Android高级面试_2_IPC相关

Android 高级面试-3：语言相关

1、Java 相关

1.1 缓存相关

问题：LruCache 的原理？
问题：DiskLruCache 的原理？

LruCache 用来实现基于内存的缓存，LRU 就是最近最少使用的意思，LruCache 基于LinkedHashMap实现。LinkedHashMap 是在 HashMap 的基础之上进行了封装，除了具有哈希功能，还将数据插入到双向链表中维护。每次读取的数据会被移动到链表的尾部，当达到了缓存的最大的容量的时候就将链表的首部移出。使用 LruCache 的时候需要注意的是单位的问题，因为该 API 并不清楚要存储的数据是如何计算大小的，所以它提供了方法供我们实现大小的计算方式。

DiskLruCache 与 LruCache 类似，也是用来实现缓存的，并且也是基于 LinkedHashMap 实现的。不同的是，它是基于磁盘缓存的，LruCache 是基于内存缓存的。所以，DiskLruCache 能够存储的空间更大，但是读写的速率也更慢。使用 DiskLruCache 的时候需要到 Github 上面去下载。OkHttp 和 Glide 的磁盘缓存都是基于 DiskLruCache 开发的。DiskLruCahce 内部维护了一个日志文件，记录了读写的记录的信息。其他的基本都是基础的磁盘 IO 操作。

1.2 List 相关

问题：ArrayList 与 LinkedList 区别

ArrayList 是基于动态数组，底层使用System.arrayCopy()实现数组扩容；查找值的复杂度为O(1)，增删的时候可能扩容，复杂度也比 LinkedList 高；如果能够大概估出列表的长度，可以通过在 new 出实例的时候指定一个大小来指定数组的初始大小，以减少扩容的次数；适合应用到查找多于增删的情形，比如作为 Adapter 的数据的容器。
LinkedList 是基于双向链表；增删的复杂度为O(1)，查找的复杂度为O(n)；适合应用到增删比较多的情形。
两种列表都不是线程安全的，Vector是线程安全的，但是它的线程安全的实现方式是通过对每个方法进行加锁，所以性能比较低。

问题：如何实现线程间安全地操作 List？

具体使用哪种方式，可以根据具体的业务逻辑进行选择。通常有以下几种方式：

操作 List 的时候使用sychronized进行控制。我们可以在我们自己的业务方法上面进行加锁来保证线程安全。
使用Collections.synchronizedList()进行包装。这个方法内部使用了私有锁来实现线程安全，就是通过对一个全局变量进行加锁。调用我们的 List 的方法之前需要先获取该私有锁。私有锁可以降低锁粒度。
使用并发包中的类，比如在读多写少的情况下，为了提升效率可以使用CopyOnWriteArrayList代替 ArrayList，使用ConcurrentLinkedQueue代替 LinkedList. 并发容器中的 CopyOnWriteArrayList 在读的时候不加锁，写的时候使用 Lock 加锁。ConcurrentLinkedQueue 则是基于 CAS，在增删数据之前会先进行比较。

1.3 Map 相关

问题：SparseArray 的原理

SparseArray 主要用来替换 Java 中的 HashMap，因为 HashMap 将整数类型的键默认装箱成 Integer (效率比较低). 而 SparseArray 通过内部维护两个数组来进行映射，并且使用二分查找寻找指定的键，所以它的键对应的数组无需是包装类型。SparseArray 用于当 HashMap 的键是 Integer 的情况，它会在内部维护一个 int 类型的数组来存储键。同理，还有 LongSparseArray, BooleanSparseArray 等，都是用来通过减少装箱操作来节省内存空间的。但是，因为它内部使用二分查找寻找键，所以其效率不如 HashMap 高，所以当要存储的键值对的数量比较大的时候，考虑使用 HashMap.

问题：HashMap、ConcurrentHashMap 以及 HashTable?
问题：hashmap 如何 put 数据（从 hashmap 源码角度讲解）？（掌握 put 元素的逻辑）

HashMap (下称 HM) 是哈希表，ConcurrentHashMap (下称 CHM) 也是哈希表，它们之间的区别是 HM 不是线程安全的，CHM 线程安全，并且对锁进行了优化。对应 HM 的还有 HashTable (下称 HT)，它通过对内部的每个方法加锁来实现线程安全，效率较低。

HashMap 的实现原理：HashMap 使用拉链法来解决哈希冲突，即当两个元素的哈希值相等的时候，它们会被方进一个桶当中。当一个桶中的数据量比较多的时候，此时 HashMap 会采取两个措施，要么扩容，要么将桶中元素的数据结构从链表转换成红黑树。因此存在几个常量会决定 HashMap 的表现。在默认的情况下，当 HashMap 中的已经被占用的桶的数量达到了 3/4 的时候，会对 HashMap 进行扩容。当一个桶中的元素的数量达到了 8 个的时候，如果桶的数量达到了 64 个，那么会将该桶中的元素的数据结构从链表转换成红黑树。如果桶的数量还没有达到 64 个，那么此时会对 HashMap 进行扩容，而不是转换数据结构。

从数据结构上，HashMap 中的桶中的元素的数据结构从链表转换成红黑树的时候，仍然可以保留其链表关系。因为 HashMap 中的 TreeNode 继承了 LinkedHashMap 中的 Entry，因此它存在两种数据结构。

HashMap 在实现的时候对性能进行了很多的优化，获取对象的哈希码的时候，会先使用哈希值的高 16 位与低 16 进行异或运算来提升哈希值的随机性。然后截取后面几位而不是取余的方式计算元素在数组中的索引。（保证按照 2 的整数次幂进行扩容，这样截取后面的几位就可以得到桶的索引。）

因为每个桶的元素的数据结构有两种可能，因此，当对 HashMap 进行增删该查的时候都会根据结点的类型分成两种情况来进行处理。当数据结构是链表的时候处理起来都非常容易，使用一个循环对链表进行遍历即可。当数据结构是红黑树的时候处理起来比较复杂。红黑树的查找可以沿用二叉树的查找的逻辑。

问题：集合 Set 实现 Hash 怎么防止碰撞？
问题：HashSet 与 HashMap 怎么判断集合元素重复
问题：HashMap 的实现？与 HashSet 的区别？
问题：TreeMap 具体实现？

HashSet 内部通过 HashMap 实现:

HashMap 解决哈希冲突使用的是拉链法，碰撞的元素会放进链表中，链表长度超过 8，并且桶的数量大于 64 的时候，会将桶的数据结构从链表转换成红黑树。
HashMap 在求得每个结点在数组中的索引的时候，会使用对象的哈希码的高八位和低八位求异或，来增加哈希码的随机性。
当我们通过 put() 方法将一个键值对添加到哈希表当中的时候，会根据哈希值和键是否相等两个条件进行判断，只有当两者完全相等的时候才认为元素发生了重复。

HashSet 不允许列表中存在重复的元素，HashSet 内部使用的是 HashMap 实现的。在我们向 HashSet 中添加一个元素的时候，会将该元素作为键，一个默认的对象作为值，构成一个键值对插入到内部的 HashMap 中。

TreeMap 是基于红黑树实现的，它要求用户要么在创建 TreeMap 的时候传入比较器，要么键本身是 Comparable 的。当向树中插入一个键值对的时候，它会根据键和已有键的比较的情况为新插入的键值对寻找一个合适的位置。

1.4 注解相关

问题：对 Java 注解的理解

Java 注解在 Android 中比较常见的使用方式有 3 种：

第一种方式是基于反射的。因为反射本身的性能问题，所以它通常用来做一些简单的工作，比如为类、类的字段和方法等添加额外的信息，然后通过反射来获取这些信息。
第二种方式是基于 AnnotationProcessor 的，也就是在编译期间动态生成样板代码，然后通过反射触发生成的方法。比如 ButterKnife 就使用注解处理，在编译的时候 find 使用了注解的控件，并为其绑定值。然后，当调用 bind() 的时候直接反射调用生成的方法。Room 也是在编译期间为使用注解的方法生成数据库方法的。在开发这种第三方库的时候还可能使用到 Javapoet 来帮助我们生成 Java 文件。
最后一种比较常用的方式是使用注解来取代枚举。因为枚举相比于常量有额外的内存开销，所以开发的时候通常使用常量来取代枚举。但是如果只使用常量我们无法对传入的常量的范围进行限制，因此我们可以使用注解来限制取值的范围。以整型为例，我们会在定义注解的时候使用注解 @IntDef({/*各种枚举值*/}) 来指定整型的取值范围。然后使用注解修饰我们要方法的参数即可。这样 IDE 会给出一个提示信息，提示我们只能使用指定范围的值。

