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Android Binder 完全解析(一)概述
Android Binder 完全解析(二)设计详解
Android Binder 完全解析(三)AIDL实现原理分析
如遇图片无法显示的情况,请点击上面的链接进行查看,我原来用的图床太不稳定了,23333。
在前面一些细节概念的铺垫下,大体上知道 Binder Framework 是怎么运作的,在这边文章中,将详细说明下 Binder Framework 的具体实现,这一套机制如何盘活整个 Android 系统。
IBinder 与 Binder
一个在同进程的对象的抽象是 Object,但这个对象是不能被跨进程使用的,要想跨进程使用,在 Android 中就必须依附于 Binder Framework。基于抽象设计的原理,Android系统将一个可远程操作的应用定义为 IBinder,在这个接口中定义了一个可远程调用对象应该具有的属性和方法,在代码中实际使用的Binder 也都是继承自 IBinder 对象。我们接下来分析 IBinder 中定义了那些接口,是怎么抽象出可远程调用相关的方法的。
public interface IBinder {
... ...
// 查看 binder 对应的进程是否存活
public boolean pingBinder();
// 查看 binder 是否存活,需要注意的是,可能在返回的过程中,binder 不可用
public boolean isBinderAlive();
/**
* 执行一个对象的方法,
*
* @param 需要执行的命令
* @param 传输的命令数据,这里一定不能为空
* @param 目标 Binder 返回的结果,可能为空
* @param 操作方式,0 等待 RPC 返回结果,1 单向的命令,最常见的就是 Intent.
*/
public boolean transact(int code, Parcel data, Parcel reply, int flags) throws RemoteException;
// 注册对Binder死亡通知的观察者,在其死亡后,会收到相应的通知
// 这里先跳过,后续
public void linkToDeath(DeathRecipient recipient, int flags) throws RemoteException;
... ...
}
如注释中所述,最重要的方法是 transact 方法,要理解这个方法是干嘛的,得看 ipcthreadstate.cpp
源代码里的说明。
status_t IPCThreadState::transact(int32_t handle,
uint32_t code, const Parcel& data,
Parcel* reply, uint32_t flags)
{
status_t err = data.errorCheck();
flags |= TF_ACCEPT_FDS;
... ...
if (err == NO_ERROR) {
LOG_ONEWAY(">>>> SEND from pid %d uid %d %s", getpid(), getuid(),
(flags & TF_ONE_WAY) == 0 ? "READ REPLY" : "ONE WAY");
err = writeTransactionData(BC_TRANSACTION, flags, handle, code, data, NULL);
}
if (err != NO_ERROR) {
if (reply) reply->setError(err);
return (mLastError = err);
}
if ((flags & TF_ONE_WAY) == 0) {
... ...
if (reply) {
err = waitForResponse(reply);
} else {
Parcel fakeReply;
err = waitForResponse(&fakeReply);
}
... ...
} else {
err = waitForResponse(NULL, NULL);
}
return err;
}
这是截取过后的源码,刨除了一些支线逻辑,从这个代码里面可以看到的主要逻辑就是:根据Uid 和 Pid (用户id和进程id)进行相应的校验,校验通过后,将相应的数据写入 writeTransactionData
,其后在 waitForResponse
里面读取前面写入的值,并执行相应的方法,最后返回结果。
总结地来说,就是 IBinder 抽象了远程调用的接口,任何一个可远程调用的对象都应该实现这个接口。由于 IBinder 对象是一个高度抽象的结构,直接使用这个接口对于应用层的开发者而言学习成本太高,需要涉及到不少本地实现,因而 Android 实现了 Binder 作为 IBinder 的抽象类,提供了一些默认的本地实现,当开发者需要自定义实现的时候,只需要重写 Binder 中的
protected boolean onTransact(int code, Parcel data, Parcel reply, int flags)
方法即可。
看了一些繁琐的概念后,再看一个美女放松下,稍后继续。
自动售货机的故事
先偏一个题,夏天一到,天气也变得炎热,地铁旁边的自动售货机开始有更多的人关顾了。那么售货机是怎么工作的了?通过对这个分析,可以对Binder Proxy/Stub 模式更好地理解。
和我们打交道得是售货机,而不是背后的零售商,道理很简单,零售商的位置是固定的,也就意味着有很大的交通成本,而和售货机打交道就轻松很多,毕竟售货机就在身边。因而从客户端的角度上看,只需要知道售货机即可。
再从零售商的角度来看,要和为数众多的售货机打交道也是不容易的事情,需要大量的维护和更新成本,如果将起交由另一个中介公司,就能够省心不少。零售商只关心这个中介公司,按时发货,检查营收,这就是所有它应该完成的工作。
如上图所示,在 Binder Framework 中也采用了类似的结构,Proxy 就相当于前面提及的售货机,Stub 相当于这里的中介公司,在这样的设计下,客户端只需要和 Proxy 打交道,服务端只需要和 Stub 打交道,调理清晰很多。这种模式又被称为 Proxy / Stub 模式,这种模式也值得我们在日后的开发中借鉴。另外需要注意的是,为了开发的需要,通常 Proxy 和 Stub 实现了相同的接口。
在这里 Stub 是具体的远程方法实现,也被称为存根
,Proxy 继承了相应的接口,但只是在这里面调用远程方法,并返回相应的结果。
AIDL 是什么?它是如何运作的?
