Binder的实现原理

涉及到原理源码肯定是少不了的，9.0 binder 相关的源码分为三部分：

• Java：frameworks/base/core/java/android/os/Binder.java
• native：frameworks/native/libs/binder/
• driver：common/drivers/android/binder.c

还有一点需要明确的是：

• 用户进程：针对内核空间或者binder驱动来说的，这里指的是向binder驱动发送消息的进程
• 客户进程：针对binder通信的服务进程来说的，这里指的是发起binder调用的进程

书中这两个名词没有做详细说明，一开始看的有点晕

源码在手，干啥都有

Binder设计相关的问题

Binder实现的远程调用是一种面向对象的远程调用，那么它和面向过程的远程调用区别在什么地方呢？

• 面向过程

  的远程调用实现起来比较容易：

  • 只需要通过某种方式把需要执行的函数号和参数传递到服务进程
  • 然后服务进程根据函数号和参数执行对应的函数就完成了

• 面向对象

  的调用则比较复杂：

  • 同一个服务类可以创建对个对象
    • 调用时不但要通过函数号和参数来识别要执行函数
    • 同时还要指定具体的对象
  • 对象是有生命周期的，需要监听管理
    • 服务中的实体对象死亡后，客户进程的引用对象也需要删除
    • 这个过程需要自动完成而不能由上层的客户程序协助完成
    • 因此为了管理方便，客户进程中需要（ProcessState类的作用）：
      • 集中管理本进程中所有的Binder引用对象
      • 并负责它们的创建和释放

设计复杂也带来了功能的强大，正因为Binder是面向对象的，我们可以创建多个Binder实体对象来服务不同的客户，每个对象有自己的数据。相互之间不会干扰。

为了系统中所有引用对象和实体对象能相互关联：

• Binder在驱动中建立了一张所有进程的引用对象和实体对象的关联表。
• 有了关联，Binder又必须保证用户进程中实体对象和引用对象跟驱动中的数据一致
  • 为了达到这个目标，Binder定义了自己的引用计数规则，而且这种规则是跨进程的。

参数的传递问题：

• 一般的对象作为参数传递没有太大问题，只需要序列化和反序列化就能实现。
• 但是 Binder对象作为参数传递的时候，就会面临实体对象和引用对象相互转换的问题。
  • 为了让上层应用使用方便，这种转换在驱动中自动完成
• 普通的 IPC 传递参数数据时，要经历两次数据复制的过程：
  • 一次是从调用者的数据缓冲区复制到内核的缓冲区
  • 一次是从内核的缓冲区复制到接受进程的读缓冲区
• Binder为了提高效率：
  • 为每一个进程创建了一块缓存区，这块缓存区在内核和用户进程间共享
  • 传输数据到驱动，需要：
    • 从发送进程的用户空间缓存区复制到目标进程在驱动的缓存区
    • 目标进程从驱动中读取数据就不需要从内核空间复制到用户空间了，而是直接从内核共享的缓存区中读取
  • 这样减少了一次数据复制的过程

对于服务进程中Binder调用的执行：

• 每次执行必须在一个线程中完成
• 如果线程不停地创建和释放，会带来很大的系统开销。
• 使用 线程池 来管理 Binder 调用的执行
  • 在Binder的设计中，除了第一个线程是应用层主动创建的
  • 线程池中的其他线程都是在驱动的请求下才创建的
  • 这样将线程数量降到最低，并保证从驱动到来的Binder调用有线程可以使用。

Binder的线程模型

Binder 的线程池

在Zygote进程启动时，会调用AppRuntime的onZygoteInit函数（书中第8章，还没看到），代码如下：

    virtual void onZygoteInit()
    {
        sp<ProcessState> proc = ProcessState::self();
        ALOGV("App process: starting thread pool.\n");
        proc->startThreadPool();
    }

所有Android应用都是从Zygote进程中fork出来的。因此，这段代码对所有应用进程都有效。

• onZygoteInit 函数首先调用 self 函数来得到 ProcessState 类的实例，每个进程都只会有一个实例。ProcessState 构造函数如下：

 ProcessState::ProcessState(const char *driver)  > : mDriverName(String8(driver))
 , mDriverFD(open_driver(driver))
 //......
 {
  if (mDriverFD >= 0) {
     // mmap the binder, providing a chunk of virtual >   address space to receive transactions.
     mVMStart = mmap(0, BINDER_VM_SIZE, PROT_READ, MAP_PRIVATE | MAP_NORESERVE, mDriverFD, 0);
     if (mVMStart == MAP_FAILED) {
         // *sigh*
        ALOGE("Using %s failed: unable to mmap transaction memory.\n", mDriverName.c_str());
        close(mDriverFD);
         mDriverFD = -1;
         mDriverName.clear();
     }
   }
 }

