nativePollOnce()的实现函数是android\_os\_MessageQueue\_nativePollOnce，代码如下： **android_os_MessageQueue.cpp-->android_os_MessageQueue_nativePollOnce()** ``` static voidandroid_os_MessageQueue_nativePollOnce(JNIEnv* env, jobject obj, jintptr, jint timeoutMillis) NativeMessageQueue* nativeMessageQueue = reinterpret_cast<NativeMessageQueue*>(ptr); // 取出NativeMessageQueue对象，并调用它的pollOnce nativeMessageQueue->pollOnce(timeoutMillis); } ``` 分析pollOnce函数： **android_os_MessageQueue.cpp-->NativeMessageQueue::pollOnece()** ``` void NativeMessageQueue::pollOnce(inttimeoutMillis) { mLooper->pollOnce(timeoutMillis); // 重任传递到Looper的pollOnce函数 } ``` Looper的pollOnce函数如下： **Looper.cpp-->Looper::pollOnce()** ``` inline int pollOnce(int timeoutMillis) { returnpollOnce(timeoutMillis, NULL, NULL, NULL); } ``` 上面的函数将调用另外一个有4个参数的pollOnce函数，这个函数的原型如下： ``` int pollOnce(int timeoutMillis, int* outFd, int*outEvents, void** outData) ``` 其中： - timeOutMillis参数为超时等待时间。如果为-1，则表示无限等待，直到有事件发生为止。如果值为0，则无需等待立即返回。 - outFd用来存储发生事件的那个文件描述符 。 - outEvents用来存储在该文件描述符1上发生了哪些事件，目前支持可读、可写、错误和中断4个事件。这4个事件其实是从epoll事件转化而来。后面我们会介绍大名鼎鼎的epoll。 - outData用于存储上下文数据，这个上下文数据是由用户在添加监听句柄时传递的，它的作用和pthread\_create函数最后一个参数param一样，用来传递用户自定义的数据。 另外，pollOnce函数的返回值也具有特殊的意义，具体如下： - 当返回值为ALOOPER\_POLL\_WAKE时，表示这次返回是由wake函数触发的，也就是管道写端的那次写事件触发的。 - 返回值为ALOOPER\_POLL\_TIMEOUT表示等待超时。 - 返回值为ALOOPER\_POLL\_ERROR，表示等待过程中发生错误。 - 返回值为ALOOPER\_POLL\_CALLBACK，表示某个被监听的句柄因某种原因被触发。这时，outFd参数用于存储发生事件的文件句柄，outEvents用于存储所发生的事件。 上面这些知识是和epoll息息相关的。 * * * * * **提示** 查看Looper的代码会发现，Looper采用了编译选项(即#if和#else)来控制是否使用epoll作为I/O复用的控制中枢。鉴于现在大多数系统都支持epoll，这里仅讨论使用epoll的情况。 * * * * * #### 1. epoll基础知识介绍 epoll机制提供了Linux平台上最高效的I/O复用机制，因此有必要介绍一下它的基础知识。 从调用方法上看，epoll的用法和select/poll非常类似，其主要作用就是I/O复用，即在一个地方等待多个文件句柄的I/O事件。 下面通过一个简单例子来分析epoll的工作流程。 ``` /* **① 使用epoll前，需要先通过epoll_create函数创建一个epoll句柄。** 下面一行代码中的10表示该epoll句柄初次创建时候分配能容纳10个fd相关信息的缓存。 对于2.6.8版本以后的内核，该值没有实际作用，这里可以忽略。其实这个值的主要目的是 确定分配一块多大的缓存。现在的内核都支持动态拓展这块缓存，所以该值就没有意义了 */ int epollHandle = epoll_create(10); /* **② 得到epoll句柄后，下一步就是通过epoll_ctl把需要监听的文件句柄加入到epoll句柄中。** 除了指定文件句柄本身的fd值外，同时还需要指定在该fd上等待什么事件。epoll支持四类事件， 分别是EPOLLIN(句柄可读)、EPOLLOUT(句柄可写),EPOLLERR(句柄错误)、EPOLLHUP(句柄断)。 epoll定义了一个结构体struct epoll_event来表达监听句柄的诉求。 