問題描述

有個功能需要同時上傳N個文件。代碼如下：

ApiService as = ApiManager.getApiService(); final ExecutorService es = Executors.newFixedThreadPool(9);final int count = Bimp.tempSelectBitmap.size();final CountDownLatch finishedLatch = new CountDownLatch(count);final long start = System.currentTimeMillis();for (int k = 0; k < count; k++) { final String fp = Bimp.tempSelectBitmap.get(k).getImagePath(); RequestBody fbody = RequestBody.create(MediaType.parse('image/*'), new File(fp)); as.uploadAttach(fbody) .subscribeOn(Schedulers.from(es)) .observeOn(Schedulers.computation()) .subscribe(new Subscriber<UploadAttachJSON>() {@Overridepublic void onCompleted() {}@Overridepublic void onError(Throwable e) { finishedLatch.countDown(); Log.e('UPLOAD FAILED -------->', fp);}@Overridepublic void onNext(UploadAttachJSON uploadAttachJSON) { finishedLatch.countDown(); sb.append(uploadAttachJSON.url).append(','); Log.e('UPLOADED IMAGE URL -->', uploadAttachJSON.url); h.post(new Runnable() {@Overridepublic void run() { pd.setMessage('正在上傳... ' + (count - finishedLatch.getCount()) + '/' + count);} });} });}try { finishedLatch.await();} catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace();}long end = System.currentTimeMillis();Log.e('IMAGE UPLOAD COMPLETED', (end - start) + '');es.shutdown();

以上為并行的寫法。從線程池中拿出N個線程來同時上傳這N個文件。

串行寫法： .subscribeOn(Schedulers.io()) 或者 用Observable.merge來合并這些請求。

結果發現并行和串行所花費的時間幾乎都差不多。。 是不是和android底層有關？這些網絡請求其實最后都被底層給block了，然后串行出去？

問題解答

設備的網速是不是有限制

有很多因素需要考慮1.自己的代碼實現2.設備底層的傳輸實現3.服務器接收數據的代碼實現

任何一個部分不是并發的，最后的結果就不是并發的