Android跨进程传递大数据的方法实现
最近要从Service端给Client端传递图片数据，之前的数据都是通过aidl传递：
创建 Parcelable文件
ImageData.java
public class ImageData implements Parcelable {
private byte[] data;
public byte[] getData() {
return data;
}
public ImageData(byte[] dataIn) {
this.data = dataIn;
}
public ImageData(Parcel in) {
int arrayLength = in.readInt();
if (arrayLength > 0) {
data = new byte[arrayLength];
in.readByteArray(data);
}
}
@Override
public void writeToParcel(Parcel dest, int flags) {
if (data != null && data.length > 0) {
dest.writeInt(data.length);
dest.writeByteArray(data);
} else {
dest.writeInt(0);
}
}
...
}
test.aidl
interface test {
void sendMessage(ImageData data);
}运行报错：
android.os.DeadObjectException: Transaction failed on small parcel; remote process probably died
at android.os.BinderProxy.transactNative(Native Method)
at android.os.BinderProxy.transact(BinderProxy.java:514)
...
原因
这里导致DeadObjectException的原因主要是binder创建的buffer被占满了:
kernel/msm-4.4/drivers/android/binder_alloc.c
315 if (best_fit == NULL) {
...
341 pr_err("%d: binder_alloc_buf size %zd failed, no address space\n",
342 alloc->pid, size);
343 pr_err("allocated: %zd (num: %zd largest: %zd), free: %zd (num: %zd largest: %zd)\n",
344 total_alloc_size, allocated_buffers, largest_alloc_size,
345 total_free_size, free_buffers, largest_free_size);
346 eret = ERR_PTR(-ENOSPC);
347 goto error_unlock;
348 }
传输中如果数据大于free_buffers，则会抛出DeadObjectException
解决
1.socket
socke传输不受大小限制，但实现比较复杂
2.文件
通过文件传输比较简单，但效率差，而且高版本会受到Android系统权限限制
3.数据切割
将较大数据切割成较小的数据传输，此方法是兼顾效率，复杂度较好的方案
定义数据体：
public class SliceData implements Parcelable {
private byte[] data;
private int length;
...
}
切割数据方法：
public static byte[][] divideArray(byte[] source, int chunkSize) {
int totalLength = source.length;
int arraySize = (int) Math.ceil(totalLength / (double) chunkSize);
byte[][] ret = new byte[arraySize][chunkSize];
int start = 0;
int parts = 0;
for (int i = 0; i < arraySize; i++) {
if (start + chunkSize > totalLength) {
System.arraycopy(source, start, ret[i], 0, source.length - start);
} else {
System.arraycopy(source, start, ret[i], 0, chunkSize);
}
start += chunkSize;
parts++;
}
return ret;
}
将SliceData按顺序构建发送：
byte[][] divideData = divideArray(testBytes, 64 * 1024);//64k
for (byte[] item : divideData) {
mEmitter.onNext(new SliceData(length, item));
}
client接收：
int chunkSize = bytes.length;
if(buffer == null) {
buffer = new byte[length];
index = 0;
}
if (index + chunkSize > bodyLength) {//最后一个数据块
System.arraycopy(bytes, 0, buffer, index, bodyLength - index);
visualResultData.bitmap = BitmapFactory.decodeByteArray(buffer, 0, buffer.length);
buffer = null;
index = 0;
} else {
System.arraycopy(bytes, 0, buffer, index, chunkSize);
index += chunkSize;
}
4.第三方
binder本身也是利用mmap，可以利用实现mmap的框架，比如 MMKV
5.Bitmap
如果传输的数据是Bitmap，还可以用Bundle的putBinder方案
定义binder：
class ImageBinder extends IRemoteGetBitmap.Stub {
@Override
public Bitmap getBitMap() throws RemoteException {
return mBitmap;
}
}
发送
Bundle bundle = new Bundle();
bundle.putBinder("bitmap", new ImageBinder());
intent.putExtras(bundle);
接收：
ImageBinder imageBinder = (ImageBinder) bundle.getBinder("bitmap");
Bitmap bitmap = imageBinder.getBitmap();
到此这篇关于Android跨进程传递大数据的方法实现的文章就介绍到这了,更多相关Android跨进程传递大数据内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
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