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Binder IPC - 基础知识

Binder IPC - 基础知识

作者: ObadiObada | 来源:发表于2018-01-03 17:03 被阅读0次

基础知识

Linux 内存模型

MMU

MMU即内存管理单元,其主要作用是实现虚拟内存到物理内存的映射,其工作原理可以参考下图:

MMU示意图

在打开MMU之后,用户空间和内核空间访问内存使用的是虚拟地址,需要通过MMU转换成物理地址后访问,虚拟地址需要先经过MMU转换成物理地址然后操作地址总线后访问物理内存。

Linux虚地址空间划分

Linux内核依赖MMU硬件,为每个进程提供独立的地址空间,可以简单的归纳如下:

  • Linux(32位) 将4G地址空间划分为两部分、0-3G为用户user space,3G-4G为kernel space。
  • 每个进程有独立的user space,kernel space为各个进程共享。
  • 通常Kernel将其虚拟地址空间的前896M(3G-3G+896M)映射到物理内存前896M(0-896M)
  • Kernel虚拟地址空间后120M不做固定映射,需要时将虚拟地址(以页为单位)映射到物理地址(896M + 8M以上)

Linux内存映射的示意图如下:


Linux内存映射

Linux IPC

在Binder之前Linux内核已经提供了一系列的IPC机制,和Binder相比,他们的特点如下:

类型 特点
匿名管道 仅支持父子进程之间的IPC,两次内存拷贝
命名管道 两次内存拷贝
共享内存 无需内存拷贝,编码难度大
Socket 两次内存拷贝,效率较低
Binder 一次内存考本,效率较高

红黑树

了解红黑树之前需要先了解二叉搜索树,二叉搜索树的即树中的任何节点的值大于它的左子节点,且小于它的右子节点。因此在通过二叉搜索树搜索数据时,首先比较根节点,如果和根节点相等则搜索命中,如果查找的值比根节点大则查找其左子树,否则在右子树查找。二叉搜索树最理想的情况及完全平衡,此时查找的时间复杂度为O(lgn),如下图所示:

平衡二叉搜素树

当数据插入的顺序是从小到大或是从大到小时,二叉搜索树退化成链表,查找时间负责度为O(n),如下图:

二叉搜索树最差

为了避免最差的情况发生,引入了红黑树的概念,红黑树本质上是一个二叉搜索树,通过为每个节点着色,并在插入和删除节点时通过旋转重新着色等手段,保证了二叉搜索树基本平衡。

序列化

什么是序列化

  1. 序列化是指将数据结构(结构体或对象)转换成二进制流的过程
  2. 反序列化是指将二进制流转换成数据结构

为什么要序列化

  1. 持久化对象 - 可以将对象输出的磁盘等介质上
  2. 不同进程无法相互访问对方的地址空间,需要将对象序列化,并通过IPC在不同进程间共享对象
  3. 通过网络传输对象 - 将对象序列化后通过网络传输,以实现客户端和服务器之间共享对象

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