1.5 Object 相关

问题：Object 类的 equal() 和 hashcode() 方法重写？

这两个方法都具有决定一个对象身份功能，所以两者的行为必须一致，覆写这两个方法需要遵循一定的原则。可以从业务的角度考虑使用对象的唯一特征，比如 ID 等，或者使用它的全部字段来进行计算得到一个整数的哈希值。一般，我不会直接覆写该方法，除非业务特征非常明显。因为一旦修改之后，它的作用范围将是全局的。我们还可以通过 IDEA 的 generate 直接生成该方法。

问题：Object 都有哪些方法？

wait() & notify(), 用来对线程进行控制，以让当前线程等待，直到其他线程调用了 notify()/notifyAll() 方法。wait() 发生等待的前提是当前线程获取了对象的锁（监视器）。调用该方法之后当前线程会释放获取到的锁，然后让出 CPU，进入等待状态。notify/notifyAll() 的执行只是唤醒沉睡的线程，而不会立即释放锁，锁的释放要看代码块的具体执行情况。
clone() 与对象克隆相关的方法（深拷贝 & 浅拷贝的问题）
finilize()
toString()
equal() & hashCode()

1.6 字符串相关

问题：StringBuffer 与 StringBuilder 的区别？

前者是线程安全的，每个方法上面都使用 synchronized 关键字进行了加锁，后者是非线程安全的。一般情况下使用 StringBuilder 即可，因为非多线程环境进行加锁是一种没有必要的开销。

问题：对 Java 中 String 的了解

String 不是基本数据类型。
String 是不可变的，JVM 使用字符串池来存储所有的字符串对象。
使用 new 创建字符串，这种方式创建的字符串对象不存储于字符串池。我们可以调用intern() 方法将该字符串对象存储在字符串池，如果字符串池已经有了同样值的字符串，则返回引用。使用双引号直接创建字符串的时候，JVM 先去字符串池找有没有值相等字符串，如果有，则返回找到的字符串引用；否则创建一个新的字符串对象并存储在字符串池。

问题：String 为什么要设计成不可变的？

线程安全：由于 String 是不可变类，所以在多线程中使用是安全的，我们不需要做任何其他同步操作。
String 是不可变的，它的值也不能被改变，所以用来存储数据密码很安全。
复用/节省堆空间：实际在 Java 的开发当中 String 是使用最为频繁的类之一，通过 dump 的堆可以看出，它经常占用很大的堆内存。因为 java 字符串是不可变的，可以在 java 运行时节省大量 java 堆空间。不同的字符串变量可以引用池中的相同的字符串。如果字符串是可变得话，任何一个变量的值改变，就会反射到其他变量，那字符串池也就没有任何意义了。

问题：常见编码方式有哪些？ Utf-8, Unicode, ASCII
问题：Utf-8 编码中的中文占几个字节？

UTF-8 编码把一个 Unicode 字符根据不同的数字大小编码成 1-6 个字节，常用的英文字母被编码成 1 个字节，汉字通常是 3 个字节，只有很生僻的字符才会被编码成 4-6 个字节。

1.7 线程控制

问题：开启线程的三种方式，run() 和 start() 方法区别
问题：如何保证线程安全？（太泛，synchronized, voliate, Lock, 线程安全集合）
问题：如何保证多线程读写文件的安全？

线程启动的三种方式：

    //  方式 1：Thread 覆写 run() 方法；private class MyThread extends Thread {@Overridepublic void run() {// 业务逻辑}}// 方式 2：Thread + Runnablenew Thread(new Runnable() {public void run() {// 业务逻辑}}).start();// 方式 3：ExectorService + CallableExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(5);List<Future<Integer>> results = new ArrayList<Future<Integer>>();for (int i=0; i<5; i++) {results.add(executor.submit(new CallableTask(i, i)));}

线程启动，run() 和 start() 方法区别：

start() 会调用 native 的 start() 方法，然后 run() 方法会被回调，此时 run() 异步执行；如果直接调用 run()，它会使用默认的实现（除非覆写了），并且会在当前线程中执行，此时 Thread 如同一个普通的类。Thread 的 run() 方法的默认实现如下：

    private Runnable target;public void run() {if (target != null)  target.run();}

问题：线程如何关闭，以及如何防止线程的内存泄漏？

有两种方式可以用来关闭线程。一种是使用中断标志位进行判断。当需要停止线程的时候，调用线程的 interupt() 方法即可。这种情况下需要注意的地方是，当线程处于阻塞状态的时候调用了中断方法，此时会抛出一个异常，并将中断标志位复位。此时，我们是无法退出线程的。所以，我们需要同时考虑一般情况和线程处于阻塞时中断两种情况。另一个方案是使用一个 volatile 类型的布尔变量，使用该变量来判断是否应该结束线程。两种方案的示例代码如下：

    // 方式 1：使用中断标志位@Overridepublic void run() {try {while (!isInterrupted()) {// do something}} catch (InterruptedException ie) {  // 线程因为阻塞时被中断而结束了循环}}private static class MyRunnable2 implements Runnable {// 注意使用 volatile 修饰private volatile boolean canceled = false;@Overridepublic void run() {while (!canceled) {// do something}}public void cancel() {canceled = true;}}

防止线程内存泄漏：

在 Activity 等中使用线程的时候，将线程定义成静态内部类，非静态内部类会持有外部类的匿名引用；
当需要在线程中调用 Activity 的方法的时候，使用 WeakReference 引用 Activity；
或者当 Activity 需要结束的时候，在 onDestroy() 方法中终止线程。

问题：Java 线程池、线程池的几个核心参数的意义？
问题：多线程：怎么用、有什么问题要注意；Android 线程上限？然后提到线程池的上限

Android 中并没有明确规定可以创建的线程的数量，但是每个进程的资源是有限的，线程本身会占有一定的资源，所以受内存大小的限制，会有数量的上限。通常，我们在使用线程或者线程池的时候，不会创建太多的线程。线程池的大小经验值应该这样设置：（其中 N 为 CPU 的核数）

如果是 CPU 密集型应用，则线程池大小设置为 N + 1；(大部分时间在计算)
如果是 IO 密集型应用，则线程池大小设置为 2N + 1；(大部分时间在读写，Android)

下面是 Android 中的 AysncTask 中创建线程池的代码（创建线程池的核心参数的说明已经家在了注释中），

    // CPU 的数量private static final int CPU_COUNT = Runtime.getRuntime().availableProcessors();// 核心线程的数量：只有提交任务的时候才会创建线程，当当前线程数量小于核心线程数量，新添加任务的时候，会创建新线程来执行任务private static final int CORE_POOL_SIZE = Math.max(2, Math.min(CPU_COUNT - 1, 4));// 线程池允许创建的最大线程数量：当任务队列满了，并且当前线程数量小于最大线程数量，则会创建新线程来执行任务private static final int MAXIMUM_POOL_SIZE = CPU_COUNT * 2 + 1;// 非核心线程的闲置的超市时间：超过这个时间，线程将被回收，如果任务多且执行时间短，应设置一个较大的值private static final int KEEP_ALIVE_SECONDS = 30;// 线程工厂：自定义创建线程的策略，比如定义一个名字private static final ThreadFactory sThreadFactory = new ThreadFactory() {private final AtomicInteger mCount = new AtomicInteger(1);public Thread newThread(Runnable r) {return new Thread(r, "AsyncTask #" + mCount.getAndIncrement());}};// 任务队列：如果当前线程的数量大于核心线程数量，就将任务添加到这个队列中private static final BlockingQueue<Runnable> sPoolWorkQueue =new LinkedBlockingQueue<Runnable>(128);public static final Executor THREAD_POOL_EXECUTOR;static {ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(/*corePoolSize=*/ CORE_POOL_SIZE,/*maximumPoolSize=*/ MAXIMUM_POOL_SIZE, /*keepAliveTime=*/ KEEP_ALIVE_SECONDS, TimeUnit.SECONDS,/*workQueue=*/ sPoolWorkQueue, /*threadFactory=*/ sThreadFactory/*handler*/ defaultHandler); // 饱和策略：AysncTask 没有这个参数threadPoolExecutor.allowCoreThreadTimeOut(true);THREAD_POOL_EXECUTOR = threadPoolExecutor;}

