从源码与官方文档看之Handler篇(二)

简介: 今天又发现自己原来是Handler这个类名打错了导致前面几篇一直再说Java的Handle,而安卓的是Handler,前一篇文章我们主要翻译了安卓官方对Handler的注释,这一篇我们来看看Handler类的一些属性,成员变量。

正篇

首先我们看看Handler类的代码:

/*
 * Set this flag to true to detect anonymous, local or member classes
 * that extend this Handler class and that are not static. These kind
 * of classes can potentially create leaks.
 */
private static final boolean FIND_POTENTIAL_LEAKS = false;
private static final String TAG = "Handler";
private static Handler MAIN_THREAD_HANDLER = null;

我们可以看到,一开始给了一个bool标签,注释解释道如果此标记为真会检测这些不是静态的匿名、本地或成员类,而这些类会扩展本Handler类。 这些类别的类可能会造成泄漏。 然后第二个是Handler类的TAG标签,而第三个则是一个名为主线程Handler的静态的Handler对象且默认值为null。 接着往下看:

/**
 * Callback interface you can use when instantiating a Handler to avoid
 * having to implement your own subclass of Handler.
 */
public interface Callback {
    /**
     * @param msg A {@link android.os.Message Message} object
     * @return True if no further handling is desired
     */
    boolean handleMessage(@NonNull Message msg);
}

这是一个Callback回调,官方注释说明了可以在实例化 Handler 时使用的回调接口,以避免必须实现自己的 Handler 子类。其中,handleMesssage(Message msg)方法的msg是一个Message对象,方法的返回结果是当不需要进一步处理就返回为真。 接着:

/**
 * Subclasses must implement this to receive messages.
 */
public void handleMessage(@NonNull Message msg) {
}
/**
 * Handle system messages here.
 */
public void dispatchMessage(@NonNull Message msg) {
    if (msg.callback != null) {
        handleCallback(msg);
    } else {
        if (mCallback != null) {
            if (mCallback.handleMessage(msg)) {
                return;
            }
        }
        handleMessage(msg);
    }
}

其中handleMessage(@NonNull Message msg)方法的注释表明Handler子类必须实现它才能接受消息。而dispatchMessage方法的注释表明在这个方法中处理系统消息。而该方法中逻辑为当消息的回调不为空则 handleCallback此消息,如果为空则看看mCallback成员是不是不为空,然后不为空就用mCallback.handleMessage(msg)检查,如果有一些匿名类之类的会导致泄漏的存在则返回真然后直接结束方法,如果检测正常就 handleMessage此消息。

