CAS锁来保证依赖数量的实时正确性，因此IDAGTask类变成了这样：
public class IDAGTask implements Runnable {
private final boolean mIsSyn;
private final AtomicInteger mAtomicInteger;
boolean getIsAsync() {
return mIsSyn;
}
void addRely() {
mAtomicInteger.incrementAndGet();
}
void deleteRely() {
mAtomicInteger.decrementAndGet();
}
int getRely() {
return mAtomicInteger.get();
}
@Override
public void run() {
}
}
回到之前为什么不用接口或者抽象类的方式来实现这个基础类，一方面为了后续将任务丢进线程池，IDAGTask实现了Runnable接口，接口的方式显然pass，另一方面抽象类的方式涉及到了另一个问题：
抽象run方法，可以将IDAGTask任务的监听封装进去，比如startTask、completeDAGTask，如果我们继承IDATask，只需要将初始化部分单纯写进run方法就好了，非常优雅，但是有一种case，如果这个任务的初始化是用多线程实现的，我们调用完Task.init()，马上执行completeDAGTask的监听其实是不对的
基于上面的case，我选择了一种不优雅的实现方式，将startTask的监听写在run方法的开头，completeDAGTask的监听需要调用者自己添加，任务初始化是单线程实现写在run方法的末尾即可，任务初始化采用多线程实现，需要将completeDAGTask监听写进加载成功回调
综上，run方法写进了startTask的回调，因此抽象失败，那么IDAGTask没有抽象方法，自然也不需要作为一个抽象类
经过一些加工，最后IDATask实现如下：
public class IDAGTask implements Runnable {
private final boolean mIsSyn;
private final AtomicInteger mAtomicInteger;
private IDAGCallBack mDAGCallBack;
private final Set<IDAGTask> mNextTaskSet;
public IDAGTask() {
this("");
}
public IDAGTask(boolean isSyn) {
this("", isSyn);
}
public IDAGTask(String alias) {
this(alias, false);
}
public IDAGTask(String alias, boolean IsSyn) {
mIsSyn = IsSyn;
mAtomicInteger = new AtomicInteger();
mDAGCallBack = new DAGCallBack(alias);
mNextTaskSet = new HashSet<>();
}
boolean getIsAsync() {
return mIsSyn;
}
void addRely() {
mAtomicInteger.incrementAndGet();
}
void deleteRely() {
mAtomicInteger.decrementAndGet();
}
int getRely() {
return mAtomicInteger.get();
}
void addNextDAGTask(IDAGTask DAGTask) {
mNextTaskSet.add(DAGTask);
}
public void setDAGCallBack(IDAGCallBack DAGCallBack) {
this.mDAGCallBack = DAGCallBack;
}
public void completeDAGTask() {
for (IDAGTask DAGTask : mNextTaskSet) {
DAGTask.deleteRely();
}
mDAGCallBack.onCompleteDAGTask();
}
@Override
public void run() {
mDAGCallBack.onStartDAGTask();
}
}
定义DAGProject类
IDAGTask的模板就被敲定了，接下来我们需要建立任务之间的关系：
Set储存所有的任务，通过addDAGTask添加任务
Map<IDAGTask, Set>储存所有的任务与其前置依赖关系，通过addDAGEdge添加任务依赖关系
整体采用建造者模式构建DAGProject类
于是DAGProject实现如下：
public class DAGProject {
private final Set<IDAGTask> mTaskSet;
private final Map<IDAGTask, Set<IDAGTask>> mTaskMap;
public DAGProject(Builder builder) {
mTaskSet = builder.mTaskSet;
mTaskMap = builder.mTaskMap;
}
Set<IDAGTask> getDAGTaskSet() {
return mTaskSet;
}
Map<IDAGTask, Set<IDAGTask>> getDAGTaskMap() {
return mTaskMap;
}
public static class Builder {
private final Set<IDAGTask> mTaskSet = new HashSet<>();
