当前位置 : 主页 > 编程语言 > 其它开发 >

Android进阶技术之——一文吃透Android的消息机制

来源:互联网 收集:自由互联 发布时间:2022-05-30
前言为什么要老药换新汤 作为Android中 至关重要 的机制之一,十多年来,分析它的文章不断,大量的内容已经被挖掘过了。所以: 已经对这一机制熟稔于心的读者,在这篇文章中,看

前言 为什么要老药换新汤

作为Android中 至关重要 的机制之一,十多年来,分析它的文章不断,大量的内容已经被挖掘过了。所以:

  • 已经对这一机制熟稔于心的读者,在这篇文章中,看不到新东西了。

  • 但对于还不太熟悉消息机制的读者,可以在文章的基础上,继续挖一挖。

一般,诸如此类有关Android的消息机制的文章,经过简单的检索和分析,大部分是围绕:

  • Handler,Looper,MQ的关系

  • 上层的Handler,Looper、MQ 源码分析

展开的。单纯的从这些角度学习的话,并不能 完全理解 消息机制。

这篇文章本质还是一次脑暴 ,一来:避免脑暴跑偏 ,二来:帮助读者 捋清内容脉络 。先放出脑图:

脑暴:OS解决进程间通信问题

程序世界中,存在着大量的 通信 场景。搜索我们的知识,解决 进程间通信 问题有以下几种方式:

这段内容可以泛读,了解就行,不影响往下阅读

管道

  • 普通管道pipe:一种 半双工 的通信方式,数据只能 单向流动 ,而且只能在具有 亲缘关系 的进程间使用。

  • 命令流管道s_pipe: 全双工,可以同时双向传输

  • 命名管道FIFO:半双工 的通信方式,允许 在 无亲缘关系 的进程间通信。

消息队列 MessageQueue:

消息的链表,存放在内核 中 并由 消息队列标识符 标识。消息队列克服了 信号传递信息少、管道 只能承载 无格式字节流 以及 缓冲区大小受限 等缺点。

共享存储 SharedMemory:

映射一段 能被其他进程所访问 的内存,这段共享内存由 一个进程创建,但 多个进程都可以访问。共享内存是 最快的 IPC 方式,它是针对 其他 进程间通信方式 运行效率低 而专门设计的。往往与其他通信机制一同使用,如 信号量 配合使用,来实现进程间的同步和通信。

信号量 Semaphore:

是一个 计数器 ,可以用来控制多个进程对共享资源的访问。它常作为一种 锁机制,防止某进程正在访问共享资源时, 其他进程也访问该资源,实现 资源的进程独占。因此,主要作为 进程间 以及 同一进程内线程间 的同步手段。

套接字Socket:

与其他通信机制不同的是,它可以 通过网络 ,在 不同机器之间 进行进程通信。

信号 signal:

用于通知接收进程 某事件已发生。机制比较复杂。

我们可以想象,Android之间也有大量的 进程间通信场景,OS必须采用 至少一种 机制,以实现进程间通信。

仔细研究下去,我们发现,Android OS用了不止一种方式。而且,Android 还基于 OpenBinder 开发了 Binder 用于 用户空间 内的进程间通信。

这里我们留一个问题以后探究:

Android 有没有使用 Linux内核中的MessageQueue机制 干事情

基于消息队列的消息机制设计有很多优势,Android 在很多通信场景内,采用了这一设计思路。

消息机制的三要素

不管在哪,我们谈到消息机制,都会有这三个要素:

  • 消息队列

  • 消息循环(分发)

  • 消息处理

消息队列 ,是 消息对象 的队列,基本规则是 FIFO。

消息循环(分发), 基本是通用的机制,利用 死循环 不断的取出消息队列头部的消息,派发执行

消息处理,这里不得不提到 消息 有两种形式:

  • Enrichment 自身信息完备

  • Query-Back 自身信息不完备,需要回查

这两者的取舍,主要看系统中 生成消息的开销 和 回查信息的开销 两者的博弈。

在信息完备后,接收者即可处理消息。

Android Framework

Android 的Framework中的消息队列有两个:

Java层 frameworks/base/core/java/android/os/MessageQueue.java

Native层 frameworks/base/core/jni/android_os_MessageQueue.cpp

Java层的MQ并不是 List 或者 Queue 之类的 Jdk内的数据结构实现。

Native层的源码我下载了一份 Android 10 的 源码(https://github.com/leobert-lan/Blog/blob/main/Android/Mechanism/Message/code/android_os_MessageQueue.cpp) ,并不长,大家可以完整的读一读。

并不难理解:用户空间 会接收到来自 内核空间 的 消息 , 从 下图 我们可知,这部分消息先被 Native层 获知,所以:

  • 通过 Native层 建立消息队列,它拥有消息队列的各种基本能力

  • 利用JNI 打通 Java层 和 Native层 的 Runtime屏障,在Java层 映射 出消息队列

  • 应用建立在Java层之上,在Java层中实现消息的 分发 和 处理

PS:在Android 2.3那个时代,消息队列的实现是在Java层的,至于10年前为何改成了 native实现, 推测和CPU空转有关,笔者没有继续探究下去,如果有读者了解,希望可以留言帮我解惑。

PS:还有一张经典的 系统启动架构图 没有找到,这张图更加直观

代码解析

我们简单的 阅读、分析 下Native中的MQ源码

Native层消息队列的创建:



static jlong android\_os\_MessageQueue\_nativeInit(JNIEnv\* env, jclass clazz) {  
    NativeMessageQueue\* nativeMessageQueue = new NativeMessageQueue();  
    if (!nativeMessageQueue) {  
        jniThrowRuntimeException(env, "Unable to allocate native queue");  
        return 0;  
    }  
  
    nativeMessageQueue->incStrong(env);  
    return reinterpret\_cast<jlong>(nativeMessageQueue);  
}  



