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Seasoninthesun
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Andromeda:首个适用于多进程架构的组件通信框架

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  •   Seasoninthesun · 2018-05-30 19:52:58 +08:00 · 11557 次点击
    这是一个创建于 2380 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    引言

    其实 Android 的组件化由来已久,而且已经有了一些不错的方案,特别是在页面跳转这方面,比如阿里的ARouter, 天猫的统跳协议, Airbnb 的DeepLinkDispatch, 借助注解来完成页面的注册,从而很巧妙地实现了路由跳转。

    但是,尽管像 ARouter 等方案其实也支持接口的路由,然而令人遗憾的是只支持单进程的接口路由

    而目前爱奇艺 App 中,由于复杂的业务场景,导致既有单进程的通信需求,也有跨进程的通信需求,并且还要支持跨进程通信中的 Callback 调用,以及全局的事件总线

    那能不能设计一个方案,做到满足以上需求呢?

    这就是 Andromeda 的诞生背景,在确定了以上需求之后,分析论证了很多方案,最终选择了目前的这个方案,在满足要求的同时,还做到了整个进程间通信的阻塞式调用,从而避免了非常 ugly 的异步连接代码。

    Andromeda 的功能

    Andromeda 目前已经开源,开源地址为开源地址为https://github.com/iqiyi/Andromeda.

    由于页面跳转已经有完整而成熟的方案,所以 Andromeda 就不再做页面路由的功能了。目前 Andromeda 主要包含以下功能:

    • 本地服务路由,注册本地服务是 registerLocalService(Class, Object), 获取本地服务是 getLocalService(Class);
    • 远程服务路由,注册远程服务是 registerRemoteService(Class, Object), 获取远程服务是 getRemoteService(Class);
    • 全局(含所有进程)事件总线, 订阅事件为 subscribe(String, EventListener), 发布事件为 publish(Event);
    • 远程方法回调,如果某个业务接口需要远程回调,可以在定义 aidl 接口时使用 IPCCallback;

    注: 这里的服务不是 Android 中四大组件的 Service,而是指提供的接口与实现。为了表示区分,后面的服务均是这个含义,而 Service 则是指 Android 中的组件。

    这里为什么需要区分本地服务和远程服务呢?

    最重要的一个原因是本地服务的参数和返回值类型不受限制,而远程服务则受 binder 通信的限制。

    可以说,Andromeda 的出现为组件化完成了最后一块拼图。

    Andromeda 和其他组件间通信方案的对比如下:

    compare

    接口依赖还是协议依赖

    这个讨论很有意思,因为有人觉得使用 Event 或 ModuleBean 来作为组件间通信载体的话,就不用每个业务模块定义自己的接口了,调用方式也很统一。

    但是这样做的缺陷也很明显:第一,虽然不用定义接口了,但是为了适应各自的业务需求,如果使用 Event 的话,需要定义许多 Event; 如果使用 ModuleBean 的话,需要为每个 ModuleBean 定义许多字段,甚至于即使是让另一方调用一个空方法,也需要创建一个 ModuleBean 对象,这样的消耗是很大的; 而且随着业务增多,这个模块对应的 ModuleBean 中需要定义的字段会越来越多,消耗会越来越大。

    第二,代码可读性较差。定义 Event/ModuleBean 的方式不如接口调用那么直观,不利于项目的维护;

    第三,正如微信 Android 模块化架构重构实践(上)中说到的那样,"我们理解的协议通信,是指跨平台 /序列化的通信方式,类似终端和服务器间的通信或 restful 这种。现在这种形式在终端内很常见了。协议通信具备一种很强力解耦能力,但也有不可忽视的代价。无论什么形式的通信,所有的协议定义需要让通讯两方都能获知。通常为了方便会在某个公共区域存放所有协议的定义,这情况和 Event 引发的问题有点像。另外,协议如果变化了,两端怎么同步就变得有点复杂,至少要配合一些框架来实现。在一个应用内,这样会不会有点复杂?用起来好像也不那么方便?更何况它究竟解决多少问题呢"。

