很多App要做到极致的话，对网络状态的监听是很有必要的，比如在网络差的时候加载质量一般的小图，缩略图，在网络好的时候，加载高清大图，脸书的android 客户端就是这么做的，
当然伟大的脸书也把这部分代码开源出来，今天就来带着大家分析一下脸书的这个开源代码。
GitHub 地址https://github.com/facebook/network-connection-class
注意这个项目下载下来以后 会报很多错误，导致很多人运行不了，大家要根据各自电脑不同的情况修改gradle脚本，才能让他运行。
如果有人对gradle不熟悉的话 可以下载我编写好的gradle脚本 直接放在你项目的根目录下即可。
地址在
http://pan.baidu.com/s/1pJuxesz
注意下载以后替换完成 把项目里为数不多的注解代码给删除即可正常运行，另外请自己查毒，中毒不要来找我~
下面来看下源码，其实大部分的代码还是很简单的，
首先从MainActivity 代码来看
/**
* AsyncTask for handling downloading and making calls to the timer.
*/
private class DownloadImage extends AsyncTask<String, Void, Void> { @Override
protected void onPreExecute() {
mDeviceBandwidthSampler.startSampling();
mRunningBar.setVisibility(View.VISIBLE);
} @Override
protected Void doInBackground(String... url) {
String imageURL = url[0];
try {
// Open a stream to download the image from our URL.
InputStream input = new URL(imageURL).openStream();
try {
byte[] buffer = new byte[1024]; // Do some busy waiting while the stream is open.
while (input.read(buffer) != -1) {
}
} finally {
input.close();
}
} catch (IOException e) {
Log.e(TAG, "Error while downloading image.");
}
return null;
} @Override
protected void onPostExecute(Void v) {
mDeviceBandwidthSampler.stopSampling();
// Retry for up to 10 times until we find a ConnectionClass.
if (mConnectionClass == ConnectionQuality.UNKNOWN && mTries < 10) {
mTries++;
new DownloadImage().execute(mURL);
}
if (!mDeviceBandwidthSampler.isSampling()) {
mRunningBar.setVisibility(View.GONE);
}
}
}
主要就是通过上面的 这个task 来访问一个网络上的图片，然后计算 “瞬时“流量。
然后到DeviceBandwidthSampler来看这个方法
/**
* Method call to start sampling for download bandwidth.
*/
public void startSampling() {
if (mSamplingCounter.getAndIncrement() == 0) {
mHandler.sendEmptyMessage(SamplingHandler.MSG_START);
long lastTimeReading = SystemClock.elapsedRealtime();
mLastTimeReading = lastTimeReading;
}
}
这个lastTimeReading 实际上就代表这一次请求发起的时间，大家可以看到这里去了Samplinghandler，注意他是子线程的消息队列~
private class SamplingHandler extends Handler {
static final int MSG_START = 1;
static final int MSG_STOP = 2;
public SamplingHandler(Looper looper) {
super(looper);
}
@Override
public void handleMessage(Message msg) {
switch (msg.what) {
case MSG_START:
addSample();
sendEmptyMessageDelayed(MSG_START, SAMPLE_TIME);
break;
case MSG_STOP:
addFinalSample();
removeMessages(MSG_START);
break;
default:
throw new IllegalArgumentException("Unknown what=" + msg.what);
}
}
看11-15行，实际上就是不断的在调用add Sample这个函数，当我们那个DownloadTask 任务完成以后 就会发MSG_STOP消息。
然后addFinalSample 这个过程就完成了（即代表本次对网络状态的监听完成）。
好，我们就来看看这个add Sample做了什么
/**
* Method for polling for the change in total bytes since last update and
* adding it to the BandwidthManager.
*/
private void addSample() {
long byteDiff = QTagParser.getInstance().parseDataUsageForUidAndTag(Process.myUid());
synchronized (this) {
long curTimeReading = SystemClock.elapsedRealtime();
if (byteDiff != -1) {
mConnectionClassManager.addBandwidth(byteDiff, curTimeReading - mLastTimeReading);
}
mLastTimeReading = curTimeReading;
}
}
这边代码也很好理解，实际上第六航，byteDiff 就是代表 获取了多少流量，单位是byte。
然后7-12行 就是用这个byteDiff 和你算出来的时间差，这2个值，来算你的瞬时网络状态。
第10行 就是算这个网络状态的，第10行的代码 我不准备深入分析，因为这个是FACEBOOK对网络状态的定义，
大家在使用的时候 并不一定要按照他的来，比如他认为100k/s是网络糟糕，但是我们4g网络这么烂，可能50kb 就认为网络很好了。所以这个地方代码
以后有时间大家要根据自己的公司业务来调整。我们主要要看byteDiff 这个值是怎么算出来的，实际上这个才是代码的精髓。
/**
* Reads the qtaguid file and returns a difference from the previous read.
*
* @param uid The target uid to read bytes downloaded for.
* @return The difference between the current number of bytes downloaded and
*/
public long parseDataUsageForUidAndTag(int uid) {
// The format of each line is
// idx iface acct_tag_hex uid_tag_int cnt_set rx_bytes rx_packets tx_bytes
// (There are many more fields but we are not interested in them)
// For us parts: 1, 2, 3 are to see if the line is relevant
// and part 5 is the received bytes
// (part numbers start from 0) // Permit disk reads here, as /proc/net/xt_qtaguid/stats isn't really "on
// disk" and should be fast.
