Android实战技巧：深入解析AsyncTask
Android 3.0以后，也即SDK/API 11和以后的版本
可能是Google意识到了AsyncTask的局限性了，从Android 3.0开始对AsyncTask的API做出了一些调整：
- #execute()提交的任务，按先后顺序每次只运行一个
也就是说它是按提交的次序，每次只启动一个线程执行一个任务，完成之后再执行第二个任务，也就是相当于只有一个后台线程在执行所提交的任务(Executors.newSingleThreadPool())。
这个接口允许开发者提供自定义的线程池来运行和调度Thread，如果你想让所有的任务都能并发同时运行，那就创建一个没有限制的线程池(Executors.newCachedThreadPool())，并提供给AsyncTask。这样这个AsyncTask实例就有了自己的线程池而不必使用AsyncTask默认的。
新增了二个预定义的线程池SERIAL_EXECUTOR和THREAD_POOL_EXECUTOR其实THREAD_POOL_EXECUTOR并不是新增的，之前的就有，只不过之前(Android 2.3)它是AsyncTask私有的，未公开而已。THREAD_POOL_EXECUTOR是一个corePoolSize为5的线程池，也就是说最多只有5个线程同时运行，超过5个的就要等待。所以如果使用executeOnExecutor(AsyncTask.THREAD_POOL_EXECUTOR)就跟2.3版本的AsyncTask.execute()效果是一样的。
而SERIAL_EXECUTOR是新增的，它的作用是保证任务执行的顺序，也就是它可以保证提交的任务确实是按照先后顺序执行的。它的内部有一个队列用来保存所提交的任务，保证当前只运行一个，这样就可以保证任务是完全按照顺序执行的，默认的execute()使用的就是这个，也就是executeOnExecutor(AsyncTask.SERIAL_EXECUTOR)与execute()是一样的。
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前面问题的解法
了解了AsyncTask的内幕就知道了前面问题的原因：因为是4.0平台，所以所有的AsyncTask并不都会运行在单独的线程中，而是被SERIAL_EXECUTOR顺序的使用线程执行。因为应用中可能还有其他地方使用AsyncTask，所以到网络取图片的AsyncTask也许会等待到其他任务都完成时才得以执行而不是调用executor()之后马上执行。
那么解决方法其实很简单，要么直接使用Thread，要么创建一个单独的线程池(Executors.newCachedThreadPool())。或者最简单的解法就是使用executeOnExecutor(AsyncTask.THREAD_POOL_EXECUTOR)，这样起码不用等到前面的都结束了再执行。
AsyncTask的使用注意事项
前面的文章曾建议使用AsyncTask而不是使用Thread，但是AsyncTask似乎又有它的限制，这就要根据具体的需求情况而选择合适的工具，No Silver Bullet。下面是一些建议：
- 改善你的设计，少用异步处理
线程的开销是非常大的，同时异步处理也容易出错，难调试，难维护，所以改善你的设计，尽可能的少用异步。对于一般性的数据库查询，少量的I/O操作是没有必要启动线程的。
与主线程有交互时用AsyncTask，否则就用ThreadAsyncTask被设计出来的目的就是为了满足Android的特殊需求：非主线程不能操作(UI)组件，所以AsyncTask扩展Thread增强了与主线程的交互的能力。如果你的应用没有与主线程交互，那么就直接使用Thread就好了。
当有需要大量线程执行任务时，一定要创建线程池线程的开销是非常大的，特别是创建一个新线程，否则就不必设计线程池之类的工具了。当需要大量线程执行任务时，一定要创建线程池，无论是使用AsyncTask还是Thread，因为使用AsyncTask它内部的线程池有数量限制，可能无法满足需求；使用Thread更是要线程池来管理，避免虚拟机创建大量的线程。比如从网络上批量下载图片，你不想一个一个的下，或者5个5个的下载，那么就创建一个CorePoolSize为10或者20的线程池，每次10个或者20个这样的下载，即满足了速度，又不至于耗费无用的性能开销去无限制的创建线程。
对于想要立即开始执行的异步任务，要么直接使用Thread，要么单独创建线程池提供给AsyncTask默认的AsyncTask不一定会立即执行你的任务，除非你提供给他一个单独的线程池。如果不与主线程交互，直接创建一个Thread就可以了，虽然创建线程开销比较大，但如果这不是批量操作就没有问题。
Android的开发没有想像中那样简单，要多花心思和时间在代码上和测试上面，以确信程序是优质的附上相关资源：
使用自定义的CorePoolSize为7的Executor(Executors.newFixedThreadPool(7))：
使用未设限制的Executor(Executors.newCachedThreadPool())：
这些例子所用的代码：
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