小编给大家分享一下App保活实现原理是什么，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
早期的 Android 系统不完善，导致 App 侧有很多空子可以钻，因此它们有着有着各种各样的姿势进行保活。譬如说在 Android 5.0 以前，App 内部通过 native 方式 fork 出来的进程是不受系统管控的，系统在杀 App 进程的时候，只会去杀 App 启动的 Java 进程；因此诞生了一大批“毒瘤”，他们通过 fork native 进程，在 App 的 Java 进程被杀死的时候通过am命令拉起自己从而实现永生。那时候的 Android 可谓是魑魅横行，群魔乱舞；系统根本管不住应用，因此长期以来被人诟病耗电、卡顿。同时，系统的软弱导致了 Xposed 框架、阻止运行、绿色守护、黑域、冰箱等一系列管制系统后台进程的框架和 App 出现。
不过，随着 Android 系统的发展，这一切都在往好的方向演变。
Android 5.0 以上，系统杀进程以uid为标识，通过杀死整个进程组来杀进程，因此 native 进程也躲不过系统的法眼。
Android 6.0 引入了待机模式(doze)，一旦用户拔下设备的电源插头，并在屏幕关闭后的一段时间内使其保持不活动状态，设备会进入低电耗模式，在该模式下设备会尝试让系统保持休眠状态。
Android 7.0 加强了之前鸡肋的待机模式（不再要求设备静止状态），同时对开启了 Project Svelte，Project Svelte 是专门用来优化 Android 系统后台的项目，在 Android 7.0 上直接移除了一些隐式广播，App 无法再通过监听这些广播拉起自己。
Android 8.0 进一步加强了应用后台执行限制：一旦应用进入已缓存状态时，如果没有活动的组件，系统将解除应用具有的所有唤醒锁。另外，系统会限制未在前台运行的应用的某些行为，比如说应用的后台服务的访问受到限制，也无法使用 Mainifest 注册大部分隐式广播。
Android 9.0 进一步改进了省电模式的功能并加入了应用待机分组，长时间不用的 App 会被打入冷宫；另外，系统监测到应用消耗过多资源时，系统会通知并询问用户是否需要限制该应用的后台活动。
然而，道高一尺，魔高一丈。系统在不断演进，保活方法也在不断发展。大约在 4 年前出现过一个MarsDaemon，这个库通过双进程守护的方式实现保活，一时间风头无两。不过好景不长，进入 Android 8.0 时代之后，这个库就逐渐消亡。
一般来说，Android 进程保活分为两个方面：
保持进程不被系统杀死。
进程被系统杀死之后，可以重新复活。
随着 Android 系统变得越来越完善，单单通过自己拉活自己逐渐变得不可能了；因此后面的所谓「保活」基本上是两条路：1. 提升自己进程的优先级，让系统不要轻易弄死自己；2. App 之间互相结盟，一个兄弟死了其他兄弟把它拉起来。
当然，还有一种终极方法，那就是跟各大系统厂商建立 PY 关系，把自己加入系统内存清理的白名单；比如说国民应用微信。当然这条路一般人是没有资格走的。
大约一年以前，大神 gityuan 在其博客上公布了 TIM 使用的一种可以称之为「终极永生术」的保活方法；这种方法在当前 Android 内核的实现上可以大大提升进程的存活率。笔者研究了这种保活思路的实现原理，并且提供了一个参考实现Leoric。接下来就给大家分享一下这个终极保活黑科技的实现原理。
知己知彼，百战不殆。既然我们想要保活，那么首先得知道我们是怎么死的。一般来说，系统杀进程有两种方法，这两个方法都通过 ActivityManagerService 提供：
1.killBackgroundProcesses
2.forceStopPackage
在原生系统上，很多时候杀进程是通过第一种方式，除非用户主动在 App 的设置界面点击「强制停止」。不过国内各厂商以及一加三星等 ROM 现在一般使用第二种方法。第一种方法太过温柔，根本治不住想要搞事情的应用。第二种方法就比较强力了，一般来说被 force-stop 之后，App 就只能乖乖等死了。
因此，要实现保活，我们就得知道 force-stop 到底是如何运作的。既然如此，我们就跟踪一下系统的forceStopPackage这个方法的执行流程：
首先是ActivityManagerService里面的forceStopPackage这方法：
public void forceStopPackage(final String packageName, int userId) {
// .. 权限检查，省略
long callingId = Binder.clearCallingIdentity();
try {
IPackageManager pm = AppGlobals.getPackageManager();
synchronized(this) {
int[] users = userId == UserHandle.USER_ALL
? mUserController.getUsers() : new int[] { userId };
for (int user : users) {
// 状态判断，省略..
