Volley源码之使用方式和使用场景详解

概述概述Volley是Google在2013年推出的一个网络库，用于解决复杂网络环境下网络请求问题。刚推出的时候是非常火的，现在该项目的变动已经很少了。项目库地址为https://android.googlesource.com/platform/frameworks/vo

概述

Volley是Google在2013年推出的一个网络库，用于解决复杂网络环境下网络请求问题。刚推出的时候是非常火的，现在该项目的变动已经很少了。项目库地址为https://androID.Googlesource.com/platform/frameworks/volley

通过提交历史可以看到，最后一次修改距离今天已经有一段时间了。而volley包的release版本也已经很久没有更新了。

author JeffDavIDson<[email protected]> SunMar1316:35:592016+0000虽然很久没有更新了，Volley始终是一个很好的网络框架，我们来分析一下volley的源码，更好的了解volley的使用场景，设计模式，还有存在的一些小问题，或者说使用不当出现的问题。

创建RequestQueue

下面的代码片段展示了建立一个RequestQueue需要的步骤：

// 使用 cache 和 network初始化 RequestQueuemRequestQueue = new RequestQueue(cache,network);// 启动队列mRequestQueue.start();String url ="http://www.example.com";// 明确描述请求（request）并处理响应（response）StringRequest stringRequest = new StringRequest(Request.Method.GET,url,new Response.Listener<String>() {  @OverrIDe  public voID onResponse(String response) {    // 处理响应信息  }},new Response.ErrorListener() {    @OverrIDe    public voID onErrorResponse(VolleyError error) {      // Handle error  }});// 添加request 到 RequestQueue.mRequestQueue.add(stringRequest);// ...

Volley类实质上只提供了一个方法newRequestQueue，用来创建RequestQueue，RequestQueue是volley的请求队列，mCurrentRequests中存储了执行中的和将要执行的请求，DEFAulT_NETWORK_THREAD_POol_SIZE是一个常量4。

可以通过RequestQueue的publicRequestQueue(Cachecache,Networknetwork,intthreadPoolSize)这个方法修改线程数量，默认开启4个线程，然后一直子后台运行。这里需要注意一下在调用Volley的RequestQueue的时候，内部已经调用了RequestQueue的start方法，不需要再次调用。如果自己创建RequestQueue需要自行调用start方法，整个APP的生命周期中使用一次即可。多次调用会增加线程开销，每次调用start方法，都会调用stop方法终止原来的线程，然后重新开启新的线程。

正常使用volley后台请求线程数量是固定的，默认4个并发不需要修改，可能是基于这个考虑，并没有使用Executor线程池，线程池的考虑本身是为了管理线程频繁创建，避免过多开销的。默认始终4个线程，不存在过度开销问题。个人感觉这里使用线程池会更好一些，当然引入线程池复杂度一定会增加。始终只有4个线程也引发了一些问题，使volley在某些场景不适用。如果请求服务器响应时间太长，4个线程都会处于阻塞状态，这个时候新来的请求只能等待，不能直接执行。volley是比较适合轻量级请求，请求频繁，请求时间短。

/** Number of network request dispatcher threads to start. */ private static final int DEFAulT_NETWORK_THREAD_POol_SIZE = 4; 

public RequestQueue(Cache cache,Network network) {   this(cache,network,DEFAulT_NETWORK_THREAD_POol_SIZE); } 

Network network = new BasicNetwork(stack);     RequestQueue queue = new RequestQueue(new diskBasedCache(cacheDir),network);    queue.start(); 

请求执行者httpStack

httpStack是真正执行网络请求的接口，performRequest方法执行请求，源码中有两个实现，一个是HurlStack，另一个是httpClIEntStack，SDK版本大于等于9使用的是HurlStack。

if (stack == null) {    if (Build.VERSION.SDK_INT >= 9) {      stack = new HurlStack();    } else {      // Prior to Gingerbread,httpUrlConnection was unreliable.      // See: http://androID-developers.blogspot.com/2011/09/androIDs-http-clIEnts.HTML      stack = new httpClIEntStack(androidhttpclient.newInstance(userAgent));    }  } 

DefaulthttpClIEnt和它的兄弟androidhttpclient都是httpClIEnt具体的实现类，它们都拥有众多的API，而且实现比较稳定，BUG数量也很少。但同时也由于httpClIEnt的API数量过多，使得我们很难在不破坏兼容性的情况下对它进行升级和扩展，所以目前AndroID团队在提升和优化httpClIEnt方面的工作态度并不积极。

httpURLConnection是一种多用途、轻量极的http客户端，使用它来进行http *** 作可以适用于大多数的应用程序。虽然httpURLConnection的API提供的比较简单，但是同时这也使得我们可以更加容易地去使用和扩展它。不过在AndroID2.2版本之前，httpURLConnection一直存在着一些令人厌烦的BUG。比如说对一个可读的inputStream调用close方法时，就有可能会导致连接池失效了。那么我们通常的解决办法就是直接禁用掉连接池的功能。AndroID2.3版本之前httpURLConnection存在BUG不建议使用，而在AndroID2.3版本及以后，httpURLConnection则是最佳的选择。它的API简单，体积较小，因而非常适用于AndroID项目。压缩和缓存机制可以有效地减少网络访问的流量，在提升速度和省电方面也起到了较大的作用。

目前来说，我们有一个更好的请求选择okhttp，volley源码中并没有封装它的请求，我们可以自己实现httpStack接口，在performRequest使用okhttp请求。Okhttp相较于其它的实现有以下的优点：支持SPDY，允许连接同一主机的所有请求分享一个socket。如果SPDY不可用，会使用连接池减少请求延迟。使用Gzip压缩下载内容，且压缩 *** 作对用户是透明的。利用响应缓存来避免重复的网络请求。当网络出现问题的时候，OKhttp会依然有效，它将从常见的连接问题当中恢复。如果你的服务端有多个IP地址，当第一个地址连接失败时，OKhttp会尝试连接其他的地址，这对IPV4和IPV6以及寄宿在多个数据中心的服务而言，是非常有必要的。使用Okhttp作为替代是一个很好的选择。

缓存与线程处理

刚才说有4个默认线程是不准确的，是有4个Networkdispatcher执行网络请求，还有一个Cachedispatcher缓存线程，本地缓存策略需要实现Cache接口，源码中有两个实现diskBasedCache，NoCache，默认使用的是diskBasedCache。我们可以根据自己的需要实现Cache接口。diskBasedCache默认路径是app缓存目录下的volley，默认缓存5M，超出之后会覆盖旧数据。

Request类

Request类的子类相当于volley的输入，是创建请求的时候用的。JsonObjectRequest、JsonArrayRequest用来处理返回是Json的数据，StringRequest处理stirng，ImageRequest用来处理图片。

Volley其实是一个生产者和消费者系统，调用方是生产者，而Volley是消费者。调用方通过RequestQueue生产Request，而Vollery消费Request从而得到Response。那么负责调配这些生产者和消费者的就是dispatcher，分别是Cache和Network的dispatcher。

总结

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总结

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