• ProcessState类做了两件事：

  • 调用open_driver()函数打开Binder设备

  • 调用 mmap() 函数在驱动中分配了一块内存空间

    • 这块内存空间大小略小于1MB，定义如下：

   #define BINDER_VM_SIZE ((1 * 1024 * 1024) - sysconf(_SC_PAGE_SIZE) * 2)

• 这块内存并不是给上层应用使用

• 这块内存用于Binder驱动中接受传递给本进程的Binder数据

• 这块内存在内核和本应用中共享

• 得到 ProcessState 类的实例后，调用它的 startThreadPool() 函数启动线程池，看下代码：

void ProcessState::startThreadPool(){
   AutoMutex _l(mLock);
  if (!mThreadPoolStarted) {
       mThreadPoolStarted = true;
        spawnPooledThread(true);
    }
}

• 先判断mThreadPoolStarted是否为true，不为true才继续执行
• 然后把mThreadPoolStarted设置为true，这说明startThreadPool()在进程中只会运行一次
• 接着调用spawnPooledThread函数，参数为true

 void ProcessState::spawnPooledThread(bool isMain)
 {
   if (mThreadPoolStarted) {
       String8 name = makeBinderThreadName();
       ALOGV("Spawning new pooled thread, name=%s\n", name.string());
       sp<Thread> t = new PoolThread(isMain);
       t->run(name.string());
   }
 }

• spawnPooledThread函数的作用是创建加入线程池的线程
• 函数中创建了一个PoolThread类，类的run函数会创建线程
• 传入的参数为true，说明这个线程是线程池的第一个线程
• 以后再创建的线程都是接到驱动通知后创建的，传入的参数为false，像这样

status_t IPCThreadState::executeCommand(int32_t cmd){
  //......
   case BR_SPAWN_LOOPER:
      mProcess->spawnPooledThread(false);
      break;
  //......
}

• 我们再看下PoolThread类的业务实现threadLoop函数

protected:
virtual bool threadLoop()
{
  IPCThreadState::self()->joinThreadPool(mIsMain);
  return false;
}
      * 返回`false`代表执行一次，为什么是在`threadLoop()`中执行业务逻辑，可以看下[Android 中的`threadLoop`](https://blog.csdn.net/f2006116/article/details/89058397)
      * 具体调用细节大家阅读`frameworks`源码吧，路径应该是在：`frameworks/av/services/audioflinger/Threads.h`
      * `threadLoop`函数只是调用了`IPCThreadState`的`joinThreadPool`函数，这个函数后面单练它

好的，我们先来梳理下线程池这部分内容：

• 首先，应用启动时会执行onZygoteInit函数，这部分会打开Binder设备并申请共享内存空间
• 然后，执行ProcessState的startThreadPool创建线程池
• 然后，通过创建PoolThread的实例，创建线程池中的第一个线程
• 最后，PoolThread只是简单调用了IPCThreadState的joinThreadPool函数

关于IPCThreadState，稍后详谈

调用Binder服务的线程

客户端Binder服务的调用是通过IBinder的transact函数完成的。这里的IBInder实际上是BpBinder对象，代码如下：

status_t BpBinder::transact(
    uint32_t code, const Parcel& data, Parcel* reply, uint32_t flags)
{
    // Once a binder has died, it will never come back to life.
    if (mAlive) {
        status_t status = IPCThreadState::self()->transact(
            mHandle, code, data, reply, flags);
        if (status == DEAD_OBJECT) mAlive = 0;
        return status;
    }
    return DEAD_OBJECT;
}

