想要深入的学习Binder跨进程通信，Parcel是必须要学习的内容之一。Parcel肩负着Binder中数据传输的重任。了解AIDL的同学，对Parcel应该不会太陌生，如果不了解，请移步上一篇文章《Android AIDL的基本使用》。废话不多说，我们直接进入正题！

Parcel这个类在Java层，JNI层，Native层都有相应的实现，而Java层的Parcel更多是写入和写出功能的封装，具体的数据装载和取出是在Native层，相关文件路径如下：

\frameworks\base\core\java\android\os\Parcel.java
\frameworks\base\core\jni\android_os_Parcel.cpp
\frameworks\native\libs\binder\Parcel.cpp

Java层

Parcel.java中，除了native层代码的调用以外，内部维护了一个对象池用于对象的复用，最新的Android31和之前的版本实现原理有些不一样。

Android31的Parcel

Android31以前的Parcel

    private static final int POOL_SIZE = 6;private static final Parcel[] sOwnedPool = new Parcel[POOL_SIZE];//obtain方法public static Parcel obtain() {final Parcel[] pool = sOwnedPool;synchronized (pool) {Parcel p;for (int i=0; i<POOL_SIZE; i++) {p = pool[i];if (p != null) {pool[i] = null;if (DEBUG_RECYCLE) {p.mStack = new RuntimeException();}p.mReadWriteHelper = ReadWriteHelper.DEFAULT;return p;}}}return new Parcel(0);}//recycle方法public final void recycle() {if (DEBUG_RECYCLE) mStack = null;freeBuffer();final Parcel[] pool;if (mOwnsNativeParcelObject) {pool = sOwnedPool;} else {mNativePtr = 0;pool = sHolderPool;}synchronized (pool) {for (int i=0; i<POOL_SIZE; i++) {if (pool[i] == null) {pool[i] = this;return;}}}}

也很好理解，内部使用了对象数组作为对象池，obtain和recycle主要是对对象数组进行增减，对象池的容量为6

JNI层

JNI层的Parcel具体实现类为android_os_Parcel.cpp，主要是一个桥接的作用，桥接Java层和Native层，所以具体的Parcel细节要看Native层的Parcel

Native层

Native层的Parcel具体实现类为Parcel.cpp，对于基本数据的写入，原理大致相同，我们看一下int类型的写入

status_t Parcel::writeInt32(int32_t val)
{return writeAligned(val);
}template<class T>
status_t Parcel::writeAligned(T val) {COMPILE_TIME_ASSERT_FUNCTION_SCOPE(PAD_SIZE_UNSAFE(sizeof(T)) == sizeof(T));if ((mDataPos+sizeof(val)) <= mDataCapacity) {
restart_write:*reinterpret_cast<T*>(mData+mDataPos) = val;return finishWrite(sizeof(val));//1}status_t err = growData(sizeof(val));if (err == NO_ERROR) goto restart_write;return err;
}

最终都会调用到writeAligned方法（写入对齐），这个方法内部主要是两个逻辑：

（1）如果写入的数据大小+之前存储的数据大小小于阈值，那么直接进行把数据写入到内存

（2）如果写入的数据大小+之前存储的数据大小大于阈值，那么先调用growData进行扩容，然后调用通过goto语句，重新进行数据写入，扩容的比例为原来容积的1.5倍。

之后调用了finishWrite方法，将写入值的大小作为参数传了进去，我们看一下finishWrite方法

status_t Parcel::finishWrite(size_t len)
{if (len > INT32_MAX) {// don't accept size_t values which may have come from an// inadvertent conversion from a negative int.return BAD_VALUE;}//printf("Finish write of %d\n", len);mDataPos += len;//1ALOGV("finishWrite Setting data pos of %p to %zu", this, mDataPos);if (mDataPos > mDataSize) {mDataSize = mDataPos;ALOGV("finishWrite Setting data size of %p to %zu", this, mDataSize);}//printf("New pos=%d, size=%d\n", mDataPos, mDataSize);return NO_ERROR;
}

在注释1的地方，我们可以看到，mDataPos的值增加了写入数据的大小。这样做的目的是规定了读取顺序，我们可以看一下取值的方法readAligned：

template<class T>
T Parcel::readAligned() const {T result;if (readAligned(&result) != NO_ERROR) {result = 0;}return result;
}template<class T>
status_t Parcel::readAligned(T *pArg) const {COMPILE_TIME_ASSERT_FUNCTION_SCOPE(PAD_SIZE_UNSAFE(sizeof(T)) == sizeof(T));if ((mDataPos+sizeof(T)) <= mDataSize) {const void* data = mData+mDataPos;mDataPos += sizeof(T);//1*pArg =  *reinterpret_cast<const T*>(data);return NO_ERROR;} else {return NOT_ENOUGH_DATA;}
}

无参的readAligned调用了有参的readAligned方法，因为我们以Int类型为例，所以参数为Int类型

我们从注释1可以看见，mDataPos的值也进行了相应的变化，也加上了Int类型的字节大小，从而从正确位置取出数据。

比较特殊的是Binder对象的写入，我们看下代码：

status_t Parcel::writeStrongBinder(const sp<IBinder>& val)
{return flatten_binder(ProcessState::self(), val, this);
}status_t flatten_binder(const sp<ProcessState>& /*proc*/,const sp<IBinder>& binder, Parcel* out)
{flat_binder_object obj;if (IPCThreadState::self()->backgroundSchedulingDisabled()) {/* minimum priority for all nodes is nice 0 */obj.flags = FLAT_BINDER_FLAG_ACCEPTS_FDS;} else {/* minimum priority for all nodes is MAX_NICE(19) */obj.flags = 0x13 | FLAT_BINDER_FLAG_ACCEPTS_FDS;}if (binder != NULL) {IBinder *local = binder->localBinder();if (!local) {BpBinder *proxy = binder->remoteBinder();if (proxy == NULL) {ALOGE("null proxy");}const int32_t handle = proxy ? proxy->handle() : 0;obj.type = BINDER_TYPE_HANDLE;obj.binder = 0; /* Don't pass uninitialized stack data to a remote process */obj.handle = handle;obj.cookie = 0;} else {obj.type = BINDER_TYPE_BINDER;obj.binder = reinterpret_cast<uintptr_t>(local->getWeakRefs());obj.cookie = reinterpret_cast<uintptr_t>(local);}} else {obj.type = BINDER_TYPE_BINDER;obj.binder = 0;obj.cookie = 0;}return finish_flatten_binder(binder, obj, out);
}

在Parcel.java中的方法是nativeWriteStrongBinder，在Native中的方法实现为writeStrongBinder，最终调用的方法为flatten_binder方法。在flatten_binder方法中，判断binder是为跨进程类型，然后将相关信息存储到flat_binder_object这个结构体中，写入到Parcel对象里。

flatten_binder方法作用：从字面意义上来看，就是对binder进行压平、压缩，减少存储数据的大小。原理也很简单，binder的父类是IBinder，而IBinder的数据结构很大，包含了跨进程和非跨进程的所有属性，如果直接存储的话，无用的数据也都很被存储。而flatten_binder方法中，将binder进行了类型的区分，将有效的数据存储到了flat_binder_object结构体中，这个结构体很简单，所以也不占空间

参考文章：

Android Binder机制(二) Binder中的数据结构 | skywang

Android-Binder驱动启动 - 简书

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