Parcel作为Android Binder通信的基础，从源码的角度，了解下parcel的特性，还是很有必要的。
网上找了很多binder相关文章，大部分都是在跟踪binder实现源代码，然后再把框架代码贴出来，看着实在费力。
和之前稍微不同，这次要稍微分析一下 Parce.cpp 和 android_os_Parcel.cp p的源码，为的是能够掌握调试技巧，后续传输其它类型数据就能举一反三了！
Camera应用调用Framework Camera类API 在Android Kitkat原生Camera2应用（packages/apps/Camera2/）的PhotoModule, VideoModule, WideAnglePanoramaModule类中用CameraUtil.open()方法来打开Camera。然后依次调 用：CameraHolder的open()方法，AndroidCameraManagerImpl的cameraOpen()方 法，CameraHandler的handleMessage()【message为OPEN_CAMERA】，直到调用Framework Camera类（frameworks/base/core/java/android/hardware/Camera.java）的open()方 法。在这里，Camera2应用程序暂不做分析，我们着重看程序向下调用的服务请求过程。
有一天在群里聊天的时候，有人提出一个问题，怎样才能做到HAL层访问JAVA层的接口？刚好我不会，所以做了一点研究。
Java 在历史上出现过许多反序列化的漏洞，但大部分出自 J2EE 的组件。即便是 FastJSON 这种漏洞，似乎也很少看到在 Android 中被实际的触发和利用。本文即为对历史上曾出现过的 Android Java 反序列化漏洞的分析和研究记录。
在Kivy中，通过pyjnius扩展能够间接调用Java代码，而pyjnius利用的是Java的反射机制。可是在Python对象和Java对象中转来转去总让人感觉到十分别扭。好在android提供了binder这个进程间通信的功能，Java中的Service也是基于Binder的C++代码封装来实现进程间通信的，这也为从Python代码中绕开pyjnius直接訪问Java代码提供了可能，既然Java的Service是基于C++的封装来实现的，也相同能够在Python中封装相同的C++代码，这篇文章解说了怎样通过binder在Python代码中直接訪问Java的Service。如WifiService。
最近项目中需要将业务对象直接序列化，然后存数据库；考虑到序列化、反序列化的时间以及生产文件的大小觉得Protobuf是一个很好的选择，但是Protobuf有的问题就是需要有一个.proto的描述文件，而且由Protobuf生成的对象用来作为业务对象并不是特别友好，往往业务对象和Protobuf对象存在一个互相转换的过程；考虑到我们仅仅是将业务对象直接序列化到数据库，发现Protobuf在这种情况下并不是特别的好；
一个对象总是映射一块连续的内存序列（不考虑对象之间的引用关系），如果我们知道了引用类型实例的内存布局，以及变量引用指向的确切的地址，我们不仅可以采用纯“二进制”的方式在内存“绘制”一个指定引用类型的实例，还能直接通过改变二进制内容来更新实例的状态。
前文Android匿名共享内存（Ashmem）原理分析了匿名共享内存，它最主要的作用就是View视图绘制，Android视图是按照一帧一帧显示到屏幕的，而每一帧都会占用一定的存储空间，通过Ashmem机制APP与SurfaceFlinger共享绘图数据，提高图形处理性能，本文就看Android是怎么利用Ashmem分配及绘制的：
| 导语上文介绍了Android中提供的Ashmem（匿名内存）。Ashmem以驱动的形式运行在内核。应用层如果需要使用Ashmem，可以直接打开Ashmem驱动并和驱动进行交互，也可以使用Android为我们提供的基于Ashmem驱动的函数库（更推荐使用这个）。本文将介绍Android提供的Ashmem函数库以及共享内存的实现。
在[007]一次Binder通信最大可以传输多大的数据？这个文章，我得到了一个结论，就是正常情况下一次Binder通信最大可以传输的数据的大小是1MB-8KB。突然想到我们在通过ContentResolver对象调用ContentProvider的调用query返回Cursor的时候，本质上这是一次Binder通信，那这个Cursor对象大小有没有限制呢？是不是也要小于1MB-8KB？
这里强烈建议把前面两篇文章看一遍，因为前面两篇文章对后面大家对android的IPC的理解帮助很大，本片文章主要内容如下
Google Protocol Buffer Google Protocol Buffer又简称Protobuf，它是一种很高效的结构化数据存储格式，一般用于结构化数据的串行化，即我们常说的数据序列化。这种序列化的协议非常轻便高效，而且是跨平台的，目前已支持多种主流语言。通过这种方式序列化得到的二进制流数据比传统的XML, JSON等方式的结果都占用更小的空间，并且其解析效率也更高，非常适合用于通讯协议或数据存储。 为什么使用Protocol Buffers 通常序列化和解析结构化数据的几种方式？ 使用Ja