这部分代码做了：

• 通过 IPCThreadState 的 self 静态函数获取 IPCThreadState 的指针
  • IPCThreadState对象会和每个线程关联
  • self函数会判断本线程是否有关联的IPCThreadState对象
  • 没有关联的对象则新创建一个IPCThreadState对象，并保存到当前线程中
• 得到IPCThreadState对象后，接着调用了IPCThreadState的transact，我们看下代码：

status_t IPCThreadState::transact(int32_t handle,
                                  uint32_t code, const Parcel& data,
                                  Parcel* reply, uint32_t flags)
{
    status_t err;
    flags |= TF_ACCEPT_FDS;
    //......
    //把要发送的数据放到类的成员变量mOut中
    err = writeTransactionData(BC_TRANSACTION, flags, handle, code, data, NULL);
    if (err != NO_ERROR) {
        if (reply) reply->setError(err);
        return (mLastError = err);
    }
    if ((flags & TF_ONE_WAY) == 0) {// 同步调用方式
        //......
        if (reply) {
            // 调用者要求返回结果，此时向底层发送数据并等待返回值
            err = waitForResponse(reply);
        } else {
            // 调用者不需要返回值，但是还要等待远程执行完毕
            // 这里用fakeRely来接收返回的Parcel对象
            Parcel fakeReply;
            err = waitForResponse(&fakeReply);
        }
       //......
    } else {// 异步调用方式，函数会立即返回
        err = waitForResponse(NULL, NULL);
    }
    return err;
}

• IPCThreadState的transact首先执行writeTransactionData包要传输的数据保存到mOut变量中
• 然后通过waitForResponse把mOut中的数据通过ioctl发送给底层驱动

对于一个进程而言，只有一个Binder驱动的文件描述符，所有ioctl调用都是使用这个描述符。如果客户端有好几个线程同时执行远程调用，它们都将在同一个描述符的ioctl函数上等待。那么当数据到来时，哪个线程会受到回复呢？

• 通常的IO模型，在同一个描述符上等待的多个线程会被随机唤醒一个
• 但是Android在 Binder驱动 中记录了每次Binder调用的信息，其中就包括 线程ID，因此Binder驱动知道返回值应该交给哪个线程
  • 由驱动来处理线程的唤醒比在应用层做同样的事情要更简单，效率也更高
  • 但是，从架构的角度来看，这种设计比较糟糕，应用层和驱动产生了耦合。

好的，我们在对这部分做个小结：

• 客户端从某个线程中发起调用，将参数打包后，通过ioctl函数传递给驱动
• 客户端挂起并等待ioctl返回函数的结果
• binder驱动记录下调用线程的信息，然后根据调用的binder对象寻找Binder服务所在的进程，也就是服务端
• binder驱动找到服务端后先查看是否有空闲线程，没有则通知服务端创建
• 服务端得到空闲线程后，根据binder驱动中保存的BBinder对象的指针调用相应的函数
• 服务端在函数返回后在通过ioctl把结果打包传递给binder驱动
• binder驱动根据返回信息查找调用者线程
• binder驱动找到调用的线程后并唤醒它，并通过ioctl函数把结果传递回去
• 客户端的线程得到返回结果后继续运行

Binder对象的传递

当Binder对象作为参数传递是，会有两种情形：

• Binder实体对象作为参数传递：非Binder对象的传递是通过在接收端复制对象完成的，但是Binder实体对象是无法复制的，因此需要在客户进程中创建一个Binder引用对象来代替实体对象。
• Binder引用 对象作为参数传递：
  • 如果传递的目的地是该引用对象对应实体对象所在的进程，那么：
    • Binder框架必须把这个引用对象转换成Binder实体对象。
    • 不能再创建一个新的实体对象
    • 必须找到并使用原来的实体对象
  • 如果传递的目的地是另一个客户端进程，那么：
    • 不能简单的复制引用对象
    • 需要建立目的进程中的引用对象和实体对象的关系
    • 这个关系的建立是在Binder驱动中完成的

Binder对象传递流程简介

Binder调用的参数传递是通过Parcel类来完成的。先来简单看下Binder实体对象转换成Binder引用对象的过程：

• 在服务进程中将IBinder（BBinder）对象加入到Parcel对象后，Parcel对象会：
  • 打包数据，并把数据类型标记为BINDER_TYPE_BINDER
  • 把BpBinder的指针放进cookie字段
  • 通过ioctl把Parcel对象的数据传递到Binder驱动中
• Binder驱动会检查传递进来的数据，如果发现了标记为BINDER_TYPE_BINDER的数据：
  • 会先查找和服务进程相关的Binder实体对象表：
    • 如果表中还没有这个实体对象的记录，则创建新的节点，并保存信息。
  • 然后驱动会查看客户进程的Binder对象引用表：
    • 如果没有引用对象的记录，同样会创建新的节点
    • 并让这个节点中某个字段指向服务进程的Binder实体对象表中的节点
  • 接下来驱动对Parcel对象中的数据进行改动：
    • 把数据从BINDER_TYPE_BINDER改为BINDER_TYPE_HANEL
    • 同时把handle的值设为Binder对象引用表中的节点
  • 最后，把改动的数据传到客户进程
• 客户端接收到数据，发现数据中的Binder类型为BINDER_TYPE_HANEL后
  • 使用handle值作为参数，调用ProcessState类中的函数getStrongProxyFoHandle来得到BpBinder对象
    • 如果对象不存在则创建一个新的对象
    • 这个BpBinder对象会一直保存在ProcessState的mHandleToObject表中
  • 这样，客户端就得到了Binder引用对象