假设现在有一个监听端的socket句柄listener，要把它加入到epoll句柄中 */ struct epoll_event listenEvent; //先定义一个event /* EPOLLIN表示可读事件,EPOLLOUT表示可写事件，另外还有EPOLLERR,EPOLLHUP表示 系统默认会将EPOLLERR加入到事件集合中 */ listenEvent.events = EPOLLIN;// 指定该句柄的可读事件 // epoll_event中有一个联合体叫data，用来存储上下文数据，本例的上下文数据就是句柄自己 listenEvent.data.fd = listenEvent; /* **③** EPOLL_CTL_ADD将监听fd和监听事件加入到epoll句柄的等待队列中； EPOLL_CTL_DEL将监听fd从epoll句柄中移除； EPOLL_CTL_MOD修改监听fd的监听事件，例如本来只等待可读事件，现在需要同时等待 可写事件，那么修改listenEvent.events 为EPOLLIN|EPOLLOUT后，再传给epoll句柄*/ epoll_ctl(epollHandle,EPOLL_CTL_ADD,listener,&listenEvent); /* 当把所有感兴趣的fd都加入到epoll句柄后，就可以开始坐等感兴趣的事情发生了。 为了接收所发生的事情，先定义一个epoll_event数组 */ struct epoll_event resultEvents[10]; int timeout = -1; while(1) { /* **④ 调用epoll_wait用于等待事件。**其中timeout可以指定一个超时时间， resultEvents用于接收发生的事件，10为该数组的大小。 epoll_wait函数的返回值有如下含义： nfds大于0表示所监听的句柄上有事件发生； nfds等于0表示等待超时； nfds小于0表示等待过程中发生了错误*/ int nfds = epoll_wait(epollHandle,resultEvents, 10, timeout); if(nfds == -1) { // epoll_wait发生了错误 } else if(nfds == 0) { //发生超时，期间没有发生任何事件 } else{ // ⑤resultEvents用于返回那些发生了事件的信息 for(int i = 0; i < nfds; i++) { struct epoll_event & event =resultEvents[i]; if(event & EPOLLIN) { /* **⑥ 收到可读事件。**到底是哪个文件句柄发生该事件呢？可通过event.data这个联合 体取得 前传递给epoll的上下文数据，该上下文信息可用于判断到底是谁发生了事件 */ ...... } .......//其他处理 } } } ``` epoll整体使用流程如上面代码所示，基本和select/poll类似，不过作为Linux平台最高效的I/O复用机制，这里有些内容供读者参考， epoll的效率为什么会比select高？其中一个原因是调用方法。每次调用select时，都需要把感兴趣的事件复制到内核中，而epoll只在epll\_ctl进行加入的时候复制一次。另外，epoll内部用于保存事件的数据结构使用的是红黑树，查找速度很快。而select采用数组保存信息，不但一次能等待的句柄个数有限，并且查找起来速度很慢。当然，在只等待少量文件句柄时，select和epoll效率相差不是很多，但还是推荐使用epoll。 epoll等待的事件有两种触发条件，一个是水平触发（EPOLLLEVEL），另外一个是边缘触发（EPOLLET,ET为Edge Trigger之意），这两种触发条件的区别非常重要。读者可通过man epoll查阅系统提供的更为详细的epoll机制。 最后，关于pipe，还想提出一个小问题供读者思考讨论： 为什么Android中使用pipe作为线程间通讯的方式？对于pipe的写端写入的数据，读端都不感兴趣，只是为了简单的唤醒。POSIX不是也有线程间同步函数吗？为什么要用pipe呢？ 关于这个问题的答案，可参见邓凡平的一篇博文“随笔之如何实现一个线程池”。 - <http://www.cnblogs.com/innost/archive/2011/11/24/2261454.html> #### 2. pollOnce()函数分析 下面分析带4个参数的pollOnce()函数，代码如下： **Looper.cpp-->Looper::pollOnce()** ``` int Looper::pollOnce(int timeoutMillis, int*outFd, int* outEvents, void** outData) { intresult = 0; for(;;) { // 一个无限循环 // mResponses是一个Vector，这里首先需要处理response while (mResponseIndex < mResponses.size()) { const Response& response = mResponses.itemAt(mResponseIndex++); ALooper_callbackFunc callback = response.request.callback; if (!callback) {// 首先处理那些没有callback的Response int ident = response.request.ident; // ident是这个Response的id int fd = response.request.fd; int events = response.events; void* data = response.request.data; ...... if (outFd != NULL) *outFd = fd; if (outEvents != NULL) *outEvents = events; if (outData != NULL) *outData = data; /* 实际上，对于没有callback的Response，pollOnce只是返回它的 ident，并没有实际做什么处理。