Binder机制——Android(保姆级核心版)全部都要记住


阅读前言:欢迎评论、一起交流学习,如有错误及不足,望海涵,如这篇文章对您有用,麻烦帮忙点点小蛋糕,谢谢您的喜欢~


明确:Android是基于Linux实现的

明确:在Android中使用Activity、Service等组件需要和AMS(ActivityManagerServer)进行通信,这种跨进程的通信都是通过Binder完成的

明确:Activity、Service等组件和AMS不是同一个进程,所以为多进程通信

1.为什么Android要采用Binder?

因为Linux的通信机制不适用于Android,Android需要高效、安全、一对多的通信设计模式

解释:为什么Linux不满足呢?
我们由此需要了解Linux进程通信有哪些,并逐一分析它们的缺点

进程的本质:占据内存的资源

进程通信的本质:内存拷贝

首先: Linux通信包含(管道通信、共享内存、socket、File)

(1)管道通信

性能:需要拷贝2次

安全:正常、一般

通信设计模式:1对1 (这一点特别重要,根本上就不能成为Android通信机制)

(2)内存共享

性能:不需要拷贝

安全:不安全  (大家都可以互相访问的话......那...太简单粗暴了)(pass关键)

通信设计模式:n对n(也被pass,不能成为Android通信机制)

进程ABCD都可以共享Person

(3)socket

性能:需要拷贝2次,效率低

安全:不安全 (pass关键)

通信设计模式:1对n (优点:和Binder一样)

(4)File:和管道通信差不多,不在此介绍了

而Binder机制(优势)

性能:需要拷贝1次,效率高

安全:由Binder内核展开,很安全,为每个APP分配UID

通信设计模式:1对n

特点:基于C/S架构,易用性高

2.Binder是如何做到一次拷贝的?

需要明确:用户空间与内核空间

用户空间与内核空间
Linux传统管道通信:用户空间与内核空间

 需要明确:物理地址与虚拟地址

(1)MMU:内存管理单元  功能:进行虚拟地址到物理地址的转换

传统设备:CPU与内存芯片直接相连

传统设备:CPU与内存芯片直接相连

 现代设备:CPU与内存芯片之间相连要经过MMU

现代设备:CPU与内存芯片之间相连要经过MMU

(2)现代设备以来MMU之前的为虚拟地址,之后的为物理地址

(3)MMU调节活跃代码与不活跃代码,活跃代码放入内存,不活跃代码放入磁盘

(4)MMU同时维护一个页表,将虚拟地址与物理地址建立联系

举个例子执行代码:1.int a;2.a = 10

第一步:CPU执行代码int a;判断内存是否开辟a空间

第二步:没有 MMU就去磁盘读取int a代码

第三步:MMU拿到磁盘读出的int a代码

第四步:去物理内存开辟a的空间

第五步:同时创建a的物理地址

第六步:页表保存开辟出来的a的地址

第七步:根据a的物理地址随机创建一个虚拟地址

第八步:CPU拿到虚拟地址

第九步:执行代码a = 10

第十步:根据a找到其虚拟地址

第十一步:在找到其物理地址

第十二步:在物理内存中赋值10

需要明确:虚拟地址不能存数据,只能在物理内存中存


那么如何去开辟物理内存存数据呢?

举例:A、B进程间要进行通信,进程B是service端需要开辟物理内存空间(如图)

开辟物理空间时序图如下:

第一步:所有APP从zygote启动,zygote进程启动时调用app_main.cpp(入口)

第二步:在app_main.cpp中调用onzygoteinit()方法中的self()方法进入ProcessState.cpp中

第三步:在ProcessState.cpp中调用self()方法中的new方法,构造对象new ProcessState()

第四步:进入ProcessState的构造方法中打开驱动(返回磁盘Binder路径fd),赋值给mDriverFD

第五步:如果打开成功(mDriver>=0),说明文件路径存在,调用mmap函数,将文件映射到内存(物理内存),开辟物理空间    返回虚拟地址mVMStart

以上五步为开辟物理内存流程


下面详细介绍mmap()函数参数:

mVMStart = mmap(0, BINDER_VM_SIZE, PROT_READ, MAP_PRIVATE | MAP_NORESERVE, mDriverFD, 0);

0:物理内存开始的地址—— 0即为随机系统进行分配

BINDER_VM_SIZE:开辟物理内存的大小,最大为1M-8K,不足一页(4K),按一页处理

PROT_READ:协议 可读/可写

MAP_PRIVATE | MAP_NORESERVE:映射类型能否共享,即进程A开辟物理空间后,进程B、C、D能否读取使用

mDriverFD:Binder的系统文件路径,将物理内存和磁盘数据连接了

用来将活跃代码写入内存,将不活跃代码写入磁盘    而且通过此地址可以找到物理地址之前映射的区域

0:偏移量 0即为不偏移


引申:Activity传递的参数受到什么的限制?最大传输量是?