写入Binder对象的过程

有了上面的整体流程，我们来看下Binder对象的写入细节：

• Parcel类中：
  • 写入Binder对象的函数是：
    • writeStrongBinder：写入强引用Binder对象
    • writeWeakBinder：写入弱引用Binder对象
  • 读取Binder对象的函数是：
    • readStrongBinder：获取强引用Binder对象
      • 强引用的Binder对象可以分为实体对象和引用对象
    • readWeakBinder：获取弱引用Binder对象
      • 弱引用则没有区分实体对象和引用对象

看下writeStrongBinder的代码：

status_t Parcel::writeStrongBinder(const sp<IBinder>& val)
{
    return flatten_binder(ProcessState::self(), val, this);
}
status_t flatten_binder(const sp<ProcessState>& /*proc*/,
    const sp<IBinder>& binder, Parcel* out)
{
    // flatten_binder 整个方法其实是在向obj这个结构体存放数据
    flat_binder_object obj;

    if (IPCThreadState::self()->backgroundSchedulingDisabled()) {
        /* minimum priority for all nodes is nice 0 */
        obj.flags = FLAT_BINDER_FLAG_ACCEPTS_FDS;
    } else {
        /* minimum priority for all nodes is MAX_NICE(19) */
        obj.flags = 0x13 | FLAT_BINDER_FLAG_ACCEPTS_FDS;
    }
    
    if (binder != NULL) {
        // 调用localBinder函数开区分是实体对象还是引用对象
        IBinder *local = binder->localBinder();
        if (!local) { //binder引用对象
            BpBinder *proxy = binder->remoteBinder();
            if (proxy == NULL) {
                ALOGE("null proxy");
            }
            const int32_t handle = proxy ? proxy->handle() : 0;
            obj.hdr.type = BINDER_TYPE_HANDLE;
            obj.binder = 0; /* Don't pass uninitialized stack data to a remote process */
            obj.handle = handle;
            obj.cookie = 0;
        } else { // binder实体对象
            obj.hdr.type = BINDER_TYPE_BINDER;
            obj.binder = reinterpret_cast<uintptr_t>(local->getWeakRefs());
            obj.cookie = reinterpret_cast<uintptr_t>(local);
        }
    } else {
        obj.hdr.type = BINDER_TYPE_BINDER;
        obj.binder = 0;
        obj.cookie = 0;
    }

    return finish_flatten_binder(binder, obj, out);
}

flatten_binder整个方法其实是在向flat_binder_object这个结构体存放数据。我们看下flat_binder_object的结构：

struct flat_binder_object {
    /* 8 bytes for large_flat_header. */
    __u32       type;
    __u32       flags;
    /* 8 bytes of data. */
    union {
        binder_uintptr_t    binder; /* local object */
        __u32           handle; /* remote object */
    };
    /* extra data associated with local object */
    binder_uintptr_t    cookie;
};

我们看下flat_binder_object中的属性：

• type 的类型：
  • BINDER_TYPE_BINDER：用来表示Binder实体对象
  • BINDER_TYPE_WEAK_BINDER：用来表示Bindr实体对象的弱引用
  • BINDER_TYPE_HANDLE：用来表示Binder引用对象
  • BINDER_TYPE_WEAK_HANDLE：用来表示Binder引用对象的弱引用
  • BINDER_TYPE_FD：用来表示一个文件描述符
• flag字段用来保存向驱动传递的标志
• union.binder在打包实体对象时存放的是对象的弱引用指针
• union.handle在打包引用对象时存放的是对象中的handle值
• cookie字段只用在打包实体对象时，存放的是BBinder指针

