android消息处理之messageQueue

http://blog.csdn.net/innost/article/details/47317823

在Andrid 2.3以前，只有Java世界的居民有资格向MessageQueue中添加消息以驱动Java世界的正常运转，但从Android 2.3开始，MessageQueue的核心部分下移至Native层，让Native世界的居民也能利用消息循环来处理他们所在世界的事情。因此现在的MessageQueue心系Native和Java两个世界。

2.3.1 MessageQueue的创建

现在来分析MessageQueue是如何跨界工作的，其代码如下：

[MessageQueue.java-->MessageQueue.MessageQueue()]

MessageQueue() {

    nativeInit();//构造函数调用nativeInit，该函数由Native层实现

}

nativeInit()方法的真正实现为android_os_MessageQueue_nativeInit()函数，其代码如下：

[android_os_MessageQueue.cpp-->android_os_MessageQueue_nativeInit()]

static voidandroid_os_MessageQueue_nativeInit(JNIEnv* env, jobject obj) {

    // NativeMessageQueue是MessageQueue在Native层的代表

    NativeMessageQueue* nativeMessageQueue = newNativeMessageQueue();

    ......

    // 将这个NativeMessageQueue对象设置到Java层保存

    android_os_MessageQueue_setNativeMessageQueue(env,obj,

                                                         nativeMessageQueue);

}

nativeInit函数在Native层创建了一个与MessageQueue对应的NativeMessageQueue对象，其构造函数如下：

[android_os_MessageQueue.cpp-->NativeMessageQueue::NativeMessageQueue()]

NativeMessageQueue::NativeMessageQueue() {

    /* 代表消息循环的Looper也在Native层中呈现身影了。根据消息驱动的知识，一个线程会有一个

      Looper来循环处理消息队列中的消息。下面一行的调用就是取得保存在线程本地存储空间

     （Thread Local Storage）中的Looper对象 */

    mLooper= Looper::getForThread();

    if (mLooper == NULL) {

        /* 如为第一次进来，则该线程没有设置本地存储，所以须先创建一个Looper，然后再将其保存到

          TLS中，这是很常见的一种以线程为单位的单例模式*/

        mLooper = new Looper(false);

        Looper::setForThread(mLooper);

    }

}

Native的Looper是Native世界中参与消息循环的一位重要角色。虽然它的类名和Java层的Looper类一样，但此二者其实并无任何关系。这一点以后还将详细分析。

2.3.2 提取消息

当一切准备就绪后，Java层的消息循环处理，也就是Looper会在一个循环中提取并处理消息。消息的提取就是调用MessageQueue的next()方法。当消息队列为空时，next就会阻塞。MessageQueue同时支持Java层和Native层的事件，那么其next()方法该怎么实现呢？具体代码如下：

[MessagQueue.java-->MessageQueue.next()]

final Message next() {

    int pendingIdleHandlerCount = -1;

    int nextPollTimeoutMillis = 0;

 

    for (;;) {

        ......

        // mPtr保存了NativeMessageQueue的指针，调用nativePollOnce进行等待

        nativePollOnce(mPtr,nextPollTimeoutMillis);

        synchronized (this) {

            final long now = SystemClock.uptimeMillis();

            // mMessages用来存储消息，这里从其中取一个消息进行处理

            final Message msg = mMessages;

            if (msg != null) {

                final long when = msg.when;

                if (now >= when) {

                    mBlocked = false;

                    mMessages = msg.next;

                    msg.next = null;

                    msg.markInUse();

                    return msg; // 返回一个Message给Looper进行派发和处理

               } else {

                    nextPollTimeoutMillis = (int) Math.min(when- now,

                                                  Integer.MAX_VALUE);

                }

            } else {

                nextPollTimeoutMillis = -1;

            }

            ......

            /* 处理注册的IdleHandler，当MessageQueue中没有Message时，

           Looper会调用IdleHandler做一些工作，例如做垃圾回收等  */

           ......

           pendingIdleHandlerCount = 0;

            nextPollTimeoutMillis = 0;

        }

    }

}

看到这里，可能会有人觉得这个MessageQueue很简单，不就是从以前在Java层的wait变成现在Native层的wait了吗？但是事情本质比表象要复杂得多，来思考下面的情况：

nativePollOnce()返回后，next()方法将从mMessages中提取一个消息。也就是说，要让nativePollOnce()返回，至少要添加一个消息到消息队列，否则nativePollOnce()不过是做了一次无用功罢了。

如果nativePollOnce()将在Native层等待，就表明Native层也可以投递Message，但是从Message类的实现代码上看，该类和Native层没有建立任何关系。那么nativePollOnce()在等待什么呢？

对于上面的问题，相信有些读者心中已有了答案：nativePollOnce()不仅在等待Java层来的Message，实际上还在Native还做了大量的工作。

下面我们来分析Java层投递Message并触发nativePollOnce工作的正常流程。

1. 在Java层投递Message

MessageQueue的enqueueMessage函数完成将一个Message投递到MessageQueue中的工作，其代码如下：

[MesssageQueue.java-->MessageQueue.enqueueMessage()]

final boolean enqueueMessage(Message msg, longwhen) {

    ......