饱和策略：任务队列和线程池都满了的时候执行的逻辑，Java 提供了 4 种实现；

当调用了线程池的 prestartAllcoreThread() 方法的时候，线程池会提前启动并创建所有核心线程来等待任务；
当调用了线程池的 allowCoreThreadTimeOut() 方法的时候，超时时间到了之后，闲置的核心线程也会被移除。

问题：wait() 与 sleep() 的区别

wait()、notify() 和 notifyAll() 方法是 Object 的 final 方法，无法被重写。
wait() 使当前线程阻塞，直到接到通知或被中断为止。前提是必须先获得锁，一般配合 synchronized 关键字使用，在 synchronized 同步代码块里使用 wait()、notify() 和 notifyAll() 方法。如果调用 wait() 或者 notify() 方法时，线程并未获取到锁的话，则会抛出 IllegalMonitorStateException 异常。再次获取到锁，当前线程才能从 wait() 方法处成功返回。
由于 wait()、notify() 和 notifyAll() 在 synchronized 代码块执行，说明当前线程一定是获取了锁的。当线程执行 wait() 方法时候，会释放当前的锁，然后让出 CPU，进入等待状态。只有当 notify()/notifyAll() 被执行时候，才会唤醒一个或多个正处于等待状态的线程，然后继续往下执行，直到执行完 synchronized 代码块或是中途遇到 wait()，再次释放锁。也就是说，notify()/notifyAll() 的执行只是唤醒沉睡的线程，而不会立即释放锁，锁的释放要看代码块的具体执行情况。所以在编程中，尽量在使用了 notify()/notifyAll() 后立即退出临界区，以唤醒其他线程。
wait() 需要被 try catch 包围，中断也可以使 wait 等待的线程唤醒。
notify() 和 wait() 的顺序不能错，如果 A 线程先执行 notify() 方法，B 线程再执行 wait() 方法，那么 B 线程是无法被唤醒的。
notify() 和 notifyAll() 的区别：notify() 方法只唤醒一个等待（对象的）线程并使该线程开始执行。所以如果有多个线程等待一个对象，这个方法只会唤醒其中一个线程，选择哪个线程取决于操作系统对多线程管理的实现。notifyAll() 会唤醒所有等待 (对象的) 线程，尽管哪一个线程将会第一个处理取决于操作系统的实现。如果当前情况下有多个线程需要被唤醒，推荐使用 notifyAll() 方法。比如在生产者-消费者里面的使用，每次都需要唤醒所有的消费者或是生产者，以判断程序是否可以继续往下执行。

对于 sleep() 和 wait() 方法之间的区别，总结如下，

所属类不同：sleep() 方法是 Thread 的静态方法，而 wait() 是 Object 实例方法。
调用位置不同：wait() 方法必须要在同步方法或者同步块中调用，也就是必须已经获得对象锁。而 sleep() 方法没有这个限制可以在任何地方种使用。
锁释放不同：wait() 方法会释放占有的对象锁，使得该线程进入等待池中，等待下一次获取资源。而 sleep() 方法只是会让出 CPU 并不会释放掉对象锁；
线程唤醒不同：sleep() 方法在休眠时间达到后如果再次获得 CPU 时间片就会继续执行，而 wait() 方法必须等待 Object.notift()/Object.notifyAll() 通知后，才会离开等待池，并且再次获得 CPU 时间片才会继续执行。

问题：线程的状态

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新建 (NEW)：新创建了一个线程对象。
可运行 (RUNNABLE)：线程对象创建后，其他线程(比如 main 线程）调用了该对象的 start() 方法。该状态的线程位于可运行线程池中，等待被线程调度选中，获取 CPU 的使用权。
运行 (RUNNING)：RUNNABLE 状态的线程获得了 CPU 时间片（timeslice），执行程序代码。
阻塞 (BLOCKED)：阻塞状态是指线程因为某种原因放弃了 CPU 使用权，也即让出了 CPU timeslice，暂时停止运行。直到线程进入 RUNNABLE 状态，才有机会再次获得 CPU timeslice 转到 RUNNING 状态。阻塞的情况分三种：
1. 等待阻塞：RUNNING 的线程执行 o.wait() 方法，JVM 会把该线程放入等待队列 (waitting queue) 中。
2. 同步阻塞：RUNNING 的线程在获取对象的同步锁时，若该同步锁被别的线程占用，则 JVM 会把该线程放入锁池 (lock pool) 中。
3. 其他阻塞：RUNNING 的线程执行 Thread.sleep(long) 或 t.join() 方法，或者发出了 I/O 请求时，JVM 会把该线程置为阻塞状态。当 sleep() 状态超时、join() 等待线程终止或者超时、或者 I/O 处理完毕时，线程重新转入 RUNNABLE 状态。
死亡 (DEAD)：线程 run()、main() 方法执行结束，或者因异常退出了 run() 方法，则该线程结束生命周期。死亡的线程不可再次复生。

问题：死锁，线程死锁的 4 个条件？
问题：死锁的概念，怎么避免死锁？

当两个线程彼此占有对方需要的资源，同时彼此又无法释放自己占有的资源的时候就发生了死锁。发生死锁需要满足下面四个条件，

互斥：某种资源一次只允许一个进程访问，即该资源一旦分配给某个进程，其他进程就不能再访问，直到该进程访问结束。（一个筷子只能被一个人拿）
占有且等待：一个进程本身占有资源（一种或多种），同时还有资源未得到满足，正在等待其他进程释放该资源。（每个人拿了一个筷子还要等其他人放弃筷子）
不可抢占：别人已经占有了某项资源，你不能因为自己也需要该资源，就去把别人的资源抢过来。（别人手里的筷子你不能去抢）
循环等待：存在一个进程链，使得每个进程都占有下一个进程所需的至少一种资源。（每个人都在等相邻的下一个人放弃自己的筷子）

产生死锁需要四个条件，那么，只要这四个条件中至少有一个条件得不到满足，就不可能发生死锁了。由于互斥条件是非共享资源所必须的，不仅不能改变，还应加以保证，所以，主要是破坏产生死锁的其他三个条件。

破坏占有且等待的问题：允许进程只获得运行初期需要的资源，便开始运行，在运行过程中逐步释放掉分配到的已经使用完毕的资源，然后再去请求新的资源。
破坏不可抢占条件：当一个已经持有了一些资源的进程在提出新的资源请求没有得到满足时，它必须释放已经保持的所有资源，待以后需要使用的时候再重新申请。释放已经保持的资源很有可能会导致进程之前的工作实效等，反复的申请和释放资源会导致进程的执行被无限的推迟，这不仅会延长进程的周转周期，还会影响系统的吞吐量。
破坏循环等待条件：可以通过定义资源类型的线性顺序来预防，可将每个资源编号，当一个进程占有编号为i的资源时，那么它下一次申请资源只能申请编号大于 i 的资源。