因为没有callback，所以系统也不知道如何处理 */ return ident; } } if(result != 0) { if(outFd != NULL) *outFd = 0; if (outEvents != NULL) *outEvents = NULL; if (outData != NULL) *outData = NULL; return result; } // 调用pollInner函数。注意，它在for循环内部 result = pollInner(timeoutMillis); } } ``` 初看上面的代码，可能会让人有些丈二和尚摸不着头脑。但是把pollInner()函数分析完毕，大家就会明白很多。pollInner()函数非常长，把用于调试和统计的代码去掉，结果如下： **Looper.cpp-->Looper::pollInner()** ``` int Looper::pollInner(int timeoutMillis) { if(timeoutMillis != 0 && mNextMessageUptime != LLONG_MAX) { nsecs_t now = systemTime(SYSTEM_TIME_MONOTONIC); ......//根据Native Message的信息计算此次需要等待的时间 timeoutMillis = messageTimeoutMillis; } intresult = ALOOPER_POLL_WAKE; mResponses.clear(); mResponseIndex = 0; #ifdef LOOPER_USES_EPOLL // 只讨论使用epoll进行I/O复用的方式 structepoll_event eventItems[EPOLL_MAX_EVENTS]; // 调用epoll_wait，等待感兴趣的事件或超时发生 inteventCount = epoll_wait(mEpollFd, eventItems, EPOLL_MAX_EVENTS, timeoutMillis); #else ......//使用别的方式进行I/O复用 #endif //从epoll_wait返回，这时候一定发生了什么事情 mLock.lock(); if(eventCount < 0) { //返回值小于零，表示发生错误 if(errno == EINTR) { goto Done; } //设置result为ALLOPER_POLL_ERROR,并跳转到Done result = ALOOPER_POLL_ERROR; gotoDone; } //eventCount为零，表示发生超时，因此直接跳转到Done if(eventCount == 0) { result = ALOOPER_POLL_TIMEOUT; gotoDone; } #ifdef LOOPER_USES_EPOLL // 根据epoll的用法，此时的eventCount表示发生事件的个数 for (inti = 0; i < eventCount; i++) { intfd = eventItems[i].data.fd; uint32_t epollEvents = eventItems[i].events; /* 之前通过pipe函数创建过两个fd，这里根据fd知道是管道读端有可读事件。 读者还记得对nativeWake函数的分析吗？在那里我们向管道写端写了一个”W”字符，这样 就能触发管道读端从epoll_wait函数返回了 */ if(fd == mWakeReadPipeFd) { if (epollEvents & EPOLLIN) { // awoken函数直接读取并清空管道数据，读者可自行研究该函数 awoken(); } ...... }else { /* mRequests和前面的mResponse相对应，它也是一个KeyedVector，其中存储了 fd和对应的Request结构体，该结构体封装了和监控文件句柄相关的一些上下文信息， 例如回调函数等。我们在后面的小节会再次介绍该结构体 */ ssize_t requestIndex = mRequests.indexOfKey(fd); if (requestIndex >= 0) { int events = 0; // 将epoll返回的事件转换成上层LOOPER使用的事件 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; // 每处理一个Request，就相应构造一个Response pushResponse(events, mRequests.valueAt(requestIndex)); } ...... } } Done: ; #else ...... #endif // 除了处理Request外，还处理Native的Message mNextMessageUptime = LLONG_MAX; while(mMessageEnvelopes.size() != 0) { nsecs_t now = systemTime(SYSTEM_TIME_MONOTONIC); const MessageEnvelope& messageEnvelope =mMessageEnvelopes.itemAt(0); if(messageEnvelope.uptime <= now) { { sp<MessageHandler> handler = messageEnvelope.handler; Message message = messageEnvelope.message; mMessageEnvelopes.removeAt(0); mSendingMessage = true; mLock.unlock(); /* 调用Native的handler处理Native的Message 从这里也可看出Native Message和Java层的Message没有什么关系 */ handler->handleMessage(message); } mLock.lock(); mSendingMessage = false; result = ALOOPER_POLL_CALLBACK; }else { mNextMessageUptime = messageEnvelope.uptime; break; } } mLock.unlock(); // 处理那些带回调函数的Response for (size_t i = 0; i < mResponses.size();i++) { const Response& response = mResponses.itemAt(i); ALooper_callbackFunc callback = response.request.callback; if(callback) {// 有了回调函数，就能知道如何处理所发生的事情了 int fd = response.request.fd; int events = response.events; void* data = response.request.data; // 调用回调函数处理所发生的事件 int callbackResult = callback(fd, events, data); if (callbackResult == 0) { // callback函数的返回值很重要，如果为0，表明不需要再次监视该文件句柄 removeFd(fd); } result = ALOOPER_POLL_CALLBACK; } } returnresult; } ``` 看完代码了，是否还有点模糊？那么，回顾一下pollInner函数的几个关键点： - 首先需要计算一下真正需要等待的时间。 - 调用epoll\_wait函数等待。 - epoll\_wait函数返回，这时候可能有三种情况： a) 发生错误，则跳转到Done处。 b) 超时，这时候也跳转到Done处。 c) epoll\_wait监测到某些文件句柄上有事件发生。 - 假设epoll\_wait因为文件句柄有事件而返回，此时需要根据文件句柄来分别处理： a) 如果是管道读这一端有事情，则认为是控制命令，可以直接读取管道中的数据。 b) 如果是其他FD发生事件，则根据Request构造Response，并push到Response数组中。 - 真正开始处理事件是在有Done标志的位置。 a) 首先处理Native的Message。调用Native Handler的handleMessage处理该Message。 b) 处理Response数组中那些带有callback的事件。 上面的处理流程还是比较清晰的，但还是有个一个拦路虎，那就是mRequests，下面就来清剿这个拦路虎。 #### 3. 添加监控请求 添加监控请求其实就是调用epoll\_ctl增加文件句柄。下面通过从Native的Activity找到的一个例子来分析mRequests。 **android_app_NativeActivity.cpp-->loadNativeCode_native()** ``` static jint loadNativeCode_native(JNIEnv* env, jobject clazz,jstring path, jstringfuncName,jobject messageQueue, jstringinternalDataDir, jstring obbDir, jstringexternalDataDir, int sdkVersion, jobject jAssetMgr,jbyteArray savedState) { ...... /* 调用Looper的addFd函数。第一个参数表示监听的fd；第二个参数0表示ident； 第三个参数表示需要监听的事件，这里为只监听可读事件；第四个参数为回调函数，当该fd发生 指定事件时，looper将回调该函数；第五个参数code为回调函数的参数 */ code->looper->addFd(code->mainWorkRead,0, ALOOPER_EVENT_INPUT,mainWorkCallback, code); ...... } ``` Looper的addFd()代码如下所示： **Looper.cpp-->Looper::addFd()** ``` int Looper::addFd(int fd, int ident, int events, ALooper_callbackFunccallback, void* data) { if (!callback) { /* 判断该Looper是否支持不带回调函数的文件句柄添加。