虽然上述的模式帮助我们将远程方法调用与服务具体实现解耦开来,但是这里面还是又不少代码需要实现,而且远程方法调用这一块应该是重复代码,那么有什么方法来帮我们简化这个步骤吗?
Android 的设计者在一开始也意识到这个问题,推出了 AIDL,如下图所示
现在我们来分析下,Android Framework 是如何把 AIDL 运行起来的,首先来看看一个大数相乘的例子,想把这个耗时的操作,放到另一个进程上来调用,于是定义了下面的 IMultiply.aidl 文件。
// IMultiply.aidl
package com.wandoujia.baymax.aidl;
interface IMultiply {
long multiply(long left, long right);
}
在 Android Studio 中点击 Clean / Rebuild Project 之后,可以在 build / genreated / Source 的目录里面找到 IMultiply.java 文件,具体的代码如下:
/*
* This file is auto-generated. DO NOT MODIFY.
* Original file: /Users/QisenTang/Program/Wandoulabs/baymax/packages/baymax/src/main/aidl/com/wandoujia/baymax/aidl/IMultiply.aidl
*/
package com.wandoujia.baymax.aidl;
// Declare any non-default types here with import statements
public interface IMultiply extends android.os.IInterface {
/**
* Local-side IPC implementation stub class.
*/
public static abstract class Stub extends android.os.Binder implements com.wandoujia.baymax.aidl.IMultiply {
private static final java.lang.String DESCRIPTOR = "com.wandoujia.baymax.aidl.IMultiply";
/**
* Construct the stub at attach it to the interface.
*/
public Stub() {
this.attachInterface(this, DESCRIPTOR);
}
/**
* Cast an IBinder object into an com.wandoujia.baymax.aidl.IMultiply interface,
* generating a proxy if needed.
*/
public static com.wandoujia.baymax.aidl.IMultiply asInterface(android.os.IBinder obj) {
if ((obj == null)) {
return null;
}
android.os.IInterface iin = obj.queryLocalInterface(DESCRIPTOR);
if (((iin != null) && (iin instanceof com.wandoujia.baymax.aidl.IMultiply))) {
return ((com.wandoujia.baymax.aidl.IMultiply) iin);
}
return new com.wandoujia.baymax.aidl.IMultiply.Stub.Proxy(obj);
}
@Override
public android.os.IBinder asBinder() {
return this;
}
@Override
public boolean onTransact(int code, android.os.Parcel data, android.os.Parcel reply, int flags) throws android.os.RemoteException {
switch (code) {
case INTERFACE_TRANSACTION: {
reply.writeString(DESCRIPTOR);
return true;
}
case TRANSACTION_multiply: {
data.enforceInterface(DESCRIPTOR);
long _arg0;
_arg0 = data.readLong();
long _arg1;
_arg1 = data.readLong();
long _result = this.multiply(_arg0, _arg1);
reply.writeNoException();
reply.writeLong(_result);
return true;
}
}
return super.onTransact(code, data, reply, flags);
}
private static class Proxy implements com.wandoujia.baymax.aidl.IMultiply {
private android.os.IBinder mRemote;
Proxy(android.os.IBinder remote) {
mRemote = remote;
}
@Override
public android.os.IBinder asBinder() {
return mRemote;
}
public java.lang.String getInterfaceDescriptor() {
return DESCRIPTOR;
}
@Override
public long multiply(long left, long right) throws android.os.RemoteException {