很简单,创建一个Native层的消息队列,如果创建失败,抛异常信息,返回0,否则将指针转换为Java的long型值返回。当然,会被Java层的MQ所持有。

NativeMessageQueue 类的构造函数



NativeMessageQueue::NativeMessageQueue() :  
        mPollEnv(NULL), mPollObj(NULL), mExceptionObj(NULL) {  
    mLooper = Looper::getForThread();  
    if (mLooper == NULL) {  
        mLooper = new Looper(false);  
        Looper::setForThread(mLooper);  
    }  
}  



这里的Looper是native层Looper,通过静态方法 Looper::getForThread() 获取对象实例,如果未获取到,则创建实例,并通过静态方法设置。

看一下Java层MQ中会使用到的native方法



class MessageQueue {  
    private long mPtr; // used by native code  
  
    private native static long nativeInit();  
  
    private native static void nativeDestroy(long ptr);  
  
    private native void nativePollOnce(long ptr, int timeoutMillis); /\*non-static for callbacks\*/  
  
    private native static void nativeWake(long ptr);  
  
    private native static boolean nativeIsPolling(long ptr);  
  
    private native static void nativeSetFileDescriptorEvents(long ptr, int fd, int events);  
}  



对应签名:



static const JNINativeMethod gMessageQueueMethods\[\] = {  
    /\* name, signature, funcPtr \*/  
    { "nativeInit", "()J", (void\*)android\_os\_MessageQueue\_nativeInit },  
    { "nativeDestroy", "(J)V", (void\*)android\_os\_MessageQueue\_nativeDestroy },  
    { "nativePollOnce", "(JI)V", (void\*)android\_os\_MessageQueue\_nativePollOnce },  
    { "nativeWake", "(J)V", (void\*)android\_os\_MessageQueue\_nativeWake },  
    { "nativeIsPolling", "(J)Z", (void\*)android\_os\_MessageQueue\_nativeIsPolling },  
    { "nativeSetFileDescriptorEvents", "(JII)V",  
            (void\*)android\_os\_MessageQueue\_nativeSetFileDescriptorEvents },  
};  



mPtr 是Native层MQ的内存地址在Java层的映射。

  • Java层判断MQ是否还在工作:


private boolean isPollingLocked() {  
    // If the loop is quitting then it must not be idling.  
    // We can assume mPtr != 0 when mQuitting is false.  
    return !mQuitting && nativeIsPolling(mPtr);  
}  





static jboolean android\_os\_MessageQueue\_nativeIsPolling(JNIEnv\* env, jclass clazz, jlong ptr) {  
    NativeMessageQueue\* nativeMessageQueue = reinterpret\_cast<NativeMessageQueue\*>(ptr);  
    return nativeMessageQueue->getLooper()->isPolling();  
}  





/\*\*  
 \* Returns whether this looper's thread is currently polling for more work to do.  
 \* This is a good signal that the loop is still alive rather than being stuck  
 \* handling a callback.  Note that this method is intrinsically racy, since the  
 \* state of the loop can change before you get the result back.  
 \*/  
bool isPolling() const;  



  • 唤醒 Native层MQ:


static void android\_os\_MessageQueue\_nativeWake(JNIEnv\* env, jclass clazz, jlong ptr) {  
    NativeMessageQueue\* nativeMessageQueue = reinterpret\_cast<NativeMessageQueue\*>(ptr);  
    nativeMessageQueue->wake();  
}  
  
void NativeMessageQueue::wake() {  
    mLooper->wake();  
}  



  • Native层Poll:


static void android\_os\_MessageQueue\_nativePollOnce(JNIEnv\* env, jobject obj,  
        jlong ptr, jint timeoutMillis) {  
    NativeMessageQueue\* nativeMessageQueue = reinterpret\_cast<NativeMessageQueue\*>(ptr);  
    nativeMessageQueue->pollOnce(env, obj, timeoutMillis);  
}  
  
void NativeMessageQueue::pollOnce(JNIEnv\* env, jobject pollObj, int timeoutMillis) {  
    mPollEnv = env;  
    mPollObj = pollObj;  
    mLooper->pollOnce(timeoutMillis);  
    mPollObj = NULL;  
    mPollEnv = NULL;  
  
    if (mExceptionObj) {  
        env->Throw(mExceptionObj);  
        env->DeleteLocalRef(mExceptionObj);  
        mExceptionObj = NULL;  
    }  
}  



这里比较重要,我们先大概看下 Native层的Looper是 如何分发消息



//Looper.h  
  
int pollOnce(int timeoutMillis, int\* outFd, int\* outEvents, void\*\* outData);  
inline int pollOnce(int timeoutMillis) {  
    return pollOnce(timeoutMillis, NULL, NULL, NULL);  
}  
  
//实现  
  
int Looper::pollOnce(int timeoutMillis, int\* outFd, int\* outEvents, void\*\* outData) {  
    int result = 0;  
    for (;;) {  
        while (mResponseIndex < mResponses.size()) {  
            const Response& response = mResponses.itemAt(mResponseIndex++);  
            int ident = response.request.ident;  
            if (ident >= 0) {  
                int fd = response.request.fd;  
                int events = response.events;  
                void\* data = response.request.data;  
#if DEBUG\_POLL\_AND\_WAKE  
                ALOGD("%p ~ pollOnce - returning signalled identifier %d: "  
                        "fd=%d, events=0x%x, data=%p",  
                        this, ident, fd, events, data);  
#endif  
                if (outFd != NULL) \*outFd = fd;  
                if (outEvents != NULL) \*outEvents = events;  
                if (outData != NULL) \*outData = data;  
                return ident;  
            }  
        }  
  
