概述
简介
今天上午,看票圈有朋友分享爱奇艺的跨进程通信框架——Andromeda,觉的还是有点意思的。 以前项目中用到跨进程这种解决方案比较少,今天看了下Andromeda,发现调用方式很简单。
恰好最近一年都是在做后端工作,想到了Json RPC的方案,其实Android跨进程接也是一种rpc调用方式,那么参考json rpc协议,通过aidl通道也可以很简单一种跨进程通信方式,而且使用方式也很简单。
说干就干,但是作为了高级程序员,肯定要给项目起个名字高大上的名字——Bifrost(彩虹桥),参考复联电影雷神上面的彩虹桥,寓意可以传送到各地,也表达Android跨进程通信可以畅通无阻。
使用方式
在Android系统的跨进程调用需要用到AIDL方式,但是呢,操作起来非常麻烦,可以传递基本类型,如果需要自定义类,那么还需要实现Parcelable接口,同时也要写不少代码,操作起来繁琐。
像平常一样,先定义一个接口和实现类就行了。
public interface INumberApi {
int add(int a, int b);
}
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public class NumberApiImpl implements INumberApi {
@Override
public int add(int a, int b) {
return a + b;
}
}
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注册下接口和实现类,因为暂时没有用到依赖注入工具,同时我也不想把功能做的很复杂,暂时手动注册吧,做注册前,先做好初始化工作。
Bifrost.getInstance().init(this);
Bifrost.getInstance().register(IUserApi.class, new UserApiImpl());
Bifrost.getInstance().register(INumberApi.class, NumberApiImpl.class);
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Bifrost暂时支持2个注册方式,kv都是class类型,还有就是k是class,v是接口实现类的一个对象。
调用方式也很简单。
IUserApi userApi = Bifrost.getInstance().getRemoteInstance(IUserApi.class);
User user = userApi.login("admin", "123456");
Timber.i("user = %s", user);
INumberApi numberApi = Bifrost.getInstance().getRemoteInstance(INumberApi.class);
int ret = numberApi.add(1, 2);
Toast.makeText(getApplicationContext(), "1 + 2 = " + ret, Toast.LENGTH_LONG).show();
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实现原理
原理很简单,见下图所示。
当在原始的进程中,定义一个接口,然后获取该对象的时候,其实返回值是一个用Java动态代理实现的一个值,当有使用方调用接口中的方法时候,会构造成一个RpcRequest对象,这个对象很简单,就是标识这个调用的必要信息。
public class RpcRequest {
@SerializedName("jsonRpc")
public String jsonRpc = "1.0";
@SerializedName("id")
public String id = UUID.randomUUID().toString();
@SerializedName("clazz")
public String clazz;
@SerializedName("method")
public String method;
@SerializedName("params")
public String params;
@Override
public String toString() {
return "RpcRequest{" +
"jsonRpc='" + jsonRpc + ''' +
", id='" + id + ''' +
", clazz='" + clazz + ''' +
", method='" + method + ''' +
", params='" + params + ''' +
'}';
}
}
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比如上面的接口方法INumberApi.add,那么生成的最终的json信息如下。
{
"clazz": "cn.mycommons.bifrost.demo.api.INumberApi",
"id": "0af23e0d-03ab-4cb9-8f52-2c7f7e094023",
"jsonRpc": "1.0",
"method": "add",
"params": "[1,2]"
}
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然后这个对象又会转化成Req对象,这个对象是实现Parcelable接口的,用于2个进程之间通信。
public class Req implements Parcelable {
private String uuid;
private String payload;
public Req() {
uuid = UUID.randomUUID().toString();
}
public String getUuid() {
return uuid;
}
public void setUuid(String uuid) {
this.uuid = uuid;
}
public String getPayload() {
return payload;
}
public void setPayload(String payload) {
this.payload = payload;
}
public static Creator<Req> getCREATOR() {
return CREATOR;
}
@Override
public String toString() {
return "Req{" +
"uuid='" + uuid + ''' +
", payload='" + payload + ''' +
'}';
}
protected Req(Parcel in) {
uuid = in.readString();
payload = in.readString();
}