解析强引用Binder对象数据的过程

Parcel 类中解析数据的函数是unflatten_binder，代码如下：

status_t unflatten_binder(const sp<ProcessState>& proc,
    const Parcel& in, sp<IBinder>* out)
{
    const flat_binder_object* flat = in.readObject(false);

    if (flat) {
        switch (flat->hdr.type) {
            case BINDER_TYPE_BINDER:
                *out = reinterpret_cast<IBinder*>(flat->cookie);
                return finish_unflatten_binder(NULL, *flat, in);
            case BINDER_TYPE_HANDLE:
                *out = proc->getStrongProxyForHandle(flat->handle);
                return finish_unflatten_binder(
                    static_cast<BpBinder*>(out->get()), *flat, in);
        }
    }
    return BAD_TYPE;
}

unflatten_binder的逻辑是：

• 如果是BINDER_TYPE_BINDER类型的数据，说明接收到的数据类型是Binder实体对象，此时cookie字段存放的是本进程的Binder实体对象的指针，可直接转化成IBinder的指针

• 如果是 BINDER_TYPE_HANDLE 类型的数据，则调用 ProcessState类的 getStrongProxyForHandle函数来得到 BpBinder对象，函数代码如下：

  sp<IBinder> ProcessState::getStrongProxyForHandle(int32_t handle)
  {
      sp<IBinder> result;
      AutoMutex _l(mLock);
      // 根据handle查看进程中是否已经创建了引用对象
      // 如果进程中不存在handle对应的引用对象，在表中插入新的元素并返回
      handle_entry* e = lookupHandleLocked(handle);
      if (e != NULL) {
          IBinder* b = e->binder; 
          //根据返回元素中的binder值来判断是否有引用对象
          if (b == NULL || !e->refs->attemptIncWeak(this)) {
             if (handle == 0) { // handle为0 表示是ServiceManager的引用对象
                  Parcel data;
                  //发送PING_TRANSACTION检查ServiceManager是否存在
                  status_t status = IPCThreadState::self()->transact(
                          0, IBinder::PING_TRANSACTION, data, NULL, 0);
                  if (status == DEAD_OBJECT)
                     return NULL;
              }
              b = BpBinder::create(handle); // 创建一个新的引用对象
              e->binder = b;// 放入元素中的binder属性
              if (b) e->refs = b->getWeakRefs();
              result = b;
          } else {
             result.force_set(b);// 如果引用对象已经存在，放入到返回的对象result中
              e->refs->decWeak(this);
          }
      }
      return result;
  }
  

  getStrongProxyForHandle()函数会调用lookupHandleLocked()来查找handle在进程中对应的引用对象。所有进程的引用对象都保存在 ProcessState 的 mHandleToObject

  变量中。 mHandleToObject 变量定义如下：

Vector<handle_entry> mHandleToObject;

• mHandleToObject 是一个 Vector 集合类，元素类型 handle_entry

  • handle_entry

    结构很简单：

struct handle_entry {
  IBinder* binder;
  RefBase::weakref_type* refs;
};

• lookupHandleLocked()函数就是使用handle作为关键项来查找对应的handle_entry，没有则创建新的handle_entry，并添加到集合中

• 当获得 handle_entry 后，如果 handle 值为0，表明要创建的是 ServiceManager 的 引用对象

  • 并发送PING_TRANSACTION消息来检查ServiceManager是否已经创建

IPCThreadState类

每个Binder线程都会有一个关联的IPCThreadState类的对象。IPCThreadState类主要的作用是和Binder驱动交互，发送接收Binder数据，处理和Binder驱动之间来往的消息。

我们在Binder线程模型中已经知道：

• Binder服务启动时，服务线程调用了joinThreadPool()函数
• 远程调用Binder服务时，客户线程调用了waitForResponse()函数

这两个函数都是定义在IPCThreadState类中，我们分别来看下这两个函数。

waitForResponse()函数

函数定义如下：

status_t IPCThreadState::waitForResponse(Parcel *reply, status_t *acquireResult)
{
    uint32_t cmd;
    int32_t err;

    while (1) {
        if ((err=talkWithDriver()) < NO_ERROR) break;//和驱动通信
        err = mIn.errorCheck();
        if (err < NO_ERROR) break;
        if (mIn.dataAvail() == 0) continue;//没有数据，重新开始循环

        cmd = (uint32_t)mIn.readInt32();//读取数据
        //......
        switch (cmd) {
        case BR_TRANSACTION_COMPLETE:
            if (!reply && !acquireResult) goto finish;
            break;
        //......省略部分case语句
        case BR_REPLY:
        // Binder调用返回的消息
        default:
            err = executeCommand(cmd);
            if (err != NO_ERROR) goto finish;
            break;
        }
    }

finish:
    //...... 错误处理
    return err;
}

waitForResponse()函数中是一个无限while循环，在循环中，重复下面的工作：

• 调用talkWithDriver函数发送/接收数据
• 如果有消息从驱动返回，会通过 switch语句处理消息。
  • 如果收到错误消息或者调用返回的消息，将通过goto语句跳出while循环
  • 如果还有未处理的消息，则交给executeCommand函数处理

