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1.compileDebugKotlin FAILED和aidl
2.Framework层的源码Binder（源码分析篇）
3.Android进程间通信之bindService篇
4.一文分析Binder机制和AIDL的理解

compileDebugKotlin FAILED和aidl

        自从入职CS，项目编译一直有个神坑报错，每次都需要clean rebuild若干次, 非常耽误时间

        简单的说， 如果在使用AIDL时需要一个自定义的数据类型， 我们一般会这么写：

        当我们写一个子类SubClass继承该类.然后在Kotlin文件中直接或者间接引用到SubClass时, 就会出现一个以下的报错

        报错发生在 app:compileDebugKotlin , 也就是kotlinc. 但是我们明明已经定义了该类. 全局搜索发现有两个 CustomParcel.java, 推测是两个同名的文件引起.

        除了我们自己写的Java文件, 另外一个肯定是aidl生成的. 引用一张图:

        在编译开始时会把aidl转化为Java文件, 接下来才会经过javac, kotlinc把JVM语言文件转化为字节码 .class 文件.

        查看aidl生成的文件, 发现是空的, 并且有一行注释: 说明这是一个 PlaceHolder, 也就是占位文件.

        网上搜到有人遇到了 相同的问题 ，问题确实发生在kotlinC编译器以aidl生成的空java文件为编译目标， 而不是真正的java类文件. 并且也给出了解决办法，升级buildTools版本.

        查看 buildTools提交记录

        提交记录: No java output for parcelable declaration. 也就是移除了以下的为自定义的aidl Parcelable类生成Java文件的设定(.0.2之前的实现)

        升级.0.3, 再次编译, 发现build/aidl目录下不再生成同名的 PlaceHolder文件了, 只剩下唯一的我们自己的文件, kotlinC这次只能用唯一的文件来编译，报错解决.

        至于为什么有时候clean rebuild能编译成功，需要探究下kotlinC的源码.

        最坑的是， .0.2就是 gradle plugin4.1默认支持的版本 ， 所以你不手动指定buildTools版本为.0.3以上就会掉进坑里.

Framework层的Binder（源码分析篇）

       本文以android-.0.0_r的AOSP分支为基础，解析framework层的源码Binder工作原理。

       从ServiceManager的源码getService方法入手，其核心代码是源码通过getIServiceManager().getService(name)获取服务。首先，源码ServiceManager的源码automan 源码实现与进程中的ProcessState密切相关，ProcessState是源码单例，负责打开和映射Binder驱动。源码构造函数中，源码它会初始化驱动、源码验证版本并设置线程数，源码接着进行binder映射。源码

       在ProcessState的源码getContextObject方法中，调用native函数android_util_Binder.cpp中的源码getContextObject()。这个函数通过handle 0（ServiceManager的源码如何插入源码代码handle）获取BpBinder对象，然后通过javaObjectForIBinder函数将其转换为Java中的类型。

       进一步分析，BpBinder与java层的Binder之间存在对应关系，通过BinderProxy NativeData创建单例的BinderProxy。然后，每个服务的BinderProxy实例化和计数处理都在这个过程中完成。ServiceManagerNative.asInterface方法简化了getIServiceManager的调用，通过调用asInterface实例化ServiceManagerProxy。

       IServiceManager接口通过AIDL生成，其代理类ServiceManagerProxy实际上是不必要的。aidl文件在编译时生成对应java代码，用于binder通信。通过aidl文件，我们可以看到如queryLocalInterface等方法的fusionapp投屏源码实现细节。

       在Parcel的协助下，客户端与服务端进行数据传递，通过序列化和反序列化进行交互。在transact函数中，对Parcel大小进行检查，避免数据传输过大导致的问题。最后，客户端与binder驱动的通信过程涉及了Transaction数据的写入、等待响应、数据处理和内存回收等步骤。