StrictMode.ThreadPolicy savedPolicy = StrictMode.allowThreadDiskReads();
try {
long tagRxBytes = 0; FileInputStream fis = new FileInputStream(mPath);
//sStatsReader.setFileStream(fis);
// writeFileToSD(sStatsReader);
sStatsReader.setFileStream(fis);
byte[] buffer = sLineBuffer.get();
try {
int length;
sStatsReader.readLine(buffer);
sStatsReader.skipLine(); // skip first line (headers) int line = 2;
while ((length = sStatsReader.readLine(buffer)) != -1) {
try { // Content is arranged in terms of:
// idx iface acct_tag_hex uid_tag_int cnt_set rx_bytes rx_packets tx_bytes tx_packets rx_tcp_bytes
// rx_tcp_packets rx_udp_bytes rx_udp_packets rx_other_bytes rx_other_packets tx_tcp_bytes tx_tcp_packets
// tx_udp_bytes tx_udp_packets tx_other_bytes tx_other_packets // The ones we're interested in are:
// idx - ignore
// interface, filter out local interface ("lo")
// tag - ignore
// uid_tag_int, match it with the UID of interest
// cnt_set - ignore
// rx_bytes
//Log.v("burning", "buffer==" + new String(buffer));
sScanner.reset(buffer, length);
sScanner.useDelimiter(' '); sScanner.skip();
if (sScanner.nextStringEquals("lo")) {
continue;
}
sScanner.skip();
if (sScanner.nextInt() != uid) {
continue;
}
sScanner.skip();
int rxBytes = sScanner.nextInt();
tagRxBytes += rxBytes;
line++; // If the line is incorrectly formatted, ignore the line.
} catch (NumberFormatException e) {
Log.e(TAG, "Cannot parse byte count at line" + line + ".");
continue;
} catch (NoSuchElementException e) {
Log.e(TAG, "Invalid number of tokens on line " + line + ".");
continue;
}
}
} finally {
fis.close();
} if (sPreviousBytes == -1) {
sPreviousBytes = tagRxBytes;
return -1;
}
long diff = tagRxBytes - sPreviousBytes;
sPreviousBytes = tagRxBytes;
return diff; } catch (IOException e) {
Log.e(TAG, "Error reading from /proc/net/xt_qtaguid/stats. Please check if this file exists.");
} finally {
StrictMode.setThreadPolicy(savedPolicy);
} // Return -1 upon error.
return -1;
}
17行-21行，实际上就是对/proc/net/xt_qtaguid/stats 这个文件进行读取，然后分析他的内容 来算出来我们的bytediff的，
熟悉linux的同学 尤其是运维的同学 肯定对/proc/net 不陌生，后面的xt_qtaguid/stats这个路径实际上就是谷歌android
给我们特殊的一个监听网络状态的接口文件。我这里可以给出一部分日志的结构 供大家参考。因为这个函数的内容就是对
这个日志的解析，你能读懂这个日志 就读懂了 这个开源项目最核心的部分。
idx哪一行就代表着文件头，下面对应的就是数据。
可以看到iface就代表着 那个网络接口，因为我是wifi下运行的这个代码 所以肯定是wlan，acct_tag_hex 这个标记就代表socket 当然这些参数值都不重要。
uid_tag_int 这个值 是比较重要的，很多人不明白为什么这个函数一定要先判断下uid的值，大家在这里一定要注意，对于linux系统来说 uid 就代表用户。
而android 是单用户系统，谷歌把这个地方改造成了uid代表你的app！！！！！！！！！！！！！！所以我们在监听app网络状态的时候 你一定要判断uid
你不能把别的app的流量也算在你自己的头上！
然后看cnt_set 实际上着就是一个标志位 0代表前台流量 1代表后台流量罢了。然后看rx_bytes r就代表是receive tx_bytes就代表transmit所以
就代表着 一个是收到的byte 一个是发送的byte，对于手机来说 发送的byte一般较少，我们主要关心的就是收到的byte。
好，分析完毕以后 我们再接着看那个函数 就比较容易了。
第29行 就是跳过文件头，因为我们的目标是获取rx_bytes
56行 就是看如果不是自己的app 的流量 自然跳出 不会计算。
77-83行，就是算bytediff的，注意那个sPreviousBytes 这个就是存储你上一次的流量的，初始化的时候是-1
他是一个静态变量，
因为我们的日志里面 rx_bytes是存储的总流量！，所以这边计算的时候要用流量差 来表示bytediff。
到这 这个框架就分析完毕了，希望能带给大家一点启发，
最后有的人可能要问 为什么 那个while循环 要把rx_bytes 给加起来，因为大家要注意啊 一个app
可能有多个进程啊，我们要计算自己的app 或者某个app的 网络状态，肯定是要把他所有进程的
流量全算进去的！所以这个地方要不断遍历！此外就是如果你真的能读懂我的这篇博客的话，又恰好会python的
话，就可以用python和adb 来完成对你手机上app的流量测试了！很方便，再也不用装什么360来测试你app
的流量了！
人生苦短，何不用python！