发布于2022年11月4日3年前 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 的 //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。
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