博客
关于我
05.Binder系统:第8课第4节_Binder系统_分层
阅读量:726 次
发布时间:2019-03-21

本文共 934 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

Binder系统在Java中的实现机制

Binder是一个用于进程间通信的机制,广泛应用于Android开发,特别是在多组件协作的应用场景中发挥重要作用。理解Binder的实现机制对于开发高效的Android应用程序至关重要。接下来,我将深入分析Binder系统的运行流程和实现机制。

Binder系统运行流程概述

Binder系统主要涉及三个主要组件:

  • Server(服务提供者):负责通过addService方法添加新服务,并生成对应的Binder节点。每个服务的Binder节点包含ptr和cookie等成员,即后续用以区分并识别服务。

  • ServiceManager(服务管理器):在添加服务后,会创建Binder_ref,其中包含node(指向Binder节点)和desc(描述符)。

  • Client(客户端):通过ServiceManager获取服务,并调用对应的方法。具体实现通常通过RPC层桥接到Server。

  • binder系统的类别划分

    Binder系统可以分为以下三个部分:

  • 服务层:定义接口和实现具体的服务逻辑,客户端不必关心内部实现。

  • RPC层(远程接口协议层):负责将客户端的方法调用转换为跨进程操作。

  • IPC层(进程间通信协议层):实现实际的进程间通信机制。

  • 实现细节

    RPC层实现

    RPC层的核心文件是BpGoodbyeService.cpp,定义了具体的函数实现。通过remote()方法构造数据包并调用transact函数发送数据,导致Server中的onTransact被调用,进而根据调用代码和数据解析后执行特定逻辑。

    Java实现

    在Java中,TestClient.java展示了如何通过获取服务并调用对应的方法。实际绑定过程由Binder驱动执行,客户端获取Binder实例后,通过Stub类获取服务接口并调用方法。服务接口定义在HelloService.java中,其实现方法通过RPC层调用Server的对应逻辑。

    结论

    通过对Binder系统的学习,理解了其分层架构和实现机制。这一机制简化了进程间通信,使开发者能够专注于业务逻辑,而无需深入处理底层协议。理解Binder对于构建高效、模块化的Android应用至关重要。

    转载地址:http://pligz.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    OpenCV与AI深度学习 | OpenCV中八种不同的目标追踪算法
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | OpenCV图像拼接--Stitching detailed使用与参数介绍
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | OpenCV如何读取仪表中的指针刻度
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | OpenCV常用图像拼接方法(一) :直接拼接
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | OpenCV常用图像拼接方法(三):基于特征匹配拼接
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | OpenCV常用图像拼接方法(二) :基于模板匹配拼接
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | OpenCV常用图像拼接方法(四):基于Stitcher类拼接
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | OpenCV快速傅里叶变换(FFT)用于图像和视频流的模糊检测(建议收藏!)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | PaddleOCR 2.9 发布, 正式开源文本图像智能分析利器
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | SAM2(Segment Anything Model 2)新一代分割一切大模型介绍与使用(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | T-Rex Label !超震撼 AI 自动标注工具,开箱即用、检测一切
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLO11介绍及五大任务推理演示(目标检测,图像分割,图像分类,姿态检测,带方向目标检测)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLOv10在PyTorch和OpenVINO中推理对比
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLOv11来了:将重新定义AI的可能性
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8自定义数据集训练实现火焰和烟雾检测(代码+数据集!)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8重磅升级,新增旋转目标检测,又该学习了!
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 一文带你读懂YOLOv1~YOLOv11(建议收藏!)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 五分钟快速搭建一个实时人脸口罩检测系统(OpenCV+PaddleHub 含源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 什么是 COCO 数据集?
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 低对比度缺陷检测应用实例--LCD屏幕脏污检测
    查看>>