        if (result != 0) {  
#if DEBUG\_POLL\_AND\_WAKE  
            ALOGD("%p ~ pollOnce - returning result %d", this, result);  
#endif  
            if (outFd != NULL) \*outFd = 0;  
            if (outEvents != NULL) \*outEvents = 0;  
            if (outData != NULL) \*outData = NULL;  
            return result;  
        }  
  
        result = pollInner(timeoutMillis);  
    }  
}  



先处理Native层滞留的Response,然后调用pollInner。这里的细节比较复杂,稍后我们在 Native Looper解析 中进行脑暴。

先于此处细节分析,我们知道,调用一个方法,这是阻塞的 ,用大白话描述即在方法返回前,调用者在 等待。

Java层调动 native void nativePollOnce(long ptr, int timeoutMillis); 过程中是阻塞的。

此时我们再阅读下Java层MQ的消息获取:代码比较长,直接在代码中进行要点注释。

在看之前,我们先单纯从 TDD的角度 思考下,有哪些 主要场景 :当然,这些场景不一定都合乎Android现有的设计

消息队列是否在工作中

  • 工作中,期望返回消息

  • 不工作,期望返回null

工作中的消息队列 当前 是否有消息

  • 特殊的 内部功能性消息,期望MQ内部自行处理

  • 已经到处理时间的消息, 返回消息

  • 未到处理时间,如果都是排过序的,期望 空转保持阻塞 or 返回静默并设置唤醒?按照前面的讨论,是期望 保持空转

  • 不存在消息,阻塞 or 返回null?-- 如果返回null,则在外部需要需要 保持空转 或者 唤醒机制,以支持正常运作。从封装角度出发,应当 保持空转,自己解决问题

  • 存在消息



class MessageQueue {  
    Message next() {  
        // Return here if the message loop has already quit and been disposed.  
        // This can happen if the application tries to restart a looper after quit  
        // which is not supported.  
        // 1. 如果 native消息队列指针映射已经为0,即虚引用,说明消息队列已经退出,没有消息了。  
        // 则返回 null  
        final long ptr = mPtr;  
        if (ptr == 0) {  
            return null;  
        }  
  
        int pendingIdleHandlerCount = -1; // -1 only during first iteration  
        int nextPollTimeoutMillis = 0;  
  
        // 2. 死循环,当为获取到需要 \`分发处理\` 的消息时,保持空转  
        for (;;) {  
            if (nextPollTimeoutMillis != 0) {  
                Binder.flushPendingCommands();  
            }  
  
            // 3. 调用native层方法,poll message,注意,消息还存在于native层  
            nativePollOnce(ptr, nextPollTimeoutMillis);  
  
            synchronized (this) {  
                // Try to retrieve the next message.  Return if found.  
                final long now = SystemClock.uptimeMillis();  
                Message prevMsg = null;  
                Message msg = mMessages;  
  
                //4. 如果发现 barrier ,即同步屏障,则寻找队列中的下一个可能存在的异步消息  
                if (msg != null && msg.target == null) {  
                    // Stalled by a barrier.  Find the next asynchronous message in the queue.  
                    do {  
                        prevMsg = msg;  
                        msg = msg.next;  
                    } while (msg != null && !msg.isAsynchronous());  
                }  
  
                if (msg != null) {  
                    // 5. 发现了消息,  
                    // 如果是还没有到约定时间的消息,则设置一个 \`下次唤醒\` 的最大时间差  
                    // 否则 \`维护单链表信息\` 并返回消息  
  
                    if (now < msg.when) {  
                        // Next message is not ready.  Set a timeout to wake up when it is ready.  
                        nextPollTimeoutMillis = (int) Math.min(msg.when - now, Integer.MAX\_VALUE);  
                    } else {  
                        // 寻找到了 \`到处理时间\` 的消息。 \`维护单链表信息\` 并返回消息  
                        // Got a message.  
                        mBlocked = false;  
                        if (prevMsg != null) {  
                            prevMsg.next = msg.next;  
                        } else {  
                            mMessages = msg.next;  
                        }  
                        msg.next = null;  
                        if (DEBUG) Log.v(TAG, "Returning message: " + msg);  
                        msg.markInUse();  
                        return msg;  
                    }  
                } else {  
                    // No more messages.  
                    nextPollTimeoutMillis = -1;  
                }  
  
                // 处理 是否需要 停止消息队列                  
                // Process the quit message now that all pending messages have been handled.  
                if (mQuitting) {  
                    dispose();  
                    return null;  
                }  
  
                // 维护 接下来需要处理的 IDLEHandler 信息,  
                // 如果没有 IDLEHandler,则直接进入下一轮消息获取环节  
                // 否则处理 IDLEHandler  
                // If first time idle, then get the number of idlers to run.  
                // Idle handles only run if the queue is empty or if the first message  
                // in the queue (possibly a barrier) is due to be handled in the future.  
                if (pendingIdleHandlerCount < 0  
                        && (mMessages == null || now < mMessages.when)) {  
                    pendingIdleHandlerCount = mIdleHandlers.size();  
                }  
                if (pendingIdleHandlerCount <= 0) {  
                    // No idle handlers to run.  Loop and wait some more.  
                    mBlocked = true;  
                    continue;  
                }  
  
                if (mPendingIdleHandlers == null) {  
                    mPendingIdleHandlers = new IdleHandler\[Math.max(pendingIdleHandlerCount, 4)\];  
                }  
                mPendingIdleHandlers = mIdleHandlers.toArray(mPendingIdleHandlers);  
            }  
  