我们再仔细看下Binder调用收到的返回类型为BR_REPLY的代码：

        case BR_REPLY:
            {
                binder_transaction_data tr;
                //按照 binder_transaction_data 结构大小读取数据
                err = mIn.read(&tr, sizeof(tr));
                ALOG_ASSERT(err == NO_ERROR, "Not enough command data for brREPLY");
                if (err != NO_ERROR) goto finish;

                if (reply) {
                    //reply 不为null，表示调用者需要返回结果
                    if ((tr.flags & TF_STATUS_CODE) == 0) {
                        //binder 调用成功，把从驱动来的数据设置到reply对象中
                        reply->ipcSetDataReference(
                            reinterpret_cast<const uint8_t*>(tr.data.ptr.buffer),
                            tr.data_size,
                            reinterpret_cast<const binder_size_t*>(tr.data.ptr.offsets),
                            tr.offsets_size/sizeof(binder_size_t),
                            freeBuffer, this);
                    } else {
                        //binder调用失败，使用freeBuffer函数释放驱动中分配的缓冲区
                        err = *reinterpret_cast<const status_t*>(tr.data.ptr.buffer);
                        freeBuffer(NULL,
                            reinterpret_cast<const uint8_t*>(tr.data.ptr.buffer),
                            tr.data_size,
                            reinterpret_cast<const binder_size_t*>(tr.data.ptr.offsets),
                            tr.offsets_size/sizeof(binder_size_t), this);
                    }
                } else {
                    //调用者不需要返回结果，使用freeBuffer函数释放驱动中分配的缓冲区
                    freeBuffer(NULL,
                        reinterpret_cast<const uint8_t*>(tr.data.ptr.buffer),
                        tr.data_size,
                        reinterpret_cast<const binder_size_t*>(tr.data.ptr.offsets),
                        tr.offsets_size/sizeof(binder_size_t), this);
                    continue;
                }
            }

针对BR_REPLY类型的处理流程是：

• 如果 Binder调用 成功返回，并且 调用者 也需要返回值
  • 把接收到的数据放在Parcel对象reply中返回
• 如果 Binder调用 不成功，或者 调用者不需要返回数据
  • 通过freeBuffer释放驱动中分配的缓冲区

因为Binder提供了一块驱动和应用层共享的内存空间，所以在接收Binder数据时不需要额外创建缓冲区并再进行一次拷贝了，但是如果不及时通知驱动释放缓冲区中占用的无用内存，会很快会耗光这部分共享空间。

上面代码中的reply->ipcSetDataReference方法，在设置Parcel对象的同时，同样也把freeBuffer的指针作为参数传入到对象中，这样reply对象删除时，也会调用freeBuffer函数来释放驱动中的缓冲区。

waitForResponse()函数的作用是发送Binder调用的数据并等待返回值。为什么还需要使用循环的方式反复和驱动交互？原因有两点：

• 一是消息协议中要求应用层通过 BC_TRANSACTION 发送 Binder 调用数据后：
  • 驱动要先给应用层回复BC_TRANSACTION_COMPLETE消息，表示已经说到并且认可本次Binder调用数据。
  • 然后上层应用再次调用talkWithDriver来等待驱动返回调用结果
  • 如果调用结果返回了，会收到BR_REPLY消息
• 二是等待调用返回期间，驱动可能会给线程发送消息，利用这个线程帮忙干点活。。。。

joinThreadPool函数

在Binder线程池部分已经知道：应用启动时会伴随着启动Binder服务，而最后执行到的方法就是joinThreadPool函数。

我们看下函数定义：

void IPCThreadState::joinThreadPool(bool isMain)
{
    mOut.writeInt32(isMain ? BC_ENTER_LOOPER : BC_REGISTER_LOOPER);

    status_t result;
    do {
        processPendingDerefs();
        //now get the next command to be processed, waiting if necessary
        result = getAndExecuteCommand();//读取并处理驱动发送的消息
        if (result < NO_ERROR && result != TIMED_OUT && result != -ECONNREFUSED && result != -EBADF) {
            abort();
        }
        // Let this thread exit the thread pool if it is no longer
        // needed and it is not the main process thread.
        if(result == TIMED_OUT && !isMain) {
            break;
        }
    } while (result != -ECONNREFUSED && result != -EBADF);