public static final Creator<Req> CREATOR = new Creator<Req>() {
@Override
public Req createFromParcel(Parcel in) {
return new Req(in);
}
@Override
public Req[] newArray(int size) {
return new Req[size];
}
};
@Override
public int describeContents() {
return 0;
}
@Override
public void writeToParcel(Parcel dest, int flags) {
dest.writeString(uuid);
dest.writeString(payload);
}
}
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上面的请求最终的信息变成了这样,这个不是json,是Java的toString方法返回的。
Req{uuid='f6a8028a-3cba-4abf-912b-ee7979923fb5', payload='{"clazz":"cn.mycommons.bifrost.demo.api.INumberApi","id":"0af23e0d-03ab-4cb9-8f52-2c7f7e094023","jsonRpc":"1.0","method":"add","params":"[1,2]"}'}
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当另外一个进程获取到这些数据后,那么会做对应的反序列化,再次转化成Req,然后又可以得到RpcRequest。
当取到RpcRequest时候,可以根据里面的信息,获取当前调用接口的实现类,然后利用反射完成调用操作,得到结果后再次把结果转成json。
public class BifrostAidlImpl extends BifrostAidl.Stub {
private Gson gson = new Gson();
@Override
public Resp exec(Req req) throws RemoteException {
Timber.i("%s-->exec", this);
Timber.i("req = %s", req);
String data = req.getPayload();
RpcRequest rpcRequest = gson.fromJson(data, RpcRequest.class);
Timber.i("rpcRequest = %s", rpcRequest);
try {
Class<?> clazz = Class.forName(rpcRequest.clazz);
Method method = null;
for (Method m : clazz.getMethods()) {
if (m.getName().equals(rpcRequest.method)) {
method = m;
break;
}
}
if (method != null) {
Class<?>[] types = method.getParameterTypes();
List<Object> args = new ArrayList<>();
if (!TextUtils.isEmpty(rpcRequest.params)) {
JSONArray array = new JSONArray(rpcRequest.params);
for (int i = 0; i < array.length(); i++) {
String o = array.getString(i);
args.add(gson.fromJson(o, types[i]));
}
}
Object instance = Bifrost.getInstance().getInstance(clazz);
Timber.i("instance = %s", instance);
Timber.i("method = %s", method);
Timber.i("types = %s", Arrays.toString(types));
Timber.i("params = %s", args);
Object result = method.invoke(instance, args.toArray(new Object[0]));
Timber.i("result = %s", result);
return RespUtil.success(req.getUuid(), rpcRequest.id, result);
}
throw new RuntimeException("method " + rpcRequest.method + " cant not find");
} catch (Exception e) {
Timber.e(e);
// e.printStackTrace();
return RespUtil.fail(req.getUuid(), rpcRequest.id, e);
}
}
}
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json也会转成Resp,返回到原始的进程。然后解析数据,当做函数返回值。
总结
总体来说,这个流程还是蛮清晰的,就是利用一个aidl通道,然后自己定义调用协议,我这边参考了JSON RPC协议。当然了也可以参考其他的,这里不再表述。
整理下优缺点吧:
优点
-
使用和调用简单,无上手压力
-
无需实现Parcelable接口,代码简洁
缺点
-
因为涉及到json转换,所以需要依赖gson
-
调用过程中含有多次json序列化与反序列化,有反射操作,可能会有性能影响
-
接口方法中的参数和返回值必须要是基本的类型,支持josn序列化和反序列化,但原始的
AIDL
方式基本上也是一样,所以这条可以接受
后续安排
暂时只是实现简单的Demo,只是验证这个思路是否可行,后续会做些优化操作,如有朋友有兴趣,可以一起参与,本人联系方式 xiaqiulei@126.com。
-
支持异步操作,支持回调函数,可参考Retroft调用方式,可支持RxJava操作
-
被调用进程支持线程池,增加并发量
-
单独的日志操作,不依赖Timber
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支持同进程和夸进程调用
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支持事件的通知、发送,可参考BroadcastReceiver,EventBus等。
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最后
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