            // 处理 IDLEHandler  
            // Run the idle handlers.  
            // We only ever reach this code block during the first iteration.  
            for (int i = 0; i < pendingIdleHandlerCount; i++) {  
                final IdleHandler idler = mPendingIdleHandlers\[i\];  
                mPendingIdleHandlers\[i\] = null; // release the reference to the handler  
  
                boolean keep = false;  
                try {  
                    keep = idler.queueIdle();  
                } catch (Throwable t) {  
                    Log.wtf(TAG, "IdleHandler threw exception", t);  
                }  
  
                if (!keep) {  
                    synchronized (this) {  
                        mIdleHandlers.remove(idler);  
                    }  
                }  
            }  
  
            // Reset the idle handler count to 0 so we do not run them again.  
            pendingIdleHandlerCount = 0;  
  
            // While calling an idle handler, a new message could have been delivered  
            // so go back and look again for a pending message without waiting.  
            nextPollTimeoutMillis = 0;  
        }  
    }  
}  



  • Java层压入消息

这就比较简单了,当消息本身合法,且消息队列还在工作中时。依旧从 TDD角度 出发:

如果消息队列没有头,期望直接作为头

如果有头

  • 消息处理时间 先于 头消息 或者是需要立即处理的消息,则作为新的头

  • 否则按照 处理时间 插入到合适位置



 boolean enqueueMessage(Message msg, long when) {  
        if (msg.target == null) {  
            throw new IllegalArgumentException("Message must have a target.");  
        }  
  
        synchronized (this) {  
            if (msg.isInUse()) {  
                throw new IllegalStateException(msg + " This message is already in use.");  
            }  
  
            if (mQuitting) {  
                IllegalStateException e = new IllegalStateException(  
                        msg.target + " sending message to a Handler on a dead thread");  
                Log.w(TAG, e.getMessage(), e);  
                msg.recycle();  
                return false;  
            }  
  
            msg.markInUse();  
            msg.when = when;  
            Message p = mMessages;  
            boolean needWake;  
            if (p == null || when == 0 || when < p.when) {  
                // New head, wake up the event queue if blocked.  
                msg.next = p;  
                mMessages = msg;  
                needWake = mBlocked;  
            } else {  
                // Inserted within the middle of the queue.  Usually we don't have to wake  
                // up the event queue unless there is a barrier at the head of the queue  
                // and the message is the earliest asynchronous message in the queue.  
                needWake = mBlocked && p.target == null && msg.isAsynchronous();  
                Message prev;  
                for (;;) {  
                    prev = p;  
                    p = p.next;  
                    if (p == null || when < p.when) {  
                        break;  
                    }  
                    if (needWake && p.isAsynchronous()) {  
                        needWake = false;  
                    }  
                }  
                msg.next = p; // invariant: p == prev.next  
                prev.next = msg;  
            }  
  
            // We can assume mPtr != 0 because mQuitting is false.  
            if (needWake) {  
                nativeWake(mPtr);  
            }  
        }  
        return true;  
    }


同步屏障 barrier后面单独脑暴, 其他部分就先不看了

Java层消息分发

这一节开始,我们脑暴消息分发,前面我们已经看过了 MessageQueue ,消息分发就是 不停地 从 MessageQueue 中取出消息,并指派给处理者。 完成这一工作的,是Looper。

在前面,我们已经知道了,Native层也有Looper,但是不难理解:

  • 消息队列需要 桥梁 连通 Java层和Native层

  • Looper只需要 在自己这一端,处理自己的消息队列分发即可

所以,我们看Java层的消息分发时,看Java层的Looper即可。关注三个主要方法:

  • 出门上班

  • 工作

  • 下班回家

  • 出门上班 prepare


class Looper {  
  
    public static void prepare() {  
        prepare(true);  
    }  
  
    private static void prepare(boolean quitAllowed) {  
        if (sThreadLocal.get() != null) {  
            throw new RuntimeException("Only one Looper may be created per thread");  
        }  
        sThreadLocal.set(new Looper(quitAllowed));  
    }  
}  



这里有两个注意点:

  • 已经出了门,除非再进门,否则没法再出门了。同样,一个线程有一个Looper就够了,只要它还活着,就没必要再建一个。

  • 责任到人,一个Looper服务于一个Thread,这需要 注册 ,代表着 某个Thread 已经由自己服务了。利用了ThreadLocal,因为多线程访问集合,总需要考虑

竞争,这很不人道主义,干脆分家,每个Thread操作自己的内容互不干扰,也就没有了竞争,于是封装了 ThreadLocal

  • 上班 loop

注意工作性质是 分发,并不需要自己处理

  • 没有 注册 自然就找不到负责这份工作的人。

  • 已经在工作了就不要催,催了会导致工作出错,顺序出现问题。

  • 工作就是不断的取出 老板-- MQ 的 指令 -- Message,并交给 相关负责人 -- Handler 去处理,并记录信息

  • 007,不眠不休,当MQ再也不发出消息了,没活干了,大家都散了吧,下班回家



class Looper {  
    public static void loop() {  
        final Looper me = myLooper();  
        if (me == null) {  
            throw new RuntimeException("No Looper; Looper.prepare() wasn't called on this thread.");  
        }  
        if (me.mInLoop) {  
            Slog.w(TAG, "Loop again would have the queued messages be executed"  
                    + " before this one completed.");  
        }  
  
        me.mInLoop = true;  
        final MessageQueue queue = me.mQueue;  
  
        // Make sure the identity of this thread is that of the local process,  
        // and keep track of what that identity token actually is.  
        Binder.clearCallingIdentity();  
        final long ident = Binder.clearCallingIdentity();  
  
        // Allow overriding a threshold with a system prop. e.g.  
        // adb shell 'setprop log.looper.1000.main.slow 1 && stop && start'  
        final int thresholdOverride =  
                SystemProperties.getInt("log.looper."  
                        + Process.myUid() + "."  
                        + Thread.currentThread().getName()  
                        + ".slow", 0);  
  
        boolean slowDeliveryDetected = false;  
  
        for (;;) {  
            Message msg = queue.next(); // might block  
            if (msg == null) {  
                // No message indicates that the message queue is quitting.  
                return;  
            }  
  
