面试题：Kotlin的WorkManager周期性任务遇到资源冲突时如何优化调度

原理

资源感知：了解系统当前可用的CPU、网络带宽等资源情况，以便合理分配任务。
任务优先级：为不同任务设定优先级，高优先级任务优先获得资源执行。
分时复用：将时间划分为不同片段，让各个任务轮流使用资源，避免某个任务长时间占用。

实现方式

使用WorkManager Constraints
- 原理：WorkManager的Constraints可以定义任务运行所需的条件，如网络类型、设备充电状态等。通过设置合适的Constraints，可以避免在资源紧张时运行某些任务。
- 实现：

val constraints = Constraints.Builder()
  .setRequiredNetworkType(NetworkType.CONNECTED)
  .setRequiresBatteryNotLow(true)
  .build()
val myWorkRequest = PeriodicWorkRequestBuilder<MyWorker>(15, TimeUnit.MINUTES)
  .setConstraints(constraints)
  .build()
WorkManager.getInstance(context).enqueue(myWorkRequest)

设置任务优先级
- 原理：WorkManager支持为任务设置优先级，Priority.HIGH、Priority.NORMAL、Priority.LOW等。高优先级任务在资源竞争时更有可能被优先执行。
- 实现：

val highPriorityWorkRequest = OneTimeWorkRequestBuilder<MyWorker>()
  .setInitialDelay(1, TimeUnit.MINUTES)
  .setPriority(Priority.HIGH)
  .build()
WorkManager.getInstance(context).enqueue(highPriorityWorkRequest)

分时复用策略
- 原理：通过控制任务的执行时间片段，使任务轮流使用资源。例如，可以为每个任务设置执行时长限制，当达到限制时暂停任务，让其他任务执行。
- 实现：在Worker类中，可以使用倒计时器等方式来控制任务执行时间。例如：

class MyWorker(ctx: Context, params: WorkerParameters) : Worker(ctx, params) {
    override fun doWork(): Result {
        val startTime = System.currentTimeMillis()
        while (System.currentTimeMillis() - startTime < 60 * 1000) { // 执行1分钟
            // 任务执行代码
        }
        return Result.success()
    }
}

资源监测与动态调整
- 原理：使用Android的资源监测API（如JobScheduler中的资源回调等），实时监测CPU、网络带宽等资源使用情况，根据资源状况动态调整任务的执行。
- 实现：可以创建一个资源监测类，定期获取资源使用情况，并通过WorkManager的API暂停、恢复或调整任务优先级。例如：

class ResourceMonitor {
    private val handler = Handler(Looper.getMainLooper())
    private val runnable = object : Runnable {
        override fun run() {
            val cpuUsage = getCpuUsage()
            val networkUsage = getNetworkUsage()
            if (cpuUsage > 80 || networkUsage > 50) {
                // 资源紧张，暂停部分低优先级任务
                WorkManager.getInstance(context).cancelAllWorkByTag("low_priority")
            } else {
                // 资源充足，恢复任务
                WorkManager.getInstance(context).enqueueUniquePeriodicWork(
                    "low_priority_work",
                    ExistingPeriodicWorkPolicy.KEEP,
                    PeriodicWorkRequestBuilder<MyLowPriorityWorker>(15, TimeUnit.MINUTES).build()
                )
            }
            handler.postDelayed(this, 5 * 1000) // 每5秒监测一次
        }
    }

    fun startMonitoring() {
        handler.post(runnable)
    }

    private fun getCpuUsage(): Int {
        // 获取CPU使用率的实现代码
        return 0
    }

    private fun getNetworkUsage(): Int {
        // 获取网络使用率的实现代码
        return 0
    }
}

然后在合适的地方启动资源监测：

val monitor = ResourceMonitor()
monitor.startMonitoring()

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