总结

后面还会看Handler的源码来记录下来,虽然前面都是乌龙,但也让我知道了Java中的Handle的一些信息,多少还是有点进步的,希望以后可以少出点错。

相关文章
|
前端开发 索引
一个好的前端开发人员必须掌握的前端代码整洁与开发技巧1
一个好的前端开发人员必须掌握的前端代码整洁与开发技巧
292 0
|
12天前
|
人工智能 自然语言处理 安全
阿里云千问办公 QwenWork详细介绍:产品核心能力、典型场景、价格及常见问题解答
千问办公是阿里云推出的一站式AI办公平台,主打"不止于对话,更注重交付",依托通义千问旗舰大模型,用户一句话即可完成数据分析、PPT生成、视频剪辑等复杂任务,直接输出可用成果。产品深度打通钉钉生态与企业OA,覆盖桌面端、网页端,提供企业标准版198元/人/月等多档订阅方案,新用户注册即赠2000积分,适配工程师、HR、财务等多职业办公场景,成为能动手干活的"全能AI同事"。
|
12天前
|
人工智能
千问办公官网入口:阿里AI办公QwenWork产品页和免费网页端链接
千问办公官网含两大入口:一是网页端(qwenwork.cn),即开即用,支持浏览器直接访问;二是阿里云产品页 https://t.aliyun.com/U/JNKJuO 提供免费/付费版详情、功能介绍及使用指南。
|
18天前
|
网络协议 Linux iOS开发
【2026实测】Wireshark下载+安装+汉化+使用教程(图文版,巨详细)
Wireshark 是一款免费开源的网络协议分析工具,可实时捕获、解析并可视化数据包,助你诊断网络故障、分析通信协议(如HTTP、DNS、TCP等)。支持Windows/macOS/Linux,含中文界面,新手入门便捷。(239字)
|
11天前
|
IDE 开发工具
Qoder 上线 Sonus 模型,Computer Use 能力全面增强
Qoder国际版上线全新内置大模型Sonus(/ˈsoʊnəs/),全球领先,专精超长任务执行与电脑操作(Computer Use)。配合Qoder桌面端0.2.3版本,可自主完成编程、金融建模、科研及表格制作等复杂工作。现全面支持Qoder全系产品,效率提升3.2倍。
1371 8
Qoder 上线 Sonus 模型,Computer Use 能力全面增强
|
13天前
|
缓存 人工智能 自然语言处理
阿里云qwen3.8-flash大模型介绍:模型能力、模型价格、免费额度与最新活动
本文是阿里云百炼平台Qwen3.8-Flash大模型的选型接入指南,作为兼顾性能与响应速度的高性价比多模态模型,它支持百万级上下文窗口、全场景多模态输入与完整智能体能力矩阵,适配编程辅助、智能体协作等核心场景。文中同步梳理了最新下调的阶梯定价、夜间4折等优惠活动,搭配OpenAI兼容流式调用示例,帮助开发者低成本快速落地高并发AI应用。
阿里云qwen3.8-flash大模型介绍:模型能力、模型价格、免费额度与最新活动
|
13天前
|
人工智能 API 内存技术
刚刚 DeepSeek V4.1 Flash 开启内测,1 分钟教你用上!
刚刚 DeepSeek 内测群发布了 DeepSeek V4.1 Flash 中间版本内测的消息,这次的模型采用了新的结构,原生支持多模态、能力更强、速度更快、且成本更低。
1984 15
|
17天前
|
人工智能 运维 BI
阿里云千问办公QwenWork深度解析:基于Qwen3.8,六大核心能力重构企业全自动化工作流与计费选型指南
传统AI办公工具大多停留在对话问答、文档摘要、简单文案生成层面,只能完成单点碎片化任务,无法自主拆解复杂业务流程,很难串联多工具、多文档、外部业务系统完成端到端完整工作交付。很多企业在落地AI办公的时候,需要组合多款不同工具,来回切换界面,手动复制粘贴中间结果,智能化改造落地门槛居高不下。千问办公QwenWork是整合多款智能体产品能力打造的一体化企业办公智能体平台,底层基座依托Qwen3.8大模型,打通桌面端Agent、云端Agent、企业协同Agent三种运行形态,不再局限简单问答,接收业务目标之后自主拆解任务步骤,调用各类工具,处理文档、表格、浏览器自动化、数据查询,直接输出可交付的办公
1687 4
|
19天前
|
缓存 数据可视化 开发工具
DeepSeek Harness 怎么更新?dsh 更新完整指南:更新本体(npx、npm、源码)与更新插件两种方式
DeepSeek Harness 的更新分两层:本体更新(npx 自动最新、npm update -g、源码 git pull)与插件更新(插件市场点更新、命令行覆盖安装)。本文按「准备 → 更新本体 → 更新插件 → 更新后检查」四步走,覆盖新手常见疑问。
2052 1
DeepSeek Harness 怎么更新?dsh 更新完整指南:更新本体(npx、npm、源码)与更新插件两种方式
|
13天前
|
缓存 JSON API
阿里云千问Qwen3.8‑Max深度解析:核心能力、订阅计费规则、API接入配置与生产落地完整教程
Qwen3.8‑Max作为千问系列新一代MoE架构旗舰基座,总参数量达到2.4万亿,激活参数950亿,是面向复杂专业任务、长周期智能体、工程级代码开发、多模态深度解析的高阶大模型,原生支持文本、图像、视频多模态输入,最大上下文窗口达到百万Token,最大输出Token支持131072,内置深度思考推理链路,在编程、科研、法律金融专业分析、长视频文档解析、自主Agent任务等场景能力表现突出。很多开发者在项目前期直接接入该旗舰模型,却对模型能力边界、多种计费模式、订阅套餐权益、API参数配置、上下文缓存优化缺乏完整认知,出现成本失控、接口报错、长文本信息丢失、深度思考模式额外消耗大量Token等
915 3