问题：synchronized 的实现原理
问题：如何实现线程同步？synchronized, lock, 无锁同步, voliate, 并发集合，同步集合

sychronized 代码块的同步原理：Java 虚拟机中的同步基于进入和退出管程 (Monitor) 对象实现，无论是显式同步 (有明确的 monitorenter 和 monitorexit 指令，即同步代码块)，还是隐式同步都是如此。进入 monitorenter 时 monitor 中的计数器 count 加 1，释放当前持有的 monitor，count 自减 1. 反编译代码之后经常看到两个 monitorexit 指令对应一个 monitorenter，这是用来防止程序执行过程中出现异常的。虚拟机需要保证即使程序允许中途出了异常，锁也一样可以被释放（执行第二个 monitorexit）。

sychronized 方法的同步原理：对同步方法，JVM 可以从方法常量池中的方法表结构(method_info Structure) 中的 ACC_SYNCHRONIZED 访问标志区分一个方法是否同步方法。当调用方法时，调用指令将会检查方法的 ACC_SYNCHRONIZED 访问标志是否被设置，如果设置了，执行线程将先持有 monitor，然后再执行方法，最后再方法完成 (无论是正常完成还是非正常完成) 时释放 monitor. 在方法执行期间，其他任何线程都无法再获得同一个 monitor. 如果一个同步方法执行期间抛出了异常，并且在方法内部无法处理此异常，那这个同步方法所持有的 monitor 将在异常抛到同步方法之外时自动释放。

sychronized 原理的底层实现原理：在 Java 对象的对象头中，有一块区域叫做 MarkWord，其中存储了重量级锁 sychronized 的标志位，其指针指向的是 monitor 对象。每个对象都存在着一个 monitor 与之关联。在 monitor 的数据结构中定义了两个队列，_WaitSet 和 _EntryList. 当多个线程同时访问一段同步代码时，首先会进入 _EntryList 集合，当线程获取到对象的 monitor 后进入 _Owner 区域并把 monitor 中的 owner 变量设置为当前线程，同时 monitor 中的计数器 count 加 1，若线程调用 wait() 方法，将释放当前持有的 monitor，owner 变量恢复为 null，count 自减 1，同时该线程进入 _WaitSet 集合中等待被唤醒。若当前线程执行完毕也将释放 monitor (锁)并复位变量的值，以便其他线程进入获取 monitor (锁)。

由此看来，monitor 对象存在于每个 Java 对象的对象头中(存储的指针的指向)，synchronized 锁便是通过这种方式获取锁的，也是为什么 Java 中任意对象可以作为锁的原因，同时也是 notify()/notifyAll()/wait() 等方法存在于顶级对象 Object 中的原因。

当然，从 MarkWord 的结构中也可以看出 Java 对 sychronized 的优化：Java 6 之后，为了减少获得锁和释放锁所带来的性能消耗，引入了轻量级锁和偏向锁，锁效率也得到了优化。

问题：synchronized 与 Lock 的区别

等待可中断：对于 Lock，当持有锁的线程长期不释放锁的时候，正在等待的线程可以选择放弃等待；（两种方式获取锁的时候都会使计数+1，但是方式不同，所以重入锁可以终端）
公平锁：当多个线程等待同一个锁时，公平锁会按照申请锁的时间顺序来依次获得锁；而非公平锁，当锁被释放时任何在等待的线程都可以获得锁（不论时间尝试获取的时间先后）。sychronized 只支持非公平锁，Lock 可以通过构造方法指定使用公平锁还是非公平锁。
锁可以绑定多个条件：ReentrantLock 可以绑定多个 Condition 对象，而 sychronized 要与多个条件关联就不得不加一个锁，ReentrantLock 只要多次调用 newCondition 即可。

问题：ReentrantLock 的内部实现
问题：CAS 介绍
问题：Lock 的实现原理

ReentrantLock 的实现是基于 AQS（同步器），同步器设计的思想是 CAS. 同步器中维护了一个链表，借助 CAS 的思想向链表中增删数据。其底层使用的是 sun.misc.Unsafe 类中的方法来完成 CAS 操作的。在 ReentrantLock 中实现两个 AQS 的子类，分别是 NonfairSync 和 FairSync. 也就是用来实现公平锁和非公平锁的关键。当我们使用构造方法获取 ReentrantLock 实例的时候，可以通过一个布尔类型的参数指定使用公平锁还是非公平锁。在实现上， NonfairSync 和 FairSync 的区别仅仅是，在当前线程获取到锁之前，是否会从上述队列中判断是否存在比自己更早申请锁的线程。对于公平锁，当存在这么一个线程的话，那么当前线程获取锁失败。当当前线程获取到锁的时候，也会使用一个 CAS 操作将锁获取次数 +1. 当线程再次获取锁的时候，会根据线程来进行判断，如果当前持有锁的线程是申请锁的线程，那么允许它再次获取锁，以此来实现锁的可重入。

所谓 CAS 就是 Compare-And-Swape，类似于乐观加锁。但与我们熟知的乐观锁不同的是，它在判断的时候会涉及到 3 个值：“新值”、“旧值” 和 “内存中的值”，在实现的时候会使用一个无限循环，每次拿 “旧值” 与 “内存中的值” 进行比较，如果两个值一样就说明 “内存中的值” 没有被其他线程修改过；否则就被修改过，需要重新读取内存中的值为 “旧值”，再拿 “旧值” 与 “内存中的值” 进行判断。直到 “旧值” 与 “内存中的值” 一样，就把 “新值” 更新到内存当中。

这里要注意上面的 CAS 操作是分 3 个步骤的，但是这 3 个步骤必须一次性完成，因为不然的话，当判断 “内存中的值” 与 “旧值” 相等之后，向内存写入 “新值” 之间被其他线程修改就可能会得到错误的结果。JDK 中的 sun.misc.Unsafe 中的 compareAndSwapInt 等一系列方法 Native 就是用来完成这种操作的。另外还要注意，上面的 CAS 操作存在一些问题：

ABA 的问题，也就是说当内存中的值被一个线程修改了，又改了回去，此时当前线程看到的值与期望的一样，但实际上已经被其他线程修改过了。想要解决 ABA 的问题，则可以使用传统的互斥同步策略。
CAS 还有一个问题就是可能会自旋时间过长。因为 CAS 是非阻塞同步的，虽然不会将线程挂起，但会自旋（无非就是一个死循环）进行下一次尝试，如果这里自旋时间过长对性能是很大的消耗。
CAS 只能保证一个共享变量的原子性，当存在多个变量的时候就无法保证。一种解决的方案是将多个共享变量打包成一个，也就是将它们整体定义成一个对象，并用 CAS 保证这个整体的原子性，比如 AtomicReference。

问题：volatile 原理和用法

voliate 关键字的两个作用

保证变量的可见性：当一个被 voliate 关键字修饰的变量被一个线程修改的时候，其他线程可以立刻得到修改之后的结果。当写一个 volatile 变量时，JMM 会把该线程对应的工作内存中的共享变量值刷新到主内存中，当读取一个 volatile 变量时，JMM 会把该线程对应的工作内存置为无效，那么该线程将只能从主内存中重新读取共享变量。
屏蔽指令重排序：指令重排序是编译器和处理器为了高效对程序进行优化的手段，它只能保证程序执行的结果时正确的，但是无法保证程序的操作顺序与代码顺序一致。这在单线程中不会构成问题，但是在多线程中就会出现问题。非常经典的例子是在单例方法中同时对字段加入 voliate，就是为了防止指令重排序。

volatile 是通过内存屏障(Memory Barrier） 来实现其在 JMM 中的语义的。内存屏障，又称内存栅栏，是一个 CPU 指令，它的作用有两个，一是保证特定操作的执行顺序，二是保证某些变量的内存可见性。如果在指令间插入一条内存屏障则会告诉编译器和 CPU，不管什么指令都不能和这条 Memory Barrier 指令重排序。Memory Barrier 的另外一个作用是强制刷出各种 CPU 的缓存数据，因此任何 CPU 上的线程都能读取到这些数据的最新版本。

问题：手写生产者/消费者模式（见文末）

1.8 并发包

问题：ThreadLocal 的实现原理？

ThreadLocal 通过将每个线程自己的局部变量存在自己的内部来实现线程安全。使用它的时候会定义它的静态变量，每个线程看似是从 TL 中获取数据，而实际上 TL 只起到了键值对的键的作用，实际的数据会以哈希表的形式存储在 Thread 实例的 Map 类型局部变量中。当调用 TL 的 get() 方法的时候会使用 Thread.currentThread() 获取当前 Thread 实例，然后从该实例的 Map 局部变量中，使用 TL 作为键来获取存储的值。Thread 内部的 Map 使用线性数组解决哈希冲突。

