一、简介
1.1 进程通信的重要性
- 不同进程间需要通过通信来协作完成任务
- 良好的IPC机制是构建模块化应用的必要手段
1.2 鸿蒙采用的RPC机制
鸿蒙应用进程通信采用了轻量级RPC,流程如下:
- 客户端发送请求数据到服务器进程
- 服务器调用函数处理请求,并返回响应
- 客户端获取并处理响应数据
二、客户端发起RPC调用
2.1 创建RPC客户端代理
auto rpcClient1 = RPCClient::Create();
auto rpcClient2 = RPCClient::Create();创建多个通道区分优先级,隔离质量。
2.2 封装请求数据
Req req;
Resp resp;
req.set_name("Alice");
req.set_age(25);构造请求响应对象。
2.3 设置超时时间
rpcClient->SetTimeout(500); // 0.5秒超时
if (code == RPC_ERROR_TIMED_OUT) {
// 重试或报错处理
}超时后重试或直接报错。
2.4 发起RPC调用
int code = rpcClient->SendRequest(1, req, resp);发送请求数据,等待响应。
三、服务器处理请求
3.1 实现请求处理函数
void handleRequest(Req& req, Resp& resp) {
// process request
resp.set_result("Hi " + req.name());
// send response
server->SendResponse(resp);
}业务处理 + 返回响应。
3.2 多线程并发
void handleReq(Req& req) {
// process
}
PoolExecutor executor(4); // 4线程池
void onReq() {
auto task = std::bind(handleReq, req);
executor.Submit(task);
}
server->SetMessageCallback(onReq);线程池实现并发,提高吞吐量。
3.3 请求队列削峰填谷
用请求队列防止过载。
四、RPC优化
4.1 Protobuf序列化
server->SetMessageHandler([](const uint8_t* data, uint32_t len) {
Req req;
req.ParseFromString(data, len);
});提高解析效率。
4.2 连接池复用
auto pool = ConnectionPool::Create(size);
rpcClient->SetConnectionPool(pool);复用连接对象。
五、总结
- 鸿蒙的高效RPC机制可实现跨进程通信
- 线程池、队列、序列化等手段优化性能
以上就是这篇完整的鸿蒙应用进程通信实现和优化策略的深度剖析博客。我尽量涵盖各个部分的技术细节,同时提供完整的代码示例。希望这些内容能够全面地帮助您进一步理解鸿蒙的IPC机制!如果还有可以补充和完善的部分,欢迎提出建议!