一般不支持，因为没有回调函数 Looper也不知道如何处理该文件句柄上发生的事情 */ if(! mAllowNonCallbacks) { return -1; } ...... } #ifdef LOOPER_USES_EPOLL intepollEvents = 0; // 将用户的事件转换成epoll使用的值 if(events & ALOOPER_EVENT_INPUT) epollEvents |= EPOLLIN; if(events & ALOOPER_EVENT_OUTPUT) epollEvents |= EPOLLOUT; { AutoMutex _l(mLock); Request request; // 创建一个Request对象 request.fd = fd; // 保存fd request.ident = ident; // 保存id request.callback = callback; //保存callback request.data = data; // 保存用户自定义数据 struct epoll_event eventItem; memset(& eventItem, 0, sizeof(epoll_event)); eventItem.events = epollEvents; eventItem.data.fd = fd; // 判断该Request是否已经存在，mRequests以fd作为key值 ssize_t requestIndex = mRequests.indexOfKey(fd); if(requestIndex < 0) { // 如果是新的文件句柄，则需要为epoll增加该fd int epollResult = epoll_ctl(mEpollFd, EPOLL_CTL_ADD, fd, &eventItem); ...... // 保存Request到mRequests键值数组 mRequests.add(fd, request); }else { // 如果之前加过，那么就修改该监听句柄的一些信息 int epollResult = epoll_ctl(mEpollFd, EPOLL_CTL_MOD, fd, &eventItem); ...... mRequests.replaceValueAt(requestIndex, request); } } #else ...... #endif return1; } ``` #### 4. 处理监控请求 我们发现在pollInner()函数中，当某个监控fd上发生事件后，就会把对应的Request取出来调用。 ``` pushResponse(events, mRequests.itemAt(i)); ``` 此函数如下： **Looper.cpp-->Looper::pushResponse()** ``` void Looper::pushResponse(int events, constRequest& request) { Responseresponse; response.events = events; response.request = request; //其实很简单，就是保存所发生的事情和对应的Request mResponses.push(response);//然后保存到mResponse数组 } ``` 根据前面的知识可知，并不是单独处理Request，而是需要先收集Request，等到Native Message消息处理完之后再做处理。这表明，在处理逻辑上，Native Message的优先级高于监控FD的优先级。 下面来了解如何添加Native的Message。 #### 5. Native的sendMessage Android 2.2中只有Java层才可以通过sendMessage()往MessageQueue中添加消息，从4.0开始，Native层也支持sendMessage()了。sendMessage()的代码如下： **Looper.cpp-->Looper::sendMessage()** ``` void Looper::sendMessage(constsp<MessageHandler>& handler, constMessage& message) { //Native的sendMessage函数必须同时传递一个Handler nsecs_tnow = systemTime(SYSTEM_TIME_MONOTONIC); sendMessageAtTime(now, handler, message); //调用sendMessageAtTime } [Looper.java-->Looper::sendMessageAtTime()] void Looper::sendMessageAtTime(nsecs_t uptime, constsp<MessageHandler>& handler, constMessage& message) { size_t i= 0; { AutoMutex _l(mLock); size_t messageCount = mMessageEnvelopes.size(); // 按时间排序，将消息插入到正确的位置上 while (i < messageCount && uptime >= mMessageEnvelopes.itemAt(i).uptime) { i += 1; } MessageEnvelope messageEnvelope(uptime, handler, message); mMessageEnvelopes.insertAt(messageEnvelope, i, 1); // mSendingMessage和Java层中的那个mBlocked一样，是一个小小的优化措施 if(mSendingMessage) { return; } } // 唤醒epoll_wait，让它处理消息 if (i ==0) { wake(); } } ```