问题：并发集合了解哪些？

ConcurrentHashMap：线程安全的 HashMap，对桶进行加锁，降低锁粒度提升性能。
ConcurrentSkipListMap：跳表，自行了解，给跪了……
ConCurrentSkipListSet：借助 ConcurrentSkipListMap 实现
CopyOnWriteArrayList：读多写少的 ArrayList，写的时候加锁
CopyOnWriteArraySet：借助 CopyOnWriteArrayList 实现的……
ConcurrentLinkedQueue：无界且线程安全的 Queue，其 poll() 和 add() 等方法借助 CAS 思想实现。锁比较轻量。

1.9 输入输出

问题：NIO
问题：多线程断点续传原理

断点续传和断点下载都是用的用的都是 RandomAccessFile，它可以从指定的位置开始读取数据。断点续传是由服务器给客户端一个已经上传的位置标记position，然后客户端再将文件指针移动到相应的 position，通过输入流将文件剩余部分读出来传输给服务器。

如果要使用多线程来实现断点续传，那么可以给每个线程分配固定的字节的文件，分别去读，然后分别上传到服务器。

2、Kotlin 相关

问题：对 Kotlin 协程的了解

协程实际上就是极大程度的复用线程，通过让线程满载运行，达到最大程度的利用 CPU，进而提升应用性能。相比于线程，协程不需要进行线程切换，和多线程比，线程数量越多，协程的性能优势就越明显。第二大优势就是不需要多线程的锁机制，因为只有一个线程，也不存在同时写变量冲突，在协程中控制共享资源不加锁，只需要判断状态就好了，所以执行效率比多线程高很多。

协程和线程，都能用来实现异步调用，但是这两者之间是有本质区别的：

协程是编译器级别的，线程是系统级别的。协程的切换是由程序来控制的，线程的切换是由操作系统来控制的。
协程是协作式的，线程是抢占式的。协程是由程序来控制什么时候进行切换的，而线程是有操作系统来决定线程之间的切换的。
一个线程可以包含多个协程。Java 中，多线程可以充分利用多核 cpu，协程是在一个线程中执行。4. 协程适合 IO 密集型 的程序，多线程适合 计算密集型 的程序(适用于多核 CPU 的情况)。当你的程序大部分是文件读写操作或者网络请求操作的时候，这时你应该首选协程而不是多线程，首先这些操作大部分不是利用 CPU 进行计算而是等待数据的读写，其次因为协程执行效率较高，子程序切换不是线程切换，是由程序自身控制，因此，没有线程切换的开销，和多线程比，线程数量越多，协程的性能优势就越明显。
使用协程可以顺序调用异步代码，避免回调地狱。

问题：Kotlin 跟 Java 比，kotlin 具有哪些优势？

Kotlin 是一门基于 JVM 的语言，它提供了非常多便利的语法特性。如果说 Kotlin 为什么那么优秀的话，那只能说是因为它站在了 Java 的肩膀上。学习了一段时间之后，你会发现它的许多语法的设计非常符合我们实际开发中的使用习惯。

默认无法被继承：比如，对于一个类，通常我们不会去覆写它。尤其是 Java Web 方向，很多的类用来作为 Java Bean，它们没有特别多的继承关系。而 Kotlin 中的类默认就是不允许继承的，想允许自己的类被继承，你还必须显式地使用 open 关键字指定。
省略 setter 和 getter：对于 Java Bean，作为一个业务对象，它会有许多的字段。按照 Java 中的处理方式，我们要为它们声明一系列的 setter 和 getter 方法。然后，获取属性的时候必须使用 setter 和 getter 方法。导致我们的代码中出现非常多的括号。而使用 Kotlin 则可以直接对属性进行赋值，显得优雅地多。IDEA 插件 Lombok 就是用来实现类似的功能。
条件默认 break：再比如 Java 中使用 switch 的时候，我们通常会在每个 case 后面加上 break，而 kotlin 默认帮助我们 break，这样就节省了很多的代码量。
空指针的处理：另外 Kotlin 非常优秀的地方在于对 NPE 的控制。在 Android 开发中，我们可以使用 @NoneNull 和 @Nullable 注解来标明某个字段是否可能为空。在 Java 中默认字段是空的，并且没有任何提示。你一个不留神可能就导致了 NPE，但 Kotlin 中就默认变量是非空的，你想让它为空必须单独声明。这样，对于可能为空的变量就给了我们提示的作用，我们知道它可能为空，就会去特意对其进行处理。对于可能为空的类，Kotlin 定义了如下的规则，使得我们处理起来 NPE 也变得非常简单：
1. 使用 ? 在类型的后面则说明这个变量是可空的；
2. 安全调用运算符 ?.，以 a?.method() 为例，当 a 不为 null 则整个表达式的结果是 a.method() 否则是 null；
3. Elvis 运算符 ?:，以 a ?: "A" 为例，当 a 不为 null 则整个表达式的结果是 a，否则是 “A”；
4. 安全转换运算符 as?，以 foo as? Type 为例，当 foo 是 Type 类型则将 foo 转换成 Type 类型的实例，否则返回 null；
5. 非空断言 !!，用在某个变量后面表示断言其非空，如 a!!；
6. let 表示对调用 let 的实例进行某种运算，如 val b = "AA".let { it + "A" } 返回 “AAA”；

诸如此类，很多时候，我觉得 Java 设计的一些规则对人们产生了误导，实际开发中并不符合我们的使用习惯。而 Kotlin 则是根据多年来人们使用 Java 的经验，简化了许多的调用，更加符合我们使用习惯。所以说，Kotlin 之所以强大是因为站在 Java 的肩膀上。

3、设计模式

问题：谈谈你对 Android 设计模式的理解
问题：项目中常用的设计模式有哪些？

工厂+策略：用来创建各种实例，比如，美国一个实现，中国一个实现的情形；
观察者：一个页面对事件进行监听，注册，取消注册，通知；
单例：太多，为了延迟初始化；
构建者：类的参数太多，为了方便调用；
适配器：RecyclerView 的适配器；
模板：设计一个顶层的模板类，比如抽象的 Fragment 或者 Activity 等，但是注意组合优于继承，不要过度设计；
外观：相机模块，Camera1 和 Camera2，封装其内部实现，统一使用 CameraManager 的形式对外提供方法。

问题：手写观察者模式？

观察者设计模式类似于我们经常使用的接口回调，下面的代码中在观察者的构造方法中订阅了主题，其实这个倒不怎么重要，什么时候订阅都可以。核心的地方就是主题中维护的这个队列，需要通知的时候调一下通知的方法即可。另外，如果在多线程环境中还要考虑如何进行线程安全控制，比如使用线程安全的集合等等。下面只是一个非常基础的示例程序，了解设计思想，用的时候可以灵活一些，不必循规蹈矩。（见文末附录）

问题：手写单例模式，懒汉和饱汉

    // 饱汉：就是在调用单例方法的时候，实例已经初始化过了public class Singleton {private static Singleton singleton = new Singleton();private Singleton() {}public static Singleton getInstance() {return singleton;}}// 懒汉：在调用方法的时候才进行初始化public class Singleton {private volatile static Singleton singleton;private Singleton() {}public static Singleton getInstance() {if (singleton == null) {sychronized(Singleton.class) {if (singleton == null) {singleton = new Singleton();}}}return singleton;}}

另外，单例需要注意的问题是：

如果用户使用反射进行初始化怎么办？可以在创建第二个实例的时候抛出异常；
如果用户使用 Java 的序列化机制反复创建单例呢？将所有的实例域设置成 transient 的，然后覆写 readResolve() 方法并返回单例。

另外，单实例太多的时候可以想办法使用一个 Map 将它们存储起来，然后通过一种规则从哈希表中取出，这样就没必要声明一大堆的单例变量了。

问题：适配器模式、装饰者模式、外观模式、代理模式的异同？（这个几个设计模式比较容易混）

四个设计模式相同的地方是，它们都需要你传入一个类，然后内部使用你传入的这个类来完成业务逻辑。

我们以字母 A，B，C 来表示 3 种不同的类（某种东西）。

外观模式要隐藏内部的差异，提供一个一致的对外的接口 X，那么让定义 3 个类 AX, BX, CX 并且都实现 X 接口，其中分别引用 A, B, C 按照各自的方式实现 X 接口的方法即可。以相机开发为例，Camera1 和 Camera2 各有自己的实现方式，定义一个统一的接口和两个实现类。

