Android进阶技术之——一文吃透Android的消息机制
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\;
}
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\;
mPendingIdleHandlers\ = 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\;
//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\.data.fd;
uint32\_t epollEvents = eventItems\.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\;
int result = pipe(wakeFds);
LOG\_ALWAYS\_FATAL\_IF(result != 0, "Could not create wake pipe.errno=%d", errno);
mWakeReadPipeFd = wakeFds\;
mWakeWritePipeFd = wakeFds\;
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：
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