       总的来说，framework层的Binder工作涉及服务管理、数据转换、通信协议和内存管理等环节，呼市和包头源码理解这些有助于深入掌握Binder的工作机制。

Android进程间通信之bindService篇

       在Android的进程间通信中，binder是一种核心机制，广泛应用于四大组件之一的Service。本文专注于使用Service与binder结合的bindservice通信方式，探讨其实现方法与关键特性。

       创建Service作为服务端，其主要功能是向客户端提供接口。创建Service的方式包括扩展binder类、使用Messenger和AIDL。扩展binder类适用于服务端与客户端在同进程场景，不具备跨进程能力，因此这里不详细说明。使用Messenger能实现跨进程通信，模仿银行app源码特点是请求放入队列，服务端无需线程安全设计，但在实际项目中使用较少。

       AIDL（Android Interface Definition Language）是一种便捷实现跨进程通信的工具。它支持客户端并发访问，要求服务端实现线程安全设计。创建.aidl文件定义接口，服务端和客户端均需包含源码。实现AIDL接口的实例在onBind()接口返回给客户端，使得客户端能调用接口。

       使用AIDL的关键技术点在于通过IPC调用传递对象。支持Java语言原语类型、String、CharSequence、List和Map等数据类型传递。对于自定义对象，必须实现Parcelable接口，以完成序列化。在Android 及以上版本中，可直接定义Parcelable对象。AIDL工具在编译时协助生成序列化代码。

       在方法中使用Bundle参数时，需在解析前显式设置ClassLoader。这样能确保Bundle中对象正确加载。

       本文总结了使用binder和bindservice实现Java端与Java端跨进程通信的方式，并简单概述了AIDL工具的关键技术点。使用bindservice结合AIDL，能在多个场景下有效实现Java应用之间的高效通信。

一文分析Binder机制和AIDL的理解

       理解Android进程间通信的关键在于Binder机制，这是Android系统用于不同进程间交互的基础。不理解此机制，阅读源码时会面临诸多困难，难以把握系统深层次的逻辑与实现。尤其在遇到复杂问题时，深入理解进程间通信原理至关重要。

       Binder机制的引入主要是为了弥补Linux进程中其他通信方式在性能与安全性方面的不足。尽管Binder并非Android的原创技术，其源自更早的OpenBinder项目，但它已经成为Android进程间通信的核心手段。Binder机制通过代理对象实现进程间的数据交换，确保跨进程操作的高效与安全。

       在Android中，Binder代理是进程间通信的桥梁。当两个应用或进程需要交互时，它们之间不能直接通信，而必须通过Binder实现。同样，应用调用系统服务时，也需通过Binder进行跨进程通信。常见的系统服务如ActivityManagerService（AMS）、WIFI、定位、媒体服务等，都需要通过Binder机制与应用进程交换信息。

       Binder本身是一个实现IBinder接口的Java类，它并非底层驱动，而是Android系统各层通信代码的集合。要理解Binder机制，需要从底层驱动到应用层逐步剖析，耐心分析其代码结构。

       理解AIDL的关键在于其如何简化进程间通信的复杂性。尽管AIDL与实现进程间通信无关，它通过生成的代码模板减少了开发者的负担，降低了出错概率。通过对比使用AIDL与不使用AIDL实现的进程间通信代码，可以更清晰地理解AIDL生成的类是如何构建客户端与服务端之间的桥梁。

       实现进程间通信的示例代码展示了一个简单的客户端和服务端应用。在不使用AIDL的情况下，客户端通过直接调用IBinder对象的transact方法实现通信，这直接展示了Binder通信的核心逻辑。而在使用AIDL的情况下，客户端与服务端通过生成的类实现通信，AIDL生成的Stub类与Proxy类简化了这一过程，使得客户端更容易地与服务端交互，而服务端通过实现Stub类中的方法处理通信请求。

       总结来说，理解AIDL是为了更高效、更简洁地实现进程间通信，而Binder机制则是Android系统实现这一目标的核心技术。通过深入理解这两个组件，开发者可以更有效地与系统交互，提升应用的性能与稳定性。