    mOut.writeInt32(BC_EXIT_LOOPER); //退出前向驱动发送线程退出消息
    talkWithDriver(false);
}

joinThreadPool函数的结构是一个while循环。

• 传入的参数 isMain

  • 如果为 true（通常是线程池第一个线程发起的调用），则向驱动发送 BC_ENTER_LOOPER 消息
    • 发送BC_ENTER_LOOPER的线程会被驱动标记为“主”线程
    • 不会在空闲时间被驱动要求退出
  • 否则，发送BC_REGISTER_LOOPER。
  • 这两条消息都是告诉驱动：本线程已经做好准备接收驱动来的Binder调用了

• 进入循环，调用了 processPendingDerefs() 函数

  • 用来处理 IPCThreadState 对象中 mPendingWeakDerefs

    和 mPendingStrongDerefs 的 Binder对象 的引用计数

    • mPendingWeakDerefs和mPendingStrongDerefs都是Vector集合

  • 当接收到驱动发来的BR_RELEASE消息时，就会把其中的Binder对象放到mPendingStrongDerefs中

  • 并在processPendingDerefs()函数中介绍对象的引用计数

• 调用 getAndExecuteCommand 函数

  • 函数中调用talkWithDriver读取驱动传递的数据
  • 然后调用executeCommand来执行

到这里，我们再来看下talkWithDriver和executeCommand两个函数

talkWithDriver函数

talkWithDriver函数的作用是把IPCThreadState类中的mOut变量保存的数据通过ioctl函数发送到驱动，同时把驱动返回的数据放到类的mIn变量中。

talkWithDriver函数的代码如下：

status_t IPCThreadState::talkWithDriver(bool doReceive)
{
    if (mProcess->mDriverFD <= 0) {
        return -EBADF;
    }
    //ioctl 传输时所使用的的数据结构
    binder_write_read bwr;

    // Is the read buffer empty?
    // 判断 mIn 中的数据是否已经读取完毕，没有的话还需要继续读取
    const bool needRead = mIn.dataPosition() >= mIn.dataSize();
    // We don't want to write anything if we are still reading
    // from data left in the input buffer and the caller
    // has requested to read the next data.
    // 英文描述的很详细了哟
    // 如果不需要读取数据（doReceive=false，needRead=true），那么就可以准备写数据了
    const size_t outAvail = (!doReceive || needRead) ? mOut.dataSize() : 0;
    bwr.write_size = outAvail;//表示要写入的长度
    bwr.write_buffer = (uintptr_t)mOut.data();//要写入的数据的指针

    // This is what we'll read.
    if (doReceive && needRead) {
        bwr.read_size = mIn.dataCapacity();
        bwr.read_buffer = (uintptr_t)mIn.data();
    } else {
        bwr.read_size = 0;
        bwr.read_buffer = 0;
    }
    // Return immediately if there is nothing to do.
    if ((bwr.write_size == 0) && (bwr.read_size == 0)) return NO_ERROR;

    bwr.write_consumed = 0;//这个字段后面会被填上驱动读取到的数据长度（写入到驱动的数据长度）
    bwr.read_consumed = 0;// 这个字段后面会被填上从驱动返回的数据长度
    status_t err;
    do {
// 9.0增加了一些平台判断，可能以后要多平台去支持了吧
#if defined(__ANDROID__)
        // 用ioctl和驱动交换数据
        if (ioctl(mProcess->mDriverFD, BINDER_WRITE_READ, &bwr) >= 0)
            err = NO_ERROR;
        else
            err = -errno;
#else
        err = INVALID_OPERATION;
#endif
        if (mProcess->mDriverFD <= 0) {
            // 这个情况应该是设备节点不可用
            err = -EBADF;
        }
    } while (err == -EINTR);

    if (err >= NO_ERROR) {
        if (bwr.write_consumed > 0) {
            if (bwr.write_consumed < mOut.dataSize())
                // 如果已经写入驱动的数据长度小于mOut中的数据长度
                // 说明还没发送完，把已经写入驱动的数据移除掉
                // 剩下的数据等待下次发送
                mOut.remove(0, bwr.write_consumed);
            else {
                // 数据已经全部写入驱动，复位mOut
                mOut.setDataSize(0);
                // 做一些指针的清理工作
                processPostWriteDerefs();
            }
        }
        if (bwr.read_consumed > 0) {
            // 说明从驱动中读到了数据，设置好mInt对象
            mIn.setDataSize(bwr.read_consumed);
            mIn.setDataPosition(0);
        }
        return NO_ERROR;
    }

