Android Binder入门学习笔记

写在前面

binder是android给我们提供的一种跨进程通信方式。理解binder能帮助我们更好的理解android的系统设计，比如说四大组件，ams，wms等系统服务的底层通信机制就都是基于binder机制的。当然了，binder机制的底层驱动实现很复杂，本文的目的只是为了理清binder的使用和在应用层的结构和流程，对于binder在底层是如何实现的，目前能力还没到这一步去分析，不会涉及到。对于这部分，不妨将它看成是一个黑盒子，我们输入什么，然后底层会给我们提供什么。

代理模式

我们知道，a进程如果想要执行b进程的b方法，是没办法直接办得到的，但是通过binder机制，b进程可以返回给a进程一个代理对象proxy，然后a进程通过调用proxy的方法，由proxy帮我们将信息传递给b进程，从而间接调用b方法。没错，binder实现过程中用到了代理模式。所以在继续前行之前，有必要简单了解下代理模式先。

代理模式相对来说好理解一些，因为在生活中，到处都有代理的影子，比如说我们想去香港买个mac，但是自己不方便去，于是我们找了代购；比如说现在年底了要抢火车票，但是在12306手动抢票根本抢不到啊，所以我们找了第三方抢票软件，它会每隔几十ms就帮我们查询一次，有票的话就帮我们下单。这里就以抢火车票为例来说明代理模式的结构。

proxy

模式比较简单，就直接上代码了。

// 声明买票接口
public interface iticket {
 boolean buyticket();
}

// 官方的12306
public class real12306 implements iticket {
 @override
 public boolean buyticket() {
  if (抢票成功) return true;
  return false;
 }
}

// 第三方抢票软件
public class thirdparty12306 implements iticket {

 private real12306 real12306;
 
 public thirdparty12306(real12306 real12306) {
  this.real12306 = real12306;
 }
 
 @override
 public boolean buyticket() {
  while (true) {
   if (real12306.buyticket()) {
    return true;
   }
   // 10ms查询一次结果
   try {
    thread.sleep(10);
   } catch (interruptedexception e) {
    e.printstacktrace();
   }
  }
 }
}

public class main {

 public static void main(string[] args) {

  // 初始化我们的购票信息
  real12306 real12306 = new real12306();
  
  thirdparty12306 thirdparty12306 = new thirdparty12306(real12306);
  
  // 开始不断抢票，释放我们的劳动力
  thirdparty12306.buyticket();
 }
}

使用了代理模式之后，我们就不用时时刻刻盯着12306刷票了，只需要把这些重复无聊的工作交给代理去帮我们干就好了。

aidl

一般来说，我们使用binder都是通过aidl来完成的。我们新建一个aidl文件，然后定义一个接口，这样android studio就会帮我们生成一个java接口文件。以一个最简单的接口来说吧。

package example.com.aidl;
interface imath {
 int add(int a, int b);
}

生成的imath.java文件中，代码有点乱，整理一下之后，结构大致是这样子的：

aidl

简单来说，生成了一个imath接口，接口内定义了一个抽象类imath.stub，继承了binder，imath.stub又有一个内部类imath.stub.proxy。imath.stub和imath.stub.proxy都实现了imath这个接口。结合上面的代理模式，从这里我们就可以猜出，在跨进程通信中，由于各个进程都是独立的，我们的客户端拿不到服务端的imath.stub类，只能获得它的代理imath.stub.proxy，再通过它来间接帮我们访问imath.stub类，从而完成跨进程通信。

binder流程

看了上面的结构图之后，估计大家还是看不懂的。不急，我们再结合上面这个例子来说明。binder机制是基于c/s模型的，也就是说，需要一个client进程和一个server进程。client和server是相对的，谁发消息，谁就是client，谁接收消息，谁就是server。在实际开发中，server进程通常是四大组件中的service（service必须在manifest文件中指定进程名字）。

class remoteservice : service() {

 val math = math()

 override fun oncreate() {
  super.oncreate()
  log.d(tag, "oncreate")
 }
 
 override fun onbind(intent: intent): ibinder {
  return math
 }

 inner class math : imath.stub() {
  override fun add(a: int, b: int): int {
   return a + b
  }

 }
}

在remoteservice中，我们先定义一个math类，继承自imath.stub，在这里实现我们具体的服务端逻辑。因为imath.stub继承自binder，binder又实现了ibinder接口，所以在onbind()方法中直接返回math对象。接着再来看客户端的业务逻辑。

// 定义serviceconnection类
inner class myserviceconnection : serviceconnection {
 override fun onservicedisconnected(name: componentname?) {
  log.d(tag, "onservicedisconnected")
 }

 override fun onserviceconnected(name: componentname?, service: ibinder?) {
  if (service == null) return

  // 将ibinder转换成imath
  math = imath.stub.asinterface(service)

  log.d(tag, "result is ${math.add(1, 2)}")
 }
}

// 在oncreate中绑定remoteservice
val intent = intent(this, remoteservice::class.java)
bindservice(intent, serviceconnection, context.bind_auto_create)

