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解锁Android高效数据传输的秘钥 - Parcelable剖析

news 来源：原创 2024/9/29 2:57:48

作为Android开发者，我们经常需要在不同的组件(Activity、Service等)之间传输数据。这里的"传输"往往不仅仅是简单的数据复制，还可能涉及跨进程的内存复制操作。当传输的数据量较大时，这种操作可能会带来严重的性能问题。而Android系统为我们提供了Parcelable这一高效的序列化传输机制，很好地解决了这一痛点。今天，就让我们一起来探讪Parcelable的神奇之处。

一、Parcelable架构与原理

Parcelable是Android中一种高效的序列化机制，用于实现进程间通信(IPC)中的对象传递。

Parcelable相对于Serializable的使用相对复杂一些，但Parcelable的效率相对Serializable也高很多，这一直是Google工程师引以为傲的，Parcelable和Serializable的效率对比Parcelable vs Serializable号称快10倍的效率。

与Serializable接口不同，Parcelable采用的是手工编码的方式，序列化后的数据更为紧凑。系统将数据打包到一个全局内存区域中，可供不同线程/进程共享访问。

1、Parcelable的设计理念

Parcelable的设计理念是在保证一定性能的前提下，尽可能节省内存和CPU开销。

从架构上来看，Parcelable涉及到了Binder驱动、Parcel容器和IPCThreadState等几个关键组件，共同构成了高效的序列化通道:

（1）、Binder驱动

Binder驱动是Android的核心组件之一，负责进程间的数据传输。它在内核层为每个进程维护了一块受保护的共享内存区域，用于在进程间传递Parcelable对象。

（2）、Parcel容器

Parcel对象是存储序列化数据的临时载体。开发者需要先将对象写入Parcel中，然后由Binder驱动完成Parcel在进程间的拷贝和传递。

（3）、IPCThreadState

IPCThreadState是一个线程私有数据结构，负责在进程间管理请求和应答的Parcel对象数据。每个线程在与其他进程通信时，都会使用自己的IPCThreadState实例。

（4）、Parcelable接口

Parcelable接口定义了将对象写入和从Parcel容器读取的抽象协议，开发者需要手动实现这两个序列化方法。系统会按此协议完成对象的编码/解码操作。

序列化的基本流程如下:

当一个进程需要向另一个进程传输数据时，会先初始化一个Parcel容器对象;
将要传递的Parcelable对象通过writeToParcel()方法写入Parcel容器;
Binder驱动从发送方进程拷贝这个Parcel容器到内核共享内存区域;
接收方进程从共享内存区读取Parcel数据，并通过Parcelable.Creator反序列化出原始对象;
接收进程的目标组件(如Activity)即可使用这个反序列化出的对象数据。

整个过程无需经过Java层的序列化操作，因此效率极高。Parcel容器采用面向流的编码格式存储数据，格式紧凑，内存占用小。

此外，Parcelable的实现细节还包括:

支持平台默认Java数据类型的高效编解码;
使用标志位压缩编码，节省空间;
引入Parcel窗口缓存，加快读写效率;
等等一系列优化手段。

从架构和流程上看，Parcelable不仅拥有简单的接口定义，而且在系统层得到了全方位的优化支持，使其在Android世界中成为高效低耗的序列化标准。当然，与之对应的是开发者必须自行编写序列化方法的工作量。但从性能的角度来看，这一点工作量是完全值得的。

二、Parcelable接口的使用

要使用Parcelable，需要自己实现这两个接口方法。

// 定义一个数据类MyData，实现Parcelable接口
public class MyData implements Parcelable {private int id;private String name;private boolean isAdult;// 构造函数public MyData(int id， String name， boolean isAdult) {this.id = id;this.name = name;this.isAdult = isAdult;}// 从Parcel反序列化时使用的特殊构造函数protected MyData(Parcel in) {id = in.readInt();name = in.readString();isAdult = in.readByte() != 0;}// writeToParcel方法，将数据写入Parcel@Overridepublic void writeToParcel(Parcel dest， int flags) {dest.writeInt(id);dest.writeString(name);dest.writeByte((byte) (isAdult ? 1 : 0));}// 生成用于反序列的CREATOR对象public static final Creator<MyData> CREATOR = new Creator<MyData>() {@Overridepublic MyData createFromParcel(Parcel in) {return new MyData(in);}@Overridepublic MyData[] newArray(int size) {return new MyData[size];}};// describeContents是一个内部接口标志@Overridepublic int describeContents() {return 0;}// getter/setter ...
}

接着就可以通过Intent、Binder等方式传输这个Parcelable对象了。系统在底层会自动完成序列化和反序列化的工作。

// 使用示例：传递Parcelable对象
public class MainActivity extends AppCompatActivity {@Overrideprotected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {super.onCreate(savedInstanceState);setContentView(R.layout.activity_main);// 创建MyData对象MyData data = new MyData(1， "Jack"， true);// 使用Intent传递MyDataIntent intent = new Intent(this， SecondActivity.class);intent.putExtra("data"， data);startActivity(intent);}
}// 接收Parcelable对象
public class SecondActivity extends AppCompatActivity {@Overrideprotected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {super.onCreate(savedInstanceState);setContentView(R.layout.activity_second);// 从Intent中取出MyData对象MyData data = getIntent().getParcelableExtra("data");if (data != null) {int id = data.getId();String name = data.getName();boolean isAdult = data.isAdult();// 处理data...}}
}

