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
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。
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。
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。
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
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。
为什么会想写这篇文章,只因为一个error idl.exe E 4928 5836 type_namespace.cpp:130] 'Book' can be an out type, so you must declare it as in, out or inout. 看过上一篇文章Android:IPC之AIDL的学习和总结的同学都知道这是因为在AIDL文件中使用非常规类型作为参数传递的时候没有标记指向tag,那么到底为什么会是这样子的呢,作为一个好奇宝宝我想好好看看。
小帅最近在学Java的IO类库,这么多类看得小帅人头昏眼花,常常是学了这个类,忘了那个类,再过一阵子就全忘了。。。
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。
需要实现commonEncoder,CommonDecoder,NettyClientHandler。
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。
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。
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。
这篇博客是在Eugenio @workingkills Marletti的帮助下完成的。
分析,以需求一的输出数据作为排序的输入数据,自定义FlowBean,以FlowBean为map输 出的key,以手机号作为Map输出的value,因为MapReduce程序会对Map阶段输出的key 进行排序
需求一: 统计求和 统计每个手机号的上行流量总和,下行流量总和,上行总流量之和,下行总流量之和 分析:以手机号码作为key值,上行流量,下行流量,上行总流量,下行总流量四个字段作 为value值,然后以这个key,和value作为map阶段的输出,reduce阶段的输入
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!
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。
这次是讲Android存储路径及IO的基本操作。因为我们在开发的时候会经常这种方便的需求。这篇文章的内容我写的可能很少,都没有细写。别吐槽。o( ̄︶ ̄)o
在上一篇博客 【Binder 机制】AIDL 分析 ( 创建 AIDL 文件 | 创建 Parcelable 类 | AIDL 中使用 Parcelable 类 | 编译工程生成 AIDL 对应的Java源文件 ) 创建了 AIDL 文件 , 并编译生成了 AIDL 文件对应的 Java 源文件 , 现在开始分析生成在 " AIDL_Demo\app\build\generated\aidl_source_output_dir\debug\out\kim\hsl\aidl_demo " 目录 中的 " IMyAidlInterface.java " 源文件 ;
数据输出流允许应用程序以适当方式将基本 Java 数据类型写入输出流中。然后应用程序可以使用数据输入流将数据读入。
!!!写入顺序不可与读取顺序相反!!! 基本数据处理流<====>文件 与字符流基本相同 完整代码 package cn.hxh.io.other; import java.io.*; public class DataDemo01 { public static void main(String[] args) throws IOException { write("D:/aa/a.txt"); read("D:/aa/a.txt"); } public static voi
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Java serializable是Java的一个接口,用于实现对象的序列化和反序列化。
byte (字节) 是 Java 中的基本数据类型,一个 byte 包含8个 bit(位),byte 的取值范围是-128到+127。
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:
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。
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;
右键点击 " aidl " 目录 , 选择 " New / AIDL / AIDL File " 文件 ;
统计每个手机号的上行数据包数总和,下行数据包数总和,上行总流量之和,下行总流量之和
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
netty中用于进行信息承载和交流的类叫做ByteBuf,从名字可以看出这是Byte的缓存区,是对字节数据的封装
使用 Android Studio 自带的 Add Parcelable Implementation ,然后你就得到了。。。
先定义一个实体Student.class,需要实现Serializable接口,但是不需要实现get(),set()方法
1、字节位移 要穷尽所有的类型进行位移。 package com.guanjian.serialize; import java.io.ByteArrayInputStream; import java.io.ByteArrayOutputStream; import java.io.IOException; import java.util.Arrays; /** * Created by Administrator on 2018-05-20. */ public class Test1 {
被序列化的类必须属于 Enum、Array 和 Serializable 类型其中的任何一种。
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
Binder机制是Android系统提供的跨进程通讯机制,这篇文章开始会从Linux相关的基础概念知识开始介绍,从基础概念知识中引出Binder机制,归纳Binder机制与Linux系统的跨进程机制的优缺点,接着分析Binder的通信模型和原理,而Binder机制最佳体现就是AIDL,所以在后面会分析AIDL的实现原理,最后简单的提下AMS的Binder体系,整篇文章中间会穿插有IBinder、Binder、Parcel的介绍,整篇文章阅读难度不大,不会涉及到framework层的Binder原理,AIDL部分需要有AIDL的使用基础
这里有二个关键字,存储和传输,存储的场景比如对象的持久化,传输的场景比如将对象通过网络传输,然后在需要使用的时候,反序列化,重新创建对象。
API设计更建议实战过程中逐渐了解熟悉掌握,本文记录基础设计和相关API,只需要大致了解ByteBuf设计思想即可。
Binder机制核心点就是利用mmap开辟一块空间,使得多个进程可以访问,不仅接收端持有该映射,内核空间也持有,由于相当于内存,所以拷贝只需要一次:从发送端进程的工作内存(用户空间)到主内存(内核空间)的内存映射中,接收端也就相当于接收到了,想要深入理解可以查看Java--深入理解JMM模型、Java并发特性
Channel建立连接通道,封装了I/O的基本操作。那Channel在Netty中的实例化流程是怎么样的呢?
我们都知道用java来序列化一个对象,需要用到ObjectOutputSteam来把对象写进一个字节流ByteOutputStream,然后把字节流转成字节数组。用ObjectInputSteam来反序列化,获取一个字节流,再读出对象。类似代码如下。
当我们点击手机屏幕上的软件图标时,就可以打开这个软件,看似很简单的过程其实包含了许多的底层交互,看了还不明白,欢迎来打我。
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