            // This must be in a local variable, in case a UI event sets the logger  
            final Printer logging = me.mLogging;  
            if (logging != null) {  
                logging.println(">>>>> Dispatching to " + msg.target + " " +  
                        msg.callback + ": " + msg.what);  
            }  
            // Make sure the observer won't change while processing a transaction.  
            final Observer observer = sObserver;  
  
            final long traceTag = me.mTraceTag;  
            long slowDispatchThresholdMs = me.mSlowDispatchThresholdMs;  
            long slowDeliveryThresholdMs = me.mSlowDeliveryThresholdMs;  
            if (thresholdOverride > 0) {  
                slowDispatchThresholdMs = thresholdOverride;  
                slowDeliveryThresholdMs = thresholdOverride;  
            }  
            final boolean logSlowDelivery = (slowDeliveryThresholdMs > 0) && (msg.when > 0);  
            final boolean logSlowDispatch = (slowDispatchThresholdMs > 0);  
  
            final boolean needStartTime = logSlowDelivery || logSlowDispatch;  
            final boolean needEndTime = logSlowDispatch;  
  
            if (traceTag != 0 && Trace.isTagEnabled(traceTag)) {  
                Trace.traceBegin(traceTag, msg.target.getTraceName(msg));  
            }  
  
            final long dispatchStart = needStartTime ? SystemClock.uptimeMillis() : 0;  
            final long dispatchEnd;  
            Object token = null;  
            if (observer != null) {  
                token = observer.messageDispatchStarting();  
            }  
            long origWorkSource = ThreadLocalWorkSource.setUid(msg.workSourceUid);  
            try {  
                //注意这里  
                msg.target.dispatchMessage(msg);  
                if (observer != null) {  
                    observer.messageDispatched(token, msg);  
                }  
                dispatchEnd = needEndTime ? SystemClock.uptimeMillis() : 0;  
            } catch (Exception exception) {  
                if (observer != null) {  
                    observer.dispatchingThrewException(token, msg, exception);  
                }  
                throw exception;  
            } finally {  
                ThreadLocalWorkSource.restore(origWorkSource);  
                if (traceTag != 0) {  
                    Trace.traceEnd(traceTag);  
                }  
            }  
            if (logSlowDelivery) {  
                if (slowDeliveryDetected) {  
                    if ((dispatchStart - msg.when) <= 10) {  
                        Slog.w(TAG, "Drained");  
                        slowDeliveryDetected = false;  
                    }  
                } else {  
                    if (showSlowLog(slowDeliveryThresholdMs, msg.when, dispatchStart, "delivery",  
                            msg)) {  
                        // Once we write a slow delivery log, suppress until the queue drains.  
                        slowDeliveryDetected = true;  
                    }  
                }  
            }  
            if (logSlowDispatch) {  
                showSlowLog(slowDispatchThresholdMs, dispatchStart, dispatchEnd, "dispatch", msg);  
            }  
  
            if (logging != null) {  
                logging.println("<<<<< Finished to " + msg.target + " " + msg.callback);  
            }  
  
            // Make sure that during the course of dispatching the  
            // identity of the thread wasn't corrupted.  
            final long newIdent = Binder.clearCallingIdentity();  
            if (ident != newIdent) {  
                Log.wtf(TAG, "Thread identity changed from 0x"  
                        + Long.toHexString(ident) + " to 0x"  
                        + Long.toHexString(newIdent) + " while dispatching to "  
                        + msg.target.getClass().getName() + " "  
                        + msg.callback + " what=" + msg.what);  
            }  
  
            msg.recycleUnchecked();  
        }  
    }  
}  



  • 下班 quit/quitSafely

这是比较粗暴的行为,MQ离开了Looper就没法正常工作了,即下班即意味着辞职



class Looper {  
    public void quit() {  
        mQueue.quit(false);  
    }  
  
    public void quitSafely() {  
        mQueue.quit(true);  
    }  
}  



/ Handler /

这里就比较清晰了。API基本分为以下几类:

  • 面向使用者:

  • 创建Message,通过Message的 享元模式

  • 发送消息,注意postRunnable也是一个消息

  • 移除消息,

  • 退出等

面向消息处理:



class Handler {  
    /\*\*  
     \* Subclasses must implement this to receive messages.  
     \*/  
    public void handleMessage(@NonNull Message msg) {  
    }  
  
    /\*\*  
     \* Handle system messages here.  
     \* Looper分发时调用的API  
     \*/  
    public void dispatchMessage(@NonNull Message msg) {  
        if (msg.callback != null) {  
            handleCallback(msg);  
        } else {  
            if (mCallback != null) {  
                if (mCallback.handleMessage(msg)) {  
                    return;  
                }  
            }  
            handleMessage(msg);  
        }  
    }  
}  



如果有 Handler callback,则交给callback处理,否则自己处理,如果没覆写 handleMessage ,消息相当于被 drop 了。

消息发送部分可以结合下图梳理:

阶段性小结,至此,我们已经对 Framework层的消息机制 有一个完整的了解了。 前面我们梳理了:

  • Native层 和 Java层均有消息队列,并且通过JNI和指针映射,存在对应关系

  • Native层 和 Java层MQ 消息获取时的大致过程

  • Java层 Looper 如何工作

  • Java层 Handler 大致概览

根据前面梳理的内容,可以总结:从 Java Runtime 看:

  • 消息队列机制服务于 线程级别,即一个线程有一个工作中的消息队列即可,当然,也可以没有。

  • 即,一个Thread 至多有 一个工作中的Looper。

  • Looper 和 Java层MQ 一一对应

  • Handler 是MQ的入口,也是 消息 的处理者

  • 消息-- Message 应用了 享元模式,自身信息足够,满足 自洽,创建消息的开销性对较大,所以利用享元模式对消息对象进行复用。

下面我们再继续探究细节,解决前面语焉不详处留下的疑惑:

  • 消息的类型和本质

  • Native层Looper 的pollInner

类型和本质

message中的几个重要成员变量:



class Message {  
  
    public int what;  
  
    public int arg1;  
  
    public int arg2;  
  
    public Object obj;  
  
    public Messenger replyTo;  
  
    /\*package\*/ int flags;  
  
    public long when;  
  
    /\*package\*/ Bundle data;  
  
    /\*package\*/ Handler target;  
  
    /\*package\*/ Runnable callback;  
  
}  



其中 target是 目标,如果没有目标,那就是一个特殊的消息: 同步屏障 即 barrier;

what 是消息标识 arg1 和 arg2 是开销较小的 数据,如果 不足以表达信息 则可以放入 Bundle data 中。

replyTo 和 obj 是跨进程传递消息时使用的,暂且不看。

flags 是 message 的状态标识,例如 是否在使用中,是否是同步消息

上面提到的同步屏障,即 barrier,其作用是拦截后面的 同步消息 不被获取,在前面阅读Java层MQ的next方法时读到过。

我们还记得,next方法中,使用死循环,尝试读出一个满足处理条件的消息,如果取不到,因为死循环的存在,调用者(Looper)会被一直阻塞。

此时可以印证一个结论,消息按照 功能分类 可以分为 三种:

  • 普通消息

  • 同步屏障消息

  • 异步消息

其中同步消息是一种内部机制。设置屏障之后需要在合适时间取消屏障,否则会导致 普通消息永远无法被处理,而取消时,需要用到设置屏障时返回的token。

Native层Looper

相信大家都对 Native层 的Looper产生兴趣了,想看看它在Native层都干些什么。

对完整源码感兴趣的可以看 这里(https://github.com/leobert-lan/Blog/blob/main/Android/Mechanism/Message/code/Looper.cpp) ,下面我们节选部分进行阅读。

前面提到了Looper的pollOnce,处理完搁置的Response之后,会调用pollInner获取消息



int Looper::pollInner(int timeoutMillis) {  
#if DEBUG\_POLL\_AND\_WAKE  
    ALOGD("%p ~ pollOnce - waiting: timeoutMillis=%d", this, timeoutMillis);  
#endif  
  
    // Adjust the timeout based on when the next message is due.  
    if (timeoutMillis != 0 && mNextMessageUptime != LLONG\_MAX) {  
        nsecs\_t now = systemTime(SYSTEM\_TIME\_MONOTONIC);  
        int messageTimeoutMillis = toMillisecondTimeoutDelay(now, mNextMessageUptime);  
        if (messageTimeoutMillis >= 0  
                && (timeoutMillis < 0 || messageTimeoutMillis < timeoutMillis)) {  
            timeoutMillis = messageTimeoutMillis;  
        }  
#if DEBUG\_POLL\_AND\_WAKE  
        ALOGD("%p ~ pollOnce - next message in %lldns, adjusted timeout: timeoutMillis=%d",  
                this, mNextMessageUptime - now, timeoutMillis);  
#endif  
    }  
  
    // Poll.  
    int result = ALOOPER\_POLL\_WAKE;  
    mResponses.clear();  
    mResponseIndex = 0;  
  
    struct epoll\_event eventItems\[EPOLL\_MAX\_EVENTS\];  
  
    //注意 1  
    int eventCount = epoll\_wait(mEpollFd, eventItems, EPOLL\_MAX\_EVENTS, timeoutMillis);  
  
    // Acquire lock.  
    mLock.lock();  
  
// 注意 2  
    // Check for poll error.  
    if (eventCount < 0) {  
        if (errno == EINTR) {  
            goto Done;  
        }  
        ALOGW("Poll failed with an unexpected error, errno=%d", errno);  
        result = ALOOPER\_POLL\_ERROR;  
        goto Done;  
    }  
  
// 注意 3  
    // Check for poll timeout.  
    if (eventCount == 0) {  
#if DEBUG\_POLL\_AND\_WAKE  
        ALOGD("%p ~ pollOnce - timeout", this);  
#endif  
        result = ALOOPER\_POLL\_TIMEOUT;  
        goto Done;  
    }  
  
//注意 4  
    // Handle all events.  
#if DEBUG\_POLL\_AND\_WAKE  
    ALOGD("%p ~ pollOnce - handling events from %d fds", this, eventCount);  
#endif  
  
    for (int i = 0; i < eventCount; i++) {  
        int fd = eventItems\[i\].data.fd;  
        uint32\_t epollEvents = eventItems\[i\].events;  
        if (fd == mWakeReadPipeFd) {  
            if (epollEvents & EPOLLIN) {  
                awoken();  
            } else {  
                ALOGW("Ignoring unexpected epoll events 0x%x on wake read pipe.", epollEvents);  
            }  
        } else {  
            ssize\_t requestIndex = mRequests.indexOfKey(fd);  
            if (requestIndex >= 0) {  
                int events = 0;  
                if (epollEvents & EPOLLIN) events |= ALOOPER\_EVENT\_INPUT;  
                if (epollEvents & EPOLLOUT) events |= ALOOPER\_EVENT\_OUTPUT;  
                if (epollEvents & EPOLLERR) events |= ALOOPER\_EVENT\_ERROR;  
                if (epollEvents & EPOLLHUP) events |= ALOOPER\_EVENT\_HANGUP;  
                pushResponse(events, mRequests.valueAt(requestIndex));  
            } else {  
                ALOGW("Ignoring unexpected epoll events 0x%x on fd %d that is "  
                        "no longer registered.", epollEvents, fd);  
            }  
        }  
    }  
Done: ;  
  
