第二四课：HarmonyOS Next多线程与并发开发实战指南

一、Worker多线程开发

1. Worker基础用法

通过@ohos.worker模块创建独立线程，适用于耗时任务（如图像处理、大数据计算）的异步执行‌

// 主线程
let workerInstance = new worker.ThreadWorker("entry/ets/workers/ImageProcessor.ets");

// 发送消息
workerInstance.postMessage({ cmd: "processImage", data: imageBuffer });

// 接收结果
workerInstance.onmessage = (e: MessageEvent) => {
console.log("处理结果:", e.data);
};

2. Worker生命周期管理

‌初始化‌：通过new worker.ThreadWorker()创建实例，需指定Worker脚本路径‌ ‌销毁‌：调用workerInstance.terminate()主动释放资源‌ ‌错误处理‌：监听onerror事件捕获线程异常‌

3. 跨线程通信优化

‌序列化策略‌：传输数据需支持序列化，建议使用ArrayBuffer代替复杂对象‌ ‌批量传输‌：合并多次小数据包为单次大包降低通信开销‌

二、并发编程最佳实践

1. 任务调度策略对比

方案 适用场景 优势 ‌Worker‌ 长耗时、高计算密集型任务 独立线程隔离风险‌ ‌TaskPool‌ 短耗时、轻量级任务 自动负载均衡‌

2. 线程安全设计要点

‌数据隔离‌：Worker线程与主线程不共享内存，需通过消息传递交互‌ ‌原子操作‌：使用AtomicsAPI实现共享资源的线程安全访问‌

// 共享缓冲区原子操作
let sharedBuffer = new SharedArrayBuffer(1024);
let intArray = new Int32Array(sharedBuffer);
Atomics.add(intArray, 0, 1); // 原子加法

3. 性能优化策略

‌任务分片‌：将大任务拆分为多个子任务并行执行‌ ‌优先级控制‌：通过TaskPool.setPriority()设置任务执行优先级‌

// 设置高优先级任务
TaskPool.execute(() => {
// 关键路径任务
}, TaskPool.Priority.HIGH);

4. 调试与监控

‌性能分析‌：使用DevEco Studio的ArkProfiler工具监控线程CPU/内存占用‌ ‌死锁检测‌：通过线程堆栈分析工具定位阻塞点‌

三、典型场景实战

1. 图像处理流水线

// 主线程分发任务
const processImage = async (imageList: ImageData[]) => {
const tasks = imageList.map(img =>
TaskPool.execute(() => applyFilter(img), TaskPool.Priority.MEDIUM)
);
return Promise.all(tasks);
};

2. 实时数据同步

// Worker线程定时更新数据
workerInstance.postMessage({ cmd: "startSync", interval: 5000 });

// 主线程接收更新
workerInstance.onmessage = (e) => {
updateUI(e.data);
};

四、总结

‌技术选型原则‌： 独立性强选Worker‌ 轻量级任务用TaskPool‌ ‌性能核心‌： 任务分片 + 优先级调度提升吞吐量‌ 原子操作保障线程安全‌ ‌开发工具链‌： DevEco Studio提供完整调试支持‌