private final Map<IDAGTask, Set<IDAGTask>> mTaskMap = new HashMap<>();
public Builder addDAGTask(IDAGTask DAGTask) {
if (this.mTaskSet.contains(DAGTask)) {
throw new IllegalArgumentException();
}
this.mTaskSet.add(DAGTask);
return this;
}
public Builder addDAGEdge(IDAGTask DAGTask, IDAGTask preDAGTask) {
if (!this.mTaskSet.contains(DAGTask) || !this.mTaskSet.contains(preDAGTask)) {
throw new IllegalArgumentException();
}
Set<IDAGTask> preDAGTaskSet = this.mTaskMap.get(DAGTask);
if (preDAGTaskSet == null) {
preDAGTaskSet = new HashSet<>();
this.mTaskMap.put(DAGTask, preDAGTaskSet);
}
if (preDAGTaskSet.contains(preDAGTask)) {
throw new IllegalArgumentException();
}
DAGTask.addRely();
preDAGTaskSet.add(preDAGTask);
preDAGTask.addNextDAGTask(DAGTask);
return this;
}
public DAGProject builder() {
return new DAGProject(this);
}
}
}
使用时，我们需要创建对应的IDAGTask，通过addDAGTask、addDAGEdge方法构建出对应有向无环图：
ATask a = new ATask();
BTask b = new BTask();
CTask c = new CTask();
DTask d = new DTask();
ETask e = new ETask();
DAGProject dagProject = new DAGProject.Builder()
.addDAGTask(a)
.addDAGTask(b)
.addDAGTask(c)
.addDAGTask(e)
.addDAGTask(d)
.addDAGEdge(b, a)
.addDAGEdge(c, a)
.addDAGEdge(d, b)
.addDAGEdge(d, c)
.addDAGEdge(e, b)
.builder();
表达任务依赖关系的DAGProject对象就通过建造者模式构建成功了。
依赖任务加载的调度
当多个任务构建成有向无环图的DAGProject后，我们先不着急丢进线程池，执行对应逻辑前先检测是否有环，这样我们可以在任务加载前抛出相互依赖的错误，大可不必等到执行至有环那一步才抛出。虽然有环可以靠输入者去保障，但是在一些小细节方面，我们要求输入者保证过于苛刻也过于差体验。
将度为0的任务储存在tempTaskQueue
while循环将任务取出，存在依赖关系则对应的任务度-1，如果度为0，添加到resultTaskQueue
判断最后的resultTaskQueue与之前储存任务的set个数是否相等，false则有环抛出异常
public class DAGScheduler {
private void checkCircle(Set<IDAGTask> TaskSet, Map<IDAGTask, Set<IDAGTask>> TaskMap) {
LinkedList<IDAGTask> resultTaskQueue = new LinkedList<>();
LinkedList<IDAGTask> tempTaskQueue = new LinkedList<>();
for (IDAGTask DAGTask : tempTaskSet) {
if (tempTaskMap.get(DAGTask) == null) {
tempTaskQueue.add(DAGTask);
}
}
while (!tempTaskQueue.isEmpty()) {
IDAGTask tempDAGTask = tempTaskQueue.pop();
resultTaskQueue.add(tempDAGTask);
for (IDAGTask DAGTask : tempTaskMap.keySet()) {
Set<IDAGTask> tempDAGSet = tempTaskMap.get(DAGTask);
if (tempDAGSet != null && tempDAGSet.contains(tempDAGTask)) {
tempDAGSet.remove(tempDAGTask);
if (tempDAGSet.size() == 0) {
tempTaskQueue.add(DAGTask);
}
}
}
}
if (resultTaskQueue.size() != tempTaskSet.size()) {
throw new IllegalArgumentException("相互依赖，玩屁啊，我不跑了！");
}
}
}
检测完环后，开始调度这些依赖任务，将度为0的任务加入阻塞队列，通过newSingleThreadExecutor开启一个线程不断去阻塞队列拿任务。
判断拿出的任务属于主线程执行还是异步执行，主线程执行通过handler.post发送出去，异步执行通过线程池execute
所有任务执行完毕，关闭线程池，结束遍历
