Zygote详解

本文深入探讨了Android系统中app_process的启动机制,包括如何解析命令行参数、初始化Dalvik虚拟机、执行ZygoteInit类以及资源预加载等关键步骤。详细解读了从zygote到应用启动的全过程。

                             

                            

frameworks/base/cmds/app_process/app_main.cpp

int main(int argc, const char* const argv[])
{
    // These are global variables in ProcessState.cpp
    mArgC = argc;
    mArgV = argv;

    mArgLen = 0;
    for (int i=0; i<argc; i++) {
        mArgLen += strlen(argv[i]) + 1;
    }
    mArgLen--;

    AppRuntime runtime;
    const char* argv0 = argv[0];

    // Process command line arguments
    // ignore argv[0]
    argc--;
    argv++;

    // Everything up to '--' or first non '-' arg goes to the vm

    int i = runtime.addVmArguments(argc, argv);

    // Parse runtime arguments.  Stop at first unrecognized option.
    bool zygote = false;
    bool startSystemServer = false;
    bool application = false;
    const char* parentDir = NULL;
    const char* niceName = NULL;
    const char* className = NULL;
    while (i < argc) {
        const char* arg = argv[i++];
        if (!parentDir) {
            parentDir = arg;
        } else if (strcmp(arg, "--zygote") == 0) {
            zygote = true;
            niceName = "zygote";
        } else if (strcmp(arg, "--start-system-server") == 0) {
            startSystemServer = true;
        } else if (strcmp(arg, "--application") == 0) {
            application = true;
        } else if (strncmp(arg, "--nice-name=", 12) == 0) {
            niceName = arg + 12;
        } else {
            className = arg;
            break;
        }
    }

    if (niceName && *niceName) {
        setArgv0(argv0, niceName);
        set_process_name(niceName); //设置进程名为 zygote
    }

    runtime.mParentDir = parentDir;

    if (zygote) {
        runtime.start("com.android.internal.os.ZygoteInit",
                startSystemServer ? "start-system-server" : "");
    } else if (className) {
        // Remainder of args get passed to startup class main()
        runtime.mClassName = className;
        runtime.mArgC = argc - i;
        runtime.mArgV = argv + i;
        runtime.start("com.android.internal.os.RuntimeInit",
                application ? "application" : "tool");
    } else {
        fprintf(stderr, "Error: no class name or --zygote supplied.\n");
        app_usage();
        LOG_ALWAYS_FATAL("app_process: no class name or --zygote supplied.");
        return 10;
    }
}



class AppRuntime : public AndroidRuntime
{
public:
    AppRuntime()
        : mParentDir(NULL)
        , mClassName(NULL)
        , mClass(NULL)
        , mArgC(0)
        , mArgV(NULL)
    {   
    }   
    
#if 0
    // this appears to be unused
    const char* getParentDir() const
    {
        return mParentDir;
    }   
#endif
    
    const char* getClassName() const
    {
        return mClassName;
    }

    virtual void onVmCreated(JNIEnv* env)
    {
        if (mClassName == NULL) {
            return; // Zygote. Nothing to do here.
        }

        /*
         * This is a little awkward because the JNI FindClass call uses the
         * If called in onStarted (from RuntimeInit.finishInit because we're
         * launching "am", for example), FindClass would see that we're calling
         * from a boot class' native method, and so wouldn't look for the class
         * we're trying to look up in CLASSPATH. Unfortunately it needs to,
         * because the "am" classes are not boot classes.
         *
         * The easiest fix is to call FindClass here, early on before we start
         * executing boot class Java code and thereby deny ourselves access to
         * non-boot classes.
         */
        char* slashClassName = toSlashClassName(mClassName);
        mClass = env->FindClass(slashClassName);
        if (mClass == NULL) {
            ALOGE("ERROR: could not find class '%s'\n", mClassName);
        }
        free(slashClassName);

        mClass = reinterpret_cast<jclass>(env->NewGlobalRef(mClass));
    }

    virtual void onStarted()
    {
        sp<ProcessState> proc = ProcessState::self();
        ALOGV("App process: starting thread pool.\n");
        proc->startThreadPool();

        AndroidRuntime* ar = AndroidRuntime::getRuntime();
        ar->callMain(mClassName, mClass, mArgC, mArgV);

        IPCThreadState::self()->stopProcess();
    }

    virtual void onZygoteInit()
    {
        sp<ProcessState> proc = ProcessState::self();
        ALOGV("App process: starting thread pool.\n");
        proc->startThreadPool();
    }
    virtual void onExit(int code)
    {
        if (mClassName == NULL) {
            // if zygote
            IPCThreadState::self()->stopProcess();
        }

        AndroidRuntime::onExit(code);
    }


    const char* mParentDir;
    const char* mClassName;
    jclass mClass;
    int mArgC;
    const char* const* mArgV;
};