前言： 由于业务需要，接触caffe已经有接近半年，一直忙着阅读各种论文，重现大大小小的模型. 期间也总结过一些caffe源码学习笔记，断断续续，这次打算系统的记录一下caffe源码学习笔记，巩固一下C++，同时也梳理一下自己之前的理解。 正文： 我们先不看caffe的框架结构，先介绍一下caffe.proto，是google开源的一种数据交互格式－－Ｇoogle Protobuf,这种数据的格式,我们可以看到caffe.proto中内容： syntax = "proto2"; package c
这篇文章我们将介绍服务器的开发，并从多个方面探究如何开发一款高性能高并发的服务器程序。需要注意的是一般大型服务器，其复杂程度在于其业务，而不是在于其代码工程的基本框架。
SocketManager最多在连接失败时，进行5次重连。建立socket连接代码：
想做一个简单的 Web API，这个时候就需要搭建一个 Web 服务器，在 ASP.NET 中需要 IIS 来搭建服务器，PHP 中需要借助 Apache/Nginx 来实现，对于新手在还没开始之前看到这么多步骤，也许就要放弃了，但是在 Node.js 中开启一个 Web 服务器是 So Easy 的，我们利用 Net、Dgram、HTTP、HTTPS 等模块通过几行简单的代码就可实现。
Framework和Binder的内容挺深的，本文还是站在应用层开发者的角度来建立基本认知，能在遇到问题的时候有思路和方向即可。（本文将带着关键问题和核心流程展开，不会面面俱到）
这篇文章算是对这个系列的一个系统性地总结。我们将介绍服务器的开发，并从多个方面探究如何开发一款高性能高并发的服务器程序。 所谓高性能就是服务器能流畅地处理各个客户端的连接并尽量低延迟地应答客户端的请求；所谓高并发，指的是服务器可以同时支持多的客户端连接，且这些客户端在连接期间内会不断与服务器有数据来往。 这篇文章将从两个方面来介绍，一个是服务器的框架，即单个服务器程序的代码组织结构；另外一个是一组服务程序的如何组织与交互，即架构。注意：本文以下内容中的客户端是相对概念，指的是连接到当前讨论的服务程序的终端，
1,理论链接 https://www.anquanke.com/post/id/85996 2.firda_js代码 setImmediate(function() { Java.perform(function() { console.log("[*] Hooking calls to System.exit"); exitClass = Java.use("java.lang.System"); exitClass.exit.implementat
但在处理像TCP流或文件流时，必须使用到二进制数据。因此在 Node.js中，定义了一个 Buffer 类，该类用来创建一个专门存放二进制数据的缓存区。
这篇文章算是对这个系列的一个系统性地总结。我们将介绍服务器的开发，并从多个方面探究如何开发一款高性能高并发的服务器程序。
以下列出了 Node.js Buffer 模块常用的方法（注意有些方法在旧版本是没有的）：
include irvine32.inc; .data i dword 0; sum qword 0; str1 byte “请输入16进制的(32位整数)乘数和被乘数”,0 str2 byte “乘积为：”,0; j dword 0;
在Binder: ServiceManager的获取文章中，分析了ProcessState与IPCThreadState的创建过程。最后在defaultServiceManager中，返回的是持有BpBinder的BpServiceManager对象。
Binder是一个类似于C/S架构的通信框架，有时候客户端可能想知道服务端的状态，比如服务端如果挂了，客户端希望能及时的被通知到，而不是等到再起请求服务端的时候才知道，这种场景其实在互为C/S的时候最常用，比如AMS与APP，当APP端进程异常退出的时候，AMS希望能及时知道，不仅仅是清理APP端在AMS中的一些信息，比如ActivityRecord，ServiceRecord等，有时候可能还需要及时恢复一些自启动的Service。Binder实现了一套”死亡讣告”的功能，即：服务端挂了，或者正常退出，Bi
随着 Nodejs 的兴起，越来越多的 Web 服务中间层被搭建起来。如 Node 服务端渲染，BFF(Backend For Frontend))层，而 RPC 是远端过程调用，经常用于 BFF 层。最近，我打算写一个中间层，用 Nodejs 调用 Go 服务，除了可以简单用 http 调用之外，发现还有基于 RPC 的调用就研究了一下。
http://www.cnblogs.com/innost/archive/2011/01/09/1931456.html
还有一个信息是对应的场景是音频焦点丢失情况下。 本地尝试复现发现复现不出来，压测也没有复现。 google上搜了下，也有对应的issue，不过没有fix：https://issuetracker.google.com/issues/234934924
