MappedByteBuffer的学习

本文介绍了一种基于Java NIO的内存映射文件实现方式,通过实例详细展示了如何创建和管理内存映射文件,包括文件绑定、数据追加及刷新机制等关键步骤。
package com.taobao.danchen.bytebuffer;

import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.io.RandomAccessFile;
import java.nio.MappedByteBuffer;
import java.nio.channels.FileChannel;

public class MappedFile {
    // 文件名
    private String fileName;
    // 文件路径
    private String filePath;
    // 文件对象
    private File file;
    private MappedByteBuffer mappedByteBuffer;
    private FileChannel fileChannel;
    private boolean bundSuccess = false;
    // 文件大小
    private final static long MAX_FILE_SIZE = 1024 * 1024 * 50;
    // 文件写入位置
    private long writePosition = 0;
    // 最后一次刷数据的时间
    private long lastFlushTime;
    // 上一次刷的文件位置
    private long lastFlushFilePosition = 0;
    // 最大的脏数据量,系统必须触发一次强制刷
    private long MAX_FLUSH_DATA_SIZE = 1024 * 512;
    // 最大的时间间隔,系统必须触发一次强制刷
    private long MAX_FLUSH_TIME_GAP = 1000;

    public MappedFile(String fileName, String filePath) {
	super();
	this.fileName = fileName;
	this.filePath = filePath;
	this.file = new File(filePath + "/" + fileName);
	if (!file.exists()) {
	    try {
		file.createNewFile();
	    } catch (IOException e) {
		e.printStackTrace();
	    }
	}
    }

    /**
     * 内存映射文件绑定
     * 
     * @return
     */
    public synchronized boolean boundChannelToByteBuffer() {
	try {
	    RandomAccessFile raf = new RandomAccessFile(file, "rw");
	    this.fileChannel = raf.getChannel();
	} catch (Exception e) {
	    e.printStackTrace();
	    this.bundSuccess = false;
	    return false;
	}
	try {
	    this.mappedByteBuffer = this.fileChannel.map(FileChannel.MapMode.READ_WRITE, 0, MAX_FILE_SIZE);
	} catch (IOException e) {
	    e.printStackTrace();
	    this.bundSuccess = false;
	    return false;
	}
	this.bundSuccess = true;
	return true;
    }

    public synchronized boolean appendData(byte[] data) throws Exception {
	if (!bundSuccess) {
	    throw new Exception("内存映射文件没有建立,请检查...");
	}
	writePosition = writePosition + data.length;
	if (writePosition >= MAX_FILE_SIZE) {
	    flush();
	    writePosition = writePosition - data.length;
	    System.out.println("File=" + file.toURI().toString() + " is writed full.");
	    System.out.println("already write data length:" + writePosition + "max file size=" + MAX_FILE_SIZE);
	    return false;
	}
	this.mappedByteBuffer.put(data);
	// 检测修改量
	if (writePosition - lastFlushFilePosition > this.MAX_FLUSH_DATA_SIZE) {
	    flush();
	}
	// 检测时间间隔
	if (System.currentTimeMillis() - lastFlushTime > this.MAX_FLUSH_TIME_GAP && writePosition > lastFlushFilePosition) {
	    flush();
	}
	return true;
    }

    public synchronized void flush() {
	this.mappedByteBuffer.force();
	this.lastFlushTime = System.currentTimeMillis();
	this.lastFlushFilePosition = writePosition;
    }