int pkgUid = -1;
try {
pkgUid = pm.getPackageUid(packageName, MATCH_DEBUG_TRIAGED_MISSING,
user);
} catch (RemoteException e) {
}
if (pkgUid == -1) {
Slog.w(TAG, "Invalid packageName: " + packageName);
continue;
}
try {
pm.setPackageStoppedState(packageName, true, user);
} catch (RemoteException e) {
} catch (IllegalArgumentException e) {
Slog.w(TAG, "Failed trying to unstop package "
+ packageName + ": " + e);
}
if (mUserController.isUserRunning(user, 0)) {
// 根据 UID 和包名杀进程
forceStopPackageLocked(packageName, pkgUid, "from pid " + callingPid);
finishForceStopPackageLocked(packageName, pkgUid);
}
}
}
} finally {
Binder.restoreCallingIdentity(callingId);
}
}在这里我们可以知道，系统是通过uid为单位 force-stop 进程的，因此不论你是 native 进程还是 Java 进程，force-stop 都会将你统统杀死。我们继续跟踪forceStopPackageLocked这个方法：
final boolean forceStopPackageLocked(String packageName, int appId,
boolean callerWillRestart, boolean purgeCache, boolean doit,
boolean evenPersistent, boolean uninstalling, int userId, String reason) {
int i;
// .. 状态判断，省略
boolean didSomething = mProcessList.killPackageProcessesLocked(packageName, appId, userId,
ProcessList.INVALID_ADJ, callerWillRestart, true /* allowRestart */, doit,
evenPersistent, true /* setRemoved */,
packageName == null ? ("stop user " + userId) : ("stop " + packageName));
didSomething |=
mAtmInternal.onForceStopPackage(packageName, doit, evenPersistent, userId);
// 清理 service
// 清理 broadcastreceiver
// 清理 providers
// 清理其他
return didSomething;
}这个方法实现很清晰：先杀死这个 App 内部的所有进程，然后清理残留在 system_server 内的四大组件信息；我们关心进程是如何被杀死的，因此继续跟踪killPackageProcessesLocked，这个方法最终会调用到ProcessList内部的removeProcessLocked方法，removeProcessLocked会调用ProcessRecord的kill方法，我们看看这个kill：
void kill(String reason, boolean noisy) {
if (!killedByAm) {
Trace.traceBegin(Trace.TRACE_TAG_ACTIVITY_MANAGER, "kill");
if (mService != null && (noisy || info.uid == mService.mCurOomAdjUid)) {
mService.reportUidInfoMessageLocked(TAG,
"Killing " + toShortString() + " (adj " + setAdj + "): " + reason,
info.uid);
