android binder机制学习(准备工作)

本文详细介绍了在线源码浏览网站、源码阅读工具Android Studio、环境配置、Chrome插件增加源码查找功能、开源项目OpenBinder、DBus轻量级IPC工具及其在不同场景的应用案例,同时涉及GitHub上的资源、关键技术和开发工具等内容。
<think>嗯,用户想了解Android Binder机制的代码走读结论和关键点总结。首先,我需要回忆一下BinderAndroid中的作用,它是进程间通信的核心机制,对吧?用户可能已经知道基础概念,现在需要深入代码层面的分析。 首先,我应该从Binder的架构入手。用户可能需要知道Binder驱动的位置,比如在Linux内核中的实现。然后,用户空间的Binder库,比如libbinder,还有Java层的AIDL相关代码。这些都是关键组成部分。 接下来,要考虑Binder的核心对象。比如ServiceManager作为服务注册中心,它的代码实现应该是在native层。然后是Binder驱动中的binder_node和binder_ref,这些结构体管理着服务的节点和引用。还有BBinder和BpBinder,分别代表本地对象和代理对象,用户可能需要了解它们的继承关系和交互方式。 然后,数据序列化部分。Parcel类在Java和Native层都有,用户可能需要知道它是如何封装数据的,特别是在跨进程传递时的处理,比如对象的序列化和反序列化,以及Binder对象引用的转换。 通信流程方面,用户可能关心一次Binder调用的过程。比如从代理对象发送请求到驱动,驱动如何找到目标服务,再到服务端处理并返回结果。这部分需要详细说明Transact和onTransact的调用链,以及线程池的工作机制。 性能优化点也很重要。比如一次拷贝的原理,mmap内存映射的使用,还有线程池如何管理并发请求。这些是Binder高效的关键,用户可能想了解这些设计如何减少开销。 另外,用户提到的引用中有涉及ServiceManager和Vold的连接,这可能和Binder的死亡通知机制有关。比如binderDied的处理,如何重新连接服务,这些可以结合DeathRecipient的例子来说明。 最后,需要总结关键结论,强调Binder的优缺点和应用场景。可能用户需要这些信息来准备面试或者进行系统优化。同时,生成的相关问题要围绕Binder机制、优化、对比和应用,帮助用户进一步学习。</think>### Android Binder机制代码走读结论与关键点总结 #### 一、Binder机制架构分层 1. **内核层** - Binder驱动位于Linux内核层(`drivers/android/binder.c`),负责进程间通信的线程调度、内存映射和协议解析 - 采用`mmap`实现**一次数据拷贝**机制,通过共享内存提升性能 - 维护`binder_proc`结构体管理进程上下文,包含线程池、节点树等核心数据结构[^1] 2. **Native层** - `libbinder`库(`frameworks/native/libs/binder`)提供`IBinder`接口和`ProcessState`/`IPCThreadState` - `ProcessState`管理Binder线程池,默认启动**16个线程**处理异步请求 - 关键类关系: $$ \begin{array}{ccc} \text{BpBinder} & \leftrightarrow & \text{BBinder} \\ \downarrow & & \downarrow \\ \text{Proxy} & & \text{Stub} \end{array} $$ 3. **Java层** - `android.os.Binder`类封装JNI调用(`frameworks/base/core/java/android/os`) - `ServiceManager`通过`getService()`获取远程服务代理对象 - AIDL编译器生成`Stub`和`Proxy`类实现跨进程调用[^3] #### 二、核心对象交互流程 1. **服务注册** ```cpp // frameworks/native/libs/binder/IServiceManager.cpp status_t addService(const String16& name, const sp<IBinder>& service) { Parcel data; data.writeInterfaceToken(IServiceManager::getInterfaceDescriptor()); data.writeString16(name); data.writeStrongBinder(service); // 序列化Binder对象 return remote()->transact(ADD_SERVICE_TRANSACTION, data, &reply); } ``` - 服务端通过`writeStrongBinder()`写入`BBinder`对象指针 - Binder驱动将对象转换为`binder_node`并建立引用关系[^2] 2. **跨进程调用** ```java // frameworks/base/core/java/android/os/Binder.java public boolean transact(int code, Parcel data, Parcel reply, int flags) { // 通过JNI调用Native层IPCThreadState return transactNative(code, data, reply, flags); } ``` - 客户端调用`transact()`时,通过`BpBinder`发送`BC_TRANSACTION`命令 - 驱动层将请求路由到目标进程的`binder_thread`,触发`onTransact()`回调 #### 三、关键设计实现 1. **内存管理** - 使用`binder_buffer`结构体管理内存分配 - 通过`binder_alloc_buf()`分配缓冲区,采用**最佳适应算法**减少碎片 - 数据传递示意图: $$ \text{用户空间} \xrightarrow[\text{一次拷贝}]{\text{mmap映射}} \text{内核空间} \leftrightarrow \text{目标进程用户空间} $$ 2. **线程调度** - Binder驱动维护`binder_thread`的等待队列 - 采用`BR_TRANSACTION`唤醒目标线程处理请求 - 线程优先级继承机制通过`struct task_struct`实现 3. **死亡通知** ```cpp // frameworks/native/libs/binder/BpBinder.cpp void BpBinder::linkToDeath(const sp<DeathRecipient>& recipient) { mDeathRecipients.push(recipient); IPCThreadState::self()->requestDeathNotification(mHandle, this); } ``` - 注册死亡代理后,驱动通过`BINDER_WORK_DEAD_BINDER`通知客户端[^2] #### 四、性能优化结论 1. 对比传统IPC(管道/Socket): | 指标 | Binder | 传统IPC | |-----------|--------|-------| | 拷贝次数 | 1 | 2 | | 上下文切换 | 2 | 4-6 | | 吞吐量 | 高30% | 低 | 2. 安全性设计: - 基于UID/PID的访问控制 - 能力授予机制(CAP_SYS_ADMIN)
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