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 glob 内存溢出异常
    查看>>
    opencv Hog Demo
    查看>>
    opencv Hog学习总结
    查看>>
    opencv Mat push_back
    查看>>
    opencv putText中文乱码
    查看>>
    OpenCV Python围绕特定点将图像旋转X度
    查看>>
    opencv resize
    查看>>
    Opencv Sift和Surf特征实现图像无缝拼接生成全景图像
    查看>>
    opencv SVM分类Demo
    查看>>
    OpenCV VideoCapture.get()参数详解
    查看>>
    opencv videocapture读取视频cap.isOpened 输出总是false
    查看>>
    opencv waitKey() 函数理解及应用
    查看>>
    OpenCV 中的图像转换
    查看>>
    OpenCV 人脸识别 C++实例代码
    查看>>
    OpenCV 在 Linux 上的 python 与 anaconda 无法正常工作.收到未实现 cv2.imshow() 的错误
    查看>>
    Opencv 完美配置攻略 2014 (Win8.1 + Opencv 2.4.8 + VS 2013)上
    查看>>
    opencv 模板匹配, 已解决模板过大程序不工作的bug
    查看>>
    OpenCV 错误:(-215)size.width>0 &&函数imshow中的size.height>0
    查看>>
    opencv&Python——多种边缘检测
    查看>>
    opencv&python——高通滤波器和低通滤波器
    查看>>