假如现在有一个类 X，其中引用到了接口 A 的实现 AX. AX 的逻辑存在点问题，我们想把它完善一下。我们提供了 3 种方案，分别是 A1, A2 和 A3. 那么此时，我们让 A1, A2 和 A3 都实现 A 接口，然后其中引用 AX 完成业务，在实现的 A 接口的方法中分别使用各自的方案进行优化即可。这种方式，我们对 AX 进行了修饰，使其 A1, A2 和 A3 可以直接应用到 X 中。

对于适配器模式，假如现在有一个类 X，其中引用到了接口 A. 现在我们不得不使用 B 来完成 A 的逻辑。因为 A 和 B 属于两个不同的类，所以此时我们需要一个适配器模式，让 A 的实现 AX 引用 B 的实现 BX 完成 A 接口的各个方法。

外观模式的目的是隐藏各类间的差异性，提供一致的对外接口。装饰者模式对外的接口是一致的，但是内部引用的实例是同一个，其目的是对该实例进行拓展，使其具有多种功能。所以，前者是多对一，后者是一对多的关系。而适配器模式适用的是两个不同的类，它使用一种类来实现另一个类的功能，是一对一的。相比之下，代理模式也是用一类来完成某种功能，并且一对一，但它是在同类之间，目的是为了增强类的功能，而适配器是在不同的类之间。装饰者和代理都用来增强类的功能，但是装饰者装饰之后仍然是同类，可以无缝替换之前的类的功能。而代理类被修饰之后已经是代理类了，是另一个类，无法替换原始类的位置。

问题：设计模式相关（例如Android中哪里使用了观察者模式，单例模式相关）

参考文献：

（《Android 内存缓存框架 LruCache 的源码分析》）
（《Java 注解及其在 Android 中的应用》）
《死锁的四个必要条件和解决办法》
(关于 sychronized 的底层实现原理可以参考笔者的文章：并发编程专题 3：synchronized)
参考《并发编程专题-5：生产者和消费者模式》中的三种写法。
(《ThreadLocal的使用及其源码实现》)
参考：是继续Rxjava，还是应该试试Kotlin的协程 - Android架构的文章 - 知乎
（了解更多关于观察者设计模式的内容，请参考文章：设计模式解析：观察者模式）
（了解更多关于单例设计模式的内容，请参考文章：设计模式-4：单例模式）

附录：

1、生产者和消费者模式的三种写法

第一种写法：基于 wait(), notify(), notifyAll()

    // 生产者private static class Consumer implements Runnable {private List<Object> products;// 传入的对象是产品，也就是说，生产者和消费者通过产品建立联系public Consumer(List<Object> products) {this.products = products;}public void run() {while (true) { // 使用循环来不断消费synchronized (products) { // 对产品加锁 productswhile (products.isEmpty()) { // 1. 没有产品了try { // 调用 wait() 的时候使用 tru...catch 防止线程终端products.wait(); // 已经没有产品可以消费了} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}products.remove(0); // 消费一个products.notifyAll(); // 通知其他线程System.out.println("Eat one. Left : " + products.size());}}}}// 消费者private static class Producer implements Runnable {private final int max; // 产品的上限private List<Object> products;// 参数是产品的上限和产品列表（理解成仓库和仓库的最大容量亦可）public Producer(int max, List<Object> products) {this.max = max;this.products = products;}public void run() {while (true) {synchronized (products) {while (products.size() > max) { // 2. 大于上限就停止生产try {products.wait(); // 暂停生成} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}products.add(new Object()); // 生成一个products.notifyAll(); // 唤醒System.out.println("Made one. Total : " + products.size());}}}}// 模拟 & 验证public static void main(String...args) {final int MAX_PRODUCTS = 20;List<Object> products = new LinkedList<>();Executor executor = Executors.newCachedThreadPool(); // 使用线程池executor.execute(new Producer(MAX_PRODUCTS, products));executor.execute(new Consumer(products));executor.execute(new Consumer(products));}

第二种写法：基于 ReentrantLock

    // 定义锁、仓库已满的条件和仓库为空的条件private static ReentrantLock lock = new ReentrantLock();private static final Condition full = lock.newCondition();private static final Condition empty = lock.newCondition();// 消费者private static class Consumer implements Runnable {private List<Object> products;public Consumer(List<Object> products) {this.products = products;}public void run() {while (true) {lock.lock(); // 加锁try {while (products.isEmpty()) { // 没有可消费的产品try {empty.await(); // 没有可用的产品了，等待} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}products.remove(0); // 消费一个full.signalAll(); // 唤醒所有生产者empty.signalAll(); // 唤醒所有消费者System.out.println("Eat one. Left : " + products.size());} finally {lock.unlock(); // 释放锁}}}}// 生产者private static class Producer implements Runnable {private final int max;private List<Object> products;public Producer(int max, List<Object> products) {this.max = max;this.products = products;}public void run() {while (true) {lock.lock(); // 加锁try {while (products.size() > max) { // 已经达到了最大的产量try {full.await(); // 已达最大产量，等待} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}products.add(new Object()); // 生产一个full.signalAll(); empty.signalAll();System.out.println("Made one. Total : " + products.size());} finally {lock.unlock(); // 释放锁}}}}public static void main(String...args) {final int MAX_PRODUCTS = 20;List<Object> products = new LinkedList<>();Executor executor = Executors.newCachedThreadPool();executor.execute(new Producer(MAX_PRODUCTS, products));executor.execute(new Consumer(products));executor.execute(new Consumer(products));}

第三自恶法：基于 BlockingQueue

    private static class Consumer implements Runnable {private BlockingQueue<Object> products;public Consumer(BlockingQueue<Object> products) {this.products = products;}@Overridepublic void run() {while (true) {try {products.take(); // 取不到数据的时候自动阻塞System.out.println("Consumed one, Total " + products.size());} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}}}// 生产者private static class Producer implements Runnable {private BlockingQueue<Object> products;public Producer(BlockingQueue<Object> products) {this.products = products;}@Overridepublic void run() {while (true) {try {products.put(new Object()); // 当达到了最大数量的时候会阻塞System.out.println("Produced one, Total " + products.size());} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}}}public static void main(String...args) {final int MAX_PRODUCTS = 20;BlockingQueue<Object> products = new LinkedBlockingDeque<>(MAX_PRODUCTS);Executor executor = Executors.newCachedThreadPool();executor.execute(new Producer(products));executor.execute(new Consumer(products));executor.execute(new Consumer(products));}

2、观察者模式

    public class ConcreteSubject implements Subject {private List<Observer> observers = new LinkedList<>(); // 维护观察者列表@Overridepublic void registerObserver(Observer o) { // 注册一个观察者observers.add(o);}@Overridepublic void removeObserver(Observer o) { // 移除一个观察者int i = observers.indexOf(o);if (i >= 0) {observers.remove(o);} }@Overridepublic void notifyObservers() { // 通知所有观察者主题的更新for (Observer o : observers) {o.method();}}}public class ConcreteObserver implements Observer {private Subject subject; // 该观察者订阅的主题public ConcreteObserver(Subject subject) {this.subject = subject;subject.registerObserver(this); // 将当前观察者添加到主题订阅列表中}// 当主题发生变化的时候，主题会遍历观察者列表并通过调用该方法来通知观察者@Overridepublic void method() {// ...  }}

另外
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欢迎砸单# Android 高级面试-2：IPC 相关

1、IPC

问题：Android 上的 IPC 跨进程通信时如何工作的
问题：简述 IPC？
问题：进程间通信的机制
问题：AIDL 机制
问题：Bundle 机制
问题：多进程场景遇见过么？

IPC 就是指进程之间的通信机制，在 Android 系统中启动 Activity/Service 等都涉及跨进程调用的过程。

Android 中有多种方式可以实现 IPC，

Bundle，用于在四大组件之间传递信息，优点是使用简单，缺点是只能使用它支持的数据类型。Bundle 继承自 BaseBundle，它通过内部维护的 ArrayMap<String, Object> 来存储数据。当我们使用 put() 和 get() 系列的方法的时候都会直接与其进行交互。ArrayMap<String, Object> 与 HashMap 类似，也是用作键值对的映射，但是它的实现方式与 SpareArray 类似，是基于两个数组来实现的映射。目的也是为了提升 Map 的效率。它在查找某个哈希值的时候使用的是二分查找。
共享文件，即两个进程通过读/写同一个文件来进行交换数据。由于 Android 系统是基于 Linux 的，使得其并发读/写文件可以没有任何限制地进行，甚至两个线程同时对同一个文件进行写操作都是被充许的。如果并发读/写，我们读取出来的数据可能不是最新的。文件共享方式适合在对数据同步要求不高的情况的进程之间进行通信，并且要妥善处理并发读/写的问题。
另外，SharedPreferences 也是属于文件的一种，但是系统对于它的读/写有一定的缓存策略，即在内存中有一份 SP 文件的缓存，因此在多进程模式下，系统对它的读/写变得不可靠，面对高并发的读/写访问有很大几率会丢失数据。不建议在进程间通信中使用 SP.

