图解 | 不得错过的Binder浅析（一）

Framework和Binder的内容挺深的，本文还是站在应用层开发者的角度来建立基本认知，能在遇到问题的时候有思路和方向即可。（本文将带着关键问题和核心流程展开，不会面面俱到）

大纲：

• 背景
  • 为什么要多进程
  • 为什么要Binder
  • Binder简单架构
• 简单示例
• 源码分析
  • 客户端与驱动交互
  • 服务端与驱动交互
• 总结
• 细节补充
  • Binder为什么高效
  • Binder为什么不用shm
• 提问
• 参考资料

本文约4.0k字，阅读大约17分钟。

Android源码基于8.0。

背景

为什么要多进程

Binder是Android系统的一种跨进程通信（IPC）机制。

在Android系统中，单个进程被分配了有限的内存，多进程可以使用更多内存、隔离崩溃风险等。

多进程在Android中常见的使用场景有独立进程的WebView、推送、保活、系统服务等，既然是多进程场景，那么就需要跨进程通信了。

为什么要Binder

Linux自带了一些跨进程通信方式：

• 管道（pipe）：管道描述符是半双工，单向的，数据只能往一个方向流，想要读写需要两个管道描述符。Linux提供了pipe(fds)来获取一对描述符，一个读一个写。匿名管道只能用在具有亲缘关系的父子进程间的通信，有名管道无此限制。

• Socket：全双工，可读可写。如Zygote进程等待AMS系统服务发起socket请求来创建应用进程。

• 共享内存（shm，Shared Memory）：会映射一段能被多个进程访问的内存，是最高效的IPC方式，他通常需要结合其他跨进程方式如信号量来同步信息。Android基于shm改进得到匿名共享内存Ashmem（Anonymous Shared Memory），因高效而适合处理较大的数据，如应用进程通过共享内存来读取SurfaceFlinger进程合成的视图数据，进行展示。

• 内存映射（mmap）：Linux通过将一个虚拟内存区域与一个磁盘上的文件关联起来，以初始化这个虚拟内存区域的内容。通过指针的方式读写内存，系统会同步进对应的磁盘文件。Binder用到了mmap。

• 信号（signal）：单向的，发个信号就完事，无返回结果。只能发信号，带不了参数。如子进程被杀掉后系统会发出SIGCHLD信号，父进程会清理子进程在进程表的描述信息防止僵尸进程的发生。

另外还有文件共享、消息队列（Message）等跨进程通信方式...

这些跨进程通信方式都各有优劣，Android最终选择了自建一套兼顾好用、高效、安全的Binder。

• 好用：易用的C/S架构（借助AIDL后只需编写业务逻辑）
• 高效：用mmap进行内存映射，只需一次拷贝
• 安全：内核态管理身份标记，每个App有UID来校验权限，同时支持实名（系统服务）和匿名（自己创建的服务）

Binder简单架构

Linux内存被分为用户空间和内核空间，用户空间需要经过系统调用才能访问到内核空间。

image

（图片来源：「写给Android应用工程师的Binder原理剖析」）

Binder整体基于C/S架构。运行在内核空间的Binder驱动程序，会为用户空间暴露出一个设备文件/dev/binder，进程间通过该文件来建立通信通道。

image

Binder的启动过程：

1. 打开binder驱动（open）
2. 将驱动文件的描述符（mDriverFD）进行内存映射（mmap），分配缓冲区
3. 服务端运行binder线程，把线程注册到binder驱动，进入循环等待客户端的指令（两端通过ioctl与驱动交互）

简单示例

AIDL（Android接口定义语言）可以辅助生成Binder的Java类，减少重复工作，使用姿势网上有很多，这里就直接手写吧，方便理解。

示例调用流程如下：

image

代码不多，大部分是log，重点看注释就行。

客户端Activity：

//NoAidlActivity.java

protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
    Intent intent = new Intent(this, MyService.class);

    bindService(intent, new ServiceConnection() {
        @Override
        public void onServiceConnected(ComponentName name, IBinder service) {
            //1. 从对象池拿到可复用的对象（享元模式）
            Parcel data = Parcel.obtain();
            Parcel reply = Parcel.obtain();

            Log.e("哈利迪", "--- 我是客户端 NoAidlActivity , pid = "
                  + Process.myPid() + ", thread = "
                  + Thread.currentThread().getName());

            String str = "666";
            Log.e("哈利迪", "客户端向服务端发送：" + str);
            //2. 往data写数据，作为请求参数
            data.writeString(str);

            //3. 拿到服务端的IBinder句柄，调用transact
            //约定行为码是1；需要服务端的返回值，所以flags传0表示同步调用
            service.transact(1, data, reply, 0);