    显然,协议通信用作组件间通信的话太重了,从而导致它应对业务变化时不够灵活。

    所以最终决定采用"接口+数据结构"的方式进行组件间通信,对于需要暴露的业务接口和数据结构,放到一个公共的 module 中。

    跨进程路由方案的实现

    本地服务的路由就不说了,一个 Map 就可以搞定。

    比较麻烦的是远程服务,要解决以下难题:

    • 让任意两个组件都能够很方便地通信,即一个组件注册了自己的远程服务,任意一个组件都能轻易调用到
    • 让远程服务的注册和使用像本地服务一样简单,即要实现阻塞调用
    • 不能降低通信的效率

    封装 bindService

    这里最容易想到的就是对传统的 Android IPC 通信方式进行封装,即在 bindService()的基础上进行封装,比如ModularizationArchitecture这个开源库中的 WideRouter 就是这样做的,构架图如下:

    Module_arch

    这个方案有两个明显的缺陷:

    • 每次 IPC 都需要经过 WideRouter,然后再转发到对应的进程,这样就导致了本来一次 IPC 可以解决的问题,需要两次 IPC 解决,而 IPC 本身就是比较耗时的
    • 由于 bindService 是异步的,实际上根本做不到真正的阻塞调用
    • WideConnectService 需要存活到最后,这样的话就要求 WideConnectService 需要在存活周期最长的那个进程中,而现在无法动态配置 WideConnectService 所在的进程,导致在使用时不方便

    考虑到这几个方面,这个方案 pass 掉。

    Hermes

    这是之前一个饿了么同事写的开源框架,它最大的特色就是不需要写 AIDL 接口,可以直接像调用本地接口一样调用远程接口。

    而它的原理则是利用动态代理+反射的方式来替换 AIDL 生成的静态代理,但是它在跨进程这方面本质上采用的仍然是 bindService()的方式,如下:

    Hermes_connect

    其中 Hermes.connect()本质上还是 bindService()的方式,那同样存在上面的那些问题。另外,Hermes 目前还不能很方便地配置进程,以及还不支持 in, out, inout 等 IPC 修饰符。

    不过,尽管有以上缺点,Hermes 仍然是一个优秀的开源框架,至少它提供了一种让 IPC 通信和本地通信一样简单的思路。

    最终方案

    再回过头来思考前面的方案,其实要调用远程服务,无非就是要获取到通信用的 IBinder,而前面那两个方案最大的问题就是把远程服务 IBinder 的获取和 Service 绑定在了一起,那是不是一定要绑定在一起呢? 有没有可能不通过 Service 来获取 IBinder 呢?

    其实是可以的,我们只需要有一个 binder 的管理器即可。

    核心流程

    最终采用了注册-使用的方式,整体架构如下图:

    Andromeda_module_arch

    这个架构的核心就是 Dispatcher 和 RemoteTransfer,Dispatcher 负责管理所有进程的业务 binder 以及各进程中 RemoteTransfer 的 binder; 而 RemoteTransfer 负责管理它所在进程所有 Module 的服务 binder.

    详细分析如下。

    每个进程有一个 RemoteTransfer,它负责管理这个进程中所有 Module 的远程服务,包含远程服务的注册、注销以及获取,RemoteTransfer 提供的远程服务接口为:

    interface IRemoteTransfer {
        oneway void registerDispatcher(IBinder dispatcherBinder);
       
        oneway void unregisterRemoteService(String serviceCanonicalName);
    
        oneway void notify(in Event event);
    }
    

    这个接口是给 binder 管理者 Dispatcher 使用的,其中 registerDispatcher()是 Dispatcher 将自己的 binder 反向注册到 RemoteTransfer 中,之后 RemoteTransfer 就可以使用 Dispatcher 的代理进行服务的注册和注销了。