}
if (pid > 0) {
EventLog.writeEvent(EventLogTags.AM_KILL, userId, pid, processName, setAdj, reason);
Process.killProcessQuiet(pid);
ProcessList.killProcessGroup(uid, pid);
} else {
pendingStart = false;
}
if (!mPersistent) {
killed = true;
killedByAm = true;
}
Trace.traceEnd(Trace.TRACE_TAG_ACTIVITY_MANAGER);
}
}这里我们可以看到，首先杀掉了目标进程，然后会以uid为单位杀掉目标进程组。如果只杀掉目标进程，那么我们可以通过双进程守护的方式实现保活；关键就在于这个killProcessGroup，继续跟踪之后发现这是一个 native 方法，它的最终实现在libprocessgroup中，代码如下：
int killProcessGroup(uid_t uid, int initialPid, int signal) {
return KillProcessGroup(uid, initialPid, signal, 40 /*retries*/);
}注意这里有个奇怪的数字：40。我们继续跟踪：
static int KillProcessGroup(uid_t uid, int initialPid, int signal, int retries) {
// 省略
int retry = retries;
int processes;
while ((processes = DoKillProcessGroupOnce(cgroup, uid, initialPid, signal)) > 0) {
LOG(VERBOSE) << "Killed " << processes << " processes for processgroup " << initialPid;
if (retry > 0) {
std::this_thread::sleep_for(5ms);
--retry;
} else {
break;
}
}
// 省略
}瞧瞧我们的系统做了什么骚操作？循环 40 遍不停滴杀进程，每次杀完之后等 5ms，循环完毕之后就算过去了。
看到这段代码，我想任何人都会蹦出一个疑问：假设经历连续 40 次的杀进程之后，如果 App 还有进程存在，那不就侥幸逃脱了吗？
那么，如何实现这个目的呢？我们看这个关键的5ms。假设，App 进程在被杀掉之后，能够以足够快的速度（5ms 内）启动一堆新的进程，那么系统在一次循环杀掉老的所有进程之后，sleep 5ms 之后又会遇到一堆新的进程；如此循环 40 次，只要我们每次都能够拉起新的进程，那我们的 App 就能逃过系统的追杀，实现永生。是的，炼狱般的 200ms，只要我们熬过 200ms 就能渡劫成功，得道飞升。不知道大家有没有玩过打地鼠这个游戏，整个过程非常类似，按下去一个又冒出一个，只要每次都能足够快地冒出来，我们就赢了。
现在问题的关键就在于：如何在 5ms 内启动一堆新的进程？
再回过头来看原来的保活方式，它们拉起进程最开始通过am命令，这个命令实际上是一个 java 程序，它会经历启动一个进程然后启动一个 ART 虚拟机，接着获取 ams 的 binder 代理，然后与 ams 进行 binder 同步通信。这个过程实在是太慢了，在这与死神赛跑的 5ms 里，它的速度的确是不敢恭维。
后来，MarsDaemon 提出了一种新的方式，它用 binder 引用直接给 ams 发送 Parcel，这个过程相比am命令快了很多，从而大大提高了成功率。其实这里还有改进的空间，毕竟这里还是在 Java 层调用，Java 语言在这种实时性要求极高的场合有一个非常令人诟病的特性：垃圾回收（GC）；虽然我们在这 5ms 内直接碰上 gc 引发停顿的可能性非常小，但是由于 GC 的存在，ART 中的 Java 代码存在非常多的 checkpoint；想象一下你现在是一个信使有重要军情要报告，但是在路上却碰到很多关隘，而且很可能被勒令暂时停止一下，这种情况是不可接受的。因此，最好的方法是通过 native code 给 ams 发送 binder 调用；当然，如果再底层一点，我们甚至可以通过ioctl直接给 binder 驱动发送数据进而完成调用，但是这种方法的兼容性比较差，没有用 native 方式省心。