            Log.e("哈利迪", "--- 我是客户端 NoAidlActivity , pid = "
                  + Process.myPid() + ", thread = "
                  + Thread.currentThread().getName());

            //4. 从reply读取服务端的返回值
            Log.e("哈利迪", "客户端接收服务端返回：" + reply.readString());
        }
    }, Context.BIND_AUTO_CREATE);
}

service.transact传入了flags为0，表示同步调用，会阻塞等待服务端的返回值。如果服务端进行了耗时操作，此时用户操作UI则会引起ANR。

flags的另一个值是1，表示异步调用的one way，不需要等待服务端的返回结果，先忽略。

来看服务端运行的Service，

class MyService extends Service {

    @Override
    public IBinder onBind(Intent intent) {
        //返回服务端的IBinder句柄
        return new MyBinder();
    }
}

注册服务，让服务端Service运行在:remote进程，来实现跨进程，

<service
         android:name=".binder.no_aidl.MyService"
         android:process=":remote" />

运行在服务端的Binder对象，

class MyBinder extends Binder {

    @Override
    protected boolean onTransact(int code, Parcel data, Parcel reply, int flags){
        if (code == 1) {//如果是约定好的行为码1
            Log.e("哈利迪", "--- 我是服务端 MyBinder , pid = "
                  + Process.myPid() + ", thread = "
                  + Thread.currentThread().getName());
            //1. 从data读取客户端参数
            Log.e("哈利迪", "服务端收到：" + data.readString());

            String str = "777";
            Log.e("哈利迪", "服务端返回：" + str);
            //2. 从reply向客户端写返回值
            reply.writeString(str);

            //3. 处理完成
            return true;
        }
        return super.onTransact(code, data, reply, flags);
    }
}

运行如下，7行日志：

image

由于我们的flags传入的是0同步调用，可以试着在服务端onTransact里sleep几秒，会发现客户端需要几秒后才能打印出返回值。所以如果服务端需要进行耗时操作，客户端则需要在子线程里进行binder调用。

延伸：从 IT互联网大叔 的「android获取进程名函数，如何优化到极致」一文可见，在使用系统API时，如果有更好的方案，还是建议将跨进程方案getSystemService放到最后作为兜底，因为他需要的binder调用本身有开销，而且作为应用层开发者也很少会去关注远方进程的内部实现，万一对方有潜在的耗时操作呢？

通过这个例子，我们可以看出，Binder机制使用了Parcel来序列化数据，客户端在主线程调用了transact来请求（Parcel data传参），服务端在Binder线程调用onTransact来响应（Parcel reply回传结果）。

源码分析

Binder的调用流程大致如下，native层BpBinder的Bp指的是Binder proxy，

image

可见，需要经过如下调用才能完成一次通信：

1. 请求：客户端Java层->客户端native层->Binder驱动层->服务端native层->服务端Java层
2. 响应：服务端Java层->服务端native层->Binder驱动层->客户端native层->客户端Java层

即Binder驱动层充当着一个中转站的作用，有点像网络分层模型。

客户端与驱动交互

先来看客户端与驱动的交互。因为是跨进程调用（指定了:remote），示例里onServiceConnected回调回来的service对象是个BinderProxy代理实例（不跨进程的话会发生远程转本地，后面讲），我们以service.transact(1, data, reply, 0)这行调用作为入口跟进。

BinderProxy类写在Binder类文件里面：

//BinderProxy.java

public boolean transact(int code, Parcel data, Parcel reply, int flags){
    //调用了native方法
    return transactNative(code, data, reply, flags);
}

这个native方法在android_util_Binder.cpp里注册，

//android_util_Binder.cpp

//JNI注册
static const JNINativeMethod gBinderProxyMethods[] = {
    { "transactNative",
     "(ILandroid/os/Parcel;Landroid/os/Parcel;I)Z",
     (void*)android_os_BinderProxy_transact},
};

//native方法具体实现
static jboolean android_os_BinderProxy_transact(JNIEnv* env, jobject obj,
        jint code, jobject dataObj, jobject replyObj, jint flags){
    //转成native层的Parcel
    Parcel* data = parcelForJavaObject(env, dataObj);
    Parcel* reply = parcelForJavaObject(env, replyObj);
    //拿到native层的句柄BpBinder
    IBinder* target = (IBinder*)
        env->GetLongField(obj, gBinderProxyOffsets.mObject);
    //调用BpBinder的transact
    status_t err = target->transact(code, *data, reply, flags);
}