android.os.Parcel _data = android.os.Parcel.obtain();
android.os.Parcel _reply = android.os.Parcel.obtain();
long _result;
try {
_data.writeInterfaceToken(DESCRIPTOR);
_data.writeLong(left);
_data.writeLong(right);
mRemote.transact(Stub.TRANSACTION_multiply, _data, _reply, 0);
_reply.readException();
_result = _reply.readLong();
} finally {
_reply.recycle();
_data.recycle();
}
return _result;
}
}
static final int TRANSACTION_multiply = (android.os.IBinder.FIRST_CALL_TRANSACTION + 0);
}
public long multiply(long left, long right) throws android.os.RemoteException;
}
这段自动的生成的代码,可读性上不是很好,但不影响我们进行分析。这段自动生成的代码中,最重要的是三个部分,Proxy
,Stub
和asInterface
。
首先看看Proxy
的实现,首先是将远程的Binder作为参数传入进来,再来看看 multiply 这个方法里面的下面几个步骤。首先是将left 和 right的参数写入到_data中去,同时在 远程binder 调用结束后,得到返回的 _reply ,在没有异常的情况下,返回_reply.readLong()的结果。根据 Android Binder 完全解析(一)概述 提到的内容,这里可以粗略地将 Binder 看做远程服务抛出的句柄,通过这个句柄就可以执行相应的方法了。这里需要额外说明的是,写入和传输的数据,都是 Parcelable,Android Framework 中提供的
_data.writeInterfaceToken(DESCRIPTOR);
_data.writeLong(left);
_data.writeLong(right);
mRemote.transact(Stub.TRANSACTION_multiply, _data, _reply, 0);
_reply.readException();
_result = _reply.readLong();
再来看看Stub
里面的实现,Stub
本身继承了Binder抽象类,本身将作为一个句柄,实现在服务端,但传递给客户端使用。同样也看看 onTransact
里面的方法,首先是通过 long _arg0; _arg0 = data.readLong();
读取 left 和 right 参数,在this.multiply(_arg0, _arg1)
计算过后,将结果写入到reply中。
细心的读者,可以从上面的描述中,发现一些有意思的东西。Proxy 是写入参数,读取值;Stub 是读取参数,写入值。正好是一对,那因此我们是不是可以做出这样的论断呢?Proxy 和 Stub 操作的是一份数据?恭喜你,答对了。
在前文提及的内容里,用户空间和内核空间是互相隔离的,客户端和服务端在同一用户空间,而 Binder Driver 在内核空间中,常见的方式是通过 copy_from_user 和 copy_to_user 两个系统调用来完成,但 Android Framework 考虑到这种方式涉及到两次内存拷贝,在嵌入式系统中不是很合适,于是 Binder Framework 通过 ioctl 系统调用,直接在内核态进行了相关的操作,节省了宝贵的空间。
可能大家也注意点 Proxy
这里是private权限的,外部是无法访问的,但这里是 Android 有意为之,抛出了 asInterface
方法,这样避免了对 Proxy
可能的修改。
系统使用AIDL的场景
AIDL 被Android 系统广泛使用,在许多地方都能看到相应的场景,这里以 电话服务 作为例子,来简单说明下如何在系统没有提供挂断电话的API的情况下强行挂电话。
通过的 ITelephony.aidl 的查看,可以在里面找到相应的接口,不过这个类是 internal 包里面的,应用层无法访问。那怎么来完成这个操作了?
/**
* End call if there is a call in progress, otherwise does nothing.
*
* @return whether it hung up
*/
boolean endCall();
首先在相同包名下申明同样的AIDL文件,再通过编译后,就会生成相应的 Stub 文件。其次通过反射拿到 TELEPHONY_SERVICE 的binder。这个 binder 就是可以操作另一个进程来挂断电话的句柄。将这个binder 作为 Proxy 的参数,并通过 asInterface 注入进去,从何获得相应的接口,最后调用 telephony.endCall() 即可完成操作。
Method method = Class.forName("android.os.ServiceManager").getMethod("getService", String.class);
IBinder binder = (IBinder) method.invoke(null, new Object[]{TELEPHONY_SERVICE});
ITelephony telephony = ITelephony.Stub.asInterface(binder);
telephony.endCall();
参考文献
- https://developer.android.com/guide/components/aidl.html
- http://8204129.blog.51cto.com/8194129/1357365
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