收到mmap开辟物理空间的大小限制,最大传输1M-8K,即Activity进行进程通信一次最多拷贝1M-8K数据

Binder是用来通信的,不适合用来传输文件(更不适用于传bitmap),通信数据量本身就很小,所以是1M


返回的虚拟地址有什么用呢?

虚拟地址mVMstart存储在内核空间当中,进程A需要使用copy_from_user将数据从客户端通过内核空间中的虚拟地址mVMstart在页表找到物理地址从而复制数据到物理内存,而这里的物理内存就是进程B通过mmap函数开辟的,所以B进程可以在物理内存中拿到数据啦  (反复看,去理解)

这里是Binder进行一次拷贝的本质


总结Binder如何做到一次拷贝的:

​​​​​​

(1)进程A、B开始通信传数据啦

(2)进程B通过mmap函数开辟物理内存空间

(3)mmap返回一个叫mVMstart的虚拟地址放到内核进程(内核空间)中

(4)进程A通过虚拟地址找到物理地址把数据复制到物理内存

(5)进程B直接拿取物理内存空间的数据

(6)传输数据成功!奖励一块小蛋糕!


3.Binder机制是如何跨进程的?

假设你(Client 进程)想要去图书馆(Server 进程)借书。但是图书馆不能随便进,有一个图书馆管理员(Service Manager)专门负责管理这件事

1. Server 端注册
图书馆(Server 进程)在图书馆管理员(Service Manager)那里登记了自己的信息,比如图书馆的名字(唯一的服务标识),并且告诉管理员这里有很多书(创建了 Binder 对象,代表图书馆提供的服务)。这样,图书馆管理员就知道有这么一个图书馆可以提供借书服务了

2. Client 端获取服务代理
你(Client 进程)想去借书,就跑到图书馆管理员(Service Manager)那里,跟管理员说你要去那个特定名字的图书馆借书。管理员就给你一张 “借书通行证”(Binder 代理对象)。这张通行证看起来就像你自己的东西(在 Client 进程中看起来像本地对象),但实际上它是用来让你进入图书馆借书的凭证,代表着图书馆那边的服务

3. 跨进程通信

第一步:封装数据    你拿着 “借书通行证” 准备去借书,你得先想好你要借什么书(方法名),书的作者、出版社等信息(参数)。然后你把这些信息写在一张纸条上(封装成 Parcel 对象),这张纸条就包含了你借书的所有要求

第二步:发送请求    你把这张纸条交给门口的保安(Binder 驱动),保安会把纸条从你手里(Client 进程的地址空间)拿到他那里(内核空间),然后再把纸条送到图书馆里面(Server 进程的地址空间)

第三步:Server 端接收请求并处理    图书馆里面有很多工作人员(Binder 线程池中的线程),他们收到了保安送过来的纸条,打开一看(解析请求),知道你要借什么书了。然后他们就去书架上找你要的书(调用实际 Binder 对象的相应方法,执行具体业务逻辑)

第四步:返回结果    工作人员找到书后,把书的相关信息(处理结果)也写在一张纸条上(封装成 Parcel 对象),再交给保安。保安又把这张纸条从图书馆里面(Server 进程)拿出来,送到你手里(Client 进程)。你拿到纸条后,一看就知道你要借的书找到了,或者没找到等具体情况(代理对象解析并返回给调用者)


补充内容:

服务端重写onBind()方法,此方法内实例化aidl,生成接口,该接口中有两个内部类Stub、Proxy,Stub用来接受数据,Proxy用来发送数据

调用端调用函数,进入proxy()函数发送参数,再序列化参数(字符串、字节),以序列化的形式写入,再调用transact()方法,直接走到驱动层的binder_transaction()方法,此方法的代码都运行在内核空间中,在此方法内内核空间调用copy_from_user()方法

binder在调用端拷贝几次?1次

binder在调用端传递参数实际拷贝几次?2次  两次copy_from_user,两次都必须会执行,第一次调用传递数据,第二次调用传递请求头。请求头大小为8K。请求头包含信息:哪个类、目标进程,目的是为了可以确定传递方向以及回调数据方向


4.Android APP有多少Binder进程?