继续跟BpBinder.cpp，

//BpBinder.cpp

status_t BpBinder::transact(...){
    //交给线程单例处理，驱动会根据mHandle值来找到对应的binder句柄
    status_t status = IPCThreadState::self()->transact(
        mHandle, code, data, reply, flags);
}

IPCThreadState是一个线程单例，负责与binder驱动进行具体的指令通信，跟进IPCThreadState.cpp，

//IPCThreadState.cpp

status_t IPCThreadState::transact(...){
    //将数据写入mOut，见1.1
    err = writeTransactionData(BC_TRANSACTION, flags, handle, code, data, NULL);

    //...先忽略one way异步调用的代码，只看有返回值的同步调用
    //跟binder驱动交互，传入reply接收返回数据，见1.2
    err = waitForResponse(reply);
}

//1.1 将数据写入mOut
status_t IPCThreadState::writeTransactionData(...)
{
    binder_transaction_data tr;
    //...打包各种数据（data size、buffer、offsets）
    tr.sender_euid = 0;
    //将BC_TRANSACTION指令写入mOut
    mOut.writeInt32(cmd);
    //将打包好的binder_transaction_data写入mOut
    mOut.write(&tr, sizeof(tr));
}

//1.2 跟binder驱动交互，传入reply接收返回数据
status_t IPCThreadState::waitForResponse(...){
    //这个循环很重要，客户端就是在这里休眠等待服务端返回结果的
    while (1) {
        //跟驱动进行数据交互，往驱动写mOut，从驱动读mIn，见1.3
        talkWithDriver();
        //读取驱动回复的指令
        cmd = (uint32_t)mIn.readInt32();
        switch (cmd) {
            case BR_TRANSACTION_COMPLETE:
                //表示驱动已经收到客户端的transact请求
                //如果是one way异步调用，到这就可以结束了
                if (!reply && !acquireResult) goto finish;
                break;
            case BR_REPLY:
                //表示客户端收到服务端的返回结果
                binder_transaction_data tr;
                //把服务端的数据读出来，打包进tr
                err = mIn.read(&tr, sizeof(tr));
                //再把tr的数据透传进reply
                reply->ipcSetDataReference(...);
                //结束
                goto finish;
        }
    }
}

//1.3 跟驱动进行数据交互，往驱动写mOut，从驱动读mIn
status_t IPCThreadState::talkWithDriver(bool doReceive){
    binder_write_read bwr;
    //指定写数据大小和写缓冲区
    bwr.write_size = outAvail;
    bwr.write_buffer = (uintptr_t)mOut.data();

    //指定读数据大小和读缓冲区
    if (doReceive && needRead) {
        bwr.read_size = mIn.dataCapacity();
        bwr.read_buffer = (uintptr_t)mIn.data();
    } else {
        bwr.read_size = 0;
        bwr.read_buffer = 0;
    }

    //ioctl的调用进入了binder驱动层的binder_ioctl
    ioctl(mProcess->mDriverFD, BINDER_WRITE_READ, &bwr);

    if (bwr.write_consumed > 0) {
        //数据已经写入驱动，从mOut移除
        if (bwr.write_consumed < mOut.dataSize())
            mOut.remove(0, bwr.write_consumed);
        else
            mOut.setDataSize(0);
    }
    if (bwr.read_consumed > 0) {
        //从驱动读出数据存入mIn
        mIn.setDataSize(bwr.read_consumed);
        mIn.setDataPosition(0);
    }
}

ioctl的调用进入了binder驱动层的binder_ioctl，驱动层的代码先不跟。

服务端与驱动交互

从「一图摸清Android应用进程的启动」一文可知，服务端创建了一个线程注册进binder驱动，即binder线程，在ProcessState.cpp，

//ProcessState.cpp

virtual bool threadLoop()
{   //把binder线程注册进binder驱动程序的线程池中
    IPCThreadState::self()->joinThreadPool(mIsMain);
    return false;
}

跟进IPCThreadState.cpp，

//IPCThreadState.cpp

void IPCThreadState::joinThreadPool(bool isMain){
    //向binder驱动写数据，表示当前线程需要注册进binder驱动
    mOut.writeInt32(isMain ? BC_ENTER_LOOPER : BC_REGISTER_LOOPER);
    status_t result;
    do {
        //进入死循环，等待指令的到来，见1.1
        result = getAndExecuteCommand();
    } while (result != -ECONNREFUSED && result != -EBADF);
    //向binder驱动写数据（退出循环，线程结束）
    mOut.writeInt32(BC_EXIT_LOOPER);
}

//1.1 等待指令的到来
status_t IPCThreadState::getAndExecuteCommand(){
    //跟驱动进行数据交互，驱动会把指令写进mIn
    talkWithDriver();
    //从mIn读出指令
    cmd = mIn.readInt32();
    //执行指令，见1.2
    result = executeCommand(cmd);
    return result;
}