    在进程初始化时,RemoteTransfer 将自己的信息(其实就是自身的 binder)发送给与 Dispatcher 同进程的 DispatcherService, DispatcherService 收到之后通知 Dispatcher, Dispatcher 就通过 RemoteTransfer 的 binder 将自己反射注册过去,这样 RemoteTransfer 就获取到了 Dispatcher 的代理。

    这个过程用流程图表示如下:

    Andromeda_init_flow

    这个注册过程一般发生在子进程初始化的时候,但是其实即使在子进程初始化时没有注册也不要紧,其实是可以推迟到需要将自己的远程服务提供出去,或者需要获取其他进程的 Module 的服务时再做这件事也可以,具体原因在下一小节会分析。

    远程服务注册的流程如下所示:

    Andromeda_register_flow

    Dispatcher 则持有所有进程的 RemoteTransfer 的代理 binder, 以及所有提供服务的业务 binder, Dispatcher 提供的远程服务接口是 IDispatcher,其定义如下:

    interface IDispatcher {
    
       BinderBean getTargetBinder(String serviceCanonicalName);
       
       IBinder fetchTargetBinder(String uri);
    
       void registerRemoteTransfer(int pid,IBinder remoteTransferBinder);
    
       void registerRemoteService(String serviceCanonicalName,String processName,IBinder binder);
    
       void unregisterRemoteService(String serviceCanonicalName);
    
       void publish(in Event event);
    
    }
    

    Dispatcher 提供的服务是由 RemoteTransfer 来调用的,各个方法的命名都很相信大家都能看懂,就不赘述了。

    同步获取 binder 的问题

    前面的方案中有一个问题我们还没有提到,那就是同步获取服务 binder 的问题。

    设想这样一个场景:在 Dispatcher 反向注册之前,就有一个 Module 想要调用另外一个进程中的某个服务(这个服务已经注册到 Dispatcher 中), 那么此时如何同步获取呢?

    这个问题的核心其实在于,如何同步获取 IDispatcher 的 binder?

    其实是有办法的,那就是通过 ContentProvider!

    有两种通过 ContentProvider 直接获取 IBinder 的方式,比较容易想到的是利用 ContentProviderClient, 其调用方式如下:

     public static Bundle call(Context context, Uri uri, String method, String arg, Bundle extras) {
            if (Build.VERSION.SDK_INT < Build.VERSION_CODES.JELLY_BEAN_MR1) {
                return context.getContentResolver().call(uri, method, arg, extras);
            }
            ContentProviderClient client = tryGetContentProviderClient(context, uri);
            Bundle result = null;
            if (null == client) {
                Logger.i("Attention!ContentProviderClient is null");
            }
            try {
                result = client.call(method, arg, extras);
            } catch (RemoteException ex) {
                ex.printStackTrace();
            } finally {
                releaseQuietly(client);
            }
            return result;
        }
    
        private static ContentProviderClient tryGetContentProviderClient(Context context, Uri uri) {
            int retry = 0;
            ContentProviderClient client = null;
            while (retry <= RETRY_COUNT) {
                SystemClock.sleep(100);
                retry++;
                client = getContentProviderClient(context, uri);
                if (client != null) {
                    return client;
                }
                //SystemClock.sleep(100);
            }
            return client;
        }
    
        private static ContentProviderClient getContentProviderClient(Context context, Uri uri) {
            if (Build.VERSION.SDK_INT >= Build.VERSION_CODES.JELLY_BEAN) {
                return context.getContentResolver().acquireUnstableContentProviderClient(uri);
            }
            return context.getContentResolver().acquireContentProviderClient(uri);
        }
    

    可以在调用结果的 Bundle 中携带 IBinder 即可,但是这个方案的问题在于 ContentProviderClient 兼容性较差,在有些手机上第一次运行时会 crash,这样显然无法接受。

    另外一种方式则是借助 ContentResolver 的 query()方法,将 binder 放在 Cursor 中,如下:

    DispatcherCursor 的定义如下,其中,generateCursor()方法用于将 binder 放入 Cursor 中,而 stripBinder()方法则用于将 binder 从 Cursor 中取出。

    public class DispatcherCursor extends MatrixCursor {
    
        public static final String KEY_BINDER_WRAPPER = "KeyBinderWrapper";
    
        private static Map<String, DispatcherCursor> cursorMap = new ConcurrentHashMap<>();
    
        public static final String[] DEFAULT_COLUMNS = {"col"};
    
        private Bundle binderExtras = new Bundle();
    
        public DispatcherCursor(String[] columnNames, IBinder binder) {
            super(columnNames);
            binderExtras.putParcelable(KEY_BINDER_WRAPPER, new BinderWrapper(binder));
        }
    
        @Override
        public Bundle getExtras() {
            return binderExtras;
        }
    
        public static DispatcherCursor generateCursor(IBinder binder) {
            try {
                DispatcherCursor cursor;
                cursor = cursorMap.get(binder.getInterfaceDescriptor());
                if (cursor != null) {
                    return cursor;
                }
                cursor = new DispatcherCursor(DEFAULT_COLUMNS, binder);
                cursorMap.put(binder.getInterfaceDescriptor(), cursor);
                return cursor;
            } catch (RemoteException ex) {
                return null;
            }
        }
    
        public static IBinder stripBinder(Cursor cursor) {
            if (null == cursor) {
                return null;
            }
            Bundle bundle = cursor.getExtras();
            bundle.setClassLoader(BinderWrapper.class.getClassLoader());
            BinderWrapper binderWrapper = bundle.getParcelable(KEY_BINDER_WRAPPER);
            return null != binderWrapper ? binderWrapper.getBinder() : null;
        }
    
    }
    
    

    其中 BinderWrapper 是 binder 的包装类,其定义如下:

    public class BinderWrapper implements Parcelable {
    
        private final IBinder binder;
    
        public BinderWrapper(IBinder binder) {
            this.binder = binder;
        }
    
        public BinderWrapper(Parcel in) {
            this.binder = in.readStrongBinder();
        }
    
        public IBinder getBinder() {
            return binder;
        }
    
        @Override
        public int describeContents() {
            return 0;
        }
    
        @Override
        public void writeToParcel(Parcel dest, int flags) {
            dest.writeStrongBinder(binder);
        }
    
        public static final Creator<BinderWrapper> CREATOR = new Creator<BinderWrapper>() {
            @Override
            public BinderWrapper createFromParcel(Parcel source) {
                return new BinderWrapper(source);
            }
    
            @Override
            public BinderWrapper[] newArray(int size) {
                return new BinderWrapper[size];
            }
        };
    }
    

    再回到我们的问题,其实只需要设置一个与 Dispatcher 在同一个进程的 ContentProvider,那么这个问题就解决了。

    Dispatcher 的进程设置

    由于 Dispatcher 承担着管理各进程的 binder 的重任,所以不能让它轻易狗带。

    对于绝大多数 App,主进程是存活时间最长的进程,将 Dispatcher 置于主进程就可以了。

    但是,有些 App 中存活时间最长的不一定是主进程,比如有的音乐 App, 将主进程杀掉之后,播放进程仍然存活,此时显然将 Dispatcher 置于播放进程是一个更好的选择。

    为了让使用 Andromeda 这个方案的开发者能够根据自己的需求进行配置,提供了 DispatcherExtension 这个 Extension, 开发者在 apply plugin: 'org.qiyi.svg.plugin'之后,可在 gradle 中进行配置:

    dispatcher{
        process ":downloader"
    }
    

    当然,如果主进程就是存活时间最长的进程的话,则不需要做任何配置,只需要 apply plugin: 'org.qiyi.svg.plugin'即可。

    提升服务提供方的进程优先级

    其实本来 Andromeda 作为一个提供通信的框架,我并不想做任何提供进程优先级有关的事情,但是根据一些以往的统计数据,为了尽可能地避免在通信过程中出现 binderDied 问题,至少在通信过程中需要让服务提供方的进程优先级与 client 端的进程优先级接近,以减少服务提供方进程被杀的概率。