当连接上service后，就会回调客户端的onserviceconnected()方法，这里传进来的service是一个binderproxy对象。

binderproxy是binder的代理类，同样也实现了ibinder接口。我们在server端返回的明明是一个math对象，到这里就变成了binderproxy对象了，是不是有点神奇？别忘了，math本身就是一个binder对象。由于是跨进程通信，我们无法直接拿到这个binder对象，只能由binderproxy对象来帮助我们完成任务。至于binder是怎么变成binderproxy的，这就是binder机制的底层原理了，将它当成一个黑盒子就好了。

拿到binderproxy对象后，再将它转换成我们定义的imath接口。

// imath.java
private static final java.lang.string descriptor = "example.com.aidl.imath";

public static example.com.aidl.imath asinterface(android.os.ibinder obj) {
 if ((obj == null)) {
  return null;
 }
 android.os.iinterface iin = obj.querylocalinterface(descriptor);
 if (((iin != null) && (iin instanceof example.com.aidl.imath))) {
  return ((example.com.aidl.imath) iin);
 }
 return new example.com.aidl.imath.stub.proxy (obj);
}

// binder.java
public @nullable iinterface querylocalinterface(@nonnull string descriptor) {
 if (mdescriptor != null && mdescriptor.equals(descriptor)) {
  return mowner;
 }
 return null;
}

从asinterface()方法中可以看到，根据key值descriptor在binder中匹配mowner，它是一个iinterface对象。但既然是去取值，就应该有地方将他们存进来的，我们好像错过了什么。这里还得回到math的初始化过程，math继承自imath.stub，看一下它的构造方法就能明白了。

// imath.java
public stub() {
 this.attachinterface(this, descriptor);
}

// binder.java
public void attachinterface(@nullable iinterface owner, @nullable string descriptor) {
 mowner = owner;
 mdescriptor = descriptor;
}

到了这里，iinterface的获取已经很明显了吧。但其实，这里取出来的是null。what？为什么？别忘了，remoteservice是运行在一个单独的进程中的，attachinterface()方法是binder调用的。而我们的客户端拿到的只是binderproxy，查询到的iinterface当然是null了，所以我们还得接着看asinterface()方法。（当然了，如果remoteservice和客户端运行在同一个进程的话，这里就能直接拿到iinterface了，但这与跨进程通信就没有半毛钱关系了。）

return new example.com.aidl.imath.stub.proxy(obj);

直接返回了一个代理对象。后续我们要跟server端做交互就得靠它了。比如我们调用了proxy.add()方法：

@override
public int add(int a, int b) throws android.os.remoteexception {
 android.os.parcel _data = android.os.parcel.obtain();
 android.os.parcel _reply = android.os.parcel.obtain ();
 int _result;
 try {
  // 使用parcel来写入数据以便于跨进程传输
  _data.writeinterfacetoken(descriptor);
  _data.writeint(a);
  _data.writeint(b);
  
  // mremote是在asinterface中获得的binderproxy对象
  mremote.transact(stub.transaction_add, _data, _reply, 0);
  
  // 使用parcel来接收返回值
  _reply.readexception();
  _result = _reply.readint();
 } finally {
  _reply.recycle();
  _data.recycle();
 }
 return _result;
}

核心方法是mremote.transact(stub.transaction_add, _data, _reply, 0);。这里的mremote是客户端拿到的binderproxy对象，然后就要开始跨进程传输了。又到了黑盒子出现的时候了，客户端发起跨进程通信后，服务端就会在自己进程的ontranscat()方法中收到通知：

@override
public boolean ontransact(int code, android.os.parcel data , android.os.parcel reply, int flags) throws android.os.remoteexception {
 java.lang.string descriptor = descriptor;
 switch(code) {
  case interface_transaction : {
   reply.writestring(descriptor);
   return true;
  } case transaction_add : {
   data.enforceinterface(descriptor);
   int _arg0;
   _arg0 = data.readint();
   int _arg1;
   _arg1 = data.readint();
   int _result = this.add(_arg0, _arg1);
   reply.writenoexception();
   reply.writeint(_result);
   return true;
  } default: {
  return super.ontransact(code, data, reply, flags);
  }
 }
}

在server端收到信息后，会先通过parcel将信息解析出来，然后执行我们调用的add()方法，也就是我们在remoteservice中重写imath.stub的add()方法。最后将结果写回parcel中再跨进程传回给客户端，从而完成了一次跨进程通信。
如果看到这里，对于binder的流程还有疑惑的话，那就再来一张时序图好了。

binder

看图说话，当我们在客户端中去bindservice()的时候，server端在onbind()中返回了一个binder对象，经过binder驱动的转换，这个binder到了客户端中变成了binderproxy，客户端接着再把binderproxy转换成stub.proxy，后面我们与server的跨进程通信就都是通过stub.proxy发起的，然后binder驱动会帮我们将数据跨进程传输给真正的binder，binder执行完操作后再将结果写入由binder驱动传回来。由此完成了一次跨进程通信。

从图中我们也可以看出通信过程是同步的。当客户端发起请求的同时，当前的线程会被挂起，直到结果返回。所以要注意的是如果请求太耗时的话，不应该在主线程中去请求，否则容易出现anr。给个systrace直观感受一下。

systrace

相应的cpu信息是处于休眠状态的。

cpu

最后

掌握了binder的上层原理之后，后面再来深入framework层学习就会简单一些，这篇文章也是为了后面的学习打下基础。

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对的支持。