    finalboolean needWake;

   synchronized (this) {

        if(mQuiting) {

           return false;

        }else if (msg.target == null) {

           mQuiting = true;

        }

       msg.when = when;

       Message p = mMessages;

        if(p == null || when == 0 || when < p.when) {

           /* 如果p为空，表明消息队列中没有消息，那么msg将是第一个消息，needWake

             需要根据mBlocked的情况考虑是否触发 */

            msg.next= p;

           mMessages = msg;

           needWake = mBlocked;

        } else {

           // 如果p不为空，表明消息队列中还有剩余消息，需要将新的msg加到消息尾

           Message prev = null;

           while (p != null && p.when <= when) {

               prev = p;

               p = p.next;

           }

           msg.next = prev.next;

           prev.next = msg;

           // 因为消息队列之前还剩余有消息，所以这里不用调用nativeWakeup

           needWake = false;

        }

    }

    if(needWake) {

        // 调用nativeWake，以触发nativePollOnce函数结束等待

       nativeWake(mPtr);

    }

    returntrue;

}

上面的代码比较简单，主要功能是：

·  将message按执行时间排序，并加入消息队。

·  根据情况调用nativeWake函数，以触发nativePollOnce函数，结束等待。

建议 虽然代码简单，但是对于那些不熟悉多线程的读者，还是要细细品味一下mBlocked值的作用。我们常说细节体现美，代码也一样，这个小小的mBlocked正是如此。

2. nativeWake函数分析

nativeWake函数的代码如下所示：

[android_os_MessageQueue.cpp-->android_os_MessageQueue_nativeWake()]

static voidandroid_os_MessageQueue_nativeWake(JNIEnv* env, jobject obj,

                                                      jint ptr)

{

   NativeMessageQueue* nativeMessageQueue = // 取出NativeMessageQueue对象

                      reinterpret_cast<NativeMessageQueue*>(ptr);

    returnnativeMessageQueue->wake(); // 调用它的wake函数

}

[android_os_MessageQueue.cpp-->NativeMessageQueue::wake()]

void NativeMessageQueue::wake() {

   mLooper->wake(); // 层层调用，现在转到mLooper的wake函数

}

Native Looper的wake函数代码如下：

[Looper.cpp-->Looper::wake()]

void Looper::wake() {

    ssize_tnWrite;

    do {

        // 向管道的写端写入一个字符

       nWrite = write(mWakeWritePipeFd, "W", 1);

    } while(nWrite == -1 && errno == EINTR);

}

Wake()函数则更为简单，仅仅向管道的写端写入一个字符”W”，这样管道的读端就会因为有数据可读而从等待状态中醒来。

2.3.3 nativePollOnce函数分析

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();

    }

}

2.3.4 MessageQueue总结

想不到，一个小小的MessageQueue竟然有如此多的内容。在后面分析Android输入系统时，会再次在Native层和MessageQueue碰面，这里仅是为后面的相会打下一定的基础。

现在将站在一个比具体代码更高的层次来认识一下MessageQueue和它的伙伴们。

1. 消息处理的大家族合照

MessageQueue只是消息处理大家族的一员，该家族的成员合照如图2-5所示。

图 2 - 5 消息处理的家族合照

结合前述内容可从图2-5中得到：

·  Java层提供了Looper类和MessageQueue类，其中Looper类提供循环处理消息的机制，MessageQueue类提供一个消息队列，以及插入、删除和提取消息的函数接口。另外，Handler也是在Java层常用的与消息处理相关的类。

·  MessageQueue内部通过mPtr变量保存一个Native层的NativeMessageQueue对象，mMessages保存来自Java层的Message消息。

·  NativeMessageQueue保存一个native的Looper对象，该Looper从ALooper派生，提供pollOnce和addFd等函数。

·  Java层有Message类和Handler类，而Native层对应也有Message类和MessageHandler抽象类。在编码时，一般使用的是MessageHandler的派生类WeakMessageHandler类。

注意 在include/media/stagfright/foundation目录下也定义了一个ALooper类，它是供stagefright使用的类似Java消息循环的一套基础类。这种同名类的产生，估计是两个事先未做交流的Group的人写的。

2. MessageQueue处理流程总结

·  MessageQueue核心逻辑下移到Native层后，极大地拓展了消息处理的范围，总结一下有以下几点：

·  MessageQueue继续支持来自Java层的Message消息，也就是早期的Message加Handler的处理方式。

·  MessageQueue在Native层的代表NativeMessageQueue支持来自Native层的Message，是通过Native的Message和MessageHandler来处理的。

·  NativeMessageQueue还处理通过addFd添加的Request。在后面分析输入系统时，还会大量碰到这种方式。

·  从处理逻辑上看，先是Native的Message，然后是Native的Request，最后才是Java的Message。