// 注意 5  
    // Invoke pending message callbacks.  
    mNextMessageUptime = LLONG\_MAX;  
    while (mMessageEnvelopes.size() != 0) {  
        nsecs\_t now = systemTime(SYSTEM\_TIME\_MONOTONIC);  
        const MessageEnvelope& messageEnvelope = mMessageEnvelopes.itemAt(0);  
        if (messageEnvelope.uptime <= now) {  
            // Remove the envelope from the list.  
            // We keep a strong reference to the handler until the call to handleMessage  
            // finishes.  Then we drop it so that the handler can be deleted \*before\*  
            // we reacquire our lock.  
            { // obtain handler  
                sp<MessageHandler> handler = messageEnvelope.handler;  
                Message message = messageEnvelope.message;  
                mMessageEnvelopes.removeAt(0);  
                mSendingMessage = true;  
                mLock.unlock();  
  
#if DEBUG\_POLL\_AND\_WAKE || DEBUG\_CALLBACKS  
                ALOGD("%p ~ pollOnce - sending message: handler=%p, what=%d",  
                        this, handler.get(), message.what);  
#endif  
                handler->handleMessage(message);  
            } // release handler  
  
            mLock.lock();  
            mSendingMessage = false;  
            result = ALOOPER\_POLL\_CALLBACK;  
        } else {  
            // The last message left at the head of the queue determines the next wakeup time.  
            mNextMessageUptime = messageEnvelope.uptime;  
            break;  
        }  
    }  
  
    // Release lock.  
    mLock.unlock();  
  
//注意 6  
    // Invoke all response callbacks.  
    for (size\_t i = 0; i < mResponses.size(); i++) {  
        Response& response = mResponses.editItemAt(i);  
        if (response.request.ident == ALOOPER\_POLL\_CALLBACK) {  
            int fd = response.request.fd;  
            int events = response.events;  
            void\* data = response.request.data;  
#if DEBUG\_POLL\_AND\_WAKE || DEBUG\_CALLBACKS  
            ALOGD("%p ~ pollOnce - invoking fd event callback %p: fd=%d, events=0x%x, data=%p",  
                    this, response.request.callback.get(), fd, events, data);  
#endif  
            int callbackResult = response.request.callback->handleEvent(fd, events, data);  
            if (callbackResult == 0) {  
                removeFd(fd);  
            }  
            // Clear the callback reference in the response structure promptly because we  
            // will not clear the response vector itself until the next poll.  
            response.request.callback.clear();  
            result = ALOOPER\_POLL\_CALLBACK;  
        }  
    }  
    return result;  
}  



上面标记了注意点

  • 1 epoll机制,等待 mEpollFd 产生事件, 这个等待具有超时时间。

  • 2,3,4 是等待的三种结果,goto 语句可以直接跳转到 标记 处

  • 2 检测poll 是否出错,如果有,跳转到 Done

  • 3 检测pool 是否超时,如果有,跳转到 Done

  • 4 处理epoll后所有的事件

  • 5 处理 pending 消息的回调

  • 6 处理 所有 Response的回调

并且我们可以发现返回的结果有以下几种:

  • ALOOPER_POLL_CALLBACK

有 pending message 或者 request.ident 值为 ALOOPER_POLL_CALLBACK 的 Response被处理了。 如果没有:

  • ALOOPER_POLL_WAKE 正常唤醒

  • ALOOPER_POLL_ERROR epoll错误

  • ALOOPER_POLL_TIMEOUT epoll超时

查找了一下枚举值:



ALOOPER\_POLL\_WAKE = -1,  
ALOOPER\_POLL\_CALLBACK = -2,  
ALOOPER\_POLL\_TIMEOUT = -3,  
ALOOPER\_POLL\_ERROR = -4  



阶段性小结, 我们对 消息 和 Native层的pollInner 进行了一次脑暴,引出了epoll机制。

其实Native层的 Looper分发还有不少值得脑暴的点,但我们先缓缓,已经迫不及待的要对 epoll机制进行脑暴了。

脑暴:Linux中的I/O模型

PS:本段中,存在部分图片直接引用自该文,我偷了个懒,没有去找原版内容并标记出处

阻塞I/O模型图:在调用recv()函数时,发生在内核中等待数据和复制数据的过程

实现非常的 简单,但是存在一个问题,阻塞导致线程无法执行其他任何计算,如果是在网络编程背景下,需要使用多线程提高处理并发的能力。

注意,不要用 Android中的 点击屏幕等硬件被触发事件 去对应这里的 网络并发,这是两码事。

如果采用了 多进程 或者 多线程 实现 并发应答,模型如下:

到这里,我们看的都是 I/O 阻塞 模型。

脑暴,阻塞为调用方法后一直在等待返回值,线程内执行的内容就像 卡顿 在这里。

如果要消除这种卡顿,那就不能调用方法等待I/O结果,而是要 立即返回 !举个例子:

  • 去西装店定制西装,确定好款式和尺寸后,你坐在店里一直等着,等到做好了拿给你,这就是阻塞型的,这能等死你;

  • 去西装店定制西装,确定好款式和尺寸后,店员告诉你别干等着,好多天呢,等你有空了来看看,这就是非阻塞型的。

改变为非阻塞模型后,应答模型如下:

不难理解,这种方式需要顾客去 轮询 。对客户不友好,但是对店家可是一点损失都没有,还让等候区没那么挤了。

有些西装店进行了改革,对客户更加友好了:

去西装店定制西装,确定好款式和尺寸后,留下联系方式,等西服做好了联系客户,让他来取。

这就变成了 select or poll 模型:

注意:进行改革的西装店需要增加一个员工,图中标识的用户线程,他的工作是:

  • 在前台记录客户订单和联系方式

  • 拿记录着 订单 的小本子去找制作间,不断检查 订单是否完工,完工的就可以提走并联系客户了。

而且,他去看订单完工时,无法在前台记录客户信息,这意味他 阻塞 了,其他工作只能先搁置着。

这个做法,对于制作间而言,和 非阻塞模型 并没有多大区别。还增加了一个店员,但是,用 一个店员 就解决了之前 很多店员 都会跑去 制作间 帮客户问"订单好了没有?" 的问题。

值得一提的是,为了提高服务质量,这个员工每次去制作间询问一个订单时,都需要记录一些信息:

  • 订单完成度询问时,是否被应答;

  • 应答有没有说谎;等

有些店对每种不同的考核项均准备了记录册,这和 select模型类似

有些店只用一本记录册,但是册子上可以利用表格记录各种考核项,这和 poll 模型类似

select 模型 和 poll 模型的近似度比较高。

没多久,老板就发现了,这个店员的工作效率有点低下,他每次都要拿着一本订单簿,去把订单都问一遍,倒不是员工不勤快,是这个模式有点问题。

于是老板又进行了改革:

  • 在 前台 和 制作间 之间加一个送信管道。

  • 制作间有进度需要汇报了,就送一份信到前台,信上写着订单号。

  • 前台员工直接去问对应的订单。

这就变成了 epoll模型解决了 select/poll 模型的遍历效率问题。

这样改革后,前台员工就不再需要按着订单簿从上到下挨个问了。提高了效率,前台员工只要无事发生,就可以优雅的划水了。

我们看一下NativeLooper的构造函数:



Looper::Looper(bool allowNonCallbacks) :  
        mAllowNonCallbacks(allowNonCallbacks), mSendingMessage(false),  
        mResponseIndex(0), mNextMessageUptime(LLONG\_MAX) {  
    int wakeFds\[2\];  
    int result = pipe(wakeFds);  
    LOG\_ALWAYS\_FATAL\_IF(result != 0, "Could not create wake pipe.  errno=%d", errno);  
  
    mWakeReadPipeFd = wakeFds\[0\];  
    mWakeWritePipeFd = wakeFds\[1\];  
  
    result = fcntl(mWakeReadPipeFd, F\_SETFL, O\_NONBLOCK);  
    LOG\_ALWAYS\_FATAL\_IF(result != 0, "Could not make wake read pipe non-blocking.  errno=%d",  
            errno);  
  
    result = fcntl(mWakeWritePipeFd, F\_SETFL, O\_NONBLOCK);  
    LOG\_ALWAYS\_FATAL\_IF(result != 0, "Could not make wake write pipe non-blocking.  errno=%d",  
            errno);  
  
    // Allocate the epoll instance and register the wake pipe.  
    mEpollFd = epoll\_create(EPOLL\_SIZE\_HINT);  
    LOG\_ALWAYS\_FATAL\_IF(mEpollFd < 0, "Could not create epoll instance.  errno=%d", errno);  
  
    struct epoll\_event eventItem;  
    memset(& eventItem, 0, sizeof(epoll\_event)); // zero out unused members of data field union  
    eventItem.events = EPOLLIN;  
    eventItem.data.fd = mWakeReadPipeFd;  
    result = epoll\_ctl(mEpollFd, EPOLL\_CTL\_ADD, mWakeReadPipeFd, & eventItem);  
    LOG\_ALWAYS\_FATAL\_IF(result != 0, "Could not add wake read pipe to epoll instance.  errno=%d",  
            errno);  
}  



总结

相信看到这里,大家已经自己悟透了各种问题。按照惯例,还是要总结下,因为 这篇是脑暴,所以 思绪 是比较 跳跃 的,内容前后关系不太明显。

我们结合一个问题来点明内容前后关系。

Java层 Looper和MQ 会什么使用了死循环但是 不会"阻塞"UI线程 / 没造成ANR / 依旧可以响应点击事件

  • Android是基于 事件驱动 的,并建立了 完善的 消息机制

  • Java层的消息机制只是一个局部,其负责的就是面向消息队列,处理 消息队列管理,消息分发,消息处理

  • Looper的死循环保障了 消息队列 的 消息分发 一直处于有效运行中,不循环就停止了分发。

  • MessageQueue的 死循环 保障了 Looper可以获取有效的消息,保障了Looper 只要有消息,就一直运行,发现有效消息,就跳出了死循环。

  • 而且Java层MessageQueue在 next() 方法中的死循环中,通过JNI调用了 Native层MQ的 pollOnce,驱动了Native层去处理Native层消息

  • 值得一提的是,UI线程处理的事情也都是基于消息的,无论是更新UI还是响应点击事件等。

所以,正是Looper 进行loop()之后的死循环,保障了UI线程的各项工作正常执行。

再说的ANR,这是Android 确认主线程 消息机制 正常 且 健康 运转的一种检测机制。

因为主线程Looper需要利用 消息机制 驱动UI渲染和交互事件处理, 如果某个消息的执行,或者其衍生出的业务,在主线程占用了大量的时间,导致主线程长期阻塞,会影响用户体验。

所以ANR检测采用了一种 埋定时炸弹 的机制,必须依靠Looper的高效运转来消除之前装的定时炸弹。而这种定时炸弹比较有意思,被发现了才会炸。

在说到 响应点击事件,类似的事件总是从硬件出发的,在到内核,再进程间通信到用户空间,这些事件以消息的形式存在于Native层,经过处理后,表现出:

ViewRootImpl收到了InputManager的输入,并进行了事件处理

这里我们借用一张图总结整个消息机制流程:

最后,喜欢的朋友可以点个关注,觉得本文不错的朋友可以点个赞,你的支持就是我更新最大的动力。

上一篇:在Rainbond上部署高可用Apollo集群
下一篇:没有了
网友评论