    return err;
}

• 准备发送到驱动中的数据保存在成员变量mOut中
• 从驱动中读取到的数据保存在成员变量mInt中
• 调用 talkWithDriver 时，如果 mInt 还有数据
  • 表示还没有处理完驱动发来的消息
  • 本次函数调用将不会从驱动中读取数据
• ioctl 函数
  • 使用的命令是BINDER_WRITE_READ
  • 需要binder_write_read结构体作为参数
  • 驱动篇再看

executeCommand 函数

executeCommand 函数是一个大的switch语句，处理从驱动传递过来的消息。

我们前面遇到了一些消息，大概包括：

• BR_SPAWN_LOOP：驱动通知启动新线程的消息
• BR_DEAD_BINDER：驱动通知Binder服务死亡的消息
• BR_FINISHED：驱动通知线程退出的消息
• BR_ERROR,BR_OK,BR_NOOP：驱动简单的回复消息
• BR_RELEASE,BR_INCREFS,BR_DECREFS：驱动通知增加和减少Binder对象跨进程的引用计数
• BR_TRANSACTION，：驱动通知进行Binder调用的消息

重点是BR_TRANSACTION，代码定义如下：

case BR_TRANSACTION:
        {
            binder_transaction_data tr;
            result = mIn.read(&tr, sizeof(tr));
            if (result != NO_ERROR) break; // 数据异常直接退出

            Parcel buffer;
            //用从驱动接收的数据设置Parcel对象Buffer
            buffer.ipcSetDataReference(
                reinterpret_cast<const uint8_t*>(tr.data.ptr.buffer),
                tr.data_size,
                reinterpret_cast<const binder_size_t*>(tr.data.ptr.offsets),
                tr.offsets_size/sizeof(binder_size_t), freeBuffer, this);

            const pid_t origPid = mCallingPid;
            const uid_t origUid = mCallingUid;
            const int32_t origStrictModePolicy = mStrictModePolicy;
            const int32_t origTransactionBinderFlags = mLastTransactionBinderFlags;
            // 从消息中取出调用者的进程ID和euid
            mCallingPid = tr.sender_pid;
            mCallingUid = tr.sender_euid;
            mLastTransactionBinderFlags = tr.flags;

            Parcel reply;
            status_t error;

            if (tr.target.ptr) {
                // We only have a weak reference on the target object, so we must first try to
                // safely acquire a strong reference before doing anything else with it.
                if (reinterpret_cast<RefBase::weakref_type*>(
                        tr.target.ptr)->attemptIncStrong(this)) {
                    // 如果ptr指针不为空，cookie保存的是BBinder的指针
                    // 调用cookie的transact函数
                    error = reinterpret_cast<BBinder*>(tr.cookie)->transact(tr.code, buffer,
                            &reply, tr.flags);
                    // 及时清除指针
                    reinterpret_cast<BBinder*>(tr.cookie)->decStrong(this);
                } else {
                    error = UNKNOWN_TRANSACTION;
                }

            } else {
                //如果tr.target.ptr为0 表示是ServiceManager
                error = the_context_object->transact(tr.code, buffer, &reply, tr.flags);
            }
            // 如果是同步调用，则把reply对象发送回去，否则什么也不做
            if ((tr.flags & TF_ONE_WAY) == 0) {
                LOG_ONEWAY("Sending reply to %d!", mCallingPid);
                if (error < NO_ERROR) reply.setError(error);
                sendReply(reply, 0);
            } else {
                LOG_ONEWAY("NOT sending reply to %d!", mCallingPid);
            }

            mCallingPid = origPid;
            mCallingUid = origUid;
            mStrictModePolicy = origStrictModePolicy;
            mLastTransactionBinderFlags = origTransactionBinderFlags;
        }
        break;

BR_TRANSACTION消息的处理过程是：

• 把消息解析出来后放置到Parcel类型的buffer对象中
• 使用消息参数里的 BBinder 指针来调用 transact 函数
  • transact函数会传入函数号、buffer、reply
  • transact函数根据函数号来调用对应的服务函数
  • 服务函数执行完后，结果保存在reply对象中
• 如果是同步调用，使用sendReply函数返回reply对象
• 如果是异步调用，则什么也不做，结束调用