    实际上 bindService()就做了提升进程优先级的事情。在我的博客bindService 过程解析中就分析过,bindService()实质上是做了以下事情:

    • 获取服务提供方的 binder
    • client 端通过 bind 操作,让 Service 所在进程的优先级提高

    整个过程如下所示

    bindService_flow.png

    所以在这里就需要与 Activity/Fragment 联系起来了,在一个 Activity/Fragment 中首次使用某个远程服务时,会进行 bind 操作,以提升服务提供方的进程优先级。

    而在 Activity/Fragment 的 onDestroy()回调中,再进行 unbind()操作,将连接释放。

    这里有一个问题,就是虽然 bind 操作对用户不可见,但是怎么知道 bind 哪个 Service 呢?

    其实很简单,在编译时,会为每个进程都插桩一个 StubService, 并且在 StubServiceMatcher 这个类中,插入进程名与 StubService 的对应关系(编译时通过 javassist 插入代码),这样根据进程名就可以获取对应的 StubService.

    而 IDispatcher 的 getRemoteService()方法中获取的 BinderBean 就包含有进程名信息。

    生命周期管理

    上一节提到了在 Activity/Fragment 的 onDestroy()中需要调用 unbind()操作释放连接,如果这个 unbind()让开发者来调用,就太麻烦了。

    所以这里就要想办法在 Activity/Fragment 回调 onDestroy()时我们能够监听到,然后自动给它 unbind()掉,那么如何能做到这一点呢?

    其实可以借鉴 Glide 的方式,即利用 Fragment/Activity 的 FragmentManager 创建一个监听用的 Fragment, 这样当 Fragment/Activity 回调 onDestroy()时,这个监听用的 Fragment 也会收到回调,在这个回调中进行 unbind 操作即可。

    回调监听的原理如下图所示:

    ListenerFragment

    当时其实有考虑过是否借助 Google 推出的 Arch componentss 来处理生命周期问题,但是考虑到还有的团队没有接入这一套,加上 arch components 的方案其实也变过多次,所以就暂时采用了这种方案,后面会视情况决定是否借助 arch components 的方案来进行生命周期管理 。

    IPCCallback

    为什么需要 IPCCallback 呢?

    对于耗时操作,我们直接在 client 端的 work 线程调用是否可以?

    虽然可以,但是 server 端可能仍然需要把耗时操作放在自己的 work 线程中执行,执行完毕之后再回调结果,所以这种情况下 client 端的 work 线程就有点多余。

    所以为了使用方便,就需要一个 IPCCallback, 在 server 端处理耗时操作之后再回调。

    对于需要回调的 AIDL 接口,其定义如下:

    interface IBuyApple {
            int buyAppleInShop(int userId);
            void buyAppleOnNet(int userId,IPCCallback callback);
        }
    

    而 client 端的调用如下:

    IBinder buyAppleBinder = Andromeda.getRemoteService(IBuyApple.class);
            if (null == buyAppleBinder) {
                return;
            }
            IBuyApple buyApple = IBuyApple.Stub.asInterface(buyAppleBinder);
            if (null != buyApple) {
                try {
                    buyApple.buyAppleOnNet(10, new IPCCallback.Stub() {
                        @Override
                        public void onSuccess(Bundle result) throws RemoteException {
                           ...
                        }
    
                        @Override
                        public void onFail(String reason) throws RemoteException {
                           ...
                        }
                    });
    
                } catch (RemoteException ex) {
                    ex.printStackTrace();
                }
            }
        
    

    但是考虑到回调是在 Binder 线程中,而绝大部分情况下调用者希望回调在主线程,所以 lib 封装了一个 BaseCallback 给接入方使用,如下:

    IBinder buyAppleBinder = Andromeda.getRemoteService(IBuyApple.class);
            if (null == buyAppleBinder) {
                return;
            }
            IBuyApple buyApple = IBuyApple.Stub.asInterface(buyAppleBinder);
            if (null != buyApple) {
                try {
                    buyApple.buyAppleOnNet(10, new BaseCallback() {
                        @Override
                        public void onSucceed(Bundle result) {
                           ...
                        }
    
                        @Override
                        public void onFailed(String reason) {
                            ...
                        }
                    });
    
                } catch (RemoteException ex) {
                    ex.printStackTrace();
                }
            }
    

    开发者可根据自己需求进行选择。

    事件总线

    由于 Dispatcher 有了各进程的 RemoteTransfer 的 binder, 所以在此基础上实现一个事件总线就易如反掌了。

    简单地说,事件订阅时由各 RemoteTransfer 记录各自进程中订阅的事件信息; 有事件发布时,由发布者通知 Dispatcher, 然后 Dispatcher 再通知各进程,各进程的 RemoteTransfer 再通知到各事件订阅者。

    事件

    Andromeda 中 Event 的定义如下:

        public class Event implements Parcelable {
        
            private String name;
        
            private Bundle data;
            
            ...
        }
    

    即 事件=名称+数据,通信时将需要传递的数据存放在 Bundle 中。 其中名称要求在整个项目中唯一,否则可能出错。 由于要跨进程传输,所以所有数据只能放在 Bundle 中进行包装。

    事件订阅

    事件订阅很简单,首先需要有一个实现了 EventListener 接口的对象。 然后就可以订阅自己感兴趣的事件了,如下:

        Andromeda.subscribe(EventConstants.APPLE_EVENT,MainActivity.this);
    

    其中 MainActivity 实现了 EventListener 接口,此处表示订阅了名称为 EventConstnts.APPLE_EVENT 的事件。

    事件发布

    事件发布很简单,调用 publish 方法即可,如下:

        Bundle bundle = new Bundle();
        bundle.putString("Result", "gave u five apples!");
        Andromeda.publish(new Event(EventConstants.APPLE_EVENT, bundle));
    

    InterStellar

    在写 Andromeda 这个框架的过程中,有两件事引起了我的注意,第一件事是由于业务 binder 太多导致 SWT 异常(即 Android Watchdog Timeout).

    第二件事是跟同事交流的过程中,思考过能不能不写 AIDL 接口, 让远程服务真正地像本地服务一样简单。

    所以就有了 InterStellar, 可以简单地将其理解为 Hermes 的加强版本,不过实现方式并不一样,而且 InterStellar 支持 IPC 修饰符 in, out, inout 和 oneway.

    借助 InterStellar, 可以像定义本地接口一样定义远程接口,如下:

    public interface IAppleService {
    
           int getApple(int money);
    
           float getAppleCalories(int appleNum);
    
           String getAppleDetails(int appleNum,  String manifacture,  String tailerName, String userName,  int userId);
    
           @oneway
           void oneWayTest(Apple apple);
    
           String outTest1(@out Apple apple);
    
           String outTest2(@out int[] appleNum);
    
           String outTest3(@out int[] array1, @out String[] array2);
    
           String outTest4(@out Apple[] apples);
    
           String inoutTest1(@inout Apple apple);
    
           String inoutTest2(@inout Apple[] apples);
    
       }
    

    而接口的实现也跟本地服务的实现完全一样,如下:

    public class AppleService implements IAppleService {
    
        @Override
        public int getApple(int money) {
            return money / 2;
        }
    
        @Override
        public float getAppleCalories(int appleNum) {
            return appleNum * 5;
        }
    
        @Override
        public String getAppleDetails(int appleNum, String manifacture, String tailerName, String userName, int userId) {
            manifacture = "IKEA";
            tailerName = "muji";
            userId = 1024;
            if ("Tom".equals(userName)) {
                return manifacture + "-->" + tailerName;
            } else {
                return tailerName + "-->" + manifacture;
            }
        }
    