//1.2 执行指令
status_t IPCThreadState::executeCommand(int32_t cmd){
    //客户端发请求到驱动，驱动转发到服务端
    switch ((uint32_t)cmd) {
        case BR_TRANSACTION:{
            //服务端收到BR_TRANSACTION指令
            binder_transaction_data tr;
            //读出客户端请求的参数
            result = mIn.read(&tr, sizeof(tr));

            //准备数据，向上传给Java层
            Parcel buffer; Parcel reply;
            buffer.ipcSetDataReference(...);

            //cookie保存的是binder实体，对应服务端的native层对象就是BBinder
            reinterpret_cast<BBinder*>(tr.cookie)->transact(tr.code, buffer,
                                                            &reply, tr.flags);
            //服务端向驱动写返回值，让驱动转发给客户端
            sendReply(reply, 0);
        }
    }
}

//1.3 服务端向驱动写返回值，让驱动转发给客户端
status_t IPCThreadState::sendReply(const Parcel& reply, uint32_t flags){
    err = writeTransactionData(BC_REPLY, flags, -1, 0, reply, &statusBuffer);
    //服务端返回结果给客户端就行，不用等待客户端，所以传NULL
    return waitForResponse(NULL, NULL);
}

然后看下BBinder的transact是怎么向上传递到Java层的，在Binder.cpp中，

//Binder.cpp

status_t BBinder::transact(uint32_t code, const Parcel& data, 
                           Parcel* reply, uint32_t flags){
    switch (code) {
            //ping指令用来判断连通性，即binder句柄是否还活着
        case PING_TRANSACTION:
            reply->writeInt32(pingBinder());
            break;
        default:
            //看这，通过JNI调用到Java层的execTransact，见1.1
            err = onTransact(code, data, reply, flags);
            break;
    }
    return err;
}

//android_util_Binder.cpp

//1.1 通过JNI调用到Java层的execTransact
virtual status_t onTransact(...){
    JNIEnv* env = javavm_to_jnienv(mVM);
    jboolean res = env->CallBooleanMethod(mObject, gBinderOffsets.mExecTransact, ...);
}

回到Java层，execTransact如下：

//android.os.Binder.java

private boolean execTransact(...) {
    res = onTransact(code, data, reply, flags);
}

至此就回调到了示例代码中服务端MyBinder的onTransact了，我们在示例中处理请求参数data和返回值reply，最后由native层的sendReply(reply, 0)真正向驱动写返回值，让驱动转发给客户端。

将调用代码和流程图结合起来：

image

然后是指令交互图（非one way模式）：

image

binder同步调用等到服务端的BR_REPLY指令后就真正结束，服务端则继续循环，等待下一次请求。

总结

本文主要介绍了Binder的背景和调用流程，将留下3个疑问继续探讨。

1. binder句柄是怎么传输和管理的（binder驱动和ServiceManager进程）
2. binder句柄的远程转本地
3. one way异步模式和他的串行调用（async_todo）、同步模式的并行调用

系列文章：

• 图解 | Android系统的启动
• 图解 | 一图摸清Android系统服务
• 图解 | 一图摸清Android应用进程的启动

细节补充

Binder为什么高效

Linux用户空间是无法直接读写磁盘的，系统所有的资源管理（读写磁盘文件、分配回收内存、从网络接口读写数据）都是在内核空间完成的，用户空间需要通过系统调用让内核空间完成这些功能。

传统IPC传输数据：发送进程需要copy_from_user从用户到内核，接收进程再copy_to_uer从内核到用户，两次拷贝。

而Binder传输数据：用mmap将binder内核空间的虚拟内存和用户空间的虚拟内存映射到同一块物理内存。copy_from_user将数据从发送进程的用户空间拷贝到接收进程的内核空间（一次拷贝），接收进程通过映射关系能直接在用户空间读取内核空间的数据。

image

（图片来源：「写给Android应用工程师的Binder原理剖析」）

Binder为什么不用shm

shm通常需要结合其他跨进程方式如信号量来同步信息，使用没有mmap方便。

提问

• 上期提问： SurfaceFlinger进程为什么不是通过Zygote进程的fork创建，而是由init进程创建？

参考资料

• 书籍 - Android系统源代码情景分析
• 博客 - 王小二的Android站
• 博客 - 写给Android应用工程师的Binder原理剖析
• 博客 - Binder传输机制篇_中
• 博客 - 共享内存和文件内存映射的区别

---

更多性感文章，关注原创技术公众号：哈利迪ei