Messenger 是一种轻量级的 IPC 方案，它的底层实现是 AIDL，可以在不同进程中传递 Message. 它一次只处理一个请求，在服务端不需要考虑线程同步的问题，服务端不存在并发执行的情形。在远程的服务中，声明一个 Messenger，使用一个 Handler 用来处理收到的消息，然后再 onBind() 方法中返回 Messenger 的 binder. 当客户端与 Service 绑定的时候就可以使用返回的 Binder 创建 Messenger 并向该 Service 发送服务。

    // 远程服务的代码private Messenger messenger = new Messenger(new MessengerHandler(this));@Nullable@Overridepublic IBinder onBind(Intent intent) {ToastUtils.makeToast("MessengerService bound!");return messenger.getBinder();}// 客户端 bind 服务的时候用到的 ServiceConnectionprivate ServiceConnection msgConn = new ServiceConnection() {@Overridepublic void onServiceConnected(ComponentName name, IBinder service) {// 这样就拿到了远程的 Messenger，向它发送消息即可boundServiceMessenger = new Messenger(service);}// ... ...}// 客户端发送消息的代码Message message = Message.obtain(null, /*what=*/ MessengerService.MSG_SAY_SOMETHING);message.replyTo = receiveMessenger; // 客户端用来接收服务端消息的 MessengerBundle bundle = new Bundle(); // 构建消息bundle.putString(MessengerService.MSG_EXTRA_COMMAND, "11111");message.setData(bundle);boundServiceMessenger.send(message); // 发送消息给服务端

AIDL：Messenger 是以串行的方式处理客户端发来的消息，如果大量消息同时发送到服务端，服务端只能一个一个处理，所以大量并发请求就不适合用 Messenger ，而且 Messenger 只适合传递消息，不能跨进程调用服务端的方法。AIDL 可以解决并发和跨进程调用方法的问题。
AIDL 即 Android 接口定义语言。使用的时候只需要创建一个后缀名为 .aidl 的文件，然后在编译期间，编译器会使用 aidl.exe 自动生成 Java 类文件。
远程的服务只需要实现 Stub 类，客户端需要在 bindService() 的时候传入一个 ServiceConnection，并在连接的回调方法中将 Binder 转换成为本地的服务。然后就可以在本地调用远程服务中的方法了。

    /* 注意！这里使用了自定义的 Parcelable 对象：Note 类，但是 AIDL 不认识这个类，所以我们要创建一个与 Note 类同名的 AIDL 文件：Note.aidl. 并且类必须与 aidl 文件的包结构一致。*/// 远程服务的代码private Binder binder = new INoteManager.Stub() {@Overridepublic Note getNote(long id) {// ... ...}};// 绑定服务public IBinder onBind(Intent intent) {return binder;}// 客户端代码private INoteManager noteManager;private ServiceConnection connection = new ServiceConnection() {@Overridepublic void onServiceConnected(ComponentName name, IBinder service) {// 获取远程的服务，转型，然后就可以在本地使用了noteManager = INoteManager.Stub.asInterface(service);}@Overridepublic void onServiceDisconnected(ComponentName name) { }};// 服务端访问权限控制：使用 Permission 验证，在 manifest 中声明<permission android:name="com.jc.ipc.ACCESS_BOOK_SERVICE"android:protectionLevel="normal"/><uses-permission android:name="com.jc.ipc.ACCESS_BOOK_SERVICE"/>// 服务端 onBinder 方法中public IBinder onBind(Intent intent) {//Permission 权限验证int check = checkCallingOrSelfPermission("com.jc.ipc.ACCESS_BOOK_SERVICE");if (check == PackageManager.PERMISSION_DENIED) return null;return mBinder;}

AIDL 支持的数据类型包括，1).基本数据类型；2).string 和 CharSequence；3).List 中只支持 ArrayList，并且其元素必须能够被 AIDL 支持；4).Map 中只支持 HashMap，并且其元素必须能够被 AIDL 支持；5).所有实现了 Parcelable 接口的对象；6).AIDL：所有 AIDL 接口本身也可以在AIDL文件中使用。

ContentProvider，主要用来对提供数据库方面的共享。缺点是主要提供数据源的 CURD 操作。
Socket，Socket 主要用在网络方面的数据交换。在 Android 系统中，启动的 Zygote 进程的时候会启动一个 ServerSocket. 当我们需要创建应用进程的时候会通过 Socket 与之进行通信，这也是 Socket 的应用。
管道，另外在使用 Looper 启动 MQ 的时候会在 Native 层启动一个 Looper. Native 层的与 Java 层的 Looper 进行通信的时候使用的是 epoll，也就是管道通信机制。

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

问题：为何需要进行 IPC？多进程通信可能会出现什么问题？

在 Android 系统中一个应用默认只有一个进程，每个进程都有自己独立的资源和内存空间，其它进程不能任意访问当前进程的内存和资源，系统给每个进程分配的内存会有限制。如果一个进程占用内存超过了这个内存限制，就会报 OOM 的问题，很多涉及到大图片的频繁操作或者需要读取一大段数据在内存中使用时，很容易报 OOM 的问题，为了解决应用内存的问题，Android 引入了多进程的概念，它允许在同一个应用内，为了分担主进程的压力，将占用内存的某些页面单独开一个进程，比如 Flash、视频播放页面，频繁绘制的页面等。

实现的方式很简单就是在 Manifest 中注册 Activity 等的时候，使用 process 属性指定一个进程即可。process 分私有进程和全局进程，以 : 号开头的属于私有进程，其他应用组件不可以和他跑在同一个进程中；不以 : 号开头的属于全局进程，其他应用可以通过 ShareUID 的方式和他跑在同一个进程中。此外，还有一种特殊方法，通过 JNI 在 native 层去 fork 一个新的进程。

但是多进程模式出现以下问题：

静态成员和单例模式完全失效，因为没有存储在同一个空间上；
线程同步机制完全失效，因为线程处于不同的进程；
SharedPreferences 的可靠性下降，因为系统对于它的读/写有一定的缓存策略，即在内存中有一份 SP 文件的缓存；
Application 多次创建。

解决这些问题可以依靠 Android 中的进程通信机制，即 IPC，接上面的问题。

问题：Binder 相关？

为什么要设计 Binder，Binder 模型，高效的原因

Binder 是 Android 设计的一套进程间的通信机制。Linux 本身具有很多种跨进程通信方式，比如管道（Pipe）、信号（Signal）和跟踪（Trace）、插口（Socket）、消息队列（Message）、共享内存（Share Memory）和信号量（Semaphore）。之所以设计出 Binder 是因为，这几种通信机制在效率、稳定性和安全性上面无法满足 Android 系统的要求。

