序列化原理（二）：从源码理解Parcelable
16lz
2021-01-26
前言
上一篇我们研究了一下Serializable，虽然它使用方便，但是效率和兼容性上确实还存在一些问题。为此Android提供了特有的Parcelable机制，按照官方说法，速度是Serializable的十倍左右。
正文
public class TestBean implements Parcelable { private int x; private int y; public int getX() { return x; } public void setX(int x) { this.x = x; } public int getY() { return y; } public void setY(int y) { this.y = y; } public static final Parcelable.Creator CREATOR = new Creator() { @Override public TestBean[] newArray(int size) { return new TestBean[size]; } @Override public TestBean createFromParcel(Parcel in) { TestBean bean = new TestBean(); bean.setX(in.readInt()); bean.setY(in.readInt()); return bean; } }; @Override public int describeContents() { return 0; } @Override public void writeToParcel(Parcel dest, int flags) { dest.writeInt(x); dest.writeInt(y); }} 上面是一个Parcelable的示例，对比Serializable，可以看出有以下优劣：
- Serializable用法简单，Parcelable实现要相对复杂
- Serializable只能序列化所有属性，Parcelable可以在write和read方法选择性的序列化
- Serializable具有可继承性，Parcelable虽然也具有，但是仍然需要完善实现，因为CREATOR是静态的。
通过用法我们已经对两者的区别有了一些认识，接下来我们看看Parcelable的源码工作原理。 提到跨进程通信，AIDL是常见的解决方案之一。
如果你对AIDL的使用还不够了解，可以先阅读我之前学过的博客：
AIDL使用学习（一）：基础使用学习
AIDL使用学习（二）：跨进程回调以及RemoteCallbackList
AIDL使用学习（三）：源码深入分析
我们就看生成的文件ITestInterface：
public interface ITestInterface extends android.os.IInterface { public static abstract class Stub extends android.os.Binder implements com.lzp.aidlstudy.ITestInterface { private static final java.lang.String DESCRIPTOR = "com.lzp.aidlstudy.ITestInterface"; ... @Override public boolean onTransact(int code, android.os.Parcel data, android.os.Parcel reply, int flags) throws android.os.RemoteException { java.lang.String descriptor = DESCRIPTOR; switch (code) { case INTERFACE_TRANSACTION: { reply.writeString(descriptor); return true; } case TRANSACTION_getCalculateResult: { data.enforceInterface(descriptor); com.lzp.aidlstudy.bean.TestBean _arg0; if ((0 != data.readInt())) { _arg0 = com.lzp.aidlstudy.bean.TestBean.CREATOR.createFromParcel(data); } else { _arg0 = null; } int _result = this.getCalculateResult(_arg0); reply.writeNoException(); reply.writeInt(_result); return true; } default: { return super.onTransact(code, data, reply, flags); } } } private static class Proxy implements com.lzp.aidlstudy.ITestInterface { ... @Override public int getCalculateResult(com.lzp.aidlstudy.bean.TestBean bean) throws android.os.RemoteException { android.os.Parcel _data = android.os.Parcel.obtain(); android.os.Parcel _reply = android.os.Parcel.obtain(); int _result; try { _data.writeInterfaceToken(DESCRIPTOR); if ((bean != null)) { _data.writeInt(1); bean.writeToParcel(_data, 0); } else { _data.writeInt(0); } mRemote.transact(Stub.TRANSACTION_getCalculateResult, _data, _reply, 0); _reply.readException(); _result = _reply.readInt(); } finally { _reply.recycle(); _data.recycle(); } return _result; } }}我们简化了部分与分析无关的代码，从上面的代码我们已经看到了Parcelable熟悉的身影，首先我们得到的代理对象Proxy，通过Proxy对象调用getCalculateResult（）方法：