不断将度为0的任务加入阻塞队列
public class DAGScheduler {
private void loop() {
for (IDAGTask DAGTask : mTaskSet) {
if (DAGTask.getRely() == 0) {
mTaskBlockingDeque.add(DAGTask);
}
}
ExecutorService singleThreadExecutor = Executors.newSingleThreadExecutor();
singleThreadExecutor.execute(() -> {
for (; ; ) {
try {
while (!mTaskBlockingDeque.isEmpty()) {
IDAGTask executedDAGTsk = (IDAGTask) mTaskBlockingDeque.take();
if (executedDAGTsk.getIsAsync()) {
Handler handler = new Handler(getMainLooper());
handler.post(executedDAGTsk);
} else {
mTaskThreadPool.execute(executedDAGTsk);
}
mTaskSet.remove(executedDAGTsk);
}
if (mTaskSet.isEmpty()) {
singleThreadExecutor.shutdown();
mTaskThreadPool.shutdown();
return;
}
Iterator<IDAGTask> iterator = mTaskSet.iterator();
while (iterator.hasNext()) {
IDAGTask DAGTask = iterator.next();
if (DAGTask.getRely() == 0) {
mTaskBlockingDeque.put(DAGTask);
iterator.remove();
}
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
});
}
}
至此依赖任务的调度器搭建完毕，配合之前构建好的DAGProject，使用方法如下：
DAGScheduler dagScheduler = new DAGScheduler();dagScheduler.start(dagProject);
/使用方式/
第一步，对应build.gradle配置远程依赖，已经发布到maven central，不用担心jcenter弃用。
implementation 'work.lingling.dagtask:dagtsk:1.0.0'
第二步，继承IDAGTask类，在run方法中实现对应的初始化逻辑。
public class ATask extends IDAGTask {
public ATask(String alias) {
super(alias);
}
@Override
public void run() {
super.run();
try {
// 模拟随机时间
Random random = new Random();
Thread.sleep(random.nextInt(1000));
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
// 第三方框架内部使用同步加载
// completeDAGTask方法写在run方法末尾即可
completeDAGTask();
}
// 第三方框架内部使用异步加载
// completeDAGTask方法需要写进成功回调
/*onLibrarySuccess(){
completeDAGTask();
}*/
}
tips：加载任务内部未开线程，completeDAGTask方法写在run方法的末尾，感知初始化结束；加载任务内部使用多线程，需要将completeDAGTask方法写进加载成功回调。
第三步，根据任务的依赖关系构建DAGProject并执行。
回首一开始出现的复杂依赖关系：
我们模拟对应的任务，任务A、B、C、D、E，构建DAGProject如下：
ATask a = new ATask("ATask");
BTask b = new BTask("BTask");
CTask c = new CTask("CTask");
DTask d = new DTask("DTask");
ETask e = new ETask("ETask");
DAGProject dagProject = new DAGProject.Builder()
.addDAGTask(b)
.addDAGTask(c)
.addDAGTask(a)
.addDAGTask(d)
.addDAGTask(e)
.addDAGEdge(b, a)
.addDAGEdge(c, a)
.addDAGEdge(d, b)
.addDAGEdge(d, c)
.addDAGEdge(e, b)
.builder();
DAGScheduler dagScheduler = new DAGScheduler();
dagScheduler.start(dagProject);
依赖任务执行结果如下：
可以看到依赖任务被拆开成A、C、B、E、D的顺序进行执行。
/结语/
行文至此，总算凑到了结尾，1202年了，居然还有人在用java写客户端。
框架实现整体很简单，但还是踩了很多坑，大到框架整体应该如何实现，小到设计模式应该如何使用、对外应该暴露什么方法、maven central如何上传等等各种细节问题，综上，这是一篇很青涩的文章。中途参考了很多大佬的文章思路和美好意见，但还是很不足，欢迎大佬们下场one one指导。
最后贴一下github链接：