        @Override
        public synchronized void oneWayTest(Apple apple) {
            if(apple==null){
                Logger.d("Man can not eat null apple!");
            }else{
                Logger.d("Start to eat big apple that weighs "+apple.getWeight());
                try{
                    wait(3000);
                    //Thread.sleep(3000);
                }catch(InterruptedException ex){
                    ex.printStackTrace();
                }
                Logger.d("End of eating apple!");
            }
        }
    
        @Override
        public String outTest1(Apple apple) {
            if (apple == null) {
                apple = new Apple(3.2f, "Shanghai");
            }
            apple.setWeight(apple.getWeight() * 2);
            apple.setFrom("Beijing");
            return "Have a nice day!";
        }
    
        @Override
        public String outTest2(int[] appleNum) {
            if (null == appleNum) {
                return "";
            }
            for (int i = 0; i < appleNum.length; ++i) {
                appleNum[i] = i + 1;
            }
            return "Have a nice day 02!";
        }
    
        @Override
        public String outTest3(int[] array1, String[] array2) {
            for (int i = 0; i < array1.length; ++i) {
                array1[i] = i + 2;
            }
            for (int i = 0; i < array2.length; ++i) {
                array2[i] = "Hello world" + (i + 1);
            }
    
            return "outTest3";
        }
    
        @Override
        public String outTest4(Apple[] apples) {
            for (int i = 0; i < apples.length; ++i) {
                apples[i] = new Apple(i + 2f, "Shanghai");
            }
    
            return "outTest4";
        }
    
        @Override
        public String inoutTest1(Apple apple) {
            Logger.d("AppleService-->inoutTest1,apple:" + apple.toString());
            apple.setWeight(3.14159f);
            apple.setFrom("Germany");
            return "inoutTest1";
        }
    
        @Override
        public String inoutTest2(Apple[] apples) {
            Logger.d("AppleService-->inoutTest2,apples[0]:" + apples[0].toString());
            for (int i = 0; i < apples.length; ++i) {
                apples[i].setWeight(i * 1.5f);
                apples[i].setFrom("Germany" + i);
            }
            return "inoutTest2";
        }
    }
    

    可见整个过程完全不涉及到 AIDL.

    那它是如何实现的呢?

    答案就藏在 Transfer 中。本质上 AIDL 编译之后生成的 Proxy 其实是提供了接口的静态代理,那么我们其实可以改成动态代理来实现,将服务方法名和参数传递到服务提供方,然后调用相应的方法,最后将结果回传即可

    InterStellar 的分层架构如下:

    InterStellar_arch

    关于 InterStellar 的实现详情,可以到InterStellar github中查看。

    总结

    在 Andromeda 之前,可能是由于业务场景不够复杂的原因,绝大多数通信框架都要么没有涉及 IPC 问题,要么解决方案不优雅,而 Andromeda 的意义在于同时融合了本地通信和远程通信,只有做到这样,我觉得才算完整地解决了组件通信的问题。

    其实跨进程通信都是在 binder 的基础上进行封装,Andromeda 的创新之处在于将 binder 与 Service 进行剥离,从而使服务的使用更加灵活。

    最后,Andromeda 目前已经开源,开源地址为开源地址为https://github.com/iqiyi/Andromeda.,欢迎大家 star 和 fork,有任何问题也欢迎大家提 issue.

    4 条回复    2018-05-31 17:27:46 +08:00
    waruqi
        1
    waruqi  
       2018-05-30 20:21:48 +08:00
    非常不错的框架,赞!👍
    Seasoninthesun
        2
    Seasoninthesun  
    OP
       2018-05-30 20:25:01 +08:00
    谢谢
    PythonAnswer
        3
    PythonAnswer  
       2018-05-31 01:07:40 +08:00
    女神阿。谢谢老板。
    caikelun
        4
    caikelun  
       2018-05-31 17:27:46 +08:00
    厉害了!!
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