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
最近在研究sumo，前几天将编译环境都搭建好了后，自己在解决方案的基础上新增加了一个项目，但是突然冒出来好多问题，其他都已经通过网络搜索解决。关于错误：error LNK2019 :无法解析的外部符号。网络方法很多，自己按照各种方法测试后依然不能解决。最后想到，和已经编译好的项目配置一项一项的作对比，来看看到底哪里出错了。因为根据错误提示，是两个cpp文件中的函数定义被引用。
也就是说在Service端抛出的异常需要可以在Client端接收。印象中binder是可以传异常的,所以aidl直接走起:
中国广东省深圳市望海路半岛城邦三期 518067 +86 13113668890 <netkiller@msn.com>
IPC（Inter-Process Communication）与RPC（Remote Procedure Call）用于实现跨进程通信，不同的是前者使用Binder驱动，用于设备内的跨进程通信，后者使用软总线驱动，用于跨设备跨进程通信。需要跨进程通信的原因是因为每个进程都有自己独立的资源和内存空间，其他进程不能随意访问不同进程的内存和资源，IPC/RPC便是为了突破这一点。
Android Studio 优秀插件系列： Android Studio 优秀插件（一）：GsonFormat Android Studio 优秀插件（二）： Parcelable Code Generator ----------------------------------------------------------------------------- Parcelable ， 这个词大家应该不陌生吧，用于序列化对象的一个接口 不清楚的可以看一下这篇博客：Intent传递对象的两种方法
该文章介绍了如何利用Hadoop的MapReduce和HDFS API实现自定义的MapReduce作业。主要包括自定义Writable类和自定义Mapper类，以及如何使用这些类编写一个MapReduce作业。
我在[003]AIDL是什么中介绍的AIDL，但是好像还有朋友不明白问我，那我就来写一个终极版的文章，让你十分钟彻底明白AIDL，以下代码全为手写。
该文章是一个系列文章，是本人在Android开发的漫漫长途上的一点感想和记录，我会尽量按照先易后难的顺序进行编写该系列。该系列引用了《Android开发艺术探索》以及《深入理解Android 卷Ⅰ，Ⅱ，Ⅲ》中的相关知识，另外也借鉴了其他的优质博客，在此向各位大神表示感谢，膜拜！！！另外，本系列文章知识可能需要有一定Android开发基础和项目经验的同学才能更好理解，也就是说该系列文章面向的是Android中高级开发工程师。
由于 Java 的 Serializable 的性能较低，Parcelable 正式在这个背景下产生的，它核心作用就是为了解决 Android 中大量跨进程通信的性能问题。
最近对网络编程方面比较有兴趣，在微服务实践上也用到了相对主流的RPC框架如Spring Cloud Gateway底层也切换为Reactor-Netty，像Redisson底层也是使用Netty封装通讯协议，最近调研和准备使用的SOFARpc也是基于Netty封装实现了多种协议的兼容。因此，基于Netty造一个轮子，在SpringBoot的加持下，实现一个轻量级的RPC框架。这篇博文介绍的是RPC框架协议的定义以及对应的编码解码处理的实现。
当我们需要对一些信息进行存储或者传输时，通常需要用一种数据协议，将信息转换为可存储或传输的形式（二进制字节流、经过编码的文本等）。
最近在调研Netty的使用，在编写编码解码模块的时候遇到了一个中文字符串编码和解码异常的情况，后来发现是笔者犯了个低级错误。这里做一个小小的回顾。
Hadoop中可以编写自己的类，用作hadoop job的key或者value类型，自己编写的类要实现接口Writable。
binder 和 socket 通信的区别有哪些 : binder 共享内存，Soket需要copy内存 Socket 远程，本地低速（zygote） Serializable 和 Parcelable 之间的区别: (io流，共享内存) Parcelable 序列化和反序列化的具体过程 Parcel.kt package zzw.com.testparcel public class Parcel { companion object { // Used
本篇博文是《从0到1学习 Netty》中入门系列的第六篇博文，主要内容是介绍 Netty 中 ByteBuf 的基本使用，包含其组成、创建、写入和读取，通过源码分析和应用案例进行详细讲解，往期系列文章请访问博主的 Netty 专栏，博文中的所有代码全部收集在博主的 GitHub 仓库中；
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