前段时间面试，被问到 app 的自动更新是怎么做的，文件下载怎么实现的？用了多线程吗？是否支持断点续传？一下蒙逼，因为直接用第三方框架实现的文件下载，这些问题完全没想过。
回来后觉得这里面其实涉及很多知识点，就打算自己动手封装一个支持多线程多任务断点续传的库，用了一个星期的业余时间，目前主要功能基本完成，所以记录一下这个过程中遇到的问题和收获
1. 涉及知识点
听起来并不复杂的一个功能，但是实际动手做起来发现还是涉及了很多知识点的，概括一下主要涉及以下几个部分：
HTTP 请求：为了尽量的减少对第三方框架的依赖，这个库里的 HTTP 请求部分就直接用 HttpURLConnection 来实现
断点续传：主要借助 RandomAccessFile 这个类来实现，这个类可以从文件的任意指定位置开始进行读写
多线程下载：涉及到多个子线程的同步，中断异常的处理，线程池的使用等
多任务下载：这里涉及到任务的调度和同步，比如限制同时下载的任务数，达到这个上限以后，再添加任务要等待，如何处理。暂停或者取消一个任务后如何自动启动等待的任务等。这里使用了阻塞队列和信号量来实现任务的调度
事件的发布：可以用广播， EventBus，Handler，回调
数据的持久化：退出程序后，保存下载任务的状态，再次打开后加载所有的任务，并能够继续下载。这里可以用数据库，临时文件 或者 SharedPreference 实现。
2. 整体设计
1. 下载请求的封装
用一个 JavaBean 类封装一个下载请求，包括了下载的 url 地址，文件保存的目录以及文件名，基本的参数其实就这三个，还可以根据需要添加更多的配置参数，比如指定并发的线程数等。如果参数比较多的情况，可以使用 Builder 模式
2. 任务的调度
回想我们使用迅雷下载时，填入下载链接，选好保存路径之后点击开始，任务就自动开始下载了。如果此时任务数已经达到上限，那么就会等待，直到有任务结束，再自动开始等待的任务。仔细思考之后，有以下几个要点：
因为添加任务是在主线程进行，所以应该是非阻塞的，任何时候执行添加一个任务都应该立即返回。所以这里考虑使用一个无上限的阻塞队列 LinkedBlockingQueue
任务一旦添加就自动开始，这里参考了 Volley 的 NetworkDispatcher 的设计，开启一个专门的任务调度线程，用一个死循环不断的从阻塞队列取出任务来执行，当队列为空时就阻塞，非空时就被唤醒并执行任务。其实就是一个典型的生产-消费模型
达到最大任务数后要等待有任务停止(包括成功，失败，暂停，取消几种情况)才能开始，这里很自然的想到用 Semaphore 来实现，当从阻塞队列取出一个任务后，还需要先成功获取一个信号量，才能继续开始执行，否则就阻塞。当任务停止的时候，释放一个信号量，之前等待的任务就可以自动开始执行了。
当然这里也可以不用信号量，通过一个计数器加一个等待队列实现调度。一个任务结束后，需要检查当前正在下载的任务数，以及是否有任务在等待队列，如果有并且计数器值小于上限值，就从等待队列取出一个任务执行。个人感觉使用信号量在概念上更加清晰。
3. 下载任务的执行
一个支持多线程断点续传的任务开始后，其实是分成了串行的两步执行的：
(1) 发起一次 HTTP 请求，获取下载文件的长度信息
(2) 根据文件的长度以及设置的线程数N，把下载任务分成N个子任务，每个子任务再分别发起HTTP请求，负责下载自己那一部分的数据并写入同一个文件中(RandomAccessFile 已经处理了同步问题)。
所以这里我的设计是先使用一个 AsyncTask 获取文件长度，再异步的回调里，开启N个子任务线程进行下载。
这里当然是使用线程池来执行子任务了，子任务都实现 Runnable 丢到线程池里。另外由于 AsyncTask 默认的实现是串行的，也可以让 AsyncTask 在默认的线程池上执行，这样就可以实现多个任务同时开始下载了。
4. 下载任务的封装和管理
首先要用一个类来描述一个下载任务，这个类的设计要考虑以下几点：
每一个下载任务和一个下载请求一一对应，所以下载任务中应该包含一个下载请求的字段
每个任务需要一个唯一的ID，这里考虑使用url+保存路径+文件名的字符串进行MD5运算，来作为一个任务的ID
需要记录下载文件的大小
需要一个字段标示当前任务所处的状态，比如正在下载，暂停，失败等，操作该字段需要同步
需要一个字段标示当前任务已经下载的字节数，操作该字段也需要同步
需要一个List字段保存已经开始下载的任务的子任务的信息，每个子任务中保存当前写入文件的位置以及结束写入的位置
然后就是需要一个集合来保存所有的已添加的任务，因为各种对任务的操作，比如暂停，取消，删除等都是要根据ID来找到一个对应任务，所以使用Map来保存可以保证查找的效率。
5. 事件发布设计
所有的事件都通过 LocalBroadcastManager 发布，然后使用者可以有两种方法实现对事件的监听，一种是定义自己的 Receiver 接收处理各种广播事件。还有一种是注册 Listener，然后我们在框架内部实现一个 BroadcastReceiver，根据不同的事件调用 Listener 的不同的方法，这样封装的更好，不过某些场景自己注册Receiver还是更灵活一些，可以在 switch 里面对多个 case 合并处理
6. 任务状态的切换
最主要的部分就是如何暂停或者取消一个正在进行的任务。在下载的子任务线程里，会有一个循环从InputStream读取数据并写入文件的操作，我们就在这个循环这里加入对任务状态的判断，当状态是Downloading时，就继续下载，当状态被设为 Paused 时，就跳出循环，这样就实现了任务的暂停。
当然也可以用 FutureTask.cancel()，在循环里判断 isInterrupted() 来实现，不过因为我们已经有了一个表示任务状态的字段，直接使用这个字段可以达到同样的效果。
当恢复一个暂停的任务时，不能让它直接开始，要把重新加到任务队列里面去，然后等待调度。因为可能已经达到任务上限，所以还是要重新拿到信号量才可以开始。
7. 任务的持久化
不考虑大量任务管理的场景的话，可以直接用 SharedPreference 配合 Gson 的序列化和反序列化，实现任务的持久化。用数据库的话就麻烦一点，要自己读写各个字段，当然也可以用 GreenDao，Realm 等orm框架，不过作为一个实验性项目，这块暂时先不做那么复杂吧。
3. 总结
初步的分析结束，整体的思路已经清楚了，主要的难点应该是在任务的调度，多线程的协作和同步。最后从用户的角度总结一下最终要实现的功能：
定义一个下载请求并加入下载队列，获得任务的ID以便后续的操作。任务自动开始下载，如果达到上限就等待
通过任务ID可以暂停，取消，恢复一个任务的执行
任何情况下退出都应该能保存任务的下载状态
下一篇就写具体的代码实现。