效率上 ：Socket 作为一款通用接口，其传输效率低，开销大，主要用在跨网络的进程间通信和本机上进程间的低速通信。消息队列和管道采用存储-转发方式，即数据先从发送方缓存区拷贝到内核开辟的缓存区中，然后再从内核缓存区拷贝到接收方缓存区，至少有两次拷贝过程。共享内存虽然无需拷贝，但控制复杂，难以使用。Binder 只需要一次数据拷贝，性能上仅次于共享内存。
稳定性：Binder 基于 C|S 架构，客户端（Client）有什么需求就丢给服务端（Server）去完成，架构清晰、职责明确又相互独立，自然稳定性更好。共享内存虽然无需拷贝，但是控制负责，难以使用。从稳定性的角度讲，Binder 机制是优于内存共享的。
安全性：Binder 通过在内核层为客户端添加身份标志 UID|PID，来作为身份校验的标志，保障了通信的安全性。传统 IPC 访问接入点是开放的，无法建立私有通道。比如，命名管道的名称，SystemV 的键值，Socket 的 ip 地址或文件名都是开放的，只要知道这些接入点的程序都可以和对端建立连接，不管怎样都无法阻止恶意程序通过猜测接收方地址获得连接。

在 Binder 模型中共有 4 个主要角色，它们分别是：Client、Server、Binder 驱动和 ServiceManager. Binder 的整体结构是基于 C|S 结构的，以我们启动 Activity 的过程为例，每个应用都会与 AMS 进行交互，当它们拿到了 AMS 的 Binder 之后就像是拿到了网络接口一样可以进行访问。如果我们将 Binder 和网络的访问过程进行类比，那么 Server 就是服务器，Client 是客户终端，ServiceManager 是域名服务器（DNS），驱动是路由器。

Client、Server 和 Service Manager 实现在用户空间中，Binder 驱动程序实现在内核空间中；
Binder 驱动程序和 ServiceManager 在 Android 平台中已经实现，开发者只需要在用户空间实现自己的 Client 和 Server；
Binder 驱动程序提供设备文件 /dev/binder 与用户空间交互，Client、Server 和 ServiceManager 通过 open 和 ioctl 文件操作函数与 Binder 驱动程序进行通信；
Client 和 Server 之间的进程间通信通过 Binder 驱动程序间接实现；
ServiceManager 是一个守护进程，用来管理 Server，并向 Client 提供查询 Server 接口的能力。

系统启动的 init 进程通过解析 init.rc 文件创建 ServiceManager. 此时会，先打开 Binder 驱动，注册 ServiceManager 成为上下文，最后启动 Binder 循环。当使用到某个服务的时候，比如 AMS 时，会先根据它的字符串名称到缓冲当中去取，拿不到的话就从远程获取。这里的 ServiceManager 也是一种服务。

客户端首先获取服务器端的代理对象。所谓的代理对象实际上就是在客户端建立一个服务端的“引用”，该代理对象具有服务端的功能，使其在客户端访问服务端的方法就像访问本地方法一样。
客户端通过调用服务器代理对象的方式向服务器端发送请求。
代理对象将用户请求通过 Binder 驱动发送到服务器进程。
服务器进程处理用户请求，并通过 Binder 驱动返回处理结果给客户端的服务器代理对象。

Binder 高效的原因，当两个进程之间需要通信的时候，Binder 驱动会在两个进程之间建立两个映射关系：内核缓存区和内核中数据接收缓存区之间的映射关系，以及内核中数据接收缓存区和接收进程用户空间地址的映射关系。这样，当把数据从 1 个用户空间拷贝到内核缓冲区的时候，就相当于拷贝到了另一个用户空间中。这样只需要做一次拷贝，省去了内核中暂存这个步骤，提升了一倍的性能。实现内存映射靠的就是上面的 mmap() 函数。

2、序列化

问题：序列化的作用，以及 Android 两种序列化的区别
问题：序列化，Android 为什么引入 Parcelable
问题：有没有尝试简化 Parcelable 的使用

Android 中主要有两种序列化的方式。

第一种是 Serializable. 它是 Java 提供的序列化方式，让类实现 Serializable 接口就可以序列化地使用了。这种序列化方式的缺点是，它序列化的效率比较低，更加适用于网络和磁盘中信息的序列化，不太适用于 Android 这种内存有限的应用场景。优点是使用方便，只需要实现一个接口就行了。

这种序列化的类可以使用 ObjectOutputStream/ObjectInputStream 进行读写。这种序列化的对象可以提供一个名为 serialVersionUID 的字段，用来标志类的版本号，比如当类的解构发生变化的时候将无法进行反序列化。此外，

静态成员变量不属于对象，不会参与序列化过程
用 transient 关键字标记的成员变量不会参与序列化过程。

第二种方式是 Parcelable. 它是 Android 提供的新的序列化方式，主要用来进行内存中的序列化，无法进行网络和磁盘的序列化。它的缺点是使用起来比较繁琐，需要实现两个方法，和一个静态的内部类。

Serializable 会使用反射，序列化和反序列化过程需要大量 I/O 操作，在序列化的时候会产生大量的临时变量，从而引起频繁的 GC。Parcelable 自已实现封送和解封（marshalled & unmarshalled）操作不需要用反射，数据也存放在 Native 内存中，效率要快很多。

我自己尝试过一些简化 Parcelable 使用的方案，通常有两种解决方案：第一种方式是使用 IDE 的插件来辅助生成 Parcelable 相关的代码（插件地址）；第二种方案是使用反射，根据字段的类型调用 wirte() 和 read() 方法（性能比较低）；第三种方案是基于注解处理，在编译期间生成代理类，然后在需要覆写的方法中调用生成的代理类的方法即可。

3、进程与线程

问题：进程与线程之间有什么区别与联系？
问题：为什么要有线程，而不是仅仅用进程？

一个进程就是一个执行单元，在 PC 和移动设备上指一个程序或应用。在 Android 中，一个应用默认只有一个进程，每个进程都有自己独立的资源和内存空间，其它进程不能任意访问当前进程的内存和资源，系统给每个进程分配的内存会有限制。实现的方式很简单就是在 Manifest 中注册 Activity 等的时候，使用 process 属性指定一个进程即可。process 分私有进程和全局进程，以 : 号开头的属于私有进程，其他应用组件不可以和他跑在同一个进程中；不以 : 号开头的属于全局进程，其他应用可以通过 ShareUID 的方式和他跑在同一个进程中

Android 系统启动的时候会先启动 Zygote 进程，当我们需要创建应用程序进程的时候的会通过 Socket 与之通信，Zygote 通过 fork 自身来创建我们的应用程序的进程。

不应只是简单地讲述两者之间的区别，同时涉及系统进程的创建，应用进程的创建，以及如何在程序中使用多进程等。

线程是 CPU 调度的最小单元，一个进程可包含多个线程。Java 线程的实现是基于一对一的线程模型，即通过语言级别层面程序去间接调用系统的内核线程。内核线程由操作系统内核支持，由操作系统内核来完成线程切换，内核通过操作调度器进而对线程执行调度，并将线程的任务映射到各个处理器上。由于我们编写的多线程程序属于语言层面的，程序一般不会直接去调用内核线程，取而代之的是一种轻量级的进程(Light Weight Process)，也是通常意义上的线程。由于每个轻量级进程都会映射到一个内核线程，因此我们可以通过轻量级进程调用内核线程，进而由操作系统内核将任务映射到各个处理器。这种轻量级进程与内核线程间1对1的关系就称为一对一的线程模型。

一对一的线程模型

问题：Android 中进程内存的分配，能不能自己分配定额内存
问题：进程和 Application 的生命周期
问题：进程调度
问题：Android 进程分类

Android 应用的内存管理：由 AMS 集中管理所有进程的内存分配；系统回收进程的时候优先级如下所示。Android 基于进程中运行的组件及其状态规定了默认的五个回收优先级：

Empty process (空进程)
Background process (后台进程)
Service process (服务进程)
Visible process (可见进程)
Foreground process (前台进程)

系统需要进行内存回收时最先回收空进程，然后是后台进程，以此类推最后才会回收前台进程。

附录

了解 Android 系统启动过程和虚拟机内存模型 JMM，请参考我的文章：Android 系统源码-1：Android 系统启动流程源码分析和 JVM扫盲-3：虚拟机内存模型与高效并发
了解 Binder 相关的知识，请参考我的文章：《Android 系统源码-2：Binder 通信机制》

另外
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