15个,超出15个就要进行等待执行

5.Intent传参,异步情况下,数据量是多大?

同步执行:

Intent intent = new Intent(this, SecondActivity.class);

intent.putExtra("", "");

startActivity();

异步执行:

将上段代码放入一个线程中执行

new Thread() {

    @Override

    public void run() {

        Intent intent = new Intent(MainActivity.this, SecondActivity.class);

        intent.putExtra("", new byte[(1 * 1024 * 1024 - 8 * 1024) / 2]);

        startActivity(intent);

    }

}.start();

数据量为同步的一半:即(1M-8K) / 2

<think>好的,我现在需要帮助用户解决关于Dify循环实现的问题。首先,我需要明确用户的具体需求。他们提到“dify 循环实现”或“dify 如何处理循环”,但Dify本身可能没有直接称为“循环”的功能,所以需要结合现有文档中的信息来推断可能的解决方案。 根据用户提供的引用内容,Dify工作流中有迭代节点[^1]。这可能类似于编程中的循环结构,用于重复执行某个任务。例如,在处理列表数据或需要多次执行同一操作时,迭代节点可以派上用场。我需要详细解释迭代节点的配置和使用步骤,确保用户能够理解如何设置循环次数或遍历数据集。 另外,用户可能对如何处理循环中的错误或性能问题感兴趣。引用[2]提到在Dify中处理PEM文件的问题,这可能涉及在循环中正确处理数据格式,避免错误积累。需要提醒用户在循环中注意错误处理和资源管理,确保每次迭代的稳定性。 引用[3]中的例子展示了如何结合FastAPI和Selenium进行实时监控并生成GIF,这可能涉及循环截取浏览器内容。虽然Dify本身可能不直接控制这类循环,但可以通过外部脚本或定时任务触发工作流,模拟循环执行。这部分需要说明如何将外部循环机制与Dify结合使用。 接下来,我需要组织回答结构。首先介绍迭代节点的基本概念和配置步骤,然后讨论循环中的数据处理和错误处理,最后补充外部触发循环的方法。同时,生成相关问题以帮助用户进一步探索,比如优化循环性能或处理复杂数据结构。 需要确保回答符合格式要求,使用正确的中文表达,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但当前问题不涉及数学公式,所以可能不需要使用。同时,引用标识要自然地添加到相关段落末尾,如、[^2]、[^3]。 最后,检查是否有遗漏点,比如Dify的其他循环相关功能或用户可能遇到的常见问题,确保回答全面且易于理解。</think>在Dify中处理循环逻辑主要通过**迭代节点**实现,以下是具体实现方式和应用场景的解析: ### 一、Dify循环实现机制 Dify通过**工作流设计器**中的迭代节点处理循环需求,其核心原理类似编程中的`for循环`。迭代节点可遍历以下数据类型: - 数组列表:`["A","B","C"]` - 字典集合:`{"key1":"value1", "key2":"value2"}` - 数值范围:通过`range()`函数生成序列 配置示例: ```python # 模拟迭代节点的数据输入 input_data = { "dataset": [1,2,3,4,5], "process_logic": "item * 2" # 对每个元素执行乘以2的操作 } ``` ### 二、迭代节点的关键配置步骤 1. **数据源绑定**:将数组/字典类型变量连接到迭代节点的输入端口 2. **循环变量命名**:设定当前元素的变量名(默认为`item`) 3. **子流程设计**:在迭代节点内部构建需要重复执行的逻辑模块 4. **结果聚合**:通过`outputs`收集所有迭代结果,支持数组或对象格式 $$ \text{总耗时} = \sum_{i=1}^{n}(单次迭代时间_i) + 系统开销 $$ ### 三、循环中的特殊处理 1. **错误中断控制**: - 启用`continueOnError`参数可跳过失败迭代 - 通过`try-catch`模块包裹敏感操作 2. **并行优化**: ```python # 伪代码示例 Parallel.forEach(dataset, lambda item: process(item)) ``` 3. **结果过滤**: ```python filtered = filter(lambda x: x%2==0, processed_results) ``` ### 四、应用场景案例 1. **批量文件处理**:遍历存储桶中的文件列表进行格式转换 2. **数据清洗**:对数据库查询结果集进行逐条校验 3. **API轮询**:定时循环调用第三方接口直到满足特定条件
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