通过在 native 层给 ams 发送 binder 消息拉起进程，我们算是解决了「快速拉起进程」这个问题。但是这个还是不够。还是回到打地鼠这个游戏，假设你摁下一个地鼠，会冒起一个新的地鼠，那么你每次都能摁下去最后获取胜利的概率还是比较高的；但如果你每次摁下一个地鼠，其他所有地鼠都能冒出来呢？这个难度系数可是要高多了。如果我们的进程能够在任意一个进程死亡之后，都能让把其他所有进程全部拉起，这样系统就很难杀死我们了。
新的黑科技保活中通过 2 个机制来保证进程之间的互相拉起：
1.2 个进程通过互相监听文件锁的方式，来感知彼此的死亡。
2.通过 fork 产生子进程，fork 的进程同属一个进程组，一个被杀之后会触发另外一个进程被杀，从而被文件锁感知。
具体来说，创建 2 个进程 p1, p2，这两个进程通过文件锁互相关联，一个被杀之后拉起另外一个；同时 p1 经过 2 次 fork 产生孤儿进程 c1，p2 经过 2 次 fork 产生孤儿进程 c2，c1 和 c2 之间建立文件锁关联。这样假设 p1 被杀，那么 p2 会立马感知到，然后 p1 和 c1 同属一个进程组，p1 被杀会触发 c1 被杀，c1 死后 c2 立马感受到从而拉起 p1，因此这四个进程三三之间形成了铁三角，从而保证了存活率。
分析到这里，这种方案的大致原理我们已经清晰了。基于以上原理，我写了一个简单的 PoC，代码在这里：https://github.com/tiann/Leoric有兴趣的可以看一下。
本方案的原理还是比较简单直观的，但是要实现稳定的保活，还需要很多细节要补充；特别是那与死神赛跑的 5ms，需要不计一切代价去优化才能提升成功率。具体来说，就是当前的实现是在 Java 层用 binder 调用的，我们应该在 native 层完成。笔者曾经实现过这个方案，但是这个库本质上是有损用户利益的，因此并不打算公开代码，这里简单提一下实现思路供大家学习：
libbinder 是 NDK 公开库，拿到对应头文件，动态链接即可。
难点：依赖繁多，剥离头文件是个体力活。
如何组织 binder 通信的数据？
通信的数据其实就是二进制流；具体表现就是 (C++/Java) Parcel 对象。native 层没有对应的 Intent Parcel，兼容性差。
方案：
1.Java 层创建 Parcel （含 Intent），拿到 Parcel 对象的 mNativePtr(native peer)，传到 Native 层。
2.native 层直接把 mNativePtr 强转为结构体指针。
3.fork 子进程，建立管道，准备传输 parcel 数据。
4.子进程读管道，拿到二进制流，重组为 parcel。
今天我把这个实现原理公开，并且提供 PoC 代码，并不是鼓励大家使用这种方式保活，而是希望各大系统厂商能感知到这种黑科技的存在，推动自己的系统彻底解决这个问题。
两年前我就知道了这个方案的存在，不过当时鲜为人知。最近一个月我发现很多 App 都使用了这种方案，把我的 Android 手机折腾的惨不忍睹；毕竟本人手机上安装了将近 800 个 App，假设每个 App 都用这个方案保活，那这系统就没法用了。
如果我们把系统杀进程比喻为斩首，那么这个保活方案的精髓在于能快速长出一个新的头；因此应对之法也很简单，只要我们在斩杀一个进程的时候，让别的进程老老实实呆着别搞事情就 OK 了。具体的实现方法多种多样，不赘述。
在厂商没有推出解决方案之前，用户可以有一些方案来缓解使用这个方案进行保活的流氓 App。这里推荐两个应用给大家：
冰箱
Island
通过冰箱的冻结和 Island 的深度休眠可以彻底阻止 App 的这种保活行为。当然，如果你喜欢别的这种“冻结”类型的应用，比如小黑屋或者太极的阴阳之门也是可以的。
其他不是通过“冻结”这种机制来压制后台的应用理论上对这种保活方案的作用非常有限。
1.对技术来说，黑科技没有什么黑的，不过是对系统底层原理的深入了解从而反过来对抗系统的一种手段。很多人会说，了解系统底层有什么用，本文应该可以给出一个答案：可以实现别人永远也无法实现的功能，通过技术推动产品，从而产生巨大的商业价值。
2.黑科技虽强，但是它不该存在于这世上。没有规矩，不成方圆。黑科技黑的了一时，黑不了一世。要提升产品的存活率，终归要落到产品本身上面来，尊重用户，提升体验方是正途。
以上是“App保活实现原理是什么”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道！
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