// 如果参数TestBean不等于nullif ((bean != null)) { _data.writeInt(1); // 调用writeToParcel把要序列化的数据写入到某处 bean.writeToParcel(_data, 0);} else {// 参数等于null，就写个0 _data.writeInt(0);}我们先不管序列化的数据到底写到哪去了，反正是保存起来了，接着调用：
mRemote.transact(Stub.TRANSACTION_getCalculateResult, _data, _reply, 0);mRemote就是Stub类的实例，通过Binder的源码，在transact调用了onTransact：
public boolean onTransact(int code, android.os.Parcel data, android.os.Parcel reply, int flags) throws android.os.RemoteException { ...... // 如果参数不是空的，通过反序列化得到参数 if ((0 != data.readInt())) { _arg0 = com.lzp.aidlstudy.bean.TestBean.CREATOR.createFromParcel(data); } else { _arg0 = null; } // 本地计算结果，再次返回 int _result = this.getCalculateResult(_arg0); reply.writeNoException(); reply.writeInt(_result); return true; }...... }}过程就是这么简单，现在我们唯一的困惑是：
这些序列化的数据到底写到哪去了呢
Parcelable只是一个接口，具体的序列化原理是借助Parcel，我们刚才也看到这样的代码：
android.os.Parcel _data = android.os.Parcel.obtain(); bean.writeToParcel(_data, 0);Parcel的write和read方法全是native方法：
// 截取的部分native方法 @FastNative private static native void nativeWriteInt(long nativePtr, int val); @FastNative private static native void nativeWriteLong(long nativePtr, long val); @FastNative private static native void nativeWriteFloat(long nativePtr, float val); @FastNative private static native void nativeWriteDouble(long nativePtr, double val); static native void nativeWriteString(long nativePtr, String val); private static native void nativeWriteStrongBinder(long nativePtr, IBinder val); private static native long nativeWriteFileDescriptor(long nativePtr, FileDescriptor val);一般来说使用JNI的速度肯定是比使用Java方法要快，因为他绕过了Java层的api，不过这个并不是速度的保证，真正的优势是避免的大量的反射操作，减少了临时变量的创建，提高了序列化的效率。
根据Parcel的注释，我们了解了数据的去向：
有一个专门负责IBinder传输数据的容器。
（一个可以进程共享的内存区）
Parcel可以把数据压入，另一端的Parcel可以把数据取走
（通过实现我们可以推断出保存数据的是一个先进先出的堆栈）
Parcel仅仅是为了实现高性能的IPC通信，在其他的持久化方案在并不推荐。
到这里Parcelable的序列化机制就已经分析结束了，如果我们非要把Parcelable保存到本地怎么办呢？
我这里给出一个简单的示例：
private fun writeTestData() { Thread(Runnable { val student = Student("zhangsan", 18) val parcel = Parcel.obtain() // 因为Parcel内部有缓存复用 // 设置数据的位置指针为头部 parcel.setDataPosition(0) student.writeToParcel(parcel, 0) val fos = FileOutputStream(path) fos.write(parcel.marshall()) fos.flush() fos.close() parcel.recycle() }).start() } private fun readTestData() { Thread(Runnable { val fis = FileInputStream(path) val data = fis.readBytes() val parcel = Parcel.obtain() // 因为Parcel内部有缓存复用 // 设置数据的位置指针为头部 parcel.unmarshall(data, 0, data.size) parcel.setDataPosition(0) val student = Student(parcel)parcel.recycle() runOnUiThread { findViewById(R.id.text).text = student.toString() } }).start() } 刚才提到了Parcel内部有缓存，推荐使用Parcel.obtain()来获取一个可用的Parcel对象，类似的还有Message.obtain():
/** * Retrieve a new Parcel object from the pool. */ public static Parcel obtain() { final Parcel[] pool = sOwnedPool; synchronized (pool) { Parcel p; for (int i=0; i总结
最后对Parcelable的序列化做一个总结：
- Parcelable的序列化需要借助Parcel。
- Parcel通过JNI把序列化数据写入到进程的共享内存中，或从进程共享内存中读数据。
- Parcel推荐使用Parcel.obtain()方法获取可用实例。
- 与Serializable相比，Parcelable避免了大量反射操作，在效率上有很大提升。
- Parcelable仅仅是IPC的高效实现方案，其他场景慎用。
ok，这一篇就结束了，有什么问题欢迎大家留言指正。
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