在这个例子中:

我们定义了一个MyData类，实现了Parcelable接口。
在MyData类中，我们提供了一个用于Parcel反序列化的特殊构造函数，以及writeToParcel和describeContents方法。
同时生成了一个CREATOR对象，用于从Parcel重构MyData实例。
在MainActivity中，我们创建了一个MyData对象，并通过Intent将它传递给SecondActivity。
在SecondActivity中，我们从Intent中取出了MyData对象，可以使用其中的数据。

通过这个案例，你可以看到使用Parcelable传递一个自定义数据对象是非常简单的。只需要完成几个基本方法的实现，就可以实现对象的高效序列化和反序列化。

与手动实现序列化和Binder传递相比，使用Parcelable的代码更加简洁、安全，并得到了系统级的性能优化。这就是Parcelable作为Android高效IPC解决方案的魅力所在。

三、Parcelable的使用场景

以下是Parcelable主要用于的数据传输场景，以及结合案例代码演示和使用Parcelable的优点分析。

1、Activity间传递数据

当从一个Activity导航到另一个Activity时，可以使用Intent携带数据。如果数据对象实现了Parcelable接口，可以直接在Intent中使用。

// 创建Parcelable对象
MyData myData = new MyData("Hello"， 123);// 通过Intent传递数据
Intent intent = new Intent(CurrentActivity.this， NextActivity.class);
intent.putExtra("MY_DATA_KEY"， myData);
startActivity(intent);

在接收的Activity中：

// 接收Parcelable数据
Intent intent = getIntent();
MyData myData = intent.getParcelableExtra("MY_DATA_KEY");

2、Activity与Service传递数据

Parcelable也可以用于Activity和Service之间的数据传输。可以通过Intent发送数据到Service，或者Service返回结果给Activity。

// Activity发送数据到Service
Intent serviceIntent = new Intent(this， MyService.class);
serviceIntent.putExtra("MY_DATA_KEY"， myData);
startService(serviceIntent);

3、通过Binder传输数据

在使用AIDL（Android Interface Definition Language）定义服务时，Parcelable可以用来在客户端和服务器之间传递数据。

// 在AIDL接口定义中
parcelable MyData;

4、将对象保存在Bundle或保存实例状态

在Activity的生命周期中，可以在onSaveInstanceState方法中使用Bundle保存Parcelable对象。

@Override
public void onSaveInstanceState(Bundle outState) {super.onSaveInstanceState(outState);outState.putParcelable("MY_DATA_KEY"， myData);
}@Override
public void onRestoreInstanceState(Bundle savedInstanceState) {super.onRestoreInstanceState(savedInstanceState);myData = savedInstanceState.getParcelable("MY_DATA_KEY");
}

四、Parcelable与Serializable的比较

与Java中的Serializable相比，Parcelable有以下优势:

1、性能更优
Parcelable序列化后的码流要比Serializable小得多，内存开销和CPU损耗也更低。

2、使用成本低
Parcelable无需使用反射，只需手写几个方法即可。

3、没有安全隐患
Parcelable不会自动完成数据的深复制，避免了Serializable可能带来的安全隐患。

当然，其缺点是需要手动编码实现序列化逻辑，并维护代码与类结构的同步，工作量较高。而Serializable则可以自动完成序列化。

五、Parcelable的性能优化建议

尽管Parcelable已经相当高效，但我们在实际使用时仍可以通过一些优化手段达到更佳的性能表现:

1、尽量使用标量类型
标量类型(int/long)可以直接通过writeInt/writeLong方法进行序列化，性能较高。

2、减少自动装箱操作
避免对装箱对象进行序列化，如Integer等。应直接使用基本类型。

3、编写高效的Parcelable方法
在writeToParcel方法中应先写入有效数据，而不是创建临时对象。

4、启用Parcelable代码生成器
Parceler等工具可以自动生成Parcelable代码，提高开发效率。

六、不得不提及的Bundler

Parcelable的强大远不止于上述简单用法。在Android 10开始，Google引入了Bundler框架，可以将任意的应用程序数据自动打包成一个Parcelable的Bundle，从而实现高效的跨进程通信。Bundler极大地简化了使用Parcelable的难度。

这一强大功能曾广受期待。令人惋惜的是，Bundler目前的可用性和成熟度似乎还有待提高。但不可否认，Google为我们展现了Parcelable在未来更大的应用前景。

无论是Android系统的Binder，还是Chrome浏览器的IPC数据传输，Parcelable都扮演着举足轻重的角色。它使得Android应用能够高效、安全地在进程间传输数据。面向未来，或许Parcelable的序列化能力会不断增强，甚至取代JVM的Serializable成为跨平台的数据序列化标准。让我们拭目以待吧!