鸿蒙编程江湖：深入理解TaskPool和Worker的并发任务执行

本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOS Next系统（截止目前API12）的技术细节，基于实际开发实践进行总结。主要作为技术分享与交流载体，难免错漏，欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题，以便共同进步。本文为原创内容，任何形式的转载必须注明出处及原作者。

鸿蒙系统提供了两种并发能力：TaskPool 和 Worker。它们都基于 Actor 并发模型实现，但它们的使用场景和功能有所不同。

• TaskPool：TaskPool 是一个多线程运行环境，它提供了任务的执行、取消、优先级设置等功能。TaskPool 适用于独立任务，例如计算密集型任务、I/O 密集型任务等。

• Worker：Worker 是一个可以长时间运行的后台线程，它支持与宿主线程之间的消息传递。Worker 适用于长时间运行的任务，例如后台数据处理、模型训练等。

  TaskPool 和 Worker 的区别与使用场景

  特性	TaskPool	Worker
  内存模型	线程间隔离，内存不共享	线程间隔离，内存不共享
  参数传递机制	采用标准的结构化克隆算法（Structured Clone）进行序列化、反序列化，完成参数传递。支持 ArrayBuffer 转移和 SharedArrayBuffer 共享。	采用标准的结构化克隆算法（Structured Clone）进行序列化、反序列化，完成参数传递。支持 ArrayBuffer 转移和 SharedArrayBuffer 共享。
  参数传递	直接传递，无需封装，默认进行 transfer。	消息对象唯一参数，需要自己封装。
  方法调用	直接将方法传入调用。	在 Worker 线程中进行消息解析并调用对应方法。
  返回值	异步调用后默认返回。	主动发送消息，需在 onmessage 解析赋值。
  生命周期	TaskPool 自动管理生命周期，无需关心任务负载高低。	开发者自行管理 Worker 的数量及生命周期。
  任务池个数上限	自动管理，无需配置。	同个进程下，最多支持同时开启 64 个 Worker 线程，实际数量由进程内存决定。
  任务执行时长上限	3 分钟（不包含 Promise 和 async/await 异步调用的耗时，例如网络下载、文件读写等 I/O 任务的耗时），长时任务无执行时长上限。	无限制。
  设置任务的优先级	支持配置任务优先级。	不支持。
  执行任务的取消	支持取消已经发起的任务。	不支持。
  线程复用	支持。	不支持。
  任务延时执行	支持。	不支持。
  设置任务依赖关系	支持。	不支持。
  串行队列	支持。	不支持。
  任务组	支持。	不支持。

  使用场景：

• TaskPool：适用于独立任务，例如计算密集型任务、I/O 密集型任务等。

• Worker：适用于长时间运行的任务，例如后台数据处理、模型训练等。

  TaskGroup 的管理与任务优先级

  TaskGroup：TaskGroup 是一个任务集合，可以将多个任务添加到 TaskGroup 中，并一起执行。TaskGroup 支持配置任务的优先级。
  示例：

  import { taskpool } from '@kit.ArkTS';
  @Concurrent
  function add(num1: number, num2: number): number {
    return num1 + num2;
  }
  @Concurrent
  function subtract(num1: number, num2: number): number {
    return num1 - num2;
  }
  async function concurrentFunc() {
    const task1 = new taskpool.Task(add, 1, 2);
    const task2 = new taskpool.Task(subtract, 3, 4);
    const group = new taskpool.TaskGroup();
    group.addTask(task1);
    group.addTask(task2);
    group.addTask(task1); // 添加重复任务
    await taskpool.execute(group, taskpool.Priority.HIGH);
  }

  任务优先级：

• Priority.IDLE：后台任务，优先级最低。
• Priority.LOW：低优先级任务。
• Priority.MEDIUM：中等优先级任务。

• Priority.HIGH：高优先级任务。

  任务的添加与执行逻辑

  任务添加：

  const task = new taskpool.Task(func, args);

  任务执行：

  await taskpool.execute(task);

  任务取消：

  taskpool.cancel(task);

  示例代码：通过 TaskPool 执行 CPU 密集型任务的示例

  以下是一个简单的示例，演示如何使用 TaskPool 执行 CPU 密集型任务：

  import { taskpool } from '@kit.ArkTS';
  @Concurrent
  function complexCalculation(data: ArrayBuffer): ArrayBuffer {
    // 执行复杂的计算操作
    return data;
  }
  async function concurrentCalculation() {
    const data = new ArrayBuffer(1024);
    const task = new taskpool.Task(complexCalculation, data);
    await taskpool.execute(task);
  }
  @Entry
  @Component
  struct Index {
    @State message: string = 'Hello World';
    build() {
  Row() {
    Column() {
      Text(this.message)
        .fontSize(50)
        .fontWeight(FontWeight.Bold)
        .onClick(async () => {
          await concurrentCalculation();
        })
        .width('100%');
    }
  }
  .height('100%');
    }
  }

  这段代码定义了一个名为 Index 的组件，并在组件中显示了一条文本消息 "Hello World"。点击按钮会执行 concurrentCalculation 函数，该函数创建一个并发任务并执行它。任务完成后，会在控制台输出结果。

  总结

  通过以上介绍，您可以了解到鸿蒙系统中的 TaskPool 和 Worker 并发能力的使用方法。TaskPool 和 Worker 都是基于 Actor 并发模型实现的，但它们的使用场景和功能有所不同。希望本文能够帮助您掌握鸿蒙系统中的并发编程技术，并开发出更优秀的鸿蒙应用。