    public long getLastFlushTime() {
	return lastFlushTime;
    }

    public String getFileName() {
	return fileName;
    }

    public String getFilePath() {
	return filePath;
    }

    public boolean isBundSuccess() {
	return bundSuccess;
    }

    public File getFile() {
	return file;
    }

    public static long getMaxFileSize() {
	return MAX_FILE_SIZE;
    }

    public long getWritePosition() {
	return writePosition;
    }

    public long getLastFlushFilePosition() {
	return lastFlushFilePosition;
    }

    public long getMAX_FLUSH_DATA_SIZE() {
	return MAX_FLUSH_DATA_SIZE;
    }

    public long getMAX_FLUSH_TIME_GAP() {
	return MAX_FLUSH_TIME_GAP;
    }
}


转载自:http://zhaolinjnu.blog.sohu.com/265626071.html

<think>我们注意到用户的问题是关于“如何使用Binder进行深度学习”,但提供的引用中,引用[1]和引用[2]是关于Android Binder IPC机制的,引用[3]和引用[4]是关于深度学习的。然而,Android Binder是一种进程间通信(IPC)机制,通常用于Android系统中不同进程之间的通信,而深度学习则涉及神经网络、大规模数据处理等。两者属于不同的领域。 因此,我们需要澄清:通常,Binder(在Android上下文中)并不直接用于深度学习。深度学习通常涉及大量的数值计算,通常使用GPU加速,而Binder是用于进程间通信的。 但是,我们也可以尝试从另一个角度思考:是否有可能在Android应用中使用Binder机制来调用深度学习服务?例如,在Android系统中,我们可以有一个独立的进程(比如一个系统服务)来运行深度学习模型,然后通过Binder IPC让其他应用进程可以调用该服务进行推理。 因此,我们可以这样回答: 首先,解释Binder通常用于Android进程间通信。 其次,说明在Android系统中,我们可以通过构建一个Binder服务来提供深度学习模型推理功能。 然后,给出一个简单的示例,说明如何构建这样一个服务。 注意:由于引用中并没有直接相关的教程,我们只能基于对Binder机制和深度学习的理解来构建回答。 另外,引用[3]提到了深度学习环境搭建,引用[4]提到了优化算法,这些虽然与深度学习相关,但和Binder结合使用并不直接。 因此,我们主要参考引用[1]和[2]中关于Binder的知识,并结合深度学习在Android上的部署来回答。 步骤: 1. 创建一个Android服务(继承Service类)作为深度学习模型的服务端。 2. 定义一个AIDL接口,用于客户端与服务端之间的通信。 3. 在服务端实现AIDL接口,并在其中调用深度学习模型进行推理。 4. 将深度学习模型(如TensorFlow Lite模型)加载到服务端进程中。 5. 客户端通过绑定服务,获取Binder代理对象,然后调用远程方法进行推理。 注意:由于深度学习模型可能较大,推理需要一定时间,因此建议在服务端使用工作线程,避免阻塞主线程。 由于回答中需要代码示例,我们将提供一个简化的示例。 同时,根据用户要求,我们还需要生成相关问题。 但是,我们也要注意,用户可能混淆了术语。在深度学习领域,也有一个名为“Binder”的开源库(用于多模态融合等任务),但根据引用[1][2]的内容,用户所指显然是Android Binder。因此,我们按照Android Binder来回答,并假设用户是在Android平台上进行深度学习模型的部署。 如果用户指的是深度学习领域的Binder库,那么我们需要调整回答。但由于引用中并没有提到深度学习的Binder库,且引用[1][2]明确指向Android Binder,因此我们按照Android Binder来回答。 因此,回答如下: </think>基于您对Android Binder机制和深度学习的综合需求,以下是结合两者的技术方案及实现路径: --- ### 一、Binder机制在深度学习中的核心作用 Android Binder本身是进程间通信(IPC)机制,**不直接执行深度学习计算**,但可为深度学习任务提供关键支撑: 1. **跨进程模型部署** 通过Binder实现"客户端App ↔ 服务端深度学习进程"的通信架构(如图): ```mermaid graph LR A[客户端App] -- Binder调用 --> B[服务端进程] B --> C[TensorFlow Lite模型] B --> D[PyTorch Mobile模型] ``` 2. **硬件资源调度** 将计算密集型任务(如模型推理)通过Binder调度到专属进程,避免阻塞UI线程[^1]。 --- ### 二、实现步骤与代码示例 #### 步骤1:构建Binder服务端(模型加载) ```java // 定义AIDL接口 IModelService.aidl interface IModelService { float[] predict(in float[] inputData); } // 服务端实现(SystemService进程侧) public class ModelService extends Service { private final IModelService.Stub binder = new IModelService.Stub() { @Override public float[] predict(float[] inputData) { // 加载TensorFlow Lite模型 Interpreter tflite = new Interpreter(loadModelFile()); float[][] output = new float[1][OUTPUT_SIZE]; tflite.run(inputData, output); // 执行推理 return output[0]; } }; private MappedByteBuffer loadModelFile() { // 从assets加载模型文件 } } ``` #### 步骤2:客户端调用(App进程侧) ```java // 绑定服务 bindService(new Intent(this, ModelService.class), connection, Context.BIND_AUTO_CREATE); // 调用远程推理 IModelService modelService = IModelService.Stub.asInterface(ibinder); float[] result = modelService.predict(new float[]{0.5f, 1.2f, ...}); // 输入数据 ``` #### 步骤3:Binder驱动层优化 通过`ioctl(BINDER_WRITE_READ)`传输大型张量数据时: 1. 使用共享内存(`ashmem`)传递输入/输出张量 2. 设置`BINDER_TYPE_FD`描述符减少拷贝开销[^1] --- ### 三、典型应用场景 | 场景 | Binder作用 | 案例 | |------|-----------|------| | 边缘计算 | 将推理任务卸载到专用硬件进程 | 手机相机实时目标检测 | | 多模型协作 | 协调不同进程中的模型 | 语音识别+自然语言处理联合服务 | | 隐私计算 | 敏感数据隔离处理 | 医疗影像在安全沙箱中分析[^2] | --- ### 四、性能优化策略 1. **批处理机制** 累计多个请求后批量执行,减少IPC调用次数 ```java // AIDL接口增加批处理方法 float[][] batchPredict(in List<float[]> inputBatch); ``` 2. **异步回调** 使用`OneWay`关键字实现非阻塞调用: ```java oneway void asyncPredict(in float[] input, in IResultCallback cb); ``` 3. **量化传输** 使用`FlatBuffer`序列化代替JSON/Parcelable,降低传输开销30%+ --- ### 五、学习资源推荐 1. **Binder底层原理** [Android Binder内核驱动源码](https://github.com/torvalds/linux/tree/master/drivers/android) (drivers/android/binder.c) 2. **端侧深度学习框架** - TensorFlow Lite [Binder集成示例](https://github.com/tensorflow/examples/tree/master/lite/examples) - MediaPipe 多进程计算图框架 3. **开源参考项目** [Android系统服务实现深度学习推理](https://github.com/android/ndk-samples/tree/master/binder) ---
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