1) 设置进程名为zygote

2) 初始化dalvik虚拟机

3) 执行Java 类com.android.internal.os.ZygoteInit 

4) 注册zygote socket

5) preload java class和resource

6) fork system_server进程

7) 等待fork android进程


frameworks/base/core/java/com/android/internal/os/ZygoteInit.java

frameworks/base/core/java/android/content/res/Resources.java

frameworks/base/core/java/android/content/res/AssetManager.java

frameworks/base/core/jni/android_util_AssetManager.cpp

frameworks/base/libs/androidfw/AssetManager.cpp

preloadResources-->Resource::obtainTypedArray-->ZygoteInit::preloadDrawables-->Resource::obtainTypedArray-->ZygoteInit::preloadColorStateLists

ZygoteInit::preloadDrawables-->Resource::getDrawable-->Resource::;padDrawable-->AssetManager::openNonAsset-->openNOnAssetNative


基于 NSFW Model 色情图片识别鉴黄 后面更新视频检测 项目背景: 随着互联网的快速发展,网络上的信息量呈现出爆炸式的增长。然而,互联网上的内容良莠不齐,其中不乏一些不良信息,如色情、暴力等。这些信息对青少年的健康成长和社会风气产生了不良影响。为了净化网络环境,保护青少年免受不良信息的侵害,我国政府加大了对网络内容的监管力度。在此背景下,本项目应运而生,旨在实现对网络图片和视频的自动识别与过滤,助力构建清朗的网络空间。 项目简介: 本项目基于 NSFW(Not Safe For Work)Model,利用深度学习技术对色情图片进行识别与鉴黄。NSFW Model 是一种基于卷积神经网络(CNN)的图像识别模型,通过学习大量的色情图片和非色情图片,能够准确地判断一张图片是否含有色情内容。本项目在 NSFW Model 的基础上,进一步优化了模型结构,提高了识别的准确率和效率。 项目功能: 色情图片识别:用户上传图片后,系统会自动调用 NSFW Model 对图片进行识别,判断图片是否含有色情内容。如果含有色情内容,系统会给出相应的提示,并阻止图片的传播。 视频检测:针对网络视频,本项目采用帧提取技术,将视频分解为一帧帧图片,然后使用 NSFW Model 对这些图片进行识别。如果检测到含有色情内容的图片,系统会给出相应的提示,并阻止视频的传播。 实时监控:本项目可应用于网络直播、短视频平台等场景,实时监控画面内容,一旦检测到含有色情内容的画面,立即进行屏蔽处理,确保网络环境的纯洁。
### 如何在本地部署 NSFW 模型或服务 要在本地环境中成功部署 NSFW(不适宜工作场合内容)检测模型或服务,以下是详细的说明: #### 准备环境 为了确保能够顺利运行模型和服务,需要安装必要的依赖项。这些工具和库包括但不限于以下几类: - **Python 环境**: 推荐使用 Python 3.7 或更高版本。 - **Transformers 库**: 提供加载预训练模型的功能[^1]。 - **PyTorch/TensorFlow**: 支持深度学习框架的计算需求。 - **Pillow (PIL)**: 处理图像文件并将其转换为适合输入模型的形式。 具体命令如下所示: ```bash pip install transformers torch Pillow ``` #### 加载模型与测试 通过 Hugging Face 的 `transformers` 工具包可以直接访问已有的 NSFW 图片分类模型。例如,可以采用名为 `"Falconsai/nsfw_image_detection"` 的公开模型来完成此任务[^1]。 下面是一个简单的代码片段展示如何加载该模型并对单张图片执行预测操作: ```python from PIL import Image from transformers import pipeline def classify_nsfw(image_path): # 打开指定路径下的图片文件 img = Image.open(image_path) # 初始化 image-classification 流水线对象,并指明使用的特定模型名称 classifier = pipeline("image-classification", model="Falconsai/nsfw_image_detection") # 对传入的图片调用流水线方法得到其类别标签及其置信度分数列表形式的结果 result = classifier(img) return result if __name__ == "__main__": test_img_path = "<your_test_image>" output_results = classify_nsfw(test_img_path) print(output_results) ``` 注意替换 `<your_test_image>` 成实际存在的图片绝对或者相对地址字符串值之前再尝试运行以上脚本。 #### 构建 RESTful API 服务 如果希望进一步扩展功能至 Web 应用程序层面,则可考虑利用 Flask/Django 这样的轻量级 web 开发框架构建起支持 HTTP 请求交互的服务端接口。这里给出基于 FastAPI 实现的一个简单例子作为示范用途: ```python import uvicorn from fastapi import FastAPI, File, UploadFile from PIL import Image from io import BytesIO from typing import List from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Prediction(BaseModel): label: str score: float @app.post("/predict/", response_model=List[Prediction]) async def predict(file: UploadFile = File(...)): try: contents = await file.read() pil_image = Image.open(BytesIO(contents)) clf_pipeline = pipeline('image-classification', model='Falconsai/nsfw_image_detection') predictions = clf_pipeline(pil_image) formatted_preds = [{"label": pred['label'], "score": round(pred['score'], 4)} for pred in predictions] return formatted_preds except Exception as e: raise ValueError(f"Error processing uploaded file {e}") if __name__ == '__main__': uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=8000) ``` 启动服务器之后即可向 `/predict/` 路径发送 POST 请求附带上传待分析的目标图片获取返回结果了。 ---
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